一、测试项目：
1、预测性维护功能测试：
数据采集及可视化功能测试；状态监测功能测试；故障诊断功能测试；寿命预测功能测试；维护管理功能测试。
2、预测性维护算法测试：
状态监测算法测试；故障诊断算法测试；预测算法测试。
二、预测性维护算法测评流程：
1、测试准备阶段：测试准备阶段包括客户申请、测评类型选择、样本数据库（简称“数据库”）是否支持判断等活动。基于客户提出的测评申请，首先确定测评类型，其次判断数据库是否支持测试，如支持则进入抽样环节，如不支持需要客户提供样本数据（简称“数据”），并更新数据库。
2、算法测评阶段：算法测评阶段包括抽样、模型准备、测试环境搭建、算法测试、算法评价等活动。经过抽样后的模型进行训练等准备，就绪后基于算法是否可公开而搭建测试环境，环境搭建应选用接口调用或算法直接部署等方式。
3、算法调试阶段：算法调试阶段包括是否调试判断、算法调试、出具报告等活动。测评结果如不理想，允许进行算法调试和更新，重新进行测评，调试次数不应超过 2 次，达到客户满意度则输出测评报告。
三、测试执行标准：
GB/T 43555-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》
仪综所牵头制定了首项预测性维护算法测评国家标准GB/T43555-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》。该标准是行业内首个标定预测性维护算法性能的国家标准，为引领预测性维护产业健康有序发展提供了重要保障和支撑。通过实验室的专业测评，可出具第三方检测报告，报批国家科研项目、验证算法的可靠性或是招投标均可使用。
检测试验找彭工136-9109-3503。
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