01?
研究背景
軌道交通是我國國民經濟的命脈和交通運輸的骨干網絡，不僅承擔了絕大部分國家戰略、經濟物資的運輸，同時承擔著客運運輸職能，在促進我國資源輸送、加強經濟區域交流、解決城市交通擁擠等方面發揮了巨大作用。截至 2022 年底，全國共有55座城市開通城軌交通運營線路308條，運營線路總長度達 10287.45 公里，其中新增城軌交通運營線路1080.63公里，新增運營線路25條，過去5年運營線路新增長度均保持在1000 公里以上。隨著我國城市軌道交通運營線網規模持續擴張，整個軌道交通行業對于保障運營安全、提高服務質量及降低運營成本需求愈發明顯，同時對設施設備的可靠性、高可用性及安全性提出了更高要求。但是，如此大體量的設備設施運維無法僅依靠傳統模式進行。一方面，傳統運維方式主要依賴人工操作，運維效率較低、故障處理不及時，安全難有保障，同時運維人力成本居高不下，使得企業成本逐年攀升。另一方面，傳統運維方式缺乏夯實的數據支撐，故障處理全憑經驗驅動，管理缺乏智能化。因此，傳統軌道交通運維模式已難以滿足行業快速發展需要，行業亟需創新管理方式，提升運維效率和質量。隨著物聯網、大數據、云計算及人工智能等新興技術的快速迭代，為城市軌道交通創新提供了技術基礎，同時在國家及地方政策雙重加持下，軌道交通智能運維應運而生。通過智能運維，企業能夠實現對軌道交通多專業融合數據進行分析，為城市軌道交通復雜的跨專業運維場景提供高效、可靠支撐， 以減少排除故障耗時，保障運營安全，提升運營效率與管理水平。基于以上背景，本次報告重點分析城市軌道交通智能運維市場，并對代表廠商進行能力評估與典型案例剖析，為甲方客戶在技術供應商決策中提供優質參考。目前，中國城市軌道交通運維主要以傳統的預防維修及故障維修為主，但隨著各城市運營規模持續擴張，部分城市原有線路的關鍵設施設備陸續進入大修階段，運維壓力不斷增大。例如，北京、上海、廣州、深圳、天津、重慶、武漢、南京等多個城市部分線路運營周期已超過15年。因此，如何進一步提升維修效率、提高軌道車輛產品的可用性、延長產品的使用壽命，是當前甲方的迫切需求。但傳統的軌交運維產品不具備智能識別、遠程控制等功能，而且針對多種行車關鍵設備的大量安全管理、操作及監控工作主要依賴人工完成，同時日常作業多為紙質臺賬，形成了信息孤島，容易出現漏修或過度修，增加成本的同時設備也沒有得到更好地維護。由此來看，傳統運維方式已難以繼續滿足甲方運維新需求。因此，企業需要建設包含車輛、能源、通信、信號等城市軌道所有設備設施綜合智能運維體系，實現數據資源互聯互通的智能運維分析，結合設備故障預測與健康管理，實現設備全生命周期管理，提前發現設備故障和預測設備壽命，提升安全運營能力。但是，從整體來看，智能運維發展仍處于初級階段。信息化技術應用還不夠深入，目前主要以單場景應用為主，缺乏對信息的全面融合和深度應用，對業務決策支撐能力還有待于提升。不過隨著信息化技術持續迭代及軌道交通線路運營網絡的進一步完善，未來軌交行業對智能化運維的需求將進一步增加，市場規模繼續增大。城市軌道交通市場體量龐大, 存量市場與增量市場智能運維需求并存。據中國城市軌道交通協會數據統計，過去五年，我國平均每年新增運營線路為1302公里，以此增量來算，預計五年后我國軌交運營線網總保有量接近1.7萬公里，軌交行業對智能運維的需求有望持續增加。據中國城市軌道交通協會數據，預計每公里城軌投資約8億元，根據行業經驗，城市軌道交通運維支出占總投資的2%～3%，預計到2027年我國城市軌道交通運維市場規模高達3360億，市場空間潛力巨大。