案例名稱：製藥設備健康監測

在製藥工業中，保持製藥設備的正常運行對於保證製程品質至關重要。通過PHM技術，可以提前檢測可能的故障，減少製程中的停機時間，確保製藥生產的穩定性和一致性。

解決方案：
數據收集：在製藥設備上安裝傳感器，監測關鍵參數，如溫度、壓力、攪拌速度等。
數據處理：將數據從傳感器中讀取並進行清理、特徵提取等處理。
異常檢測：利用機器學習模型或統計方法分析傳感器數據，檢測製藥設備的異常狀態，如溫度過高、攪拌速度異常等。
警報和通知：當製藥設備出現異常時，生成警報，通知相關人員進行檢修。
維護計劃：根據異常檢測結果，制定相應的維護計劃，包括檢修、更換零部件、進行定期保養等。

import random

# 模擬製藥設備數據
def generate_pharmaceutical_equipment_data():
    temperature = random.uniform(20, 30)  # 溫度在正常範圍內
    pressure = random.uniform(1, 2)  # 壓力在正常範圍內
    agitation_speed = random.randint(100, 300)  # 攪拌速度在正常範圍內
    return {'Temperature': temperature, 'Pressure': pressure, 'AgitationSpeed': agitation_speed}

# 監測系統中的異常檢測
def detect_abnormalities(data):
    if data['Temperature'] > 25:
        return True  # 溫度過高，視為異常
    if data['Pressure'] < 1.2:
        return True  # 壓力異常，視為異常
    if data['AgitationSpeed'] < 150 or data['AgitationSpeed'] > 250:
        return True  # 攪拌速度異常，視為異常
    return False

# 處理異常情況
def handle_abnormalities():
    # 在實際場景中，這裡會觸發相應的處理程序，可能包括通知維修人員等
    pass

# 模擬製藥設備數據產生
pharmaceutical_equipment_data = generate_pharmaceutical_equipment_data()

# 在監測系統中檢測異常
if detect_abnormalities(pharmaceutical_equipment_data):
    handle_abnormalities()