随着科学技术的发展以及企业向智能制造的进一步迈进，企业的大型机械设备的自动化、智能化是其中的关键。越来越多的企业已经逐步向设备的智能维护方向转变。在企业中机械设备如果发生了设备部件意外失效，造成故障，导致设备的计划外停机，这种情况的发生会造成生产计划被打乱，而且计划外停机维修会造成比较大的经济损失。

为了确保设备在计划内正常运行，企业可以通过数字孪生技术，仿真模拟设备运行状态，结合设备的参数分析设备元件的维修维护周期，实现对相关机械设备元件的预防性维护，从而达到对机械设备元件质量性能评估的目的。基于数字孪生技术，对设备的实时数据监测，对于设备部件性能退化造成的影响以及可能因此引起的故障尽早一步的发现，并确立预防性维护时间点，避免因为突然失效造成的非预期停机。

基于数字孪生技术可以真实的反应物理实体环境中的人、机、物及所在地物理客观环境的数据。结合相关数据分析，能够对设备运行的异常数据状态进行捕捉，进而追踪分析设备运行状态异常的原因，及时地采取有效的干预策略进行干预。在完成相关设备维护过程中，同样需要实时状态监测和历史数据回顾作为决策支撑，以确保相应维护方法的有效性。