Droz Predictive 是面向工业运营方的预测性维护平台。它摄入振动频谱、热成像帧、超声采集、油液分析结果和 CMMS 工单，然后将尚未发生的故障呈现出来——按预警时间、按关键性，以及按判断失误的代价进行排序。
正在为六个各自以不同方式做预测性维护的厂区统一可靠性项目。需要一个总部能够横向比较、而厂区团队又真正愿意打开使用的平台。
已在用振动和红外开展基于状态的监测。希望让数据不再分散在三台笔记本电脑的三个文件夹里。
正在为全企业范围的预测性维护构建商业论证。需要一个具备审计追踪、基于角色的访问控制，以及采购能够认可的安全姿态的平台。
每一台电机、泵、风机、齿轮箱和压缩机都置于单一的分层资产树中，附带关键性、剩余使用寿命和上次检查状态。
来自 Baker、Easy-Laser、IRD、Prüftechnik 的时域波形 + FFT 频谱。按 ISO 10816 自动设定报警带。
FLIR / Panametrics 图像与报告，地理标记至资产记录，并由分析师批注。
频谱残差、趋势偏离，以及与 Droz 资产智能库的模式匹配。
发现项推送至客户的 CMMS（SAP PM、Maximo、Fiix、eMaint），附严重程度、建议措施和预警时间。
月度厂区报告、季度企业汇总，以及面向 ISO 9001 和 ISO 55000 项目的可供审计记录。
由资深合伙人梳理资产、仪器和可靠性成熟度水平。没有销售代表，没有演示文稿。
一座工厂、三类资产、九十天。明确的成功标准，在签约前书面确定。
试点升级至厂区其余部分，或扩展至更多厂区，配备指定的 Droz 技术负责人。
季度汇报：发现项、误报率、避免的停机、推迟的资本支出。
客户可直接对接产品团队，并在季度路线图评审中拥有一席之地。