3.3　面向设备运营网络的智能预测性维护策略

基于5C的预测性维护模型和基于CPS的智能预测性维护模型等从数据采集与处理、故障诊断与预测、维护优化与决策、系统补偿和控制等方面构建了面向设备系统的智能预测性维护体系与方法框架，设备的故障预测与健康管理的研究主要侧重在基于物理模型的设备健康预测、基于数据驱动的设备健康预测、基于模型驱动的设备健康预测、基于信息融合的设备健康预测4个方面。这4种故障预测模型和预测性维护策略为单一企业或单一设备系统的预防性维护调度及优化理论奠定了基础，大都创建了与研究背景相适用的理论模型。

由于新一代信息技术和智能制造协作网络的快速发展，这些研究既没有考虑MRO维护服务的网络化特性、大范围随机性故障的不确定性和服务快速响应特性，也没解决MRO网络环境中维护服务的计划性与实时调度要求，更没有考虑网络中各参与主体的协作特性。因此，需要解决面向设备运营网络的数据获取与维护决策的理论和方法。