預(yu)測性(xing)(xing)(xing)維(wei)(wei)(wei)護(hu)（Predictive Maintenance，簡稱PdM）是一(yi)種先進的(de)(de)(de)維(wei)(wei)(wei)護(hu)策略(lve)。它通過(guo)收集設(she)備運行(xing)數(shu)據(ju)，利用數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)和建模(mo)技術，識別(bie)出(chu)設(she)備的(de)(de)(de)潛(qian)在故(gu)障(zhang)或性(xing)(xing)(xing)能下降(jiang)趨勢，從而提前進行(xing)維(wei)(wei)(wei)護(hu)操作，以避(bi)免(mian)設(she)備故(gu)障(zhang)導(dao)致的(de)(de)(de)生產中斷或安全(quan)事故(gu)。預(yu)測性(xing)(xing)(xing)維(wei)(wei)(wei)護(hu)通常關(guan)注設(she)備的(de)(de)(de)某(mou)一(yi)特定部分(fen)或系統，并(bing)對其進行(xing)有針對性(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)監測和診(zhen)斷，側(ce)重于(yu)設(she)備的(de)(de)(de)故(gu)障(zhang)預(yu)測和預(yu)防(fang)(fang)性(xing)(xing)(xing)維(wei)(wei)(wei)護(hu)，并(bing)實現(xian)運維(wei)(wei)(wei)成(cheng)本(ben)(ben)最優。因此，與事后維(wei)(wei)(wei)修、周(zhou)期性(xing)(xing)(xing)預(yu)防(fang)(fang)維(wei)(wei)(wei)護(hu)、基于(yu)狀態的(de)(de)(de)維(wei)(wei)(wei)護(hu)相比，預(yu)測性(xing)(xing)(xing)維(wei)(wei)(wei)護(hu)可以最大(da)限度地(di)減少意外停(ting)機時(shi)間，延長設(she)備壽命，并(bing)降(jiang)低維(wei)(wei)(wei)護(hu)成(cheng)本(ben)(ben)。
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，作為一(yi)門融合了計算機(ji)科(ke)學、數(shu)據科(ke)學、大數(shu)據、人(ren)工(gong)智(zhi)能、工(gong)業軟(ruan)件和物聯網、工(gong)程領域(yu)專家知(zhi)識以及統計學等多(duo)個(ge)學科(ke)的(de)復雜技(ji)術(shu)，預測性(xing)維(wei)護的(de)推(tui)進不(bu)僅需要(yao)企業具(ju)備(bei)高水平的(de)技(ji)術(shu)能力和綜合性(xing)的(de)跨領域(yu)技(ji)術(shu)人(ren)才，也需要(yao)一(yi)套系統化的(de)落地實施(shi)方(fang)法(fa)論。
與眾多以(yi)數據驅動為核心(xin)的技術類(lei)似，預(yu)(yu)測(ce)(ce)性(xing)維護(hu)的推進主要(yao)涵蓋需求(qiu)定義、模型開發及部署上(shang)線等關(guan)鍵環節（如下圖）。本(ben)文將結合(he)預(yu)(yu)測(ce)(ce)性(xing)維護(hu)系統(tong)的建(jian)立過(guo)程，總結預(yu)(yu)測(ce)(ce)性(xing)維護(hu)落(luo)地實施的七大策略，以(yi)期為企業(ye)提供啟示與借鑒(jian)。
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
確立明(ming)確的實(shi)施(shi)目(mu)標(biao)，是(shi)(shi)防(fang)止預(yu)(yu)測性(xing)維護(hu)項目(mu)方向偏移(yi)的關(guan)鍵(jian)(jian)。在(zai)項目(mu)實(shi)施(shi)前，企(qi)業(ye)應分析現(xian)有維護(hu)體系的主要(yao)痛(tong)點和不足：是(shi)(shi)設備(bei)故障導致生(sheng)產節拍頻繁被打(da)斷？或是(shi)(shi)產品品質一致性(xing)難(nan)以保證(zheng)？亦或是(shi)(shi)運(yun)維成本(ben)過(guo)高？針對(dui)這些(xie)痛(tong)點，企(qi)業(ye)需要(yao)明(ming)確通過(guo)預(yu)(yu)測性(xing)維護(hu)解決的關(guan)鍵(jian)(jian)問題，是(shi)(shi)實(shi)現(xian)故障預(yu)(yu)測？還是(shi)(shi)產能或產品質量改善？其核心目(mu)標(biao)仍應圍繞“提(ti)質增效(xiao)，降本(ben)減存”等方面(mian)。
