价值场景赋能

数字员工团队,
各守一线

13 位数字员工按版本梯度上岗,客服、运营、安防、消防、设备、能耗全业务闭环。

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场景方案 · EQUIPMENT CARE

设备健康管家

从「坏了再修」到「坏了之前就修」——让设备自己告诉你它什么时候需要修。

适用版本专业版及以上
设备健康管家 · 业务实录
痛点对照

传统模式 × 数字员工

传统模式

漏接、遗漏、失真、靠问、缺失——业主不满,物业被动,团队内耗

  • 巡检走过场 走马观花纸质打勾,小问题发现不了
  • 坏了才知道 急修抢修花大钱,生产说停就停
  • 成本高昂 急修成本是预防性维护的 3-5 倍
  • 提前报废 带病运行损耗加剧,设备寿命缩短 30%+

设备健康管家

感知 → 研判 → 决策 → 执行 → 留痕,全程自动闭环

  • IoT 实时采集 温度、压力、流量、振动、电流 7×24h 采集
  • AI 融合分析 多参数融合建模,异常征兆提前发现
  • 健康度评分 0-100 实时评分自动排序维保优先级
  • 预警即工单 故障提前 7-30 天预警,维保工单自动派发
真实演示脚本

看TA如何办成一件事

以下为产品真实演示剧本摘录:左侧业务对话,右侧系统后台同步动作。

业务对话
预警:1 号冷却塔水泵振动值连续 3 日超基线 42%,健康度降至 61 分。 IoT → 设备分析
AI 诊断:轴承磨损概率 78%,建议 7 天内安排预防性维护。维保工单已生成,按健康度排序置顶推送。 AI → 预警工单
维修师傅已上门,轴承更换完成。
工单闭环确认:振动值恢复正常,健康度回升至 94 分。相比故障后急修,本次预防性维护节省成本约 4 倍。
系统后台 · 同步联动
振动异常:超基线 42%
AI 诊断:轴承磨损概率 78%
健康度排序:维保优先级第 1
维保工单自动派发
健康度回升 61 → 94 · 成本省 4 倍
工作流程

五步,自动闭环

01

数据采集

IoT 传感器 7×24h 实时采集

02

融合分析

多参数 AI 建模,识别异常征兆

03

健康评分

0-100 实时评分,自动排序

04

提前预警

故障提前 7-30 天预报

05

维保闭环

工单自动派发,结果回检

效果数据

看得见的回报

7-30天
故障提前预警
0-100
健康度实时评分
3-5倍
急修成本差
自动
维保工单派发

对手的 AI 数字员工
已经上岗——您的呢?

10 分钟完成配置,AI 数字员工即刻上岗——客服、工单、催缴、安防、设备与能耗,7×24 自主运转,人力成本立即下降。