现代工业设备与生产过程紧密相连，设备一旦发生故障，轻则影响生产效率，重则导致系统停机、生产中断，带来重大经济损失，甚至会出现恶性生产事故，危及企业人员生命财产安全，造成严重后果。

传统的设备维护模式为定期维护或事后维护，无法预知设备状态，对设备的维护存在盲目性、滞后性，已无法满足现代企业对设备管理的要求。为解决这一问题，一种先进的设备维护策略——设备预测性维护应运而生。

设备预测性维护是一种以状态监测与故障诊断技术为基础、以设备实际状况为依据、根据生产需要制定出预知性维修计划的维修体制，它通过监测设备的运行状况和性能指标，预测设备出现故障的可能性，并提前采取相应的维修和保养措施。

相比于传统的设备运维模式，预测性维护能及时发现故障迹象，给予设备运维人员充足的时间安排资源和进行必要的维修工作，最大程度地降低意外停机风险，节省设备运维成本。

具体优势如下：

通过实时数据监测，预测性维护能够识别出异常行为或指标，从而预测设备可能发生故障的时间。这使得维护团队能够提前采取措施，避免计划外停机和生产中断，最大限度地减少生产损失。

传统的维护策略往往基于固定的维护计划，最大的问题在于，维护时间无法完全科学合理，存在过度维保和维保不足的情况，而且检修量大，耗时耗费。预测性维护则能够根据实际设备状态和预测模型的结果，仅在需要时进行维护，可以达到需要维修才维修，需要停车才停车，需要换件才换件的目的。

依据设备状态监测，提前预测故障，维护团队可以计划维修工作，在便利的时间安排维修；并确保在需要时有足够的人力、零件和材料，减少维修和备件的消耗；同时避免由于资源不足而延迟维修，进一步减少停机时间，提高设备的可用性和生产效率。

通过智能监测与诊断平台，实现对设备的远程监测、无人化点检和少人化现场作业。在动火作业、高处作业等危险作业场景中，可以显著降低人员为频繁巡检设备而反复进入危险作业环境导致的事故风险，同时帮助企业建立起设备运维相关的数据库，助力企业提升整体运营管理效率。