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工业互联网预测性维护（PdM）的界定及功能

预测性维护（Predictive Maintenance，PdM）是指通过对设备运行状态进行持续测量和监控，使用工业数据建模和数据分析技术预测和诊断设备故障，在设备故障发生前提前采取修正措施。随着物联网、大数据、边缘计算等技术的成熟，预测性维护技术已经在工业制造领域得到广泛认可并开始规模化应用。

关于预测性维修IATF16949 中的概念定义

1、预防性维护 preventive maintenance （PM）

为了消除设备失效和非计划性生产中断的原因而策划的定期活动（基于时间的周期性检验和检修），它是制造过程设计的一项输出。

2、预测性维护 predictive maintenance （PdM）

通过对设备状况实施周期性或持续监视来评价在役设备状况的一种方法或一套技术，以便预测应当进行维护的具体时间。

伴随着工业化、信息化和经济全球化的发展，机械制造、自动控制、可靠性工程及管理科学出现了新的突破，使现代机器的科学设备管理出现新了的趋势。

预测性维护是通过对设备状况实施周期性或持续监测，基于机器学习算法和模型来分析评估设备健康状况的一种方法，以便预测下一次故障发生的时间以及应当进行维护的具体时间。预测性维护是以设备/装备的状态作为依据的维护，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，维修决策得出最终的维修活动要求。

与预测性维护相对应的传统方法是预防性维护。预防性维护是根据规定的维修间隔或者设备的工作时间，按照已经安排好的时间来进行计划内的维修工作，而不考虑系统设备当前的运行和健康状态。

图表：预防性维护与预测性维护的对比

资料来源：智研瞻产业研究院整理

任何设备在故障发生之前都会出现一些异常现象或症状，如振动偏大，有异常噪音等，如下图所示。为此，我们把从出现这些异常现象开始，到故障即将发生前的这一段时间定义为预测期，即P-F周期。预测性维护的目标是预测出更为准确的故障的预计发生时间，以便于维护人员准确及时地做出应对。

预测性维护可提供以数据为依据的故障理解。异常监测是一种机器学习技术，用于识别故障并预测未来故障的可能性。基于静态规则或更多动态方法，并使用有关关键健康值、风险预测、停机成本和维护成本的数据，进行分析，然后触发警报以采取行动。预测性维护可以将维护成本降低10%至40%。到目前为止，预测性维护尚未实现的另一个好处是，制造商将能够提高其产品的灵活性。当然，采用即服务和按X付费的模式将增加生产的复杂性。更重要的是，这还将减少停机时间并带来新的收入来源。

全球工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模测算

统计数据显示，2017年全球工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模254.14亿元，2021年全球工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模640.86亿元。2017-2022年全球工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模如下：

图表：2017-2022年全球工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模测算

统计数据显示，2017年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模36.35亿元，2021年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模105.10亿元。2017-2022年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模如下：

图表：2017-2022年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展前景预测

预测性维护作为一个新兴市场，因为维护策略从所谓的事后控制方式转移到通过分析和启用预测性维护来解决问题，无疑向我们展示了一个就发展潜力的市场。在这个市场中，IoT平台商、低成本的安全云存储厂商以及提供动态数据模型的分析供应商扮演着至关重要的角色，发挥着越来越大的作用。

在现实的生产过程，故障的发生率远比我们想像的更加难以控制：产生线突然的停机，排除故障的延时，人为的操作失误，重复的设备维护导致额外成本的增加，维护设备的不及时性等。我们往往都在被动的接受故障发生，并在故障发生后进行着“不能精确计算是否为最合理”的维护。

工厂不仅是设备的集合，更是“活着的管家”，他懂你，他能告诉你目前“家里”各部门的运行状况，他还能根据过去运行数据与当下运行数据的累计进行实时监控与分析，预测未来可能出现的状况，并提前告诉你哪些设备需要维护哪些设备需要更换，这一决策基于客观的数据分析与判断，规避了人为的经验主义；同时，提前预警为你留出了充分的时间对维护做提前的准备，避免突然停机再维护的高额成本，这提高了工厂的制造效率。

更进一步，基于数据的智能工厂无处不在，会出现真正的无人工厂，机械手臂替代劳动力，工厂内所有设备的运行数据都将展现在管理者面前。不仅是了解运营状况与预测未来，还可自动触发工单分派任务与自我维护，甚至还能在不断的纠错的过程中，自我总结与学习，给出更合理的建议与执行方案。

为了适应极富挑战性的工业环境，系统工程领域、生产 IT 领域以及业务系统领域必须实现前所未有的集成以提升生产效率。

中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展趋势预判

预测，受中国工业互联网预测性维护（PdM）市场需求的增长，2022-2028年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模平稳上升。2028年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模532.52亿元。2022-2028年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模预测如下：

图表：2022-2028年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模预测

数据来源：智研瞻产业研究院整理

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工业互联网预测性维护（PDM）行业市场前景如何？智研瞻产业研究院发布的《2022-2028年中国工业互联网预测性维护（PDM）行业分析报告-市场供需现状与发展动向研究》详细分析了工业互联网预测性维护（PDM）行业相关定义 、全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场发展现状、中国工业互联网预测性维护（PDM）产业发展环境、中国工业互联网预测性维护（PDM）行业运行情况、中国工业互联网预测性维护（PDM）所属行业运行数据监测、中国工业互联网预测性维护（PDM）市场格局、中国工业互联网预测性维护（PDM）行业需求特点与动态、中国工业互联网预测性维护（PDM）行业区域市场现状、中国工业互联网预测性维护（PDM）行业竞争情况、中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展前景分析与预测、中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展策略及投资建议等，帮助企业和投资者了解工业互联网预测性维护（PDM）行业市场投资价值。您若想对工业互联网预测性维护（PDM）行业有个系统的了解或者想投资工业互联网预测性维护（PDM）行业，本报告是您不可或缺的重要工具。