随着工业4.0模式的出现，制造业格局发生了改变，设备维护开始转变为真正可预测的功能。采用预测性维护方法是最大限度延长设备正常运行时间的关键，最终确保生产线一致的效率水平，设计工程师正在寻求数字解决方案以缩短机器停机时间。

例如基于状态监测的方法，在生产设备是安装传感器，每个传感器设置报警的上限和下限值，并根据操作说明和过去的经验来给管理者提示。这种方法可以让维护人员深入了解机器运行状况，知道何时更换重要机器的组件，从而避免整个机器故障。

数字预测维护解决方案是对实时数据的全面解释，有助于实施预期的管理措施，最终减少停机时间。因此，智能工厂不仅仅安装可以收集大数据的传感器，必须将数字化与云计算结合起来。

有了传感器，就能采集大量来自生产线的底层数据，但这些数据本来是散乱的。从本质上来说，数据需经过整理、分析等智能化处理才能真正变成有用的东西。所以，为了使来自传感器网络的数据变得有用，必须对其进行可视化、评估和处理。

目前，市场上已经有不少的平台可以做到数据收集、分析，例如通用电气的Predix、西门子的MindSphere、ABB的Ability、菲尼克斯电气的ProfiCloud、施耐德电气的EcoStruxure等等，这些工具可以轻松收集、处理和可视化制造工厂的相关数据.

在数据和分析处理过程中，基于日益强大的计算能力，算法和数学模型在幕后不断发挥作用，使得软件能够将大量的数据进行连接、分析、预测，以供工厂车间维护人员使用。此外，还可以通过机器学习的方法，加强对于数据的处理能力。

大数据的运用将让制造业保持最大的竞争力，传统制造业工厂实施工业4.0的最终目标是降低成本，并期望能够带来更高的产能和质量保证。工业4.0模式工厂的所有设备均是联网的，从而提供更好的控制和性能可见性。

预测性维护的本质是在最佳时间更换组件，基于广泛连接的工厂设备，实时监控生产设备的健康状态，最终保持生产线平稳有效的工作水平。预测性维护的优势是准确的故障查找和预测能力，通过结合专家人工监测、机器学习等来达到更高的准确性。

工业4.0模式下，预测性维护帮助工厂设备更高效地运行，以提供更好的一致化质量和产出水平，从而实现盈利能力和竞争力的最大化。而随着数据利用和可视化驱动软件的发展，未来工厂将变得更加智能化。