中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场运营模式与投资展览规划研究报告2021-2027年

时间：2021-09-06

作者：北京华研中商经济信息中心

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【报告编号】: 190517

【出版机构】: 【北京中研信息研究所】

【出版日期】: 【2021年09月】

【报告价格】: 【纸质版:6500元】【电子版:6800元】【双版:7000元】

【交付方式】: 【emil电子版或特快专递】

【客服专员】: 【安琪】

【报告目录】

*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

（2）工业互联网预测性维护（PdM）的界定及功能

（3）预测性维护系统流程及工作原理

（4）预测性维护平台架构

（5）预测性维护应用范围

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）工业互联网预测性维护（PdM）职业技能等级标准

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）重点政策解读

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）GDP

（2）工业增加值增长情况

（3）固定资产投资分析

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

1.4.1 互联网基础设施状况

（1）基础资源总体情况

（2）地址

（3）网站

（4）网络国际出口带宽

1.4.2 中国互联网应用发展状况

1.4.3 互联网安全情况

（1）安全事件发生状况与设备被感染情况

（2）网站安全和漏洞情况

（3）网络安全相关举报和受理情况

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）传感技术

（2）状态监测

（3）数据传输

（4）故障诊断

（5）故障预测

（6）维护管理

（7）维护决策

1.5.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业相关**的申请及公开情况

（1）行业专利申请情况

（2）行业内企业专利申请情况

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）边缘侧预测性维护

（2）边缘计算与云计算协同应用

（3）工业设备不同维修策略的融合

1.5.5 技术环境对行业发展的影响分析

*2章：**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 **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 **工业互联网预测性维护（PdM）行业发展历程

2.1.2 **工业互联网预测性维护（PdM）行业发展环境

（1）技术环境

（2）经济环境

2.1.3 **工业互联网的发展现状分析

（1）**工业互联网经济效益

（2）**工业互联网产品结构

（3）**工业互联网市场规模

（4）**工业互联网技术进展

2.2 **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 **工业互联网预测性维护（PdM）行业应用状况

2.2.2 **工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模测算

2.3 **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 **工业互联网预测性维护（PdM）行业市场竞争状况

（1）企业数量

（2）企业类型

（3）竞争梯队

2.3.2 **工业互联网预测性维护（PdM）企业兼并重组状况

2.3.3 **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）思科

（3）Siemens

（4）Microsoft微软

（5）GE

2.4 **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 **工业互联网预测性维护（PdM）行业发展趋势预判

（1）与其他工业系统集成

（2）部署混合建模方法成为流行

（3）开发数据池持续精化

（4）低代码/无代码和自动化PdM高速发展

（5）工业企业通过并购手段布局预测性防护愈加频繁

2.4.2 **工业互联网预测性维护（PdM）行业市场前景预测

*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）行业市场规模测算

3.4.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场需求分析

3.4.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模测算

3.5 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场痛点分析

*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）行业投资现状

4.1.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资发展状况

（1）行业投资规模

（2）行业投资事件汇总

（3）行业投资所处阶段分布

（4）行业投资区域分布

4.1.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资趋势

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）行业人才供给发展状况

4.4 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业区域市场发展状况

*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

5.1.2 工业互联网预测性维护（PdM）产业链生态图谱

5.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业**硬件市场分析

5.2.1 传感器

（1）传感器应用领域

（2）传感器市场规模

（3）传感器区域分布

（4）传感器竞争格局

5.2.2 工业物联网网关

（1）物联网网关行业定义及功能

（2）工业物联网网关竞争格局

5.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业**软件及系统集成市场分析

5.3.1 模型搭建

（1）人工神经网络

（2）支持向量机

（3）聚类算法

（4）随机森林

5.3.2 云端服务

（1）云端服务基础构成

（2）企业竞争格局

（3）市场规模

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 制造行业解决方案

（1）制造行业生产痛点

（2）制造行业的预测性解决方案价值

（3）制造行业的预测性解决方案架构

5.4.3 煤炭行业解决方案

（1）煤炭行业生产痛点

（2）煤炭行业的预测性解决方案价值

（3）煤炭行业的预测性解决方案基本架构

5.4.4 其他行业

*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）案例分析——BladePredict叶片卫士�6�4

