预测性维护
预测性维护利用数据分析和机器学习及早发现问题——减少停机时间和维修成本，同时提升可靠性和生产力。
预测性维护
预测性维护利用数据分析和机器学习及早发现问题——减少停机时间和维修成本，同时提升可靠性和生产力。
背景与挑战
工业和电气设备通常部署在全球各地的客户现场，正常运行时间对运营至关重要。尽管原始设备制造商（OEM）正在转向预测性维护，但他们通常面临四大障碍：数据采集碎片化（协议和格式混杂、采集器有限）、数据质量差（噪声、无效记录、单位不一致）、连接复杂且成本高（尤其是有线网络），以及数据安全和隐私风险。
解决方案
映翰通网络提供面向预防性维护的"云+边缘"解决方案。IG 边缘网关和 EC 边缘计算机支持多种工业协议并具备强大的边缘计算能力，可轻松采集各类现场设备的数据，进行数据验证后上传至云端。
能力
边缘 AI
在设备边缘部署 AI 能力，提升数据分析效率。
云端就绪
支持多种物联网云平台，如 AWS、Microsoft Azure 等。
SaaS 集成
灵活部署制造商自有 SaaS 平台，实现故障诊断与趋势预测。
灵活的解决方案
多款边缘计算网关，提供多样化的接口、算力与开发环境，满足不同应用需求。
