云报修系统引进物联网技术，实现设备与云平台建立连接，让行业设备运行状态更加透明，直观、可控。
青鸟报修云助报修云助你扫码查看设备运行状态！
设备健康状态的监测、诊断以及维护将直接影响企业的生产经营和经济效益。有效的设备预防性维护过程,可在设备健康状况发生恶化之前制定合理的维护决策,杜绝设备的安全隐患。对移动互联网、物联网、大数据带来的设备健康状态感知、高速数据传输、分布式计算和诊断分析等先进技术进行了调研,并研究了以设备故障监测、诊断、预防性维护为手段,基于物联网和运行大数据的设备健康状态监测诊断模式。在感知层、网络层和应用层的3层系统框架下,应用机器学习算法对设备运行大数据进行数据挖掘,建立专家知识库,获得与故障有关的诊断规则,实现了集设备健康状态在线监测、远程监控、远程诊断、故障匹配识别为一体的智能、高效监测诊断模式。该模式对于设备运行维护具有指导意义。
青鸟报修云
青鸟报修云6月份即将推出新版本V2.1，主要针对二维码扫码故障报修，进行优化提升，可通过二维码完成基础故障报修外，可以统计设备报修次数，记录设备维修反馈，为设备生成维修日志，图片，根据二维码不同颜色判断设备是否过保或设备运行状态，结合物联网技术进行技术革新，不仅完成行业内的设备统计，故障报修，实现设备故障实时查看，告警通知。为行业技术员提供有力技术保障。开启智能报修时代！
数据屏-青鸟报修云
设备状态监测及故障预警，引用互联网知识节点:
随着当代工业及科学技术的发展，现代设备发展的一个总体趋势是向复杂化、智能化和自动化方向发展，在役设备运行中故障导致恶性事故屡见不鲜。设备运行安全可靠性对国计民生、社会稳定以及国家资源和环境有重要影响, 保障设备安全可靠运行的迫切性日益突出，设备服役的安全性及维修保障问题愈发引起重视。
在役设备安全保障及技术发展现状
在役关键设备往往处于工况恶劣、不稳定、功率大、负载重且连续运行状态，早期故障发展导致的恶性事故时有发生，为了消除其故障隐患以避免安全事故发生，现代产业迫切需要采用保障在役设备安全服役运行的相关监测技术及内含的分析技术，基于该项技术揭示设备运行状态的发展演变规律，实现早期故障预报，进而有利于采取智能故障自愈、自动防护控制及指导人工管理等手段以避免故障，特别是恶性事故发生。
在国外，美国、日本、加拿大等国家的专家学者开展了设备服役监测预警及故障分析研究，例如美国机械故障预防技术学会（MFDT）和麻省理工学院、日本三重大学、加拿大Lakehead大学、美国恩泰克公司、美国本特利公司(Bently Nevada)、日本三菱公司、瑞士Vibro-Me-ter公司等；洛克希德—马丁公司在国防部支持下以联合攻击战斗机(Joint Strike Fighter，JSF)为背景提出预测和健康管理技术(Prognostics and Health Management, PHM)的全新概念。
国内一些高校及研究院所在设备健康状态的监测诊断预警和处置、重大产品和重大设施寿命预测及相关信息化智能化技术等方面开展了技术攻关，多年来国家科技重大专项、国家自然科学基金对本领域相关技术研究给予了持续大力支持。近年来一些国内企业针对企业现代管理及现代维修需求，开展了对故障监测预警系统及先进维修方式的研发，以及进行工程应用及工程示范。
在役设备状态监测及故障预警五项技术
国内外设备服役监测预警技术的研究及应用，重点面向高端、大型及关键的在役设备，近年来愈加关注变工况、长历程设备非平稳、非线性等复杂运行状态的故障预报难点问题。
在役设备大部分故障都有一个发展演变的过程，若能对渐变故障进行趋势预示，则有利于提前排除事故隐患，有效避免恶性事故发生。设备监测预警可以从揭示设备运行状态劣化发展趋势规律与特征入手，预测今后多长时间设备运行状态将达到不可接受的程度而应当停机维修或进行有针对性的维修；其主要任务是提取能反映设备故障发展趋势的特征量，分析并预测故障特征量的趋势，预报设备运行状态，并根据恶化程度进行早期故障预警，制定可行的安全保障措施及设备维修计划。
对移动互联网、物联网、大数据带来的设备健康状态感知、高速数据传输、分布式计算和诊断分析等先进技术进行了调研,并研究了以设备故障监测、诊断、预防性维护为手段,基于物联网和运行大数据的设备健康状态监测诊断模式。
青鸟遇见未来，解决故障报修问题
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