工业互联网预测性维护概念

工业互联网预测性维护（PdM）是一种维护策略，它侧重于通过持续监控机器的健康状况来预测并防止潜在的故障。这种策略利用传感器和其他技术手段来实时收集和分析机器运行的数据，从而检测基线运行条件的变化。这种变化可以在问题升级为故障和导致代价高昂的停机之前被指出，进而提前采取维护措施，以确保机器的正常运行并延长其使用寿命。

工业互联网预测性维护上中下游

工业互联网预测性维护（PdM）行业的上中下游涵盖了多个关键环节，共同构成了完整的产业链。上游主要是各类电子元器件行业和硬件设备厂商，这些厂商提供预测性维护所需的基础硬件设备和电子元器件。这些硬件设备包括传感器、控制器、智能网关等，用于实时采集机器运行数据。而电子元器件则支持这些设备的正常运行，确保数据的准确性和可靠性。中游则是工业互联网平台和相关软件提供商。这些平台通过集成上游的硬件设备和数据，提供预测性维护所需的数据分析、模型训练等功能。软件提供商则负责开发和维护预测性维护软件，使其能够准确识别潜在故障并预测未来的维护需求。下游则是应用预测性维护技术的各行业企业，这些企业利用中游提供的工业互联网平台和软件，实现对自己设备的预测性维护。通过实时监控设备状态、预测潜在故障，企业可以及时采取维护措施，避免设备故障导致的生产中断和损失。在整个产业链中，上游的硬件设备和电子元器件为预测性维护提供了物质基础，中游的工业互联网平台和软件则提供了技术支持和解决方案，而下游的应用企业则是预测性维护技术的最终用户，也是推动整个行业发展的重要力量。随着工业互联网技术的不断发展和普及，预测性维护行业将迎来更广阔的市场前景和发展空间。

工业互联网预测性维护发展历程

中国工业互联网预测性维护（PdM）行业的发展历程经历了几个关键阶段，展现了从初步探索到技术成熟和行业普及的转变。在初步探索阶段，随着工业互联网概念的兴起，中国企业开始将先进的传感器和数据分析技术应用于设备维护。尽管面临技术不成熟和缺乏统一标准的困境，一些前瞻性的制造业企业仍然尝试利用传感器监测设备状态，并探索预测性维护的初步应用。进入技术积累与标准化推进阶段，工业互联网技术的快速进步和标准化工作取得显著进展，促使中国企业加强对预测性维护技术的研发。科研机构和企业投入大量资源进行技术创新，同时推动相关标准的制定。政府的支持政策也起到了积极的推动作用，激励企业在工业互联网领域加大投入。到了行业应用与推广阶段，技术的成熟和标准化体系的完善使得越来越多的中国企业将预测性维护技术广泛应用于生产实践，尤其是在制造业、能源、交通运输等关键行业。企业建立起自己的预测性维护系统，实现了设备的实时监测和预警，有效提升了生产效率和设备的可靠性。目前，中国工业互联网预测性维护行业正迈向创新发展与产业升级阶段。云计算、大数据、人工智能等前沿技术的不断发展，推动了预测性维护技术的创新升级。企业开始运用机器学习算法处理海量数据，以更精准地预测设备维护需求。此外，预测性维护技术与供应链管理、产品设计等环节的融合，正在引领行业向更全面和高效的维护管理迈进。

图表：工业互联网预测性维护发展历程

工业互联网预测性维护分类

工业互联网预测性维护（PdM）行业具备多元化的分类方式。从技术角度来看，它可以分为基于传感器的预测性维护，这种方法通过传感器收集设备运行数据以预测维护需求；基于机器学习的预测性维护，它利用机器学习算法训练设备历史数据来建立预测模型；以及基于云计算的预测性维护，这依赖于云计算平台来存储、处理和分析数据。在应用行业层面，制造业、能源行业和交通运输行业都是预测性维护的重要应用领域，它们通过预测性维护提高了生产效率、能源供应稳定性和运营安全性。而在服务提供方式上，企业可以选择自主预测性维护，自行购买传感器和软件等进行数据采集和分析，或者选择由第三方服务提供商提供的预测性维护服务，包括数据采集、分析、预测以及维护建议等。这些分类方式并非孤立存在，而是相互交织，企业可以根据实际情况灵活应用，以满足不同的预测性维护需求。

