在当今工业4.0和智能制造的时代，设备维护方式正经历着从被动维修到预防性维护，再到预测性维保的革命性转变。

一、设备维保行业现状

目前，设备维保主要采用事后维修、定期预防性维护、预测性维护三种模式。

1、事后维修

设备故障后才进行维修，维修成本高，停机损失大。

适用于低价值、易更换的设备，但不适合关键生产设备。

2、定期预防性维护

按照固定周期进行维护，如每周检查、每月更换易损件等。

可能造成过度维护（维护频率过高）或维护不足（未及时发现隐患）。

3、预测性维护

基于设备实时运行数据，预测潜在故障并提前干预。

是目前最先进的维保方式，但需要物联网（IoT）、大数据分析和人工智能（AI）等技术支撑。

然而专业机构研究数据显示，大多数企业仍停留在事后维修或定期预防性维护阶段，导致突发故障多影响生产计划、维护成本高备件管理困难、设备状态难实时监控依赖人工巡检，以及缺乏数据分析能力无法精准预测故障等问题。

二、当前维保模式存在根源分析

1、数据采集不全面

传统设备缺乏传感器，无法实时监测运行状态。

数据采集方式单一，仅记录如温度、压力等基本运行参数，缺乏振动、电流等关键数据。

2、数据分析能力弱

企业依赖人工经验判断设备状态，缺乏科学的数据分析手段。

传统SCADA系统仅提供数据存储，不具备智能分析能力。

3、决策依据不足

维护计划依赖固定周期，而非设备实际状态。

缺乏故障预测模型，无法提前预警潜在问题。

4、系统集成度低

设备数据分散在不同系统，如MES、ERP、SCADA等，形成数据孤岛。

缺乏统一的数据平台，难以实现综合分析。

5、专业人才缺乏

既懂设备运维又懂数据分析的复合型人才稀缺。

企业缺乏AI建模能力，难以自主开发预测性维护算法。

三、预测性维保核心技术

预测性维保通过实时监控设备状态和数据分析，能够准确预测设备可能出现的故障，从而在最合适的时机进行维护，大幅降低停机时间和维护成本。要实现预测性维保，需要以下关键技术：

四、摩尔元数预测性维保解决方案

摩尔元数基于MoreDev低代码开发平台，融合WisIOT智慧物联系统、WisSPC制程统计分析系统、Wis3D数字孪生系统、摩小帅-AI等工具，提供完整的预测性维保解决方案。

1、WisIOT智慧物联系统：全面数据采集

设备互联：支持Modbus、OPC UA、MQTT等140+多种工业协议，兼容各类设备，通过配置式实现与设备端的互联互通。

边缘计算：支持自定义边缘计算规则，算法，在设备端进行数据预处理，降低云端计算压力。

实时监控：可视化看板展示设备运行状态，支持PC/手机/平板等多终端访问。

智能告警：提供预警平台，支持自定义预警配置。设置动态阈值，异常情况自动推送告警（短信/邮件/企业微信）。

2、WisSPC制程统计分析系统：智能分析

SPC控制图：监控如温度、振动等关键参数是否超出控制限。

趋势预测：基于历史数据预测设备劣化趋势。

相关性分析：发现不同参数间的关联，如电流升高可能预示轴承磨损。

3、摩小帅-AI：智能学习分析

AI故障诊断：通过摩小帅进行机器学习识别故障模式，如电机不平衡、齿轮磨损。

4、预测性维保实施步骤

预测性维保作为设备维护的未来趋势，通过显著降低维护成本、提升设备可用性及优化资产全生命周期管理，为企业创造多维价值。诸如采用摩尔元数MoreDev平台低代码开发后，企业非计划停机时间减少30%-50%，维护成本降低20%-40%，设备综合效率提升10%-20%，平均故障间隔时间显著延长。相信未来，随着技术的不断进步，预测性维保将变得更加精准和普及，为制造企业创造更大的价值。