ReportofMarketProspectiveandInvestmentStrategyPlanningonChinaIndustrialInternetPredictiveMaintenanceIndustry（2024-2029）
2024-2029年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场前瞻与投资战略规划分析报告
企业中长期战略规划必备紧跟行业趋势，免遭市场淘汰
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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
1.4.2本报告研究方法及统计标准说明
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）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
2.3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
（1）行业专利申请情况
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
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
5）公司在华经营情况
（3）Siemens
3）公司产品特点及应用
（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
（5）Flutura
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）BentlyNevada
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
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
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
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
6.2.4MCU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
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
3）销售网络
（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
7.2.3格创东智科技有限公司
（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
7.2.4许昌中科森尼瑞技术有限公司
（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
（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
3）企业资质
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
7.2.7北京寄云鼎城科技有限公司
7.2.8硕橙（厦门）科技有限公司
1）基本信息
2）发展历程
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
7.2.9北京谛声科技有限责任公司
（4）企业工业互联网预测性维护（PdM）业务核心技术
7.2.10联智科技（北京）有限公司
7.2.11安徽容知日新科技股份有限公司
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
7.2.12北京博华信智科技股份有限公司
（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
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
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：国家统计局对工业互联网预测性维护（PdM）行业的定义与归类
图表11：工业互联网预测性维护（PdM）行业专业术语介绍
图表12：工业互联网预测性逻辑
图表14：本报告的主要研究方法及统计标准说明
图表15：中国工业互联网预测性维护行业监管体系构成
图表16：中国工业互联网预测性维护行业主管部门
图表17：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业自律组织
图表18：截至2023年中国预测性维护行业标准体系建设（单位：项）
图表19：截至2023年中国工业互联网预测性维护行业现行国家标准
图表20：截至2023年中国工业互联网预测性维护行业现行企业标准
图表21：截至2023年中国工业互联网预测性维护行业现行团体标准
图表22：截至2023年中国工业互联网预测性维护行业现行标准属性分布（单位：项，%）
图表23：截至2023年中国工业互联网预测性维护行业计划实施标准
图表24：中国工业互联网预测性维护行业重点标准解读
图表25：工业互联网预测性维护职业技能等级
图表26：2019-2023年工业互联网预测性维护（PdM）行业发展政策汇总
图表27：《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》政策解读
图表28：《关于推动工业互联网加快发展的通知》解读
图表29：2011-2023年中国GDP增长走势图（单位：万亿元，%）
图表30：2011-2023年中国全部工业增加值及增速（单位：万亿元，%）
图表31：2011-2023年中国固定资产投资额（不含农户）及增速（单位：万亿元，%）
图表32：部分国际机构对2022年中国GDP增速的预测（单位：%）
图表33：2023年中国宏观经济核心指标预测（单位：%）
图表34：2012-2023年中国人口规模及自然增长率（单位：万人，‰）
图表35：2012-2023年中国人口年龄结构（单位：%）
图表36：2012-2023年中国人口性别结构（单位：%）
图表37：2013-2023年中国劳动人口数量及增速（单位：万人，%）
图表38：2012-2023年中国城镇单位就业人员平均工资及增速（单位：元，%）
图表39：2018-2023年中国互联网基础资源对比（单位：万个，块/32）
图表40：2015-2023年中国Ipv6地址数（单位：块/32，%）
图表41：2015-2023年中国Ipv4地址资源变化情况（单位：万个，%）
图表42：2015-2023年中国网站数量变化趋势（单位：万个）
图表44：截至2023年中国预测性维护专利技术申请情况（单位：件）
