工业设备预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）是一种先进的维护策略，它通过实时状态监测和数据分析，精确预测设备可能发生故障的时间点和类型，从而能够在故障发生前，在最合适的时间进行有针对性的维护。
与传统的事后维修（故障后才修）和预防性维护（定期定点修）相比，PdM 实现了从“被动”和“定时”到“按需”和“精准”的维护模式转变，极大提升了设备整体效率和企业效益。
1. PdM的工作原理与流程
预测性维护的核心在于“感知”和“预测”的智能化。
? 关键技术要素
环节核心技术典型应用传感器感知与数据采集工业物联网 (IoT)、边缘计算、高速数据传输。振动传感器（旋转设备）、温度传感器（热成像）、声学传感器、电流/电压传感器、油液分析仪。数据处理与分析大数据平台、时序数据库、边缘计算。对海量、高频的传感器原始数据进行实时清洗、降噪和特征工程。智能预测与诊断机器学习 (ML)、深度学习、AI 算法建模。识别与故障相关的异常模式和趋势，预测剩余使用寿命 (RUL)。决策与执行维护管理系统 (CMMS/EAM)、高级排产系统 (APS)。接收故障预警，自动生成维护工单，并与生产计划集成优化。
? 流程步骤
数据采集： 通过 IoT传感器和设备 PLC，实时、连续地采集关键运行数据（如轴承的振动谱、电机的温度趋势）。
数据传输与存储： 数据传输至边缘侧或云端平台进行集中存储和管理。
异常检测（诊断）：AI 模型实时比对当前数据与“健康基线”或历史正常模式，识别出细微的异常（Anomaly）或模式变化。
趋势预测（预测）：ML 算法基于历史故障数据和设备退化模型，预测当前异常趋势发展到故障阈值所需的时间（RUL）。
预警与决策： 在设备发生故障的提前期（如提前 1-2 周）发出预警，并自动触发维护工单，安排备件和维护人员。
#智能制造
与传统的事后维修（故障后才修）和预防性维护（定期定点修）相比，PdM 实现了从“被动”和“定时”到“按需”和“精准”的维护模式转变，极大提升了设备整体效率和企业效益。
1. PdM的工作原理与流程
预测性维护的核心在于“感知”和“预测”的智能化。
? 关键技术要素
环节核心技术典型应用传感器感知与数据采集工业物联网 (IoT)、边缘计算、高速数据传输。振动传感器（旋转设备）、温度传感器（热成像）、声学传感器、电流/电压传感器、油液分析仪。数据处理与分析大数据平台、时序数据库、边缘计算。对海量、高频的传感器原始数据进行实时清洗、降噪和特征工程。智能预测与诊断机器学习 (ML)、深度学习、AI 算法建模。识别与故障相关的异常模式和趋势，预测剩余使用寿命 (RUL)。决策与执行维护管理系统 (CMMS/EAM)、高级排产系统 (APS)。接收故障预警，自动生成维护工单，并与生产计划集成优化。
? 流程步骤
数据采集： 通过 IoT传感器和设备 PLC，实时、连续地采集关键运行数据（如轴承的振动谱、电机的温度趋势）。
数据传输与存储： 数据传输至边缘侧或云端平台进行集中存储和管理。
异常检测（诊断）：AI 模型实时比对当前数据与“健康基线”或历史正常模式，识别出细微的异常（Anomaly）或模式变化。
趋势预测（预测）：ML 算法基于历史故障数据和设备退化模型，预测当前异常趋势发展到故障阈值所需的时间（RUL）。
预警与决策： 在设备发生故障的提前期（如提前 1-2 周）发出预警，并自动触发维护工单，安排备件和维护人员。
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