两千多年前，《黄帝内经》提出“上医治未病，中医治欲病，下医治已病”的理念，揭示了医术的至高境界是防疾病于未然。而这一智慧同样适应于现代设备管理。

       在制造业，设备是生产的核心，其运行状况直接影响效率、质量和成本。传统的事后维修常致非计划停机，导致生产延误及安全隐患。预防性维修虽能降低故障率，但定期维修易致过度维修、备件积压，增加成本，也可能因维修不足引发停机。国际自动化协会数据显示，全球制造商每年因设备停机损失约6,470亿美元。

       故障预测与健康管理（Predictive Health Management，PHM）作为新一代设备运维管理技术，可以帮助企业打破传统维修模式的局限，达到“治未病”的效果。近年来，随着传感器、人工智能、工业物联网、大数据等技术的蓬勃发展与应用，PHM受到了业界的广泛关注与重视，被誉为“未来工厂之光”。

       《“十四五”智能制造发展规划》明确将装备故障诊断与预测性维护作为智能制造技术攻关行动中的关键核心技术之一。工业和信息化部印发的《工业互联网专项工作组2024年工作计划》中，也要求推进设备完整性管理和预测性维修场景的试点建设推广。

PHM：让设备维护“先知先行”

       PHM是在传统的状态监测和故障诊断技术基础上发展起来的一项新的维修保障技术，涵盖故障预测和健康管理两大方面的内容。

       故障预测即PHM中的P（prognostics）部分，指根据系统历史和当前的监测数据诊断、预测其当前和将来的健康状态、性能衰退和故障的发生；健康管理即PHM中的HM（health management），指根据诊断、评估、预测的结果，结合可用的维修资源和设备使用要求等知识，对任务、维修与保障等活动做出适当规划、决策、计划与协调。

       PHM的工作原理是：基于大部分复杂装备或其部件会随着使用时间的增加，出现性能衰退的现象。而从早期故障征兆到故障真正发生有个时间区间，即剩余使用寿命RUL。通过预测RUL，企业可在故障发生前确定最佳的维修时机和方案；另一方面，通过分析故障征兆与故障原因/部位的映射关系，能预测故障原因和部位。
 
       总的来看，PHM是一项具有状态监测、故障判别、健康预测、辅助决策与资源管理等功能的综合技术。它通过收集设备数据，利用数据分析和建模技术，实现故障预警、预防性维护，并为点巡检、设备管理提供决策支持，从而有效减少故障，降低维修成本，提高设备管理效率。

       当前，PHM已成为工业企业实现远程运维、保障关键装备可靠性的关键技术，实践智能工厂建设的重要手段。一批专注于PHM的专业提供商及解决方案正逐渐崭露头角。武汉中云康崇科技有限公司（简称“中云科技”）作为国内较早投身于PHM研究与应用的高新技术企业，依托强大的研发能力和深厚的行业经验，已为1000多家企业建立智能运维能力，成为行业领先的技术供应商之一。尤其在建材行业，中云科技在2020年就实现故障预测与健康管理系统占有率全国第一，并深度参与《智能服务 预测性维护》等四项国家标准与两项行业标准的编制。
构建全面智能运维体系，担当设备安全运行“专科医生”

       作为一门融合了多学科知识的综合性技术，PHM应用前景广阔，却也是最难落地的技术之一，面临着诸多难点与挑战。如：

       ●推进PHM，数据收集是基础，但当前很多系统开发瓶颈恰恰在数据收集，或未建立完善的数采系统，或缺乏数据积累机制，或设备接口不兼容等；

       ●故障数据的不足，使得很多企业难以构建有效的故障诊断模型，而设备的复杂性、多样性和环境变化等因素，也给企业建立可靠的预测模型带来了极大挑战；

       ●PHM项目应用效果的产出，离不开行业知识、数据应用能力与专家经验的支持，这对许多企业而言并非易事……

       基于对PHM的深刻理解和企业痛难点的精准分析，中云科技构建了从硬件到软件，从线上到线下的完整智能运维产品体系，全面保障工业设备的稳定运行和高效运维。

       ●百余种诊断算法模型，开启故障诊断新高度

       故障诊断是PHM的核心环节，也是中云科技的主攻方向。依托自主研发的故障诊断算法软件，中云科技创建了超过100种面向零部件级别的诊断算法模型，覆盖机理模型、AI模型、固定阈值模型、动态阈值模型以及趋势阈值模型等。据了解，这些算法模型是中云与著名高校实验室合作开发。双方以工程现场数据为研究载体，充分结合专家知识和AI算法，开发出的模型具有较强的普适性和准确性，已覆盖90%以上的工业设备故障和失效模式，包括滑动轴承、柴发系统、天车、振动筛、水泥窑、电力变压器、水利发电机等。
 
       为进一步提高算法模型的适用性和精度，中云科技设置了大类模型，并针对这些大类模型进行了细分。企业可根据自身设备的特点和需求，指定数据进入相应的模型，实现快速、高效的模型创建与训练。另外，中云科技集成了时域波形、频域波形等多种数据分析方法，可最大程度地获取设备状态信息，提取与设备参数和运行工况无关的故障特征值，有效解决了企业面临的小样本数据问题，还减少了设备运行工况对故障模型的影响，提高了模型准确性。当前中云的诊断算法模型已在众多企业应用，设备故障智能诊断准确率高达95%、设备故障漏报率为0。

