制造业的升级和发展使得预测性维护越来越重要，但是传统的预测性维护在很多情况下已经不能满足发展的需要。近年来，基于数字孪生的预测性维修已成为制造业领域的研究热点。本文首先介绍了数字孪生技术和预测性维护技术的一般方法，分析了两者之间的差距，指出了利用数字孪生技术实现预测维修的重要性。其次，介绍了基于数字孪生的预测性维修方法(PdMDT:Predictive maintenance method based on digital twin），介绍了其特点，并给出了其与传统预测性维修的区别。接着，介绍了该方法在智能制造、电力行业、建筑行业、航空航天行业、船舶行业中的应用，并总结了这些领域的最新进展。 最后，提出了一个针对制造业设备维护的参考框架，该框架描述了设备维护的具体实施过程，并以工业机器人为例，讨论了PdMDT的局限性、挑战和机遇。
