3.3　面向設備運營網絡的智能預測性維護策略

基于5C的預測性維護模型和基于CPS的智能預測性維護模型等從數據采集與處理、故障診斷與預測、維護優化與決策、系統補償和控制等方面構建了面向設備系統的智能預測性維護體系與方法框架，設備的故障預測與健康管理的研究主要側重在基于物理模型的設備健康預測、基于數據驅動的設備健康預測、基于模型驅動的設備健康預測、基于信息融合的設備健康預測4個方面。這4種故障預測模型和預測性維護策略為單一企業或單一設備系統的預防性維護調度及優化理論奠定了基礎，大都創建了與研究背景相適用的理論模型。

由于新一代信息技術和智能制造協作網絡的快速發展，這些研究既沒有考慮MRO維護服務的網絡化特性、大范圍隨機性故障的不確定性和服務快速響應特性，也沒解決MRO網絡環境中維護服務的計劃性與實時調度要求，更沒有考慮網絡中各參與主體的協作特性。因此，需要解決面向設備運營網絡的數據獲取與維護決策的理論和方法。