预测性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）是一种先进的维护策略。它通过收集设备运行数据，利用数据分析和建模技术，识别出设备的潜在故障或性能下降趋势，从而提前进行维护操作，以避免设备故障导致的生产中断或安全事故。预测性维护通常关注设备的某一特定部分或系统，并对其进行有针对性的监测和诊断，侧重于设备的故障预测和预防性维护，并实现运维成本最优。因此，与事后维修、周期性预防维护、基于状态的维护相比，预测性维护可以最大限度地减少意外停机时间，延长设备寿命，并降低维护成本。
近年来，随着传感器、人工智能、工业工业软件和物联网、工程领域专家知识以及统计学等多个学科的复杂技术，预测性维护的推进不仅需要企业具备高水平的技术能力和综合性的跨领域技术人才，也需要一套系统化的落地实施方法论。
与众多以数据驱动为核心的技术类似，预测性维护的推进主要涵盖需求定义、模型开发及部署上线等关键环节（如下图）。本文将结合预测性维护系统的建立过程，总结预测性维护落地实施的七大策略，以期为企业提供启示与借鉴。
ERP、MES等）的无缝对接，是确保数据一致性和流程协同的关键。
6、避免将预测准确率作为项目成败的唯一标准
预测性维护是一种面向维护活动的策略设计，核心在于将预测结果作为整个维修维护活动的输入或参考，实现对整个维护策略或流程的优化。从这个层面来看，预测性维护的价值不仅仅在于其技术实现，更在于它对整个企业维护经营活动的积极影响。因此，将准确率作为预测性维护项目成败的唯一指标是有局限性的。
另外，预测性维护价值链路较长且复杂，涉及数据收集、模型训练、维护策略制定等多个环节，不同于数据来源稳定、工作目标单一的应用场景，比如视觉检测，主要关注合格率，
可以将准确性作为关键衡量指标。建议企业在追求模型准确性的同时，从多角度更全面地评估预测性维护项目的成效。包括：项目实施后设备故障率的降低程度、维护成本的节约情况、生产效率的提升程度等指标；模型的稳定性、可靠性、易用性、可解释性等。
7、加强与AI技术的整合与应用
AI技术的快速发展，为实现更加准确和高效的预测性护提供了全新的可能性。AI技术具有强大的数据处理、模式识别和学习能力，能够为预测性维护提供强大的技术支持。
数据采集与处理：AI可以根据不同的需求和场景，制定并优化采集策略，包括传感器的布置，在保证经济性的同时，采集到所需要的数据；数据采集测点优化，如优化传感器和监控设备的布置和数量；识别和纠正数据中的错误、重复和异常值，提高数据的质量。
特征提取：AI辅助的特征工程可以帮助提取关键特征和选择最优性能参数，剔除冗余信息；通过机器学习算法可自动发现隐藏的模式和关联。
模型训练与验证：基于不同的场景应用，AI使用机器学习算法，如回归分析、决策树、支持向量机、随机森林和深度学习等来训练模型。通过交叉验证等技术，AI可以评估模型的稳健性和准确性。模型上线后，AI可通过迁移学习、贝叶斯优化等方法支持模型的持续迭代更新。
决策支持：强化学习可以根据预测结果，帮助制定维护策略，指导现场的运营活动；大模型还可以帮助工程师生成典型的点巡检运维SOP（标准操作程序）。
总之，技术终究只是实现目标的工具，推进预测性维护的关键在于如何设定更清晰的改善目标，如何与企业现有的维护运营体系融合，如何推动组织文化的转变，实现企业运维模式的全面革新和升级。在这一过程中，专业知识和实践经验的积累也至关重要。为了帮助企业和工程师们更好地掌握智能运维的最新理念和技术，e-works特别推出了“智能运维与设备健康管理高级研修班”。