预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）是一种 通过监控设备在正常运行中的性能和状态，来降低故障发生概率的维护方法。它也被称为基于状态的维护。预测性维护的核心在于利用数据分析和建模技术，识别出设备的潜在故障或性能下降趋势，从而提前进行维护操作，以避免设备故障导致的生产中断或安全事故。
预测性维护依赖于状态监测，即在设备运行过程中，持续监控机器的状态，以确保设备的最佳运行。这包括在线监测、定期监测和远程监测，通过诸如红外热成像、声学监测、振动分析和油品分析等技术手段来实现。
预测性维护的目标是通过预测设备故障可能发生的时间（基于特定因素），然后通过定期和纠正性维护来预防故障的发生。这种方法能够提前发现问题，有效降低维护成本，提高设备可靠性，延长设备使用寿命，最终实现更高效、更安全的生产。
与事后维修、周期性预防维护和基于状态的维护相比，预测性维护可以最大限度地减少意外停机时间，延长设备寿命，并降低维护成本。通过安装在工业设备上的传感器，实时监控设备的运行状态，预判故障可能发生的时间，如果存在故障隐患，将会自动触发报警或者维护命令，从而提高安全性。
总之，预测性维护是一种先进的维护策略，它利用数据驱动的方法，通过持续监测和分析设备状态，预测设备未来的发展趋势和可能的故障模式，从而预先制定维修计划，确保设备可靠运行并在潜在故障变得危险之前得到解决。