机器人预测性维护(Predictive Maintenance)是指通过实时监测设备运行数据、分析历史趋势并运用机器学习算法，提前预测设备潜在故障的智能化维护策略。与传统的定期维护或事后维修不同，这种维护方式能在故障发生前精准识别异常征兆，通过数据驱动的决策优化维护时机，从而显著降低停机风险和维护成本。预测性维护系统通常整合传感器数据采集、边缘计算和云计算平台，结合深度学习、异常检测等AI技术，实现对机械振动、温度、电流等关键参数的持续监测与智能分析。
在实际产品开发中，预测性维护已成为工业机器人、服务机器人等领域的核心技术。例如工业机械臂通过振动频谱分析预测轴承磨损，服务机器人通过电机电流波形监测齿轮箱健康状态。AI产品经理需特别关注特征工程的质量，因为振动、声音等时序数据的有效特征提取直接影响模型预测精度。同时要考虑边缘计算设备的算力约束，在模型轻量化和预测准确性之间寻求平衡。当前领先企业已开始探索结合数字孪生技术的预测性维护方案，通过虚拟模型实时映射物理设备的健康状态。