在煤炭、電力、化工等大型工礦企業中，工業電機、風機、空壓機、沖壓機、水泵、數控機床、工程機械等設備得到廣泛應用。若依靠人工點檢，受噪音、粉塵等惡劣環境影響，工作人員無法長時間監測設備運行數據，無法及時發現軸承磨損和不平衡造成的帶傷工作，導致機械故障頻繁發生，造成非預期停產，從而給企業帶來巨大損失。

       濟南嘉宏科技有限責任公司利用物聯網、云計算、大數據及人工智能等前沿科技，依托多維的信息采集及精準的傳感器檢測技術，開發出設備智能監測與診斷系統。該系統由軟件平臺、網關、傳感器組成，集特征采集、監測監控、智能預警、智能診斷、模型訓練及數據可視化于一體。

監測監控

       依托無線溫度振動傳感器等硬件設備采集終端數據，利用大數據進行提取，比對、分析處理，通過存儲、加載、計算及渲染等方式實現對設備的加速度、速度及位移等運行性能實時監測，從而為智能預警提供數據支撐。

模型訓練

    平臺采用神經網絡算法，通過對設備運行參數提取及特征識別，建立多維算法故障模型庫，對設備運行時各種異常情況提供診斷依據。

智能預警

        通過設置管理，實現預警指標的自定義。采集設備運行狀態及故障數據后，通過神經網絡算法與故障模型庫進行比對，對設備運行中的異常情況實時預警，協助工作人員及時發現設備故障。

智能診斷

    具有人工在線診斷及平臺智能診斷功能，依托神經網絡算法與故障模型庫對機械設備的運行情況進行診斷，并出具診斷報告，協助維護人員“預知維修”。

設備管理

      平臺實現對網關設備、傳感器設備及參數設定進行線上統一管理，可實現網關的啟停、失聯故障報警及設備新增、變更等操作。便于設備后期擴展和維護管理。

歷史查詢

       平臺提供設備故障信息、報警信息及運行狀況信息的記錄查詢。方便用戶查閱故障時間、故障類型及預警時間、預警信息及設備歷史信息等記錄，便于維護人員排查故障。