设备运行数据分析与管理是指对设备在生产运行过程中生成的数据进行收集、处理和分析，以实现对设备状态、性能和健康状况的监控和评估，从而帮助企业实现预测性维护、提高设备可靠性和生产效率。以下是设备运行数据分析与管理的主要内容和关键要点：

1. 数据收集与存储：通过采集设备传感器、监控系统和SCADA系统等数据源，收集设备运行数据，并进行存储和管理，确保数据的完整性和准确性。

2. 数据清洗与处理：对收集到的设备运行数据进行清洗、过滤和处理，去除噪音数据和异常数据，保证数据的质量和准确性。

3. 数据分析与挖掘：利用数据分析技术和工具，对设备运行数据进行分析和挖掘，探索数据之间的关联和规律，发现潜在问题和异常情况，并提出相应的优化建议。

4. 设备健康评估：基于数据分析的结果，对设备的状态、性能和健康状况进行评估和监测，实现设备的实时监控和预测性维护，提前发现潜在故障和问题。

5. 智能决策支持：利用数据分析的结果为设备维护管理提供智能化的决策支持，制定合理的维护计划和策略，优化维护资源的分配和利用，降低维护成本和减少生产停机时间。

6. 数据可视化与报表分析：通过数据可视化技术和报表分析工具，将设备运行数据呈现为直观的图表和报表，帮助管理人员和维护人员全面了解设备运行情况，及时做出决策和优化措施。

7. 建立数据管理体系：建立健全的设备运行数据管理体系，包括数据采集标准、存储规范、分析方法和应用场景，为企业提供数据支持和决策参考。

通过设备运行数据分析与管理，企业可以实现对设备的智能化监控和管理，提高设备的可靠性和运行效率，降低维护成本和生产风险，从而提升企业的竞争力和可持续发展能力。