结合传感器+边缘网关实时采集全域数据并建模，形成虚拟环境映射，同时，运用人工智能深度学习模型优化控制输出与决策流程，从而增强企业整体运营效率。在设备管理方面，采用以可靠性为中心的维修策略，结合状态监测与故障诊断技术，实现无人值守状态下的实时设备健康趋势预测。

通过终端数据采集设备收集多维度数据，并利用智能边缘网关进行建模，实现物理世界向虚拟世界的精准映射。在此基础上，我们构建了全域综合能源管理体系，针对重点区域、设备、设施和人群，建立了全面的态势感知系统。该系统以安全预判、应急联动和环境优化为核心，通过定性与定量分析，结合分级分色的预警机制，显著增强了预警能力。当系统检测到潜在风险时，会自动生成联控决策或工单，并即时推送至岗位负责人，以便他们及时响应和处理。通过精确监控院内设备的运行状态、人员流动以及环境变化，我们实现了对各类能源设备设施风险隐患的早发现、早预警、早处置，从而形成了全新的管理模式。这一模式不仅提升了管理效率，还为医疗服务环境的持续优化提供了坚实保障。

功能概述 - 感知联动联控

1. 设备设施数据采集：在监测点位安置传感器实时采集设备的运行状态。

2. 高精度人员定位：采用高精度人员定位技术，确保事件和场景中各组成元素的精确度。

3. 边缘决策：实时分析采集各点位的视频信息和传感器信息，并在边缘端通过决策引擎分析该点位的场景情况。

4. 视频联动：开启基于“电子工牌”的“视频联动”特性，异常点位附近的监控摄像头会按“预制规则”配合联动。

5. 预警联动：异常人员行为或异常环境指标，会立即触发“预警功能”实现院内全域联动预警。

6. 消息即时展示：“电子工牌”配备消息展示区，实时显示各类通知、工单任务等信息。