一個引擎，多種應用。
各項應用均採用同一個引擎。機械及結構健康監測現已接受試用申請，視覺分析功能仍在開發中；引擎亦可整合至其他廠商的設備。每台機械、每個結構物，以至每個鏡頭拍攝的環境，都有各自的特點。
工業設備
預測性維護（PdM）
面向工廠設備與維護團隊。
基礎設施
結構健康與管網監測（SHM）
適用於結構物及管網的擁有人和營運機構。
視覺
現場影片與影像分析
供生產品質管理團隊及道路營運機構使用。
工業設備 · 預測性維護（PdM） · 開放試用
面向工廠設備與維護團隊。
旋轉機械
馬達、泵、風機、齒輪箱和壓縮機。
難點
每台設備的運行狀態都略有不同。帶標註的故障數據很少，許多現場也沒有穩定的網絡連接。
RAILMIND 怎麼做
每台設備裝一個節點，就地學習這台設備的正常狀態，狀態一有變化就提示。
Edge Node · Edge Hub
化工廠
泵、攪拌器、壓縮機和冷卻水系統。
難點
旋轉設備眾多，進出管理嚴格，且各台設備的運作狀況各有差異。
RAILMIND 怎麼做
各設備上的節點學習各自的正常狀態，Edge Hub 匯集全廠數據。
Edge Node · Edge Hub
塑膠生產線
擠出機、注塑機和輸送線。
難點
生產線全天運轉，停機代價高，品質靠人眼或攝影機檢查。
RAILMIND 怎麼做
節點裝在驅動裝置和齒輪箱上。同一台 Edge Hub 還可以接入生產線的檢測攝影機（見生產線品質檢測）。
Edge Node · Edge Hub
基礎設施 · 結構健康與管網監測（SHM） · 開放試用
適用於結構物及管網的擁有人和營運機構。
橋樑與斜坡
主樑、支座、橋墩和納入監測的斜坡。
難點
結構會隨車流、温度及天氣變化而產生不同反應。大部分時間並無異常，而監測地點往往較偏遠。
RAILMIND 怎麼做
每個結構物都有自己的正常響應模型，對照自身的歷史記錄判斷是否發生變化。現場的 Edge Hub 匯集所有節點的數據。
Edge Node · Edge Hub · Edge GTS
行車隧道
線路長、呈線狀分佈、人員難以到達。
難點
設備無人值守，每次進場都要封閉車道。
RAILMIND 怎麼做
隧道內的節點通過纜線連接到洞口的 Edge Hub，由它統一匯集數據。
Edge Node · Edge Hub
城市排水系統
管道交匯處的沙井，易淤積，需要清理。
難點
沙井數以千計。由於無法逐一查看井內情況，清理淤泥通常按固定週期安排。
RAILMIND 怎麼做
放入井內的感應器連接節點，區內各節點再將數據傳送至 Edge Hub，由 Edge Hub 轉送至您的監測平台，方便按實際需要安排清淤。
Edge Node · Edge Hub
視覺 · 現場影片與影像分析 · 開發中
供生產品質管理團隊及道路營運機構使用。
生產線品質檢測
輸送線、擠出機和包裝站上方的檢測攝影機。
難點
每條生產線、每種產品、每種光照條件都不一樣。在一條線上調好的規則很難照搬到另一條線，缺陷樣本也很少。
RAILMIND 怎麼做
生產線上的攝影機直接接入 Edge Hub，由它學習該生產線正常的監控畫面，並在畫面變化時提示。
Edge Hub
道路及交通影像
路側和路口鏡頭。
難點
鏡頭多，每個視角都不同。把全部影片傳輸和儲存下來成本很高。
RAILMIND 怎麼做
在鏡頭下方的路側機箱內部署 Edge Hub，就地接入影片流，並學習各鏡頭畫面的正常狀態。
Edge Hub · Edge GTS
我們參與過的場景
以下是我們曾透過數據分析、示範或合作項目接觸的場地類型，相關名稱不予公開。
高速公路橋樑
主樑、橋墩和支座。
行車隧道
高速公路上的長隧道。
斜坡
高速公路沿線的路塹斜坡。
基坑
建築的深基坑。
城市排水
沙井與排水系統。
港口
岸橋與貨櫃碼頭。
道路交通影片
路側與路口鏡頭。
風力發電機
風電場中的風力發電機。
儲能電站
大型儲能電站中的電池貨櫃。
數據中心冷卻
為數據機房提供冷卻的機組。
旋轉機械
馬達、泵和風機。
工業機械臂
生產線上的機器人工作站。