在现代煤矿生产中，由于设备复杂，生产方式、业务流程与常规企业差异大等原因，现有新的设备管理技术和维护决策理论很难直接应用到煤矿设备管理过程，设备信息不能共享，维修仍沿用传统的事后维修和预防性维修，设备故障时有发生，不仅会造成经济损失，还可能造成严重的安全事故。

为了解决上述问题，本团队提出并研发了基于煤矿机电装备全寿命周期状态数据的健康状态评价和寿命预测的方法，形成了基于数据分析的煤矿机电装备健康状态评估、寿命预测和维护决策新思路；研究了基于"Push-Pull"机制的设备动态信息管理技术，建立了融合工作流和PDCA理论的精细化维修管理方法，提出了BPR驱动的设备管理业务流程优化方法和面向"四化"目标的库存优化技术，建立了基于语义模型的设备知识管理框架实现设备知识动态挖掘与积累，提出了面向煤矿设备健康管理与决策的KPI指标体系。在上述理论方法与技术研究的基础上，利用互联网的在线性、分布性、服务性等特征，采用基于Web技术的解决方案，开发了煤矿设备健康管理系统，通过整合和优化设备维护资源，实现了设备健康管理的数字化、网络化、在线化、远程化和智能化，对于提高设备维护的管理水平，减少维护工作量，降低设备备件库存，提升维护工作效率等具有重要的理论与工程意义。