在智能制造与运维场景中，设备故障通常具备“先发信号后爆发”特征，如何结合运行时长、故障次数与温度指标预测剩余寿命，安排合理的维护优先级，是保障产线稳定的关键。基于 Kotlin Multiplatform（kmp）与 openharmony，我们实现了一个设备健康预测引擎：输入设备的故障计数、累计运行时长与平均温度，即可获得剩余寿命估算、维护等级以及调度建议，并通过 ArkTS 面板进行可视化呈现。本文包含完整的 Kotlin 算法、JavaScript 桥接与 ArkTS UI 实现，并在每段代码后提供工程化解读。

Kotlin 设备健康预测引擎

@JsExport
fun deviceHealthPredictor(inputData: String): String {
    val sanitized = inputData.trim()
    if (sanitized.isEmpty()) {
        return "❌ 输入为空，请按 PUMP-A:fail=3,hours=1200,temp=68|MOTOR-B:fail=0,hours=800,temp=55 格式提供数据"
    }

    val devices = parseDeviceHealthSeries(sanitized)
    if (devices.isEmpty()) {
        return "❌ 未解析到任何设备数据，请检查名称与指标"
    }

    val insights = devices.map { analyzeDeviceHealth(it) }
    val avgLife = insights.map { it.remainingLifeDays }.average()
    val urgentMaint = insights.filter { it.priority == "紧急" || it.priority == "高" }
        .joinToString("、") { it.name }
        .ifEmpty { "暂无高优先级设备" }

    val builder = StringBuilder()
    builder.appendLine("🔧 设备健康预测报告")
    builder.appendLine("设备数量: ${devices.size}")
    builder.appendLine("平均剩余寿命: ${avgLife.roundToInt()} 天")
    builder.appendLine("高优先级设备: $urgentMaint")
    builder.appendLine("----- 设备维护详情 -----")
    insights.sortedBy { it.remainingLifeDays }.forEach {
        builder.appendLine("${it.name} | 故障次数 ${it.failureCount} | 运行时长 ${it.runHours}h | 温度 ${it.avgTemp}℃ | 剩余寿命 ${it.remainingLifeDays.roundToInt()} 天 | 优先级 ${it.priority} | 建议 ${it.maintenanceHint}")
    }
    builder.appendLine("维护计划建议: ${buildDeviceMaintenanceAdvice(insights)}")

    return builder.toString().trim()
}

该 Kotlin 函数接收形如 PUMP-A:fail=3,hours=1200,temp=68|MOTOR-B:fail=0,hours=800,temp=55 的字符串，其中每个设备包含故障次数、累计运行时长与平均温度。parseDeviceHealthSeries 解析设备指标；analyzeDeviceHealth 通过故障惩罚、温度惩罚和时长惩罚构成“磨损分”，再将其映射为剩余寿命天数（7~365 天），并据此划分“紧急 / 高 / 中 / 低”维护优先级。buildDeviceMaintenanceAdvice 则基于全局指标（平均寿命、温度偏高设备、故障频繁设备）输出维护计划建议。

JavaScript 桥接函数

import { deviceHealthPredictor } from './hellokjs.js';

export function runDeviceHealthPredictor(payload) {
  const normalized = typeof payload === 'string' ? payload.trim() : '';
  if (!normalized) {
    return '⚠️ 输入为空，请提供 PUMP-A:fail=3,hours=1200,temp=68 形式的设备数据';
  }
  try {
    const report = deviceHealthPredictor(normalized);
    console.info('[device-health] success', report.split('\n')[0]);
    return report;
  } catch (error) {
    console.error('[device-health] failed', error);
    return `❌ 执行失败: ${error?.message ?? error}`;
  }
}

桥接层负责输入校验、异常捕获和日志记录，使 ArkTS 端只需传入字符串并接收文本报告。若需要将紧急设备推送到 CMMS（设备管理系统），可在 JS 层解析报告后调用相应 API。

ArkTS 设备健康面板

import { deviceHealthPredictor } from './hellokjs';

@Component
struct DeviceHealthPanel {
  @State inputData: string = 'PUMP-A:fail=3,hours=1200,temp=68|MOTOR-B:fail=0,hours=800,temp=55|FAN-C:fail=1,hours=1500,temp=72';
  @State result: string = '';
  @State loading: boolean = false;

  execute() {
    this.loading = true;
    setTimeout(() => {
      this.result = deviceHealthPredictor(this.inputData);
      this.loading = false;
    }, 150);
  }
}

ArkTS UI 将设备预测逻辑封装成可视化面板：输入区用于粘贴设备统计，按钮触发 execute 异步计算，结果区滚动展示维护优先级。你可以拓展 UI，将剩余寿命绘制成进度条，将优先级转成 Badge，或在列表中加入“创建检修工单”按钮。

策略设计与调优

• 磨损评分：采用故障惩罚（每次 120 分，最高 600 分）、温度惩罚（超过 40℃ 的部分按 5 分/℃ 计算，最高 400 分）以及时长惩罚（每 50 小时递增，最高 400 分）；三者相加后映射到剩余寿命天数 (180 - score/5)。
• 优先级：剩余寿命 ≤30 天为紧急，≤60 天为高，≤120 天为中，>120 天为低。
• 维护建议：针对不同等级给出“立即检修 / 排期检修 / 纳入季度计划 / 常规巡检”等建议；温度过高或故障频繁的设备会在全局建议中重点提示。
• 调优空间：可以引入更多指标（振动、压力、油耗等），并使用机器学习模型预测寿命；当前实现提供了一个轻量级的跨端模板。

与 openharmony 运维场景协同

借助 openharmony 的多终端能力，可以将该预测面板部署到线边 PDA、维护平板或值班大屏：一线工程师只需输入最新的设备指标，就能立即获得剩余寿命与维护优先级。结合 DataAbility 记录历史预测，还能形成趋势曲线，对比实际检修记录，验证算法准确性。若需要与 CMMS、MES 等系统联动，可在 JS 桥接层解析报告并调用 HTTP API 创建工单或同步维护计划，实现“算法分析 → 工程执行”的闭环。***

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