2023年中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業現狀分析：智能制造助力行業蓬勃發展[圖]

內容概況：在我國制造行業逐漸呈現出穩定發展趨勢的同時，智能制造成為了驅動我國制造行業的主要動力之一，工業互聯網產業規模持續擴大，受工業互聯網擴大，智能制造水平持續提升，我國工業互聯網預測性維護市場規模也保持高速上升態勢，數據顯示，2022年我國工業互聯網預測性維護行業市場規模約為65.83億元，同比增長36.2%，增速快于全球。

關鍵詞：工業互聯網預測性維護、PdM、預測性維護

一、工業互聯網預測性維護綜述

工業互聯網預測性維護（PdM）是一種利用互聯網和傳感器技術，通過收集、監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，對設備的狀態和性能進行監測和分析，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勢：

PDM技術在九十年代得到了迅猛地發展。PDM可看作是一個企業信息的集成框架，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（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、協調、共享，所有產品研發過程得以高度優化或重組。國際上許多大企業正逐漸將它作為支持經營過程重組、并行工程、ISO9000質量認證，從而保持企業競爭力的關鍵技術。

二、工業互聯網預測性維護產業鏈

工業互聯網預測性維護產業鏈結構涉及多個環節，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、預測模型集成、維護決策與執行等。具體來看，上游是傳感器、數據傳輸設備、服務器、軟件等，下游應用于工業領域。

通用機械制造行業運行過程中涉及到各種各樣的制造設備，工業制造設備如工程機械、電梯、泵機、工業機器人等的維護，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尤其是工業制造領域得到認可并開始規模應用；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等大型制造類行業中有很大的應用空間。據統計，2022年我國工業增加值突破40萬億元，達到40.16萬億元，同比增長7.78%，工業發展保持較快增長速度，工業互聯網預測性維護前景巨大。

三、工業互聯網預測性維護行業現狀分析

作為工業互聯網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。各大公司和初創企業都進行了重點布局，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“梯聯網”切入電梯運維領域。ABB在班加羅爾設立了新的針對節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，實現預測性維護和狀態監測。據統計，2022年全球工業互聯網預測性維護行業市場規模約為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展。

在我國制造行業逐漸呈現出穩定發展趨勢的同時，智能制造成為了驅動我國制造行業的主要動力之一，工業互聯網產業規模持續擴大，受工業互聯網擴大，智能制造水平持續提升，我國工業互聯網預測性維護市場規模也保持高速上升態勢，數據顯示，2022年我國工業互聯網預測性維護行業市場規模約為65.83億元，同比增長36.2%，增速快于全球。

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

四、工業互聯網預測性維護行業競爭格局

目前全球范圍內已有280+家預測性維護類企業，大量新興企業推動了工業互聯網預測性維護行業增長，特別是在技術堆棧的分析部分，新興企業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主要可以分成以下三個類別：流程制造業、混合制造業和離散制造業。

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

五、工業互聯網預測性維護行業發展趨勢

PdM行業在未來將繼續朝著更加智能化、實時化和自適應的方向發展。新興技術和創新的應用將推動PdM系統在各個行業的廣泛應用。具體發展趨勢如下：

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，使系統能夠自動識別新的故障模式和優化維護策略。AI的融入將提高PdM系統的準確性和效率。

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的實時性和穩定性。

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定性。這將有助于支持更多設備的實時監測和數據傳輸，加快PdM系統的反應時間和處理能力。

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

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

6、基于云的協作平臺：PdM系統可能會轉向更多基于云的協作平臺，使不同企業和行業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技術的進一步發展。

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