當生產設備發生故障時，造成的代價不僅僅是機器維修費用或者更換設備費用，更嚴重的則是生產線停產，生產線停產意味著企業每分鐘都在損失極大的代價，而定期維護可以避免計劃外的停機，降低故障發生風險，在提升設備維護成本的同時卻無法保證設備不會發生故障。
那麼如果機器能主動告訴你哪個部件需要更換？哪個部件可能會發生故障呢？
傳感器和物聯網、大數據等新型技術的發展實現了設備與人之間的無障礙溝通。預測性維護藉助於傳感器技術、通信技術等採集設備生產數據，通過對這些數據進行分析與處理，可以實現在事故發生前進行“故障預測“，並且能精準的定位到故障所在，並提供相應的解決方法。
舉一個最常見的例子：汽車年檢和保養。大家都知道，買車之後都要定期進行車檢和保養，但是這樣的措施也不能保證汽車能夠避開所有故障。現在部分汽車已經有了傳感器，能夠提醒駕駛員車輛狀態是否有誤，以減少意外發生率和車主損失。
對於製造業而言，生產設備製造過程複雜，設備價值高，一旦出現異常，損失巨大。為了應對突發的設備故障問題，公司還需要配件庫存，這些配件有的也許會不夠用，有的也許很久也用不上。對此情況，預測性維護系統會有極大的改善。
預測性維護最大的價值是基於剩餘使用壽命（RUL）的預測，在維護機會窗內選擇成本最低的維護策略和排程計劃，同時綜合考慮所有設備的維護需求，制定全局最優的維護方案。簡言之就是把不確定的信息確定化，併為客戶節約成本、提高效率。
扁擔工業雲平臺的預測性維護功能通過設備數據採集、解析、邊緣計算，將數據監測、故障診斷、預測維護和狀態決策融合為一體，提高客戶的核心競爭力。
主要功能：
數據採集：採集設備的運行狀態、參數，如：溫度、溼度、風力、壓力等；
邊緣計算：網絡邊緣分佈式極端，數據可進行本地預處理，提高實時性和安全性。設備實時監測，故障快速排除。
工業雲平臺：實時運行數據上傳雲平臺進行分析，提前預知設備的異常狀態，提前發現問題，解決問題，最小化設備停機概率。
可視化分析：通過多種表格、圖形數據展示設備運行數據，實現管理可視化和決策智能化。
預測性維護：將設備的運行數據實時採集並回傳，雲端數據中心利用大數據的分析與綜合決策，實現遠程管理及預測性維護，降低維護成本及故障率。
預測性維護為製造業帶來的優勢：
減少停機時間並提高生產率，提升產品質量和產品產量；
減少零件更換，充分利用現有設備，延長設備使用壽命;
降低安全隱患，減少設備突發故障造成的損失；
作為“工業4.0”的關鍵創新點之一，預測性維護能優化設備的維護時機，讓設備故障“未有形而除之”在實現更加高效維護的同時降低成本，具有廣闊的應用前景。
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