设备管理,预防性维护与预测性维护如何选择

预测性维护（Predictive Maintenance，PdM）则是一种更先进的策略，它通过监测设备运行数据，预测潜在的故障风险，并在故障发生之前进行预防性维护。预测性维护是以状态监测、异常检测和分类算法统计过程控制原理为基础，利用预测模型监测来预测设备状态变化趋势，从而确认未来合适的维护时机。

预测性维护技术应用在哪些行业领域？
航空航天、轨道交通、风力发电、机床刀具、工业机器人、汽车电子、智能制造等。

测试项目
1、状态监测算法测评
基于阈值的监测算法:状态监测算法可分为两种，分别是基于固定阈值的判别方法和基于相对阈值的判别方法。
2、故障诊断算法测评
专家系统测评:专家系统可应用人工智能技术和计算机技术，根据领域专家的知识和经验，进行推理和判断，基于专家系统的特征数据匹配度，获得故障诊断的结果。
机器学习算法测评:机器学习算法可通过状态特征的分类，获得故障诊断的结构。
3、寿命预测算法测评 
基于用户定义的失效阈值，寿命预测算法能够推演预测特征的轨迹在何处与失效阈值相交，并得到寿命终点时间，进而获得寿命预测的结果。

检测标准：
GB/T 43555-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》

仪综所算法测评实验室是国内唯一一家可以实施预测性维护算法测评的第三方检测服务机构，预测性维护算法测评国家标准GB/T 43555-2023 《智能服务 预测性维护 算法测评方法》由仪综所牵头起草并发布，检测标准归口标委会为全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会(SAC/TC124)，仪综所为该标委会秘书处单位。实验室基于GB/T43555-2023 《智能服务 预测性维护 算法测评方法》检测标准建设了预测性维护算法测试平台并具备完善的测试服务能力，可以有效保障算法测试业务的顺利开展。仪综所智能运维研究团队围绕科研、标准、检测、实训等不断深耕，形成了智能运维系统服务能力，构建的覆盖通用标准、算法测试、绩效评价的预测性维护标准体系，致力于解决解决用户不会用、不敢用、不想用的问题。科研创新助推标准水平不断提升，促进算法测试技术完善，持续服务预测性维护技术进步与应用，为我国新质生产力发展添力赋能。检测试验找彭工136-9109-3503。