设备维护是许多行业（包括制造业）的***大成本中心之一。过去的维护程序通过确保对关键机械资产进行例行的保养来延长其正常运行时间和使用寿命，从而***大程度地减少了它们在***坏的时间崩溃，停产并给工单带来负面影响的机会完成率。 为什么现在预测性维护比以前容易？ 尽管预测性维护的概念并不是什么新事物，但是由于围绕传感器，数据存储和AI驱动的分析软件的技术进步，现在预测性维护变得更加容易和负担得起。这三项关键技术相结合，能够根据当前机器读数，历史性能指标和预期机器性能，以更高的准确性预测维护和服务需求。 航空业的强劲增长 大多数行业开始积极投资于其预测性维护计划，但是，引领行业的一个行业是航空业。根据全球***大的喷气发动机制造商之一通用电气（General Electric）的数据，在平均***内航班上，每个发动机收集的数据超过1TB。与正确的软件搭配使用时，可以对这些数据进行分析和存储，以备将来使用。 传感器的准确性和较低的数据存储成本使可预测的维护负担得起 重要的是要了解过去二十年来技术的发展速度。不仅我们的设备变得更加智能，而且访问高速互联网和云数据存储的成本使几乎每个企业都可以访问“大数据”。这与传感器技术的更高准确性和有效性相结合，意味着许多企业可以以非常低的开销投资于预测性维护解决方案。 但是，至关重要的是要了解预测性维护程序仅与其使用的历史数据一样好。延迟对预测性维护的投资会延长企业收集这些程序有效，具有竞争力并显示投资回报所需的关键任务数据所需的时间。