根據2022年已披露的青島、蘇州、大連等多個智能運維招標項目來看， 2022年智能運維市場規模百億級別，滲透率約10%，隨著城軌線網進一步擴張，行業未來對智能運維需求繼續深入，預計2027年智能運維市場規模有望上漲至500億。從市場競爭情況來看，城市軌道交通智能運維具備較高的行業壁壘，包括技術壁壘、人才壁壘、市場壁壘等，市場準入門檻較高，智能運維競爭格局較為穩定。主要分為傳統云數廠商、傳統軌交設備廠商以及新興技術廠商。其中傳統云數廠商主要提供云計算能力，代表廠商有新華三、華為、中興等。傳統軌交設備廠商代表有卡斯柯、烽火等。新興技術廠商主要有逸迅科技、博華智能等。新興技術廠商在城市軌交智能運維這個細分市場具備成熟完備且獨道的解決方案，其中代表廠商逸迅科技以數據治理能力為底層基礎，向上發展出了一整套以數據驅動為核心理念的一體化解決方案。雖然近年來城市軌道交通智能運維行業規模不斷擴大，業內企業的數量也在不斷增加，但總體數量較少，目前主要是頭部廠商之間競爭為主，其余廠商更多的是基于差異化能力補充，通過被集成的方式參與競爭。隨著政府進一步加碼基建投資，城市軌道交通運營里程不斷增加及新建項目的大量開工，企業對提升軌道交通運維服務的專業化能力迫在眉睫。未來，伴隨甲方提高效率、降本增效的需求，運維智能化、市場化、多元化的趨勢將進一步加深。運維智能化程度進一步深化。企業能夠充分運用先進的人工智能、物聯網、云計算、大數據等技術，對傳統的信號、通信、車輛、工務、供電等不同專業的設備和系統進行智能化升級或替代，實現設備智能控制、智能監測診斷、智能維護。同時，企業能夠智能采集全量運維數據，并進行深度分析、利用，在減少人員投入、降低能源消耗、節省管理成本的同時保證并提升列車運行性能和安全性，提高企業軌交維護和運營管理水平。市場化進程加快，軌交行業持續引入第三方企業，運維專業化程度提升。早期中國鐵路總公司對鐵路運維業務全面壟斷，采用單一的自行運維模式或者城市軌交運維業務的公司由各城市政府直接管理，導致我國軌交運維市場化程度較低，市場規模有限，而且政府承擔的資金壓力也較大，智能運維發展受限。因此，各地方政府為了降低成本、提高效率、盤活資產，大力引入社會資本對多條線路進行市場化和商業化運營，逐步形成PPP、ECP等合作模式。許多新建線路甚至從建設期起即選擇了委托給第三方的運營管理方式，各類專業化的運維服務企業紛紛參與到市場競爭中來，專業化程度提升的同時有效降低了政府的財政壓力。目前，深圳地鐵已走在市場化運營前列。市場競爭呈現多元化發展。目前競爭格局變化不大，但隨著不同類型主體企業逐步參與到城市軌道交通運營維保業務中來，預計未來將形成多元化的競爭格局。
市場定義：
城市軌道交通智能運維是指通過云計算、大數據、AI及物聯網等技術手段，圍繞設備運維全過程，實現軌交線路故障自診斷、設備自動化巡檢、系統遠程集中監控、故障預警分析和智能化處理以及健康評價管理等，以提高城市軌交智能化服務水平，提升運維管理效率。
甲方終端用戶：
城市軌交建設方、城市軌交運營方等
甲方核心需求：
