2022年中国工业互联网预测性维护（PdM）竞争格局及市场规模

醉心亭

工业互联网预测性维护，是以状态为依据的维护，在机器运行时，对其主要（或需要）部位进行定期（或连续）的状态监测和故障诊断，结合大数据、人工智能等手段，判定设施设备所处的状态。预测设施设备状态未来的发展趋势，依据其发展趋势和可能的故障模式，预先制定维护计划，确定设施设备应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。预测性维护集设施设备状态监测、故障诊断、故障预测、维修决策支持和维修活动于一体。

PDM技术在九十年代得到了迅猛地发展，PDM可看作是一个企业信息的集成框架（Framework）。各种应用程序诸如CAD/CAM/CAE、EDA、OA、CAPP、MRP……等将通过各种各样的方式，如应用接口、开发（封装）等，直接作为一个个“对象（Object）”而被集成进来，使得分布在企业各个地方、在各个应用中使用的所有产品数据得以高度集成、协调、共享，所有产品研发过程得以高度优化或重组。国际上许多大企业正逐渐将它作为支持经营过程重组、并行工程、ISO9000质量认证，从而保持企业竞争力的关键技术。
国内工业互联网预测性维护（PdM）行业发展历程



资料来源：共研网整理

工业互联网预测性维护行业向上游行业采购软、硬件，其售价占据了工业互联网预测性维护行业生产成本的大部分，因此，上游行业对工业互联网预测性维护行业的影响主要有两个方面：一是产品供应量能否满足工业互联网预测性维护行业需求，二是供应价格。
工业互联网预测性维护产业链结构



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目前，国内工业互联网预测性维护（PdM）行业企业数量数十家，国外企业有：BISTeL、GE、西门子、ABB、菲尼克电气、施耐德电气、霍尼韦尔等。国内企业有：华为、科大讯飞、寄云科技、昇阳科技、联智科技等。
国内主要工业互联网预测性维护（PdM）参与者



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相关报告：共研网发布的《2022-2028年中国工业互联网预测性维护（PdM）市场调查与未来前景预测报告》

目前，我国尚处于“工业2.0”（电气化）的后期阶段，“工业3.0”（信息化）还有待进一步普及，“工业4.0”（智能化）正在尝试尽可能做一些示范，制造的自动化和信息化正在逐步布局，较世界发达国家有一定的差距。中国政府在2015年提出了“中国制造2025”战略在2025年前，中国将推进智能制造实施“两步走”战略：第一步，到2020年，中国智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，中国智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。在我国制造行业逐渐呈现出稳定发展趋势的同时，智能制造成为了驱动我国制造行业的主要动力之一，工业互联网产业规模持续扩大，受工业互联网扩大，智能制造水平持续提升，我国工业互联网预测性维护市场规模也保持高速上升态势，2021年达到了48.35亿元。
2016-2021年中国工业互联网预测性维护市场规模



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工业互联网预测性维护（PdM）行业以工业制造业价值需求为导向，数据驱动决策的数字运维，将成为工业互联网的基础。本质上，旨在解决对于工业制造业对于价值增值，建立更经济、更高效的设备管理诉求与B2B工业服务资源高效的匹配，从而促进工业产业升级转型。而最佳实践，是基于园区或产业供应链，通过规模化的应用落地，将有利于将理念模式得到完整的模式建立和验证。而最终形成基于园区、行业、区域的网格化演进，有利于实现全国范围内的推广和普及，这需要B2B服务商、政府园区、行业研究机构共同完成。未来行业具有较好的发展前景。

工业互联网预测性维护行业市场前景如何？共研网发布的《2022-2028年中国工业互联网预测性维护（PdM）市场调查与未来前景预测报告》详细分析了工业互联网预测性维护行业相关定义 、全球工业互联网预测性维护行业市场发展现状、中国工业互联网预测性维护产业发展环境、中国工业互联网预测性维护行业运行情况、中国工业互联网预测性维护所属行业运行数据监测、中国工业互联网预测性维护市场格局、中国工业互联网预测性维护行业需求特点与动态、中国工业互联网预测性维护行业区域市场现状、中国工业互联网预测性维护行业竞争情况、中国工业互联网预测性维护行业发展前景分析与预测、中国工业互联网预测性维护行业发展策略及投资建议等，帮助企业和投资者了解工业互联网预测性维护行业市场投资价值。您若想对工业互联网预测性维护行业有个系统的了解或者想投资工业互联网预测性维护行业，本报告是您不可或缺的重要工具。