中
Mina
没有 MINA
凌晨 3 点报警响起。值班长打电话叫分析师。可产线早已停了。
有了 MINA
周二轴承就已被标记。Mina 指明是哪一侧、什么原因、哪个零件号。
她能做什么
每个预测维护团队都梦寐以求的四件事。
读懂的是趋势，而不止是某一时刻。
单次读数只告诉你「今天怎样」，趋势才告诉你「正往哪走」。Mina 跟踪每个测点数周的变化，把缓慢漂移与阶跃突变区分开，提前锁定正在逼近上限的设备——远在它触发报警之前。
- 基线取自设备自身历史，而非一套通用规则。
- 自动区分漂移、阶跃与季节性波动。
- 曲线开始弯向阈值时即提前预警。
预测的是失效，而不止是故障。
说出故障名称只是基本功。Mina 把劣化曲线向前外推，给出带置信区间的预测，并给你一个时间窗——让工单、备件与停机安排都赶在故障发生之前落位。
- 剩余寿命估计，并附上如实的置信区间。
- 给出可据以排期的时间窗，而非含糊的「快了」。
- 每来一个新读数，预测就随之更新、愈发清晰。
所有设备，一屏尽览。
不必再在多个看板之间来回切换。Mina 一打开就显示今天需要你关注的设备，并按风险排序，让你知道从哪台开始。任何数字背后的细节都只需一次点击。整个厂区，尽在一处。
- 一份简短的「今日重点」，告诉你先看哪台。
- 每台设备一个健康分，外加最近 30 天一目了然。
- 告警、诊断、趋势、预测与报告——全在一处。
频谱、包络，以及完整的推理链。
FFT、积分、Hilbert 包络解调——Mina 走的是 CAT-IV 分析师一样的分析链，识别 1×/2×/3×、BPFO/BPFI/BSF/FTF 轴承频率、GMF 边带与油膜涡动带，并告诉你哪一类故障落在了哪个置信度上。
经过训练 + 审核
构建于二十年资深分析师拆机报告之上。
Mina 的诊断引擎即 DHMS 故障分类体系——由资深可靠性分析师 20 年间撰写的拆机报告凝练而成。目前在振动分析上钻研最深，并正向温度、电流与压力扩展，让一个智能体得以贯通整台机器进行推理。每一项诊断仍会引用其依据的物理规律或在先案例。
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+故障类型
不平衡 · 不对中 · 松动 · 剥落 · 保持架 · 油膜涡动 · GMF · 电气 · 气蚀——以及另外 50 多种。
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大类别
机械 · 电气 · 工艺 · 结构 · 传感器。每个读数都路由到对应的模型。
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种语言
用每位操作员的母语，给出同样的诊断深度。
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/7在岗
没有专家排队，没有时区限制。永远在线，随问随答。
只需对话，无需配置
直接问机器哪里出了问题。用你的语言。
没有层层嵌套的仪表盘。输入——或直接说出——你想了解的内容。Mina 接入实时平台、调取频谱、比对案例库，像同事一样回答你。语音输入，语音输出。Web、移动端、展台一体机皆可。
Mina · 日常模式
版本
选一款适合你的 Mina。
从单一工厂的试点产线，到具备自动派单的全厂运维。三个版本，层层叠加。
Mina Air
AI 知识助手
中小型工厂、试点产线、预算敏感型用户
交互
基础问答：「设备健康吗？」
诊断
针对常见故障（不平衡、轴承）的规则化解答
处置
预置的操作与排障图文指引
闭环
仅提供信息
报告
基础健康趋势图表
角色
1 个账号
Mina Plus
热门单设备自主专家
石化、电力、钢铁等关键产线
交互
多轮问答：「为什么会异常？」
诊断
AI 驱动的早期故障检测，联动工艺参数
处置
可落地的维护建议，含备件与安全步骤
闭环
给出建议，人工执行
报告
每日设备健康报告
角色
5 种角色（操作员、值班长、维护…）
Mina Pro
全厂运维中枢
大型制造企业与国有集团
交互
多设备协同问答：「先修哪台？」「下周计划？」
诊断
多设备关联 + 根因分析 + 剩余寿命（RUL）预测
处置
工时估算 + 自动生成工单并派发至责任人
闭环
自动派单 → 执行跟踪 → 知识沉淀
报告
全厂运维 KPI 看板
角色
多级组织，基于角色的权限
让 Mina 看看你自己的设备。
把 Mina 接到你自己的一台设备上，看它如何读频谱、追趋势、预测失效——用通俗的语言，用你的语言。先从一条试用产线起步，再逐步扩展。
