成本控制是制造业长远发展的关键，一直以来，制造商在寻求降低成本，提高投资回报率的动作并没有停止过。随着物联网、大数据等技术的不断突破，生产成本控制有了一个更好的解决方案，那就是机器监控和预测性维护，它可以帮助工厂减少停机，从而获得越来越高的经济效益。
预测性维护对于重要资产进行数据采集有监控，目前比较见于工业、商业、公共事业和建筑设备等机器的监控。在工业领域中，监控关键机器和电气设备的状态，可以避免过程停机和实现投资回报的最大化。
# 什么是预测性维护
预测性维护，是以状态为依据（ConditionBased）的维护，在机器运行时，对其主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定设施设备所处的状态，预测设施设备状态未来的发展趋势，依据其发展趋势和可能的故障模式，预先制定维护计划。除了状态监测之外，这些应用还包括许多不同类型的需求，如运行时间/正常运行时间测量、预防性维护、性能跟踪、能源监测/保存、故障隔离、质量控制等等。
# 项目方案
特色1：无线状态监测振动传感器
无线振动传感器集成意法半导体的工业级振动传感器芯片，可获得设备实时的加速度信号/速度/位移/温度信号。支持振动数据的时域分析和频域分析，获得被测设备的实时振动强度和振动频率。通过自研的无线SCADA网关进行组网应用，数据可以上传云平台或者本地服务器。通过上位机软件对数据进行振动参数计算、实时数据显示、趋势数据显示、提供历史数据管理和自动报表功能。振动或AI预测异常会进行报警提示
安装方式：可通过磁吸或卡扣方式可简单安装于设备外壳。
特色2：预测性维护一体机
5G open cpe支持现场组网，无线LoRa自组网，可以支持1000+传感器节点接入。WiFi自组网，支持128终端同时接入。有线Cable，千兆以太网。5G连接外部，用于数据分析师远程访问。数据处理和分析：内置1TB硬盘、内置i7处理平台、支持实时数据监控提取和预测、数据实时分析、快速异常识别、设备健康指数绘制、设备状态分析、异常事件上报、异常诊断工具。数字孪生建模，大屏驾驶舱数据展示，异常数据高亮展示移动端推送，设备全生命周期状态展示。
特色3：ePHM界面展示及安装布局
