预测性维修立足于发现设备故障隐患及缺陷，属于主动维修，由于是在停机发生以前，提前实施诊断，在设备运行条件下发现其内外部缺陷和隐患，诊断分析准确度是影响预测性维修实施的关键因素。预测性维修方法与工具如图5-8所示。GE航空发动机的预测性维修诊断准确率目前来说，水平可以达到70%左右，GE推进工业互联网，期望其准确率达到99.99%的水平。

图5-8 预测性维修方法与工具

我国在装备设计、制造及使用过程中，预测性维修的方法和手段应用一直以来处于普及率较低的状态，与装备设计、制造和服务体系不完善有关，从现有装备上来说，与预测性维修手段应用不普及也有关。

传统维修管理中进行预测性维修时，发现问题的方式是巡检或点检，多是凭经验，借助五感或简单的工具辅助，制定和执行点检表，由于受技能限制和缺乏现代工具辅助，发现缺陷和隐患的能力偏弱，导致其执行效果并不理想。许多企业的点检，尤其是专业点检形同虚设。

由于缺乏发现和解决隐患和缺陷的能力和工具，设备长期带病运行，直至缺陷和隐患被扩大，形成事后维修，造成企业设备不安全运行、维修费用增加、停机导致可用度降低，影响其有效产出。从停机时和故障机理分析，企业要降低维修费用、提高有效产出，必定要强化预测性维修通道建设的数量和质量，提高预测性维修诊断的准确性。其方法包括：(www.daowen.com)

1）引入红外成像、油液分析、振动分析等通用型的相关监测仪器，通过直观和数据量化、反映其设备劣化状态，减少经验和感觉带来的不准确。

2）对于装备复杂、设备密集型、集团化的企业，由于点检的点位较多，诊断技能掌握人员较少，建议使用点检系统，将监测数据通过联网分级传递到企业集中控制室或远程传递到外部专家系统，以便开展分级诊断，提高预测性维修诊断的准确性，这属于预测性维修集成解决方案如图5-9所示。

图5-9 预测性维修集成解决方案^[5]

3）预测性维修准确性的提高，工具是起辅助性的作用，诊断分析的技术人才培养才是核心。从停机时间来分析，在运行条件下的诊断，不仅仅需要判定设备是否合格，更需要知道具体的缺陷是什么，其结果预测得越准确，涉及预测性的深度维修才能做得越彻底。现代预测性维修手段，是指在监测条件下的数据结论，结合设备原理、故障机理，得出的隐患和缺陷判定结论。相应的解决方案，通过内部诊断分析师技能培训和委托外部机构实施诊断分析来获得。