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基于先進物聯(lián)網(wǎng)與AI技術(shù),前瞻性地分析設(shè)備與業(yè)務(wù)狀況
先進物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持多品牌設(shè)備的數(shù)據(jù)接入,基于海量設(shè)備運行數(shù)據(jù)孵化的AI大模型,
多角度分析設(shè)備的使用情況與業(yè)務(wù)的運行情況,提供符合業(yè)務(wù)需求的前瞻性建議和分析結(jié)論
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企業(yè)痛點
樹根產(chǎn)品優(yōu)勢
他們都在使用
常見問題
企業(yè)痛點
管資產(chǎn)
設(shè)備難統(tǒng)一,運營無抓手
針對品牌多、機型多、數(shù)量大,工地數(shù)量多的業(yè)務(wù)線現(xiàn)狀,缺少一站設(shè)備運營平臺
管成本
投入難計量,控費無方向
車輛運輸趟數(shù)、運營路線統(tǒng)計不準,挖機裝車數(shù)量難以統(tǒng)計,設(shè)備與人力相關(guān)的成本較為分散難以核算
管工況
數(shù)據(jù)難監(jiān)控,降本無良方
以能耗數(shù)據(jù)為例,計量設(shè)備老化,精確度低;人工填報存錯漏等原因,致油耗數(shù)據(jù)不準難獲取;尋找符合業(yè)務(wù)場景的能耗降本方案缺少憑依和有效建議
管維修
配件難預(yù)估,規(guī)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(yè)務(wù)拓展
樹根產(chǎn)品優(yōu)勢
多品牌
支持各品牌設(shè)備接入,全量設(shè)備一站式運營
三一品牌設(shè)備支持一鍵接入,其他品牌設(shè)備,支持通過后裝IOT組件接入或通過AEMP規(guī)則使用API實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成,提供針對全量設(shè)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(chǎn)出核算
以項目維度統(tǒng)一管理下轄的設(shè)備與人員,準確核算項目成本與項目產(chǎn)出,量化項目產(chǎn)值,并通過AI分析找到提升項目投產(chǎn)比的方法
AI洞察
AI算法測算設(shè)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(yōu)化,精準測算設(shè)備油耗,構(gòu)建全局能耗看板,洞察全設(shè)備能耗情況;基于AI大模型,實現(xiàn)多維度的分析識別,定位能耗異常設(shè)備,綜合對比分析,給出有效整改建議
AI預(yù)測
AI模型預(yù)測換件概率,合理規(guī)劃配件儲備量
采用時序大模型預(yù)測未來區(qū)間工時與設(shè)備換件概率,結(jié)合實際庫存數(shù)據(jù),提出精準的配件采購計劃,旨在實現(xiàn)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%
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三一集團
三一集團的產(chǎn)業(yè)園和子公司都涉及到大量設(shè)備,為提高能源利用率等,三一將設(shè)備數(shù)據(jù)接入到根云-工業(yè)連接平臺,夯實集團數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)
2023.10.30
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常見問題
q
你們是如何確保AI分析結(jié)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(shè)備,96B量級的工況數(shù)據(jù)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(shè)備運行數(shù)據(jù)也將被納入模型訓練的數(shù)據(jù)源,確保我們的大模型能夠伴隨著合作對象的拓展,實現(xiàn)更進一步的優(yōu)化
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