云谷智慧服务应用以传统管理技术和标准化为基础，通过服务监控智能巡检、智能安全帽在线故障诊断、AI专家诊断等内容的建设，将互联网技术、物联网、云计算和人工智能技术广泛应用于服务培训管理和故障诊断过程，实现了服务的智能化、可视化，降低了服务成本，提高了服务质量，保障了客户设备正常运行，致力于帮助客户创造更多价值。
服务监控智能巡检
在以往服务工程师维保过程中，管理人员难以知悉维保现场的真实情况，服务质量监管困难。同时由于设备维保的巡检步骤多，容易造成检测点的遗漏，增加了设备再次发生故障的风险。
云谷服务监控智能巡检针对混凝土泵车、汽车吊、搅拌站等应用场景，利用计算机视觉技术和边缘算法，实现服务现场的智能监控。通过将摄像头、无线WIFI和语音通讯功能集成在服务工程师的头盔上，利用AI视觉分析算法，实现了巡检过程中的关键步骤识别，手机端自动生成巡检记录，减少了服务工程师的工作量。同时实现了后台管理人员实时监控服务过程和通过回放功能追溯历史服务，提高了管理人员对于整个维保现场的管控能力。
基于故障知识图谱的AI专家诊断系统
维保过程中业务知识积累形式多样、检索难、质量低，导致服务工程师缺乏及时有效的排故技术支撑，影响服务工程师工作效率和质量，并增加了研发支持团队工作量。
云谷AI专家诊断系统针对混凝土泵车、挖掘机等工程机械设备，基于CRM历史工单、专家故障诊断与排查步骤、故障码、服务案例等，利用知识图谱技术和语义分析技术，建立故障知识图谱，实现故障诊断的快速检索，提高了服务工程师解决问题的效率与质量。
云谷AI专家诊断系统目前已搭载在中联e管家手机APP端，可以直接为客户提供方便快捷的故障诊断智能服务，用户还可以通过智能问答机器人进行语音交互，进行更高效、精准、简便的查询。
智能安全帽在线故障诊断
服务工程师在现场遇到复杂故障问题时，经常面临着既需要手动排查设备又需要查询资料或者咨询专家，两者很难兼顾。通过戴上AR头盔体验智慧服务，屏幕显示故障部位，通过AR头盔可以显示识别分析故障原因与解决方案，疑难问题可与后台专家共享画面，提供专业指导。
维修完成后，系统还可以自动记录维修进度，并通过“智慧服务AR头盔”连接“故障诊断知识库”分析故障原因，生成解决方案，实现了维修过程实时记录确保规范，一方面提升服务质量与效率，另一方面促进维修工程师提升自身技能，并为研发改良产品提供方向和指引。
预测性维护服务
传统的工程机械设备服务维护策略主要包括定期维护、事后维护。定期维护成本高，无法避免设备计划外停机，以及由此造成的客户生产经营附带损失;事后维护只能被动服务，难以及时响应，加重停机损失。
云谷预测性维护服务利用机器学习技术及可靠性模型等机理模型，预测设备关键部件剩余寿命，使主动售后服务成为可能，减少企业市场产品的停机损失为工业企业提供新的服务模式和增量市场。
基于工况与维保数据，采用梯度提升树算法、随机森林算法与浴盆曲线模型，云谷预测性维护服务目前已实现了挖掘机滤芯动态维保周期预测与泵类设备液压油与砼活塞寿命预测。
以智能产品为主体，提供智慧服务带动产业模式变革，中科云谷在集团近4年的互联网+先进制造业融合发展基础上，探索出了一套从“被动响应”到“主动服务”再到“智慧服务”的企业服务新模式，推动着公司从传统制造业向高端智能制造服务业的转型升级，达成以新技术培育企业发展新动能的目标。
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