預測(ce)(ce)性(xing)(xing)維(wei)(wei)護(hu)（Predictive Maintenance，簡稱PdM）是一種(zhong)先進的(de)(de)(de)維(wei)(wei)護(hu)策略(lve)。它通過收集設(she)(she)(she)備(bei)運(yun)行數(shu)據(ju)(ju)，利用數(shu)據(ju)(ju)分(fen)析和(he)建模(mo)技術，識(shi)別出設(she)(she)(she)備(bei)的(de)(de)(de)潛在故障或性(xing)(xing)能下(xia)降(jiang)趨勢，從而提(ti)前進行維(wei)(wei)護(hu)操作，以(yi)避(bi)免(mian)設(she)(she)(she)備(bei)故障導致的(de)(de)(de)生產(chan)中斷或安全事(shi)故。預測(ce)(ce)性(xing)(xing)維(wei)(wei)護(hu)通常關注設(she)(she)(she)備(bei)的(de)(de)(de)某一特定(ding)部分(fen)或系統，并(bing)對其進行有針對性(xing)(xing)的(de)(de)(de)監測(ce)(ce)和(he)診斷，側重于設(she)(she)(she)備(bei)的(de)(de)(de)故障預測(ce)(ce)和(he)預防性(xing)(xing)維(wei)(wei)護(hu)，并(bing)實現運(yun)維(wei)(wei)成(cheng)本最(zui)優。因此(ci)，與(yu)事(shi)后維(wei)(wei)修、周(zhou)期性(xing)(xing)預防維(wei)(wei)護(hu)、基(ji)于狀態的(de)(de)(de)維(wei)(wei)護(hu)相比，預測(ce)(ce)性(xing)(xing)維(wei)(wei)護(hu)可以(yi)最(zui)大限度(du)地減少意(yi)外停(ting)機時(shi)間，延(yan)長(chang)設(she)(she)(she)備(bei)壽命，并(bing)降(jiang)低維(wei)(wei)護(hu)成(cheng)本。
近年來，隨著傳感器、人工智能、工業物聯網、大數據等技術的蓬勃發展，預測性維護受到市場廣泛關注與重視。據物聯網市場調研機構IoT Analytics最新一版的《2023—2028年預測性維護和資產性能市場報告》顯示，預計到2028年，預測性維護市場將以每年17%的速度增長。
然而(er)，作為一(yi)門(men)融(rong)合了(le)計算機科(ke)學、數(shu)據科(ke)學、大數(shu)據、人工(gong)智能、工(gong)業(ye)(ye)軟件(jian)和(he)物聯(lian)網、工(gong)程(cheng)領(ling)域專家知識以及統計學等多個學科(ke)的復雜技術，預(yu)測(ce)性維護的推(tui)進(jin)不僅需要企業(ye)(ye)具備高水平的技術能力和(he)綜合性的跨領(ling)域技術人才，也需要一(yi)套(tao)系(xi)統化的落地實施方法(fa)論。
與眾多以(yi)數據(ju)驅動(dong)為核心的(de)技(ji)術類似(si)，預測性維護的(de)推進主(zhu)要(yao)涵蓋需求(qiu)定義、模(mo)型開(kai)發(fa)及(ji)部(bu)署上線等關鍵環節（如下圖）。本文將結合預測性維護系統的(de)建(jian)立過程，總結預測性維護落地(di)實施的(de)七大策(ce)略，以(yi)期(qi)為企(qi)業提供啟示與借鑒。
預測性維護實施路徑
（參考資料:馮建設博士PHM課程資料，e-works整理）
1、確立明確的目標，做好前期評估
確(que)立(li)明確(que)的實施(shi)目(mu)標，是防(fang)止預測(ce)性(xing)維(wei)護項(xiang)目(mu)方(fang)向偏移(yi)的關鍵。在項(xiang)目(mu)實施(shi)前，企(qi)業(ye)應分析現(xian)有(you)維(wei)護體系(xi)的主要痛點和不足(zu)：是設備故障導致(zhi)生產(chan)(chan)節(jie)拍頻繁被打斷？或是產(chan)(chan)品品質一致(zhi)性(xing)難(nan)以保證？亦或是運維(wei)成本(ben)過高？針(zhen)對這(zhe)些痛點，企(qi)業(ye)需要明確(que)通過預測(ce)性(xing)維(wei)護解(jie)決的關鍵問題，是實現(xian)故障預測(ce)？還是產(chan)(chan)能(neng)或產(chan)(chan)品質量改(gai)善？其核心目(mu)標仍應圍繞“提質增效，降(jiang)本(ben)減存”等方(fang)面。
