从真实现场
走向智能应用
走向智能应用
REAL DATA
REAL INTELLIGENCE
REAL VALUE
REAL INTELLIGENCE
REAL VALUE
02 客户痛点
设备已经联网，为什么数据还是用不起来？
很多工业现场已经实现设备联网，但数据仍然分散在不同设备与系统中，存在格式不统一、难以整合、缺乏连续数据等问题。中天详从现场数据采集开始，逐步打通设备、数据、分析与智能应用之间的数据链路。
01
数据分散
设备与系统彼此独立
02
格式不统一
数据难以整合利用
03
缺乏连续数据
难以追踪趋势与异常
04
难以应用
无法有效支持分析与决策
03 核心技术链
从现场数据到智能决策
先让数据可用，再让 AI 发挥价值。
01感知 Sense设备 · 环境 · 运行
02采集 Collect连接 · 协议 · 数据
03理解 Understand清洗 · 结构化 · 关联
04分析 Analyze趋势 · 异常 · 洞察
05决策 Decide预警 · 辅助决策 · 持续优化
SECURITY / TRUST LAYER · 身份 · 权限 · 设备 · API · 数据 · Log / Audit
04 产品体系
从现场数据，到智能应用
以现场数据为核心，构建从感知、采集、理解、分析到智能业务应用的产品体系。
采集
EDC Platform｜现场通信与数据采集基座
连接现场设备与数字应用的数据入口。
扩展
SCADA AI 机上盒
面向既有 SCADA 系统的边缘 AI 扩展设备，在保留既有工业监控系统的基础上扩展数据分析与 AI 应用能力。
感知
PM-3P｜三相电力 AI 通信模块
让设备用电状态成为可分析的数据。
垂直 AI
AI 电力医生
从电力数据中发现趋势、异常与设备运行线索。
感知智能
ASNS｜AI 感知神经系统
让不同现场数据形成可关联的感知网络。
智能协同
AI BOS｜企业 AI 业务操作系统
连接数据、AI Agent 与业务应用的智能协同平台。
05 解决方案
让数据进入真实业务场景
工业现场数据采集与数字化
从现场设备连接开始，让分散数据持续进入数字系统。
能源与电力监测
从连续电力数据中发现异常、理解能耗，并为 AI、ESG 数据应用建立基础。
设备状态监测与预测性维护
持续监测设备状态与异常趋势，为预防性维护与后续预测性维护建立数据基础。
06 应用案例
从现场验证，到实际应用
工业制造
设备效率分析
↑ 约 30%
设备稼动率提升
商业建筑
中央空调耗能诊断
异常趋势 → 问题定位 → 设备维护 → 能耗优化
校园 / 新能源
屋顶光伏连续电力监测
从固定时段数据走向连续电力状态监测
智慧农业
末端风机异常监测
先从数据发现异常，再决定如何处理