Predictive Maintenance
设备预测性维护系统
通过连续状态监测、异常趋势追踪和振动分析，帮助运维人员识别需要优先检查的设备，并为检修计划提供数据依据。
Maintenance Decisions
让维护计划建立在连续数据上
预测性维护不是固定天数的故障承诺，而是根据设备状态变化提前发现风险、安排检查和验证处理结果。
异常发现较晚
持续保存振动、温度和相关工况数据，观察人工巡检之间的变化。
单次数据难判断
对比历史基线、趋势和报警过程，识别持续劣化或突发异常。
设备多、资源有限
结合风险等级、变化速度和设备重要度安排现场检查优先级。
处理结果难验证
记录建议、检修过程和复测数据，确认设备状态是否恢复。
Analysis Path
从状态变化到维护建议
建立设备基线
记录设备结构、转速、负荷、测点位置和正常运行数据。
持续状态监测
采集振动、温度及项目所需工况数据，保存历史变化。
异常分析
结合阈值、趋势、波形、频谱和工况判断可能的故障方向。
维护与复核
提出检查重点和维护建议，并通过处理后的数据进行复核。
Core Capabilities
主要功能
- 设备状态、健康趋势和风险等级展示
- 振动趋势、波形、频谱和特征值分析
- 异常报警、历史事件和诊断记录追溯
- 检查建议、维护记录和处理结果复核
- 按项目、设备重要度和状态安排关注顺序
Applicable Equipment
适用对象
- 水泵、电机、风机和减速机
- 化工机泵、压缩机及其他旋转设备
- 连续运行、停机影响较大的关键设备
- 需要由周期巡检转向状态维护的设备群
异常发现时间和诊断效果受测点、采样策略、设备结构、工况变化与数据完整性影响，应结合现场检查和工程经验综合判断。