Konserwacja predykcyjna to strategia, która z wyprzedzeniem identyfikuje potencjalne awarie i planuje konserwację poprzez monitorowanie stanu urządzeń w czasie rzeczywistym, gromadzenie danych operacyjnych oraz łączenie analizy danych lub modeli uczenia maszynowego. Jest ona bardziej efektywna niż regularna konserwacja, ograniczając nieoczekiwane przestoje i obniżając koszty utrzymania. W systemach akumulatorowych konserwację predykcyjną można osiągnąć poprzez analizę trendów wskaźników, takich jak temperatura ogniw, napięcie i rezystancja wewnętrzna; prognozowanie tempa starzenia lub prawdopodobieństwa awarii za pomocą sztucznej inteligencji lub modeli opartych na danych; oraz generowanie wczesnych ostrzeżeń przez systemy alarmowe w czasie rzeczywistym w celu zapobiegania zagrożeniom bezpieczeństwa, takim jak niekontrolowany wzrost temperatury.
