PDM

2024-2030年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场调查及未来前景预测报告

发布时间：2021-10-15 06:16:14

《2024-2030年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场调查及未来前景预测报告》共七章，包含中国工业互联网预测性维护（PDM）产业链梳理及全景深度解析，中国工业互联网预测性维护（PDM）代表性企业案例研究，中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场前瞻及投资策略建议等内容。

报告编号R981467
出品单位了解机构实力
订购电话010-60343812、010-60343813、400-600-8596、400-700-9383
客服邮箱sales@chyxx.com

价格

电子版:9800元纸介版:9800元电子+纸介版:10000元

数量

下载订购单

在线咨询下载PDF目录

我公司拥有所有产品的唯一著作权，我们从未通过任何第三方平台代理销售或授权其开展业务咨询。当您购买报告或咨询业务时，请认准“智研钧略”商标，及唯一官方网站网（www.xtrasounds.com）。若要进行引用、刊发，需要获得的正式授权。

报告目录
研究方法

内容概况

为方便行业人士或投资者更进一步了解工业互联网预测性维护（PDM）行业现状与前景，特推出《2024-2030年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场调查及未来前景预测报告》（以下简称《报告》）。报告对中国工业互联网预测性维护（PDM）市场做出全面梳理和深入分析，是多年连续追踪、实地走访、调研和分析成果的呈现。

为确保工业互联网预测性维护（PDM）行业数据精准性以及内容的可参考价值，研究团队通过上市公司年报、厂家调研、经销商座谈、专家验证等多渠道开展数据采集工作，并对数据进行多维度分析，以求深度剖析行业各个领域，使从业者能够从多种维度、多个侧面综合了解2022年工业互联网预测性维护（PDM）行业的发展态势，以及创新前沿热点，进而赋能工业互联网预测性维护（PDM）从业者抢跑转型赛道。

工业互联网预测性维护（PdM）是一种利用互联网和传感器技术，通过收集、监测和分析大量设备和机器的运行数据，预测设备的故障和维护需求的方法。传统维护往往是根据固定的维护计划或设备运行时间进行的，这种方式可能导致资源浪费和维护效率低下。而预测性维护则是基于实时数据和高级分析，对设备的状态和性能进行监测和分析，从而能够提前预测设备的故障和维护需求，以最优化的时间进行维护和修复。预测性维护主要有以下特点和优势：

工业互联网预测性维护产业链结构涉及多个环节，其中包括传感器制造、数据采集与传输、数据存储与处理、数据分析与算法开发、预测模型集成、维护决策与执行等。具体来看，上游是传感器、数据传输设备、服务器、软件等，下游应用于工业领域。

通用机械制造行业运行过程中涉及到各种各样的制造设备，工业制造设备如工程机械、电梯、泵机、工业机器人等的维护，随着IoT、大数据、边缘计算等技术的成熟，预测性维护应运而生。预测性维护已经在全球各行业尤其是工业制造领域得到认可并开始规模应用；目前市场中的存量设备数目可观，80%以上的设备还没采用有效的预测性维护方案，而设备维护产生的费用超过设备总体生命周期成本的50%，因此预测性维护解决方案在通用机械行业等大型制造类行业中有很大的应用空间。据统计，2022年我国工业增加值突破40万亿元，达到40.16万亿元，同比增长7.78%，工业发展保持较快增长速度，工业互联网预测性维护前景巨大。

作为工业互联网IIoT和边缘计算的重要应用之一，预测性维护大约在几年之前就已被寄予厚望。各大公司和初创企业都进行了重点布局，似乎都坚信预测性维护必将成为IIoT中少数的“杀手级”应用之一。比如华为抓住市场痛点，选择从“梯联网”切入电梯运维领域。ABB在班加罗尔设立了新的针对节能变频器的数字化远程服务中心，全年无休的远程访问位于最终用户工厂内的变频器，实现预测性维护和状态监测。

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，数据显示，2022年我国工业互联网预测性维护行业市场规模约为65.83亿元，同比增长36.2%。

PdM行业在未来将继续朝着更加智能化、实时化和自适应的方向发展。新兴技术和创新的应用将推动PdM系统在各个行业的广泛应用。具体发展趋势如下：

《2024-2030年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场调查及未来前景预测报告》是重要成果，是引领行业变革、寄情行业、践行使命的有力体现，更是工业互联网预测性维护（PDM）领域从业者把脉行业不可或缺的重要工具。已经形成一套完整、立体的智库体系，多年来服务政府、企业、金融机构等，提供科技、咨询、教育、生态、资本等服务。

