随着制造业全球竞争的加剧，工业全球化和市场全球化环境的形成，许多工业企业开始重视工业维护管理(Industrial Maintenance Management-IMM)的研究和实施情况，以提高整个企业的生产效率。本文从维护费用出发，建立了单位时间成本最小化检测与更新模型，解决普遍存在的维护效果难以识别及不显著问题，并探讨概率RCM、预知维护等维护方法的在企业整体战略中的应用及其适用性。 论文首先论述了维护管理的发展历程、各种维护技术和方法，指出了工业维护管理的范围和发展趋势。其次，论文论述了我国维护管理中存在的问题，并针对这些问题进行了维护思想的转变。接着进行维护一体化设计。然后解决维护数据收集与处理问题。 在本文中，重点解决了维护管理目标和策略的确定问题。论文采用维护管理审查过程确定维护焦点域，采用失效模式及其影响、严重性分析确定重点设施，采用多目标规划方法确定企业维护资源分配，并确定维护技术实施的优先权，建立维护周期可不一致，考虑了检测、维护及更换时间情况下的单位时间费用最小化的检测和更新模型，确定最佳检测时间和最佳更新时机。提出概率可靠性维护方法。概率RCM方法解决了传统RCM方法存在的“是／否”决策不容易决断、单一维护策略不适合组件的故障模式的缺点，同时又继承了RCM逻辑决断有助于帮助发现可能存在的设计问题及其产生原因，可以很好地溶入整体质量观念中等优点，可以制定出适合企业设施的综合维护策略。文章还对预知维护进行了探讨。 本文引用一家石化企业的维护数据，验证了概率RCM方法的正确性和优越性。