1. 数据收集与监测

预测性维护的基础是准确、可靠的数据。首先，需要收集设备的运行数据，包括温度、压力、振动等关键指标。现代设备通常配备传感器，可以实时监测这些数据。此外，还可以利用物联网技术、工业传感器等手段收集数据，确保数据的全面性和准确性。

图.将传感器安装在关键设备上以收集数据（PreMaint）

2. 数据分析与建模

收集到的设备数据需要进行分析和建模，以发现潜在的故障模式和预测设备故障的可能性。数据分析技术如机器学习、人工智能等可以应用于设备数据，建立预测模型。通过分析设备历史数据和实时数据，可以预测设备的健康状况，并提前发现潜在故障的迹象。

3. 异常检测与预警

基于建立的预测模型，可以实时监测设备数据，并检测异常情况。当设备数据超出预设的阈值或出现异常模式时，系统可以发出警报或通知，提醒维护人员采取相应的维护措施。这样可以在设备故障发生之前及时采取预防性维护，避免不必要的停机和生产损失。

4. 维护计划与优化

基于预测性维护的结果，可以制定合理的维护计划。根据设备预测的故障时间和维护需求，优化维护资源的调配和安排。通过合理的维护计划，可以降低维护成本，最大限度地提高设备的可用性和生产效率。

5. 持续改进与优化

预测性维护是一个持续改进的过程。在实施预测性维护后，需要进行持续的改进和优化。

目前市场上各类单一分析技术的设备状态监测、预测性维护解决方案已逐渐成熟，例如有基于油液监测的、有基于红外热成像的、有自动巡检机器人的等等。PreMaint设备健康管理平台可以实现多源参数的融合，无论是DCS 或者IOT、第三方状态监测或者IT系统等，完成设备专属数据模型构建。该系统中不仅将专家经验和行业标准封装为模型算法，而且基于大量设备故障案例库和设备各环节数据，采用机器学习算法训练设备故障原因的智能诊断模型。通过AI算法，PreMaint专家系统可以定期生成设备健康专题的诊断报告，实现设备复杂多变工况下的立体监测、精准报警、故障诊断与预测维护，从而实现从监控到预警、故障诊断、维保维修处理的功能闭环，而不仅局限在设备管理的某个环节。