預測性維護有效減少機械設備故障率

工廠、製造廠逐漸邁向工業4.0時代，意味著資料數據科學日趨重要，廠內的設備與零件透過機器監測傳遞數據，藉以分析設備狀態是否良好並預測未來維護時間。透過預測性維護，有效降低設備維護停機成本，提升營運效率。

預測性維護

工業預測性維護是透過收集、分析數據，預測機器和軟體的維護需求。數據分析師會檢視機械設備產生的數據並辨別其狀態，以便準確預測何時需要對設備進行零件更換或維修保養。

製造廠一般也會密切監控機械狀況、資產的剩餘價值、表現和負載能力；準確預測機器、元件或零件何時可能發生故障、需要更換，避免突發狀況帶來更高的維修成本。

過去，工廠、製造商都會仰賴反應更強的模組。由於無法精準預測機器何時會故障或出現錯誤，唯一可行的方法是非必要，不做任何更換。但這類的事後維護容易直接損失機器設備，也對生產進度造成嚴重影響。

如今，創新的工業預測性維護意旨對機械設備零件進行嚴格監測，根據數據分析制定維護計畫，為企業、工廠節省時間、資源與成本。

有效減少停機時間

預測性維護已被全球工業、製造業大規模採用，透過收集、分析、診斷機械數據，工廠可以準確地根據機械狀態，提供預先處理和維護，保持最低成本，並讓設備性能處於最佳工作狀態，避免突然故障造成設備停機，影響生產效能。

提高生產力和營運效率

若機器無預警故障、停機，不僅對營業造成損失，也可能帶來嚴重的安全隱憂。傳統上，企業、工廠會定期或根據經驗法則進行設備維護，然而，這種方式卻無法深入了解設備實際狀態。有些設備可能尚未磨損到需要維護的程度，提前維護則導致人工和資源的浪費，反而影響生產力和營運效率。

因此，預測性維護是根據數據分析，診斷設備狀態、故障預測，將不必要的維護頻率最小化，並優化維護過程，提升效率。

延長設備使用壽命

監控機械產生的數據資料，方便工廠企業診斷設備問題，做出正確的判斷。維護方式中，「事後維護」是在設備已經出現問題才進行維護，嚴重可能造成停機或永久故障，損失極大。而傳統、固定週期的「預防性維護」則可能在設備尚未需要維護時進行維護，導致成本增加且影響生產進度。

隨著工業數位化的「預測性維護」是在設備有任何異常現象或症狀時，預測更準確的未來發展趨勢，以便維護人員作出預備應對措施；此種方式不僅延長設備的使用壽命，更能降低停機時間、維護成本，使設備保持最佳工作狀態。