底下說明要如何致力於各範疇，並加以運用以建立一個永續的預測維護計畫。
人員：預測性維護的旅程由此展開
Fiix®解決方案工程師Jason Afara認為：「就算你的預測維護計畫內容再無懈可擊，但若執行此工作的人員並不認同，那也徒勞無功。」
計畫中每一個預測維護基石都需要人員來構建和維護。資料需要有人解讀，技術需要經過專人設計和管理。這說明了為何組織內所有人都必須了解PdM如何運作、意義何在，以及要做些什麼來達成目標。
讓設施內人員熟知預測性維護所伴隨的變革至關重要，但並不簡單。獲取維護團隊認同，並打造設施當中邁向成功的文化極為重要。
資料：串聯起過去、現在與未來
預測性維護計畫需要有資訊，才能使其奏效。
SensrTrx執行長Bryan Sapot指出：「在資料匱乏的條件下，您就無法做出任何預測。舉例而言，倘若你渾然不知幫浦或輸送帶的正常基準，就無法分辨或預測何謂異常」。
不過除了量以外，也要兼顧質。
關鍵在於來在工廠現場的精準資訊。
資料可建立目前資產效能與未來資產狀態之間的聯繫。因此從生產量以至故障模式的所有細節，都必須不斷更新。這些數字也需要精準到位。如果系統之間出現歧異，將使計畫偏離軌道。
程序：人員與設備導向
人員程序涵蓋維護團隊執行作業的方式。這些程序概述人員如何與機械、資料、人員相互之間等互動。
Jason表示：「必須要掌握由誰負責什麼項目、資料與任務受檢視的頻率、交流溝通方式，以及如何規劃、呈報與完成任務。」
設備程序的關鍵知識是設備能夠完成什麼程序、如何擷取資產資料，以及資料如何對應至未來效能。
簡言之，程序就是執行工作的方式，亦即維護團隊要怎麼規劃與執行每日所需任務而獲致成功。一個高效率的預測性維護計畫，有助於提高整體營運的可預測性，從工時以至資產的所有效能達成極大化。
工具與零件：預測性維護計畫能否邁向成功的關鍵
Jason表示：「預測性維護不是新的概念。現今與二三十年前的差異，在於我們現在握有更多工具以及對零件有更深入的認識，能用更少的成本做出更好的成果。」
工具係為用來量測資產狀態的器具，像是紅外線攝影機與用來檢修設備的工具。零件係為設備的眾多不同組成。
設備：並非所有機械都適用於預測性維護
其中一項重點是掌握設備特性，以利於在設計預測性維護計畫時確知哪一設備可預測故障
Jason表示：「適合導入預測性維護計畫的資產，要能夠提供條件良好的資料，如此才能在前置時間充足下搶先一步於整個故障發生前處理問題。」
Jason也建議在考量到PdM計畫發展所需時間和金錢，預測性維護的對象應該是故障模式最為顯而易見且最為關鍵的資產。
技術：相互串聯將所有要素鞏固在一起
透過技術的支援，讓您得以管理、促成與優化預測性維護的其他基石。
若要順利推行，需知曉運作的產品為何以及何時運作、您所有活動需要的成本，以及上一次進行維護的時間等。
有多種不同技術能加以運用，像是從ERP至MES系統與CMMS軟體，藉以管理預測性維護計畫。
預測性維護計畫並非萬能。然而，備妥此計畫可創造許多優勢，例如營運可靠性升高，讓組織內的所有人都能充分發揮，變得更有效率。
根據readwrite.com[1]的推估，還可創造更出色的財務成效：ROI成長達十倍、維護成本下降25%-30%、故障發生次數減少70%-75%，以及停機時間縮短35%-45%。
善加運用這些優勢，也包括奠定極為重要的維護基礎。當基礎穩固，策略才能奏效。
[1] Big Data Management Solving Pinpoint Problems, Oct. 6, 2019
