MicroEDS 2025 一款面向工业事件检测的前沿机器学习解决方案。

先进检测算法*

• 细微异常检测
• 数据质量过滤
• 趋势与模式识别
• 自适应阈值
• 规则违反检测
• 传感器噪声分析
• I/O诊断
• 事件关联分析
• 危险特征匹配

A 类部署——基于服务器的部署

安装于专用服务器或云基础设施上，实现集中式处理与可扩展性。

智能监控，助您领先一步

关键设备与流程的管理，离不开实时监控与先进的异常检测。MicroEDS 能够在潜在问题升级之前主动识别，无需用户预先进行复杂且昂贵的数据分析

MicroEDS 是一款灵活且可扩展的系统，旨在与您现有基础设施无缝集成，并支持多种部署方式。

B 类部署——边缘计算（基于 SD 卡）

直接在树莓派等单板计算机上运行MicroEDS，无需重型基础设施，即可实现高效的本地化事件检测。

C 类部署——容器化解决方案（基于 Docker）

在 Windows 或 Linux 系统上通过 Docker 容器部署 MicroEDS，获得轻量级、可移植且易于维护的配置方案。

通过这些配置，MicroEDS 能够在您所需的任何地点提供实时异常检测。

MicroEDS的主要功能

• 完整的 Modbus/TCP 集成：MicroEDS 以超快的 100 毫秒间隔读取传感器数据
• 无缝快速安装
• 智能误报过滤
• 即用且面向工业就绪：采用标准协议
• 先进的机器学习模型
• 自适应监控
• 可自定义的灵敏度与事件分类
• 远程安全访问
• 云备份与数据安全

更多服务

• 历史数据分析：从历史数据中发现趋势与洞察
• 危险事件分类：识别并对历史事件进行归类
• 监测站性能评估：评估监测的效率和准确性
• 定期模型校准：通过定期校准在线检测模型，确保持续的准确性
• 安全远程监控：通过安全通信网络远程监控现场设备

* 关于我们的先进检测算法

MicroEDS 利用强大的机器学习算法进行实时异常检测，在潜在问题升级之前即能识别。关键检测方法包括：

• 自适应阈值 – 检测偏离预期统计范围的偏差
• 细微异常 – 识别暗示新问题出现的异常波动
• 规则违反 – 基于预设操作参数标记不一致情况
• 模式识别 – 监测长期趋势，防止渐进式故障
• 数据质量过滤 – 剔除静态值与过度噪声
• I/O 诊断 – 检测异常硬件行为
• 事件关联 – 识别异常的传感器数据组合
• 危险检测 – 识别潜在危险的参数组合
• 传感器噪声分析 – 评估传感器组之间的不一致性
• 特征匹配 – 将数据模式与已知风险指标进行比对

凭借这些智能检测能力，MicroEDS 助力各行业预防故障、优化运营、提升系统可靠性。