大数据通过收集、处理和分析大量的设备数据，来预测潜在的故障，从而实现预测性维护。嵌入在机械中的传感器生成实时数据流——例如温度、振动或压力读数——这些数据被聚合并使用机器学习 (ML) 模型进行分析。 这些模型识别出表明退化的模式或异常，使团队能够主动安排维护。 这种方法取代了固定的时间表或被动的维修，最大限度地减少了停机时间并降低了成本。
预测性维护的基础是强大的数据收集和集成。 工业设备通常使用物联网传感器、SCADA 系统或日志文件来捕获运营指标。 例如，制造工厂可能会在电机上部署振动传感器以检测不平衡，或者在 HVAC 系统中部署温度传感器以监控过热风险。 数据管道（例如，用于流式传输的 Apache Kafka 或批量 ETL 流程）将此信息聚合到数据湖等集中存储中。 预处理步骤清理数据、处理缺失值并规范化格式，以确保一致性。 开发人员还可以集成上下文数据，例如维护日志或环境条件，以丰富数据集以获得更准确的预测。
机器学习模型分析这些数据以预测故障。 监督学习算法（如决策树或神经网络）在标记了故障事件的历史数据上进行训练。 例如，一个模型可以学习到电机振动幅度在 72 小时内逐渐增加与轴承故障相关。 像聚类这样的无监督方法可能会检测到实时传感器数据中的新颖异常。 开发人员通常使用 TensorFlow 等框架或云服务（例如，AWS SageMaker）部署这些模型，将预测嵌入到仪表板或自动警报系统中。 在实践中，航空公司使用发动机性能数据在零件发生故障之前更换零件，而风电场则根据振动趋势优化涡轮机维护。 通过使用新数据迭代地完善模型，准确性会随着时间的推移而提高，从而实现精确的、数据驱动的维护决策。