本发明公开了一种基于卷烟设备运行数据的设备维修预测方法，本发明的主要设计构思在于，运用多模数据进行设备状态管理和故障预测，对客观反映设备运行状态的参数实行连续监测，通过采集运行参数并进行数据处理后，训练用于进行维修预测的神经网络，训练后根据设备真实运行参数结合该神经网络评价设备的需保养程度，针对所需的目标运行状态得分给出与之相适应的维护计划，可有效提高设备运行的可靠性，实现设备检修差异化管理，助推卷烟、烟草生产过程的智能制造。