目的：探析 PDCA 管理模式在多参数监护仪质量控制中的运用效果。方法：随机选取我院 2022 年 07 月～ 2023 年 06 月期间工作的多参数监护仪 200 台进行分析并纳入参比组，此时开展常规管理模式。随机选取我院 2023年07月～2024年06月期间工作的多参数监护仪 200 台进行分析并纳入探析组，此时开展 PDCA 管理模式。对比分析二组的管理工作质量、一次检测合格率、维修率、检测不合格项目情况。结果：经过管理后，探析组的管理工作质量高于参比组，存在统计学意义（P ＜ 0.05）；探析组的一次检测合格率高于参比组，且维修率较低，存在统计学意义（P ＜ 0.05）；探析组的检测不合格项目情况少于参比组，存在统计学意义（P ＜ 0.05）。结论：在为多参数监护仪进行质量控制时，开展 PDCA 管理模式能够改善管理工作质量，提高一次检测合格率，降低维修率，减少检测不合格项目，值得参考应用。

医疗设备是医院运营的重要组成部分，其全生命周期管理与使用效率和运营成本密切相关。在成本管控的视角下，医疗设备全生命周期管理涵盖立项、采购、使用、维护、维修和报废等多个环节，每个环节都涉及不同程度的资金投入与管理挑战。本文围绕医疗设备的全生命周期，分析当前管理模式存在的问题，并探讨如何利用信息化手段、优化采购流程、强化使用管理和合理制定报废标准，实现医疗设备的精细化管理与成本控制。

本文深入探讨了消防设施设备监督管理在消防工作中的核心地位，分析了其对于提升火灾防控能力、保障人民生命财产安全的重大意义。通过强化监管措施、优化资源配置、加强部门协作与社会参与，可显著提升消防工作的整体效能，为构建和谐社会提供坚实的安全保障。

医疗器械设计是医疗行业的重要领域，其中机械工程技术的应用和创新对提升器械性能和患者体验具有重要作用。本文旨在探讨机械工程技术在医疗器械设计中的应用现状与创新发展。首先，分析了机械工程技术在医疗器械中的基础应用，包括材料选择和结构优化。其次，探讨了先进制造技术如 3D 打印和微加工在医疗器械设计中的创新应用。再次，讨论了智能化和自动化技术对医疗器械设计的影响，包括嵌入式系统和传感器的应用。最后，指出了未来医疗器械设计中机械工程技术的趋势和挑战。通过对这些方面的分析，本文提供了一些关于医疗器械设计改进的见解。

以解决煤矿综采工作面智能开采设备数据交互不畅、协同控制逻辑不完善等问题，实现“少人化”“无人化”开采，提升开采效率与安全性为目的，提出煤矿综采工作面智能开采设备协同作业优化技术。该方法构建时空运动学同步模型，设置设备位姿、张力、支护力等约束条件，构建以开采效率最大化和同步率优化为目标的函数，并采用粒子群算法求解最优解。实验以某大型煤矿为对象，结果表明，优化后设备速度稳定性显著提升，协同率稳定在 1.0 左右，刮板输送机张力安全裕度保持在 25% ～ 30%，高于安全阈值，验证了该方法能有效增强设备协同性，保障力学安全，提升综采工作面整体作业效率与稳定性，为煤矿高效安全开采提供了可靠支撑。

本文通过介绍 5G 技术和智慧校园的概念，阐述智慧校园和泛校园网的重要性和发展趋势，探讨基于 5G 技术的智慧校园与泛校园网网络架构，分析智慧校园与泛校园网的需求与应用，旨在提升智慧校园与泛校园网的建设与管理水平。

随着无人机技术的快速发展，将智能化无人机集群应用于消防救援领域已成为提升救援效率、保障救援人员安全的重要手段。智能无人机集群能够实现灾情的快速侦察、复杂环境下的协同作业，为消防指挥决策提供科学支撑。然而当前无人机集群在消防领域的应用仍面临集群协同控制、复杂环境适应、数据处理与决策支持等方面的困境。本文在分析智能化无人机集群消防应用价值的基础上，剖析了其在实际应用中的现实困境，并从构建集群协同网络、提升复杂环境适应能力、强化数据智能融合等方面提出了创新应用策略，以期为无人机集群助力消防救援提供参考。

在智能电网建设深度推进的背景下，智能变电站作为电网数字化转型的核心节点，其技术应用与建设质量直接关系到区域电网的安全可靠运行。本文系统梳理智能变电站的概念内涵与技术特点，重点分析建设过程中一次设备智能化、分级控制、信息集成等关键技术要点，旨在为同行业技术人员提供技术参考。

在低碳经济的大背景下，煤矿行业的智能化转型进程不断加速，尤其是煤矿辅助运输设备的智能化发展，对于提升煤矿生产效率、降低能耗和保障安全生产具有重要意义。本文分析煤矿辅助运输设备智能化技术在低碳经济背景下的发展现状，探讨其所面临的挑战和应对策略，旨在为推动煤矿行业的可持续发展提供有益的参考。

随着全球能源需求的不断提升，煤矿产业作为我国能源供应的重要基石，其生产效率与安全保障至关重要。随着煤矿开采规模不断扩大，设备呈现出种类繁多、结构复杂、智能化程度高等特点。本文主要探究了大数据分析技术在煤矿设备维护与管理中的应用，构建从数据采集、分析到应用的完整技术链条，研究如何利用大数据分析实现设备故障预测、维护计划优化及全生命周期管理，旨在为煤矿行业智能化升级提供技术参考与理论支撑。