随着科技的进步，智能制造的普及，很多制造业核心设备自动化程度越来越高，价格越来越昂贵，运行状况复杂，常用监测手段难以奏效，维护成本居高不下。核心设备一旦出现故障或者停机，给企业将造成很严重的损失。
大型设备故障
设备故障的预测和健康管理，很多制造业都纳入了企业发展的战略地位。
为了降低设备维护成本，减少设备故障给生产、管理带来的损失。
我们要先明白，什么是设备故障，设备故障的分类，设备故故障征兆。
什么是设备故障：
设备故障顾名思义，就是指设备某些零件失去原有的精度或者性能，设备不能正常运行、技术性能降低，从而导致设备中断生产或者设备报废等情况。
导致设备故障的原因有很多，在设备使用过程中，由于摩擦、外力、人为操作、寿命、化学腐蚀等原因，会造成零件逐渐磨损和腐蚀。
所以，加强设备的保养，及时掌握零件使用情况，提前预测，就能在设备故障中起到关键性作用。
某企业大型设备工厂
设备故障的分类：
我们常见的设备故障，一般分为以下几类：
1、磨损性故障：所谓磨损是指机械在工作过程中，互相接触做相互运动的对偶表面，在摩擦作用下发生尺寸、形状和表面质量变化的现象。
2、腐蚀性故障：化学腐蚀、电化学腐蚀、物力腐蚀
3、断裂性故障：脆性断裂、疲劳断裂、应力腐蚀断裂、塑性断裂等
4、老化性故障：使用寿命长。
但是，无论是哪种类型的设备故障，我们都应该引起极度的重视。要在早期故障期做出快速响应，降低设备故障给企业带来的损失。
设备故障的征兆：
设备故障主要表现就是功能异常。比如：启动困难、启动慢，甚至不能启动；比如设备在运转过程中功率不足；设备过热高温；油、气消耗过量等现象。
制造业该如何对设备进行有效预测及健康管理呢？
从产线的实时监测、设备远程监控、环境异常示警、预测性维护等方面，帮众多企业降低设备故障带来的损失。
做好设备故障预测，主要从5个方向着手：数据来源——业务数据——数据处理及存储——数据分析——数据展现等层级，解决企业烦恼
数据来源：MES、TPM、设备数据采集系统、SQL等数据库、其他格式数据
业务数据：设备台账、设备状态、维修工单。、保养工单、点巡检记录、备件台账、人员档案、培训记录等数据
数据处理及存储：批量数据接入、实时数据接入——数据抽取、数据转换、数据清洗、数据过滤——数据管理及存储
数据分析：设备故障分析、设备劣化倾向分析、设备维修情况分析、零部件出入库分析和预测
数据展现：报表、仪表板、嵌入业务系统、管理驾驶舱、多格式终端输出
