依据公司推进设备全生命周期管理需求，矿业公司自主研发了一套基于工业大数据分析技术的设备健康状态监测平台，在研山铁矿、司家营铁矿、中关铁矿碎选、提升工艺环节得重点设备加装温度、振动、压力、流量等传感器设备，完善现场自动化系统，通过实时数据采集技术贯通自动化信息化壁垒，消除数据孤岛，对现场设备运行状态数据进行实时采集，通过清洗、归一化、去噪等技术对数据预处理，确保数据质量。利用机器学习算法对设备的运行数据进行分类和回归分析，从而识别出潜在的故障模式和异常行为，从海量的工业数据中提取有价值的信息,能够准确地识别出设备的异常行为，提前预警潜在的故障，避免昂贵的停机时间和生产损失。本项目实施后一是提高设备可靠性。通过对设备数据的实时监测和分析，及时发现设备的异常情况，预测设备故障，减少生产中断和损失。二是降低运维成本。通过精准的设备健康状态监测，可以制定更加科学合理的运维计划，避免运维过度和不足，降低运维成本。三是优化生产流程。设备健康状态监测数据可以为生产流程的优化提供重要参考，降低生产成本。