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上海辉度智能系统有限公司
上海辉度智能系统有限公司(Witium)创立于2009年,坐落于临港松江科技城,是上海辉泰信息科技全资子公司,深耕工业物联网+人工智能(AIoT)领域十六年,是国家高新技术企业、上海市专精特新企业、双软企业,致力于为全球客户提供工业旋转设备健康维护AIoT整体解决方案,助力制造业向智能制造转型升级,践行中国制造2025战略需求。
公司以技术创新为核心竞争力,科创实力位居全国行业前6%,拥有核心专利及软件著作权50余项,软硬件及AI算法全自主研发,核心团队成员多来自上海交通大学、复旦大学等知名高校,研发人员占比超50%,深耕工业AIoT领域十余年,形成了以WitCloud工业物联网云平台为核心,涵盖WitExpert预测性维护系统、WitEBox边缘智诊盒、工业振动传感器等在内的一体化产品体系,可针对性解决工业设备数据采集、传输、故障预测及健康管理等核心痛点。
Witium聚焦旋转设备(泵、风机、电机、空压机、减速机等)预测性维护领域,打造多层级解决方案,覆盖精细化工、食品饮料、电力能源、水处理、通用制造等多个行业,服务博世、施耐德电气、三菱化学等世界500强企业,是博世物联网战略伙伴、施耐德电气生态伙伴,积累了丰富的标杆项目经验和良好的市场口碑。
目前,公司业务已覆盖国内华东、华南、华北、中西部等核心区域,产品具备CE、防爆等认证,适配国际标准。未来,辉度智能将持续深耕工业AIoT领域,强化技术研发与服务升级,致力于引领中国工业AIoT解决方案,助力全球制造业实现高效、智能的转型升级。公司今期以“真边缘AI智诊”为核心,推出即插即用的边缘智诊盒,专注工业设备故障自诊断与预测性维护。我们定位为设备制造商(OEM)与系统集成商(SI)背后的技术使能者,通过开放接口、低代码算法建模与无服务器部署,助力合作伙伴轻松构建智能运维新生态——让OEM从“卖设备”升级为“卖服务”,让SI实现项目可复制、规模化交付,共同引领工业领域智能化升级。

常见问题

客户最关心的实际问答
  • 工业设备健康度一般怎么判断靠不靠谱?
    结论:要看是否能稳定反映设备真实状态,而不是只看一个分数。建议同时核对振动、温度、电流、压力等多源数据,观察是否与点检结果一致;连续30天趋势变化比单次值更有参考意义。健康度模型一般要有明确阈值、告警等级和误报率记录,误报率高于10%就要复核,具体以实际为准。
  • 故障预测性维护一般怎么做,才能提前发现问题?
    结论:要先建基线,再看偏差。通常先采集3到6个月运行数据,建立正常工况模型,再对振动、温升、能耗、启停次数做趋势监控。常见做法是设置提前7到30天预警窗口,发现连续异常后安排检修。传感器安装位置、采样频率和工况切换要一致,否则预测准确度会下降。
  • 泵故障诊断怎么判断是轴承坏了还是叶轮问题?
    结论:轴承问题多表现为高频振动和温升,叶轮问题更常见流量下降、压力波动和低频不平衡特征。先看振动频谱,再结合出口压力、流量和电流变化判断。若振动值比基线升高20%以上,或温度连续上升5℃以上,应尽快停机检查,具体阈值以设备型号和工况为准。
  • 空压机监测要重点看哪些参数,出了异常先查什么?
    结论:重点看排气压力、排气温度、电机电流、油压、振动和含油量。若压力波动超过设定值的5%到10%,先查滤芯、冷却器和泄漏点;温度持续高于铭牌上限时,优先排查冷却系统和润滑状态。建议每班记录一次关键参数,异常连续出现2次以上就安排复核。
  • 风机故障预测一般能提前多久发现,有哪些信号?
    结论:多数情况下可提前几天到几周发现,但要看工况稳定性和数据质量。常见信号包括振动上升、轴承温度升高、风量下降、电流异常和噪声变化。若同一指标连续3次超出基线,或趋势斜率持续走高,应进入预警。建议把检修周期和历史故障记录一起分析,以实际为准。

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