【檢測內容介紹】

預測性維護簡稱PDM是以狀態為依據(Condition Based)的維護，在機器運行時，對它的主要（或需要）部位進行定期（或連續）的狀態監測和故障診斷，判定裝備所處的狀態，預測裝備狀態未來的發展趨勢，依據裝備的狀態發展趨勢和可能的故障模式，預先制定預測性維護計劃，確定機器應該修理的時間、內容、方式和必需的技術和物資支持。預測性維護集裝備狀態監測、故障診斷、故障（狀態）預測、維護決策支持和維護活動于一體，是一種新興的維護方式。
預測性維護技術體系：
預測性維護是人工智能技術在智能制造領域中的最典型應用之一。算法模型作為預測性維護技術方案的核心，其準確性、有效性和適用性更是決勝預測性維護方案優劣的關鍵，測試評價成為標定預測性維護算法性能、提升預測性維護技術水平、推動預測性維護產業發展的重要抓手。

預測性維護算法測試內容：
1、狀態監測算法測試-依據準確率、漏報率等指標對狀態監測算法進行測試；
2、故障診斷算法測試-依據準確率、精確率、召回率等指標對故障診斷算法進行測試；
3、預測算法測試-依據準確率、平均絕對誤差、均方根誤差、可決系數等指標對預測算法進行測試。


儀綜所牽頭制定國家標準GB/T 43555《智能服務 預測性維護 算法測評方法》，儀綜所實驗室是國內領先的第三方檢測服務機構，是國家級CNAS和CMA實驗室，開展面向機加工、數控機床、石油石化、核電、軌道交通、智能機器人、計算機軟件、工業AI、減速機、機械設備，醫療、機械、各類電氣系統等產品的預測性維護算法測評服務，出具第三方檢測報告。
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若貴司需要預測性維護功能和算法測試服務，可以聯系我們索取預測性維護算法測試評價信息登記表，測試細節跟我方測試工程師進行詳細的溝通，確保出具符合標準要求的檢測報告。

更新時間：2026/2/27 15:30:25