2023年中國工業(yè)互聯(lián)網預測性維護（PdM）行業(yè)現(xiàn)狀分析：智能制造助力行業(yè)蓬勃發(fā)展[圖]

內容概況：在我國制造行業(yè)逐漸呈現(xiàn)出穩(wěn)定發(fā)展趨勢的同時，智能制造成為了驅動我國制造行業(yè)的主要動力之一，工業(yè)互聯(lián)網產業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，受工業(yè)互聯(lián)網擴大，智能制造水平持續(xù)提升，我國工業(yè)互聯(lián)網預測性維護市場規(guī)模也保持高速上升態(tài)勢，數據顯示，2022年我國工業(yè)互聯(lián)網預測性維護行業(yè)市場規(guī)模約為65.83億元，同比增長36.2%，增速快于全球。

關鍵詞：工業(yè)互聯(lián)網預測性維護、PdM、預測性維護

一、工業(yè)互聯(lián)網預測性維護綜述

工業(yè)互聯(lián)網預測性維護（PdM）是一種利用互聯(lián)網和傳感器技術，通過收集、監(jiān)測和分析大量設備和機器的運行數據，預測設備的故障和維護需求的方法。傳統(tǒng)維護往往是根據固定的維護計劃或設備運行時間進行的，這種方式可能導致資源浪費和維護效率低下。而預測性維護則是基于實時數據和高級分析，對設備的狀態(tài)和性能進行監(jiān)測和分析，從而能夠提前預測設備的故障和維護需求，以最優(yōu)化的時間進行維護和修復。預測性維護主要有以下特點和優(yōu)勢：

PDM技術在九十年代得到了迅猛地發(fā)展。PDM可看作是一個企業(yè)信息的集成框架，各種應用程序諸如CAD/CAM/CAE、EDA、OA、CAPP、MRP等將通過各種各樣的方式，如應用接口、開發(fā)（封裝）等，直接作為一個個“對象（Object）”而被集成進來，使得分布在企業(yè)各個地方、在各個應用中使用的所有產品數據得以高度集成、協(xié)調、共享，所有產品研發(fā)過程得以高度優(yōu)化或重組。國際上許多大企業(yè)正逐漸將它作為支持經營過程重組、并行工程、ISO9000質量認證，從而保持企業(yè)競爭力的關鍵技術。

二、工業(yè)互聯(lián)網預測性維護產業(yè)鏈

工業(yè)互聯(lián)網預測性維護產業(yè)鏈結構涉及多個環(huán)節(jié)，其中包括傳感器制造、數據采集與傳輸、數據存儲與處理、數據分析與算法開發(fā)、預測模型集成、維護決策與執(zhí)行等。具體來看，上游是傳感器、數據傳輸設備、服務器、軟件等，下游應用于工業(yè)領域。

通用機械制造行業(yè)運行過程中涉及到各種各樣的制造設備，工業(yè)制造設備如工程機械、電梯、泵機、工業(yè)機器人等的維護，隨著IoT、大數據、邊緣計算等技術的成熟，預測性維護應運而生。預測性維護已經在全球各行業(yè)尤其是工業(yè)制造領域得到認可并開始規(guī)模應用；目前市場中的存量設備數目可觀，80%以上的設備還沒采用有效的預測性維護方案，而設備維護產生的費用超過設備總體生命周期成本的50%，因此預測性維護解決方案在通用機械行業(yè)等大型制造類行業(yè)中有很大的應用空間。據統(tǒng)計，2022年我國工業(yè)增加值突破40萬億元，達到40.16萬億元，同比增長7.78%，工業(yè)發(fā)展保持較快增長速度，工業(yè)互聯(lián)網預測性維護前景巨大。

三、工業(yè)互聯(lián)網預測性維護行業(yè)現(xiàn)狀分析

作為工業(yè)互聯(lián)網IIoT和邊緣計算的重要應用之一，預測性維護大約在幾年之前就已被寄予厚望。各大公司和初創(chuàng)企業(yè)都進行了重點布局，似乎都堅信預測性維護必將成為IIoT中少數的“殺手級”應用之一。比如華為抓住市場痛點，選擇從“梯聯(lián)網”切入電梯運維領域。ABB在班加羅爾設立了新的針對節(jié)能變頻器的數字化遠程服務中心，全年無休的遠程訪問位于最終用戶工廠內的變頻器，實現(xiàn)預測性維護和狀態(tài)監(jiān)測。據統(tǒng)計，2022年全球工業(yè)互聯(lián)網預測性維護行業(yè)市場規(guī)模約為69.01億美元，同比增長28.2%。隨著傳感器，大數據、邊緣計算和人工智能等技術的進步以及物聯(lián)網基礎設施成本的下降將更進一步推動預測性維護市場的快速發(fā)展。