在確定核心目標后，企(qi)業還(huan)(huan)應進行(xing)執(zhi)行(xing)前的(de)(de)可行(xing)性(xing)研(yan)究和評(ping)估(gu)。全(quan)面評(ping)估(gu)企(qi)業當(dang)前制造水平，識(shi)別企(qi)業與推進預(yu)測性(xing)維(wei)護之間的(de)(de)技術差距，制定分階段實施計劃，并估(gu)算投入成(cheng)本與預(yu)期回報之間的(de)(de)關(guan)系，是否值得(de)投入。還(huan)(huan)應考慮(lv)現有人(ren)員配備情況(kuang)，以及(ji)特殊設備對應的(de)(de)預(yu)測性(xing)維(wei)護技術的(de)(de)成(cheng)熟度。
2、選擇合適且速贏的場景切入
對(dui)于預測性(xing)維護(hu)來(lai)說，建(jian)模方法千(qian)萬(wan)條(tiao)，選對(dui)場景第一(yi)條(tiao)。建(jian)議企業選擇最需要(yao)關注且能夠快速見效的實(shi)施對(dui)象(xiang)。
首先，企業需根據(ju)當前生產表現相(xiang)關(guan)指標，明確監控的(de)層(ceng)級(ji)(ji)，是部件級(ji)(ji)、設備(bei)級(ji)(ji)、產線級(ji)(ji)還是工廠級(ji)(ji)。例如，針對設備(bei)停機，要深入分析是特定部件頻(pin)繁(fan)故(gu)障(zhang)導致(zhi)的(de)停機，還是產線間(jian)缺乏有效的(de)生產協同(tong)而引起的(de)，找到關(guan)鍵瓶頸，確定需要監控的(de)關(guan)鍵部件或(huo)環(huan)節(jie)。
其次，預測性維護并不(bu)適用于所有對象。它更適用于故障(zhang)發(fa)生(sheng)頻(pin)率(lv)不(bu)高，但一旦發(fa)生(sheng)會導致長(chang)時間停機和高額經(jing)濟(ji)損失的(de)設(she)備。企業可以通(tong)過四象圖(tu)來(lai)作判定(ding)設(she)備優先級(ji)，縱軸代表(biao)部件故障(zhang)發(fa)生(sheng)頻(pin)率(lv)，橫軸表(biao)示故障(zhang)發(fa)生(sheng)造(zao)成的(de)停機時間及(ji)經(jing)濟(ji)損失（如下圖(tu)）。
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，對于故(gu)障(zhang)發(fa)生頻(pin)率高，不易維修且(qie)經(jing)濟損失(shi)大(da)的(de)(de)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)，更應(ying)考慮設(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)設(she)(she)(she)計的(de)(de)問題(ti)，需改進設(she)(she)(she)計；對于故(gu)障(zhang)發(fa)生頻(pin)率高，但經(jing)濟損失(shi)小，且(qie)容易更換的(de)(de)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)，準(zhun)備(bei)(bei)(bei)更多備(bei)(bei)(bei)件即可；對于故(gu)障(zhang)發(fa)生頻(pin)率低，經(jing)濟損失(shi)小，維修維護容易的(de)(de)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)，采用傳統(tong)維護方式(shi)更具性(xing)價比。而對于故(gu)障(zhang)發(fa)生頻(pin)率低，但影響重大(da)的(de)(de)設(she)(she)(she)備(bei)(bei)(bei)，實施(shi)預測性(xing)維護能夠更顯(xian)著地(di)凸顯(xian)其價值。
