是指预测(并最终防止)机器故障的能力。见的预测性维护技术包括状态监控和机器学习。通过让
维护团队了解潜在问题，这种预测性维护技术有助于增加设备正常运行时间，降低维护成本，并提高资产性
能和寿命。传统上，维护团队依赖于被动维护和预防性维修让他们的设备保持运转。然而，这两种方法都有
局限性，会导致计划外停机和高成本。幸运的是，连通性、工业物联网(IIoT)和数据分析的进步使得预测性
维护技术不仅成为可能，而且变得负担得起，即使对于预算紧张的企业也是如此。
预测性维护，也称为PdM，是一种维护策略，包括持续监控指示机器健康状况的条件(如振动和温度)。目标是检测基线运行条件的变化，这可以在问题升级为故障和代价高昂的停机之前指出问题。市场上有许多预测性维护技术，所有这些技术都涉及实时持续监控机器状况，以快速发现问题。从振动监控任何预测性维护策略的关键部分是传感器，可实时捕捉机器的生命体征。然而，预测性维护并不止于数据收集。它还依赖于快速处理、分析和解释机器数据以及推动有意义的及时行动的能力。正确的软件解决方案可以将所有数据组织到一个中心位置，以便于访问和操作。软件可以分析资产数据，并将其与基线运行数据进
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