意外停机正在摧毁您的利润
一般制造商在计划外停机期间每小时损失 250,000 美元。被动维护（机器损坏后修复）是常态，但这是一种最昂贵的运营方式。您的维护团队总是在“救火”，而不是预防。振动异常、热漂移、电流峰值--它们都在数据中。你只是还没有看到它们。
- 设备故障毫无预兆地发生，导致生产线停摆
- 事后根本原因分析需要数小时或数天
- 维护计划基于日历时间，而不是机器状态
在故障发生前几天进行预测
Haltless 在您设备旁边的任何 Linux 机器上安装轻量级边缘代理。它通过 Modbus、OPC-UA 或 CSV/JSON 读取您的传感器，自动建立基线，并使用人工智能异常检测在偏差成为故障之前发现它们。您的团队会收到具体的建议提醒，而不仅仅是“出问题了”。
- 基于状态的警报：根据机器状态采取行动，而不是日历计划
- 自动基线学习：无需手动配置阈值
- 可操作的建议：轴承检查、润滑检查、热扫描
- 适用于现有基础设施：无需新硬件
消除停机时间所需的一切
实时异常检测
人工智能基线学习可检测振动、温度、电流和压力的偏差--在故障发生前几天标记问题。具有可配置灵敏度的统计西格玛检测。
边缘代理部署
一个 40MB 的 Python 代理可在几分钟内安装在任何 Linux 机器上。支持 Modbus TCP/RTU、OPC-UA、CSV 和 JSON 数据源。支持本地缓冲离线运行--恢复连接时同步数据。
警报规则与路由
配置每台机器、每个指标的自定义警报规则。将严重警报路由到 Slack、电子邮件或 webhook。设置严重性阈值、冷却期和升级路径。
机器组与设备群视图
按生产线、工厂或部门组织机器。获取实时车队概览，显示哪些机器处于健康、降级或离线状态。立即过滤和深入分析。
维护计划
安排与特定机器和警报相关联的计划维护窗口。分配工单，跟踪完成情况，并构建为未来计划提供信息的维护历史记录。
停机分析
自动记录每次计划外停机。按机器、生产线或设施跟踪 MTBF（平均故障间隔时间）、MTTR（平均修复时间）和停机成本。导出为 CSV。
在一小时内投入生产
无需顾问，无需自定义集成，无需 6 个月的上线时间。如果您有一台机器并且旁边有一台 Linux 盒子，您就准备好了。
第 01 步 - 连接您的机器
将 Haltless 边缘代理安装在您设备旁边的 Linux 设备上。在单个 YAML 配置文件中将其指向您的 Modbus 或 OPC-UA 端点。代理会立即开始收集传感器数据。
第 02 步 - 人工智能学习您的基线
在正常运行的 24-72 小时内，Haltless 会自动了解每台机器上每个传感器的“健康”状态。无需手动配置阈值。该模型随着机器行为随时间的变化而适应。
第 03 步 - 在故障前收到警报
当传感器读数偏离基线超出您配置的阈值时，Haltless 会发出警报，其中包括受影响的机器、传感器、偏差幅度以及建议的措施。您的团队在机器停止之前采取行动。
免费开始。随成长而扩展。
没有隐藏费用，没有按座位定价，没有惊喜账单。为监控的机器付费，而不是用户。