工业4.0 · AI驱动 · 非侵入式
通过非侵入式负荷监测(NILM)与AI深度学习,仅需一个测量点即可实现全厂设备级能耗透视与智能优化。无需改造,即装即用。
从实时监控到智能决策,覆盖工业能源管理全生命周期
全厂能效宏观视图,实时KPI监控、电流波形可视化与NILM负荷分解饼图,一屏掌握全局态势。
多维度能源统计分析,包含分区能耗对比、能源结构、性能矩阵雷达图与30天成本趋势。
全厂设备注册与实时监控,支持功率、温度、负荷率可视化,一键筛选在线/告警/维护状态。
从总线混合电流中精准分解单台设备能耗,电力指纹(V-I轨迹)识别率高达94%以上。
GPT-Energy v4.1对话式诊断引擎,自然语言交互即可获取设备异常分析、故障预测与优化建议。
设备寿命预测与健康评分趋势,碳足迹追踪对齐ISO 14064,助力可持续发展合规管理。
革命性的电力指纹识别技术 — 一个传感器监控整条产线
在总线侧安装高频采样设备,以50kHz采集聚合电流波形,无需在每台设备端安装独立传感器。
深度学习算法从混合信号中分解出各设备的独立能耗特征,识别电压-电流轨迹的面积、倾角与畸变率。
将提取的V-I轨迹与设备指纹库比对,实现94%以上的设备精准识别与状态监测。
基于分解结果,AI引擎自动生成能效优化建议、异常告警与预测性维护计划。
对话式诊断 · 预测分析 · 自动优化 — 像与专家对话一样管理工厂
三层分布式架构,边缘端处理高频数据,云端负责智能分析与可视化
注塑机、CNC加工中心、压缩机等设备的能耗精细化管理与优化
AI驱动的预测性维护,提前14-21天预警设备故障,避免非计划停机
碳足迹实时追踪,对齐ISO 14064标准,可再生能源占比可视化
无需安装上百个传感器,一套NILM系统即可完成全厂能效审计
深入了解 Energy Brain 平台的每一个核心模块,真实界面一览无余
实时KPI大屏,总功率、今日成本、活跃设备一目了然。高频电流波形监控与NILM负荷分解饼图同屏展示。
分区能耗对比、能源结构饼图、六维性能雷达图与30天成本趋势,多维度深度洞察。
47台活跃设备实时状态看板,功率、温度、负荷率集中监控,支持多状态筛选与视图切换。
核心NILM技术展示,总线电流波形分解、电力指纹V-I轨迹匹配、设备健康度评估一体化呈现。
GPT-Energy v4.1对话式诊断引擎,自然语言交互获取谐波分析、故障预测与维护建议。
6个月维护甘特图预测设备剩余寿命,碳足迹追踪与可再生能源占比实时可视化。
12台边缘网关拓扑视图,实时信号强度、采样率、存储使用监控,支持OTA远程固件升级。
四级告警分类管理(严重/警告/信息/已解决),实时告警流推送,支持确认、指派与抑制操作。
常规设置、告警规则、显示偏好、数据管理、安全策略与网络配置,全方位平台定制化。
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