工业互联网预测性维护（PdM）行业洞察报告：重点企业排行与市场份额分析2024

2024年工业互联网预测性维护（PdM）市场报告中显示，全球与中国工业互联网预测性维护（PdM）市场规模2023年各达 亿元（人民币）与 亿元，至2029年全球工业互联网预测性维护（PdM）市场规模将以 %的CAGR增长至 亿元。

就产品类型来看，工业互联网预测性维护（PdM）行业可细分为软件, 系统集成, 硬件。从终端应用来看，工业互联网预测性维护（PdM）可应用于工业制造设备, 石油化工, 电力行业, 其他等领域。各细分市场规模（销量、销售额及增长率）、产品价格及变化趋势、下游应用需求分析等数据在报告中予以展示，此外，报告还包含对预测期间内产品种类和应用市场规模和增长率的预测。

报告例举的工业互联网预测性维护（PdM）行业内重点企业主要有北京寄云鼎城科技有限公司, Siemens, Cisco, IBM, 华为云计算技术有限公司, 科大讯飞股份有限公司, 西安因联信息科技有限公司, Microsoft, 安徽容知日新科技股份有限公司, 格创东智科技有限公司。各企业发展概况的介绍（包括公司简介、主要产品及服务、工业互联网预测性维护（PdM）销量、工业互联网预测性维护（PdM）价格、及市场收入等方面）与中国工业互联网预测性维护（PdM）行业主要企业市场占有率都包含在该报告中。

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。

工业互联网预测性维护（PdM）市场主要参与者：

北京寄云鼎城科技有限公司

Siemens

Cisco

IBM

华为云计算技术有限公司

科大讯飞股份有限公司

西安因联信息科技有限公司

Microsoft

安徽容知日新科技股份有限公司

格创东智科技有限公司

中国工业互联网预测性维护（PdM）市场：类型细分

软件

系统集成

硬件

中国工业互联网预测性维护（PdM）市场：应用细分

工业制造设备

石油化工

电力行业

其他

工业互联网预测性维护（PdM）市场调研报告对2024年国内工业互联网预测性维护（PdM）行业现状、工业互联网预测性维护（PdM）市场规模近五年增长趋势、细分市场销售情况与份额占比、品牌竞争格局、市场驱动因素/制约因素、行业SWOT、PEST以及消费者特征等多方面进行了分析与评估，并对国内工业互联网预测性维护（PdM）市场未来发展前景和方向进行了分析预测。报告涵盖了工业互联网预测性维护（PdM）市场历年数据统计以及未来市场前景及增长潜力分析，是企业了解行业动态、把握未来发展及方向提的参考依据之一。

