【檢測內容介紹】

預測性維護的實施效果難以準確衡量，是當前限制其應用的最大瓶頸，究其原因在于預測性維護算法的性能難以進行科學合理的評價。為破解預測性維護技術發展困局，儀綜所依托國家重點研發計劃"國家質量基礎設施體系"重點專項《精密加工核心部件性能參數在線監測與質量保障技術研究》等項目開展科技攻關，突破了算法測評體系空白、泛化性評測指標及數據庫缺失等瓶頸問題，聯合北航、計量大學、西安交大等共計70余家單位的110余位專家組成標準起草工作組，制定并發布了GB/T 43555-2023《智能服務 預測性維護 算法測評方法》國家標準，并同步向IEC/SC65E提交了國際標準立項申請。該國際標準的成功立項對于將具有我國自主知識產權的標準成果推向國際，搶占國際標準話語權具有重要意義。

人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動，預測性維護是人工智能技術在智能制造領域中的最典型應用之一，算法測評是推進人工智能技術深度融合應用的重要探索。為推進測評應用，儀綜所建立了工業智能與預測性維護算法測評實驗室，形成了黑盒和白盒測試的不同測試模式，開發了狀態監測、故障診斷、壽命預測等算法的測評工具，開展第三方測試服務。本次立項的國際標準，填補了人工智能性能指標和測評技術方面的空白，是可信人工智能標準化領域的重要里程碑事件，有助于我國牢牢掌握人工智能未來產業競爭的主動權，對于提升我國人工智能促進制造業轉型升級領域國際影響力具有重要意義，為我國新質生產力發展提供了技術支撐。

測試評價是標定預測性維護算法性能、提升預測性維護技術水平、推動預測性維護產業發展的重要抓手。預測性維護算法測評國際標準的成功立項進一步完善了儀綜所構建的科研/標準/測試/認證協同閉環體系。

更新時間：2026/2/28 15:53:16