智慧工廠設(shè)備智能運維研發(fā)平臺建設(shè)緊密圍繞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域科研和教學(xué)需求,，將復(fù)雜的工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)改造,、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析,、場景應(yīng)用整合成軟硬件一體的All-in-One的解決方案,。從硬件設(shè)備、實操系統(tǒng),、管理平臺等維度出發(fā),，兼具數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用創(chuàng)新開發(fā),、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對接等能力,。研發(fā)平臺通過構(gòu)建特色業(yè)務(wù)場景提升智能制造方向科研能力和水平，打造基于設(shè)備健康指數(shù)驅(qū)動的設(shè)備智能管理和維護平臺,，采用智能聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和混合數(shù)據(jù)分析,，研究工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護管理，減少因意外故障導(dǎo)致的非計劃停機事件,，維護持續(xù)安全生產(chǎn),，提高設(shè)備管理效率和設(shè)備效能，構(gòu)建智能工廠,，推動智能制造技術(shù)的研究和應(yīng)用,。

VALENIAN監(jiān)測過程功能：振動，溫度,，電流,，電壓，流量,，壓力,，液位，等傳感器,，或與工廠PLC無縫對接和真正意義上的智能監(jiān)測,。應(yīng)用層對上支持多種行業(yè)應(yīng)用，把各種垂直的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用整合成一個扁平的應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)體系,。實現(xiàn)平臺級能力開放,，把平臺的能力項進行分類封裝，按照云服務(wù)的方式提供給上層應(yīng)用,，打造基于工業(yè)感知數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)共享和能力開放體系,，賦能智慧工廠運維應(yīng)用。

智慧工廠設(shè)備故障檢測,、機理建模與診斷方法研究企基于設(shè)備健康指數(shù)驅(qū)動的設(shè)備智基于設(shè)備健康指數(shù)驅(qū)動的設(shè)備智能管理和維護,，提高設(shè)備管理效率和設(shè)備效能,，構(gòu)建綠色智能工廠，即從對設(shè)備的故障和失效的被動維護,，到定期檢修,、主動預(yù)防，再到事先預(yù)測和綜合規(guī)劃管理,。預(yù)測性維護已經(jīng)在各行業(yè)尤其是工業(yè)制造領(lǐng)域得到認可并開始規(guī)模應(yīng)用,。將狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷,、狀態(tài)預(yù)測和狀態(tài)決策融合為一體,，狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是基礎(chǔ)，狀態(tài)預(yù)測是重點,，維護決策得出最終的維護狀態(tài)要求,，預(yù)測性維護是人工智能在工業(yè)制造領(lǐng)域的應(yīng)用和實踐。

目前企業(yè)設(shè)備管理方面存在不足與痛點：

1.傳統(tǒng)設(shè)備管理方法無法適應(yīng)企業(yè)數(shù)字化需求,；

2,、企業(yè)設(shè)備管理效率低、效果差,；

3,、設(shè)備狀態(tài)不可控，數(shù)據(jù)孤島多,，數(shù)據(jù)使用效率低,；

4、設(shè)備運維及備件成本高,；

通過AI算法,、非線性系統(tǒng)分析模型等對特定場景設(shè)備故障建模分析，完成設(shè)備預(yù)測性運行維護管理,，減少因意外故障導(dǎo)致的非計劃停機事件,，優(yōu)化設(shè)備的利用率。