设备健康管理系统

在工业生产对连续性、可靠性要求日益提升的今天，设备突发故障不仅造成停机损失，还可能引发安全事故。设备健康管理系统（EHM, Equipment Health Management）通过融合传感器技术、数据分析与人工智能，实现对设备运行状态的实时感知、健康评估与故障预测，推动企业运维模式由“坏了再修”向“未坏先防”转型。

一、实时监测，构建设备“数字体检”档案

设备健康管理系统依托振动、温度、电流、声学等多维传感器，持续采集关键设备（如电机、泵、风机、压缩机等）的运行数据。系统为每台设备建立专属健康档案，记录历史工况、维修记录及性能退化趋势，形成可追溯的“数字体检报告”，让设备状态一目了然。

二、智能诊断，精准识别早期异常

平台内置故障特征库与AI分析模型，能自动识别轴承磨损、不对中、不平衡、润滑不良等典型故障征兆。即使参数尚未超限，系统也可通过频谱分析、趋势比对发现微弱异常信号，提前数天甚至数周发出预警，避免小问题演变为大故障。

三、预测性维护，优化运维资源配置

基于健康评估结果，系统可动态推荐维护优先级与建议措施，如“7日内更换轴承”或“检查联轴器对中”。维修计划从“固定周期”转变为“按需执行”，既减少不必要的停机保养，又避免突发失效，显著提升设备可用率，降低备件与人工成本。

四、支撑决策与知识沉淀

长期积累的健康数据可生成设备寿命预测、MTBF（平均无故障时间）分析、故障根因统计等深度洞察，为设备更新、技改或供应商评估提供依据。同时，典型故障案例与处置方案可沉淀为知识库，赋能一线人员快速响应。

设备健康管理系统正成为现代工业企业智能化运维的核心引擎。它以数据为眼、算法为脑，将设备管理从“经验驱动”升级为“智能预判”，不仅保障生产稳定运行，更在降本增效与本质安全方面创造长期价值。