概述
設備故障預測與健康管理系統根據設備當前運行狀態分析，結合系統健康度量指標，實時評估設備當前健康狀況，基于歷史大數據分析建立預測模型，預測設備運行健康趨勢，提前執行保養策略，保證車間現場連續性生產。
功能模塊
壽命模型
以歷史故障記錄和歷史維護記錄為輸入數據，構建威布爾分布模型，利用該模型對設備可靠度進行預測分析，以可靠度值的方式輸出。同時根據用戶自定義的閾值給出不同的維護預警提示。
故障樹生成與管理
故障樹是以故障為根節點，故障表現為各層節點，故障原因為葉子節點的樹形數據結構。通過基于故障樹的設備故障分析，維護人員可以清晰的了解設備故障產生的過程，進而針對關鍵部位進行特殊維護處理，同時系統可自動生成維護建議，供維修人員參考。
視情維護
利用傳感器、PLC采集設備運行數據構建機器學習模型來判斷機器的狀況，預測潛在的故障趨勢.以便在機器發生故障前進行維護。此功能作為壽命模型預測的升級，相比于壽命模型僅基于時間的維護計劃，給出更為準確的狀態判斷。
應用效益
該技術的引入，使得設備維修由被動轉為預測性維護，保障了生產過程中設備的良好狀態，實現設備運維效率的提升，運維成本的降低，經濟效益的增加，最終達成運營效益的最大化。
