设备故障是制造业生产中断的主要诱因之一，传统的“事后维修”与“定期维护”模式，要么导致停机损失扩大，要么造成过度维护浪费。AI驱动的预测性维护通过实时监测设备运行数据、精准预测故障风险，实现“按需维护”，彻底改变了制造业设备管理的传统逻辑，成为提升生产稳定性、降低运营成本的关键举措。
预测性维护的核心在于通过数据洞察设备运行状态。制造业设备在运行过程中，会产生振动、温度、电流、声纹等大量数据，这些数据中蕴含着设备磨损、故障前兆等关键信息。AI系统通过部署在设备上的传感器实时采集这些数据，借助深度学习算法分析数据异常特征，从而精准识别设备的健康状态。例如在风电设备运维中，AI系统通过监测风机叶片的振动数据，可提前预测叶片裂纹等故障；在汽车工厂的焊接机器人运维中，通过分析机器人关节的温度与电流数据，能预判轴承磨损情况。
AI预测性维护大幅提升了设备管理效率与可靠性。舍弗勒集团应用AI技术对汽车轴承生产设备进行预测性维护，通过监测设备运行数据，提前预警设备故障，使设备停机时间减少40%，维护成本降低30%；某钢铁企业借助AI预测性维护系统，对高炉设备进行实时监测，成功将高炉大修周期延长20%，大幅提升了产能稳定性。与传统定期维护相比，预测性维护可避免过度维护导致的资源浪费，同时将故障停机损失降至最低，实现设备全生命周期价值最大化。
预测性维护正从单一设备监测向全厂设备协同运维升级。当前，越来越多的制造企业开始构建全厂级的预测性维护平台，通过整合所有生产设备的运行数据，实现设备间的协同监测与故障联动预警。例如当某台机床的主轴出现异常时，系统不仅会预警该机床的故障风险，还会分析其对上下游产线设备的影响，提前调整生产计划，减少连锁损失。上海电气电站汽轮机厂的数字孪生系统就整合了预测性维护功能，通过全厂设备数据的协同分析，实现了生产设备的智能化管理，大幅提升了生产连续性。
AI预测性维护的普及仍面临数据采集与算法适配难题。部分老旧设备缺乏数据采集接口，难以实现实时监测；不同类型设备的故障特征差异较大，导致算法泛化能力不足。对此，行业正通过技术创新寻求突破，例如开发加装式传感器，解决老旧设备的数据采集问题；采用迁移学习技术，提升算法在不同设备上的适配能力。随着技术的成熟与成本的降低，预测性维护将成为制造业设备管理的标配，为智能制造提供稳定的设备保障。
