（1）运用工业操作系统SupOs 4.0平台，使用物联网、云计算、大数据分析DIY等多项信息技术，汇集专业异构数据，实现超54万台设备的动态感知、智能诊断、精准施策，实时管控设备运行风险，集中监管设备健康状态。实时采集、识别动、静、电、仪设备的运行状态参数和运行环境参数，将异常信息分层级推送至具体负责人，及时确认、高效处置。与此同时，智能识别作业管控系统信息，根据作业风险和设备缺陷等级形成风险地图，做到设备缺陷、设备风险分级分类管控。 （2）智能计算9198台（加热炉、换热器、管道、锅炉、机泵、风机、汽轮机、离心机、往复机）耗能设备能效；实时监测2800台设备振动状态，智能比对在线与离线监测数据；综合评价八项表征数据（作业风险、设备缺陷、设备能效、设备振动、预防性策略、检验检测、腐蚀管理、LDAR检测），实时展示设备运行水平，准确评价设备的健康度与装置健康指数。 （3）跟踪预警14类RCM部件级寿命、3万个腐蚀监测结果、5.4万个RBI结论、17万条LDAR监测数据、3万余项仪表信息；基于大数据深度学习算法以及神经网络模型，重新拟合设备运行特性曲线，监测设备运行特征异常情况，实时对设备运行状态进行（优、良、差、失效 ）分级评价，维护策略进行精准管理，实现由预防性维修向预知性维护转变，让“不失修、不过修”“精细检修”不断深入、精准提升。