智能制造正推动设备维护模式从被动修复向预测性与自适应的智能体系演进，在显著减少非计划停机、降低维护成本的同时，有效提升了资源利用效率与产品质量稳定性。

随着工业4.0浪潮的兴起，智能制造正在深刻重塑制造业格局。通过融合先进信息技术与智能制造技术，企业不仅提升了产品质量与生产效率，更实现了资源的优化配置。当前，尽管我国制造业在经济发展中取得长足进步，但仍需应对市场需求多变、技术创新加速与成本控制难度加大等现实挑战。这些因素加剧了行业竞争强度，推动企业通过转型升级寻求突破。在此背景下，设备作为制造体系的核心载体，其运行稳定性与维护模式直接影响产能利用率和经济效益。依托智能制造技术优化设备维护模式、提升运营效率，已成为企业维持竞争优势、实现高质量发展的关键路径。

智能制造背景下设备维护模式的演进与现状

传统的事后维修与定期保养模式主要依赖人工经验，往往难以早期识别轴承磨损、润滑性能下降或工况扰动等隐性问题，从而导致非计划停机时间延长、维护成本增加，并制约整体产能利用率与产品良率。在复杂多变的现代化生产环境中，此类基于规则与经验的维护方式已难以适配日益增长的柔性化生产需求。随着智能制造的深入发展，设备维护模式正从“被动响应与周期性驱动”向“预测导向与自适应调控”转变。通过多模态感知与数据融合技术，系统能够实时采集温度、振动、电流、声学等多维信号。结合数字孪生与机器学习模型，可实现对潜在故障的早期预警与自主干预，进而联动优化维护策略与生产调度，推动设备维护从“事后修复”到“主动预防”的系统性演进。

设备维护模式优化与企业生产效率、经济收益紧密相连。依托传感器网络与智能分析算法实现的连续状态监测与智能诊断，能有效减少非计划停机时间、延长关键部件寿命，降低因突发维修与紧急备件采购带来的高额支出，同时有效控制能耗与物料损耗。在生产流程中，预测性维护可将突发故障转化为可计划的维护窗口，避免大规模返工与在制品积压，从而提升整体设备效率（OEE）与产线运行稳定性，更高的设备可用性与一致的产品输出质量将增强企业在市场中的订单交付能力与综合竞争力，最终构建起效率、成本与质量协同优化的综合经济效益体系。

智能制造驱动的设备维护模式优化路径

落地实施阶段，需首先构建关键设备的“多模态一全时段”状态采集体系，通过在轴承座、主轴、电机及公辅接口处布设振动、温度、电流、声学与视觉传感装置，结合边缘计算模块完成数据去噪、同步处理、维度压缩及时序建模，确保秒级数据入库效率与设备唯一标识追溯。