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未雨绸缪，决胜千里之外
在全世界大流行之后，工业进入到复苏阶段，在展望加速增长的同时，仲博·cbin官方下载要更多的关注大流行带给仲博·cbin官方下载的启发，那就是如何采用物联网的技术实现远程工作。工业和电气设备的预测性维护是一种基于数据分析和机器学习技术的远程维护方式，旨在通过在设备故障之前预测设备故障并进行维护，以减少设备停机时间和维修成本，提高设备可靠性和生产效率。
背景与挑战
大量工业和电气设备分布在全球各地，用于其他B2B制造商的生产和经营，这些设备的正常运行是保证生产和经营高效运转的关键。原始设备制造商大多希望为他们的客户提供预测性维护方案，但往往面临以下困难：
- 数据获取困难：数据协议不一致；数据格式不一致；数据采集设备性能瓶颈
- ?数据质量差：数据量大；无效数据多；数据单位不统一
- 设备联网复杂：工厂有线组网成本高；网络可靠性要求较高
- 数据安全风险：数据隐私保护；网络安全保护
解决方案
面向设备预测性维护行业，仲博提供“云+边”解决方案，凭借强大的边缘计算能力和对多种工业协议的支持，IG边缘网关和EC边缘计算机轻松获取各类现场设备数据，经验证后上传至云端。
能力
不间断的监控
对设备进行连续在线的状态监测及数据采集
协议转换
边缘计算网关对接不同种类的工业设备，解析上百种工业协议
边缘侧的人工智能
边缘计算能力支持将AI能力部署在设备端，提高数据分析的效率
云生态
支持对接多种主流云平台，AWS、Microsoft Azure、华为云等
SaaS 集成
灵活部署设备厂商自己的 SaaS 平台，诊断并预测设备故障的发展趋势
灵活定制
多种边缘计算网关，提供客户所需的不同接口，不同算力，不同二次开发环境。
产品与服务
客户故事
IG502具有强大的边缘计算能力，支持多种工业协议和物联网云，工业设计，为空气压缩机提供可靠的远程监控解决方案。
IG502 具有强大的数据传输和边缘计算能力，基于此仲博提供了智慧机器人远程监控解决方案，提高工厂设备运营和维护的效率。
IG902具备强劲的边缘计算能力，在将不断流式传输的数据发送到云端之前，对其进行预处理、过滤和清理，缓解了数据中心的压力，提高效率。