智能制造預測性維護系統
通過物聯網 (IoT)、云計算、數據分析和機器學習相結合的制造企業預測性維護系統，將連接到設備以及監視設備生成的數據，通過預測將導致發生潛在問題或故障的可能性降低，從而實現生產效率的大大提升。
《中國制造2025》戰略任務和重點提到：
加強互聯網基礎設施建設，故障診斷軟件和相關工具、傳感和通信系統協議，實現人、設備與產品的實時聯通、精確識別、有效交互與智能控制。
建立在預測性維護基礎上的設備管理是企業管理體系中重要的組成部分，是提高產品產出、發揮裝備優勢、降低維修成本的關鍵所在。隨著企業競爭越趨激烈，完善設備管理體系，轉變設備維修組織模式，保障設備平穩高效運行，成為公司設備管理工作的重中之重。
傳統的制造企業從已知故障頻率、歷史性能、模擬和統計建模。 預防性維護策略優勢在于增加運行效率、減少設備故障次數并可對維護進行計劃。 從而實現設備及人員的降本增效。
工業互聯網預測性維護可以從以下幾個方面進行：
數據分析：通過對設備數據的分析，可以預測出設備的故障情況，并采取預防措施。模型建立：通過對歷史數據的分析，可以建立故障預測模型，進行故障預測。
設備監測：通過對設備的實時監測，可以快速發現故障并采取維護措施。
預警機制：通過實時監測和數據分析，可以設置預警機制，提前發現故障。
設備數據采集通過工控機、傳感器完成。
在云端實現：數據庫管理、數據分析、機器學習、設備監測等。
構建預測性維護的電腦端和手機端軟件，可以考慮以下步驟：
需求分析：分析用戶需求，確定系統功能。系統設計：根據需求，設計系統架構和功能模塊。
開發實現：根據系統設計，開發系統代碼。
測試驗證