工业互联网预测性维护pdm市场发展状况及前景预测报告2022-2028年

中信博研研究网提供工业互联网预测性维护pdm市场发展状况及前景预测报告2022-2028年。工业互联网预测性维护（pdm）市场发展状况及前景预测报告2022-2028年

报告编号:5707
出版时间:2022年5月
出版机构:中信博研研究网
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1章：工业互联网预测性维护（pdm）行业界定及市场发展环境剖析

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 本报告的研究范围界定

1.1.3 本报告主要数据来源及统计标准说明

1.2 工业互联网预测性维护（pdm）行业政策环境

1.2.1 行业---体系及机构介绍

1.2.2 行业标准体系建设现状

（1）标准体系建设

（2）工业互联网预测性维护（pdm）职业技能等级标准

1.2.3 行业发展相关政策规划汇总及---

（1）行业发展相关政策汇总

（2）重点政策---

1.2.4 “---”规划对行业发展的影响分析

1.2.5 政策环境对行业发展的影响分析

1.3 工业互联网预测性维护（pdm）行业经济环境

1.3.1 宏观经济发展现状

（1）gdp

（2）工业增加值增长情况

（3）固定资产投资分析

1.3.2 宏观经济发展展望

1.3.3 行业发展与宏观经济相关性分析

1.4 工业互联网预测性维护（pdm）行业社会环境

1.4.1 互联网基础设施状况

（1）基础资源总体情况

（2）地址

（3）网站

（4）网络国际出口带宽

1.4.2 互联网应用发展状况

1.4.3 互联网安全情况

（1）安全事件发生状况与设备被---情况

（2）网站安全和漏洞情况

（3）---相关---和受理情况

1.5 工业互联网预测性维护（pdm）行业技术环境

1.5.1 预测性维护技术基础

1.5.2 预测性维护---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

1.5.3 工业互联网预测性维护（pdm）行业相关---的申请及公开情况

（1）行业---申请情况

（2）行业内企业---申请情况

1.5.4 工业互联网预测性维护（pdm）行业技术---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

