预测性维护系统，对收集到的数据进行分析，预测设备可能出现的故障，提前采取应对措施。当前企业管理存在效率低下的问题，一旦设备出现故障会导致停机，后续维修成本高，预测性维护系统的应用可以避免停机，降低维修成本，从而增强设备可靠性、提高企业经济效益。
　　预测性维护系统基于传感器、云计算、物联网、机器学习等技术，收集设备的各项数据，利用实时数据、历史数据进行数据分析，提前感知异常信息，实现故障预测，为维护策略制定提供支持，并将信息进行存储，可以形成报告导出。预测性维护系统的核心功能主要包括在线监控与数据采集、数据分析与设备评估、故障预警三大块。
　　预测性维护系统架构主要包括数据采集层、数据传输层、数据处理层、决策层。数据采集层主要依靠各类传感器，例如振动传感器、温度传感器、电流传感器等，来获取数据，这些数据通过数据传输层输送到数据处理层，利用计算机进行数据分析，根据分析结果，决策层基于机器学习等技术进行故障预测。
　　预测性维护系统是实现智能制造的重要组成部分之一，可以广泛应用在能源、矿业、冶金、石油、化工、电力、医疗、建材、轨道交通、物流运输、航空航天等众多领域，特别是在对设备运行稳定性要求高的行业中，预测性维护系统应用重要性突出。例如在风力发电领域，利用预测性维护系统可以提前发现轴承润滑问题，避免隐患变为事故，大幅降低齿轮箱故障概率，减少经济损失。
　　我国工业规模大，且正在由制造大国向制造强国方向转变，预测性维护系统应用重要性日益突出。我国预测性维护系统相关标准正在不断完善，2023年12月，国家标准GB/T 43555-2023《智能服务 预测性维护 算法测评方法》发布，对算法、测评流程、测试指标、评价、测评数据等作出要求。我国对预测性维护系统行业发展的鼓励支持力度也在不断加大，2024年2月，新版《产业结构调整指导目录（2024年本）》实施，鼓励类项目科技服务业板块，将预测性维护系统列入。
　　在海外市场中，预测性维护系统相关布局企业主要有瑞士ABB、美国IBM、德国SAP、德国Siemens等；在我国市场中，预测性维护系统相关布局企业主要有广东中设智控科技股份有限公司、斯凯孚绿色智能科技（上海）有限公司、北京天泽智云科技有限公司、华为技术有限公司等。