传统的维护方式是以时间或次数为依据的计划性维护，这种方式具有一定的局限性。由于机器的工作状态与周围环境、使用条件等因素有关，因此设备的实际使用寿命往往与计划寿命存在较大的差异。计划性维护可能会造成维护时间和成本的浪费，而对于一些潜在的故障却无法提前进行预防。

相比之下，预测性维护则更加高效、智能和可靠。它通过实时监控设备的状态，分析数据，预测设备的故障，以便提前采取维护措施。这种方式不仅可以避免机器因长时间运行而产生的故障，还可以使企业在维护过程中更加精准地制定计划，减少维护成本和时间。

图.实时查看设备数据（iStock）

预测性维护通过对设备数据的分析和处理，可以识别出设备在未来可能出现故障的迹象，从而提前进行维护和修理，避免了设备损坏造成的停机时间和维修成本。而P-F周期则是预测性维护中非常重要的一个概念，它表示从设备开始出现异常现象到故障发生的这段时间，预测性维护正是在这个时间段内进行预测和维护的。预测性维护的目标是尽可能地将P-F周期缩短，以提高设备的可靠性和生产效率。
>>一文读懂工业设备预测性维护的概念与实现

图.P-F曲线（PreMaint）

预测性维护的目标是预测出更为准确的故障的预计发生时间，以便于维护人员准确及时地做出应对。预测性维护在工业物联网中是一个具备发展潜力的市场，根据loT Analytics发出的报告，2016-2022年预测性维护的复合年均增长率CAGR为39%，到2022年总体支出将达到10.96亿美元。预测性维护用于优化生产操作，将会带来20-30%的效率增益，而且开展一项工业预测性维护计划可带来投资回报10倍、维护成本降低25%-30%、故障消除70%-75%、停产时间缩短35%-45%、产量增加20%-25%的节约。设备制造商如果引入预测性维护服务，则有可能“一劳永逸”地扭转当前竞争业态。从战略角度评估，预测性维护代表着工业服务化和未来商业模式转变的历史选择。

预测性维护的关键是要从设备数据中整理出关键的指标，结合历史经验进行分析，最终形成一个与设备对应预测性维护模型。预测性维护的复杂性在于这套基于机器学习的生产系统模型必需随着时间而改变，随着设备零部件老化，它们对压力的反应会发生变化，因此，维护方案应随着时间的推移进行调整，以考虑这些变化和新的数据。这就要求有一个可靠的数据收集和分析系统，可以实时监控设备的运行状况，并从中提取出有用的数据。在这方面，人工智能技术的应用可以大大提高预测性维护的准确性和效率。

PreMaint作为领先的预测性维护技术提供商，以其高效、可靠和灵活的解决方案受到了广泛的关注和认可。PreMaint通过应用先进的技术和算法，能够有效地监控设备的状态，识别异常信号，预测故障，并提供相应的维护建议。

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