传统故障排查的痛点
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现场管控难度高
后端技术人员与现场作业人员沟通成本大，无法及时定位与传递故障设备信息，存在怠工风险，安全隐患积重难返
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信息远离工作现场
解决现场问题所需的信息编排工作量大，信息分散，查找耗时长，工作效率低
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设备返修不可控
员工缺乏充分的实操机会，知识难以被真正利用
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信息孤岛不连通
各IT系统相互独立，数据无法有效互通，无法实时盘查全局设备的运行状况，重复数据多头管理，工作繁琐，易出差错
ALVA 预测性维护帮助企业从源头排除故障风险
ALVA 预测性维护系统为工业企业提供数据采集分析与决策帮助。针对历史数据进行分析，采集故障点前后时间线信息，分析异常数据，并输出辅助解决方案，形成发现问题解决问题并预测问题的数据闭环。
ALVA 预测性维护功能优势
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更清晰的可视化工具
如实记录运营生产数据，大量数据沉淀为决策分析提供辅助。
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分析异常数据
自动调取设备异常行为前后时间数据，通过AI技术进行海量数据分析推测潜在问题。
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输出解决方案
从采集到分析异常数据，输出报警提示解决方案建议，形成全流程数据决策闭环，辅助人工监控管理设备。
为什么选择ALVA Systems
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深耕工业制造领域
在医疗、水务、风电、航空、汽车等行业具有丰富项目实施经验，是用户值得信赖的合作伙伴
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优秀的物联网整合能力
拥有强大的AR+IoT数据底层整合能力，帮助用户最大化发挥数据价值
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行业领先的AR技术
具有领先成熟的异构计算能力与众多AR领域自主知识产权
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产学研深度融合
与清华大学共建清华-ALVA实验室，支持公司AR前瞻技术持续输出
与全球工业领域服务供应商深度合作
已积累众多工业制造领域客户
