Solution 04
预测性维护
Solution 04
预测性维护
水泥生产
烟草制造
智能制造
重塑设备生命周期管理
What
针对工业设备运行中隐蔽的机械疲劳与早期故障，通过多模态传感器实时采信设备状态数据，利用 AI 算法对设备劣化趋势进行精准预测，将被动响应式维修彻底转变为主动防御。
Why
设备故障停机是工业生产中代价最高的事件之一。面对复杂工况，传统的「定期保养」极易导致过度维修与高昂成本，而「坏了再修」又会引发严重的非计划停产与安全风险。Maxta 部署了深谙设备物理机理的 工业垂直模型。它摒弃了单点阈值报警的表层逻辑，通过深度学习捕捉人类难以察觉的故障特征，真正实现设备的「治未病」。
针对工业设备运行中隐蔽的机械疲劳与早期故障，通过多模态传感器实时采信设备状态数据，利用 AI 算法对设备劣化趋势进行精准预测，将被动响应式维修彻底转变为主动防御。
Why
设备故障停机是工业生产中代价最高的事件之一。面对复杂工况，传统的「定期保养」极易导致过度维修与高昂成本，而「坏了再修」又会引发严重的非计划停产与安全风险。Maxta 部署了深谙设备物理机理的 工业垂直模型。它摒弃了单点阈值报警的表层逻辑，通过深度学习捕捉人类难以察觉的故障特征，真正实现设备的「治未病」。
垂直模型驱动
多模态数据融合与微弱特征预警
在感知端，系统突破单一传感器局限，融合高精度麦克风、磁通量、超声波及电流电压等多模态高频数据；在计算端，嵌入式 AI 与云端模型协同运作，自动剥离复杂的工业背景噪声，精准捕捉早期的微弱机械疲劳特征。这种从「表象监测」到「机理预判」的深度计算，全面保障了设备运行的高健康率、高利用率、高安全率，同时达成低能耗、低维修成本、低全周期费用的运营目标。
CASE 01 · 水泥生产
电机维护
电机全生命周期预测维护
行业痛点
人工点检面临高温高尘等恶劣环境，工作量巨大极易导致误检漏检。预防性维修周期难以科学界定，关键电机突发故障停机带来的经济损失巨大。
系统效益
实现运行数据的自动采集、传输与存储（实时三自）。基于电机运行大数据提前预知设备故障并监控劣化趋势，减少非计划停机，为检修质量提供确凿数据保障。
CASE 02 · 烟草制造
传感器融合
关键设备多维监测模型
行业痛点
单一传感器无法全面表征复杂设备的健康状态。机械疲劳与早期故障特征极为隐蔽，传统监控手段往往在故障严重恶化后才被动发现。
系统效益
融合高精度麦克风、磁通量、超声波及振动等多维传感器数据。利用嵌入式 AI 技术对异常进行本地高精度识别，实现早期微弱故障特征的精准诊断。
CASE 03 · 白色家电
传感器融合
制造装备寿命预测细分模型
行业痛点
复杂自动化制造装备的突发故障直接导致整条产线瘫痪。人工经验难以量化评估核心部件的疲劳程度与真实剩余使用寿命（RUL），备件库存压力大。
系统效益
以长虹美菱为行业试点，引入 MaxtaOS 与 MaxModel，搭载专属装备寿命预测模型。利用海量产线数据持续训练，动态计算核心装备剩余寿命，消除非计划停产。
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