实时状态可视化：将全场景设备进行三维模型镜像，内外结构均能可视化展示，并对设备运行状态实时监控，温度、断路器等异构数据源及数据类型整合在统一终端显示；
资产管理数字化：对多维度信息进行数字化管理，设备台账信息、系统单线图、二次原理图、运维记录等均可在线实时查看，全程追溯；
设备运维智能化：大数据分析融合算法加持，助力远程设备故障定位，提供合理运维建议；支持运维流程及报告定制化，提升运维效率，大幅降低人力、物力、财力成本；
应用部署灵活化：更灵活、开放的部署架构，可自由选择本地、移动端、远程、物联网平台等多种方式，支持定制化平台集成；
升级服务定制化：持续提供专业支持，用户系统及网络改造、运行方式动态系统仿真、模拟故障切除与恢复、负载预测、能效分析、OTS仿真培训等服务与功能模块，均可按需定制化交付。
实操效果
目前，方案已在国内某一线城市大型科学城落地，通过整合“数据采集-实时监测-日常运维-仿真培训”全流程，以智能化运维助力全面提质增效。实现巡检自动化、故障精准定位，运维响应时间降低 30%；以仿真操作替代现场实操，培训效率提升 50%，并降低培训风险与人工成本；台账数字化之后，查询效率高达180%；将关键KPI可视化，风险点实时预警、安全指标持续追踪，以数据支持科学决策。
与此同时，项目还在江苏某高铁站实现复制，开拓应用场景，助力安全出行。
方案四：工业零信任解决方案
针对痛点：
工控信息安全四面楚歌，内网不可信、设备遭攻击
解题思路：
永不信任+持续验证=数字化转型的可靠加速器
工控信息安全、供应链漏洞、合规要求、内部系统危害…工业领域长期面临着各种网络安全挑战，WIFI、IoT、5G等异构工控系统的兴起，让本就防不胜防的网络边界更加模糊。关键设备需要有效保护、内部系统需要有效管控、生产运营需要不受影响，这是客户的共同诉求，也是方案的核心追求。
实操法则
基于“永不信任、持续验证”的理念构建工业零信任防护架构，对工控系统进行有效防护，尤其是核心资产进行加强防护，对外以软件定义边界，对内增强身份治理，对关键设备进行微隔离防护：
软件定义边界
对外部 IT 系统访问终端进行安全基线检查和防护；
对来自系统外部的远程运维和系统内部的本地运维终端进行加强安全性合规检查和控制
增强身份治理
彻底解决工控系统共用用户名、口令、不定期更新等问题；
通过指纹登录解决复杂口令对操作员监控工作的便利性和安全性影响；
对管理员、运维人员等高权限用户进行多因素身份鉴别；
集成于安全加固型DCS系统内部，有效细化管理粒度
微隔离
原厂协议支持，增强对关键设备的防护；
通过虚拟补丁，不中断生产运营即可修复高危补丁，防止检修周期未到时被利用；
对访问终端进行安全基线检查；
对运维终端（尤其是第三方）进行加强安全性合规检查和控制
实操效果
目前，方案已在全国多城落地，并以高度可靠性，荣获中国信通院“零信任最佳方案奖”并入选《零信任产业图谱》。
同时，该方案帮助某综合性能源公司攻克可信区域难以防护、传统认证易被破解、权限易被滥用的痛点，通过分析用户请求的资源类型、身份验证状态、设备合规性、网络位置和其他安全因素，自动确定满足安全要求所需的访问控制强度，减少手动配置的复杂性，提升系统响应速度和安全性。以贯通EcoStruxure三层的安全方案，与传统产品系统及数字化方案高度融合，长期保障稳定运行。
此外，在山东青岛、浙江温州、辽宁锦州等全国多地已实现方案落地，甚至获得海外客户青睐。
方案五：传动系统预测性维护平台(ATV Predict Plus)
针对痛点：
传动系统陷入故障循环，生产效率低、停机损失大
解题思路：
AI算法+变频器+传感器=传动系统的“预言家”皮肤
在新质生产力快速发展的推动下，工业转型持续深化，设备更新迫在眉睫，与之相匹配的运维方式也需要同步创新。传统“盲人摸象”式的被动运维，信息破碎，故障难寻，效率低下，停机频繁，想改造又陷入捆绑重建、成本过高的困境。是时候改变了，变被动为主动，让难掌握变可预测！
实操法则
将变频器作为智能传感器，可选装振动传感器，通过对电流/电压/振动进行AI故障诊断分析，提供从电气部件到机械部件的全传动系统预测性维护解决方案。
内修AI算法
变频器内嵌强大的AI算法，变频器变身预测性维护的传感器，无需额外增加软硬件，即可实时检测变频器及设备的问题，并对可能的故障进行预测。
辅助智能设备
可选装增加温振传感器和智能故障诊断网关，多维数据采集，提取故障特征，通过内置的故障诊断模型和故障知识库，无需专家干预，即可自动建模并定位故障。
实操效果
目前，方案已助力某石化公司实现全厂传动系统预测性维护，不仅能预测变频器的故障，也能预测动力负载的故障，通过电气及机械部件健康度的可视化、可预测，帮助客户大幅度降低设备停机风险，提高设备利用率17%，降低维修成本25%，提高生产效率15%。
与此同时，还在市政水行业中实现复制，通过多工况的建模及异常预测，显著提升故障发现的灵敏度。
