基于大数据和AI的预知性腐蚀维护管理主要从以下几个方面进行：

1. 数据采集和监测。利用传感器、监测设备和检测仪器等工具，对设备和系统进行实时监测，获取相关数据，如温度、压力、液位、腐蚀速率等；

2. 数据分析和预测。利用大数据和AI技术，对采集的数据进行分析和预测，建立预测模型，预测设备和系统的腐蚀趋势、寿命和风险等；

3. 预防性维护策略制定。根据预测结果，制定预防性维护策略，包括定期检查、维修、更换等措施，以及制定相应的维护计划和时间表；

4. 自动化执行和维护。利用自动化技术和机器人等工具，执行预防性维护策略，进行自动化的检查、维修和更换等操作，提高维护效率和质量；

5. 智能决策支持。利用AI技术，对维护过程进行智能决策支持，包括故障诊断、异常检测、优化维护方案等，以提高维护的准确性和效果；

6. 数据可视化和管理。利用数据可视化技术，将监测数据和管理结果进行可视化展示，方便管理人员了解设备和系统的状况和维护情况，提高管理效率和质量。