设备制造商通常面临保持机械以及在有效工作条件下的其他资产的挑战，同时还降低了维护成本和基于时间的维修成本。
考虑到产品和服务的积极上市时间，在发生之前确定其可能的缺陷或失败的原因变得越来越重要。诸如物联网，大数据分析和云之类的新兴技术正在实现工业设备，并且装配机器人可以将其当前状态传达给集中式服务器，从而使对故障的检测更加容易，更实用，更直接。
通过主动确定潜在问题，公司可以更有效地部署其维护服务并不断提高设备的时间。有助于预测故障或失败的关键功能通常埋在结构化数据中，例如生产年份，制造，模型，保修细节以及其他非结构化数据。后者包括但不限于数百万日志条目，传感器，错误通知，压力，电流，电压，里程表读数和发动机电动扭矩刺激性规格的信息。
通过使用高级数据分析，从此类来源得出的信息可以转变为有意义且可行的见解，以积极地维护资产，以防止导致资产停机时间或事故的事件，监视资产行为，并调整其峰值绩效水平。预测维护是一个科学的程序，可以预测功能设备失败甚至偏离正常行为，以便在发生故障之前安排其维护和维修。
预防性维护模型的基本体系结构是相当统一的，无论其最终应用如何。分析通常位于许多IT平台上，但是系统地可以将这些层描述为：
- 数据采集通过嵌入合适的传感器和操作日志文件。
- 数据转换 - 机器学习模型的原始数据的转换
- 条件监控 - 根据资产的操作限制提供警报
- 资产健康评估 - 如果资产的健康已经开始下降，则基于趋势分析的诊断记录生成诊断记录
- 预后学 - 通过机器学习模型对故障的预测并估算剩余生命
- 决策支持系统 - 最佳行动的要求
- 人界面层 - 将所有信息以易于理解的形式访问
失败型分类，故障诊断，失败预测以及相关维护动作的建议都是预测维护方法的所有部分。
随着工业客户越来越意识到维护成本的不断增长和由于机械的意外故障而导致的停机时间，预测性维护解决方案正在受到关注。较大的玩家已经使用了这种方法已有十多年了。如今，该技术已经成熟且模块化，因此制造业中的中小型公司也可以通过保持其维修成本较低并满足新运营的初始运营成本来获得其优势。爱游戏捕鱼游戏
尽管它显然比纠正性维护提供了更多的业务利益，但预测性维护也比预防维护领先，但维护工作是按预设时间间隔安排的，旨在减少失败的可能性或资产功能的退化。
除了控制维修成本的优势外，避免了恢复故障的保修成本，减少计划外的停机时间并消除故障原因，预测性维护还采用了非侵入性测试技术来评估和计算资产绩效趋势。所使用的方法可以是热力学，声学，振动分析和红外分析。
大数据，机器之间的通信和云技术的持续发展为研究工业资产发出的信息创造了新的可能性。由于传感器，执行器和其他控制参数的输入，实时监视是可行的。利益相关者需要的是一个可银行分析和工程服务伙伴，他们可以帮助他们利用数据科学不仅预测胚胎资产失败，而且可以及时消除它们并采取行动。
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