智能运维

场景痛点

重工业资产（风机、化工装置、发电机组等）单台价值动辄千万到上亿，运维失败的代价极高：

• 故障损失：意外停机一天损失数十万到数百万
• 过度维护：按固定周期保养浪费人力和备件
• 专家稀缺：老专家的经验靠口传心授，一退休就流失

xt-Brain 智能运维方案

三位一体，覆盖运维全生命周期：

① 预测性维护

• 基于设备运行数据（振动、温度、电流、压力）建立健康度模型
• 提前预警关键部件退化，从「坏了再修」转向「该换就换」
• 备件采购与停机窗口精准规划

② 故障诊断

• 故障发生时，xt-Brain AI Agent 快速定位可能原因
• 调取 工业知识库 中类似故障的处理经验，给出修复建议
• 人机协作：AI 提推理，工程师做决策

③ 工艺优化

• 分析设备在不同工艺参数下的性能表现，推荐最优配置
• 针对能耗/产量/质量三个目标做多目标优化
• 每次运行数据反馈给模型，持续改进

为什么是 xt-Brain

• 工业数据闭环：数据不出场，训练不外泄
• 行业知识沉淀：已有风电/化工行业模型基础，冷启动快
• Agent 协同：不是单一模型，而是多 Agent 处理不同运维子任务

联系我们 评估你的设备资产智能运维可行性。