该项目针对高危泵类设备，前期采用艾默生离线检测系统，造价高昂，且需要建立庞大的专业运维团队，中期引入基于振动的监测系统，故障判断准确率低，预警误报多，给运维带来了不必要的麻烦。

采用声纹识别技术，前端降噪结合声源定位算法，持续进行自学习训练和优化故障识别模型和预警算法，实时监测设备运行状态，实时监测设备的运行状态，通过对设备声纹数据的采集和分析，提前预判设备可能存在的故障风险，准确率高、误报率低，为运维部门检修和维护设备提供可靠的依据，极大降低维护成本，减少设备停机维护的时间，生产安全性和效率得到有效的保障。