Solution 04
預測性維護
Solution 04
預測性維護
水泥生產
煙草製造
智能製造
重塑設備生命周期管理
What
通過多模態傳感器即時採集設備狀態數據，利用 AI 算法精準預測設備劣化趨勢，將被動維修轉變為主動防禦。
Why
Maxta 部署了深諳設備物理機理的 工業垂直模型，通過深度學習捕捉人類難以察覺的故障特徵，實現設備的「治未病」。
通過多模態傳感器即時採集設備狀態數據，利用 AI 算法精準預測設備劣化趨勢，將被動維修轉變為主動防禦。
Why
Maxta 部署了深諳設備物理機理的 工業垂直模型，通過深度學習捕捉人類難以察覺的故障特徵，實現設備的「治未病」。
垂直模型驅動
多模態數據融合與微弱特徵預警
系統融合多模態高頻數據，嵌入式 AI 與雲端模型協同運作，精準捕捉早期微弱機械疲勞特徵，全面保障設備高健康率、高利用率。
CASE 01 · 水泥
電機維護
電機全生命周期預測維護
行业痛点
人工點檢面臨惡劣環境，關鍵電機突發故障損失巨大。
系統效益
基於運行大數據提前預知故障並監控劣化趨勢。
CASE 02 · 煙草
傳感器融合
關鍵設備多維監測模型
行业痛点
單一傳感器無法全面表徵設備健康狀態。
系統效益
融合多維傳感器數據，嵌入式 AI 實現早期故障精準診斷。
CASE 03 · 白色家電
傳感器融合
製造裝備壽命預測模型
行业痛点
複雜裝備突發故障導致產線癱瘓。
系統效益
引入 MaxtaOS 與 MaxModel，動態計算裝備剩餘壽命。
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無論是智能製造質量控制、預測性維護、智能排產，還是工業能源優化，Maxta 以 MaxtaOS + MaxModel 為底座，提供經過生產環境驗證的完整行業 AI 解決方案。