예측 유지보수는 잠재적 고장을 사전에 파악하고 장비 상태 실시간 모니터링, 운영 데이터 수집, 데이터 분석 또는 머신러닝 모델 결합을 통해 유지보수 일정을 계획하는 전략입니다. 정기적인 유지보수보다 효율적이며, 예상치 못한 가동 중단 시간을 줄이고 유지보수 비용을 절감합니다. 배터리 시스템에서는 셀 온도, 전압, 내부 저항과 같은 지표의 추세 분석, AI 또는 데이터 기반 모델을 통한 노화율 또는 고장 확률 예측, 그리고 실시간 경보 시스템을 통한 조기 경보를 통해 열 폭주와 같은 안전 위험을 예방하는 방식으로 예측 유지보수를 수행할 수 있습니다.