在我國制造行業(yè)逐漸呈現(xiàn)出穩(wěn)定發(fā)展趨勢的同時，智能制造成為了驅動我國制造行業(yè)的主要動力之一，工業(yè)互聯(lián)網產業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，受工業(yè)互聯(lián)網擴大，智能制造水平持續(xù)提升，我國工業(yè)互聯(lián)網預測性維護市場規(guī)模也保持高速上升態(tài)勢，數據顯示，2022年我國工業(yè)互聯(lián)網預測性維護行業(yè)市場規(guī)模約為65.83億元，同比增長36.2%，增速快于全球。

相關報告：智研咨詢發(fā)布的《中國工業(yè)互聯(lián)網預測性維護（PdM）行業(yè)市場調查及未來前景預測報告》

四、工業(yè)互聯(lián)網預測性維護行業(yè)競爭格局

目前全球范圍內已有280+家預測性維護類企業(yè)，大量新興企業(yè)推動了工業(yè)互聯(lián)網預測性維護行業(yè)增長，特別是在技術堆棧的分析部分，新興企業(yè)幫助用戶了解了他們不斷增長和分散的數據。在過去五年中，諸如GE，PTC，Cisco，ABB或Siemens之類的老牌供應商也進入了市場。全球預測性維護企業(yè)主要可以分成以下三個類別：流程制造業(yè)、混合制造業(yè)和離散制造業(yè)。

目前，國內工業(yè)互聯(lián)網預測性維護（PdM）行業(yè)企業(yè)數量數十家，國外企業(yè)有：BISTeL、GE、西門子、ABB、菲尼克電氣、施耐德電氣、霍尼韋爾等。國內企業(yè)有：華為、科大訊飛、寄云科技、昇陽科技、聯(lián)智科技等。

五、工業(yè)互聯(lián)網預測性維護行業(yè)發(fā)展趨勢

PdM行業(yè)在未來將繼續(xù)朝著更加智能化、實時化和自適應的方向發(fā)展。新興技術和創(chuàng)新的應用將推動PdM系統(tǒng)在各個行業(yè)的廣泛應用。具體發(fā)展趨勢如下：

1、AI和機器學習的融合：隨著人工智能（AI）和機器學習技術的不斷發(fā)展，PdM將更加智能化。AI將用于更高級的數據分析和預測模型開發(fā)，使系統(tǒng)能夠自動識別新的故障模式和優(yōu)化維護策略。AI的融入將提高PdM系統(tǒng)的準確性和效率。

2、邊緣計算的應用：邊緣計算是一種將數據處理和分析推移到設備所在地的計算模式。這將有助于減少數據傳輸延遲和網絡負擔，并允許實時響應。邊緣計算在PdM中的應用將提高系統(tǒng)的實時性和穩(wěn)定性。

3、5G技術的推廣：5G技術的推廣將顯著提高數據傳輸速度和穩(wěn)定性。這將有助于支持更多設備的實時監(jiān)測和數據傳輸，加快PdM系統(tǒng)的反應時間和處理能力。

4、自我學習和自適應系統(tǒng)：未來的PdM系統(tǒng)可能會擁有更強大的自我學習和自適應能力。系統(tǒng)將能夠通過不斷的數據學習和優(yōu)化，適應設備的變化和環(huán)境變化，并自動調整預測模型和維護策略。

5、物聯(lián)網設備的普及：隨著物聯(lián)網設備的普及，越來越多的設備將能夠實時監(jiān)測和傳輸數據。這將擴大PdM的應用范圍，并將更多行業(yè)納入預測性維護的范疇。

6、基于云的協(xié)作平臺：PdM系統(tǒng)可能會轉向更多基于云的協(xié)作平臺，使不同企業(yè)和行業(yè)之間能夠共享數據和經驗，促進合作和知識共享，從而推動PdM技術的進一步發(fā)展。

以上數據及信息可參考智研咨詢（www.thewallstreetmoneymachine.com）發(fā)布的《中國工業(yè)互聯(lián)網預測性維護（PdM）行業(yè)市場調查及未來前景預測報告》。智研咨詢是中國領先產業(yè)咨詢機構，提供深度產業(yè)研究報告、商業(yè)計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業(yè)咨詢服務。您可以關注【智研咨詢】公眾號，每天及時掌握更多行業(yè)動態(tài)。