通過(guò)對(duì)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，預(yù)測(cè)設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)，全面分析設(shè)備健康狀態(tài)，優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行和維護(hù)策略。

突破傳統(tǒng)機(jī)理模型的局限性，根據(jù)設(shè)備運(yùn)行原理和故障模式，建立設(shè)備機(jī)理模型，動(dòng)態(tài)進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，通過(guò)訓(xùn)練和驗(yàn)證，不斷提高模型準(zhǔn)確性、可靠性。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)、決策樹等深度學(xué)習(xí)算法，建立能效優(yōu)化模型，同時(shí)可實(shí)現(xiàn)拓展升級(jí)，適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)需求和技術(shù)發(fā)展。

通過(guò)邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)采集模塊化標(biāo)注化，適配不同的控制系統(tǒng)，同時(shí)有效利用本地資源降低其他成本。

深度融合各類設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，借助AI大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)，確保設(shè)備的可靠性和穩(wěn)定性。

構(gòu)建設(shè)備運(yùn)維大數(shù)據(jù)中心并建立運(yùn)維大數(shù)據(jù)引擎，可以實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備全生命周期的精細(xì)化管理。

通過(guò)智能移動(dòng)終端和PC端的管理功能，經(jīng)由AI算法進(jìn)行數(shù)據(jù)交互、工作任務(wù)下達(dá)、移動(dòng)巡檢、異常處置等功能，滿足了協(xié)同管理需求。

整合AIS、雷達(dá)和視頻監(jiān)控技術(shù)，通過(guò)內(nèi)置目標(biāo)形態(tài)、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)AI算法，使系統(tǒng)能夠及時(shí)識(shí)別、定位并響應(yīng)潛在的風(fēng)險(xiǎn)和威脅。

利用AI算法，系統(tǒng)對(duì)視場(chǎng)內(nèi)移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)、識(shí)別、鎖定、跟蹤拍攝和驅(qū)離，驅(qū)離成功后系統(tǒng)自動(dòng)歸位進(jìn)行巡檢。

通過(guò)接入智能監(jiān)測(cè)一體化綜合分析管理平臺(tái)，企業(yè)能夠縮短設(shè)備管理流程，顯著提升運(yùn)營(yíng)管理效率。

無(wú)人化運(yùn)維場(chǎng)景的解決方案，助力企業(yè)運(yùn)維成本降低了45%。

通過(guò)對(duì)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)管理維護(hù)，預(yù)警效率較傳統(tǒng)方案提升了300%，有效保障了工業(yè)設(shè)備的安全運(yùn)行。

通過(guò)大數(shù)據(jù)智能采集分析，為企業(yè)提供針對(duì)性的解決方案，使決策更加科學(xué)精準(zhǔn)、高效靈活。

隨著DeepSeek等AI大模型技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型正進(jìn)入"感知-認(rèn)知-決策-執(zhí)行"全鏈條貫通的新階段。

尼爾森也將通過(guò)構(gòu)建“技術(shù)-場(chǎng)景-價(jià)值”的三維賦能體系，加速AI技術(shù)在能源化工行業(yè)內(nèi)的落地應(yīng)用，推動(dòng)企業(yè)從傳統(tǒng)模式向智能化模式轉(zhuǎn)變，為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)能，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)大助力。