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　　为方便行业人士或投资者更进一步了解工业互联网预测性维护（PDM）行业现状与前景，《2023-2029年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场调查及未来前景预测报告》（以下简称《报告》）。报告对中国工业互联网预测性维护（PDM）市场做出全面梳理和深入分析，是智研咨询多年连续追踪、实地走访、调研和分析成果的呈现。

　　为确保工业互联网预测性维护（PDM）行业数据精准性以及内容的可参考价值，智研咨询研究团队通过上市公司年报、厂家M体育APP下载调研、经销商座谈、专家验证等多渠道开展数据采集工作，并对数据进行多维度分析，以求深度剖析行业各个领域，使从业者能够从多种维度、多个侧面综合了解2022年工业互联网预测性维护（PDM）行业的发展态势，以及创新前沿热点，进而赋能工业互联网预测性维护（PDM）从业者抢跑转型赛道。

　　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，从而能够设备的故障和维护需求，以最优化的时间进行维护和修复。预测性维护主要有以下特点和优势：

　　工业互联网预测性维护产业链结构涉及多个环节，其中包括传感器制造、数据采集与传输、数据存储与处理、数据分析与算法开发、预测模型集成、维护决策与执行等。具体来看，上游是传感器、数据传输设备、服务器、软件等，下游应用于工业领域。

　　通用机械制造行业运行过程中涉及到各种各样的制造设备，工业制造设备如工程机械、电梯、泵机、工业机器人等的维护，随着IoT、大数据、边缘计算等技术的成熟，预测性维护M体育APP下载应运而生。预测性维护已经在全球各行业尤其是工业制造领域得到认可并开始规模应用；目前市场中的存量设备数目可观，80%以上的设备还没采用有效的预测性维护方案M体育APP下载，而设备维护产生的费用超过设备总体生命周期成本的50%，因此预测性维护解决方案在通用机械行业等大型制造类行业中有很大的应用空间。据统计，2022年我国工业增加值突破40万亿元，达到40.16万亿元，同比增长7.78%，工业发展保持较快增长速度，工业互联网预测性维护前景巨大。

　　作为工业互联网IIoT和边缘计算的重要应用之一，预测性维护大约在几年之前就已被寄予厚望。各大公司和初创企业都进行了重点布局，似乎都坚信预测性维护必将成为IIoT中少数的“杀手级”应用之一。比如华为抓住市场痛点，选择从“梯联网”切入电梯运维领域。ABB在班加罗尔设立了新的针对节能变频器的数字化远程服务中心，全年无休的远程访问位于最终用户工厂内的变频器，实现预测性维护和状态监测。

　　在我国制造行业逐渐呈现出稳定发展趋势的同时，智能制造成为了驱动我国制造行业的主要动力之一，工业互联网产业规模持续扩大，受工业互联网扩大，智能制造水平持续提升，我国工业互联网预测性维护市场规模也保持高速上升态势，数据显示，2022年我国工业互联网预测性维护行业市场规模约为65.83亿元，同比增长36.2%。

　　PdM行业在未来将继续朝着更加智能化、实时化和自适应的方向发展。新兴技术和创新的应用将推动PdM系统在各个行业的广泛应用。具体发展趋势如下：

　　《2023-2029年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场调查及未来前景预测报告》是智研咨询重要成果，是智研咨询引领行业变革、寄情行业、践行使命的有力体现，更是工业互联网预测性维护（PDM）领域从业者把脉行业不可或缺的重要工具。智研咨询已经形成一套完整、立体的智库体系，多年来服务政府、企业、金融机构等，提供科技、咨询、教育、生态、资本等服务。

　　1：本报告核心数据更新至2022年12月，以中国大陆地区数据为主，少量涉及全球及相关地区数据；预测区间涵盖2023-2029年，数据内容涉及工业互联网预测性维护（PDM）市场规模、竞争情况、区域分布等。

　　2：除一手调研信息和数据外，国家统计局、中国海关、行业协会、上市公司公开报告（招股说明书、转让说明书、年报、问询报告等）等权威数据源亦共同构成本报告的数据来源。一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有企业高管、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商以及上游原料供应商等；二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构及第三方数据库等。

　　3：报告核心数据基于公司严格的数据采集、筛选、加工、分析体系以及自主测算模型，确保统计数据的准确可靠。

　　4：本报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于智研团队的专业理解，清晰准确地反映了分析师的研究观点。