本地边缘计算
独创嵌入式AI引擎，实时边缘处理架构（无需云端存储）
数据主权专属
保障本地数据存储，无供应商锁定风险。您的传感器，您的数据！
无缝交互能力
内置OPC UA服务器与MQTT客户端，支持多种数据导出接口
原生仪表盘系统
全传感器配备完整功能仪表盘，支持浏览器端在线/离线双模式访问
您IIoT监控项目的快速通道
iQunet 为您的数字化项目提供现成产品，助力您快速、高效地部署监控解决方案。iQunet 提供传感器、传感器管理、边缘计算以及本地数据存储服务，确保能与您的后端系统实现无缝互操作，并为您带来更高的投资回报率。
宏集iQunet · 终极边缘端到端监控解决方案
——完全基于边缘，无需云端——
宏集iQunet提供一站式系统，无需编程知识即可操作
宏集iQunet边缘服务器在本地集中管理全系列iQunet传感器设备。数据始终存储于边缘端，并通过内置的OPC UA服务器和浏览器无缝对接SCADA系统、数据湖、MES或其他企业级应用——即使您的组织拥有全球多地分支机构。
状态监测传感器
与实时控制机器的自动化传感器不同，状态监测传感器专为通过定期测量实现长期资产追踪而设计。
针对电机、泵体和轴承的状态监测，通常每天仅需采集一到数次数据即可满足需求。这类传感器会在短时间内（数秒）以千赫兹(kHz)级高频采样，当结合iQunet人工智能技术时，将成为预测性维护的理想解决方案。
资产监测类传感器
资产监测类传感器（例如冷库温度、工作场所空气粉尘、仪表读数、能耗等环境参数监测）通常只需每数分钟采样一次即可满足需求。
若需提高精度，也可根据传感器性能，将低频（赫兹级）采样的数据聚合成单一数据点。
产品中心
客户成功案例
行业背景
废弃物回收厂需要保障设备长时间稳定运行，并通过预测性维护降低停机风险。
监测挑战
多台关键设备的驱动轴承易磨损，电机运行工况复杂，潜在故障难以及时发现，维护停机代价高，需要精准预测
应用方案
安装三轴无线振动传感器（电池供电，磁吸底座，续航 8 年）
电机相位进行电流特征分析（ESA）
数据通过无线网桥传输至本地 iQunet 服务器
部署 AI 异常检测服务，持续监测传感器数据
提供分析型仪表盘，实现趋势追踪与告警
成效
1.实现早期异常识别，避免突发性故障
2.提高维护计划可预测性，优化检修安排
3.降低停机时间与备件成本
4.确保工厂平稳、高效、可持续运行
行业背景
机场物流对行李传输系统的可靠性要求极高，行李处理系统（BHS）、早期行李存储（EBS）和主干驱动系统是机场运行的关键环节。
监测挑战
高速输送带和分拣设备运行强度大，容易出现机械故障
提升电机持续运转，对可靠性要求严苛
任何停机都会直接影响航班运行和乘客体验
应用方案
在行李处理系统（BHS）部署振动监测，追踪输送带性能
对 EBS 电机进行振动模式监测，提前发现潜在问题
结合振动与电流特征分析，对主干驱动与分拣机进行双重监测
利用 AI 异常检测服务，实时告警并预测故障
成效
自 2019 年以来持续稳定运行，显著提升行李处理效率。早期发现电机故障，保障行李存储顺畅，电气与机械异常双重监测，确保高水平的运行时间。帮助机场降低停机风险，提升乘客服务体验
行业背景
造纸厂设备长期高速运转，轴承磨损和温度异常是影响生产稳定性的关键问题。
监测挑战
自由运转滚筒轴承损坏难以及时发现，高速运行导致轴承故障发展迅速。计划外停机将造成重大生产损失
应用方案
部署三轴振动传感器，采集 5 秒长周期数据
利用传感器仪表盘观察到典型的“干草堆”波形，判断轴承处于第 7–8 阶段故障
持续监测温度与 RMS（速度）趋势
基于趋势分析，合理安排维护计划
成效
成功识别轴承进入严重故障阶段
温度趋势上升但 RMS 值稳定，指导推迟维护至计划检修停机
避免了临时停机风险，同时提高检修的经济性
帮助工厂在安全性与生产连续性之间取得平衡
