智能制造环境下，设备日益智能化，企业在减少劳动力成本的同时，加大了设备资产的比重，这使得设备的全生命周期管理面临着巨大的挑战。因为无论设备如何智能，如何自动化，也避不开设备的老化和磨损，从而导致设备故障频繁、故障损坏程度严重，同时，高度智能化的设备机构复杂，技术复杂度高，维修难度大，这些都制约了企业设备管理水平的提升。
威士顿长期专注工业企业的数字化转型服务，致力于通过前沿技术的应用创新，为工业企业解决瓶颈问题。在设备管理领域，公司拥有成熟的产品和实施经验，已为行业内超过10家制造企业实施过完整的设备管理系统。近期，在某卷烟厂设备运维数字化项目中，威士顿引入知识图谱、数字孪生、MR、AI算法模型等技术，成功探索实践了多个业务场景下的智能化应用，大幅度提升了企业设备管理的智能化水平。
3D可视化数字孪生
精准建模，以实应虚
威士顿引入3D可视化建模技术，采用物理模型与业务模型相结合的方式，打破了传统的业务部门之间、不同车间之间、业务部门与生产现场之间的隔阂，横向覆盖制丝车间、卷包车间、动力车间、物流车间、新型烟草等物理区域，纵向覆盖设备资产管理、设备备件管理、设备运维管理等业务领域，直观、真实、精确地展示设备形状、设备分布、设备运行状况，实现设备在3D可视化场景中的快速定位与信息查询。
MR沉浸式操作
让现场运维业务简单化
威士顿引入MR技术，结合可穿戴设备，实现现场运维的多场景协作，大幅度提升了运维效率和运维质量，降低运维成本。
场景一、专家远程在线支持：维修工在现场遇到技术困难，通过MR眼镜请求专家远程支持，现场画面支持多方实时共享。
场景二、设备数据查询：通过MR眼镜扫描设备二维码，获取设备相关信息和位置信息，并以虚实叠加的方式显示在设备的特定位置上。
场景三、知识库查询和浏览：用户通过MR眼镜直接在生产现场对诊断经验库进行相关内容（图纸检索、零部件拆解图、视频教学等），快速定位故障部位。
场景四、维修指引功能：用户通过MR眼镜获取维修引导视频，确保设备检查全程标准且规范。
AI智能算法模型
实现设备的预测性维护
威士顿引入大数据与AI技术，通过对企业设备运维管理数据的深度挖掘分析，搭建智能算法数据模型，对数据进行分析评价，实现预测性维护的智能分析与辅助决策，切实提高设备效能。
设备故障预测分析算法模型：以设备运行机理、报警规则及故障特征等为依据，构建设备状态预警、故障预测、性能衰减劣变、剩余使用寿命等方面的模型库，实现设备运行状态实时监测及状态预测。
零配件更换周期算法模型：以单台设备、关键零配件为模型基础，基于历史数据分析建立零配件更换周期算法模型。
威士顿新一代的设备数字化运维系统
威士顿新一代的设备数字化运维系统，融合了工业互联网、物联网、AI智能算法模型、数字孪生、3D可视化建模、MR混合现实等先进技术，实现对包含生产设备、检测设备、计量设备、仓储物流设备、备品备件的各类设备的使用、保养维护、点巡检、检修、智能告警、改造、更新、报废等生命周期的数据采集与智能分析，为企业构建以数据驱动、智能决策辅助的一体化设备管理平台。
威士顿成立二十年以来，始终以助推企业信息化转型升级为使命，以高质量的信息化产品和服务支撑制造企业可持续发展。
随着制造行业需求升级和技术迭代的双重驱动，公司不断丰富产品体系、拓宽服务领域，力求满足行业多样化需求，创造更高价值。多年来，公司坚持自主创新，并且设立创新研究院，特辟研发实验室，致力借助前沿技术解决制约发展的瓶颈问题，取得发展新突破。公司自主研发的产品深得用户好评，对比进口产品，部分产品性能更佳、功能更贴合用户需求，打造优质国产品牌。深耕制造行业多年，威士顿已为烟草、汽车、印刷、港机等多个行业用户赋能，帮助用户提质增效降成本，提升企业的竞争力和生命力。