隨著國內城市軌交運營線路不斷增加，行業對運營維護的要求越來越高，傳統運維方式成本較高且運維效率難有保障，甲方需要借助智能運維手段，完善智能化巡檢能力，能夠直觀、快速、全面的獲取設備運行狀態數據，實現設施設備狀態實時遠程監控，遠程運維操作，逐步取代或代替部分人力作業，提升運維效率的同時降低成本投入。具體需求如下：- 甲方需要加強城市軌道交通數據管理，充分發揮數據價值，提升跨專業協作能力。城市軌道交通涉及多個專業，包括車輛、供電、通信、信號等，而且各專業設備系統獨立運行，呈分散化狀態。同時，各設備系統的運維工作在企業內部通常也是專業化運行，搭建的技術平臺與數據應用也互相獨立。這會導致企業對設備的故障判斷、預警以及系統性分析較為受限。由于缺乏統一的數據來源，企業跨專業協作能力較差，運維效率較低。因此，甲方需要建立智能運維平臺，解決目前各專業運維技術平臺的兼容問題，統一數據標準和數據源，在此基礎上建立各類應用，滿足復雜系統的數據采集、分析和智能維保需求，發揮數據價值，提升跨專業協作能力。
- 甲方需要降低城市軌道線路維護成本。首先，傳統城市軌道交通運維模式主要以“堆人”方式進行，軌交各專業系統以及設施設備的巡檢、監控、故障診斷均嚴重依賴人工作業，例如設備巡檢需要巡檢人員長期駐守在所轄主所及線路重點牽引變電所，同時隨著線路增加還需成倍部署相關人力，成本支出居高不下。而且，部分設施設備維護若僅依靠人工不但效率低，也無法保障檢修精度，對企業可持續發展帶來了極大挑戰。其次，傳統情況下軌交設備依靠年限來統一進行更新改造，造成個別設備“帶病運行”，個別設備過早更換，造成成本浪費。因此，甲方需要借助智能化技術手段，推動運維模式智能化升級，提高軌道交通運營維護能力，助力企業降本增效。
- 甲方需要提升軌道交通線路運行的穩定性與安全性。城市軌道列車本身具有載客量多、體積規模龐大的特性，軌道列車一旦發生故障將對乘客安全形成巨大威脅。而且，城市軌道交通使用非常頻繁，隨著服務時常增加，難免出現設備磨損、老化等問題。傳統方式主要以故障事后維修為主，重大故障難以做到提前預防，當發生故障后，企業只能被動應對，造成重大運營延誤，安全隱患較大。因此，甲方需要運用智能運維手段，通過信息化技術全面監控運營線路各個潛在風險點位，提升故障預處理能力，甚者能夠做到提前預警，切實降低車輛運行中的安全事故可能性，提高軌交運行的穩定性與安全性。
為滿足甲方客戶上述核心需求，需要廠商具備以下能力：- 廠商需具備較強的數據治理能力，為甲方業務應用深度賦能。廠商能夠規范各專業、跨廠商數據采集標準，也能整合各專業運維技術平臺的兼容問題，實現對信號、車輛、通信等跨專業系統多元異構數據的統一采集、分析、應用，實現城市軌道交通運維全量數據的融合管理，為甲方業務應用深度賦能。
- 廠商需要具備較強的綜合服務能力，為甲方提供完整的產品、技術服務，助力企業降本增效。城市軌道交通智能運維為多專業融合運維，因此甲方對廠商綜合能力要求較高，需要廠商在云計算、物聯網、大數據、人工智能等方面具備相應技術能力。例如，物聯網方面，廠商能夠支持多設備數據接入管理能力，具備成熟的物模型管理能力，支持海量的第三方設備無障礙接入，大幅提升設備接入效率。人工智能方面，廠商需具備多種算法模型，能夠基于數據自動進行算法調優，更好地適配軌交運維應用場景，提升運維精確性。
- 廠商需要深厚的行業know-how，為甲方客戶提供高度場景化的成熟解決方案，幫助甲方提升運維管理能力。廠商需深耕軌道交通運維領域，并且在該領域中多個專業具備豐富的項目落地經驗，具備豐富的軌道交通運維行業知識、數據沉淀以及能夠深入理解業務場景。并且針對客戶需求，廠商能夠將行業know-how與業務場景相融合，提供有針對性且高實用性的解決方案。例如，在軌道交通探傷方面，廠商不僅能夠提供探傷車等標準產品，也能基于過往經驗為客戶提供咨詢建議，幫助優化相關產品或解決方案，提升企業運維管理能力。
04?
