应用示例 · 制造企业
泵组状态监测
接入流量、压力和温度测点，结合趋势与模型输出观察异常，再安排针对性的检查。
设备与数据
每一个读数，
都对应到具体设备。
用设备树整理厂区、设备与部件，将采集字段映射为有明确含义的测点，再用于分析与模型监测。
- 按设备类型复用部件与测点模板。
- 核对时间戳、设备过滤、单位与数值类型。
- 图形编排处理流程，保留可查询的历史数据。
阿拉丁 设备智能运维测点与映射
P-03 / 循环水泵
数据接收中设备测点配置
采集数据流
字段映射
设备测点
采集字段语义编码设备测点单位
mass_flowFLOW.MASS质量流量kg/spressurePRESSURE出口压力MPatemperatureTEMPERATURE轴承温度°C设备维度过滤：equipment_id = P-03已匹配
历史存储保留采样时间与原始数值
数据核对时间 · 类型 · 单位 · 设备
数值模型监测
从历史样本到 实时设备监测。
保存训练样本、输入输出定义与模型版本，上线前完成验证，运行后按设备查看结果。
阿拉丁 设备智能运维训练样本
设备模型 / P-03
就绪训练样本
数据版本1.0.0
数据来源历史测点
训练算法Isolation Forest
timestampmass_flowpressure
2026-10-05 09:00:0023.200.42
2026-10-05 09:01:0023.500.43
2026-10-05 09:02:0023.800.44
2026-10-05 09:03:0024.100.45
冻结样本后训练，保留数据来源与内容校验值。
训练或注册
孤立森林训练，或注册已有数值模型。
验证与发布
核对样本输出与输入输出契约。
观察与切换
先观察影子输出，再决定正式版本切换。
知识与智能诊断
诊断给出建议，依据随时可查。
汇集测点数据、设备规程与已审核维修案例。打开引用核对依据，再决定检查和处置方向。
阿拉丁 设备智能运维诊断报告
P-03
待人工审核流量波动分析
异常现象
流量读数出现波动，需先核对采集数据与运行工况，再判断原因。
建议检查
- 核对测点映射与采样时间。
- 对照运行记录检查工况变化。
- 通过检查工单记录现场发现。
核对证据后，填写人工审核意见
数值模型用于设备监测，大模型结合证据辅助诊断；诊断建议经人工审核后进入维护流程。
阿拉丁 设备智能运维工单中心
WO-2026-018 · P-03
执行中流量波动检查
已派发
已接单
3执行中
4验收
5关闭
检查项目
核对采集数据与趋势已记录
检查设备运行工况已记录
补充现场检查记录待补充
维护执行与反馈
从派单到验收，
每一步都有记录。
把经过审核的建议转成具体任务，记录检查项目、维修措施、备件使用和验收结果，便于交接与回查。
- 按设备制定固定周期维护计划。
- 记录派发、检查、验收与返工过程。
- 审核候选标签与维修案例，再用于后续工作。
业务架构
设备、模型与维护，在同一条业务流程里。
不同岗位围绕同一设备协作，监测结果与维护过程可以相互回查。
设备管理员模型工程师值班与维修人员
阿拉丁设备智能运维 Kit
围绕设备，关联数据与维护记录。
设备数据
采集 · 语义映射
数值模型
训练 · 挂载 · 监测
证据与知识
快照 · 检索 · 审核
维护作业
工单 · 备件 · 履历
实时数据处理时序数据与文件角色与设备范围审计与事件投递
应用场景
面向设备现场，服务日常运维。
应用示例 · 工厂运维
压缩机维护管理
配置设备监测与周期维护计划，集中留存检查结果、备件使用和历次维修记录。
应用示例 · 运维团队
风机诊断与班组协作
结合规程与已审核案例辅助判断，让值班、专业审核和维修班组共享证据与工单进度。