工业 4.0 与智能制造背景下，设备维护正从被动维修、预防性维护，向预测性维保实现重要转变。

Part 1  行业现状

当前设备维保主要有三种模式：

01事后维修，故障后才处理，成本高、停机损失大，仅适用于低价值易更换设备；

02定期预防性维护，按固定周期操作，易出现过度或维护不足问题；

03预测性维护，基于设备实时数据预测故障并干预，是当前最先进模式，但需物联网、大数据、人工智能等技术支撑。

目前，多数企业仍停留在事后维修或定期预防性维护阶段，导致突发故障影响生产、维护成本高、设备状态难实时监控、缺乏数据分析能力无法精准预测故障等问题。

Part 2  当前维保模式存在问题

数据采集与集成不足

传统设备缺传感器，数据采集方式单一，仅记录基础参数；数据分散在 MES、ERP 等系统形成孤岛，无统一平台。

分析与决策能力薄弱

依赖人工经验，传统系统仅存数据无智能分析；维护计划按周期制定，缺故障预测模型。

专业人才稀缺

既懂运维又懂数据分析的复合型人才少，企业难自主开发预测性维护算法。

Part 3  预测性维保核心技术

预测性维保的核心价值，在于通过实时捕捉设备运行状态、深度挖掘数据价值，精准预判潜在故障风险，最终在故障发生前锁定最佳维护时机——既能避免 “过早维护” 造成的资源浪费，又能杜绝 “过晚维护” 导致的停机损失，实现维护成本与设备可用性的最优平衡。

要让这一模式落地，离不开一些关键技术的协同支撑，具体如下：

Part 4  预测性维保解决方案

智慧物联系统：兼容多种工业协议实现设备互联，支持边缘计算预处理数据，可视化看板实时监控设备状态，异常时自动推送告警。

制程统计分析系统：通过 SPC 控制图监控关键参数，基于历史数据预测设备劣化趋势，分析参数间关联。

AI 智能分析模块：通过机器学习识别电机不平衡、齿轮磨损等故障模式。

预测性维保能降低维护成本、提升设备可用性、优化资产管理。实践显示，采用相关方案后，企业非计划停机时间减少 30%-50%，维护成本降低 20%-40%，设备综合效率提升 10%-20%。

未来随技术进步，预测性维保将更精准普及，为制造企业创造更大价值。