基于设备运行数据信息，对设备关键部件的常发故障进行统计分析，从数据中提取多域、多源故障特征，利用聚类、K最近邻分类、支持向量机、混合智能诊断等机器学习算法构建关键机械设备故障识别模型，自适应解析设备故障模式与故障知识，智能诊断关键机械设备典型故障。

为用户提供专业数据分析工具，借助趋势分析法、时域分析法、频谱分析法、包络分析法等工具方法，分析传感器等采集的数据。

可用于对设备的轴系类故障、齿轮故障、轴承故障、电机故障等做出分析判断。

AR眼镜

将AR技术与专业信号分析技术相结合，为用户提供更加便捷的可视化分析手段，实时展示生产线、设备、传感器的运行状态、关键数据、故障预警等信息，协助运维人员快速排除设备故障。

降低计划外停机概率
自适应状态监测算法，实现关键机械设备早期故障的自适应预警，远程智能故障诊 断,精准快速排障，减少停机时间。

提升运维效率
通过预测性维护机制提前发现和规避设备故障风险,预先规划维护时间。

有效管理备品备件
以零部件寿命预测为参考的备品备件管理，更有效地对备品备件的购置进行合理规划。