Grazie all'apprendimento automatico, all'analisi dei dati operativi e al monitoraggio predittivo dello stato di salute degli asset, gli ingegneri possono ottimizzare la manutenzione e ridurre i rischi di affidabilità per l'impianto e le operazioni aziendali. Il software progettato per supportare la manutenzione preventiva (talvolta chiamata manutenzione preventiva) favorisce operazioni stabili, ne garantisce la conformità alle garanzie e risolve i problemi che influiscono sulla produzione, prima ancora che si verifichino.

Gli ambienti industriali dipendono fortemente dalla manutenzione programmata regolarmente, per rimanere totalmente produttivi e senza costosi guasti meccanici che fanno perdere tempo.
 
Il termine "manutenzione preventiva" copre un'ampia gamma di attività prescritte e di compiti generali. Ogni componente di produzione all'interno di un sistema richiederà un certo livello di manutenzione regolare e l'attrezzatura dovrà essere pulita e lubrificata. In altre situazioni, può essere necessario un intervento di assistenza più esteso, che comporta il ricondizionamento massiccio, la riparazione o addirittura la sostituzione di alcune parti.
 
A un livello superiore, la manutenzione preventiva comporta anche la manutenzione dell'impianto fisico che ospita i vari sistemi di produzione. I compiti generali associati a questo tipo di manutenzione preventiva comprendono la garanzia che il sistema HVAC sia in buone condizioni di funzionamento, che tutti gli impianti elettrici siano funzionanti e conformi agli standard del codice e che tutta l'illuminazione necessaria funzioni correttamente.

Spesso si tende a considerare la manutenzione preventiva e la manutenzione predittiva come entità completamente distinte. Purtroppo, questo tentativo di inquadrare la relazione in termini semplici di manutenzione preventiva e manutenzione predittiva non tiene conto di un punto chiave.
 
In realtà, la manutenzione predittiva è una forma più evoluta di manutenzione preventiva. Entrambi i tipi cercano di anticipare e prevenire in modo proattivo i guasti meccanici. Ma la manutenzione predittiva porta il concetto oltre.
 
Consideriamo un singolo pezzo di apparecchiatura industriale. Se si trattasse di manutenzione preventiva, si potrebbero utilizzare le informazioni generali sulla marca e sul modello di macchina per formulare stime approssimative sui tempi di manutenzione abituale. Sapremmo approssimativamente quando dovrebbe avvenire la manutenzione.
 
La manutenzione predittiva, invece, è molto più precisa e per questo richiede un numero maggiore di dati. Le informazioni sul ciclo di vita previsto di quel modello di apparecchiatura sono combinate con i dati storici sulle prestazioni di quella particolare unità. Dotati di questi dati aggiuntivi, i modelli di manutenzione predittiva possono fornire previsioni potenti che consentono agli operatori di sapere con certezza quando si verificheranno guasti al sistema. 
 
Inoltre, poiché le riparazioni programmate attraverso la manutenzione predittiva avvengono prima che siano necessarie (e non in base a un piano generale), non si effettuano riparazioni inutili, il che consente di ridurre i costi di manutenzione. 
 
La manutenzione predittiva progredisce insieme all'IoT. Con le macchine che forniscono aggiornamenti costanti sulle loro attività e sulle loro condizioni, i modelli di manutenzione predittiva ottengono ora l'abbondanza di dati di cui hanno bisogno per produrre previsioni di manutenzione di importanza cruciale.

Un aspetto principale distingue la manutenzione preventiva da quella reattiva: la tempistica. La manutenzione reattiva adotta una politica di "run-to-fail", in base alla quale la manutenzione non viene effettuata fino a quando un'apparecchiatura non smette di funzionare. La riparazione necessaria deve essere effettuata il prima possibile. La manutenzione preventiva, invece, cerca di anticipare i guasti delle apparecchiature e di adottare misure correttive prima che si verifichi un guasto meccanico.
 
Il metodo scelto, manutenzione preventiva o reattiva, non sarebbe così importante se non fosse che la manutenzione reattiva può facilmente diventare molto più costosa di quella preventiva. Si pensi all'analogia con la manutenzione dell'auto. Un'automobile che non viene sottoposta a manutenzione regolare potrebbe subire un danno multiplo e catastrofico che richiederebbe improvvisamente riparazioni estese e costose.
 
Sebbene l'adozione di misure di manutenzione preventiva richieda un budget di spesa per le attività di manutenzione ordinaria e l'adozione di un sistema informatico di gestione della manutenzione (CMMS), in un contesto industriale ne vale la pena, perché il fermo per riparazioni non programmate di un'attività industriale può causare il blocco rapido della produzione o addirittura una perdita di ricavi.

L'implementazione di tecnologie AI e IoT nelle attività operative ha portato sempre di più ad una continua ottimizzazione sia delle risorse che delle attività che guidano il settore industriale. Dal punto di vista della valutazione del futuro della manutenzione preventiva, è chiaro che l'uso del monitoraggio remoto e della modellazione analitica ha già portato a una netta riduzione delle risorse destinate all'esecuzione delle attività di manutenzione preventiva. 

Dal punto di vista delle risorse, la raccolta e l'analisi più approfondite dei dati, rese possibile dalle attuali soluzioni di IA e IoT, ha permesso ai produttori di ottenere dati preziosi che hanno migliorato l'affidabilità delle operazioni e dei prodotti. Gli addetti alla gestione delle risorse possono realmente comprendere la qualità delle risorse che stanno impiegando nelle operazioni, guidando nuove strategie del ciclo di vita delle risorse tese a eliminare quelle con scarse prestazioni e riducendo, in ultima analisi, i tempi di inattività e i costi.