对于损耗类设备进行预测性维护 PHM（Prognostics and Health Management） PdM Predictive Maintenance的最佳实践：数据处理

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预测性维护 (PdM) 中的数据处理确实是成功的关键。下面在您提供的优质内容基础上，进一步丰富其在预测性维护方面的特殊处理，并补充一些可以参考的 GitHub 链接。

预测性维护 (PdM) 数据处理最佳实践

预测性维护通过分析设备数据来预测潜在故障，从而优化维护计划、减少停机时间并降低成本。数据处理是这一流程中至关重要的一环，直接影响模型性能和预测的准确性。

1. 数据收集

a. 多源数据整合

除了您提到的传感器数据、设备日志、生产数据和环境数据外，还可以考虑：

• 维护记录数据：详细的维护历史，包括维修类型、更换部件、维修时间、维修人员等，这些是标注故障和验证模型预测的关键。
• 操作员反馈：操作员的观察记录或对设备异常的描述，有时能提供传感器未捕捉到的信息。
• 零部件信息：如