工业互联网预测性维护（PdM）调研报告各章节大致内容如下（共十五个章节）： 

第一章：工业互联网预测性维护（PdM）市场概述、发展历程、各细分市场介绍、中国各地区工业互联网预测性维护（PdM）市场规模与增长率分析；

第二章：行业发展环境分析、国内外市场竞争现状、市场中存在的问题和对策、影响因素分析；

第三章：工业互联网预测性维护（PdM）行业上下游产业链分析；

第四章：工业互联网预测性维护（PdM）细分类型分析（主要供应商产品类型、竞争格局、以及各类型市场销售额和销售量分析）；

第五章：工业互联网预测性维护（PdM）市场最终用户分析（下游客户端、竞争格局、市场潜力、以及市场规模分析）；

第六章：中国主要地区工业互联网预测性维护（PdM）产量、产值、销量、与销量值分析；

第七章至第十章：依次对华北、华中、华南、华东地区工业互联网预测性维护（PdM）行业主要类型和应用格局进行分析；

第十一、十二章：对中国工业互联网预测性维护（PdM）行业主要类型市场和终端应用领域市场销售量、销售额、及份额的预测分析；

第十三章：对中国工业互联网预测性维护（PdM）市场进出口贸易进行分析，并罗列了中国工业互联网预测性维护（PdM）产品主要进出口国家；

第十四章：介绍了领先企业的发展现状，涵盖公司简介、最新发展、市场表现、以及产品和服务等方面；

第十五章：研究结论、发展策略、方向与方式建议。

工业数据问题

工业设备、产线等产生的数据复杂异构多样且不平衡。获得数据类型包括设备的振动、温度、压力数据，利用红外无损检测技术获得工业设备的图像数据，利用超声检测、射线检测、声发射检测、视频等手段获得的音频视频数据，以及物 流、管理、经营、服务等文档数据。此外，工业生产中的健康数据较多，异常数据或设备的退化数据较少，导致很难建立功能效果良好的机器学习模型。但是工业互联网预测性维护（PdM）需要尽可能多的获取有效数据。一台从没发生故障，或者很少发生故障的设备，是不适合做预测性维护的。此外，工业生产中的数据普遍存在噪声污染、工况复杂多变的工业生产也常常出现数据离群点、人为因素导致数据标记不准或错误等问题，这些不确定因素导致经典机器学习方法无法获得高效的学习结果。因此，数据问题对工业互联网预测性维护（PdM）行业有一定的限制。 

工业设备接入复杂

实现预测性维护首先需要让需要维护的生产要素（生产设备、传感器等）可以联网，否则无法获取设备工况数据。但是，在企业生产环境中，联网是一个非常复杂的事情。工业现场长期以来存在大量异构的总线联接，多种制式的工业以太网并存。不同的总线或网络协议和标准，各种具体的安全要求，复杂的生产车间环境，这些都给设备互联带来了巨大的挑战。这个挑战在企业决定扩大预测性维护设备范围时将变得更为棘手。因为不同品牌、不同种类的设备有可能要靠不同的厂商负责维护，所以每一台设备的连接、安全策略都不完全相同，但都共享同一个物理基础网络。因此，这很大程度上限制了工业互联网预测性维护（PdM）行业的发展。

竞争格局概述：

工业互联网预测维护（PdM）市场的主要参与者包括Siemens、GE、安徽容知日新科技股份有限公司、IBM、Cisco等。其中，Siemens在2023年的销售额和收入方面排名第一。