此(ci)外，企業還需(xu)對實施對象進(jin)行(xing)可行(xing)性評估，包括考慮(lv)設備數據(ju)收集的情況，如數據(ju)的完整性、可靠(kao)性，基于收集的數據(ju)能否(fou)評估部件的衰退程度，以及考慮(lv)應用(yong)開發(fa)成(cheng)本、故障(zhang)發(fa)生模式等。
值(zhi)得的(de)一提的(de)是，選擇快速見(jian)效的(de)項(xiang)目，不(bu)僅可(ke)以(yi)驗(yan)(yan)證技(ji)術方(fang)法論的(de)可(ke)行性，還能增強團隊(dui)繼續執行項(xiang)目的(de)信心，并快速檢(jian)驗(yan)(yan)特定場景是否具備大規模實施(shi)的(de)可(ke)行性。
3、突破小數據瓶頸
對(dui)于(yu)預測性維護而(er)言，數據(ju)量(liang)多(duo)少足(zu)夠？是否越多(duo)越好？從理論上(shang)看，“足(zu)夠”的(de)(de)數據(ju)量(liang)可(ke)以為預測模型提(ti)供(gong)更豐富的(de)(de)信息和更準確(que)的(de)(de)故障模式(shi)識別，從而(er)提(ti)高預測的(de)(de)準確(que)性。然(ran)而(er)，在工業領域，獲(huo)取足(zu)夠大的(de)(de)數據(ju)量(liang)并不總是現(xian)實或可(ke)行的(de)(de)。
因(yin)此(ci)，推進預(yu)測性維護，企(qi)業需(xu)要解決小數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)問題(ti)。即通(tong)過定(ding)義(yi)問題(ti)的(de)(de)(de)(de)邊界，來(lai)確定(ding)數(shu)(shu)據(ju)(ju)采(cai)集(ji)的(de)(de)(de)(de)范圍。如是(shi)監(jian)控(kong)某個(ge)關(guan)鍵部件、設(she)備(bei)，還(huan)是(shi)整條產線？是(shi)實現異常監(jian)控(kong)和報警，還(huan)是(shi)故障模(mo)式判定(ding)？不(bu)(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)預(yu)期目標(biao)、不(bu)(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)監(jian)控(kong)對(dui)象/層級、不(bu)(bu)同(tong)的(de)(de)(de)(de)需(xu)求，對(dui)于傳感器的(de)(de)(de)(de)部署，數(shu)(shu)據(ju)(ju)來(lai)源的(de)(de)(de)(de)設(she)計，采(cai)集(ji)頻率、數(shu)(shu)據(ju)(ju)量大小的(de)(de)(de)(de)要求等(deng)都不(bu)(bu)一樣，可結合競爭性測算對(dui)成(cheng)本、潛(qian)在收益等(deng)進行綜(zong)合評估來(lai)確定(ding)。另外(wai)，還(huan)可以基于原(yuan)因(yin)分(fen)析，開展有針對(dui)性的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)采(cai)集(ji)。企(qi)業基于對(dui)設(she)備(bei)基理(li)的(de)(de)(de)(de)深(shen)入(ru)理(li)解，對(dui)可能導致故障的(de)(de)(de)(de)各種(zhong)原(yuan)因(yin)進行一一列舉，并找到與故障成(cheng)因(yin)最(zui)相關(guan)的(de)(de)(de)(de)因(yin)素，進行數(shu)(shu)據(ju)(ju)采(cai)集(ji)。通(tong)過這(zhe)種(zhong)方式，數(shu)(shu)據(ju)(ju)采(cai)集(ji)的(de)(de)(de)(de)范圍更(geng)精確，模(mo)型的(de)(de)(de)(de)準(zhun)確度也更(geng)高。
總之，數據(ju)收集(ji)是一個逐步積累的(de)(de)過程，數據(ju)量也并(bing)非越多越好，“正確的(de)(de)數據(ju)”遠比有(you)量無質的(de)(de)“大(da)數據(ju)”更(geng)好，無關的(de)(de)數據(ju)反(fan)而會讓模型的(de)(de)性(xing)能偏(pian)離。
4、增強模型的魯棒性和泛化性