在確定核心目標后，企(qi)(qi)業還應進(jin)行執行前的可(ke)行性(xing)(xing)研究和(he)評估(gu)。全面評估(gu)企(qi)(qi)業當前制造水(shui)平(ping)，識別企(qi)(qi)業與(yu)推(tui)進(jin)預測(ce)性(xing)(xing)維護(hu)之間的技術(shu)差距(ju)，制定分(fen)階(jie)段實施計(ji)劃，并估(gu)算投入成本與(yu)預期(qi)回報之間的關系(xi)，是否(fou)值得投入。還應考(kao)慮現有人員配(pei)備情況，以及特殊設備對(dui)應的預測(ce)性(xing)(xing)維護(hu)技術(shu)的成熟(shu)度。
2、選擇合適且速贏的場景切入
對(dui)于預(yu)測性維護來說，建模方法千萬條(tiao)(tiao)，選對(dui)場景第(di)一條(tiao)(tiao)。建議(yi)企業選擇最需要(yao)關注且(qie)能夠快速見效的實施(shi)對(dui)象。
首(shou)先(xian)，企業(ye)需根據當前生產(chan)表(biao)現相關指標，明確(que)(que)監控(kong)的(de)(de)層級(ji)(ji)，是(shi)部件(jian)級(ji)(ji)、設備級(ji)(ji)、產(chan)線級(ji)(ji)還(huan)是(shi)工廠級(ji)(ji)。例如(ru)，針對設備停機(ji)，要深入分析是(shi)特定部件(jian)頻繁故障導致的(de)(de)停機(ji)，還(huan)是(shi)產(chan)線間缺乏有效的(de)(de)生產(chan)協同而引起的(de)(de)，找到關鍵瓶頸，確(que)(que)定需要監控(kong)的(de)(de)關鍵部件(jian)或環節(jie)。
其次，預(yu)測性維護并(bing)不適(shi)用于所有對(dui)象。它(ta)更適(shi)用于故(gu)(gu)障發生頻率不高(gao)，但一(yi)旦發生會(hui)導致長時間停機和高(gao)額經濟(ji)損失的(de)設備(bei)。企業可以通過四象圖來作判(pan)定設備(bei)優(you)先級，縱軸(zhou)代表(biao)部件故(gu)(gu)障發生頻率，橫軸(zhou)表(biao)示故(gu)(gu)障發生造成的(de)停機時間及經濟(ji)損失（如下(xia)圖）。
預測性維護實施對象選擇方法
（來源:馮建設博士PHM課程資料）
其中，對(dui)于(yu)故(gu)障發生(sheng)(sheng)頻(pin)(pin)(pin)率高，不易維(wei)修(xiu)且經濟(ji)損(sun)失(shi)大的設(she)(she)備(bei)(bei)，更(geng)應(ying)考慮設(she)(she)備(bei)(bei)設(she)(she)計的問題，需改(gai)進設(she)(she)計；對(dui)于(yu)故(gu)障發生(sheng)(sheng)頻(pin)(pin)(pin)率高，但經濟(ji)損(sun)失(shi)小(xiao)，且容易更(geng)換的設(she)(she)備(bei)(bei)，準備(bei)(bei)更(geng)多備(bei)(bei)件(jian)即可；對(dui)于(yu)故(gu)障發生(sheng)(sheng)頻(pin)(pin)(pin)率低(di)(di)，經濟(ji)損(sun)失(shi)小(xiao)，維(wei)修(xiu)維(wei)護(hu)容易的設(she)(she)備(bei)(bei)，采用傳統維(wei)護(hu)方式更(geng)具性價比(bi)。而對(dui)于(yu)故(gu)障發生(sheng)(sheng)頻(pin)(pin)(pin)率低(di)(di)，但影響(xiang)重(zhong)大的設(she)(she)備(bei)(bei)，實施(shi)預測性維(wei)護(hu)能夠(gou)更(geng)顯(xian)著(zhu)地凸顯(xian)其價值。
此外，企業還(huan)需對實施(shi)對象進行(xing)可行(xing)性評(ping)(ping)估，包括考慮設備數據收集的情(qing)況(kuang)，如(ru)數據的完整性、可靠性，基于收集的數據能否(fou)評(ping)(ping)估部件的衰退程度，以及(ji)考慮應用開發成本、故(gu)障發生模(mo)式等。
值得的(de)(de)一提的(de)(de)是(shi)，選(xuan)擇快速見效的(de)(de)項目，不僅可以驗(yan)證技術方法論的(de)(de)可行(xing)性，還能增強團隊繼續(xu)執行(xing)項目的(de)(de)信(xin)心，并(bing)快速檢(jian)驗(yan)特(te)定場景是(shi)否具備大規模實施(shi)的(de)(de)可行(xing)性。
