在控制领域采用预测维护技术,而不是在问题发生后再做出反应，能够使你的设备更好地工作。

从传感器和所测装置中获得测试值--比如压力、温度、振动、声学量以及液位--将数以年计的信息收集起来制定维护日程。经过足够的分析，正式的或非正式的，预测维护能够取代应急性的或者定期的维护。即便如此，在某些公司也一直都有经验丰富的员工, 他们可以像传感器、监视器和报警器一样对一些设备进行巡检。他只要把手放在设备的这边，转过头去听那边，就能断定哪些部位需要注意了。
　　当更具有可复制性、一致性和内在联系性的过程取代了这些巧妙的经验知识时，公司开始寻找新的软件分析方法，通过将输入量分类，建立模型，以预先告知用户何时需要何种维护。这不仅是可以做到的，而且还可以大胆地设想，资金可以从一个地方转移到别处，维护和控制预算被当作相关资产。软件可以通过手工方式收集信息，或者采用工业网络（有线或无线）来收集信息以加快分析。在某些情况下，实现实时闭环响应是可能的。
　　整个公司或分公司致力于提供维护和相关优化服务。它们包括在最薄弱点或整个设备上应用的硬件，软件CONTROL ENGINEERING China版权所有，程序和网络通讯服务。软件层可以提供多种不同系统的大概以传递所需要的正

确信息。
　　影响因素包括：
　　· 工艺流程设计和物流，生产线所需的柔性，产品更换的频率和生产量。
　　·  人员因素，比如人员水平和专业能力。
　　·  连通性（包括可以直接沟通家、中心办公室与或制造厂家通讯并发送其需求的设备）。
　　·  设备的设计和年代（越新的产品拥有越耐久的材料，更少的活动部件，元器件也更不容易出问题）
　　·  可视性（不同系统的数据和过去被分析的装置能够提供信息给机构的不同部分，有助于在多个层次上使决定最优化）
　　这样做的好处是很多的。据美国能源部西北太平洋国家实验室称，预测维护能够延长元件的操作寿命/可用性，允许预先矫正，减少由于设备和程序问题而发生的停工时间，减少部件和人力上所花的费用，提高工人和环境的安全性，鼓舞士气，并且可以节省精力。