AI 예측 분석: 인공지능을 이용해 잠재적 고장을 미리 경고한다.

실시간 현장 분석: 정확한 데이터를 신속하게 얻고 의사 결정 시간을 단축합니다.

위험 최적화 유지 관리 스케줄링: 데이터 기반 유지 관리 계획을 과학적으로 계획합니다.

지속가능한 발전과 원가 절약: 설비의 수명을 연장하고 석유제품의 소모와 낭비를 줄인다.

지능형 보고 및 시각화: 디바이스 상태를 한눈에 볼 수 있도록 시각적으로 보여줍니다.

데이터가 말을 할 수 있게 하려면 다음과 같이 하십시오.클라우드 기술을 기반으로 모든 현장 검측 데이터를 원활하게 통합하고 시각화된 전역 건강 도감을 생성하여 설비 상태를 한눈에 볼 수 있다.

데이터에서 행동으로:유액 모니터링을 운송 프로세스에 깊이 내장하고, 예측성 수리를 구동하며, 설비의 신뢰성을 현저하게 향상시키고, 비계획적인 정지를 효과적으로 줄인다.

휴대용 검사 전문가:배터리 전원, 가볍고 휴대성이 뛰어나며 용제 사전 처리 없이 장비가 아무리 멀리 떨어져 있어도 언제 어디서나 정확한'건강검진'을 할 수 있다.

20 + 매개 변수 한 손에 장악:스펙트럼, 입자 수, 점도 등의 핵심 기능을 통합하여 실험실 못지않은 풍부한 검사 차원을 제공합니다.

15분, 비행기 한 대다중 매개변수：여러 대의 기기의 번거로운 조작을 대체하여 한 번의 검측으로 마모 금속, 오염 입자, 점도, 수분, 산값 등 전면적인 데이터를 동시에 얻을 수 있다.

결과 피어 랩:수많은 까다로운 작업 상황을 검증하고 신뢰할 수 있는 데이터로 현장에서 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

위험 자가 진단:"삼방향 분석법" 이 내장되어 있어 자동으로 진단 보고서를 생성하고 사용자에게 설비의 위험 등급을 직접 알려주며 잠재적인 고장을 경고합니다.