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故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）是运用传感器、物联网、云计算、大数据和智能算法来实现设备运行状态的监测、预测、评估以及管理的系统，可以快速判断设备健康状态，也能判断是否故障或何时故障，并提供最优维护决策建议，有效降低故障率并减少风险。 设备运维管理存在的不足 1、设备运转率低：设备运行状态数据不准确、不及时，设备状态难以实时监控。 2、设备维护成本高：设备突发故障影响人身安全和订单交付，增加生产维护成本。 3、设备维护手段欠缺：仅仅依靠派人出差现场维护，耗时长效率差，不能开展预测性维护。 设备运维管理平台帮助企业实现对全球各区域的设备的远程管理和远程维护，通过大数据平台的报警通知和预测模型实现预防式和预测性维护，助力构建企业PHM系统。 平台功能 1、设备在线监测：平台具备广泛的设备接入和数据采集能力，在线监测设备运行状态，并实现2D/3D可视化还原，出现故障异常自动报警，支持微信、短信、邮件等通知方式。 2、设备远程维护：工程师收到报警信息后，无需出差前往现场，可以远程对设备进行诊断和进行远程维护、远程调试、远程上下载程序，缩短维护周期，降低维护成本。 3、预测性维护：基于设备实时数据和历史数据，通过智能算法和大数据模型，实现计划性维修及预测性维护，减少停机风险，保证设备安全稳定运行，提高运行效率。 4、生命周期管理：建立设备全生命周期管理模式，建立设备健康报告，开展备品备件管理， 实现设备管理从被动维护到主动维护，为企业减本增效。 |
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