       此外，这些算法模型具有高度灵活性和可扩展性，能根据企业设备的特性和运行环境进行定制和优化，并支持与应用端集成，可方便地部署到企业生产环境。

       ●IEPlat腾云携手DeepSeek，引领设备运维管理升级

       在数字化转型浪潮下，企业对于设备运维管理的智能化、一体化诉求愈发迫切。中云新一代智能运维平台——IEPlat腾云，以设备为核心，融合物联网、大数据、人工智能等前沿技术，提供数据采集、实时监测、远程看护、智能预警、故障诊断、设备管理等一体化功能；并融合DeepSeek算法，能够实时处理多源异构数据，并通过动态知识蒸馏技术，将专家经验转化为DeepSeek可理解的逻辑规则。

       IEPlat腾云内置中云百余种诊断算法模型，并兼容多个厂商的设备和系统，支持与第三方系统集成。通过IEPlat，企业可以将设备数据在统一平台安全展示、共享、分析、推送等，搭建企业专属的设备数据库，并能在App或微信小程序实时查看设备监测与诊断结果，即时获取报警通知，全方位掌控设备运行状况。
 
       ●智能诊断+人工诊断，提供365天全时段远程服务

       中云科技组建了一个由20余名振动分析师专家组成的远程诊断中心，作为企业设备管理的智慧“外脑”，提供设备远程定期体检、实时看护、诊断分析及现场故障分析等全方位设备运维服务。

       远程诊断中心通过将企业设备接入，实现24小时实时状态监测，并结合中云的诊断算法模型，进行设备的状态评估、智能预警、智能诊断等。一旦监测到设备数据异常，中心将及时通过短信、微信、公众号推送等方式，通知企业客户故障设备的情况及可能原因。还可由分析师提供详细的诊断报告和故障分析，帮助企业准确了解设备状态，实现故障的快速定位和修复，精准掌握设备健康状态。一线巡检维护人员还能通过App或微信小程序实时查看设备状态。这不仅降低了企业对设备巡检人员的日常依赖，提高了故障响应速度，还省去了额外聘请分析师的成本。
 
       值得一提的是，为帮助企业更高效地采集现场设备各种运行状态数据，并及时进行数据处理与诊断，中云科技自主开发了振动、油液、电流谐波、MEMS等一系列智能传感器及边缘智能终端硬件产品。其中，三合一传感器广受青睐，它能同时测量X、Y、Z三轴振动、声音和温度5路信号，实现对设备轴向、径向和水平三个方向振动的高精度、快速、连续与同步采集，显著增强了数据收集的全面性和效率。

深耕行业，实施落地成效显著

       PHM项目落地难，不仅在于技术本身的复杂性，还在于其实施需结合企业具体的设备和运行环境，难以简单复制，呈现出“千企千面”的特点。而中云科技凭借深厚的技术积累、强大的研发实力以及丰富的实施经验，已成功服务超过20个行业的客户。其与哈尔滨工业大学、华中科技大学、西安交通大学等高校展开合作，并共同成立了PHM实验室，专注于挖掘并解决行业内的痛点与共性难题。

       目前，中云科技已形成面向水泥建材、石油石化、电力能源、煤炭采矿、钢铁冶金、汽车制造、水务处理、食品加工、电机、泵机、风机等多个行业和领域的解决方案，监测设备达50000多台。
 
       在水泥建材行业，中云科技已与华新水泥、海螺水泥、中国建材、华润水泥、金隅冀东等知名水泥建材企业建立深度合作。例如，某水泥集团基于中云的全套硬件解决方案及故障算法软件，设计测点约550个，管理设备约105台。自2020年12月投入运营以来，该集团提前预警包括电机轴承松动、转子磨损、螺丝松动等在内的机械故障百余起，避免了由设备产生的生产事故，至今零漏报，并减少每天点巡检工作量60%，减少非计划停机时间30%。
 
       在石油石化行业，设备种类繁多，且设备运行环境恶劣、危险性高，通过对设备日常运行状态的监控和故障预诊，可有效预防设备故障发生，确保维修措施的有效性和针对性。例如，某炼油厂通过中云科技提供的设备智能运维解决方案，历经2个月的实施，已覆盖全厂约200台设备，共计750个测点，包括立式泵、离心风机、螺杆空压机、往复式压缩机、透平压缩机等重要设备。截止2023年12月，系统已成功提前预警100余条设备异常信息，及时发现并处理了潜在故障，有效避免了设备故障导致的非计划停机和生产安全事故。
 
       在汽车行业，汽车制造企业的生产设备结构复杂、维护难度大，通常需要专业技术人员长时间跟踪监测。通过状态监测能及时发现设备问题；借助传感器与报警规则，可有效减轻日常点巡检负担，提高工作效率；结合人工智能算法，能确保设备持续稳定运行，减少非计划停机。如某汽配公司通过引入中云科技的设备预测性维护方案，实现了维护成本降低约30%-40%。
 
       据美国国家科学基金会的一项研究表明，通过研究并部署PHM技术，可以给工业带来超过8.55亿美元的经济效益，达到近于零的计划外停工时间，并得到更为优化的维护策略。中云科技作为国内PHM市场的先行者，其全方位的智能运维产品矩阵，尤其是自主研发的百余种高精度诊断算法模型，及融合智能诊断与人工诊断的创新服务模式，极大地加速了PHM技术在企业中的落地应用，有效降低了企业维护成本、减少了故障发生率，提高了整体安全与经济效益，为企业转型升级注入了强劲动力。