基于"工业互联网+"构建设备健康度智能诊断模型，提升设备管理效能

摘要

针对炼化企业设备管理数据应用不足、评价机制缺乏、运维模式被动等问题，本文提出基于"工业互联网+"的设备健康度智能诊断模型。融合DCS、ERP、点检等多源数据，构建涵盖运行参数、缺陷状态、维护效果的多维自适应评估体系，采用微服务架构与达梦数据库,实现设备健康状态实时诊断,可视化监控与智能预警.应用结果表明,系统精准定位健康度偏低设备,推动运维模式从被动事后维修向主动预测性维护转变，有效降低非计划停机风险，提升设备管理精益化水平。