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機群-工地智慧運營
機群-工地智慧運營
基于先進物聯網與AI技術，前瞻性地分析設備與業務狀況
先進物聯網技術支持多品牌設備的數據接入，基于海量設備運行數據孵化的AI大模型，
多角度分析設備的使用情況與業務的運行情況，提供符合業務需求的前瞻性建議和分析結論
企業痛點
  • 管資產
    管資產
    設備難統一，運營無抓手
    針對品牌多、機型多、數量大，工地數量多的業務線現狀，缺少一站設備運營平臺
  • 管成本
    管成本
    投入難計量，控費無方向
    車輛運輸趟數、運營路線統計不準，挖機裝車數量難以統計，設備與人力相關的成本較為分散難以核算
  • 管工況
    管工況
    數據難監控，降本無良方
    以能耗數據為例，計量設備老化，精確度低；人工填報存錯漏等原因，致油耗數據不準難獲取；尋找符合業務場景的能耗降本方案缺少憑依和有效建議
  • 管維修
    管維修
    配件難預估，規劃無策略
    配件庫存積壓占資金，配件缺件又造成停機，準確和合理的備件難掣肘業務拓展
樹根產品優勢
  • 多品牌
    支持各品牌設備接入，全量設備一站式運營
    三一品牌設備支持一鍵接入，其他品牌設備，支持通過后裝IOT組件接入或通過AEMP規則使用API實現數據集成，提供針對全量設備的一站式運營平臺
  • 多模塊
    多維度檔案管理工具，兼顧成本與產出核算
    以項目維度統一管理下轄的設備與人員，準確核算項目成本與項目產出，量化項目產值，并通過AI分析找到提升項目投產比的方法
  • AI洞察
    AI算法測算設備能耗，洞察異常并有效整改
    基于油位的實時信息采集+AI算法優化，精準測算設備油耗，構建全局能耗看板，洞察全設備能耗情況；基于AI大模型，實現多維度的分析識別，定位能耗異常設備，綜合對比分析，給出有效整改建議
  • AI預測
    AI模型預測換件概率，合理規劃配件儲備量
    采用時序大模型預測未來區間工時與設備換件概率，結合實際庫存數據，提出精準的配件采購計劃，旨在實現配件庫存厚度與缺件停機率之間的平衡，目標為將缺件停機率下降50%
他們都在使用
常見問題
  • q你們是如何確保AI分析結論的準確性的？
    a
    首先，我們的AI大模型，基于合作方十萬余臺設備，96B量級的工況數據進行訓練，具備極廣的適配度與極高的精確度；其次，在建立新的合作后，新的合作方的設備運行數據也將被納入模型訓練的數據源，確保我們的大模型能夠伴隨著合作對象的拓展，實現更進一步的優化
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