【特别说明】内容概况部分为我司关于该核心要素的提炼与展现，报告最终交付版本与内容概况在展示形式上存在一定差异，但最终交付版完整、全面的涵盖了内容概况的相关要素。

报告目录

第1章工业互联网预测性维护（PDM）行业界定及中国市场发展环境剖析

1.1 工业互联网预测性维护（PDM）行业界定及统计说明

1.1.1 工业互联网预测性维护（PDM）行业的界定

（1）工业互联网的界定与应用

（2）工业互联网预测性维护（PdM）的界定

（3）预测性维护系统流程

（4）预测性维护系统架构

（5）国民经济行业分类

1.1.2 本报告的研究范围界定

1.1.3 本报告主要数据来源及统计标准说明

1.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业政策环境

1.2.1 行业监管体系及机构介绍

1.2.2 行业标准体系建设现状

（1）标准体系建设

（2）现行标准汇总

1.2.3 行业发展相关政策规划汇总及解读

（1）行业发展相关政策汇总

（2）行业发展相关规划汇总

1.2.4 “十四五”规划对行业发展的影响分析

1.2.5 政策环境对行业发展的影响分析

1.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业经济环境

1.3.1 宏观经济发展现状

1.3.2 宏观经济发展展望

1.3.3 行业发展与宏观经济相关性分析

1.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业社会环境

1.5 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业技术环境

1.5.1 预测性维护技术基础

1.5.2 预测性维护核心关键技术分析

1.5.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业相关专利的申请及公开情况

1.5.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业技术创新趋势

1.5.5 技术环境对行业发展的影响分析

第2章全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展趋势及市场前景预测

2.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程及发展环境分析

2.1.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程

2.1.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展环境

2.1.3 全球工业互联网的发展现状分析

2.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业应用状况及市场规模测算

2.2.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业应用状况

2.2.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场规模测算

2.3 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场竞争格局及代表性企业案例

2.3.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场竞争状况

2.3.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）企业兼并重组状况

2.3.3 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业代表性企业布局案例

（1）IBM

（2）SAP

（3）Siemens

（4）Microsoft微软

（5）GE

2.4 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展趋势及市场前景预测

2.4.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展趋势预判

2.4.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场前景预测

第3章中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展现状与市场痛点分析

3.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程及市场特征

3.1.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程

3.1.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）经济属性分析

3.2 工业互联网预测性维护（PDM）行业发展模式

3.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业参与者类型及规模

3.3.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业参与者类型及入场方式

3.3.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业企业数量规模

3.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场供需状况

3.4.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业需求分析

3.4.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业供需平衡

3.5 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场规模测算

3.6 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场痛点分析

第4章中国工业互联网预测性维护（PDM）行业竞争状态及市场格局分析

4.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业投融资、兼并与重组状况

4.1.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业投融资发展状况

4.1.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业兼并与重组状况

4.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场格局及集中度分析

4.2.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场竞争格局

4.2.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业国际竞争力分析

4.2.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场集中度分析

4.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业区域市场发展状况

4.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）重点区域市场需求分析

4.4.1 上海市

4.4.2 北京市

4.4.3 广东省

4.4.4 浙江省

4.4.5 江苏省

第5章中国工业互联网预测性维护（PDM）产业链梳理及全景深度解析

5.1 工业互联网预测性维护（PDM）产业链梳理及成本结构分析

5.1.1 工业互联网预测性维护（PDM）产业结构属性（产业链）

（1）产业链结构梳理

（2）产业链生态图谱

5.1.2 工业互联网预测性维护（PDM）产业价值属性（价值链）

（1）成本结构分析

（2）价值链分析

5.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业专用硬件市场分析

5.2.1 智能传感器（振动传感器和温度传感器等）

5.2.2 便携式监视设备

5.2.3 专用网关（专用于预测维护功能的）

5.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业专用软件及系统集成市场分析

5.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业解决方案市场分析

5.4.1 预测性维护（PDM）行业解决方案市场概述

5.4.2 通用机械行业解决方案

5.4.3 水处理行业解决方案

5.4.4 其他行业

5.5 工业互联网预测性维护（PDM）创新应用案例分析

第6章中国工业互联网预测性维护（PDM）代表性企业案例研究

6.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）代表性企业对比

6.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）代表性企业案例（排名不分先后）

6.2.1 北京天泽智云科技有限公司

（1）企业发展历程及基本信息

（2）企业发展状况

（3）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局及产品介绍

（4）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务运营状况及市场地位分析