预测性维护,但没有黑箱
大多数预测性维护工具回答的是"是什么",而不是"为什么"。神经网络说机器存在风险,操作员在第三次误报后便不再信任,审计员也无法重现该评分。Haltless 选择相反的路径:三个并行运行的确定性异常检测器、一张公开发布的扣分表,以及始终可追溯到具体事件的健康评分。
- 三个独立检测器:静态基线 z-score、EWMA 和变化率
- 每个评分都能追溯到具体事件,并采用审计员可读的公式
- 不依赖神经网络、不需要训练数据,也无需照看悄然漂移的模型
兼容以下设备
从被动救火到提前几天发出预警。
大多数预测性维护工具回答的是"是什么",而不是"为什么"。神经网络说机器存在风险,操作员在第三次误报后便不再信任,审计员也无法重现该评分。Haltless 选择相反的路径:三个并行运行的确定性异常检测器、一张公开发布的扣分表,以及始终可追溯到具体事件的健康评分。
Haltless 将一个小型 Python 边缘代理安装在设备旁的 Linux 主机上。它通过 OPC UA、Modbus TCP、CSV 文件监听或 JSON 文件监听读取您的信号,自动计算基线,并对每条读数运行三个确定性异常检测器。您的团队收到的不是"出了点问题",而是具体的事件与具体的信号。
从机器人装配到连续流程加工,Haltless 适应您的运营环境。
四种输入协议:OPC UA、Modbus TCP、CSV 文件监听以及 JSON 文件监听。边缘代理在机器旁的任何 Linux 主机上运行,依靠本地 SQLite 缓存可承受数周的 WAN 中断,并在网络恢复后自动续传。无需新增传感器,也无需专有硬件。
三个确定性检测器并行运行:基于滚动基线的 z-score、能够适应缓慢漂移的 EWMA,以及即便绝对值仍在阈值内也能捕捉速率异常的变化率检查。0 到 100 的健康评分遵循公开发布的扣分表,而非黑箱模型。
每条告警都可以开具一张包含优先级、自库存中调取的备件、指派操作员及数字签名完成记录的工单。基于规范载荷的 SHA-256 签名让签字符合 FDA 21 CFR Part 11 与 ISO 9001 的要求。十种外发通知渠道让您技术栈的其他部分保持同步。
“Haltless 的每一个健康评分都能通过公开发布的公式追溯到具体事件,而不是神经网络。操作员之所以信任它,是因为他们可以复现它;审计员之所以信任它,是因为数学过程一目了然。”
四种输入协议读取您的机器(OPC UA、Modbus TCP、CSV 文件监听、JSON 文件监听)。十种外发通知渠道提醒您的团队(Webhook、Email、Slack、SMS、Microsoft Teams、PagerDuty、Opsgenie、Telegram、ServiceNow、Jira)。针对 SAP、Oracle 与 Microsoft Dynamics 的 ERP 适配器让工单、停机时间与备件需求与您正在运行的系统保持同步。
在机器旁的 Linux 主机上安装边缘代理,指向您现有的 PLC,您的车队视图当天即可在浏览器中上线。不需要顾问、不需要专有传感器、不需要数周的集成冲刺。
一个轻量级的 Python 边缘代理运行在 OT 网络中的 Linux 主机上。通过 OPC UA、Modbus TCP、CSV 或 JSON 配置每个采集源。遥测数据在本地以 SQLite 缓存,即便 WAN 中断数日,代理也能持续采集。
代理通过经过身份认证、TLS 固定的控制通道,将读数转发至欧盟托管的多租户云。三个确定性异常检测器近实时评分每台机器,WebSocket 层在 100 毫秒内将更新推送到您的浏览器。
异常会触发告警,并可在同一个平台开具 CMMS 工单,附带库存中调取的备件、数字签名的完成记录以及保留七年的 HMAC-SHA256 防篡改审计链。