نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه یا اختصاراً (PM: Predictive Maintenance)، به مدیران کارخانجات کمک می کند به جای اینکه فقط تماشا کنند و منتظر خرابی بعدی باشند، بیشتر فعال باشند و برنامه های تعمیرات دستگاه ها را به خوبی تحت کنترل داشته باشند.
در گذشته، در زمان خرابی، کارخانجات مجبور به تعمیر یا تعویض یک دستگاه یا بخشی از آن بودند.در آن زمان برای تعیین وضعیت تجهیزات مختلف کارخانجات نیاز به بررسی دقیق در محل کارخانه بود، بنابراین تولیدکنندگان و مدیران کارخانجات فقط زمانی می‌توانستند واکنش نشان دهند که خرابی رخ داده بود. سیستم های نگهداری و تعمیراتِ واکنشی (RM: Reactive Maintenance) مشکل‌ساز می‌باشد، زیرا در این روش با خرابی تجهیزات روبرو هستیم که ناگهان فعالیت‌ها را متوقف می‌کند و می‌تواند منجر به خسارات زیادی برای شرکت شود.افزایش هزینه‌های نگهداری، کاهش عمر تجهیزات، ایمنی کمتر و شیوه‌های ناکارآمد نگهداری و تعمیرات، همگی نتیجه واکنش به خرابی می‌باشد.
انجمن مستقل بررسی سوانح شیمیایی صنایع (CSB: The Chemical Safety Board)، نبود برنامه‌های نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه یا وجود نسخه ضعیف این برنامه‌ها را به عنوان دلیلی اصلی و تکرار شونده در تحقیقات خود شناسایی کرده‌اند ، در حالی که طبق داد های دریافت شده از سازمان مدیریت عملکرد دارایی، بخش تولید هر ساله به دلیل توقف برنامه‌ریزی نشده 50 میلیارد دلار آمریکا از دست می دهد. در همین حال، سیستم نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه یا PM مدل دیگری است که در آننیز، فرآیندهای تعمیر تجهیزات و سایر دارایی‌ها می‌توانند باعث شوند منابع غیرضروری مصرف شود، هزینه‌های عملیاتی زیاد شده و به طور موثر عملیات فرآیندهای تولیدی را فلج می کنند.
بر اساس مطالعه ای در زمینه PM در سال 2018، بیشترین علل اصلی خرابی‌های برنامه‌ریزی نشده شامل این موارد هستند: بالا رفتن سن تجهیزات (44٪)، خطای انسانی (16٪) و کمبود وقت (15٪) . به نظر میرسد که با ایجاد فرآیندهای موثرتر تجاری و بهبود مستمر فرآیندها، شاهد رشد بسیاری (از منظر هزینه و عملیات) در زمینه نگهداری و تعمیرات خواهیم بود. دانش PM ، عملیات تعمیر و نگهداری تجهیزات را در فواصل منظم با هدف پیشگیری از خرابی تجهیزات برنامه‌ریزی می‌کند.به طور خلاصه، PM ، طول عمر مورد انتظار دارایی‌ها را به منظور بازرسی و نگهداری پیشگیرانه آنها در نظر می‌گیرد.PM می‌تواند به کاهش زمان توقف‌های غیر منتظره کمک کند و باعث تداوم فعالیت‌های تجاری می‌گردد.
با افزایش تعداد دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) مانند حسگرها، پیاده‌سازی سیستم‌های نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه، می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه‌ها و افزایش درآمد بنگاه‌های اقتصادی بزرگ شود. همزمان با توسعه کاربرد فناوری‌های اینترنت اشیاء صنعتی (Industry 4.0 یا IIoT)، داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی در تجهیزات تولیدی شرکت‌های بزرگ، ، نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه (PM)، بهترین روش برای بررسی کاربردهای Industry 4.0 می‌باشد. این موارد شامل استقرار سیستم های سنجش اینترنت اشیاء (IIoT sensing systems)، دیجیتال کردن روش‌های فیزیکی قبلی برای تقویت سیستم‌های سایبری و همچنین اجرای اتوماسیون مبتنی بر داده‌های IT و کنترل عملیات می‌باشد.
این کارها در عوض مجموعه‌ای غنی از کاربردهای صنعتی: از اتوماسیون و نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه انعطاف‌پذیر، گرفته تا دوقلوهای دیجیتال یا Digital twin (دوقلوهای دیجیتالی کپی مجازی دستگاه های فیزیکی هستند که دانشمندان داده و متخصصان فناوری اطلاعات می توانند از آنها برای اجرای شبیه سازی قبل از ساخت و استقرار دستگاه های واقعی استفاده کنند) و بهینه‌سازی مدیریت زنجیره تامین را امکان پذیر می کند. اینترنت اشیاء صنعتی می تواند حجم عظیمی از داده‌های دیجیتالی را در مورد وضعیت ماشین‌آلات و تجهیزات جمع‌آوری کند.این مجموعه داده‌ها، با استفاده از سنسورهای مختلفی مانند سنسورهای لرزش، سنسورهای صوتی، سنسورهای دما، سنسورهای مصرف برق و دوربین های حرارتی به دست می‌آیند. داده‌های حاصل از این دستگاه های اینترنت اشیاء نه تنها برای مطالعه و درک الگوهای طول عمر ماشین آلات بسیار ارزشمند خواهد بود، بلکه می تواند به تصمیم‌گیری در مورد اجرای بهترین زمانبندی برای اقدامات نگهداری و تعمیرات، کمک شایانی کند.
