近年来，“预测性维护”这一概念被频频提及，工业互联网时代工业制造设备变得更加高效与智能，但却给设备本身的维护工作带来不小的挑战，而维护不善的后果轻则影响工厂生产效率，重则造成巨大的损失。

传统维护模式中的故障后维护或定期维护会影响生产效率与产品质量，大幅提高了制造商的成本。随着物联网、大数据、云计算、人工智能与传感技术的成熟应用，预测性维护技术这一“杀手级”应用应运而生。

预测性维护的优势

对产线影响小：有别于智能制造需要对产线本身进行改造升级，预测性维护的硬件设备主要是协助建立设备与服务器的连接，不需要对产线或是生产工艺进行改变，对生产排程的整体影响小。

复制性高：在相同的设备上可以快速复制解决方案，且导入的设备越多产生的可利用数据就越多，对模型精准度的提升帮助更大。

预测性维护过程中，数据是关键，通过设备接口、IOT等方式获取和采集数据，并对收集上来的数据进行整理和分析，将其变成真正有价值的内容，这就必须对其进行可视化、评估和处理。

通过汇集设备状态、工艺过程、管理过程数据，实现设备之间的互联、系统与人员之间的互联，通过数据分析、智能模型识别和综合诊断机制，为检修提供准确的预警信息、状态判断结果和处理方案，形成状态监测、分析诊断、维护改善的良性循环，完成对设备运行生命周期全方位状态把握，并利用这些信息指导维修、支撑生产、提升效率。

以云维保Mbox设备听诊为例，将它安装在高价值生产设备上，利用云计算、大数据采集、物联网等技术，针对设备运行状态、运行环境进行全面监测，为工业企业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。

通过云维保工业互联网平台所记录的设备日常运行数据（巡检、维修、保养、配件更换与开关机时间和运行峰谷值等），由设备管理者可对设备全生命周期数据进行分析，研究，为企业的排产计划、设备的软硬件性能改良等提供数据支持，促进设备更新迭代，逐步提升生产效益。

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