近日，我司技術研究中心在醫療設備維護領域取得了一項重要研究成果，題為《基于數字孿生技術的醫用制氧機預測性維護方法研究》的研究論著刊發在《中國醫療設備》第39卷12期。該研究旨在通過建立一種基于數字孿生的方法，提升醫用制氧機的全壽命周期性能，實現預測性維護，為醫療設備的高效運行和低成本維護提供了全新思路。

醫用制氧機作為醫療機構中不可或缺的生命支持設備，其穩定性和可靠性直接關系到患者的生命安全。然而，傳統基于狀態的視情維護方法往往只能在設備出現異常后進行維修，無法有效預防故障的發生。針對這一問題，我司技術研究中心的研究團隊利用數字孿生技術，實現了物理世界和信息世界之間的數據傳遞與虛實關系映射，為醫用制氧機的預測性維護提供了新的解決方案。

區別于國內外大多數醫療設備同行采用的基于狀態的視情維護僅起到了及時發現異常并進行維修的功能，本文采用的數字孿生技術實現了物理世界和信息世界的數據傳遞與虛實關系映射。該技術以多種信息技術手段為支撐，結合物理第一性原理建模與機理分析評估設備運行狀態下的監測數據，同時借助數據預警和故障識別，實現對故障嚴重程度的估算和對剩余壽命的預測，便于優化運維決策并提前安排維修活動，本質上是將中醫的“治未病”健康管理理念應用于醫用制氧機，以提高醫用制氧機全壽命周期的穩定性、可靠性和運行效率。

此次研究成果的發表，標志著我司在醫療設備維護領域取得了重要突破，也為行業內其他企業提供了有益的參考和借鑒。我司將繼續致力于技術創新和研發，繼續深化數字孿生技術在醫療設備維護領域的應用研究，推動醫療設備預測性維護的發展，為醫療設備行業的發展貢獻更多的智慧和力量。

原文鏈接：doi：10.3969/j.issn.1674-1633.2024.12.009

引用格式：劉濟潯, 蔣益鋼, 左建雄, 等. 基于數字孿生技術的醫用制氧機預測性維護方法研究[J]. 中國醫療設備, 2024, 39(12): 46-52.

Liu JX, Jiang YG, Zuo JX, et al. Study on predictive maintenance for medical oxygen generator based on digital twin technology[J].China Med Devices, 2024, 39(12): 46-52.