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機(jī)群-工地智慧運(yùn)營(yíng)

基于先進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)與AI技術(shù)，前瞻性地分析設(shè)備與業(yè)務(wù)狀況

先進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持多品牌設(shè)備的數(shù)據(jù)接入，基于海量設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)孵化的AI大模型，
多角度分析設(shè)備的使用情況與業(yè)務(wù)的運(yùn)行情況，提供符合業(yè)務(wù)需求的前瞻性建議和分析結(jié)論

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企業(yè)痛點(diǎn)

管資產(chǎn)

設(shè)備難統(tǒng)一，運(yùn)營(yíng)無抓手
針對(duì)品牌多、機(jī)型多、數(shù)量大，工地?cái)?shù)量多的業(yè)務(wù)線現(xiàn)狀，缺少一站設(shè)備運(yùn)營(yíng)平臺(tái)
管成本

投入難計(jì)量，控費(fèi)無方向
車輛運(yùn)輸趟數(shù)、運(yùn)營(yíng)路線統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)，挖機(jī)裝車數(shù)量難以統(tǒng)計(jì)，設(shè)備與人力相關(guān)的成本較為分散難以核算
管工況

數(shù)據(jù)難監(jiān)控，降本無良方
以能耗數(shù)據(jù)為例，計(jì)量設(shè)備老化，精確度低；人工填報(bào)存錯(cuò)漏等原因，致油耗數(shù)據(jù)不準(zhǔn)難獲取；尋找符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的能耗降本方案缺少憑依和有效建議
管維修

配件難預(yù)估，規(guī)劃無策略
配件庫(kù)存積壓占資金，配件缺件又造成停機(jī)，準(zhǔn)確和合理的備件難掣肘業(yè)務(wù)拓展

樹根產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

多品牌

支持各品牌設(shè)備接入，全量設(shè)備一站式運(yùn)營(yíng)
三一品牌設(shè)備支持一鍵接入，其他品牌設(shè)備，支持通過后裝IOT組件接入或通過AEMP規(guī)則使用API實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成，提供針對(duì)全量設(shè)備的一站式運(yùn)營(yíng)平臺(tái)
多模塊

多維度檔案管理工具，兼顧成本與產(chǎn)出核算
以項(xiàng)目維度統(tǒng)一管理下轄的設(shè)備與人員，準(zhǔn)確核算項(xiàng)目成本與項(xiàng)目產(chǎn)出，量化項(xiàng)目產(chǎn)值，并通過AI分析找到提升項(xiàng)目投產(chǎn)比的方法
AI洞察

AI算法測(cè)算設(shè)備能耗，洞察異常并有效整改
基于油位的實(shí)時(shí)信息采集+AI算法優(yōu)化，精準(zhǔn)測(cè)算設(shè)備油耗，構(gòu)建全局能耗看板，洞察全設(shè)備能耗情況；基于AI大模型，實(shí)現(xiàn)多維度的分析識(shí)別，定位能耗異常設(shè)備，綜合對(duì)比分析，給出有效整改建議
AI預(yù)測(cè)

AI模型預(yù)測(cè)換件概率，合理規(guī)劃配件儲(chǔ)備量
采用時(shí)序大模型預(yù)測(cè)未來區(qū)間工時(shí)與設(shè)備換件概率，結(jié)合實(shí)際庫(kù)存數(shù)據(jù)，提出精準(zhǔn)的配件采購(gòu)計(jì)劃，旨在實(shí)現(xiàn)配件庫(kù)存厚度與缺件停機(jī)率之間的平衡，目標(biāo)為將缺件停機(jī)率下降50%

常見問題

q你們是如何確保AI分析結(jié)論的準(zhǔn)確性的？

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首先，我們的AI大模型，基于合作方十萬余臺(tái)設(shè)備，96B量級(jí)的工況數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，具備極廣的適配度與極高的精確度；其次，在建立新的合作后，新的合作方的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)也將被納入模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)源，確保我們的大模型能夠伴隨著合作對(duì)象的拓展，實(shí)現(xiàn)更進(jìn)一步的優(yōu)化

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