工业互联网预测性维护（PdM）类别划分：

按类型划分，系统集成细分市场在 2022 年占据最大市场份额。

硬件是指工业互联网预测性维护（PdM）中的使用的物理设备，诸如电脑、传感器、服务器等等。

软件是一系列按照特定顺序组织的电脑数据和指令，是工业互联网预测性维护（PdM）中的非有形部分，具体诸如数据集成功能软件、数据分析功能软件等。

系统集成通常是指将软件、硬件与通信技术组合起来为用户解决信息处理问题的业务。这里则是指提供工业互联网预测性维护（PdM）的整体解决方案。

工业互联网预测性维护（PdM）应用领域划分：

按应用划分，市场最大的细分市场是工业制造设备细分市场，2022 年市场份额为 45.64%。

工业制造设备是指在工业生产和运行过程中使用的设备。具体如泵机、工业机器人、机床等等。

电力行业是指包括发电、输电、配电以及企业向公众和工业界销售电力等在内与电力有关的领域。这里是指电力行业的工业互联网预测性维护（PdM）市场。

石油化工指以石油和天然气为原料，生产石油产品和石油化工产品的加工工业。这里是指石油化工从开采到成为产品的过程中的工业互联网预测性维护（PdM）市场。

地区概述：

2022年华东工业互联网预测维护（PdM）市场份额为35.41%。

目录

第一章 2019-2030年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业总概

1.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展概述

1.1.1 工业互联网预测性维护（PdM）定义

1.1.2 工业互联网预测性维护（PdM）行业发展概述

1.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展历程

1.3 2019年-2030年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场规模

1.4 工业互联网预测性维护（PdM）生产端细分类型介绍

1.5 工业互联网预测性维护（PdM）消费端不同应用领域分析

1.6 中国各地区工业互联网预测性维护（PdM）市场规模分析

1.6.1 2019年-2024年华北工业互联网预测性维护（PdM）市场规模和增长率

1.6.2 2019年-2024年华中工业互联网预测性维护（PdM）市场规模和增长率

1.6.3 2019年-2024年华南工业互联网预测性维护（PdM）市场规模和增长率

1.6.4 2019年-2024年华东工业互联网预测性维护（PdM）市场规模和增长率

1.6.5 2019年-2024年其他地区工业互联网预测性维护（PdM）市场规模和增长率

第二章 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展环境

2.1 行业发展环境分析

2.1.1 行业技术变化分析

2.1.2 产业组织创新分析

2.1.3 社会习惯变化分析

2.1.4 行业政策变化分析

2.1.5 经济全球化影响

2.2 国内外行业竞争分析

2.2.1 2024年国内外工业互联网预测性维护（PdM）市场现状及竞争对比分析

2.2.2 2024年中国工业互联网预测性维护（PdM）市场现状及竞争分析

2.2.3 2024年中国工业互联网预测性维护（PdM）市场集中度分析

2.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展中存在的问题及对策

2.3.1 行业发展制约因素

2.3.2 行业发展考虑要素

2.3.3 行业发展措施建议

2.3.4 中小企业发展战略

2.4 COVID-19对工业互联网预测性维护（PdM）行业的影响和分析

2.5 俄乌冲突对工业互联网预测性维护（PdM）行业的影响和分析

第三章 工业互联网预测性维护（PdM）行业产业链分析

3.1 工业互联网预测性维护（PdM）行业产业链

3.2 工业互联网预测性维护（PdM）行业上游行业分析

3.2.1 上游行业发展现状

3.2.2 上游行业发展预测

3.2.3 上游行业对工业互联网预测性维护（PdM）行业的影响分析

3.3 工业互联网预测性维护（PdM）行业下游行业分析

3.3.1 下游行业发展现状

3.3.2 下游行业发展预测

3.3.3 下游行业对工业互联网预测性维护（PdM）行业的影响分析

第四章 工业互联网预测性维护（PdM）产品细分类型市场 (2019年-2024年)

4.1 细分类型市场规模分析

4.2 主要供应商的商业产品类型

4.3 主要细分类型的竞争格局分析

4.4 工业互联网预测性维护（PdM）各细分类型市场销售额和销售量分析

4.4.1 软件销售额、销售量和增长率

4.4.2 系统集成销售额、销售量和增长率

4.4.3 硬件销售额、销售量和增长率

第五章 工业互联网预测性维护（PdM）终端应用领域细分

5.1 终端应用领域的下游客户端分析

5.2 主要终端应用领域的竞争格局分析

5.3 主要终端应用领域的市场潜力分析

5.4 工业互联网预测性维护（PdM）在各终端应用市场的销售额和销售量分析

第六章 中国主要地区工业互联网预测性维护（PdM）市场产销分析

6.1 中国主要地区工业互联网预测性维护（PdM）产量与产值分析

6.2 中国主要地区工业互联网预测性维护（PdM）销量与销售额分析

第七章 华北地区工业互联网预测性维护（PdM）市场分析

7.1 华北地区工业互联网预测性维护（PdM）主要类型格局分析

7.2 华北地区工业互联网预测性维护（PdM）终端应用格局分析

第八章 华中地区工业互联网预测性维护（PdM）市场分析

8.1 华中地区工业互联网预测性维护（PdM）主要类型格局分析

8.2 华中地区工业互联网预测性维护（PdM）终端应用格局分析

第九章 华南地区工业互联网预测性维护（PdM）市场分析

9.1 华南地区工业互联网预测性维护（PdM）主要类型格局分析

9.2 华南地区工业互联网预测性维护（PdM）终端应用格局分析

第十章 华东地区工业互联网预测性维护（PdM）市场分析

10.1 华东地区工业互联网预测性维护（PdM）主要类型格局分析

10.2 华东地区工业互联网预测性维护（PdM）终端应用格局分析

第十一章 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业主要类型市场预测分析（2024年-2030年）

11.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场主要类型销售量、销售额、份额及价格

11.1.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场主要类型销售量及市场份额预测（2024年-2030年）

11.1.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场主要类型销售额及市场份额预测（2024年-2030年）

11.1.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场主要类型价格走势预测 （2024年-2030年）

11.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场各类型销售量、销售额预测（2024年-2030年）

11.2.1 软件

11.2.2 系统集成

11.2.3 硬件

第十二章 中国工业互联网预测性维护（PdM）行业终端应用领域预测分析（2024年-2030年）

12.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场终端应用领域销售量、销售额、份额及价格

12.1.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场终端应用领域销售量及市场份额预测（2024年-2030年）

