对每一家工厂而言，都有很多种维护策略的组合可供选择，从传统的事后响应式维护到最前沿的预测性维护。而在对这些策略进行搭配选择时，没有任何两家工厂是相同的，它们在设备/负载、操作周期、员工、技能组合和预算上情况各异。
　　尽管在对效率和生产率等要素进行的考量多是集中在工厂的现场操作层面进行的，但人们可以在更宏观的范围内对实践策略进行集中规划。在理想的预测性维护的理念中，一个妥当的预防性维护计划应该遵循以下原则。

主动式维护测量与故障排除测试在某些方面有相似之处。你需要寻找潜在故障的信号，所以需要对故障的状态进行测量，并加以记录。本文中的建议并不是针对一整套预防性维护策略或实践而言的，而只是一些局部的建议。

　●  对工厂中最重要的设备进行识别，其中设备的重要性可以用设备的成本、停机的成本或是运行异常带来的成本进行定义；
　　●  识别哪些数据测量点可以揭示设备性能和健康度发生变化前的早期趋势；
　　●  为设备的检查制定计划；
　　●  为测量数据的采集、比较和储存等制定标准化流程；
　　●  为处理早期报警信号制定流程。
　　各种各样的维护方法，都包含定期检查关键设备这一要素，而不同之处则在于利用数据的方式。预测性维护或以设备可靠性为维护导向的人员通常在很多特定的项目上接受过良好的训练，并利用更加先进的程序来收集、追踪和分析数据。为中小型工厂服务的小型维护团队，通常对设备非常了解，会做一些计划性维护，拥有较强的故障排除技巧，也通常会由技术中坚作为领导。
　　当测量数据需要从手持设备中向一个更大的系统内传递时，通常会产生一些瓶颈，这些瓶颈通常涉及到数据的接口，或是对信息的访问。在现实条件中，很多设备知识、状态和评估技能都主要由员工个人来掌握。
　　有趣的是，恰恰是来自工厂维护行业外部的因素使得工厂在这个方面得到了显著的改善。大多数维护维修专家会随身携带个人智能手机和平板电脑。智能手机的应用程序既可以和无线测量工具连接，也可以和基于云平台的维护维修数据库和测试工具等相连接，这样的应用程序从任何地点都能够迅捷地访问，从而填补现有流程中的欠缺。
　　这些智能的工具将会把以前一直进行读取却从未被记录的数据，转化为一种用来达成长期改善的依据。它们收集每台机器的重要数据，并把这些数据存储在云端的数据库里，这就成为了为这台机器建立的一部历史数据。
　　和以前必须依赖于测量现场不同，技术人员可以通过网页对那些以往测量过的数据进行访问，并依据其来判断这是否会成为导致设备性能指标下降的一种信号。同时，这些数据对于排除设备故障也是非常有用的。

利用移动设备，工厂经理可以将来自工厂设备及现场层的资产数据转化为维护日志，还有利于将每个人的知识和技巧转化为集体的经验。

　态度的变化
　　并不是所有的团队成员在一开始都能较好地运用预防性维护的方法、技巧和原则。当需要实施基于智能工具的维护工作时，需要认真注意以下的一些方面。
　　1.在团队中鼓励交流与互助的机制，包括分享一些工作技巧以及讲解工作的目标。这样一来，团队的每位成员都会知道自己应该如何参与工作，并感到自己是不可缺少的一部分。
　　在如何使用应用程序并进行正确测量等方面，可以提供一些基本的指导。这让任何不太习惯使用这些技术的成员都可以学到正确的方法，而不必感到难堪。
　　每个季度分享一次数据日志，并解释一下这些测量结果能告诉你哪些信息。这种示范类培训如果能够结合实际维护的设备来进行，就更加有意义。也让成员们能够认识到自己的工作能够带来哪些改善。
　　2.如果哪位成员能够通过对数据的例行检查而发现有可能导致故障的变化趋势，可以授予他“优胜者”的称号以鼓励更多的人做得更好。一般来说，当测量结果较平时出现了5%到10%的偏差，就应该对设备进行深入检查了。
　　团队的管理者应该对数据的维护、检查和评估等工作负起应有的责任。
　　应该允许和鼓励团队成员检查数据日志，而不是只负责数据的输入；无论他们是否处于故障排除的工作状态，都应该对系统的历史数据进行检查。
　　3. 为团队建立激励制度。
　　如果成员发现任何可能引起不良后果的现象，都应该被鼓励畅所欲言。
　　积极考虑其他利用云日志和数据共享等功能的途径，并增强团队的交流。
　　为什么这些举措能够奏效：
　　人们非常愿意使用智能手机等设备，如果团队成员能够使用自己的设备来输入数据，他们将非常乐于执行这项工作。这仍然是一个包含两个步骤的流程（1. 测量，2. 通过设备将数据存储到云端），但是它比原有的三步骤流程要好得多，原来的流程包括手写记录和数据，还不得不回到办公室去完成一部分工作，移动设备的优势在这方面得到了显著的体现。
　　主动式维护测量与故障排除测试在某些方面有相似之处。你需要寻找潜在故障的信号，所以需要对故障的状态进行测量，并加以记录。
　　其他选择：留守式监测
　　当越来越多的团队开始将主动式维护纳入考虑的范围，他们也会发现并不是工厂里所有的大型系统都需要在所有时间里进行主动式监测。当一台设备或是它的一些关键部件的状态开始下滑，就意味着相关的时间节点到来了。在这一时间节点，维护团队需要订购备件、进行所需的计划内停机并增加对系统的检查。为了减少这些措施所需要耗费的时间，一些团队已经开始使用更小的微型测量设备来监测仪表面板，并通过无线连接向主测量系统和电脑发送数据。
　　当技术人员开始习惯于将测量数据存储到数据库，并使用应用程序来分享故障排除信息和方法，这些专业技巧就得到了扩散，每个人的知识和技能也成为了团队整体的经验。越是减少由故障响应式维护带来的混乱不堪，就越能为预防性维护行动争取到更多的时间，并创造出一种新的“操作现实”。