导语
要点
- org/wiki/Predictive%20maintenance 采集时间: 2026-05-18 03:37 图片: https://www
- complote
原文URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive%20maintenance
图片: https://www.complote.com/api/uploads/news/images/3a9d32033ece43ebb776e018de269313.png
预测性维护（PdM）技术旨在帮助确定在役设备的状况，从而预估维护作业的最佳时机。相较于常规或基于时间的预防性维护，该方法能实现更高成本节约，因为仅在必要时才执行维护任务。因此，它被视为一种基于设备退化状态评估的状态维护模式。
预测性维护的核心优势在于：可灵活安排纠正性维护时间，并防止突发设备故障。通过监测设备状态数据，可更科学地规划维护工作（备件、人员等），将原本的"非计划停机"转化为更短、更少的"计划停机"，从而提升工厂可用率。其他潜在优势包括：延长设备寿命、提高工厂安全性、减少环境事故风险、优化备件管理。
与预防性维护不同，预测性维护基于设备实时状态数据（而非平均寿命统计值）来预测维护需求。机器学习方法被用于预测设备未来状态。
实施预测性维护的关键要素包括：数据采集与预处理、早期故障检测、故障诊断、剩余寿命预测、维护排程与资源优化。该技术已被视为提升生产力的核心驱动力之一，也是实现准时制生产的重要途径。