预测性维护是一种基于设备状态和运行数据的维护策略。其核心理念是在设备运行时通过定期或连续的状态监测和故障诊断，来预测设备未来的发展趋势。预测性维护可以提前发现潜在故障和异常，从而预测设备可能出现的故障模式，并在故障发生之前制定相应的维修计划。这使得维护团队能够有针对性地规划维护工作，减少停机时间，并避免因突发故障导致的生产中断。预测性维护通过使用高级传感器技术、数据分析和人工智能等先进技术，实现对设备状态的实时监测和分析，提供了一种高效精确的设备管理方法。

预防性维护是一种基于时间或使用寿命的计划性维护策略。它是根据设备的平均使用寿命或固定时间间隔，定期进行维护和检修。预防性维护主要是为了预防设备达到故障状态而进行维护，以保持设备在预定寿命内的性能和可靠性。尽管预防性维护可以一定程度上避免一些潜在故障，但它在维护时机上并不具备个性化和针对性，因此有时可能会导致过度维修或忽略实际需要维护的部件。预防性维护常常被用于对那些设备的寿命曲线较为平缓、故障发生率相对稳定的情况下。

预防性维护的优缺点：

优点：

延长寿命：通过定期维护，可以有效地延长设备的使用寿命，减缓设备老化和损耗的速度。

降低故障率：预防性维护能够及时发现并修复潜在问题，从而减少设备故障的可能性。

降低维护成本：预防性维护通常比事后维护的成本低，因为在预先计划的时间内进行维护，避免了紧急情况下的高额费用。

缺点：

可能过度维护：在某些情况下，预防性维护可能会过度进行，导致资源浪费。如果设备并不需要频繁的维护，定期维护可能会显得多余。

停机时间较长：预防性维护通常需要设备停机，这可能影响生产和运营。

预测性维护的优缺点：

优点：

最小化停机时间：通过提前预测设备可能发生的故障，可以在故障严重之前采取维护措施，最小化停机时间。

最大程度降低维护成本：通过精确的预测，可以避免不必要的维护，降低了维护成本。

提高设备可用性：预测性维护可以显著提高设备的可用性和生产效率。

缺点：

高技术要求：实施预测性维护需要先进的传感器技术和数据分析能力，这可能需要较高的技术投入。

设备兼容性：并非所有设备都能够轻松地集成先进的监测系统，这可能限制预测性维护的适用范围。

《中国制造2025》提出“加快开展物联网技术研发和应用示范，培育智能监测、远程诊断管理、全产业链追溯等工业互联网新应用。实施工业云及工业大数据创新应用试点，建设一批高质量的工业云服务和工业大数据平台”。2025计划中提到的智能监测、远程诊断与工业云和工业大数据平台的深度融合指明了智能（预知性预测性预见性）维护领域的最新发展方向。随着智能制造、物联网、数字孪生等新技术的普及，为预测性维护的实施奠定了良好的基础优势，预测性维护是未来设备运维的主要模式。