Bảo trì dự đoán là phương pháp bảo trì sử dụng AI để phân tích dữ liệu vận hành thiết bị, phát hiện trước các dấu hiệu hư hỏng và tối ưu hóa thời gian kiểm tra và thay thế linh kiện.
Bảo trì dự đoán là phương pháp bảo trì sử dụng AI để phân tích dữ liệu vận hành được thu thập từ các cảm biến và thiết bị IoT nhằm phát hiện trước các dấu hiệu bất thường hoặc hư hỏng của thiết bị, dẫn đến việc kiểm tra và thay thế linh kiện theo kế hoạch. So với bảo trì theo thời gian thông thường (kiểm tra thường xuyên) và bảo trì khắc phục (sửa chữa sau khi hỏng hóc), phương pháp này được cho là được áp dụng rộng rãi trong ngành sản xuất và các cơ sở quản lý thiết bị như một phương pháp có thể giảm cả thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì. Tuy nhiên, để vận hành thực tế vào năm 2026, sẽ cần một khoản đầu tư ban đầu đáng kể để lắp đặt cảm biến và phát triển cơ sở hạ tầng dữ liệu, đồng thời độ chính xác của mô hình có thể sẽ bị ảnh hưởng bởi môi trường vận hành của thiết bị và lượng dữ liệu. Đối với phương pháp lựa chọn tại cơ sở, trước tiên nên giới thiệu hệ thống ở quy mô nhỏ, tập trung vào các thiết bị có tỷ lệ hỏng hóc cao và chi phí ngừng hoạt động cao, sau đó xác minh tính hiệu quả trước khi triển khai trên toàn công ty. Khi lựa chọn nhà cung cấp, điều quan trọng là phải so sánh và xem xét không chỉ độ chính xác của mô hình mà còn cả khả năng tích hợp dễ dàng với hệ thống quản lý thiết bị hiện có và giá thị trường, bao gồm cả hệ thống hỗ trợ sau khi bắt đầu vận hành.