人工巡检如同盲人摸象，设备监管靠人工，维护成本高，耗费大量时间和精力，漏检、误检现象突出，难以洞察设备内部真实状态。

数字孪生线上可视化巡检监管，设备末端设备状态数字化呈现，告别传统线下巡检马拉松，设备故障快速感知响应。

设备的使用年限、维护记录、更换计划等信息，依赖人工记录管理，数据停留在纸质层面，无法实时判定设备年限，无法对运营提供支撑。

设备运行数据实时监测分析，设备的采购、安装、调试、运行到报废，每一个环节线上分析记录，准确评估设备的健康状况和使用寿命，为设备维护和更换提供科学依据。

当设备出现故障时，巡检人员发现后才会通知维修人员前来处理，维修人员到达现场后，还需要花费大量时间进行故障排查和诊断，然后再进行维修，整个过程耗时较长，严重影响设备的正常运行。修复质量不明晰，反复故障。

AI数据模型会对设备定时监测，一旦出现异常将触发预警信号通知运维人员进行预测性维护。当设备出现故障，平台可自动分析故障级别并触发实时告警，通过安小美AI自动派发给对应的运维人员进行响应，并提供故障定位、故障原因分析，大大缩短故障排查和修复时间。