其次再说如何实现。通过智能化、组态化、模块化的监控装置，比如感知设备智能传感器，振动、温度、油液、转速等，实现对设备、设施状态参数进行在线实时数据采集，然后通过算法模型，才能实现状态监测、故障诊断、离线分析、报警预警等功能；
设备预测性技术主要分为感知层、边缘层、平台层和应用层。为了适应不同的行业和应用领域，预测性维护解决方案将提供必要的高度抽象的组件和接口。这就要求开发一个预测性维护的平台或者一个完整的生态系统，其架构应该是模块化的，以便很容易地对传感、 状态监测与评估、诊断、预测等功能进行添加或强化。
西安因联信息科技是的设备预测性维护解决方案已经成功在水泥、煤炭、石化、钢铁等20多个行业得到验证，可进行搜索官网查询了解。
预测性维护，应该是根据设备的性质和资料，将清洁，注油，加电检查，换易损件，检定等都列上年度的时间节点计划，谁，什么时候做都定了，经过主管领带批准认可，就能实现了。
对于工厂来说，设备资产管理是重中之重，自1952年提出设备维护概念后，至今一共衍生出四种设备维护策略。
1、 故障维护（Corrective Maintenance，CM），也称之为事后维护，在设备故障后，恢复设备正常状态、功能的维护活动。这种维护发生在设备故障后，由于有故障带来的停机损失、对设备的不可逆损伤等诸多弊端，已逐渐被工厂遗弃。
2、 预防维护（Prevention Maintenance，PM），是在故障发生前，根据生产实际状态与设备维护的经验，制定定时、定周期地对设备进行点检、维护、保养，因此也称之为定时维护。这种维护方式可以减免发生故障后对企业和设备造成伤害的问题，但仍不能避免备件库投资过多、维护投入大于维护需求造成的成本浪费的问题。
3、 状态维护（Condition Based Maintenance，CBM），是通过检测设备的状态参数（例如：振动、温度等）变化，来识别出设备正在形成的设备故障，是一种通过状态检测技术的预测性维护策略。这种维护的方式是基于一个事实：大部分设备故障都不是瞬间产生，故障的发生往往需要一个过程，如果总结出这个过程的特征信息，便可以提前对设备进行检修，避免严重的后果。如下图设备性能曲线图所示，CBM通过检测发现P点，便可在F点前进行维修，避免了设备故障发生所造成的后果。CBM相对于前两种维护方式，维护成本低、又可以有效的对设备进行维护。
图1：设备性能曲线图
4、 预测性维护（Predictive Maintenance，PdM）是在CBM基础上发展而来的维护方式。当设备运行时，对设备进行周期性、连续性的状态检测和故障诊断活动，判断设备当前的运行状态，对设备将来的状态和发展趋势进行预测，预先制定预测性维护计划，确定设备应该进行维护的时间、内容、方式、方法、技术和物资。预测性维护的技术体系如下图所示。
图2：预测性维护技术体系
通过对几种设备维护策略的了解，预测性维护有预见性维护、维护工作量低、停机时间减少、设备寿命提高等优点，随着大数据、人工智能等支持性技术的发展，预测性维护技术也愈发的成熟，逐渐被各大工厂选择。
完整的预测性维护流程包括数据采集和处理、健康度预测、维护管理与执行这三大阶段阶段，如下图所示。
图3：预测性维护流程
数据采集和处理阶段通过物联网，将设备的特征数据进行采集、分类，为健康状态的预测提供数据基础。
健康度预测阶段需要先根据机理或数据建立出预测模型，将设备的特征数据输入到预测模型中，可以判断出设备的状态和未来的变化趋势，提前预测故障可能发生的趋势和未来设备的健康度，通常以百分比表示。
维护的执行和管理阶段是将健康度分析的结果与工厂设备执行管理进行结合，制定维护的策略，监控维护策略的执行，记录维护的实施过程，并通过维护管理数据的累加不断的迭代升级维护策略，为工厂节约更多的成本。
ZETA AIoT振动温度传感器可以收集、记录、预处理并安全地传输数据，并内置处理算法提供数据处理和分析。例如，温度的突然升高表明可能是设备问题，而小幅升高可能表示未来的可靠性问题。振动监控可以发现潜在的问题，例如错位或轴承故障，当振动分析显示旋转设备的谐波频率发生变化时，该传感器可以正确分析振动变化数据，得出故障类型并提供告警。
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