AI 工业智能体
基于机理算法与 AI 模型的 24h 不间断监测，实现设备故障的提前预警、智能诊断与自动推理， 将被动维修转变为主动预防，显著降低非计划停机损失。
99.2% 故障预测准确率
15分钟 平均预警提前量
40%+ 停机损失降低
24h 不间断监测
核心能力
Miller AI 诊断引擎的五大核心能力，覆盖故障预警全流程
24h 实时监测
不间断监控设备运行状态，采集振动、温度、声学等多维度信号，支持毫秒级数据刷新。
多信号融合毫秒级刷新云边协同
机理算法库
内置设备故障机理模型，基于物理、化学、机械原理，精准识别异常工况。
工业机理参数优化多工况适配
AI 预测模型
深度学习模型库，支持故障预测、根因分析、维修建议生成。
深度学习自适应训练准确率 99%+
自适应阈值
静态阈值 + 动态阈值双模式，根据历史数据自动调整预警灵敏度。
双模式切换自学习优化工况自适应
分级预警通知
App 消息、短信、声光报警三层递进，确保关键预警不遗漏。
三层递进多渠道通知工单自动生成
数据流动与处理流程
从设备数据采集到智能诊断的完整闭环
设备数据采集
多协议接入，实时采集振动、温度、声学等信号
数据预处理
清洗、去噪、特征提取，准备模型输入
AI 模型推理
机理算法 + AI 模型并行运行，输出故障评分
分级预警
根据评分自动分级，触发多渠道通知
智能诊断
大模型自动推理根因，生成维修建议
设备数据采集
多协议接入，实时采集振动、温度、声学等信号
数据预处理
清洗、去噪、特征提取，准备模型输入
AI 模型推理
机理算法 + AI 模型并行运行，输出故障评分
分级预警
根据评分自动分级，触发多渠道通知
智能诊断
大模型自动推理根因，生成维修建议
毫秒级
端到端处理延迟
99.2%
故障预测准确率
24/7
不间断监测
平台运行数据
实时展示 Miller AI 诊断引擎的监测规模与运行状态
实时预警数
0
0 紧急 · 0 一般
在线设备
250
共 735 台 · 在线率 34.0%
网关节点
4
边缘 + 云端协同部署
系统健康度
97.8%
运行状态良好
平台能力说明
Miller AI 诊断引擎已接入 735 台工业设备，覆盖 4 个网关节点。 系统 24/7 不间断监测，实时预警准确率达 99.2%，平均预警提前量 15 分钟。