工业互联网时代，传感器是网络互联数据产生的根源，是工业互联网的“神经末梢”，为工业互联网全生态构建提供最基础的数据支撑。随着工业领域技术水平的提高，新型、低成本、低功耗、高精度的工业传感器不断推出。作为新基建的重要组成部分，工业互联网的建设，将对传感器产业产生全方位、深层次、革命性的影响，国内传感器产业将迎来前所未有的发展机遇。

　　旋转类设备是一种常见的工业设备，随着无线振动温度传感器设备的引入，基于旋转类设备的温度，振动状态的监测、故障判断以及预测性维护，已经成为行业发展趋势。由于其数量庞大，工作状态正常与否直接影响到企业的生产计划。基于此，纵行科技推出了ZETA端智能振温传感器，简易安装，即插即用，以低成本、高效率帮助企业客户实现了设备日常监测和预测性维护。

　　ZETA端智能振温传感器，是采用了纵行科技ZETA无线通信协议和TinyML微型机器学习算法（机理模型算法+AI学习算法）、振动和温度一体式的智能终端产品，可实现高精度、高频响振动和温度数据采集，能自动远程差分升级，轻便部署。7×24H数字巡检，能够为工业设备提供持续的数字化、智能化的监测，摆脱以往依靠人工经验为主的人力巡检。

　　ZETA端智能振温传感器，采用端侧部署，具有高精度的数据采集、智能告警和故障智能诊断等功能，搭配专用的网关、路由以及网络云平台软件，也可一键接入企业已有系统。针对工厂内常见的风机、水泵、油泵、减速机等电机及旋转类设备的温度、振动进行监测，分析并判断设备是否存在隐性故障，依靠频谱分析来给出维修保养的建议，出现异常还能及时预警告警，避免非计划停机，减少不必要的成本投入，为日常维保提供可视化、数字化的分析报告。

　　与此同时，使用ZETA端智能振温传感器，将机理先验知识和TinyML技术融为一体，在端侧提取敏感度高的特征参数和运行推理模型，使报警和诊断可完全在端侧执行，在保证数据时效性的同时，节省网络带宽占用和电量消耗。客户无需依赖专业的振动分析人员即可实现设备的状态感知和预测性维护工作。从而为客户打造低成本、可规模化、快速复制的通用型旋转设备AIoT升级解决方案，助力实现工业设备数智化管理和预测性维护。