透平机组剩余寿命预测
基于 NASA C-MAPSS 基准开放数据集的 RUL 模型：在故障前数十个循环即可发现性能退化。该方法可迁移到泵、压缩机和燃气压缩机组。
技术实力
技术实力
在机器学习、计算机视觉和工业数据领域拥有专业能力的工程团队。在申请访问您的数据之前，我们先通过基准数据集上的公开研发项目证明自己的能力。
技术栈
技术栈
时间序列机器学习
异常检测器（自编码器、孤立森林）、剩余寿命（RUL）生存模型、梯度提升、可解释性（SHAP）
计算机视觉
检测与分割（YOLO 系列）、目标跟踪、GPU 边缘推理（Jetson、本地服务器）、针对现场条件的微调
LLM 与 RAG
本地 Qwen/Llama 级模型、带来源引用的 RAG 流水线、文档 AI（表格、P&ID）、SSO 与基于角色的访问控制
工业数据与系统集成
OPC UA、Modbus、历史数据库（PI、WinCC、PHD）、CMMS 检修系统（SAP PM、1C）、LIMS、SCADA/EMS——只读模式，不干预控制回路
基础设施
哈萨克斯坦法域内的本地化部署与私有云、Docker/Kubernetes、MLOps、高负载系统（10,000+ 并发用户）
研发
研发与能力演示
开放数据集是在签署 NDA 之前展示方法的诚实方式。
基于 Volve 数据的虚拟流量计
真实油田 Volve（Equinor）的开放数据：物理模型（VLP/IPR）与机器学习相结合，无需计量装置即可持续估算井产量。
劳保用品与危险区域检测
基于开放数据集（SH17、CHV）微调的检测器：安全帽、反光背心、安全带、进入危险区域——在工业现场视频上的实时演示。
面向规范文档的 RAG 助手
在哈萨克斯坦国家标准（СТ РК）和 GOST 标准语料上进行检索的本地大模型：答案精确引用到条款和文档版本——完全在封闭内网中运行。
下一步
用您的数据检验我们
提供一份含已知故障的脱敏遥测数据，我们将展示故障前兆。
- 130 分钟通话：任务、数据、信息安全审批人
- 2数据审计或基于脱敏导出数据的回溯分析
- 38–12 周试点，成功标准在启动前约定
首次接触即签署保密协议（NDA）
一个工作日内回复