模(mo)型(xing)(xing)的(de)準確(que)性(xing)和(he)(he)可靠性(xing)是衡量預測性(xing)維(wei)護項目成功的(de)關鍵因素。為有效提(ti)高模(mo)型(xing)(xing)的(de)準確(que)性(xing)，除了加強數據(ju)采(cai)集和(he)(he)處理(li)、深入研究設備機理(li)、優化(hua)模(mo)型(xing)(xing)結構(gou)和(he)(he)參數設置(zhi)以(yi)及(ji)建立有效的(de)模(mo)型(xing)(xing)驗證機制(zhi)等措施，確(que)保模(mo)型(xing)(xing)在動態工況下的(de)自(zi)適(shi)應更新能力(li)同樣至關重要，即提(ti)高模(mo)型(xing)(xing)的(de)魯邦(bang)性(xing)和(he)(he)泛化(hua)性(xing)。
魯棒(bang)性強(qiang)的(de)(de)(de)模(mo)型(xing)能(neng)夠(gou)抵御各種干擾和(he)變(bian)化(hua)，保持(chi)(chi)(chi)穩定性能(neng)；而泛化(hua)性好的(de)(de)(de)模(mo)型(xing)則能(neng)夠(gou)適(shi)用(yong)于不同的(de)(de)(de)數據分(fen)布，不僅(jin)在訓練(lian)數據上(shang)表(biao)現良(liang)好，而且(qie)在新的(de)(de)(de)、真(zhen)實的(de)(de)(de)數據分(fen)布上(shang)也(ye)能(neng)保持(chi)(chi)(chi)性能(neng)。在業界，主要(yao)利用(yong)貝葉斯優化(hua)、遷移學習(xi)、深(shen)度學習(xi)的(de)(de)(de)神經網絡等方法，確保數據分(fen)布發生變(bian)化(hua)時(shi)模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)魯棒(bang)性和(he)泛化(hua)性。不過，還(huan)(huan)需要(yao)建立一套完(wan)善(shan)的(de)(de)(de)模(mo)型(xing)評估機制來確保模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)持(chi)(chi)(chi)續有效性，包(bao)括(kuo)判斷訓練(lian)數據分(fen)布是(shi)(shi)否發生變(bian)化(hua)，以(yi)及更新后的(de)(de)(de)模(mo)型(xing)是(shi)(shi)否滿足當前的(de)(de)(de)工作狀(zhuang)況。模(mo)型(xing)在運行(xing)過程中，還(huan)(huan)應(ying)對(dui)模(mo)型(xing)進行(xing)持(chi)(chi)(chi)續的(de)(de)(de)修(xiu)正、迭代和(he)完(wan)善(shan)。
5、注重與現有維護運營體系的緊密融合
為確保(bao)預(yu)測(ce)性維護項目成(cheng)功復制推(tui)廣，企(qi)(qi)業應注(zhu)重(zhong)預(yu)測(ce)性維護技術與企(qi)(qi)業現(xian)有的(de)維護運營體系緊密結合，包括(kuo)與其他維護方式(shi)的(de)有效協同，與現(xian)場(chang)維護人員操作習慣相匹配，以及與企(qi)(qi)業其他業務系統的(de)集成(cheng)等方面。
現(xian)場(chang)維護人(ren)員是維護活動的(de)(de)(de)直接(jie)(jie)執行(xing)者，他(ta)們對系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)的(de)(de)(de)接(jie)(jie)受程(cheng)度(du)和(he)使(shi)用(yong)熟練度(du)直接(jie)(jie)影響系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)的(de)(de)(de)效能(neng)。因此，系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)在設計時應充分考慮現(xian)場(chang)維護人(ren)員的(de)(de)(de)操作習慣和(he)需(xu)(xu)求，提供簡潔直觀的(de)(de)(de)用(yong)戶(hu)界面，確保易用(yong)性，以便他(ta)們能(neng)夠迅速上手，無(wu)需(xu)(xu)長時間(jian)的(de)(de)(de)培訓(xun)和(he)學習。還需(xu)(xu)加強對維護人(ren)員的(de)(de)(de)培訓(xun)和(he)教育。另外(wai)，實現(xian)系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)與企業其(qi)他(ta)業務系(xi)(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)（如ERP、MES等(deng)）的(de)(de)(de)無(wu)縫對接(jie)(jie)，是確保數據(ju)一致性和(he)流程(cheng)協同的(de)(de)(de)關鍵。
