随着数字经济的迅速发展，各种工业设备、机械设备正面临着信息化、数智化转型的现实需求，以确保高效能管理和运维。不过，机械设备尤其是旋转类设备，在长期的运转过程中难免会出现耗损和故障。据中国设备管理协会数据显示，70%的工业事故源自于设备故障大大增加了生产成本。因此，设备维护成为了一项必要性的工作。
近年来，随着物联网技术的兴起，工业设备预测性维护热度越来越大。预测性维护是以设备状态为依据的维修，是对设备进行连续在线的状态监测及数据分析，诊断并预测设备故障的发展趋势，提前制定预测性维护计划并实施检维修的行为。
近年来，随着物联网技术的兴起，工业设备预测性维护热度越来越大。预测性维护是以设备状态为依据的维修，是对设备进行连续在线的状态监测及数据分析，诊断并预测设备故障的发展趋势，提前制定预测性维护计划并实施检维修的行为。
ZETA技术研发商纵行科技推出了ZETA工业设备预测性维护方案，推出了“ZETA+Edge AI”边缘智能终端——ZETA端智能振温传感器。能直接部署在端侧，进行数据采集、计算分析从而辅助决策，不仅能满足工业各种复杂场景的灵活部署，也真正解决了工业场景中数据采集“最后一公里”的数字化难题。
ZETA工业设备预测性维护方案，最大的优势在于可以有效降低成本。一方面，Edge AI边缘计算可避免大数据量通讯，不占用云端资源，使预测性维护的实施方案极其灵活、轻便，从而可使成本降到最低；另一方面，纵行科技把Edge A前置，移植到智能终端内部，实现数据的即采集即处理，能最大限度延长终端电池寿命。
ZETA工业设备预测性维护方案，智能终端的故障告警准确率能达到95%，误报率低于1%。该方案能长期监测分析历史数据，采用阈值判定、趋势分析和概率统计等方法对设备状态进行评估，及时发现设备异常状态。帮助用户进行故障排查和定位，提高故障处理效率，保障工厂设备运转不停。它能极大地节省开销、增强系统的可用性，避免或最小化故障停机时间，有时候还能挽救生命。
ZETA工业设备预测性维护方案，作为事前维修方案，通盘考虑了设备状态监测､故障诊断､预测､维修决策支持等设备运行维护的全过程，可以避免被动化的事后维修，这是一种“无维护”管理方法，也是一种简单高效的数智化解决方案。
目前，ZETA工业设备预测性维护方案，已经在南方水泥、威立雅、泰国暹罗水泥集团等国内外大型工业企业内落地应用，为工厂设备监测以及数智化管理带来更大的信心。