工業AI分析系統
電氣隱患分析、電弧早期預警、設備健康診斷，讓百類智能硬體生產可用數據。千知+萬象雙AI引擎，天衍大模型V3.0，從電信號捕捉到AI智能診斷，構建感知-數據-AI-預警-智控的完整閉環。
行業痛點
電氣安全隱患隱蔽性強、電弧故障發現即事故，海量數據缺乏AI分析能力，傳統維運模式難以為繼。
電氣安全隱患難以人工識別
漏電漸變、諧波異常、三相不平衡等電氣安全隱患隱藏在海量數據中，人工巡檢與經驗判斷難以識別，隱患長期積累直至事故發生。
電弧故障發現即事故
故障電弧溫度可達數千度，傳統保護裝置無法識別，一旦電弧持續即引發火災，“發現即事故”的困局亟需早期預警技術突破。
設備健康狀態不可知
配電設備、電機、變壓器等關鍵設備健康狀態缺乏量化評估手段，預防性維護依賴定期巡檢，非計劃停機頻發、維運成本高昂。
海量數據缺乏AI分析能力
智能硬體採集的海量電氣數據僅用於基礎展示與閾值告警，缺乏AI深度分析能力，數據價值未能釋放，“有數據無洞察”的困局普遍存在。
系統架構
四層架構構建從百類智能硬體感知到AI智能診斷的全鏈路工業AI分析系統，天衍大模型驅動精準預警。
核心能力
五大核心能力覆蓋工業AI分析全場景，從電氣隱患分析到百類硬體數據生產，AI驅動安全與效率雙重提升。
電氣隱患分析系統
千知AI引擎內置408項國標規則，對漏電、溫度、諧波、三相不平衡等電氣參數進行多維分析，精準識別漸變型隱患，提前預警避免事故。
電弧早期預警系統
萬象AI引擎符合UL 1699B標準，對電弧電流波形進行多維特徵提取與模式識別，實現故障電弧早期預警，識別準確率97.2%，誤報率極低。
設備健康診斷
基於電氣參數趨勢分析與諧波指紋識別，量化評估配電設備、電機、變壓器等關鍵設備健康狀態，支撐預測性維護，減少非計劃停機。
多維電特徵分析
256點/週期採樣、100MHz頻率範圍，提取電壓、電流、功率、諧波等多維電特徵，構建設備電氣“指紋”，為AI分析提供高維度數據基礎。
百類硬體數據生產
100+類智能硬體統一接入，每臺設備都是數據生產單元，將運行狀態轉化為可計算、可分析、可預警、可調控的高品質數據資產。
置信度評估
天衍大模型V3.0對每次AI預警輸出置信度評分，區分高/中/低風險等級，幫助維運人員精準聚焦真正需要處置的隱患，提升維運效率。
數據閉環
從電信號捕捉到智控執行，構建“電信號捕捉-多維特徵提取-AI模型分析-置信度評估-預警建議-智控執行”的完整AI數據閉環。
產品組成
從故障電弧監測模組到天衍大模型，全棧自研產品構建工業AI分析的硬體與算法底座。
FA 故障電弧監測模組
符合UL 1699B標準，高頻採樣捕捉電弧波形，配合萬象AI引擎實現故障電弧早期預警，識別準確率97.2%。
ESA 全要素智能電錶
同步採集電壓、電流、功率、諧波等全要素參數，256點/週期採樣，100MHz頻率範圍，為AI分析提供高維度電特徵數據。
千知 AI 引擎
電氣安全隱患分析系統核心，內置408項國標規則，27個AI子模型覆蓋配電室、醫院、數據中心等多場景隱患精準識別。
天衍大模型 V3.0
工業AI分析頂層大模型，融合千知+萬象雙引擎輸出，提供置信度評估、風險等級判定與智能維運建議，AI預警準確率97.2%。
客戶價值
為工業企業、公共建築與基礎設施創造可量化的安全價值與維運效率提升。
AI預警準確率 97.2%
千知+萬象雙AI引擎與天衍大模型V3.0協同，AI預警準確率達97.2%，遠超行業平均水平，置信度評估幫助維運人員精準聚焦真正需要處置的隱患。
隱患提前發現
408項國標規則與27個AI子模型，精準識別漸變型電氣隱患，在事故發生前數小時乃至數天預警，將安全風險消滅在萌芽階段。
減少非計劃停機
設備健康診斷與預測性維護，量化評估設備健康狀態，提前發現潛在故障，減少非計劃停機次數與時長，降低生產損失。
維運效率提升
AI自動分析替代人工巡檢，告警閉環管理標準化處置流程，維運人員聚焦高置信度隱患，整體維運效率顯著提升。
相關方案
工業AI分析與智慧消防、工業平臺等方案協同，構建完整的智能預警與維運閉環。