图表：工业互联网预测性维护分类

工业互联网预测性维护供需情况

工业互联网预测性维护（PdM）行业目前呈现出一种供需两旺的态势，这一领域正在经历显著的增长，并受到一系列技术驱动因素的推动。全球市场规模在2022年达到了约69.01亿美元，而中国市场的需求特别强劲，达到65.83亿元人民币。技术进步，尤其是传感器技术、大数据、边缘计算和人工智能的发展，加上物联网基础设施成本的降低，共同促进了该行业的快速增长。同时，行业内竞争日益激烈，不断的技术创新成为企业竞争的关键。市场研究和趋势分析报告为业内人士提供了宝贵的信息，帮助他们了解市场现状和把握未来发展的方向。过去几年中，全球市场规模的显著增长，从2017年的254.14亿元增至2021年的640.86亿元，进一步证明了这一行业的蓬勃发展势头。

工业互联网预测性维护经营情况

工业互联网预测性维护（PdM）行业的经营情况在近年来总体上呈现出积极的发展趋势。全球市场规模不断扩大，从2017年的254.14亿元增长至2021年的640.86亿元，这一显著增长体现了市场对预测性维护服务需求的持续增长。行业的发展主要得益于智能制造技术的推动，特别是大数据、人工智能等先进技术的应用，使得设备状态监测和故障诊断更为精准高效。根据产业研究报告网发布的报告，工业互联网预测性维护行业的市场发展环境、供需情况、市场规模及竞争格局等得到了全面分析，行业内竞争激烈，技术创新层出不穷。在中国，随着制造业的稳定发展，智能制造已成为推动工业互联网预测性维护行业发展的重要力量，它提高了生产效率，优化了产品质量，进一步促进了整个行业的蓬勃发展。

工业互联网预测性维护优点和缺点

工业互联网预测性维护（PdM）行业的优点包括显著提高设备可靠性，因为它能够通过实时监测来提前预警潜在的设备故障，从而预防意外停机。同时，与传统的定期维护相比，PdM能根据设备实际状况进行有针对性的维护，避免不必要的维护和零件更换，降低了维护成本。此外，通过及时检测和解决设备问题，PdM有助于减少设备磨损，延长设备寿命。它还减少了设备停机时间，确保生产线连续运作，从而提高生产效率。企业还可以通过实时监测和分析设备状态来更精确地安排维护计划和资源配置，优化资源利用效率。

然而，PdM行业也存在一些缺点。首先，它涉及大量数据的收集、分析和处理，对技术要求高，中小企业可能难以承担相关的技术和人才成本。其次，数据安全和隐私保护是一大挑战，因为收集的大量设备数据可能包含敏感信息，若保护措施不充分，则可能导致数据泄露风险。此外，PdM系统需要时间和资金投入，且投资回报周期较长，这可能使一些企业犹豫不决。最后，由于行业标准尚不统一，不同企业的PdM系统可能存在兼容性和互操作性问题，增加了实施难度和成本。

图表：工业互联网预测性维护优点和缺点

工业互联网预测性维护市场规模

中国工业互联网预测性维护（PdM）行业在近年来取得了显著的发展成果，其市场规模在2022年达到了约65.83亿元人民币。这一成绩的背后，得益于技术的不断进步和智能制造的广泛推广。特别是传感器技术、大数据应用、边缘计算以及人工智能等领域的飞速发展，为预测性维护市场的快速增长提供了有力支撑。与此同时，物联网基础设施成本的降低也进一步推动了预测性维护技术的普及和应用。这些先进技术的应用，使得设备状态监测和故障诊断的准确性和效率得到了大幅提升，进而推动了市场需求的持续增长。在全球范围内，工业互联网预测性维护行业市场规模从2017年的254.14亿元增长至2021年的640.86亿元，而中国市场的增长速度更是显著快于全球平均水平，展现出了强大的发展潜力和市场竞争力。

工业互联网预测性维护发展障碍

工业互联网预测性维护（PdM）行业的发展面临着一系列挑战，这些挑战在某种程度上限制了该技术的广泛应用和快速发展。首先，尽管预测性维护技术已经取得了一定的进步，但在实际部署中仍然面临成熟度不足的问题。再加上行业缺乏统一的技术标准和规范，这影响了企业间设备数据的互通性和系统的兼容性，增加了实施的难度与成本。其次，大量的实时数据需求给数据的收集、传输、存储和处理带来了挑战；传感器的部署和维护、数据传输的稳定性以及大数据分析的技术要求都是发展中的难点。此外，建设预测性维护系统所需的高昂成本和资源投入，以及潜在的长期投资回报周期使得许多企业，尤其是中小企业，对其投资持谨慎态度。隐私与安全问题也是一个重要障碍，因为涉及大量可能包含商业秘密和客户隐私的数据，如果保护不当，则可能导致声誉损害和法律后果。最后，企业内部文化和组织的变革阻力也不容忽视，传统维护观念的根深蒂固可能阻碍新系统的接受和实施。