3、突破小數據瓶頸
對(dui)于預測性維護而言，數(shu)(shu)據量多少足夠？是(shi)否越多越好(hao)？從(cong)理(li)論(lun)上(shang)看，“足夠”的(de)(de)數(shu)(shu)據量可(ke)以(yi)為預測模型提供更豐(feng)富的(de)(de)信息(xi)和更準(zhun)確的(de)(de)故障模式識別，從(cong)而提高(gao)預測的(de)(de)準(zhun)確性。然而，在工(gong)業(ye)領域，獲取足夠大(da)的(de)(de)數(shu)(shu)據量并(bing)不總是(shi)現實或可(ke)行的(de)(de)。
因(yin)(yin)此，推進預測(ce)性(xing)維護(hu)，企業需要解(jie)決(jue)小數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)問(wen)(wen)題。即通過定(ding)義(yi)問(wen)(wen)題的(de)(de)(de)邊(bian)界(jie)，來確(que)定(ding)數(shu)(shu)據(ju)(ju)采集(ji)(ji)的(de)(de)(de)范(fan)圍。如是(shi)監控(kong)(kong)某個關鍵(jian)部(bu)件(jian)、設(she)備，還(huan)是(shi)整條產(chan)線？是(shi)實現異常監控(kong)(kong)和報警(jing)，還(huan)是(shi)故(gu)障(zhang)模(mo)式判定(ding)？不(bu)同(tong)(tong)的(de)(de)(de)預期目標、不(bu)同(tong)(tong)的(de)(de)(de)監控(kong)(kong)對(dui)象(xiang)/層(ceng)級、不(bu)同(tong)(tong)的(de)(de)(de)需求(qiu)，對(dui)于(yu)傳感器(qi)的(de)(de)(de)部(bu)署，數(shu)(shu)據(ju)(ju)來源的(de)(de)(de)設(she)計，采集(ji)(ji)頻(pin)率、數(shu)(shu)據(ju)(ju)量大小的(de)(de)(de)要求(qiu)等都不(bu)一樣(yang)，可(ke)結合競爭性(xing)測(ce)算(suan)對(dui)成本、潛(qian)在收益(yi)等進行綜合評估來確(que)定(ding)。另外，還(huan)可(ke)以基(ji)于(yu)原因(yin)(yin)分析，開展有(you)針(zhen)對(dui)性(xing)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)采集(ji)(ji)。企業基(ji)于(yu)對(dui)設(she)備基(ji)理的(de)(de)(de)深入理解(jie)，對(dui)可(ke)能導致故(gu)障(zhang)的(de)(de)(de)各種原因(yin)(yin)進行一一列(lie)舉(ju)，并找到與故(gu)障(zhang)成因(yin)(yin)最相關的(de)(de)(de)因(yin)(yin)素，進行數(shu)(shu)據(ju)(ju)采集(ji)(ji)。通過這種方式，數(shu)(shu)據(ju)(ju)采集(ji)(ji)的(de)(de)(de)范(fan)圍更(geng)精(jing)確(que)，模(mo)型的(de)(de)(de)準(zhun)確(que)度也更(geng)高(gao)。
總(zong)之，數(shu)(shu)據(ju)收集是一個(ge)逐(zhu)步積累的過程，數(shu)(shu)據(ju)量也(ye)并非越多越好，“正確的數(shu)(shu)據(ju)”遠比有量無(wu)質(zhi)的“大(da)數(shu)(shu)據(ju)”更好，無(wu)關(guan)的數(shu)(shu)據(ju)反而會讓模型(xing)的性能偏離。
4、增強模型的魯棒性和泛化性
模(mo)(mo)型的(de)準(zhun)確性(xing)(xing)和可靠性(xing)(xing)是衡量預測性(xing)(xing)維護項目成功的(de)關鍵因素。為有(you)效提高(gao)模(mo)(mo)型的(de)準(zhun)確性(xing)(xing)，除(chu)了加強數據采集(ji)和處(chu)理(li)、深(shen)入(ru)研究設備機理(li)、優化模(mo)(mo)型結構和參數設置以及建立有(you)效的(de)模(mo)(mo)型驗證機制等(deng)措施，確保模(mo)(mo)型在(zai)動態工況下的(de)自適應(ying)更(geng)新能力同樣至關重要，即(ji)提高(gao)模(mo)(mo)型的(de)魯邦性(xing)(xing)和泛化性(xing)(xing)。