图表45：截至2023年中国预测性维护行业被引用最多专利TOP10（单位：次）
图表46：基于融合方法的寿命预测和维修决策研究总结
图表47：全球工业互联网预测性维护发展历程
图表48：2024-2029年全球物联网全球物联网（企业级）支出规模情况预测（单位：十亿美元）
图表49：2024-2029年全球物联网设备连接数量及预测情况（单位：亿个，%）
图表51：2019-2023年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）
图表52：全球人工智能行业技术发展趋势
图表53：2012-2023年全球GDP（单位：万亿美元）
图表54：2019-2023年全球工业互联网市场总增加值规模（单位：万亿美元）
图表55：2019-2023年全球工业互联网产品市场结构（单位：%）
图表56：2021-2023年全球工业互联网十大最具成长性技术展望
图表57：全球预测性维护应用场景（非穷尽）
图表58：全球预测性维护应用场景分析
图表59：全球预测性维护具体工业应用场景举例
图表60：2017-2023年全球工业互联网预测性维护市场规模机及预测（单位：亿美元，%）
图表61：2024-2029年全球预测性维护企业数量（单位：家）
图表62：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63：全球预测性维护企业分类和案例
图表64：2023年全球工业互联网平台竞争格局
图表65：全球预测性维护行业企业竞争情况
图表66：2016-2023年全球工业互联网预测性维护业务市场兼并重组经典案例
图表67：IBM公司发展历程
图表68：IBM公司基本信息表
图表69：2019-2023年IBM主要经济指标分析（单位：亿美元）
图表70：IBM公司业务结构
图表71：IBM公司PMQ产品功能
图表72：IBM公司MaximoPredict产品功能
图表73：IBM公司MaximoPredict产品优势
图表74：2019-2023年财年思科主要经济指标（单位：亿美元）
图表75：2021财年思科产品业务营收分布情况（单位：%）
图表76：2021财年思科营业收入分地区情况（单位：%）
图表77：思科的预测性维护解决方案
图表78：思科的预测性维护解决方案功能及流程
图表79：西门子Siemens简介
图表80：2019-2023年财年西门子主要经济指标分析（单位：亿欧元）
图表81：西门子Siemens工业自动化方面主要产品及应用
图表82：西门子SiePA系统的两大模块功能分析
图表83：微软公司基本信息表
图表84：2018-2023年财年微软营收与净利润情况（单位：亿美元）
图表85：微软产品业务布局
图表86：微软预测性维护技术详细信息和工作流
图表87：工业人工智能平台认证
图表88：Flutura主要业务分析
图表89：Flutura工业互联网预测性维护（PdM）产品在能源转型领域的应用
图表90：BentlyNevad主要产品分析
图表91：BentlyNevad在涡轮机械行业的System1解决方案
图表92：2024-2029年全球预测性维护市场规模（单位：亿美元）
图表93：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展历程
图表94：应用计算机化维护管理系统的收益情况
图表95：国内工业互联网预测性维护企业类型（单位：万元）
图表96：预测性维护的重要性
图表97：预测性维护目标部件梳理示意图
图表98：2019-2023年中预测性维护市场规模（单位：亿美元，%，亿元）
图表99：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100：2017-2023年中国工业互联网投资规模（单位：起，亿元）
图表101：2017-2023年中国工业互联网预测性维护行业投资事件汇总
图表102：截至2023年工业互联网预测性维护行业投资所处阶段（单位：起）
图表103：截至2023年工业互联网预测性维护行业投资区域分布（单位：起）
图表104：中国工业互联网预测性维护行业市场竞争格局
图表105：2023年中国工业互联网预测性维护行业大赛获奖名单
图表108：中国工业互联网预测性维护企业区域分布情况
图表109：工业互联网预测性维护（PdM）产业链结构
图表110：工业互联网预测性维护（PdM）产业链生态图谱
图表111：传感器主要应用领域
图表112：2016-2023年中国传感器市场规模及增速（单位：亿元，%）
图表113：2023年中国传感器行业区域分布总体特征
图表114：2023年中国传感器企业区域分布情况
图表115：国内传感器制造行业梯队分析
图表116：物联网关功能分析
图表117：工业物联网网关具体功能分析
图表118：工业物联网网关竞争格局分析
图表119：2019-2023年全球通信模组出货量（单位：百万片）
图表120：全球通信模组市场份额（按出货量，单位：%）
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以全景图的方式，简析产业链中的产业分工、供需链和价值链
市场处在高速增长期，是各品牌（厂商）战略扩张的黄金时期
目标市场，全年对某类产品或服务的消费总量
某类产品或服务，在目标市场中，所有厂商的年度销售收入总和
每一类顾客群构成一个子市场，子市场才是发展和竞争的聚焦点
市场总的竞争格局、细分市场竞争格局、Top5厂商市场份额
市场所有厂商总的供给能力，目标市场供需平衡状况
各标杆企业的产品体系、竞争策略、营收规模、市场份额...
需求细化、政策导向变化、技术升级及产品迭代、供应链变化...
横向并购整合机会、纵向产业链延伸扩张机会
新进入者市场进入战略研判、现有企业发展战略升级
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二十多年来，前瞻产业研究院一直坚持以客户价值实现为导向，追求客户成功和客户满意，并持续不断地改善我们的产品和服务，赢得了大量企业及政府客户的认可与好评，以下是部分客户评价：
6600多个细分行业数据库作支持，1500+家上市企业引用前瞻的数据做招股说明书及募投可研数据支撑，前瞻IPO咨询业务不断获得券商、企业的高度认可。以下是部分引用案例：
二十多年的产业研究底蕴，前瞻产业研究院积累了对中国以及全球每个细分产业市场的敏感洞察与经验，十八万家企业、政府及科研院所累计持续服务的经验与案例，前瞻将继续在细分产业研究、可行性研究、专项市场调研、产业规划布局及产业招商等领域为客户提供高质量的服务，以下是公司部分动态：
二十多年来，前瞻产业研究院一直坚持为客户提供专业的高质量服务，赢得了大量企业及政府客户的认可和好评，先后获得国家商务部指定的大湾区贸易摩擦区域性工作站、深圳市中小企业公共服务示范平台、深圳市南山区高层次创新型人才实训基地、广东省守合同重信用企业等，以下是部分资质证书：