6、避免將預測準確率作為項目成敗的唯一標準
預測性(xing)維(wei)護(hu)是一種面(mian)向維(wei)護(hu)活動(dong)的(de)策(ce)略設(she)計，核心在(zai)于將(jiang)預測結(jie)果作為整(zheng)個(ge)(ge)(ge)維(wei)修維(wei)護(hu)活動(dong)的(de)輸入或參考，實現對整(zheng)個(ge)(ge)(ge)維(wei)護(hu)策(ce)略或流程的(de)優化。從這個(ge)(ge)(ge)層面(mian)來看(kan)，預測性(xing)維(wei)護(hu)的(de)價值不僅(jin)僅(jin)在(zai)于其技(ji)術實現，更在(zai)于它(ta)對整(zheng)個(ge)(ge)(ge)企業維(wei)護(hu)經營活動(dong)的(de)積(ji)極(ji)影響。因此(ci)，將(jiang)準確率作為預測性(xing)維(wei)護(hu)項目(mu)成敗的(de)唯一指標(biao)是有局限(xian)性(xing)的(de)。
另外，預(yu)測(ce)性(xing)維護(hu)價值鏈路(lu)較長且復雜，涉及數據收集、模型訓練、維護(hu)策(ce)略制(zhi)定(ding)(ding)等多個環節，不同于數據來源穩定(ding)(ding)、工作目標單一的應用場景(jing)，比(bi)如視覺檢測(ce)，主要(yao)關(guan)注合格率(lv)，
可(ke)以(yi)將準確性(xing)(xing)作為關鍵(jian)衡量指標(biao)。建議企(qi)業在(zai)追求模型準確性(xing)(xing)的同(tong)時，從(cong)多角度更全(quan)面地評(ping)估預測(ce)性(xing)(xing)維護(hu)項目(mu)的成效。包(bao)括：項目(mu)實施后設備故障率的降低(di)程度、維護(hu)成本(ben)的節約情況、生產(chan)效率的提(ti)升程度等指標(biao)；模型的穩(wen)定性(xing)(xing)、可(ke)靠性(xing)(xing)、易(yi)用性(xing)(xing)、可(ke)解釋性(xing)(xing)等。
7、加強與AI技術的整合與應用
AI技(ji)(ji)術(shu)(shu)的快速發(fa)展，為實現更加準確和(he)高效的預(yu)測性(xing)護提(ti)(ti)供了全(quan)新的可能性(xing)。AI技(ji)(ji)術(shu)(shu)具有強大的數(shu)據處(chu)理、模式識別和(he)學習(xi)能力，能夠(gou)為預(yu)測性(xing)維護提(ti)(ti)供強大的技(ji)(ji)術(shu)(shu)支持。
數(shu)據(ju)(ju)采集(ji)與(yu)處理：AI可(ke)以根據(ju)(ju)不同的(de)(de)需求和(he)場景，制定并優化(hua)采集(ji)策略，包(bao)括傳感器的(de)(de)布(bu)置，在保證(zheng)經濟性的(de)(de)同時，采集(ji)到所需要的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)；數(shu)據(ju)(ju)采集(ji)測點優化(hua)，如優化(hua)傳感器和(he)監控設備的(de)(de)布(bu)置和(he)數(shu)量(liang)；識別和(he)糾正數(shu)據(ju)(ju)中的(de)(de)錯(cuo)誤(wu)、重復和(he)異常值，提高(gao)數(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)質量(liang)。
特(te)征提取：AI輔(fu)助(zhu)的特(te)征工程可以幫助(zhu)提取關鍵特(te)征和選擇最優性能參數，剔除冗余(yu)信(xin)息；通(tong)過機器學習(xi)算法可自動(dong)發現隱藏的模式和關聯(lian)。
