中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)（PdM）行業(yè)現(xiàn)狀分析

中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)（PdM）行業(yè)現(xiàn)狀分析內(nèi)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(qū)動我國制造行業(yè)的主要動力之一，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，受工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)大，智能制造水平持續(xù)提升，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)市場規(guī)模也保持高速上升態(tài)勢，數(shù)據(jù)顯示，2022年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)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(guān)鍵詞：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)、PdM、預(yù)測性維護(hù)一、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)綜述工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)（PdM）是一種利用互聯(lián)網(wǎng)和傳感器技術(shù)，通過收集、監(jiān)測和分析大量設(shè)備和機(jī)器的運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測設(shè)備的故障和維護(hù)需求的方法。傳統(tǒng)維護(hù)往往是根據(jù)固定的維護(hù)計(jì)劃或設(shè)備運(yùn)行時間進(jìn)行的，這種方式可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)和維護(hù)效率低下。而預(yù)測性維護(hù)則是基于實(shí)時數(shù)據(jù)和高級分析，對設(shè)備的狀態(tài)和性能進(jìn)行監(jiān)測和分析，從而能夠提前預(yù)測設(shè)備的故障和維護(hù)需求，以最優(yōu)化的時間進(jìn)行維護(hù)和修復(fù)。預(yù)測性維護(hù)主要有以下特點(diǎn)和優(yōu)勢：PDM技術(shù)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(yīng)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(yīng)用接口、開發(fā)（封裝）等，直接作為一個個“對象（Object）”而被集成進(jìn)來，使得分布在企業(yè)各個地方、在各個應(yīng)用中使用的所有產(chǎn)品數(shù)據(jù)得以高度集成、協(xié)調(diào)、共享，所有產(chǎn)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(jīng)營過程重組、并行工程、ISO9000質(zhì)量認(rèn)證，從而保持企業(yè)競爭力的關(guān)鍵技術(shù)。二、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)產(chǎn)業(yè)鏈工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)涉及多個環(huán)節(jié)，其中包括傳感器制造、數(shù)據(jù)采集與傳輸、數(shù)據(jù)存儲與處理、數(shù)據(jù)分析與算法開發(fā)、預(yù)測模型集成、維護(hù)決策與執(zhí)行等。具體來看，上游是傳感器、數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備、服務(wù)器、軟件等，下游應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域。通用機(jī)械制造行業(yè)運(yùn)行過程中涉及到各種各樣的制造設(shè)備，工業(yè)制造設(shè)備如工程機(jī)械、電梯、泵機(jī)、工業(yè)機(jī)器人等的維護(hù)，隨著IoT、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算等技術(shù)的成熟，預(yù)測性維護(hù)應(yīng)運(yùn)而生。預(yù)測性維護(hù)已經(jīng)在全球各行業(yè)尤其是工業(yè)制造領(lǐng)域得到認(rèn)可并開始規(guī)模應(yīng)用；目前市場中的存量設(shè)備數(shù)目可觀，80%以上的設(shè)備還沒采用有效的預(yù)測性維護(hù)方案，而設(shè)備維護(hù)產(chǎn)生的費(fèi)用超過設(shè)備總體生命周期成本的50%，因此預(yù)測性維護(hù)解決方案在通用機(jī)械行業(yè)等大型制造類行業(yè)中有很大的應(yīng)用空間。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年我國工業(yè)增加值突破40萬億元，達(dá)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(wǎng)預(yù)測性維護(hù)前景巨大。三、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)行業(yè)現(xiàn)狀分析作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)IIoT和邊緣計(jì)算的重要應(yīng)用之一，預(yù)測性維護(hù)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(jìn)行了重點(diǎn)布局，似乎都堅(jiān)信預(yù)測性維護(hù)必將成為IIoT中少數(shù)的“殺手級”應(yīng)用之一。比如華為抓住市場痛點(diǎn)，選擇從“梯聯(lián)網(wǎng)”切入電梯運(yùn)維領(lǐng)域。ABB在班加羅爾設(shè)立了新的針對節(jié)能變頻器的數(shù)字化遠(yuǎn)程服務(wù)中心，全年無休的遠(yuǎn)程訪問位于最終用戶工廠內(nèi)的變頻器，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)和狀態(tài)監(jiān)測。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)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(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算和人工智能等技術(shù)的進(jìn)步以及物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施成本的下降將更進(jìn)一步推動預(yù)測性維護(hù)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(qū)動我國制造行業(yè)的主要動力之一，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，受工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)擴(kuò)大，智能制造水平持續(xù)提升，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)市場規(guī)模也保持高速上升態(tài)勢，數(shù)據(jù)顯示，2022年我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)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(guān)報(bào)告：《中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)（PdM）行業(yè)市場調(diào)查及未來前景預(yù)測報(bào)告》四、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)行業(yè)競爭格局目前全球范圍內(nèi)已有280+家預(yù)測性維護(hù)類企業(yè)，大量新興企業(yè)推動了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)行業(yè)增長，特別是在技術(shù)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(shù)據(jù)。在過去五年中，諸如GE，PTC，Cisco，ABB或Siemens之類的老牌供應(yīng)商也進(jìn)入了市場。全球預(yù)測性維護(hù)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(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)預(yù)測性維護(hù)（PdM）行業(yè)企業(yè)數(shù)量數(shù)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(nèi)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(wǎng)預(yù)測性維護(hù)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(shí)時化和自適應(yīng)的方向發(fā)展。新興技術(shù)和創(chuàng)新的應(yīng)用將推動PdM系統(tǒng)在各個行業(yè)的廣泛應(yīng)用。具體發(fā)展趨勢如下：1、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合：隨著人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，PdM將更加智能化。AI將用于更高級的數(shù)據(jù)分析和預(yù)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(hù)策略。AI的融入將提高PdM系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效率。2、邊緣計(jì)算的應(yīng)用：邊緣計(jì)算是一種將數(shù)據(jù)處理和分析推移到設(shè)備所在地的計(jì)算模式。這將有助于減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)，并允許實(shí)時響應(yīng)。邊緣計(jì)算在PdM中的應(yīng)用將提高系統(tǒng)的實(shí)時性和穩(wěn)定性。3、5G技術(shù)的推廣：5G技術(shù)的推廣將顯著提高數(shù)據(jù)傳輸速度和穩(wěn)定性。這將有助于支持更多設(shè)備的實(shí)時監(jiān)測和數(shù)據(jù)傳輸，加快PdM系統(tǒng)的反應(yīng)時間和處理能力。4、自我學(xué)習(xí)和自適應(yīng)系統(tǒng)：未來的PdM系統(tǒng)可能會擁有更強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。系統(tǒng)將能夠通過不斷的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，適應(yīng)設(shè)備的變化和環(huán)境變化，并自動調(diào)整預(yù)測模型和維護(hù)策略。5、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及：隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，越來越多