目前煤炭、电力、化工及机械制造等行业中工业电机、风机、空压机、冲压机、水泵、数控机床、工程机械等设备被广泛使用，由于依靠人工点检，工作人员在噪音、粉尘、强干扰的恶劣环境中无法长时间监测设备运行数据，设备因轴承磨损和不平衡造成带伤工作无法被及时发现，导致机械故障频繁发生，造成非预期停产，从而给企业带来巨大损失。
济南嘉宏科技有限责任公司利用物联网、云计算、大数据及人工智能等前沿科技，依托多维的信息采集及精准的传感器检测技术，开发出设备智能监测与诊断系统。该系统由软件平台、网关、传感器组成，集特征采集、监测监控、智能预警、智能诊断、模型训练及数据可视化于一体。
1、安装灵活便捷：传感器无需网络、供电工程布线，采用
磁吸或螺纹固定安装，灵活便捷。
2、设备线上管理：网关、传感器采用线上统一管理，可实
现网关启停、失联故障报警。
3、多维合一采集：无线传感器设备集温度和三轴振动等多
维数据采集于一体。
4、智能监测预警：实时监测设备运行状态，智能比对异常
数据，进行故障预警。
5、神经网络算法：依托神经网络算法，提取设备运行特
征，构建故障模型训练库。
6、云端智能诊断：将智能算法与云端处理有效结合，实现
设备与故障模型的相似度比对，并出具诊断报告协助维
护人员“预知维修”。
监测监控：
依托无线温度振动传感器等硬件设备采集终端数据，利用大数据进行提取，比对、分析处理，通过存储、加载、计算及渲染等方式实现对设备的加速度、速度及位移等运行性能实时监测，从而为智能预警提供数据支撑。
智能预警：
通过设置管理，实现预警指标的自定义。采集设备运行状态及故障数据后，通过神经网络算法与故障模型库进行比对，对设备运行中的异常情况实时预警，协助工作人员及时发现设备故障。
设备管理：
平台实现对网关设备、传感器设备及参数设定进行线上统一管理，可实现网关的启停、失联故障报警及设备新增、变更等操作。便于设备后期扩展和维护管理。
模型训练：
平台采用神经网络算法，通过对设备运行参数提取及特征识别，建立多维算法故障模型库，对设备运行时各种异常情况提供诊断依据。
智能诊断：
具有人工在线诊断及平台智能诊断功能，依托神经网络算法与故障模型库对机械设备的运行情况进行诊断，并出具诊断报告，协助维护人员“预知维修”。
历史查询：
平台提供设备故障信息、报警信息及运行状况信息的记录查询。方便用户查阅故障时间、故障类型及预警时间、预警信息及设备历史信息等记录，便于维护人员排查故障。
当前位置：