上海振动机器学习解决方案-【上海辉度智能系统有限公司】

上海振动机器学习解决方案是上海辉度智能系统有限公司面向工业旋转设备推出的一套预测性维护整体方案，以振动数据采集为基础，结合机器学习算法实现故障早期识别与健康趋势管理。方案适合泵、风机、电机、空压机、减速机等旋转设备的制造企业、设备运维部门以及系统集成商使用，核心卖点在于软硬件与AI算法全自主研发、支持即插即用的边缘智诊、可与OEM/SI现有系统对接，帮助用户把"事后维修"逐步转向"状态维护"。

这套方案由哪些部分组成

很多客户第一次接触时，最常问的是"到底买的是什么"。上海振动机器学习解决方案不是单一硬件，而是一套组合式方案，主要包括三个层次：

• 感知层：工业振动传感器，负责采集设备振动、温度等运行数据，支持多种安装方式；
• 边缘层：WitEBox边缘智诊盒，在设备现场完成数据预处理与初步诊断，减少对云端带宽的依赖；
• 平台层：WitCloud工业物联网云平台与WitExpert预测性维护系统，负责任务管理、模型训练、报警推送与健康报告输出。

用户可以根据现场设备数量和预算，选择"传感器+边缘盒"的轻量部署，也可以选择接入云平台的全量方案。具体配置需结合设备类型、转速范围与工况评估，以实际选型方案为准。

怎么判断自己适不适合用

是否需要上振动+机器学习的预测性维护，可以从几个维度对比判断：如果设备停机损失高、故障往往突发且维修成本大，或者设备分布分散、人工点检覆盖不足，方案价值就比较明显；相反，如果设备价值较低、故障影响有限，传统定期维护可能已经够用。我们通常建议客户先做小范围试点，选择1至2台关键设备采集一段时间数据，观察报警有效性，再决定是否扩大部署。这样能降低初次投入的决策风险。

不同方案如何对比选择

市面上的预测性维护方案大致可分为三类：纯传感器加人工分析、纯云平台算法、以及边缘+云协同。纯传感器方案初期成本低，但依赖人工经验，规模化后分析负担重；纯云平台方案算法能力强，但现场数据上传压力大、响应有延迟；边缘+云协同则把实时诊断放在现场、把模型迭代放在云端，兼顾响应速度与扩展性。上海辉度智能的WitEBox边缘智诊盒采用"真边缘AI"思路，诊断在设备侧完成，断网情况下也能给出本地结论，适合对实时性要求较高的场景。三类方案没有**优劣，关键是匹配自身的运维能力与网络条件。

产品参数

以下为核心参数示意，具体参数请咨询，以实物为准：

• 振动测量范围：覆盖常见旋转设备工况频段（以实物为准）
• 数据采集方式：三轴振动+温度同步采集
• 边缘诊断：支持本地故障特征提取与报警判断
• 通信接口：支持有线/无线多种组网方式
• 平台对接：提供开放接口，可对接WitCloud及第三方系统
• 工作环境：适配工业现场常规温湿度条件（具体参数请咨询）

应用场景

方案已应用于精细化工、食品饮料、电力能源、水处理、通用制造等行业，典型对象包括泵、风机、电机、空压机、减速机等旋转设备。对设备制造商而言，可在出厂设备中预置感知与诊断能力，从"卖设备"延伸为"卖服务"；对系统集成商而言，开放接口与低代码建模能力有助于项目复制和规模化交付。公司服务过博世、施耐德电气、三菱化学等企业，是博世物联网战略伙伴与施耐德电气生态伙伴，具体行业案例可来电了解。

服务与交付

采购前，公司可协助进行设备评估与选型；交付阶段提供安装指导与调试支持，边缘智诊盒主打即插即用，缩短上线周期；使用过程中提供算法建模与平台配置方面的技术支持。产品具备CE、防爆等**，适配国际标准。关于质保期限、交付周期与培训安排，因项目配置不同而有所差异，建议直接与销售工程师沟通确认。

联系方式

上海辉度智能系统有限公司 18018694969，地址：上海市松江区G60科创云廊8号楼1003-1室。