工業(yè)企業(yè)設備管理方面普遍面臨著：設備運維成本高、安全隱患管控難、檢修維護效率低等情況，成為制約企業(yè)發(fā)展的一大難題。

設備能否安全可靠地運行，對于確保產品質量、提高企業(yè)生產能力、保障安全生產具有十分重要的意義。

如何低成本、高效率的實現設備狀態(tài)遠程監(jiān)控，實現故障風險的早期識別，將事故隱患消滅在萌芽狀態(tài)。將設備管理工作由“被動應對”提升為“主動干預”實現主輔機設備的預測性維護，對于降低設備維護成本，保證設備運行安全以及提升工業(yè)企業(yè)整體經濟效益都有著非常重要的現實意義。

云酷科技設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)針對工業(yè)設備狀態(tài)監(jiān)控管理中存在諸多問題，提出以信息技術賦能傳統(tǒng)管理業(yè)務的管理思路。基于物聯(lián)網技術，通過音頻傳感器實現設備音頻數據的遠程采集；利用信號解析技術，提取音頻數據關鍵指標信號；利用信號分析及AI神經網絡技術，實現設備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測和設備故障的早期預警；同時輔以振動和溫度傳感器，使管理人員和作業(yè)人員隨時隨地掌握設備運行狀態(tài)，幫助企業(yè)用戶提升生產效率，保證生產安全，優(yōu)化生產決策。

設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)創(chuàng)新點：

1.利用物聯(lián)網技術進行設備狀態(tài)監(jiān)測。基于物聯(lián)網傳感器的設備監(jiān)測系統(tǒng)實現對設備運行狀態(tài)的遠程監(jiān)測，提高設備運行的可靠性。

2、利用聲音對設備故障告警和診斷。到目前為止，發(fā)電行業(yè)的設備故障告警與診斷多數以振動監(jiān)測為主。本系統(tǒng)將設備聲音作為設備故障預警與診斷的主要依據，與振動監(jiān)測相比靈敏度更高，可遠程監(jiān)聽，適應性廣，作用更大。

3、使用機器學習和深度學習相結合技術作為分析工具。目前已有的設備故障告警與診斷系統(tǒng)大多采用傳統(tǒng)的機器學習模式，不能適應不斷變化的生產環(huán)境，適應性不強。設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)采用機器學習技術，具有模型自主學習，自完善的能力，異常識別更加精準，提高設備穩(wěn)定運行。