廠商評估
廠商介紹：
上海逸迅信息科技有限公司（簡稱：逸迅科技）成立于2012年，是一家專注于為政府、大交通、能源、運營商等行業提供一站式數智化解決方案的供應商。其聚焦數據智能、智慧城市、物聯網、智能運維、數字孿生等領域，致力于挖掘數據價值，助力數據應用及產業落地。
產品服務介紹：
在軌道交通智能運維領域逸迅科技具備基于大數據驅動的城市軌交智能運維解決方案，涵蓋從底層數據治理到上層應用的一體化能力，其覆蓋數據采集、數據融合、運維分析應用、數據管理等能力。逸迅科技能夠幫助企業實現跨專業數據統一采集、動態整合共享，支持復雜多維度數據分析、應用，幫助企業全面掌握軌交運行動態，提升企業運營及維保能力。
綜合來看，逸迅科技在底層核心技術、產品，系統化落地交付方面能力突出。并且在軌交智能運維行業具備豐富的項目積累，具備豐富的行業及場景know-how，能為客戶快速提供各類成熟的解決方案，幫助企業提升智能運維服務能力。具體能力如下：- 逸迅科技持續布局軌交智能運維領域，以大數據、物聯網、人工智能技術為底座，系統地構建起軌交智能運維核心產品體系，為企業運維深度賦能。
大數據能力方面。首先，逸迅科技產品體系從研發初基于大數據技術架構進行構建，能夠滿足軌交智能運維海量數據采集、傳輸、存儲以及應用。其次，逸迅科技具備豐富的數據接口適配采集工具，能夠采集票務清分系統、列車告警系統、閉環監控、乘客咨詢系統等多個系統的多元異構數據，并將其進行標準化管理。其次，逸迅科技能夠提供FTA故障樹分析能力，能夠充分利用標準化數據，快速完成復雜故障的根因分析。然后，逸迅科技利用流計算框架搭建健康評估體系，對設備進行實時健康分評估，讓企業清晰掌握設備運行的狀態，基于實時健康分評估測算日、周、月等累計健康分評估，對于不達標設備進行及早干預，避免不必要的故障發生，提升軌交線路運行的穩定性。最后，逸迅科技已與數家軌交產業上下游合作伙伴建立戰略合作關系，共同為企業客戶提供更加完善的數據治理服務。人工智能方面。逸迅科技基于NLP、知識圖譜、機器學習等人工智能技術，對歷史存量數據進行事前檢查和診斷，對增量數據提供持續數據質量檢測和預警，對結果數據進行事后核對與分析，幫助提升企業數據質量，使其更好地服務業務應用。另一方面，逸迅科技能夠基于歷史數據，構建多種深度算法模型，高效實現軌交運行故障或病害診斷，也能基于成熟的算法能力，實現關鍵特征的劣化趨勢分析從而進行故障預測，同時對于相似故障能夠自動識別并輔助一線維修人員快速完成故障修復，提升故障處理效率。物聯網方面。逸迅科技提供了一套強大的IoT物模型管理體系，針對特種設備或軌道交通涉及到的物聯網設備建立相應的物模型，能夠快速識別設備的接入協議、接口類型以及數據格式，使已認證的設備數據即連即用。同時，逸迅科技支持低代碼形式完成設備注冊、設備上報及設備控制。對于已接入平臺的設備，逸迅科技將設備接口進行標準化，企業通過統一接口便能采集到所需的多個設備上的數據，提升數據利用價值。- 逸迅科技具備深厚的行業know-how，能夠基于對軌道交通業務場景的深入理解，幫助客戶設計和優化智能解決方案。同時逸迅科技具備強大的系統化交付實施能力，推動項目快速實施上線。
首先，逸迅科技在軌道交通領域的不同專業均有成功案例落地，對行業理解較深，對不同業務場景有成熟的方法論，其在服務過程中不局限于產品與技術層面，更能夠向客戶提供“產品+技術+咨詢服務+系統化交付”的一體化項目服務，能夠基于對行業的理解與知識積累，幫助客戶根據自身需求共創解決方案，幫助客戶更好地完成產品開發與迭代優化。其次，逸迅科技具備多個行業頭部客戶案例以及豐富項目經驗和交付能力。逸迅科技團隊多名成員來自行業頭部大廠如華為等，具備多年大廠智能運維研發經驗，具備一定的技術優勢與行業知識沉淀。逸迅科技通過與多個行業頭部客戶合作，技術經過大量項目磨合，領先且成熟。因此，在領先的技術優勢及行業經驗保障下，逸迅科技能夠快速響應客戶需求并進行系統化落地交付，縮短項目部署時間，降低項目開發成本。南京軌道交通系統工程有限公司、上海申通地鐵集團有限公司