魯棒性(xing)(xing)(xing)強(qiang)的(de)(de)(de)模型能(neng)(neng)夠抵御各種(zhong)干(gan)擾和變(bian)化(hua)，保(bao)(bao)持(chi)(chi)穩定性(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)；而泛(fan)化(hua)性(xing)(xing)(xing)好(hao)的(de)(de)(de)模型則能(neng)(neng)夠適用(yong)于不(bu)同的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據分(fen)(fen)(fen)布(bu)，不(bu)僅在(zai)(zai)訓練(lian)數(shu)(shu)據上表(biao)現(xian)良好(hao)，而且在(zai)(zai)新的(de)(de)(de)、真實的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據分(fen)(fen)(fen)布(bu)上也能(neng)(neng)保(bao)(bao)持(chi)(chi)性(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)。在(zai)(zai)業(ye)界，主(zhu)要利(li)用(yong)貝葉斯優化(hua)、遷移學習、深度學習的(de)(de)(de)神經網(wang)絡等方法，確(que)(que)保(bao)(bao)數(shu)(shu)據分(fen)(fen)(fen)布(bu)發(fa)生變(bian)化(hua)時(shi)模型的(de)(de)(de)魯棒性(xing)(xing)(xing)和泛(fan)化(hua)性(xing)(xing)(xing)。不(bu)過，還需(xu)要建立(li)一套完善的(de)(de)(de)模型評估機制來(lai)確(que)(que)保(bao)(bao)模型的(de)(de)(de)持(chi)(chi)續有效性(xing)(xing)(xing)，包括判(pan)斷訓練(lian)數(shu)(shu)據分(fen)(fen)(fen)布(bu)是否發(fa)生變(bian)化(hua)，以及(ji)更新后的(de)(de)(de)模型是否滿足當前的(de)(de)(de)工作(zuo)狀況。模型在(zai)(zai)運行(xing)過程(cheng)中，還應對模型進行(xing)持(chi)(chi)續的(de)(de)(de)修正(zheng)、迭代和完善。
5、注重與現有維護運營體系的緊密融合
為(wei)確保預測(ce)性維(wei)(wei)(wei)護(hu)項目成功復制推廣，企(qi)業(ye)應(ying)注重預測(ce)性維(wei)(wei)(wei)護(hu)技術與(yu)(yu)企(qi)業(ye)現有的(de)維(wei)(wei)(wei)護(hu)運營體系緊密結合，包括與(yu)(yu)其(qi)(qi)他維(wei)(wei)(wei)護(hu)方式的(de)有效協同(tong)，與(yu)(yu)現場(chang)維(wei)(wei)(wei)護(hu)人(ren)員操作習慣相匹配，以(yi)及與(yu)(yu)企(qi)業(ye)其(qi)(qi)他業(ye)務系統的(de)集成等方面。
現(xian)場維(wei)護(hu)人(ren)員(yuan)是維(wei)護(hu)活動的(de)直(zhi)接執行(xing)者，他們(men)(men)對(dui)系統(tong)的(de)接受程度(du)和(he)使用熟(shu)練度(du)直(zhi)接影響(xiang)系統(tong)的(de)效能。因此，系統(tong)在設計時(shi)應充(chong)分考慮(lv)現(xian)場維(wei)護(hu)人(ren)員(yuan)的(de)操作習(xi)慣和(he)需(xu)求(qiu)，提供簡潔直(zhi)觀的(de)用戶(hu)界面，確保易用性(xing)，以便他們(men)(men)能夠迅速上(shang)手(shou)，無(wu)需(xu)長時(shi)間的(de)培(pei)訓(xun)和(he)學習(xi)。還需(xu)加強對(dui)維(wei)護(hu)人(ren)員(yuan)的(de)培(pei)訓(xun)和(he)教育(yu)。另外(wai)，實現(xian)系統(tong)與企(qi)業(ye)其(qi)他業(ye)務系統(tong)（如ERP、MES等(deng)）的(de)無(wu)縫(feng)對(dui)接，是確保數據一致性(xing)和(he)流程協同的(de)關(guan)鍵。
