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机群-工地智慧运营
机群-工地智慧运营
基于先进物联网与AI技术，前瞻性地分析设备与业务状况
先进物联网技术支持多品牌设备的数据接入，基于海量设备运行数据孵化的AI大模型，
多角度分析设备的使用情况与业务的运行情况，提供符合业务需求的前瞻性建议和分析结论
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企业痛点
  • 管资产
    管资产
    设备难统一，运营无抓手
    针对品牌多、机型多、数量大，工地数量多的业务线现状，缺少一站设备运营平台
  • 管成本
    管成本
    投入难计量，控费无方向
    车辆运输趟数、运营路线统计不准，挖机装车数量难以统计，设备与人力相关的成本较为分散难以核算
  • 管工况
    管工况
    数据难监控，降本无良方
    以能耗数据为例，计量设备老化，精确度低；人工填报存错漏等原因，致油耗数据不准难获取；寻找符合业务场景的能耗降本方案缺少凭依和有效建议
  • 管维修
    管维修
    配件难预估，规划无策略
    配件库存积压占资金，配件缺件又造成停机，准确和合理的备件难掣肘业务拓展
树根产品优势
  • 多品牌
    支持各品牌设备接入，全量设备一站式运营
    三一品牌设备支持一键接入，其他品牌设备，支持通过后装IOT组件接入或通过AEMP规则使用API实现数据集成，提供针对全量设备的一站式运营平台
  • 多模块
    多维度档案管理工具，兼顾成本与产出核算
    以项目维度统一管理下辖的设备与人员，准确核算项目成本与项目产出，量化项目产值，并通过AI分析找到提升项目投产比的方法
  • AI洞察
    AI算法测算设备能耗，洞察异常并有效整改
    基于油位的实时信息采集+AI算法优化，精准测算设备油耗，构建全局能耗看板，洞察全设备能耗情况；基于AI大模型，实现多维度的分析识别，定位能耗异常设备，综合对比分析，给出有效整改建议
  • AI预测
    AI模型预测换件概率，合理规划配件储备量
    采用时序大模型预测未来区间工时与设备换件概率，结合实际库存数据，提出精准的配件采购计划，旨在实现配件库存厚度与缺件停机率之间的平衡，目标为将缺件停机率下降50%
他们都在使用
常见问题
  • q你们是如何确保AI分析结论的准确性的？
    a
    首先，我们的AI大模型，基于合作方十万余台设备，96B量级的工况数据进行训练，具备极广的适配度与极高的精确度；其次，在建立新的合作后，新的合作方的设备运行数据也将被纳入模型训练的数据源，确保我们的大模型能够伴随着合作对象的拓展，实现更进一步的优化
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欢迎留言咨询，我们将为您提供更多服务方案。
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