案例1: 逸迅科技大數據+AI助某城市城軌交通數字化轉型提速
案例背景：
隨著我國經濟飛速發展，某城市城軌交通進入快速發展的新時期，其第一條地鐵線路于2013年9月26日開通試運營，使該城市成為中國首個建有高寒地鐵系統的城市，到目前為止總運營3條地鐵線路，遠期規劃共10條線路。2022年該城市城軌總客運量達1.33億人次，日均客運量38.06萬人次，較2021年客運量大幅增加。隨著客流增加及運營線路的進一步完善，軌交公司對智能運維系統提出了新的需求。
客戶需求痛點：
隨著“新基建”首次寫入政府工作報告，以及《智慧城軌發展綱要》的正式發布，標志著城市軌道交通正快速邁向網絡化、自動化、智慧化發展的新時代。因此，如何更好地實現城軌交通行業的數字化轉型與智能升級，同樣成為了某城市城軌交通面臨的新挑戰。總體來看，城市軌道交通企業普遍面臨以下痛點問題：1）巡檢方式較為傳統，數字化手段欠缺，主要依賴人力巡檢，而且隨著線路增加還需成倍部署巡檢人員，人力成本居高不下。2）人員流失率較高，巡檢人員長期從事重復性高、工作量大、數據記錄繁瑣的設備巡檢工作，難免會導致工作積極性下降與工作態度懈怠，極易造成人員流失，影響業務正常運行。3）常態客流和動態客流影響行車組織計劃，大部分軌交企業缺乏有效的數字化工具，無法對客流特點進行全面分析及精準預測，尤其是應對惡劣天氣、重大活動等引起的不可預見性大客流的應急處理能力有待提升。基于以上痛點問題，逸迅科技基于人工智能、大數據、物聯網等能力幫助客戶構建了軌道交通智能運維平臺，為該城市地鐵提供了以大數據驅動的能耗預測、客流預測、設備檢修等智能化能力，實現運維能力提升。1）設備運維。一方面，在設施設備故障預測預警方面。逸迅科技通過對設施設備運行狀態全面監控，結合行業知識庫和歷史數據分析，對設施設備故障進行提前預警和預測，保障設施設備運行安全性。另一方面，在設施設備健康度可視化方面。逸迅科技通過可視化技術實現設施設備健康度分析，通過設備資源優化、基礎設施適應性分析、設備故障分析、設施能力分析等多維分析統計，以及多維安全評估，如RAMS綜合評價、設備生命周期評估、大修周期安全評估、健康度/可用度分析、故障風險和趨勢評估、風險等級和程度評估等。為客戶提供精細化的運維支撐，保障設備的高可用性及安全性。最后，指標作為數據和業務的結合，是數據統計的基礎，也是量化業務效果的依據。具體是指將業務單元細分后量化的度量值，它使得業務目標可描述、可度量、可拆解。而指標體系的搭建是最為重要的，將直接影響「產生→處理→存儲→計算→應用」的全流程算法模型構建。針對當前業務需求，逸迅科技將智能運維指標體系分為可靠性指標、可用性指標、可維修性指標、安全性指標，從設備層級到線路線網層級依托設備運維RAMS參數體系，構建智能運維指標體系。為設備運維提供了堅實的能力支撐。2）能耗預測和分析方面。逸迅科技通過對該地鐵業主能耗歷史數據分析，選擇影響能耗的特征因子，通過分析多個維度的不同特征因子對能耗的影響特征，精準預測下一階段的牽引能耗與動照能耗情況，并通過直觀的可視化方式展示，為決策管理提供詳實的數據支撐，輔助決策。同時，逸迅科技基于設備性能動態設置耗能告警閾值，取代人為設定恒定閾值，并基于人工智能技術智能化處理告警信息，幫助地鐵業主更好、更精細化地管理能耗情況，降低用能成本。3）客流預測和分析。逸迅科技充分挖掘該城市地鐵歷史OD數據規律，并進行客流預測特征提取，基于全日客流特征提取和特征日提取。擬合常態客流曲線實現常態客流預測，動態客流預測在特征工程的基礎上，基于算法進行預測，為列車行車計劃提供全面的數據參考依據，同時輔助提供中斷行車等特殊情況下客流預測決策所需數據，協助客戶更好地根據客戶變化調整響應的行車計劃。