第1章：工业互联网预测性维护（PdM）行业综述及数据来源说明

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 《国民经济行业分类与代码》中工业互联网预测性维护（PdM）行业归属

1.2 工业互联网预测性维护（PdM）行业专业术语说明

1.3 本报告的研究范围界定

1.4 本报告主要数据来源及统计标准说明

1.4.1 本报告权威数据来源

1.4.2 本报告研究方法及统计标准说明

第2章：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业宏观环境分析（PEST）

2.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业行业政策（Policy）环境分析

2.1.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业监管体系及机构介绍

（1）中国工业互联网预测性维护行业主管部门

（2）中国工业互联网预测性维护行业自律组织

2.1.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业标准体系建设现状

（1）标准体系建设

（2）中国工业互联网预测性维护（PdM）行业现行标准分析

1）中国工业互联网预测性维护行业现行标准汇总

2）中国工业互联网预测性维护行业现行标准分析

（3）中国工业互联网预测性维护行业计划实施标准

（4）中国工业互联网预测性维护行业重点标准解读

2.1.3 工业互联网预测性维护（PdM）职业技能等级标准

2.1.4 中国工业互联网预测性维护行业发展相关政策规划汇总及解读

（1）中国工业互联网预测性维护行业发展相关政策汇总

（2）中国工业互联网预测性维护行业重点政策解读

1）《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》

2）《关于推动工业互联网加快发展的通知》

2.1.5 国家“十四五”规划对中工业互联网预测性维护行业发展的影响分析

2.1.6 中国工业互联网预测性维护行业政策环境对行业发展的影响分析

2.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业经济（Economy）环境分析

2.2.1 中国宏观经济发展现状

（1）中国GDP及增长情况

（2）工业增加值增长情况

（3）固定资产投资分析

2.2.2 中国宏观经济发展展望

（1）国际机构对中国GDP增速预测

（2）国内机构对中国宏观经济指标增速预测

2.2.3 行业发展与宏观经济相关性分析

2.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业社会（Society）环境分析

2.3.1 中国工业互联网预测性维护行业社会环境分析

（1）中国人口规模及增速

（2）中国人口结构

1）年龄结构/中国人口老龄化程度

2）中国人口性别结构

（3）中国劳动力人数及人力成本

1）中国劳动力供给形式严峻

2）中国人力成本持续上升

（4）互联网基础设施状况

1）基础资源总体情况

2）地址

3）网站

2.3.2 中国工业互联网预测性维护行业社会环境对行业发展的影响分析

2.4 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业技术环境

2.4.1 预测性维护技术基础

2.4.2 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

2.4.3 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）行业专利申请情况

（2）中国预测性维护行业热门专利申请人

（3）中国预测性维护行业热门技术

2.4.4 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

2.4.5 技术环境对行业发展的影响分析

第3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

3.1 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

3.1.1 全球工业互联网预测性维护（PdM）行业发展历程

3.1.2 全球工业互联网预测性维护（PdM）行业发展环境

（1）技术环境

1）物联网

2）人工智能

（2）经济环境

3.1.3 全球工业互联网的发展现状分析

（1）全球工业互联网市场规模

（2）全球工业互联网产品结构

（3）全球工业互联网经济效益

（4）全球工业互联网技术进展

3.2 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

3.2.1 全球工业互联网预测性维护（PdM）行业应用状况

3.2.2 全球工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模

3.3 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

3.3.1 全球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

3.3.2 全球工业互联网预测性维护（PdM）企业兼并重组状况

3.3.3 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

1）企业发展历程及基本信息

2）企业经营状况

3）企业业务结构及销售网络

4）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局

5）在中国市场布局

（2）思科

1）公司发展简介

2）公司经营情况分析

3）公司业务结构及销售网络

4）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局

5）公司在华经营情况

（3）Siemens

1）公司发展简介

2）公司经营情况分析

3）公司产品特点及应用

4）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局

5）公司在华经营情况

（4）Microsoft微软

1）企业发展简况分析

2）企业经营情况分析

3）企业业务布局

4）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局

5）公司在华经营情况

（5）Flutura

1）公司发展简介

2）公司经营情况分析

3）公司工业互联网预测性维护（PdM）业务及产品特点

4）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务及产品应用

（6）Bently Nevada

1）公司发展简介

2）公司经营情况分析

3）公司工业互联网预测性维护（PdM）业务及产品特点

4）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务及产品应用

3.4 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

3.4.1 全球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维护愈加频繁

3.4.2 全球工业互联网预测性维护（PdM）行业市场前景预测

第4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

4.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展历程及市场特征

4.1.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展历程

4.1.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）经济属性分析

4.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业参与者类型及规模

4.2.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业参与者类型

4.2.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业企业数量规模

4.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模测算

4.3.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场需求分析

4.3.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模测算

4.4 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场痛点分析

第5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

5.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资现状

5.1.1 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

5.1.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资趋势

5.2 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

5.2.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场竞争格局

5.2.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业国际竞争力分析

5.2.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场集中度分析

5.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业人才供给发展状况

5.3.1 专科专业工业互联网预测性维护（PdM）行业人才供给发展状况

5.3.2 本科专业工业互联网预测性维护（PdM）行业人才供给发展状况

