传统的人工基于经验判断的模式
导致长周期、低运转，盈利差
现状分析
建立一个和谐、统一的能源智慧立方体去拉通项目服务环节
深度服务，降低项目成本，增加项目收益
盈利性差
环节多
能源服务六大环节
缺乏项目执行的统一性
数据质量低
建、管、运营分离
导致数据质量无法保证
监管认证
需要解决方案多面性
满足政策要求
效果得以公允认证
信息孤岛
多源异构数据
系统耦合特性
变量参数多
人员脱节
运维人员年龄结构和知识结构老化
需要降低对人的依赖
需求分析：
安全方面：
用能的安全、可靠、稳定要求非常高；
设备运行安全处于被动式管理，缺乏主动预防措施；
告警、工况存在于不同系统，易成孤岛效应；
告警信息处理结果难以形成有效追溯；
人员方面：
后勤运维中缺乏统一的监管服务，导致工作效率低下；
后勤团队真正有效的激励在哪，绩效怎么考核；
人才流动，经验难以集成，人员年龄偏大；
后勤服务外包，责任不能外包，如何考核后勤外包公司工作；
经济成本角度
缺乏对系统能效、设备工况的全面分析，能源消耗不透明;
前期设计不合理，后期被动改造，资源浪费;
E-Tone为您提供 优秀的 解决方案
创新 高效 严谨 共赢
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数据字典
面对即将数字化的场景，平台内置一套面向医院智能化运维管理过程的基础数据标准。
云组态
自主研发设备设施系统组态编辑器（内含数十个系统500多个带有逻辑的设备组态）、页面编辑器、报告编辑器、图片标点编辑器。能够实现托拉拽，连线等方式配置系统。
边缘数据栈（G2L_GW）
通过完全自研的数据采集网关E-AIOT-Sentry，支持Modbus、OPC、bacnet等多种工控协议及私有协议开发，支持Web-API网络应用程序接口、ODBC等协议开发，并转换成MQTT协议接入数字化平台。
多引擎信息中间件驱动
平台内置了报警处理引擎、设备运行诊断引擎、设备健康度引擎、能耗计算引擎、能耗分析引擎、能耗预测引擎、数据映射引擎等多个引擎驱动。快速完成数据规则和数据应用。
