伴随着工业化、信息化和经济全球化的发展，从德国的“工业4.0”到中国的“工业互联网”，这些战略的提出和施行都意味着各国对工业物联网的高度重视，大数据、边缘计算，自动控制、可靠性工程，物联网技术等行业出现了新的突破，使预测性维护也越发得到市场重视，进一步推进了制造业发展向智能化新模式的转变。

但是很多小伙伴对预测性维护这个概念还不是很清楚，甚至很多把预测性维护与预防性维护，没有区别开来，傻傻分不清。今天云维保设备全生命周期管理专家，就简单的帮大家梳理一下，什么是预测性维护，我们为何要预测性维护

为什么要预测性维护？

传统工厂里，主要采用事后控制的方式来解决维护问题，即在故障出现后匆忙地赶去解决，但是，故障已经发生，损失已无法挽回。因此，很多工厂都普遍开始使用预防性维护的方式，即在规划的时间里对设备进行统一的更换或升级，这样就避免了大多数故障发生的风险，但也造成了设备的使用价值被废弃，也不能避免突发故障。

每个机械设备都是一笔重要的资产，不但要保证生产线的正常运转，还要保证产品质量的可靠以及避免故障引发的停机。

显然，相比事后维护与预防性维护，预测性维护是具有更为广阔的发展前景的。同时，在如今这个智能时代的背景下，基于传感器技术、数据采集、大数据分析、云服务技术，使得基于状态监测的预测性维护变得更加便利，也成本更低，因此，这是一个具有广阔应用前景的技术发展方向。

预测性维护和预防性维护有什么区别？

预防性维修又称定时维修，是以时间为依据的维修，它根据生产计划和经验，按规定的时间间隔进行停机检查、解体、更换零部件，以预防损坏、继发性毁坏及生产损失。这种维修方法也就是目前所普遍采用的计划维修或定期维修，如大、中、小修等。

预防性维护是通过运用各种手段进行数据和信号的采集（可以是间断地采集，也可以是连续地采集）、分析和判断设备的劣化趋势、故障部位、原因并预测变化发展、提出防范措施，防止和控制可能的故障出现。

预测性维修是以状态为依据的维修，在机器运行时，对它的主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，判定设备所处的状态，预测设备状态未来的发展趋势，依据设备的状态发展趋势和可能的故障模式，预先制定预测性维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。

预测性维护是利用电流采集器、振动分析仪、超声波仪等检测设备，如云维保Mbox设备听诊，通过检测设备的电流、温度和振动等运行参数，并将测得的参数与设备标准运行状态参数进行比较，从而判断是否需要进行维护，以及如何有针对性的安排维护工作。

云维保售后运营服务系统，为设备制造商提供集设备信息数据采集、运行数据传输、续航能力数据反馈、精准定位、数据归类、生成报警日志等一站式的生产设备健康度7*24小时监控与预测性维护服务。

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以上是云维保给大家分享的关于预测性维护的一些知识。预防性维护是以时间+经验的支持去完成的，而预测性维护是以状态为依据，运用人工智能+大数据的技术整合。显而易见，以人工经验去实现的预防性维护，在人工智能和大数据面前是落后很多的，预测性维护能以最快速度地发现设备早期故障，且故障定位准确，给管理人员留有更多的时间去制定维护工作，还无需定期停机检修，在设备正常运行的情况下，发挥每台设备的最大动能，这已经能为企业挽回一笔巨大的财产了。

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