设备维护一般有三种模式：事后维护、预防性维护和预测性维护。事后维护通常是在设备产生故障后采取措施进行维护，是一种成本较大的维护方式。预防性维护属于事先维护，是一种基于时间、性能等条件，对设备进行定期维护，但更多是根据经验进行维护的方式。

无论是事后维护还是预防性维护，都需要较高的成本和时间投入，而预测性维护具有智能化、数据化等特点，可以有效降低维护成本、减少停机时间，主要通过对设备数据采集和故障评估来实现。

对此，数之能提供工业物联网数据采集平台，实现对工程机械的预测性维护。通过对工程机械运行种的温度、压力、液位、振动等数据采集和实时监测，并在异常时出发预警，能够帮助企业随时了解工程机械工作状态以及故障维护需求，将故障在苗头解决掉，保证设备安全稳定运行。

1、预测维护管理

预测性维护通过实时监测设备的运行状态，根据数据异常提前预测潜在故障，从而在设备发生故障前采取维护措施，同时也能生产设备报告与维护工单，帮助规范化管理，出现问题就能及时解决。

2、制定维护策略

针对不同的工程机械，需要采取不同的监测方法和技术，以确保设备运行状态的稳定。例如，对于发动机、液压系统等关键部件，可以通过油液分析、振动监测等方法来进行故障预测和维护。

3、降低生产损失

实施预测性维护需要投入相应的成本，包括传感器部署、数据分析软件等费用，帮助及时监测各种问题，从而借助远程手段或高效手段进行管理控制，从而降低生产损失与浪费，提高维护工作效率。

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