目的探讨延续性护理在静脉治疗患者出院后导管维护中的应用效果。方法采用类实验设计，选取某三甲医院静脉治疗出院患者80例，按随机数字表法分为对照组与观察组各40例。对照组给予常规出院指导，观察组在此基础上实施基于微信平台的延续性护理服务，包括健康教育推送、定时提醒、远程指导及问题反馈等措施。干预3个月后比较两组患者的导管相关并发症发生率、导管维护依从性、自我管理能力评分及护理满意度。结果观察组导管并发症发生率显著低于对照组（5.0%vs22.5%，P<0.05）；导管维护依从性为（94.2±4.1）%，高于对照组的（81.7±6.8）%（P<0.001）；PICC自我管理能力评分和护理满意度得分亦显著高于对照组（P均<0.001）。结论基于微信平台的延续性护理模式能有效提升出院患者导管维护质量，降低并发症风险，增强自我管理能力与满意度，值得在临床推广应用。

智能车间是智能制造发展的重要方向，其关键是如何对车间设备实施有效地监测与维护。本文从物联网技术角度，围绕智能车间设备状态监测与维护展开研究，重点分析了物联网技术支持下的智能车间设备状态监测原理与关键技术，并针对智能车间设备维护需求，设计了系统总体架构与功能模块，开发了一种基于物联网的设备状态监测与维护系统原型系统，并通过在典型智能车间部署运行的方式验证了系统的可行性。本研究可为面向制造业数字化转型升级的智能车间建设提供理论支撑和技术借鉴，对推动我国制造业智能化转型具有重要意义。

本文探讨了数字孪生技术在机床健康状态预测与维护策略中的应用。通过构建虚拟模型实时映射物理机床的运行状态，数字孪生技术能够精确模拟机床在实际工作环境中的性能表现，提前识别潜在故障点，从而减少意外停机时间，提高设备的利用率和寿命。此外，数字孪生技术还可以优化维护计划，通过精准预测维护时间和所需资源，降低维护成本，提高生产效率。本文详细介绍了数字孪生技术的基本原理及其在机床健康管理中的应用方法，并通过实际案例验证了其有效性和可行性。未来，数字孪生技术与人工智能、物联网等技术的深度融合将进一步提升机床健康状态预测的精度和效率，为智能制造的发展提供坚实的技术支持。

机电设备作为现代工业的核心组成部分，广泛应用于各个领域，对生产效率与产品质量起着决定性作用[1][10]。然而，传统的定期维护和故障后维修方式存在诸多弊端，如高昂的维护成本、设备停机时间过长等问题[7][15]。基于人工智能（AI）技术融合振动信号与油液监测的预测性维护系统，能够通过对设备运行状态的实时监测与数据分析，提前预测潜在故障，从而有效提高设备可靠性并降低维修成本[5][8]。该系统通过整合两种监测手段的优势，弥补了单一监测方式的不足，显著提升了故障诊断的准确性和可靠性。实际应用表明，该系统在提高设备运行效率、优化维护计划方面具有显著效果，为工业领域设备维护管理提供了全新的解决方案。

在工业物联网（IIoT）快速发展的背景下，弱电设备的远程监控与预测性维护成为提升工业生产稳定性与效率的关键研究领域。本研究旨在通过运用传感器技术、数据传输协议及数据分析方法等手段，实现对弱电设备运行状态的实时监测与故障预测。具体而言，各类传感器实时采集设备运行数据，借助适用于IIoT环境的数据传输协议构建稳定网络架构进行数据传输，并运用机器学习算法等数据分析方法预测设备故障。该研究对于及时发现弱电设备潜在问题、提前制定维护策略，从而保障工业生产的连续性与稳定性，提高设备利用率与生产效率具有重要意义，为工业领域的智能化发展提供了有力支持。