预测性维护（Predictive Maintenance, PM）是指在设备故障前对其进行保养维修的一种预防性维护模式。其目的是通过对设备的状态监测和故障预测，以避免或减少设备故障和停机时间，从而提高设备的可靠性、可用性和可维修性，进而延长设备使用寿命。售后维修管理系统预测性维护作为一种新型的维修方式，已经越来越受到业界的重视，并被认为是一种未来维修模式。

预测性维护在国外已经有30多年的历史，在20世纪80年代末期开始应用于航空航天、国防等行业，并得到了迅速发展。目前国外已有大量成功案例应用于商业飞机、商用汽车以及商用船舶等。国内对预测性维护也进行了研究，但是由于预测性维护涉及到航空航天、国防、汽车以及船舶等行业的特殊需求，所以国内目前还没有一家真正成功实施预测性维护的企业。

根据笔者长期从事航空航天和国防装备领域的维修工作经验，结合我国当前开展预测性维护研究和应用的实际情况，提出开展预测性维护研究和应用需要关注以下几个方面：

1.需要进行大量的基础数据分析研究

预测性维护的基础数据主要包括：

（1）故障统计数据：包括故障发生的时间、故障类型、故障原因、故障部位、故障类型等。

（2）运行参数数据：包括设备的工作状态、运行环境温度、振动速度、运行时间等。

（3）状态监测数据：包括设备运行状态参数（如转速、温度等）、设备状态监测传感器（如振动传感器、温度传感器等）测量的参数。

以上基础数据是进行预测性维护研究和应用的基础，只有对这些基础数据进行深入分析，才能准确判断设备是否处于健康状态，并对其可能发生的故障类型进行分析和判断，进而为建立预测性维护模型提供可靠依据。而这些基础数据主要来自于设备的设计文档和工程手册中的相关信息。

2.需要对预测模型进行优化和完善

传统的预测性维护需要依靠历史数据对设备故障进行分析，建立故障概率模型。但是由于数据量的限制，往往需要采取多种方法联合建模，以提高预测模型的准确性和鲁棒性。另外，由于预测模型的建立过程是一个非线性过程，而且这种非线性过程往往是不确定的，这就需要采用多种方法进行建模和评估。例如：由于设备运行环境和性能参数的复杂性，单纯通过数据样本建立故障概率模型往往会遇到很大问题。因此，必须通过实验对模型进行优化和完善。

预测性维护技术在实际应用中还存在很多问题。例如：预测模型的精度还有待进一步提高；基于传统数据建立的故障概率模型只考虑了历史数据对设备状态的影响；由于设备故障一般具有不确定性，在对预测模型进行优化和完善时，还需要考虑更多因素；此外，还需要建立有效的售后维修管理系统以支持预测性维护技术的实施。

3.需要建立预测性维护实施的标准流程和规范

预测性维护的实施涉及到技术、设备、人员、组织和管理等多个方面，要想成功实施预测性维护，必须建立一个完整的预测性维护标准流程和规范。首先要制定详细的预测性维护实施计划，其次要建立符合预测性维护特点的组织机构和管理模式，同时也要建立适合企业自身情况的预测性维护流程。

在实施过程中，不仅要按照规定进行预防性维修工作，还要结合设备特点以及维修技术人员的经验来制定个性化的维修方案，使其更符合设备使用特性。同时在实施过程中还需要有详细的技术方案和故障分析报告，便于专家在故障发生之前发现问题、解决问题。另外还要建立符合企业实际情况的设备故障预警机制，对故障预警信息进行分级分类管理，以便于快速有效地排除故障。同时还要建立一套完整的售后维修管理系统预测性维护流程管理机制，使得企业能够有效地跟踪和监督预测性维护工作的执行情况。