生产设备作为车间生产的主要载体，不可避免的会发生故障，设备维护与服务是数字孪生车间建设的一大重要课题。
在企业中，现在常见的设备维护方式是事后维护，也是我们常说的被动维护。
它是在故障出现后用最短的时间快速完成设备的维护，最大程度的减少停机时间。
而实际上，机床的关键部件损坏所导致的故障维护时间较长，除了设备的直接损失外，设备故障停机也会对生产进度带来更为严重的影响，也大大阻碍了精益服务管理体系的落地。
随着管理思想的提升，现在也有不少企业在采用预防性维护管理。
为了避免突发和渐进性故障及延长设备寿命，按照经验、历史维修保养数据、设备保养使用手册等，对设备定期或以一定工作量为依据进行检查、测试和更换，可在一定程度上避免潜在故障带来的安全和停机风险等。
比如汽车的2000公里保养、5000小时保养等。
这种方式主要是靠经验，存在着不够准确、不够经济等缺点。
随着数字化设备以及传感器、网络传输、大数据分析、数字孪生等技术的发展，准确、及时、经济的预测性维护渐渐成为主流。
利用数字孪生技术，在虚拟空间中构建产品或设备的数字孪生体，将物理世界的设备通过传感器采集设备运行阶段的参数、环境和工作状态等数据，传入到孪生体中，对设备的关键部件进行实时状态检测，在基于历史数据预测设备未来运转状态，制定详细的维护计划，比如推荐的维护时间、方式、处理方案等。
预测性维护是集设备状态检测、故障诊断、状态预测、维护决策、维修预案等于一体，是现阶段一种新兴的维护方式。
总体上来说，主要有以下几个方面：
一、故障预测及设备运行状态预警
通过读取传感器或者控制系统的各种实时参数，进行远程监控，并结合历史数据，构建部件、设备的健康指标体系，在设备出现状况前提早进行预测，在预定停机时间内更换磨损部件，变被动式服务为主动式服务，避免意外停机给客户带来损失。
二、故障远程诊断与维修
当设备发生故障时，可以将设备远程连接进诊断中心，由维修专家进行远程诊断，进行一些远程维修工作，如果在线工程师判断需要派工程师到故障现场，现场维护工程师才前往设备故障现场进行维修。远程诊断与维修能够较快解决部分故障，缩短维修响应时间，降低服务成本。
三、设备故障树及故障诊断知识库
设备生产厂家基于海量的故障数据，建立故障树，通过对造成故障的硬件、软件、环境、人为等各方面因素的综合分析，确定故障原因的各种组合方式以及其发生的概率，为故障维修提供指导。
建立故障诊断知识库，包括故障类型、现象、原因、相关要素、恢复应对措施，建立各种特征数据、症状、异常现象与各类故障、原因以及应对措施的语义和逻辑关联关系。发生故障时，服务工程师可根据故障诊断知识库，快速给出解决方案。
