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 預測性維護（PdM）旨在通過授權公司**程度地延長零件的使用壽命，同時避免計劃外的停機時間并**程度地減少計劃內的停機時間來打破這些折衷。隨著用于制造業的工業4.0的出現，公司能夠利用新技術來實時監視和深入了解其運營，從而將典型的制造工廠轉變為智能工廠。簡而言之，智能工廠就是配備了能夠使機器對機器（M2M）和機器對人（M2H）通信與分析和認知技術相結合的技術，從而使我們可以正確，及時地做出決策。

       油氣動設備預測性維護解決方案，就是建立基于大數據驅動的設備診斷模型。利用設備運行過程中的海量數據，訓練并建立高質量、自適應的設備診斷模塊，實現對設備健康狀態的實時判斷和分析，實現設備運行過程健康及風險精準判斷和快速決策。通過對離心式壓縮機組、往復式壓縮機組及離心泵等動設備的健康度評估模型、風險量化評估模型及運行風險預測模型，實現了動設備“健康度”的在線分析計算，對動設備的關鍵運行風險進行預測分析。

方案優勢：

節省物料成本（運營和MRO物料支出中的5-10%)；

降低存貨成本；

設備正常運行時間和可用性增加（10-20%)；

減少維護計劃時間（20-50%)；

降低了總體維護成本（5%至10%）；

改進的HS&E合規性；

減少花費在暴力信息提取和驗證上的時間；

花更多的時間在數據驅動的問題解決上；

與計劃，績效和責任制的明確聯系；

對數據和信息更有信心，從而擁有決策權。