（5）企业融资历程

（6）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局的优劣势分析

6.2.2 西安因联信息科技有限公司

（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）案例分析——水泥行业预测性维护方案

（5）企业融资历程

（6）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局的优劣势分析

6.2.3 格创东智科技有限公司

（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）案例分析——电子行业解决方案

（5）企业融资历程

（6）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局的优劣势分析

6.2.4 许昌中科森尼瑞技术有限公司

（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）案例分析——有色金属行业粗轧机电机解决方案

（5）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局的优劣势分析

6.2.5 华为云计算技术有限公司

（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）业务布局的优劣势分析

6.2.6 上海东昊测试技术有限公司

（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

1）企业工业互联网预测性维护（PdM）的新布局动态

（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

（5）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局的优劣势分析

6.2.7 北京寄云鼎城科技有限公司

（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

（5）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局的优劣势分析

6.2.8 硕橙（厦门）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

（5）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局的优劣势分析

6.2.9 北京谛声科技有限责任公司

（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）业务核心技术

（5）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局的优劣势分析

6.2.10 联智科技（北京）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）业务布局的优劣势分析

*7章：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
7.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展潜力评估

7.1.1 行业发展现状总结

7.1.2 行业影响因素总结

（1）行业发展驱动因素分析

（2）行业发展制约因素分析

7.1.3 行业发展潜力评估

（1）行业生命发展周期

（2）行业发展潜力评估

7.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展前景预测

7.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展趋势预判

7.4 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业进入壁垒

7.5 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资价值评估

7.6 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资机会分析

7.6.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业细分领域投资机会

7.6.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业区域市场投资机会

7.6.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业算法技术投资机会

7.7 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资风险预警

7.8 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资策略与建议

图表目录

图表1：工业互联网定义

图表2：工业互联网核心产业体系界定图

图表3：工业设备维护类型

图表4：预测性维护的定义

图表5：预测性维护的功能

图表6：预测性维护的系统流程

图表7：预测性维护（PdM）行业工作流程

图表8：预测性维护的平台架构

图表9：预测性维护的应用范围

图表10：工业互联网预测性逻辑

图表11：本报告主要数据来源及统计标准说明

图表12：工业互联网预测性维护行业监管机构

图表13：工业互联网预测性维护职业技能等级

图表14：2019-2021年工业互联网预测性维护（PdM）行业发展政策汇总

图表15：《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》政策解读

图表16：《关于推动工业互联网加快发展的通知》解读

图表17：2014-2021年中国GDP增长走势图（单位：万亿元，%）

图表18：2011-2020年全部工业增加值及其增长速度（单位：亿元，%）

图表19：2010-2021年中国固定资产投资（不含农户）增长速度（单位：万亿元，%）

图表20：2021年一季度三类产业投资占固定资产投资（不含农户）比重（单位：%）

图表21：2021年中国GDP的各机构预测（单位：%）

图表22：“十四五”时期经济社会发展目标

图表23：2015-2020年中国互联网基础资源对比（单位：万个，块/32，Mbps，%）

图表24：2013-2020年中国Ipv6地址数（单位：块/32，%）

图表25：2013-2020年中国Ipv4地址资源变化情况（单位：万个，%）

图表26：2013-2020年中国网站数量变化趋势（单位：万个）

