随着工业技术的快速发展，越来越多的企业转向预测性维护（PdM），这是一种高效、智能的维护方法。预测性维护不再是未来的趋势，它正逐渐成为现代工业维护的主流。根据美国市场分析机构Market Research Future的预测，全球预测性维护应用市场的年复合增长率将超过25%，到2025年将达到230亿美元。这似乎是一个快速增长的应用领域。那么，为什么预测性维护将会称为工业物联网的趋势呢？

什么是“预测性维护”

从以上的定义中，我们可以提取几个关键词：“基于状态监测”、“了解设备状况和趋势”、 “必要时维护”，从而得出以下关于“预测性维护”的定义：

基于对设备运行状态的监测，了解设备的健康状况和趋势，从而实现只在必要时对设备进行维护。

为什么要进行“预测性维护”

传统的维护方式是以时间或次数为依据的“计划性维护”，这种方式具有一定的局限性。由于机器的工作状态与周围环境、使用条件等因素有关，因此设备的实际使用寿命往往与计划寿命存在较大的差异。“计划性维护”可能会造成维护时间和成本的浪费，而对于一些潜在的故障却无法提前进行预防。

而“预测性维护”（Predictive Maintenance）是基于设备的实际运行状况，确定何时对设备进行维护的模式，其对于降低总体设备维护成本有着显著的帮助。另外，由于对设备实施了运行状态和健康趋势的实时监测，通过预测性分析技术，也可以早期发现设备的故障征兆，在及时采取应对措施后，可以减少故障的发生和非计划停机。

相比之下，“预测性维护”则更加高效、智能和可靠。它通过实时监控设备的状态，分析数据，可以识别出设备在未来可能出现故障的迹象，从而提前进行维护和修理，避免了设备损坏造成的停机时间和维修成本。这种方式不仅可以避免机器因长时间运行而产生的故障，还可以使企业在维护过程中更加精准地制定计划，减少维护成本和时间。

“预测性维护“”在工业物联网中是一个具备发展潜力的市场，根据loT Analytics发出的报告，2016-2022年预测性维护的复合年均增长率CAGR为39%，到2022年总体支出将达到10.96亿美元。预测性维护用于优化生产操作，将会带来20-30%的效率增益，而且开展一项工业预测性维护计划可带来投资回报10倍、维护成本降低25%-30%、故障消除70%-75%、停产时间缩短35%-45%、产量增加20%-25%的节约。

“预测性维护”根据组件可以分为硬件、解决方案和服务，预测性维护服务主要包含咨询、维护、支持和系统集成。根据监测方式可以分为超声波监测、振动监测、红外热成像、电流监测、温度监测和油液分析等，其中振动监测是主要的设备预测性维护方式，能在不拆卸设备的情况下判断设备早期故障并确定故障部位。

通过数据分析统计，目前工厂的故障主要由机械类、控制类、程序类、通讯类等类型组成，其中机械类故障是占比最多的一种，因为设备在运动过程中会对各个部件产生不同的作用力，随着时间的增加，就会产生各种不同的机械故障，比如轴承磨损、松动、共振动机械类故障。

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