项目建设了面向机电设备的寿命预测和维修大数据决策系统，可为城市轨道交通建设运维过程机电设备维护检修提供了一种新的解决方案。 基于自主技术构建了基于云+管+端的机电设备大数据采集传输存储分析平台。“端”是自主研发的支持边缘计算的安全可信终端；“管”是基于MQTT的扩展增强安全传输通道；“云”是基于HADOOP技术的工业大数据云平台。平台对机电设备生产经营相关业务数据、设备过程数据和设备外部数据的采集、清洗、集成、建模及应用过程提供全方位支撑，利用机器学习技术对设备剩余寿命可靠度模型和全生命周期成本模型进行了训练和优化，并形成指导性维修方案。 项目采用了自主知识产权的嵌入式安全数据终端和融合安全的传输协议，为保护用户隐私，增强系统可信提供了技术保障。 项目采用了智能边缘计算终端技术，可以根据用户的不同机电设备下载不同的检修预测模型进行预测分析，能够支持灵活的组网方式，适应于各种应用场景，节省用户投资。
