作为人工智能技术在智能制造领域中的典型应用之一，预测性维护被业内誉为“未来工厂”之光，GB/T 40571-2021《智能服务 预测性维护 通用要求》的实施，使预测性维护语境不断统一，相关功能逐步规范，应用实施进一步推广。随着新一代信息技术的不断发展与应用，工业装备和任务环境的复杂度大幅度提升，对预测性维护提出了更高要求。
高端装备是我国制造业发展的重要支柱，为其提供预测性维护智能运行安全保障服务至关重要。围绕数字化与智能化建设，高端装备正逐渐呈现出多点分散、相互协作的分布式协同服役特点，这无疑为传统面向单一装备进行预测性维护的智能服务模式带来新的挑战，具体有：
其一，高端装备的服役地域分散性，且数据私密性强、远距离传输与分析成本高，因而装备之间存在数据流通壁垒，难以通过聚集不同装备个体的多源数据，导致现有数据集中式的预测性维护智能服务模式失效；
其二，高端装备的服役环境复杂多变，个体定制化差异愈加显著，现有面向单一装备的预测性维护智能服务框架对装备个体差异的适应性弱，无法满足分布式协同服役场景的应用需求。
鉴于预测性维护分布式系统的重要作用及关键地位，为推进预测性维护技术进一步完善，提升智能运维的有效性，根据中国机械工业标准化技术协会章程的有关要求，将《智能服务 预测性维护 分布式系统架构》申报为团体标准制定计划项目。
据了解，计划项目开发了高端装备智能运维平台，以分布式系统架构为核心，以
数控机床、机器人及其关键零部件为对象，全面实现了分布式场景下高端装备的状态监测、故障诊断和寿命预测，也为项目技术条款进行了验证。
《智能服务 预测性维护 分布式系统架构》规定了预测性维护分布式系统架构的系统架构、基本要求、分布式数据获取与存储、分布式数据分析与挖掘、分布式系统集成与应用、系统管理与数据安全等，适用于预测性维护分布式协同系统的设计、开发、运行和维护。
《智能服务 预测性维护 分布式系统架构》主要技术内容包括，规定预测性维护分布式系统架构宜包括分布式数据获取与存储层、分布式数据分析与挖掘层、功能云边集成与应用层。通过云端和边缘端相互协作，全方位调度运算与加密数据传输资源，实现群组化设备的健康管理，以及规定预测性维护分布式系统架构宜具有分布性、对等性、自治性和并发性的基本要求等。
预测性维护已逐渐发展成为运维服务的主要模式，在多个行业均有较为广泛的应用。分布式系统架构标准是预测性维护面向分布式场景的必然选择。标准发布和实施后可为各行业的应用和推广提供支撑，对于促进预测性维护技术的工程实施和应用具有重要意义。