工业互联网预测性维护综述

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：

PDM技术在九十年代得到了迅猛地发展。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。

工业互联网预测性维护产业链

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。

工业互联网预测性维护行业现状分析

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。随着传感器，大数据、边缘计算和人工智能等技术的进步以及物联网基础设施成本的下降将更进一步推动预测性维护市场的快速发展。

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。

工业互联网预测性维护行业竞争格局

目前全球范围内已有280+家预测性维护类企业，大量新兴企业推动了工业互联网预测性维护行业增长，特别是在技术堆栈的分析部分，新兴企业帮助用户了解了他们不断增长和分散的数据。

工业互联网预测性维护行业发展趋势

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：

1、AI和机器学习的融合：随着人工智能（AI）和机器学习技术的不断发展，PdM将更加智能化。

2、边缘计算的应用：边缘计算是一种将数据处理和分析推移到设备所在地的计算模式。

3、5G技术的推广：5G技术的推广将显著提高数据传输速度和稳定性。

4、自我学习和自适应系统：未来的PdM系统可能会拥有更强大的自我学习和自适应能力。

5、物联网设备的普及：随着物联网设备的普及，越来越多的设备将能够实时监测和传输数据。

6、基于云的协作平台：PdM系统可能会转向更多基于云的协作平台，使不同企业和行业之间能够共享数据和经验，促进合作和知识共享，从而推动PdM技术的进一步发展。

文章来源： 智研咨询

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