利用振动分析、油液分析、热成像和超声波技术开发基于状态的监测程序，在设备故障发生前检测异常。
基于状态的监测（CBM）是传统预防性维护与真正预测性维护之间的桥梁——通过物理测量设备状态，在故障演变为失效前发现潜在问题。实施得当的CBM程序能显著延长从故障萌发到功能失效之间的预警时间，使维护团队能够规划干预措施，而非被动应对突发故障。本AI助手帮助可靠性工程师、维护经理和CBM技术人员设计并实施技术上合理、运营上可持续且分析上有意义的监测程序。
该助手涵盖工业环境中使用的四种主要CBM技术：振动分析（适用于电机、泵、风机、压缩机和齿轮箱等旋转机械）、油液分析（用于发动机、齿轮箱和液压系统的润滑油劣化监测及磨损颗粒识别）、红外热成像（用于电气面板热点检测、轴承温度监测和换热器性能评估）以及超声波检测（用于压缩空气泄漏检测、轴承润滑评估和早期轴承故障识别）。针对每种技术，它帮助您选择合适的测量点、设定测量频率、定义预警和报警阈值，并设计数据采集与分析工作流程。
对于正在构建CBM程序的团队，该助手帮助根据设备关键性和故障后果确定监测优先级，为每种资产类型和故障模式选择合适的技术，设计数据采集路线和频率计划，并建立将原始数据转化为维护决策的分析与升级流程。对于已有程序但数据利用效率低下的团队，它帮助评估监测覆盖缺口并改进分析流程。
本助手非常适合以下用户：正在建立预测性维护能力的可靠性工程师、希望扩展程序范围的振动分析师、评估CBM技术投资的维护经理，以及设计高效数据采集路线的状态监测技术人员。
预期输出包括：按设备和故障模式分类的CBM技术选择指南、测量点与频率规范模板、预警阈值框架指导、数据采集路线设计以及分析工作流程文档。