設備發生故障時，通過大數據分析能夠有效發現問題間的關聯性，但對于挖掘問題之間的因果性卻相對乏力，而后者恰恰是工業領域實現智能化轉型的關鍵。要實現對于問題因果性的挖掘，就需要結合工業機理知識，在深入了解系統結構和運行邏輯的基礎上進行分析及預測。具體到應用的關鍵點，*核心的一部分是故障預測與健康管理(PHM)。

KMPHM作為設備狀態監測的好助手！它還有一個名字：KMPHM設備健康與故障預測管理系統！KMPHM振動在線監測系統通過添加無線網關和振動傳感器，實時監測設備運行狀態，系統可以進行頻譜分析，通過三維圖譜的瀑布圖展現，具備設備報警推送功能，智能診斷分析原因，輕松驗證故障問題，可以在移動平臺對設備進行監測！KMPHM振動在線監測系統幫您掌握設備的運行狀態，預防故障，延長設備運行周期！

KMPHM聚焦于對復雜工程系統健康狀態的監測、預測與管理。目前設備的可靠性越來越高，等待解決的不再是維修的問題而是優化運營，PHM通過智能化的方法對設備健康狀態進行深度分析，解決顯性問題，避免隱性問題，從而提升資產運營效率并優化決策。

現如今KMPHM故障健康與故障預測管理系統已在多個行業領域進行運用，借助于信息技術、人工智能推理算法來監控、管理與評估系統自身的健康狀態，在系統發生故障之前對其故障進行預測，并結合現有的資源信息提供一系列的維護保障建議或決策，它是一種集故障檢測、隔離、健康預測與評估及維護決策于一體的綜合技術！

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