預測性維護系統(tǒng)，對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，預測設備可能出現(xiàn)的故障，提前采取應對措施。當前企業(yè)管理存在效率低下的問題，一旦設備出現(xiàn)故障會導致停機，后續(xù)維修成本高，預測性維護系統(tǒng)的應用可以避免停機，降低維修成本，從而增強設備可靠性、提高企業(yè)經(jīng)濟效益。
　　預測性維護系統(tǒng)基于傳感器、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、機器學習等技術(shù)，收集設備的各項數(shù)據(jù)，利用實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，提前感知異常信息，實現(xiàn)故障預測，為維護策略制定提供支持，并將信息進行存儲，可以形成報告導出。預測性維護系統(tǒng)的核心功能主要包括在線監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析與設備評估、故障預警三大塊。
　　預測性維護系統(tǒng)架構(gòu)主要包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)處理層、決策層。數(shù)據(jù)采集層主要依靠各類傳感器，例如振動傳感器、溫度傳感器、電流傳感器等，來獲取數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)傳輸層輸送到數(shù)據(jù)處理層，利用計算機進行數(shù)據(jù)分析，根據(jù)分析結(jié)果，決策層基于機器學習等技術(shù)進行故障預測。
　　預測性維護系統(tǒng)是實現(xiàn)智能制造的重要組成部分之一，可以廣泛應用在能源、礦業(yè)、冶金、石油、化工、電力、醫(yī)療、建材、軌道交通、物流運輸、航空航天等眾多領(lǐng)域，特別是在對設備運行穩(wěn)定性要求高的行業(yè)中，預測性維護系統(tǒng)應用重要性突出。例如在風力發(fā)電領(lǐng)域，利用預測性維護系統(tǒng)可以提前發(fā)現(xiàn)軸承潤滑問題，避免隱患變?yōu)槭鹿�，大幅降低齒輪箱故障概率，減少經(jīng)濟損失。
　　我國工業(yè)規(guī)模大，且正在由制造大國向制造強國方向轉(zhuǎn)變，預測性維護系統(tǒng)應用重要性日益突出。我國預測性維護系統(tǒng)相關(guān)標準正在不斷完善，2023年12月，國家標準GB/T 43555-2023《智能服務 預測性維護 算法測評方法》發(fā)布，對算法、測評流程、測試指標、評價、測評數(shù)據(jù)等作出要求。我國對預測性維護系統(tǒng)行業(yè)發(fā)展的鼓勵支持力度也在不斷加大，2024年2月，新版《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指導目錄（2024年本）》實施，鼓勵類項目科技服務業(yè)板塊，將預測性維護系統(tǒng)列入。
　　在海外市場中，預測性維護系統(tǒng)相關(guān)布局企業(yè)主要有瑞士ABB、美國IBM、德國SAP、德國Siemens等；在我國市場中，預測性維護系統(tǒng)相關(guān)布局企業(yè)主要有廣東中設智控科技股份有限公司、斯凱孚綠色智能科技（上海）有限公司、北京天澤智云科技有限公司、華為技術(shù)有限公司等。