先從一段故事說起......

扁鵲治病的故事

“上醫治未病，中醫治欲病，下醫治已病”，據《鹖冠子·世賢第十六》記載：

戰國時期，魏文王有一次問名醫扁鵲：“你們家兄弟三人，都精于醫術，到底哪一位醫術最好呢？”

扁鵲答道：“大哥的醫術最好，二哥的醫術次之，我最差。”

魏文王不解再問：“那為啥你最出名呢？”

扁鵲答道：“我大哥治病，在病情尚未發作前就施法將病根予以了鏟除，其醫術高超外人不知道，只有家人知道，所以沒有名氣。

我二哥治病，是治病于病情初起之時，癥狀表淺時施治，雖藥到病除，但鄉里人以為他只能治輕微的小病，故名聲不大。

而我治病，是在病人病情危重、痛苦萬分之時；一般人都看到我在經脈上穿針管來放血、在皮膚上敷藥等治療措施，因此認為我的醫術神奇，所以能聞名全國。”

魏文王道：“你說得有理啊。”

設備如人

設備按需維保，很多故障便可在早期發現并扼制。以機泵設備為例，因操作不當、運維不善、質量缺陷等原因引起的安全事故非常多，這不僅影響了生產裝置的安全平穩運行，而且可能會造成巨大的經濟損失和嚴重的社會影響。

讓我們懷著沉重的心情來回顧幾個案例：

2003年1月10日，美國印第安角3號機組由于水泵故障關閉，故障雖然未引起放射性泄漏，但此次事故給家庭和企業帶來缺電之苦。

2007年1月27日，蘇州某化工廠因鼓風機故障導致二氧化硫超標排放，環境污染嚴重，周邊居民苦不堪言。

2016年12月9日，國內某熱力公司3號熱網循環泵故障跳閘，造成片區停止供暖。

諸如此類的設備故障案例，不勝枚舉…

我們該做點什么？

面對以上慘痛教訓，我們要深刻反思該做點什么呢？答案是：對于如何避免設備故障的產生，與治病救人一樣，需要以預防為主，做到預測性維護，達到“治未病”的效果！

所謂預測性維護(Predictive Maintenance，簡稱PM)是通過對設備狀況實施周期性或持續監測和分析，以基于機器學習算法和模型來分析評估設備健康狀況，以便預測諸如機器零件剩余使用壽命等關鍵指標，關鍵運行數據可以輔助決策，判斷機器的運行狀態、優化機器的維護時機。

哲達AI設備安康

哲達科技創新研發的機泵設備安康工業互聯網平臺，是基于“智能安康傳感器”的即插即用和工業互聯網云平臺的服務架構，通過人工智能、智慧流體、云計算+邊緣計算、大數據和智能傳感器的創新應用，并融合ZETA在流體機械領域 “節能+安康”二十年服務所積累的經驗，全力實現機泵設備“數字化安康+平臺化服務”，為設備全生命周期的安全管控與高效順行保駕護航。

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