6、避免將預測準確率作為項目成敗的唯一標準
預(yu)測(ce)性(xing)(xing)維(wei)(wei)護(hu)(hu)(hu)是(shi)一種面向維(wei)(wei)護(hu)(hu)(hu)活動的(de)策略設計(ji)，核心在(zai)于(yu)(yu)將預(yu)測(ce)結果(guo)作為整(zheng)個維(wei)(wei)修維(wei)(wei)護(hu)(hu)(hu)活動的(de)輸入或參考，實現對整(zheng)個維(wei)(wei)護(hu)(hu)(hu)策略或流程的(de)優化(hua)。從這個層面來(lai)看，預(yu)測(ce)性(xing)(xing)維(wei)(wei)護(hu)(hu)(hu)的(de)價值不僅僅在(zai)于(yu)(yu)其技(ji)術實現，更在(zai)于(yu)(yu)它對整(zheng)個企業維(wei)(wei)護(hu)(hu)(hu)經營活動的(de)積極影響。因此，將準(zhun)確率(lv)作為預(yu)測(ce)性(xing)(xing)維(wei)(wei)護(hu)(hu)(hu)項目成敗(bai)的(de)唯一指標是(shi)有局(ju)限(xian)性(xing)(xing)的(de)。
另外，預測(ce)性維護價(jia)值鏈路較長且復雜(za)，涉及數(shu)據收集、模型訓(xun)練、維護策略制定等多個環(huan)節，不同(tong)于數(shu)據來源穩(wen)定、工作目標單一的(de)應用場景，比(bi)如(ru)視覺檢測(ce)，主要關注(zhu)合格率，
可以將準確(que)性(xing)(xing)(xing)作為關(guan)鍵衡(heng)量(liang)指標。建議(yi)企業在追求(qiu)模(mo)型(xing)準確(que)性(xing)(xing)(xing)的(de)(de)同時，從多角(jiao)度(du)更(geng)全面地評(ping)估(gu)預(yu)測性(xing)(xing)(xing)維護(hu)項(xiang)目的(de)(de)成效(xiao)。包括：項(xiang)目實施后(hou)設備故(gu)障率(lv)的(de)(de)降低程度(du)、維護(hu)成本(ben)的(de)(de)節約情況、生(sheng)產效(xiao)率(lv)的(de)(de)提升程度(du)等指標；模(mo)型(xing)的(de)(de)穩定性(xing)(xing)(xing)、可靠性(xing)(xing)(xing)、易(yi)用(yong)性(xing)(xing)(xing)、可解釋性(xing)(xing)(xing)等。
7、加強與AI技術的整合與應用
AI技術(shu)的(de)快速發展，為實(shi)現(xian)更加準確和(he)高(gao)效(xiao)的(de)預測性護(hu)提(ti)供了全新的(de)可能(neng)性。AI技術(shu)具有強(qiang)大(da)的(de)數據處理、模式識別和(he)學(xue)習能(neng)力，能(neng)夠為預測性維護(hu)提(ti)供強(qiang)大(da)的(de)技術(shu)支持。
數(shu)據采(cai)集(ji)與處理：AI可以根據不同的(de)(de)(de)(de)需求和(he)(he)場(chang)景，制定并優(you)化采(cai)集(ji)策略，包括傳(chuan)感器(qi)(qi)的(de)(de)(de)(de)布置，在保證(zheng)經濟性的(de)(de)(de)(de)同時，采(cai)集(ji)到所需要的(de)(de)(de)(de)數(shu)據；數(shu)據采(cai)集(ji)測點(dian)優(you)化，如優(you)化傳(chuan)感器(qi)(qi)和(he)(he)監控設(she)備的(de)(de)(de)(de)布置和(he)(he)數(shu)量；識(shi)別和(he)(he)糾正(zheng)數(shu)據中的(de)(de)(de)(de)錯誤、重復和(he)(he)異常(chang)值，提高數(shu)據的(de)(de)(de)(de)質(zhi)量。
特征(zheng)提(ti)取(qu)：AI輔(fu)助(zhu)的特征(zheng)工程(cheng)可以幫(bang)助(zhu)提(ti)取(qu)關鍵特征(zheng)和(he)選(xuan)擇最(zui)優性能參(can)數(shu)，剔(ti)除(chu)冗余(yu)信息；通過機(ji)器學習算法可自(zi)動(dong)發(fa)現隱藏的模式和(he)關聯。
