工业转动设备实时在线监测的时代已经到来。在全球众多工业行业中已经实施应用，PFPHM在线振动监测系统已为淬火炉风机、循环风机等轴承、车架、压缩机、发动机、受电弓等提供实时监控和预测性维护。
某汽车生厂商是一家以从事汽车零部件及配件制造；汽车零部件研发件批发；模具制造；金属材料设备制造业为主的企业，一直致力于深化国家交通建设。以往的检测方式费时费力，具体挑战如下：
传统人工巡检效率低下
作为生产制造商，产品数量众多，以往的检测方式都是依赖人工使用手持式仪器进行振动检测，高强度工作会导致巡检人员反应迟缓或产生疏漏。传统监测手段已无法满足当前的检测需求，亟待引入更先进、高效的监测手段和防御措施。
缺乏有效的数据分析方式
该企业通过在线监测的方式监测风机运行前振动及温度的数据和运行后的数据，看是否有急剧的数值变化，从而提前预判风机在何时会产生振动大及动平衡的问题以防发生故障。以往的方法只能在振动问题后单点进行振动检测，风险事件发生时无法自动触发告警并联动其他系统实现即时响应，企业也无法进行深入分析和挖掘潜在风险点。
管理提效，资产提质！
PFPHM在线监测系统实行全员化、社交化、智能化的运营管理策略，通过构建企业统一信息门户，实现集中管控与单点登录，让工作流程更为便捷，操作体验更为直观，提升工作效率，增强用户满意度。
库里详细地记录了设备故障类型、原因和对应的解决办法，为新员工培训提供了一本实用的‘维修指南’，真正做到了设备故障情况和检修维护资料有档可查，数据资源也能实现共享。
基于工厂运营现状与领导实际决策场景出发，打造更加贴合业务的管理平台，将企业生产管理、安全设备检测、故障诊断、点检计划、报警推送、采集站管理、系统管理等核心指标以图像、图表等形式跃然屏上，确保工厂每一刻动态尽在掌握，一目了然。
系统依托“机理模型+AI建模+专家诊断”相结合的方式，通过智能分析，系统能够准确评估设备的健康状态劣化趋势，一旦发现异常情况，便会立即向设备运维人员发送报警信息。巡检人员可以根据系统提供的设备故障模式和严重程度，迅速采取针对性的运行调整、维护保养或设备维修措施，从而有效消除故障，避免设备发生非计划性停机或损坏。
未来，PF将技术秉持创新引领、技术驱动的发展理念推动人工智能技术在各大行业中的深度应用。
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