
政策解读
智能制造环境下的革新需求
信息感知手段单一,整体数字化进程缓慢;通过全感知技术建立数智化工业场景
数据碎片化供给,分散闭塞产生信息孤岛;结合工艺流程实现全域数据融合
数据服务依赖人力,亟需自动化与智能化;适配特征分析、AI建模、机器学习等数智化手段
定巡检的维护方式,成本高且无法全覆盖;以预测性维护为基础的全生命周期管理
数据封闭,开源体系和智能算力体系基础薄弱;构建开放、共享、协同的智慧工业生态体系
预测性维护的优势
设备故障具备较高的偶发性,且因零件、部件、材质不同,使得人工维修效率难以显著提升
预测性维护则介入全生命周期,可通过预判早期故障,延长有用寿命期

盼橙生态
核心优势
核心优势自研弹性架构

核心优势AI算法嵌入
核心优势独创的声振特征值
基于机械物理运动本质进行噪声分析,采集设备状态第一手信息
识别与量化常见故障:松动、磨损、缺齿、开裂、堵塞、欠润滑
标准化程度较高,可实现跨行业、跨场景、跨机器部署

核心优势算法框架示例

核心优势综合平台支撑

盼橙工业互联网平台EAM设备资产管理系统-功能展示

核心优势综合平台支撑

盼橙工业互联网平台设备智能运维系统-功能展示

盼橙工业互联网平台平台亮点
解决方案智慧园区

解决方案Supervisor自动化AI质检

食品饮料啤酒酿造输送管网水锤在线监测

食品饮料啤酒灌装输送线智慧监测

烟草工业卷烟产线智慧监测

水利水务 水务水处理产线智慧监测

产品质检电子器件自动化AI质量检测系统

产品质检空气净化器自动化AI质量检测系统

产品质检Supervisor自动化AI质检经济效益
全行业AI钢丝绳全生命周期监测解决方案

智慧城市智慧水务解决方案

预测性维护效果

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