12.1.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场终端应用领域销售额及市场份额预测（2024年-2030年）

12.1.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场终端应用领域价格走势预测 （2024年-2030年）

12.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场各类型销售量、销售额预测（2024年-2030年）

12.2.1 工业制造设备

12.2.2 石油化工

12.2.3 电力行业

12.2.4 其他

第十三章 中国工业互联网预测性维护（PdM）产品进出口和贸易战分析

13.1 中国工业互联网预测性维护（PdM）市场2019-2024年产量、进口、销量、出口

13.2 中国工业互联网预测性维护（PdM）产品主要出口国家

13.3 中国工业互联网预测性维护（PdM）产品主要进口国家

13.4 中美贸易摩擦对工业互联网预测性维护（PdM）产品进出口的影响

第十四章 主要企业

14.1 北京寄云鼎城科技有限公司

14.1.1 北京寄云鼎城科技有限公司公司简介和最新发展

14.1.2 市场表现

14.1.3 主要产品介绍

14.2 Siemens

14.2.1 Siemens公司简介和最新发展

14.2.2 市场表现

14.2.3 主要产品介绍

14.3 Cisco

14.3.1 Cisco公司简介和最新发展

14.3.2 市场表现

14.3.3 主要产品介绍

14.4 IBM

14.4.1 IBM公司简介和最新发展

14.4.2 市场表现

14.4.3 主要产品介绍

14.5 华为云计算技术有限公司

14.5.1 华为云计算技术有限公司公司简介和最新发展

14.5.2 市场表现

14.5.3 主要产品介绍

14.6 科大讯飞股份有限公司

14.6.1 科大讯飞股份有限公司公司简介和最新发展

14.6.2 市场表现

14.6.3 主要产品介绍

14.7 西安因联信息科技有限公司

14.7.1 西安因联信息科技有限公司公司简介和最新发展

14.7.2 市场表现

14.7.3 主要产品介绍

14.8 Microsoft

14.8.1 Microsoft公司简介和最新发展

14.8.2 市场表现

14.8.3 主要产品介绍

14.9 安徽容知日新科技股份有限公司

14.9.1 安徽容知日新科技股份有限公司公司简介和最新发展

14.9.2 市场表现

14.9.3 主要产品介绍

14.10 格创东智科技有限公司

14.10.1 格创东智科技有限公司公司简介和最新发展

14.10.2 市场表现

14.10.3 主要产品介绍

第十五章 研究结论及投资建议

15.1 工业互联网预测性维护（PdM）行业研究结论

15.2 工业互联网预测性维护（PdM）行业投资建议

15.2.1 行业发展策略建议

15.2.2 行业投资方向建议

15.2.3 行业投资方式建议

出版商: 湖南贝哲斯信息咨询有限公司

电话/商务微信: 181 6370 6525

邮箱：info@globalmarketmonitor.com.cn

工业互联网预测性维护（PdM）市场研究报告主要围绕以下几个方面进行了调研：

行业发展环境与国内工业互联网预测性维护（PdM）市场规模：发展环境方面包含了PEST、国内外市场竞争分析。另外重点分析了行业发展概况、中国工业互联网预测性维护（PdM）市场规模及增长率分析；

细分类型及最终用户：对工业互联网预测性维护（PdM）行业各细分类型（市场规模、供应商的商业产品类型、竞争格局）、以及最终用户（下游客户端分析、竞争格局、市场潜力、市场规模）等方面进行了细致的调研；

区域市场分析：依次分析了中国华北、华中、华南、华东地区主要类型以及最终用户格局；

竞争情况分析：该部分主要对比分析了工业互联网预测性维护（PdM）行业内领先企业发展现状、产品以及服务介绍、市场表现（销售量、销售收入、价格、毛利润）等方面。

本报告聚焦中国工业互联网预测性维护（PdM）市场，首先从整体上概述了市场发展行情，并依次对国内华北地区、华中地区、华南地区、华东地区工业互联网预测性维护（PdM）市场发展现状、各地区主要类型市场格局和终端应用市场格局进行了深入的调查及分析。