北京工业智能预测性维护算法测试实验室是目前国内唯一一家可以实施预测性维护算法测评的第三方检测服务机构，预测性维护算法测评国家标准/国际标准由实验室牵头起草并发布，实验室基于IEC63270、GB/T 43555-2023、GB/T40571-2021检测标准建设了预测性维护算法测试平台并具备完善的检验检测服务能力，提供国家认可的第三方检测报告。

北京工业智能与预测性维护算法测评实验室基于IEC63270、GB/T 43555-2023、GB/T40571-2021检测标准为各类产品进行预测性维护功能测试和算法第三方测评服务，状态监测算法、故障诊断算法、预测算法测试服务。

预测性维护已逐渐发展成为运维服务的主要模式，在多个行业均有较为广泛的应用。算法是预测性维护能否有效实施的核心，亟需标准化的测评体系科学合理地评价预测性维护算法的准确性、有效性和适用性。

故障诊断及预测算法是预测性维护的核心部分，提供产品故障诊断，寿命预测第三方测试报告。

预测性维护是针对各行业设备或部件，以振动、图像、电流、声纹等信号分析为手段，结合新一代信息技术进行状态监测、故障诊断及剩余寿命预测，制定运维决策方案并安排合理维修活动的新型装备运维模式。本文件以预测性维护中的状态监测、故障诊断、寿命预测等算法为对象，抽取行业共性的测试评价指标及方法，建立通用的算法测评体系。本文件的发布和实施可为各行业预测性维护的应用和推广提供支撑。

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。

检测试验找彭光琼136-9109-3503.

北京第三方预测性维护测试评价机构，国家认可的CNAS和CMA实验室，提供预测性维护功能测试、性能测试、状态监测算法测试、故障诊断算法测试、寿命预测算法测试服务，验证算法系统的合规性，提供第三方检测机构试验报告。

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