随着科学技术的不断发展，新一轮的科技与工业革命正悄然而至，大数据、机器学习、网络技术、信号传感技术、人工智能技术的逐步发展，正加快工业领域的融合升级。在这其中，设备的预测性维护正逐渐成为工业发展不可或缺的重要保障措施。

  那么什么是预测性维护呢。这不得不从维护技术开始说起，传统的维护技术即事后维护，是等待设备器械已出现故障后，再进行修理维护。但此时损失往往已经产生，甚至影响巨大。

  经过一代又一代运维人员的经验积累，维护技术逐渐从事后维护向预防性维护发展，这种维护是基于设备使用的时间、运转状态、性能等条件对设备器械进行定期的维护、维修、保养等，这种方式的维护对比传统手段，优点在于，可减少故障发生的几率，将风险损失降低，但此类维护方式需基于大量的维护经验与人才，而这类人才往往非常稀缺。

  现在，随着传感器技术的不断发展，维护技术现在已经进入到3.0的时代，也就是基于表征的预测性维护。传感器技术的日趋成熟，使得设备运行的诸多表征数据可以被实时采集并记录下来，这相当于将“运维经验”具象化，更加便于检索与传承。这种维护技术的优势在于极大地解决了运维人才稀缺的问题，让运维经验不在成为工业发展限制。

  维护技术的下一个阶段，是基于大数据算法，通过表征数据诊断可能存在问题的预测性维护，这正是明思为科技正在探索的阶段，其主要表现为，传感器实时监测设备运行状态，获取表征信息，核心算法实时处理分析这些信息，一旦发现数据异常，系统将自动生成可能导致异常数据的原因，并分析设备目前的生命周期，判断设备的剩余寿命，让运维人员可以有针对性的进行预防与排查，即节省了运维时间，又降低了故障风险，从而有效地保障了生产计划。

  随着近些年工业4.0、智能制造、工业互联网、人工智能等概念的兴起，预测性维护以其智能化、降低维护成本、增加生产运行时间，设备全生命周期管理优化等特点，已经被工业领域所期盼，制造企业纷纷开始接触预测性维护技术，以期有计划地降低设备故障风险，提升生产率、延长设备使用寿命，降低不良品率。