예측 유지보수(Predictive maintenance)는 기계나 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 데이터를 분석하여 고장이나 문제 발생을 사전에 예측하는 기술을 의미합니다. 이 테마는 주로 제조업, 에너지, 운송 등 다양한 산업 분야에서 활용되며, 센서, IoT(사물인터넷), 빅데이터 분석, 인공지능(AI) 등의 기술이 결합되어 작동합니다. 최근 예측 유지보수가 주목받는 이유는 비용 절감과 운영 효율성 향상에 있습니다. 전통적인 유지보수 방식은 고장이 발생한 후에 수리하는 반응형 유지보수와 정기적으로 점검하는 예방 유지보수로 나뉘는데, 이는 불필요한 비용과 시간 낭비를 초래할 수 있습니다. 반면, 예측 유지보수는 실제 데이터에 기반하여 필요한 시점에만 유지보수를 수행함으로써, 기계의 가동 시간을 최대화하고, 불필요한 정비를 줄이며, 예기치 않은 고장으로 인한 생산 중단을 최소화할 수 있습니다. 또한, 산업용 IoT와 AI 기술의 발전으로 더 정교하고 정확한 예측이 가능해지면서, 기업들은 더 나은 의사결정을 내리고, 경쟁력을 강화할 수 있게 되었습니다.