一、预测性维修系统功能分析

1、数据采集与处理

PreMaint系统以设备完整性管理数据为基础，结合实时在线特征数据，为健康状态的预测提供数据基础。使用自然语言处理、图像识别、声纹识别等人工智能技术对数据进行处理，提高数据的处理效率和准确性。

图.设备数据监测（PreMaint）

2、设备健康预测

PreMaint实时监测设备的感知特征数据和完整性管理数据，预测设备的安全状态和低劣化发展趋势，并自动生成设备检验检测计划，为设备维护提供决策支持。

3、维修处理闭环

PreMaint以健康度分析的结果为基础，结合企业设备管理制度流程和安全分析结果，自动生成设备检维修策略，并自动汇聚设备全生命周期管理数据库，提高维护执行和管理效率。

二、预测性维修系统建设建议

1、状态感知层

预测性维修系统应用物联网技术建立泛在感知网络，监测设备的生产工艺参数和状态数据，如温度、压力、电流、振荡等。这些数据的实时采集和集成为设备状态的监测和异常检测提供了基础，同时提高了管理自动化水平和数据共享性。

图.设备预测性维护（iStock）

2、业务执行层

系统应以KPI绩效为指引，将管理和技术有机融合，具备大数据集成和二次应用分析功能。这样可以实现设备管理PDCA循环提升，提高体系化管理和智能化水平。

3、业务管控层

系统应以分级管控为原则，形成可靠、安全评价知识库，为正确决策提供技术支持。同时，系统应具备综合监控和展示功能，提高业务管控和科学决策水平。

预测性维修系统的功能和建设建议对于提高设备管理水平和智能化程度具有重要意义。随着工业领域的发展，预测性维修系统将在未来发挥越来越重要的作用，为企业的可持续发展提供有力支持。

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