图表27：2011-2020年中国国际出口带宽变化情况（单位：Mbps，%）

图表28：2020年国内主要骨干网络国际出口带宽数（单位：Mbps）

图表29：2018-2020年中国网民各类互联网应用的使用率（**，%）

图表30：2020年中国网民各类手机互联网应用的使用率（**，%）

图表31：2020年网民遭遇安全事件类别（单位：%）

图表32：2020年网民遭遇网络诈骗类别（单位：%）

图表33：2016-2020年中国境内被篡改的网站数量（单位：个）

图表34：2016-2020年中国境内被植入后门的网站数量（单位：个）

图表35：2016-2020年国家信息安全漏洞共享平台收录系统安全漏洞数量（单位：个）

图表36：2016-2020年CNCERT接到网络安全事件报告数量（单位：件）

图表37：2016-2020年全国各级网络举报部门受理有效举报数量（单位：万件）

图表38：2011-2021年预测性维护专利申请量情况（单位：件，%）

图表39：截至2021年4月底中国预测性维护**技术申请情况（单位：件）

图表40：基于融合方法的寿命预测和维修决策研究总结

图表41：**工业互联网预测性维护发展历程

图表42：2010-2025年**物联网设备连接数量及预测情况（单位：亿个，%）

图表43：2020年**物联网**应用领域和份额（按销售额）（单位：%）

图表44：2016-2024年**人工智能行业市场规模情况（单位：亿美元）

图表45：**人工智能行业技术发展趋势

图表46：2018-2021年**主要经济体经济增速及预测分析（单位：%）

图表47：**工业互联网经济效益分析情况（单位：亿美元，%）

图表48：2019年**工业互联网产品市场结构（单位：%）

图表49：2016-2020年**工业互联网市场规模（单位：亿美元）

图表50：2020-2021年**工业互联网**具成长性技术展望

图表51：**预测性维护应用场景（非穷尽）

图表52：**预测性维护应用场景分析

图表53：**预测性维护具体工业应用场景举例

图表54：2016-2021年**预测性维护市场规模（单位：亿美元，%）

图表55：2016-2026年**预测性维护企业数量（单位：家）

图表56：预测性维护技术供应商和系统集成商参与类型及代表企业简介

图表57：预测性维护技术供应商和系统集成商参与类型分布（单位：%）

图表58：**预测性维护企业分类和案例

图表59：2019年**支持服务市场竞争格局

图表60：2014-2021年**工业互联网预测性维护业务市场兼并重组经典案例

图表61：IBM公司发展历程

图表62：IBM公司基本信息表

图表63：2017-2020年IBM公司主要经济指标分析（单位：亿美元）

图表64：IBM公司业务结构

图表65：IBM公司PMQ产品功能

图表66：IBM公司Maximo Predict产品功能

图表67：IBM公司Maximo Predict产品优势

图表68：2015-2020财年思科主要经济指标（单位：亿美元）

图表69：2020财年思科产品业务营收分布情况（单位：%）

图表70：2020财年思科营业收入分地区情况（单位：%）

图表71：思科的预测性维护解决方案

图表72：思科的预测性维护解决方案功能及流程

图表73：西门子Siemens简介

图表74：2016-2020财年西门子主要经济指标分析（单位：亿欧元）

图表75：西门子Siemens工业自动化方面主要产品及应用

图表76：西门子SIEPA系统的两大模块功能分析

图表77：微软公司基本信息表

图表78：2016-2020财年微软公司利润表（单位：亿美元）

图表79：2016-2020财年微软公司资产负债表（单位：亿美元）

图表80：2016-2020财年微软公司现金流量表（单位：亿美元）

图表81：微软产品业务布局

图表82：微软预测性防护技术详细信息和工作流

图表83：GE简介

图表84：2016-2020财年GE主要经济指标分析（单位：亿美元）

图表85：2021-2027年**预测性维护市场规模（单位：亿美元，%）

图表86：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展历程

图表87：预测性维护解决方案的不同定价模式（单位：%）

图表88：国内工业互联网预测性维护企业类型

图表89：预测性维护的重要性

图表90：预测性维护目标部件梳理示意图

图表91：2018-2020年中预测性维护市场规模（单位：亿美元，%，亿元）

图表92：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场发展痛点分析

图表93：2016-2021年中国工业互联网投资规模（单位：起，亿元）

图表94：2015-2021年中国工业互联网预测性维护行业投资事件汇总

图表95：截至2021年5月工业互联网预测性维护行业投资所处阶段（单位：起）

图表96：截至2021年5月工业互联网预测性维护行业投资区域分布（单位：起）

图表97：中国工业互联网预测性维护行业市场竞争格局

图表98：中国工业互联网预测性维护企业类型分布（单位：%）

图表99：2021年中国工业互联网预测性维护行业大赛获奖名单

图表100：中国工业互联网预测性维护企业区域分布情况

图表101：工业互联网预测性维护（PdM）产业链结构

图表102：工业互联网预测性维护（PdM）产业链生态图谱

图表103：传感器主要应用领域

图表104：2019年中国传感器市场应用结构分析（单位：%）

图表105：2014-2020年中国传感器市场规模（单位：亿元，%）

图表106：中国传感器行业区域分布总体特征

图表106：截至2019年中国传感器企业区域分布格局（单位：%）

图表107：国内传感器制造行业梯队分析

图表108：物联网关功能分析

图表109：工业物联网网关具体功能分析

图表110：工业物联网网关竞争格局分析

图表111：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业**软件及系统集成的组成部分

图表112：人工神经网络在预测性维护中的新应用

图表113：支持向量机在预测性维护中的新应用

图表114：支聚类算法在预测性维护中的新应用

图表115：随机森林在预测性维护中的新应用

图表116：云端服务基础设施组件

图表117：2020年中国企业级SaaS产业图谱：业务垂直型

图表118：2020年中国企业级SaaS产业图谱：行业垂直型

图表119：2018-2020年中国软件业云服务和大数据服务收入情况（单位：亿元）

图表120：预测性维护（PdM）行业解决方案框架

词条
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