预测性维护是人工智能技术在智能制造领域中的最典型应用之一。算法模型作为预测性维护技术方案的核心，其准确性、有效性和适用性更是决胜预测性维护方案优劣的关键，测试评价成为标定预测性维护算法性能、提升预测性维护技术水平、推动预测性维护产业发展的重要抓手。
预测性维护算法测试内容：
1、状态监测算法测试-依据准确率、漏报率等指标对状态监测算法进行测试；
2、故障诊断算法测试-依据准确率、精确率、召回率等指标对故障诊断算法进行测试；
3、预测算法测试-依据准确率、平均绝对误差、均方根误差、可决系数等指标对预测算法进行测试。
检测标准依据：
GB/T43555-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》
仪综所牵头制定国家标准GB/T 43555-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》，仪综所实验室是国内领先的第三方检测服务机构，是国家级CNAS和CMA实验室，开展面向机加工、数控机床、石油石化、核电、轨道交通、智能机器人、计算机软件、工业AI、减速机、机械设备，医疗、机械、各类电气系统等产品的预测性维护算法测评服务，出具第三方检测报告。
若贵司需要预测性维护功能和算法测试服务，可以联系我们索取预测性维护算法测试评价基本信息登记表，跟我方测试工程师进行详细的沟通，确保出具符合标准要求的检测报告。
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