本文介绍了预测性维护作为设备维护领域的一种数据驱动策略，通过实时数据分析和条件监控，提前发现并解决设备问题，提高生产效率，降低维护成本。PreMaint工具在振动、温度和功耗监测方面发挥关键作用，助力企业实现设备维护的智能化转型。
在设备维护领域，预测性维护成为一项利用先进技术和巧妙工具的数据驱动战略。这一战略通过条件监控和数据分析，以主动维护的方式识别潜在的设备缺陷，避免问题升级。高效使用PreMaint预测性维护工具可不仅节省时间和成本，更显著提升生产效率。
与传统的基于时间的维护策略（如预防性维护）不同，预测性维护是一种不依赖于时间的主动方法。它利用设备自身的数据来确定何时需要进行维护。
图.设备维护（全景网）
预测性维护的核心在于数据收集。通过传感器和智能物联网设备追踪资产的功耗、温度和振动，这些数据随着时间的推移构建了设备的详细轮廓。
接下来，分析软件将实时数据与最佳性能指标的基线进行比较。当实时数据超出正常运行的阈值时，这通常是问题的最初迹象。此时，您的维护团队将收到一条警报，告诉他们需要注意该资产。
图.设备异常报警（PreMaint）
预测性维护使您能够时刻对资产进行监视。这让您能够在问题刚出现时“看到”问题，从而可以在不必要的检查和调整上节省时间和金钱。了解更多有关预测性维护的好处。
预测性维护工具的关键作用
预测性维护工具的价值在于为您的设备的各
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