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所謂預測性維護是指根據與機器或零件狀況相關的數據，提前預測機器或零件上可能出現的故障並及時採取措施避免故障發生。它可以通過數據收集和分析來實現，以此來分析機器的狀況、預測可能出現的故障並規劃維護時間。

所謂工業4.0是指通過機器聯網和數據分析技術來提高機器的可用性，從而提高生產效率。為此，通過評估過程和機器數據來前瞻性地管理零件維護的預測性維護系統必不可少。

從長遠來看，生產設備意外停機會導致成本損失，並大大削減您的利潤。可以肯定的是，機器和設備故障會給工業企業造成巨大損失。與例行、間隔性或定期的預防性維護相比，預測性維護讓企業只在必要時才進行維護，因此能節省成本。

首先，你需要各種傳感器來記錄與機器功能相關的數據，比如速度、溫度、噪音水平、軸承振動或能耗等。然後，你需要結合使用實時數據分析技術和數據庫，來對傳感器數據進行解釋和評估。如果以上全都部署到位，那麼你就能實現對機器的預測性維護。

不是的；預測性維護不僅適用於製造業或與之相關的MRO領域（即維護、維修和運營），它可以用於幾乎所有的移動工業領域，比如航空航太、車輛或軌道等。除此之外，對於頻繁使用相同類型的機器或想在出售的機器而非自己的生產中使用預測性維護的企業來說，預測性維護都可以帶來很大價值。

• 機器的停機時間更少，系統可用性更高
• 顯著延長設備和機器的使用壽命
• 優化維護人員的部署
• 更好地規劃維護工作
• 機器性能和生產率更高

► 實踐中有哪些預測性維護的例子？

實際上，對於會因故障而導致巨大直接或間接損失的機器來說，預測性維護意義重大。現代機器通常都已經配備了必要的測量傳感器，較老的機器可以通過改裝來實現。具體實例如下：

• 通過測量系統振動獲取關於失衡、軸承初步損壞等的資訊。
• 通過測量系統溫度獲取關於軸承損壞或冷卻故障的資訊。
• 通過測量泵、馬達等的能耗來判斷驅動器、聯軸器等是否運行緩慢。
• 通過測量數據電纜的傳輸特性來預測零件的剩餘使用壽命。
• 使用力或負載傳感器來監測零件的當前利用率。

► 預測性維護系統最適用於哪些產業及哪些行業？

預測性維護主要適用於系統、機器或零件故障會帶來重大事故和損失的產業，比如：

• 航空：航空公司在機器中安裝傳感器來提醒他們及時更換易磨損零零件（如渦輪機或泵），以避免機器意外停機。
• 汽車：汽車公司運營著全球最大的一些機器人團隊，對生產的準時性要求很高，且供應鏈緊密集成。因此，生產中一旦出現任何問題，如機器意外停機等，都可能導致整個供應鏈中斷。
• 風力渦輪機：現在，對風力渦輪機進行振動分析幾乎已經能完全避免故障。
• 港口：在港口上，起重機一旦故障就會導致船舶的等待時間變長，港口吞吐量減少。

• 被動維護策略/基於損壞的維護策略
• 預防性維護策略
• 預測性維護策略

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