行业背景： 在竞争激烈的电梯制造与维护领域，最大限度减少停机时间、确保电梯系统可靠性至关重要。传统维护方式在故障发生前的预测和预防方面常显不足，通过edgeRX边缘人工智能设备智能运维系统为全球电梯制造商实现 年均13 亿元设备运维成本，共同革新设备维护流程，实现显著成本节约与运营效率提升。   面临挑战： 该电梯企业面临电梯非计划停机如何解决？如何缩短电梯门的维护时间？如何提高服务效率和客户满意度等问题。在传统被动响应式维护的方式，往往带来一系列问题： 非计划服务呼叫频繁：因设备故障产生的频繁非计划服务呼叫干扰正常运营，增加维护成本； 预测能力有限：传统维护方式无法在故障发生前进行预测，导致突发停机； [...]

行业背景：在高精密电机行业，机械结构异常会影响电机运行质量，比如轴承磨损与损坏、传动机构偏差与松动、转子/定子异常摩擦，以及绕组故障，以及机械部件长期损耗与老化引发的松动等问题，在传统设备健康监测方式往往依赖人工技术人员，其局限性日益凸显。本案例研究将探讨由边缘人工智能驱动的edgeRX+电机设备预测性维护解决方案，如何为某直流步进电机制造商革新质量保证（QA）流程，显著降低人力成本并提升缺陷检测精度。 面临挑战：该制造企业的质量管理流程主要依赖设备技术维护人员通过聆听电机异常噪音来识别缺陷电机。这种方式存在诸多问题：人为误差：技术人员易受疲劳、分心影响，导致缺陷漏检或误判；主观性偏差：异常噪音识别过程本质上具有主观性，不同技术人员的判断标准存在差异；劳动密集型：每个厂区需配备 30 名质量检测技术人员，成本高昂且效率低下；检测能力有限：人类听觉对早期缺陷对应的细微振动与噪音识别能力不足。解决方案：为应对上述挑战，该电机制造商部署了 edgeRX，一款人工智能驱动的预测性维护（PdM）解决方案：1. 高精度传感器：采用高精度传感器捕捉电机运行中的细微振动与噪音，提取振动幅值、噪声频谱畸变率，检测能力远超人类听觉范围；2. 边缘 AI 处理：依托边缘人工智能在数据源端实现本地化实时处理与特征提取，无需依赖云端算力支撑即可完成高精度缺陷识别与快速响应；3. 可扩展性：系统可轻松扩展至同时监测多台设备，满足生产车间级全域监测的部署需求；4. [...]