5.4 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业区域市场发展状况

第6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

6.1 工业互联网预测性维护（PdM）产业链梳理及成本结构分析

6.1.1 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

6.1.2 工业互联网预测性维护（PdM）产业链生态图谱

6.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业专用硬件市场分析

6.2.1 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

6.2.2 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

6.2.3 通信模组

（1）通信模组供应能力及规模

（2）通信模组供应商格局

6.2.4 MCU芯片

（1）MCU芯片市场规模

（2）工业领域MCU芯片竞争格局

6.3 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

6.3.1 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

6.3.2 云端服务

（1）云端服务基础构成

（2）竞争格局

（3）市场规模

6.4 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业解决方案市场分析

6.4.1 预测性维护（PdM）行业解决方案市场概述

6.4.2 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

6.4.3 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

6.4.4 电力行业解决方案

（1）电力行业生产痛点

（2）电力行业的预测性解决方案价值

（3）电力行业的预测性解决方案基本架构

6.4.5 锂电池行业解决方案

（1）锂电池行业生产痛点

（2）锂电池行业的预测性解决方案价值

（3）锂电池行业的预测性解决方案基本架构

6.4.6 石油化工行业解决方案

（1）石油化工行业生产痛点

（2）石油化工行业的预测性解决方案价值

（3）石油化工行业的预测性解决方案基本架构

第7章：中国工业互联网预测性维护（PdM）代表性企业案例研究

7.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）代表性企业对比

7.2 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）

7.2.1 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

1）经营状况

2）业务架构

（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™

（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

7.2.2 西安因联信息科技有限公司

（1）企业基本信息

（2）企业发展状况

1）经营状况

2）业务架构

3）销售网络

（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

7.2.3 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

1）经营状况

2）业务架构

3）销售网络

（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

7.2.4 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

1）经营状况

2）业务架构

3）销售网络

（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

1）项目情况

2）用户需求

3）解决方案

4）用户价值

（5）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局的优劣势分析

7.2.5 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

1）经营状况

2）业务架构

（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

7.2.6 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

1）经营状况

2）业务架构

3）企业资质

（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）产品介绍

2）企业工业互联网预测性维护（PdM）典型案例

3）企业工业互联网预测性维护（PdM）应用行业

4）企业工业互联网预测性维护（PdM）的最新布局动态

（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

7.2.7 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

1）经营状况

2）业务架构

（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）产品介绍

2）企业工业互联网预测性维护（PdM）典型案例

3）企业工业互联网预测性维护（PdM）应用行业

（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

7.2.8 硕橙（厦门）科技有限公司

（1）企业发展历程及基本信息

1）基本信息

2）发展历程

（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）产品介绍

2）企业工业互联网预测性维护（PdM）应用行业

3）企业工业互联网预测性维护（PdM）典型案例

（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

7.2.9 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

1）经营状况

2）业务架构

（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）产品介绍

2）企业工业互联网预测性维护（PdM）典型案例

3）企业工业互联网预测性维护（PdM）应用行业

（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

7.2.10 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

1）企业工业互联网预测性维护（PdM）产品介绍

2）企业工业互联网预测性维护（PdM）典型案例

3）企业工业互联网预测性维护（PdM）应用行业

（4）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局的优劣势分析

7.2.11 安徽容知日新科技股份有限公司

（1）企业发展历程及基本信息

（2）企业发展状况

1）经营状况

2）业务架构

3）销售网络

（3）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务布局及产品介绍

1）产品介绍

2）产品布局

（4）企业工业互联网预测性维护（PdM）案例分析——风电行业解决方案

1）解决方案

2）主要检测设备

（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

7.2.12 北京博华信智科技股份有限公司

（1）企业发展历程及基本信息

（2）企业发展状况

1）经营状况

2）业务架构

3）销售网络

（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——能源化工行业行业解决方案

（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

第8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

8.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展潜力评估

8.1.1 行业发展现状总结

8.1.2 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

8.1.3 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

8.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展前景预测

8.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展趋势预判

8.4 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业进入壁垒

8.5 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资价值评估

8.6 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资机会分析

8.6.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业细分领域投资机会

8.6.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业区域市场投资机会

8.6.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业算法技术投资机会

8.7 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资风险预警

8.8 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资策略与建议