2024年12月9日，機械工業儀器儀表綜合技術經濟研究所（以下簡稱儀綜所）依托測量控制設備及系統實驗室申請的預測性維護算法測評資質認可申請正式獲批，成為預測性維護測評領域國內首個且惟一的獲得中國合格評定國家認可委員會（CNAS）實驗室認可證書及檢驗檢測機構資質認定證書（CMA）的第三方權威檢測機構。

一、國家標準測評依據

預測性維護算法測評服務以GB/T 43555-2023 《智能服務 預測性維護 算法測評方法》為依據，通過15項指標對狀態監測、故障診斷、預測算法的各項性能進行定量測試及定性評價，科學合理的評價預測性維護算法性能。該標準基于國家重點研發計劃《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》（2021YFF0603400）等項目支持，由儀綜所牽頭，組織清華大學、西門子（中國）有限公司等70余家單位的110余位專家共同制定，由全國工業過程測量控制和自動化標準化技術委員會(SAC/TC124)歸口。

二、科學規范測評流程

預測性維護算法測評流程分為測試準備、測試執行和算法調試等階段。首先進行測試需求分析，明確測評類型、協商測評數據、確定測評環境；其次進行算法實際測試，包括數據抽樣、模型準備、測試環境搭建、算法測試、算法評價等活動；最后進行算法調試優化，包括調試判斷、算法調試、出具報告等活動。科學規范的算法測評流程既符合國家標準要求，也是CNAS第三方檢測的權威體現。

三、優質高效測評服務

目前，儀綜所作為國內首個且惟一可提供預測性維護算法測評的第三方權威檢測服務機構，建設了包含各行業故障數據庫、算法模型庫、測評環境、測試工具與測試平臺的“云維實驗室”，從質量管理水平、檢測技術能力、人員團隊能力與體系運行等全方位保障算法測評服務的嚴謹高效。此外，儀綜所構建了以算法測評為核心，協同科研、標準、產業化、技術培訓的預測性維護閉環服務體系，致力于解決用戶不會用、不敢用、不想用的實際問題，助力預測性維護技術進步與應用推廣。

預測性維護是人工智能技術在智能制造領域中最典型應用之一，已逐漸發展成為智能運維服務的主要模式。算法作為預測性維護能否有效實施的核心，科學合理的評價預測性維護算法性能成為推動技術應用的關鍵。本次預測性維護算法測評能力資質擴項的成功，打造了預測性維護市場的“準入證”、“信用證”和貿易的“通行證”，填補了人工智能性能指標和測評技術方面的空白，是可信人工智能測評領域的重要里程碑。

下一步，儀綜所將持續提升預測性維護測評服務能力，致力于以更加嚴謹和高效的方式為客戶提供全面專業的測評服務，為預測性維護技術高質量發展貢獻力量。