地铁屏蔽门的定期巡检需要耗费大量时间和资源。
传统巡检方法可能缺乏针对性,无法精准识别屏蔽门的潜在问题。
需要提升地铁屏蔽门的运维效率和预测性维护能力。
28圈帮助客户结合机器学习技术和工控设备数据,采集屏蔽门DCU控制单元的开关门动态数据,通过聚类、动态时间规整和数据插值仿真等技术手段,对屏蔽门健康度进行智能评估和建模。
通过智能评估,精准识别需要维护的屏蔽门,提高巡检效率。
减少不必要的巡检,降低运维成本。
通过自动化的数据分析和报告,提高地铁运营公司的工作效率。
通过健康度评分和趋势分析,实现预测性维护,减少意外故障。
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