导语 ：桐果云0代码数据平台，能广泛应用于数据治理、数据分析挖掘、数据可视化及数据服务领域。这是《桐果云-医疗赋能实战》合集的第三篇，我们将揭秘如何通过0代码建模实现信息预警，本案例将以设备频繁重启预警为案例予以说明。

  医疗设备的异常运行往往预示着潜在故障风险，可能影响诊疗安全。传统人工巡检方式难以及时发现设备异常启动模式。桐果云可视化建模平台，让您通过拖拽组件，即可构建"时序数据分析"模型，实现设备异常状态的实时监测与智能预警。

一、业务场景与需求

场景一：设备故障预警

  设备科需要实时监控关键医疗设备（如呼吸机、监护仪等）的运行状态，及时发现异常启动模式。

场景二：维护决策支持

  通过分析设备异常数据，为预防性维护计划的制定提供数据支撑。

核心需求

  基于设备启动日志，自动识别1小时内启动次数超过3次的异常情况，并及时发送预警信息，防范设备故障风险。

二、建模核心思路

  模型的本质是"时序数据分析"，通过滑动窗口统计和设备异常判定，实现设备状态的实时监控。其逻辑流程如下图所示：

三、五步操作详解

第1步：生思路

• 构建"数据准备 → 时间标准化 → 滑动窗口分析 → 异常筛选 → 智能预警"的分析策略

第2步：找数据

• 在平台资源中心，加载【设备启动数据】表
• 此表包含设备编号、启动时间等关键字段

第3步：设规则（对照上图流程进行操作）

• 时间格式标准化 ：拖入【拓展字段】组件，将原始时间戳字段转换为标准的timestamp类型，确保时间计算的准确性，输出标准化数据表A
• 滑动窗口分析 ：拖入【滑动窗口】组件，设置时间窗口为"前1小时"，统计每个时间点前1小时内的设备启动次数，输出窗口统计表B
• 异常数据筛选 ：拖入【数据筛选】组件，筛选出启动次数大于3的记录，输出异常设备记录表C
• 预警机制执行 ：
  • 拖入【模型中断】组件，当筛选结果为空时中断流程，否则继续执行
  • 拖入【邮件发送】组件，配置预警邮件模板和接收人，自动发送异常预警

第4步：得结果

• 运行模型，当设备出现异常启动时，系统自动触发预警机制，向指定人员发送告警信息，实现分钟级响应

第5步：固经验

• 将此监测流程发布为"设备异常启动监测"共享模型
• 设备科和各临床科室均可直接使用该模型，实现设备管理经验的快速复制与推广

四、模型价值与实战要点

核心价值

• 预警及时性 ：实现设备异常的分钟级发现与预警，大幅提升响应速度
• 管理智能化 ：将依赖经验的设备管理转变为数据驱动的智能监测
• 运维精细化 ：为设备预防性维护和生命周期管理提供数据支持

实战要点

• 阈值灵活配置 ：可根据设备类型和重要程度，调整时间窗口和异常阈值
• 多通道预警 ：除邮件外，可集成短信、钉钉等多渠道预警方式
• 误判优化 ：结合设备使用场景，设置白名单时段，降低误报率

五、结语：携手桐果云，共创智慧医院新未来

  数据驱动医院精细化管理的时代已经到来。桐果云平台，就是您手中最强大的"数据听诊器"。它不仅仅是一个工具，更是一种能力，一种让业务智慧充分涌流、让数据价值全面释放的新生态。

桐果云深度理解不同行业的业务逻辑，将通用的自动化能力，转化为解决您特定痛点的钥匙。

告诉我们您的行业与难题，剩下的，交给我们。

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