VT-PHM
基于工业大数据的企业智能解决方案
工业大数据
采用分布式存储和计算技术，提供工业大数据的访问和处理，提供异构工业数据的一体化管理能力，支持工业大数据应用安全高效运行的软硬件集合。
概述
设备故障预测与健康管理系统根据设备当前运行状态分析，结合系统健康度量指标，实时评估设备当前健康状况，基于历史大数据分析建立预测模型，预测设备运行健康趋势，提前执行保养策略，保证车间现场连续性生产。
功能？
寿命模型
以历史故障记录和历史维护记录为输入数据，构建威布尔分布模型，利用该模型对设备可靠度进行预测分析，以可靠度值的方式输出。同时根据用户自定义的阈值给出不同的维护预警提示。
故障树生成与管理
故障树是以故障为根节点，故障表现为各层节点，故障原因为叶子节点的树形数据结构。通过基于故障树的设备故障分析，维护人员可以清晰的了解设备故障产生的过程，进而针对关键部位进行特殊维护处理，同时系统可自动生成维护建议，供维修人员参考。
视情维护
利用传感器、PLC采集设备运行数据构建机器学习模型来判断机器的状况，预测潜在的故障趋势.以便在机器发生故障前进行维护。此功能作为寿命模型预测的升级，相比于寿命模型仅基于时间的维护计划，给出更为准确的状态判断。