工業設備需要預測性維護。預測性維護是依靠數據、智能系統來替代人力來跟蹤和評估設備性能，發現并診斷設備的潛在故障，自動的預警并形成運維工單，從而在設備故障停機之前進行維護，避免故障發生，減少停機時間和成本，并保證設備的可靠性、耐久性和運行效率。

設備預測性維護需要大量的數據來監測設備運行狀態，例如振動、溫度、壓力等，這些數據通過分析利用可以用于維護決策，形成完善的運維流程。通過將PLC、儀器儀表、工業機器人、數控機床等設備接入數之能工業數據管理平臺，實現設備數據采集和在線管理，出現故障或是潛在風險就能生成運維工單，各級管理人員就能跟蹤獲取運維進度，及時管理控制，保證設備安全穩定運行。

用戶針對不同的設備設定不同的危險閾值，在采集到這部分數據時自動預警報警并生成運維工單，可以隨時跟蹤查詢故障設備、故障信息、運維進度等，建立設備全生命周期管理，實現設備開機運行、停機維護等一整個流程的信息交互，讓設備保持更健康的運行。

應用場景

1、流程工業是連續性、協同性十分高的生產工業，設備突發的故障停機可能帶來較大的生產損失，通過預測性維護合理安排維護時間、錯開生產時間，能夠保證生產不受干擾。

2、分布式設備制造商需要預測性維護來合理分配運維資源，依靠規范化的運維流程，企業可以評估各個地區設備的工作狀態，合理安排人員進行維護工作，提供優質完善的售后服務。

3、高精度、運行機理復雜的設備借助預測性維護實現數字化管理，設備運行機理不一定是現場工作人員會了解熟知的，通過簡單清晰的故障預警系統能夠有效防范生產事故風險。

審核編輯 黃宇