FOTRIC X 云热像

预测性⊙维护PdM(Predictive Maintenance) 

云热像╳相比热像仪的优势

热像仪只能提供温度值和热分布圄像，不肯垣接诊◥断i支备当≡前的执翻口预测未来可能的故障隐景，不能自动进行数据管理，每次巡检都将耗费※大量时间进行后期的数据处理分▃析，非常不利〒于用户建立PdM预测性维护体╱系．
与热像仪№相比→，FOT阳C X云热像 M慧” 筒里，基于PdmIR热像数据筐里系统会自动筐理并整合设备台账、 巡检任务和巡检数据，能帮助用户的工作效率提升十倍，帮助←用户节约90%的数据交H里成本．
FOT阳C X云热像 ’慧” 聚四大功ζ　能，帮助用〓户以极小的投入构建基于大数据的智慧运维ω　体系，加快实现▼工 业4.0.

热像仪虽然能ζ够保存被测设备的温度△圄像数据，但是缺乏数据○结构化的能力，同时后期需要花费大量 的数据交B®韭本，保存的恼则数据未被★奇效管理，最终沦落为没ω　有价值的无效数据．

FOT阳C PdmIRr杰↑像数据管理系统以数字化方式管理设♀备台账，为用户提供检测任务①数据统计、 工作报表展示、 数据查询、 圄像分析、 历史趋势分析〓等丰富的数据管理功能． 帮助用户轻松构建数字化、 标准化、 智ぷ盲目也的f柑象大数据平台．

I 慧 l 诊断
对设备进行红外♀诊断时，热像仪无法直〓接判断设备当前的状态，需要经验非常丰富♂的f刷象专家，结合专业知》识和诊断规则进行诊断；
FOTRIC X 云热像内置结构化△数据引擎，巡检时可现场调用结掏化数据引擎预置的诊断ぷ规则，辅助诊断设备当前状态，并将诊断结论保存于当次巡检任务内．
与热像仪相比，FOT阳C X云制t{大大降低了用户的使用成本和学习成本，大幅提升巡检效』率．
I 慧 J 预测

FOTRIC X 云热像内置的结构化数据引¤擎，墓于用户※以往巡检的历史数据，现场直观显示∏i支备历╲史温度或）.fifr升曲线，帮助用户预测 设备未来⊙可能的温度或温到趋势，巡检的数据量越多，预测的结果越准☆确．

I 慧 J 快十倍

帮助用户●解决90%的数据成∩本处理

FOTRIC X 云热像

预测性维护PdM(Predictive Maintenance) 

云热像∮相比热像仪的优势

热像仪只能提供温度值和热分布圄像，不肯垣接□诊断i支备当前的执翻口◤预测未来可能的故障隐景，不能自动进行数据管理，每次巡检都将耗费大量时间进行后期的数据处理分析，非常不利于用户建立PdM预测性维护体系．
与热像仪相比，FOT阳C X云热像 M慧” 筒里，基于PdmIR热像数据筐里系统会自动筐理并整合设备台账、 巡检任务和巡检数据，能帮助用户的工作效率提升十倍，帮助用户节约90%的数据交H里成本．
FOT阳C X云热像 ’慧” 聚四大●功能，帮助⌒　用户以极小的投入构建基于大数据的智慧运维〖体系，加√快实现工 业4.0.

热像仪虽然能够保存被测设备的温度圄像数据，但是缺乏数◆据结构化的能力，同时后期需要花费大量 的数据交B®韭本，保存的恼则数△据未被奇效管理，最终★沦落为没有价值的无效数据．

FOT阳C PdmIRr杰像数据管理系统以数字化方式管理设备台账，为用户提供检测任务数据统计、 工作报表展示、 数据查询、 圄像分析、 历史趋势分析★等丰富的数据管理功能． 帮助用户轻松构建数字化、 标准化、 智盲目也的①f柑象大数据平台．

I 慧 l 诊断
对设备进行红外诊断时，热像仪无法直接判断设备当前的状态，需要经验非常丰富的f刷象专家，结合专业知识和诊断规则进行诊断；
FOTRIC X 云热像内置结构化数据引擎，巡检时可现场调用结掏化数据引擎预置的①诊断规则，辅助诊断设备当前状态，并将诊断结论保存于当次巡检任务内．
与热像仪相比，FOT阳C X云制t{大大降低了用户的使用成本和学习成本，大幅提升巡检←效率．
I 慧 J 预测

FOTRIC X 云热像内置的结构化数据引擎，墓于用户以往巡检的历史数据，现场直观显示i支备历史温度或）.fifr升曲线，帮助用户预测 设备未来可能的温度或温到趋←势，巡检的数据量越多，预测的结果越准确．

I 慧 J 快十倍

帮助用户解决90%的数□　据成本处理