在制造业转型升级的强烈需求和新一代信息技术飞速发展的“双重作用”下,工业生产过程所用设备的精密度、复杂度和智能度越来越高。这些智能设备在提高生产力的同时,也对企业设备管理提出了更高的要求。设备管理作为生产管理方面的一个重要组成部分,直接影响企业的生产计划、经济效益和安全效益。如果设备管理不善,机器故障频发,不仅会扰乱企业的正常生产计划,增加企业的生产成本,而且更严重的可能会造成人员的伤亡。因此,针对智能设备如何采用科学合理的设备故障预测方法,掌握智能设备的劣化规律并制定相应的预防性维护策略成为制造企业亟需解决的问题。为了能准确的预测故障并制定预防性维护策略,本文以A企业智能设备（热释电自动测试机）为研究对象。首先,为了保证故障预测的时效性,利用数字孪生技术构建智能设备的故障预测与维护框架,借助传感器技术等获取智能设备的实时运行数据,为数据驱动模型提供数据支持;其次,利用故障预测与维护框架采集实时数据并建立初始故障决策表,选用BP神经网络进行故障预测,根据BP神经网络故障预测仿真结果选用主成分分析法对BP神经网络的输入数据优化处理,建立热释电自动测试设备故障预测模型并对比分析几种方法的预测结果;然后,将故障预测结果转化为设备的剩余使用寿命,通过剩余使用寿命这一中间变量,构造满足热释电自动测试机可用度最大时,平均维修费用率最小的多目标动态最优预防维护策略模型,获得剩余寿命预测的节点和进行预防性维修的剩余使用寿命阈值;最后,将制定的预防性维护策略反馈到设备本身,实现A企业设备维护的智能化。研究结果表明:主成分分析的属性约简效果优于粗糙集和奇异值分解,可以很好的优化BP神经网络的输入,提高故障预测的精度,有利于掌握智能设备的劣化规律;综合可用度和平均维修费用率制定的预防性维护周期可以有效的降低热释电自动测试机的停机时间和维护总成本;故障预测与维护框架不仅可以保证故障预测的时效性,而且可以实现智能设备维护的智能化。