传统人工巡检的“噪音困境”
1、效率低下
人工巡检需反复比对仪表数据、记录噪音分贝，单次巡检耗时长。
2、检测盲区
高密度部署的机柜内部、后部（如冷热通道侧），往往是声学上的盲区，运维人员手持分贝仪难以覆盖各处死角。
3、缺乏实时性与连续性
设备异响常呈间歇性出现，人工巡检每频率低、间隔时间长，容易漏检间歇产生的异响。
01 机器人噪音检测
1、高精度采集
机器人配备了多个工业级噪音传感器，噪声精度±0.5dB，能够检测30dB~120dB范围内噪声，准确捕捉设备异响。
2、无死角检测
凭借其自主移动和灵活穿梭的能力，机器人能够按照预设路线深入高密度机柜群的内部和后方等人工难以接近的死角，实现对机柜设备噪音的全面检测。
3、实时检测与响应
机器人能够7×24 小时高频次采集噪音数据，响应时间500ms，当检测到局部噪音超阈值，会立即通过手机 APP、短信等多种方式通知运维人员，故障响应时间提升80%。
02 机器人噪音检测优势
03 场景示例：多模态协同远程诊断
在某半导体企业数据中心机房内，机器人正沿着预设路径进行日常巡检。其搭载的高灵敏度噪音传感器如同敏锐的耳朵，持续捕捉着关键设备的运行噪声。
1、异常噪音的捕捉与初步定位
当机器人在A机柜进行日常巡检时，其噪音传感器捕捉到运行噪音分贝值超出正常阈值。
2、多维度数据联动印证
机器人将异常位置、噪音分贝值实时同步至运维人员，运维人员收到报警后，立刻调取该机柜设备表面温度数据。
数据显示，机柜设备表面温度即将超过预设安全阈值，热力图存在明显的局部高温热点。
随即，根据动环数据，该机柜周围微环境温度虽呈现上升趋势，但幅度较小，排除环境温度骤变导致的设备故障可能性。
3、多维感知网络协同诊断
综合噪音异常 + 设备表面温度升高 + 热成像局部高温热点 + 机柜周围动环数据，运维人员迅速做出远程诊断:
高度怀疑是负责CPU散热的关键风扇出现轴承磨损、扇叶失衡或卡滞故障，导致散热效能下降，引发设备内部温度升高、运行噪音异常的现象。
基于此判断，运维人员及时携带工具到现场进行检查，验证了远程诊断猜想正确，并立即进行设备维护，避免了宕机风险。
关于蒙帕
上海蒙帕智能科技股份有限公司聚焦IT运维领域20余年，服务客户超过400多家。
2015年组建研发团队，专注于“智能巡检机器人” 及“智能运维综合管控平台” 的研发，目前已获得“智能运维类”软件著作权40余项，产品发明专利30余项。
在北京、西安、重庆、深圳、广州、沈阳、大连、郑州、武汉、成都、无锡等地均设有分公司及办事处。
