通过融合技术手段对生产设备的基础信息和运行数据进行采集接入，对设备健康状况监测与跟踪，实现设备的全生命周期管理。可指导设备检维修，提升现场安全生产管理水平，实现“人机隔离、机器换人、黑灯工厂”智能化转型。 在实施过程中，公司生产设备数量多、役龄较长，大多数设备不具备数据采集互联条件，是制约智能制造的瓶颈；设备自身运行数据繁多，数据筛选也是一项繁杂的工作，阻碍设备数据采集的快速部署；随着设备运行数据、故障信息数据、感知数据采集手段的快速发展，设备故障模型建立难度大，设备组件品类繁多，需要海量的运行数据进行支撑，设备运行相关数据采集范围难以覆盖设备所有数据。 通过智能边缘采集终端实现设备信号边缘采集、处理、分析、预警、运用、数据传输，针对设备本身数据在边缘端分析处理；通过以太网采集设备数控系统数据，利用PLC手段收集设备自身感知检测传感元件的数据，将数据传输至智能边缘终端进行分析建模；结合设备工况数据分析建模，增加对设备异常识别的新手段。依托设备故障模型算法通过专家经验和设备故障库，针对设备本身结构数据多方位融合和运用；结合设备智能预警、设备管理平台远程化管理和数字化应用，建立设备健康健康状况监测与跟踪，利用大数据分析实现关键设备精准监控及故障预知处理能力。以当前成熟的设备分析手段为核心，扩充应用场景，充分发挥已有系统的价值。