故障預測與健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）是運用傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)和智能算法來實現(xiàn)設備運行狀態(tài)的監(jiān)測、預測、評估以及管理的系統(tǒng)，可以快速判斷設備健康狀態(tài)，也能判斷是否故障或何時故障，并提供最優(yōu)維護決策建議，有效降低故障率并減少風險。

設備運維管理存在的不足

1、設備運轉(zhuǎn)率低：設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)不準確、不及時，設備狀態(tài)難以實時監(jiān)控。

2、設備維護成本高：設備突發(fā)故障影響人身安全和訂單交付，增加生產(chǎn)維護成本。

3、設備維護手段欠缺：僅僅依靠派人出差現(xiàn)場維護，耗時長效率差，不能開展預測性維護。

數(shù)之能設備運維管理平臺幫助企業(yè)實現(xiàn)對全球各區(qū)域的設備的遠程管理和遠程維護，通過大數(shù)據(jù)平臺的報警通知和預測模型實現(xiàn)預防式和預測性維護，助力構建企業(yè)PHM系統(tǒng)。

平臺功能

1、設備在線監(jiān)測：平臺具備廣泛的設備接入和數(shù)據(jù)采集能力，在線監(jiān)測設備運行狀態(tài)，并實現(xiàn)2D/3D可視化還原，出現(xiàn)故障異常自動報警，支持微信、短信、郵件等通知方式。

2、設備遠程維護：工程師收到報警信息后，無需出差前往現(xiàn)場，可以遠程對設備進行診斷和進行遠程維護、遠程調(diào)試、遠程上下載程序，縮短維護周期，降低維護成本。

3、預測性維護：基于設備實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，通過智能算法和大數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)計劃性維修及預測性維護，減少停機風險，保證設備安全穩(wěn)定運行，提高運行效率。

4、生命周期管理：建立設備全生命周期管理模式，建立設備健康報告，開展備品備件管理， 實現(xiàn)設備管理從被動維護到主動維護，為企業(yè)減本增效。

審核編輯 黃宇