模型(xing)訓練與驗證：基于不(bu)同(tong)的場(chang)景(jing)應用，AI使用機器(qi)學(xue)習算(suan)法，如回歸分析、決策樹、支持向量機、隨機森林(lin)和深(shen)度學(xue)習等(deng)(deng)來訓練模型(xing)。通(tong)過交(jiao)叉驗證等(deng)(deng)技術，AI可以評估模型(xing)的穩健性(xing)(xing)和準(zhun)確性(xing)(xing)。模型(xing)上線(xian)后，AI可通(tong)過遷移學(xue)習、貝葉斯(si)優化等(deng)(deng)方法支持模型(xing)的持續迭代(dai)更(geng)新。
決(jue)策(ce)支持：強化(hua)學(xue)習(xi)可(ke)以(yi)根據預(yu)測結果，幫(bang)助制定(ding)維(wei)護策(ce)略，指(zhi)導現(xian)場的(de)運營活動；大模型還(huan)可(ke)以(yi)幫(bang)助工程師生成典型的(de)點巡檢運維(wei)SOP（標準(zhun)操作程序(xu)）。
總之，技術(shu)終究只是實(shi)現(xian)目標(biao)的(de)(de)工具，推(tui)進(jin)預(yu)測性(xing)維護(hu)的(de)(de)關(guan)鍵在于(yu)如(ru)何設定更清晰的(de)(de)改善目標(biao)，如(ru)何與企業(ye)(ye)現(xian)有(you)的(de)(de)維護(hu)運營體系融合，如(ru)何推(tui)動組織(zhi)文(wen)化的(de)(de)轉變，實(shi)現(xian)企業(ye)(ye)運維模(mo)式的(de)(de)全(quan)面革新(xin)和(he)升級。在這(zhe)一(yi)過程(cheng)中(zhong)，專業(ye)(ye)知識和(he)實(shi)踐(jian)經驗的(de)(de)積累也(ye)至關(guan)重要。為了幫助企業(ye)(ye)和(he)工程(cheng)師們更好地掌握智能運維的(de)(de)最新(xin)理(li)念和(he)技術(shu)，e-works特別推(tui)出了“智能運維與設備健康管理(li)高級研修班”。
“智(zhi)能(neng)運(yun)維(wei)與(yu)設(she)備(bei)健康管(guan)理(li)高級研修班”將邀請業(ye)內知名技(ji)(ji)術專家與(yu)優秀企(qi)業(ye)，圍繞“智(zhi)能(neng)運(yun)維(wei)與(yu)設(she)備(bei)健康管(guan)理(li)的(de)關鍵技(ji)(ji)術，設(she)備(bei)狀態(tai)(tai)監測和故障診斷、智(zhi)能(neng)運(yun)維(wei)及制造(zao)服務化(hua)轉型實施(shi)要(yao)，以及設(she)備(bei)狀態(tai)(tai)監測、PHM技(ji)(ji)術、MRO平臺的(de)應用與(yu)落地(di)方法”展(zhan)開精彩(cai)授課。具體亮(liang)點包括(kuo)：
●一站式(shi)學習(xi)智(zhi)能(neng)運(yun)維與(yu)(yu)設備健(jian)康管(guan)(guan)理的(de)先進管(guan)(guan)理理念(nian)與(yu)(yu)前沿(yan)技(ji)(ji)(ji)術(shu)應用。深(shen)入(ru)學習(xi)設備故障診斷(duan)與(yu)(yu)健(jian)康管(guan)(guan)理、預測性維護技(ji)(ji)(ji)術(shu)、智(zhi)能(neng)運(yun)維等(deng)前沿(yan)數(shu)字化技(ji)(ji)(ji)術(shu)在設備管(guan)(guan)理中的(de)應用。
●講深(shen)講透設(she)(she)備狀(zhuang)(zhuang)態監(jian)測(ce)與故(gu)障診(zhen)斷。從設(she)(she)備的數據采集、監(jian)測(ce)到設(she)(she)備健康(kang)狀(zhuang)(zhuang)態評估、故(gu)障診(zhen)斷的方法，全(quan)面學(xue)習設(she)(she)備狀(zhuang)(zhuang)態監(jian)測(ce)與故(gu)障診(zhen)斷的路徑與方法，并通(tong)過具體案(an)例分析指導學(xue)員掌(zhang)握實踐經驗與技巧。
●深入學習設備管理的(de)高階應用(yong)——設備的(de)預(yu)測(ce)性維護(hu)。學習預(yu)測(ce)性維護(hu)的(de)定義、技(ji)術概念、系統開發流程(cheng)、企業實施的(de)路徑與方法等。
●結合企業轉型熱點，學習產品/裝備服務化(hua)轉型的拓展(zhan)應用。
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