模(mo)(mo)型(xing)訓練與驗(yan)證(zheng)：基于(yu)不同的場景應用，AI使用機器(qi)學習算法，如回歸分析、決(jue)策(ce)樹、支持(chi)向量機、隨機森林和深(shen)度(du)學習等(deng)來訓練模(mo)(mo)型(xing)。通(tong)過交叉驗(yan)證(zheng)等(deng)技術，AI可以評估模(mo)(mo)型(xing)的穩健(jian)性(xing)和準確(que)性(xing)。模(mo)(mo)型(xing)上線(xian)后，AI可通(tong)過遷(qian)移學習、貝葉斯優化等(deng)方(fang)法支持(chi)模(mo)(mo)型(xing)的持(chi)續迭代更新。
決策(ce)支持：強化學習可以(yi)(yi)根據(ju)預(yu)測結果，幫助制定維(wei)護策(ce)略(lve)，指導現場的運營活動；大模型還可以(yi)(yi)幫助工程(cheng)師生成典型的點巡檢(jian)運維(wei)SOP（標準(zhun)操作程(cheng)序）。
總之(zhi)，技(ji)術終究只是實現(xian)目標(biao)的工具，推進預測性維護的關鍵(jian)在于如(ru)何(he)設定更(geng)清晰(xi)的改善目標(biao)，如(ru)何(he)與企業(ye)現(xian)有的維護運(yun)營(ying)體系融合，如(ru)何(he)推動組織文化的轉變，實現(xian)企業(ye)運(yun)維模(mo)式的全面(mian)革新(xin)和升(sheng)級。在這一過程中，專業(ye)知(zhi)識和實踐經驗的積累也至關重要。為(wei)了(le)幫(bang)助(zhu)企業(ye)和工程師們更(geng)好地掌握智(zhi)能運(yun)維的最新(xin)理(li)念(nian)和技(ji)術，e-works特別(bie)推出了(le)“智(zhi)能運(yun)維與設備健康管理(li)高(gao)級研修班”。
“智(zhi)能(neng)運維與(yu)(yu)(yu)(yu)設備(bei)健康管(guan)理(li)高級研(yan)修(xiu)班”將邀請業內知(zhi)名技(ji)(ji)術(shu)專(zhuan)家與(yu)(yu)(yu)(yu)優秀企業，圍繞“智(zhi)能(neng)運維與(yu)(yu)(yu)(yu)設備(bei)健康管(guan)理(li)的關鍵技(ji)(ji)術(shu)，設備(bei)狀態(tai)(tai)監(jian)測和故障診斷、智(zhi)能(neng)運維及制(zhi)造(zao)服務化轉型實施要，以(yi)及設備(bei)狀態(tai)(tai)監(jian)測、PHM技(ji)(ji)術(shu)、MRO平(ping)臺(tai)的應用與(yu)(yu)(yu)(yu)落地方法(fa)”展開精彩授課。具體(ti)亮點(dian)包括(kuo)：
●一站式學習(xi)智能運維(wei)(wei)與設備健(jian)康(kang)管理的先(xian)進管理理念與前(qian)沿技(ji)術(shu)應(ying)用。深入學習(xi)設備故(gu)障(zhang)診斷與健(jian)康(kang)管理、預測性(xing)維(wei)(wei)護技(ji)術(shu)、智能運維(wei)(wei)等前(qian)沿數字化技(ji)術(shu)在設備管理中的應(ying)用。
●講深講透(tou)設(she)(she)備(bei)狀態監測(ce)(ce)與故(gu)障診(zhen)(zhen)斷(duan)。從設(she)(she)備(bei)的數據采集、監測(ce)(ce)到設(she)(she)備(bei)健(jian)康狀態評估、故(gu)障診(zhen)(zhen)斷(duan)的方法(fa)，全面學習設(she)(she)備(bei)狀態監測(ce)(ce)與故(gu)障診(zhen)(zhen)斷(duan)的路徑與方法(fa)，并通過具體案例分析(xi)指導學員掌握實踐經驗與技巧。
●深入學(xue)習設(she)備(bei)管理的高階(jie)應用——設(she)備(bei)的預測性維護。學(xue)習預測性維護的定義(yi)、技術概念、系統開發流程、企業實(shi)施(shi)的路徑(jing)與方法等。
●結(jie)合企業轉型熱點，學習(xi)產品(pin)/裝(zhuang)備服務化(hua)轉型的拓展應用。
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