1.5.5 技术环境对行业发展的影响分析

第2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

2.1 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

2.1.1 全球工业互联网预测性维护（pdm）行业发展历程

2.1.2 全球工业互联网预测性维护（pdm）行业发展环境

（1）技术环境

（2）经济环境

2.1.3 全球工业互联网的发展现状分析

（1）全球工业互联网经济效益

（2）全球工业互联网产品结构

（3）全球工业互联网市场规模

（4）全球工业互联网技术进展

2.2 全球工业互联网预测性维护（pdm）行业应用状况及市场规模---

2.2.1 全球工业互联网预测性维护（pdm）行业应用状况

2.2.2 全球工业互联网预测性维护（pdm）行业市场规模---

2.3 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

2.3.1 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

2.3.2 全球工业互联网预测性维护（pdm）企业兼并重组状况

2.3.3 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

（2）思科

（3）siemens

（4）microsoft微软

（5）ge

2.4 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

2.4.1 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防护愈加频繁

2.4.2 全球工业互联网预测性维护（pdm）行业市场前景预测

第3章：工业互联网预测性维护（pdm）行业发展现状与市场痛点分析

3.1 工业互联网预测性维护（pdm）行业发展历程及市场特征

3.1.1 工业互联网预测性维护（pdm）行业发展历程

3.1.2 工业互联网预测性维护（pdm）经济属性分析

3.2 工业互联网预测性维护（pdm）行业发展模式

3.3 工业互联网预测性维护（pdm）行业参与者类型及规模

3.3.1 工业互联网预测性维护（pdm）行业参与者类型及入场方式

3.3.2 工业互联网预测性维护（pdm）行业企业数量规模

3.4 工业互联网预测性维护（pdm）行业市场规模---

3.4.1 工业互联网预测性维护（pdm）行业市场需求分析

3.4.2 工业互联网预测性维护（pdm）行业市场规模---

3.5 工业互联网预测性维护（pdm）行业市场痛点分析

第4章：工业互联网预测性维护（pdm）行业竞争状态及市场格局分析

4.1 工业互联网预测性维护（pdm）行业投资现状

4.1.1 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

4.1.2 工业互联网预测性维护（pdm）行业投资趋势

4.2 工业互联网预测性维护（pdm）行业市场格局及集中度分析

4.2.1 工业互联网预测性维护（pdm）行业市场竞争格局

4.2.2 工业互联网预测性维护（pdm）行业国际竞争力分析

4.2.3 工业互联网预测性维护（pdm）行业市场集中度分析

4.3 工业互联网预测性维护（pdm）行业人才供给发展状况

4.4 工业互联网预测性维护（pdm）行业区域市场发展状况

第5章：工业互联网预测性维护（pdm）产业链梳理及全景---解析

5.1 工业互联网预测性维护（pdm）产业链梳理及成本结构分析

5.1.1 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

5.1.2 工业互联网预测性维护（pdm）产业链生态图谱

5.2 工业互联网预测性维护（pdm）行业---硬件市场分析

5.2.1 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

5.2.2 工业物联网---

（1）物联网---行业定义及功能

（2）工业物联网---竞争格局

5.3 工业互联网预测性维护（pdm）行业---软件及系统集成市场分析

5.3.1 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

5.3.2 云端服务

（1）云端服务基础构成

（2）企业竞争格局

（3）市场规模

5.4 工业互联网预测性维护（pdm）行业解决方案市场分析

5.4.1 预测性维护（pdm）行业解决方案市场概述

5.4.2 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

5.4.3 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

5.4.4 其他行业

第6章：工业互联网预测性维护（pdm）代表性企业案例研究

6.1 工业互联网预测性维护（pdm）代表性企业对比

6.2 工业互联网预测性维护（pdm）代表性企业案例（---不分先后）

6.2.1 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

（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---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

6.2.2 西安因联信息科技有限公司

（1）企业发展历程及基本信息

（2）企业发展状况

（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---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

6.2.3 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

（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---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

6.2.4 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

（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

（5）企业工业互联网预测性维护（pdm）业务布局的优劣势分析

6.2.5 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

（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

6.2.6 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

（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）的---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---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

6.2.7 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

（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）业务运营状况及市场---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

6.2.8 硕橙（厦门）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

（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）业务运营状况及市场---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

6.2.9 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

（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---

（5）企业工业互联网预测性维护（pdm）业务布局的优劣势分析

6.2.10 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

（4）企业工业互联网预测性维护（pdm）业务布局的优劣势分析

第7章：工业互联网预测性维护（pdm）行业市场前瞻及投资策略建议

7.1 工业互联网预测性维护（pdm）行业发展潜力评估

7.1.1 行业发展现状总结

7.1.2 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

7.1.3 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

7.2 工业互联网预测性维护（pdm）行业发展前景预测

7.3 工业互联网预测性维护（pdm）行业发展趋势预判

7.4 工业互联网预测性维护（pdm）行业进入壁垒

7.5 工业互联网预测性维护（pdm）行业投资价值评估

7.6 工业互联网预测性维护（pdm）行业投资机会分析

7.6.1 工业互联网预测性维护（pdm）行业细分领域投资机会

7.6.2 工业互联网预测性维护（pdm）行业区域市场投资机会

7.6.3 工业互联网预测性维护（pdm）行业算法技术投资机会

7.7 工业互联网预测性维护（pdm）行业投资风险预警

7.8 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---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：工业互联网预测性逻辑

图表11：本报告主要数据来源及统计标准说明

图表12：工业互联网预测性维护行业---机构

图表13：工业互联网预测性维护职业技能等级

图表14：2019-2021年工业互联网预测性维护（pdm）行业发展政策汇总

图表15：<“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）>政策---

图表16：<关于推动工业互联网加快发展的通知>---

图表17：2018-2021年gdp增长走势图（单位：万亿元，%）

图表18：2018-2021年全部工业增加值及其增长速度（单位：亿元，%）

图表19：2017-2021年固定资产投资（不含农户）增长速度（单位：万亿元，%）

图表20：2022年一季度三类产业投资占固定资产投资（不含农户）比重（单位：%）

图表21：2021年gdp的各---（单位：%）

图表22：“---”时期经济社会发展目标

图表23：2018-2021年互联网基础资源对比（单位：万个，块/32，mbps，%）

图表24：2017-2021年ipv6地址数（单位：块/32，%）

图表25：2017-2021年ipv4地址资源变化情况（单位：万个，%）

图表26：2017-2021年---站数量变化趋势（单位：万个）

图表27：2017-2021年国际出口带宽变化情况（单位：mbps，%）

图表28：2021年国内主要骨干网络国际出口带宽数（单位：mbps）

图表29：2018-2021年---民各类互联网应用的使用率（万人，%）

图表30：2021年---民各类手机互联网应用的使用率（万人，%）

图表31：2021年网民遭遇安全事件类别（单位：%）

图表32：2021年网民遭遇网络---类别（单位：%）

图表33：2018-2021年境内被篡改的网站数量（单位：个）

图表34：2018-2021年境内被植入后门的网站数量（单位：个）

图表35：2018-2021年---安全漏洞共享平台收录系统安全漏洞数量（单位：个）

图表36：2018-2021年cncert接到---事件报告数量（单位：件）

图表37：2018-2021年全国各级网络---部门受理有效---数量（单位：万件）
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