逸迅科技通過線網級客流統計分析，幫助客戶構建統一客流分析指標體系，通過對線路、車站歷史數據統計與分析，采用不同顯示區分客流寬松、正常、擁擠、大客流等狀態。并提供線網級客流波動分析功能，充分挖掘包括大型活動、異常天氣、典型日等客流分時統計和累計客流數據，提升客戶應對客流突變的應急處置能力。在軌交數據治理方面，與同行業相比逸迅科技具備深厚的大數據技術能力，大幅提升了軌道交通運維效率。公司具備數據獲取、數據治理、數據檢索、數據分析全生命周期的能力，同時具備閉環數據治理體系，能夠AI智能識別數據問題，提升數據質量。通過本次項目合作，逸迅科技助力該地鐵業主充分利用運維數據整合成果，提升業務主動性和運維管理能力，并加快該客戶數字化轉型步伐，助力降本增效。案例2: 擁抱智能化，逸迅科技助力某城市軌交線路多專業運維邁入新臺階
案例背景：
近幾年國家政策頻發，旨在大力發展智慧交通，推動大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈、超級計算等新技術與交通行業深度融合，展望構建安全、便捷、高效、綠色、經濟的新一代中國式智慧型城市軌道交通。2019年中共中央、國務院印發《交通強國建設綱要》以及2020年中國城市軌道交通協會發布《中國城市軌道交通智慧城軌發展綱要》，為城市軌道交通智能運維奠定了發展基調。
客戶需求痛點：
隨著城市軌交行業數字化轉型的深入發展，數據越來越成為了DT時代數據資產化的關鍵核心。企業迫切需要一份質量可靠、安全可控、服務便捷的數據資產，以便反哺業務應用。但數字化技術與軌道交通運維融合尚淺，目前仍存在諸多亟待解決的痛點問題：1）軌道交通設備規模大，設備分布范圍廣，設備種類多，運維難度較大。而且隨著線路長度不斷增加，車輛數與車站數均呈數倍方式擴充。其設備產生的數據量巨大，對企業數據存儲及數據應用能力要求進一步提高，成本投入相應增加。2）發生故障時產生海量關聯性告警時，企業無法快速識別、定位根因性告警，告警抑制和壓縮能力不足，影響故障修復時間。3）軌道交通對專業性和技術性要求較高，所涉及到的專業知識較為復雜，因此對相關人員技術、經驗要求高，而且工作多為機械性重復工作，人員流失率較高。企業知識型、技能型、創新型、復合型的高技能人才培養成本較高。針對以上痛點問題，逸迅科技基于物聯網、大數據、人工智能等技術，幫助客戶搭建城市軌交線路多專業運維平臺，涵蓋車輛智能運維及多專業智能運維等能力，提升客戶運維質量與效率。1）車輛智能運維方面。首先，逸迅科技通過融合多專業數字化運維技術，從數據角度通過對動態參數的獲取與監測分析，基于算法對車輛設備健康狀況進行評估，實現對城軌列車關鍵系統和部件運行狀態的實時監測。并依托大數據、人工智能等技術，對車輛運行和檢修數據進行分析挖掘，診斷設備健康狀態，從而減少車輛維修時間，降低維修成本。其次，逸迅科技通過對車輛的關鍵指標進行基于告警限值、動態閾值、發生頻次等狀態告警管理，并基于告警結果核對特征庫，對故障進行智能診斷，基于預測結果與真實數據偏差，對故障進行預警，實現預測性維護，避免非計劃外停機，提升客戶線網運行的安全性。2）軌旁設備運維方面。轉轍機的曲線特征在整體搬動過程中特征相對比較復雜，不同的工況階段可能呈現不同的特征值。逸迅科技通過深度學習及大數據能力，為用戶提供更加具備泛化能力的轉轍機故障及病害檢測，并利用故障案例數據不斷豐富故障及病害檢測能力，同時利用歷史相似案例輔助一線維修人員。3）基于多維度數據，建立健康評價體系。逸迅科技根據客戶實際情況針對性地構建軌交健康狀態評價體系。根據在線檢測數據、巡檢數據、運維歷史數據、基礎數據等全量數據，搭建健康指數特征模型并計算出健康指數，對軌交各專業系統、設備進行全面的健康評價，全面評估各設備運行的健康狀態，防止人為漏檢或過度修造成的安全隱患。逸迅科技基于自身強大的大數據能力，充分利用各設備運營數據，整合各專業設備歷史數據，協助客戶搭建最優的數據模型，利用大數據實現多專業智能運維。逸迅科技通過該解決方案大幅降低客戶設備維修成本，增加有效維修時間。并依托數據分析，依據人員技能分配工量，優化維修過程中的資源合理配置，避免資源浪費以及可能存在的返維修。并且，逸迅科技通過對設備可用率、維修效率等數據的監測，基于大數據能力輔助優化巡檢間隔，優化檢修計劃，優化人員配置，提升客戶運維能力。
