在工业领域，我们了解几种维护策略：反应性维护、检查性维护、定期维护、预防性维护，以及最终的预测性维护。对于拥有大量机器和设备的企業而言，针对每台机器进行充分评估，以确定哪种策略最适合，这一点非常重要。
从逻辑上讲，企业力求将维护成本降至最低，但另一方面，关键设备的可用性也至关重要。关键设备一旦发生故障，将导致整个生产流程停摆。这不仅会产生维修成本和加急费用（包括备件或外部专家服务），而且长时间的 downtime 还将导致无法满足某些交付条件。这可能导致遭受损失的客户要求折扣，甚至提出损害赔偿索赔。
什么是预测性维护？
随着新型传感器的出现，可以获取大量关于机器状态的数据（大数据！）。这些数据随后由分析软件进行处理，从而识别出趋势。通过基于阈值对这些趋势进行监测和解读，可以预测何时需要进行维护。在荷兰，这种维护形式也被称为预测性维护或状态依赖型维护（TAO）。
这种维护方式具有诸多优势：
- 计划外停机 downtime 的风险大幅降低
- 可以准确规划在计划停机 downtime 期间需要更换的部件
- 相关部件可提前采购。这意味着在交付部件或聘请外部专家时，不会产生加急费用。
实施预测性维护的一种方式是对 设备进行 振动测量。其他形式包括热成像/红外测量和油液分析。
反应性维护（纠正性维护）
实际上，反应性维护并不真正涉及任何维护工作。在此模式下，流程会持续运行，直到某个部件实际损坏为止。更换相应部件后，流程将恢复运行。虽然这看起来可能并非一种合乎逻辑的维护形式，但在某些情况下，这很可能才是最有利的做法。如果涉及的部件已知可快速更换且价格不高，那么这很可能就是最佳方案。
在某些公司中，还存在流程由多个步骤组成的情况，其中流程的一部分在一天内完成，而流程的下一部分则在第二天进行。即使在这种情况下，反应性维护也可能是恰当的做法，因为当发生故障时，工作人员可以轻松地切换到流程的另一部分。
检修维护
在检查维护中，只有当操作员观察到强烈表明可能发生故障的迹象时，才会真正进行维护。例如，在检查过程中，会检查齿轮箱中齿轮的状态：是否存在磨损或可见裂纹。如果存在此类情况，则需要更换零件，同时还应查明是否能追溯到原因。这样可以直接解决根本原因，降低问题再次发生的概率。
定期维护
定期维护有两种形式：一种是基于特定时间间隔（如每周、每月或每年）进行的维护；另一种是基于运行小时数进行的维护。当某个部件的运行小时数达到一定数值时，其可靠性会下降，发生故障的概率也会增加。
预防性维护
在预防性维护中，机器的某些部件会在发生故障并导致设备失灵之前提前更换。 预防性维护通常被那些在特定季节无法承受 downtime （停机时间）的企业采用，因为这些月份正是它们需要创造最高收益的时期。这种维护方式并不基于趋势数据。这种维护方式成本极高：一方面，更换了大量零部件，耗费了大量工时；另一方面，由于也更换了本无需更换的零部件，因此产生了高昂的费用。