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13：本报告权威数据资料来源汇总

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2022年中国预测性维护行业标准体系建设（单位：项）

图表19：截至2022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2022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2022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2022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2022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26：2019-2022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29：2010-2022年中国GDP增长走势图（单位：万亿元，%）

图表30：2010-2022年中国全部工业增加值及增速（单位：万亿元，%）

图表31：2010-2022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33：2022年中国宏观经济核心指标预测（单位：%）

图表34：2011-2022年中国人口规模及自然增长率（单位：万人，‰）

图表35：2011-2022年中国人口年龄结构（单位：%）

图表36：2011-2022年中国人口性别结构（单位：%）

图表37：2012-2022年中国劳动人口数量及增速（单位：万人，%）

图表38：2011-2022年中国城镇单位就业人员平均工资及增速（单位：元，%）

图表39：2017-2022年中国互联网基础资源对比（单位：万个，块/32）

图表40：2014-2022年中国Ipv6地址数（单位：块/32，%）

图表41：2014-2022年中国Ipv4地址资源变化情况（单位：万个，%）

图表42：2014-2022年中国网站数量变化趋势（单位：万个）

图表43：2010-2022年预测性维护专利申请量与授权情况（单位：件，%）

图表44：截至2022年中国预测性维护专利技术申请情况（单位：件）

图表45：截至2022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48：2023-2028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49：2023-2028年全球物联网设备连接数量及预测情况（单位：亿个，%）

图表50：2022年值得关注的10大物联网技术趋势

图表51：2019-2022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53：2011-2022年全球GDP（单位：万亿美元）

图表54：2019-2022年全球工业互联网市场总增加值规模（单位：万亿美元）

图表55：2019-2022年全球工业互联网产品市场结构（单位：%）

图表56：2021-2022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60：2016-2022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61：2023-2028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64：2022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66：2015-2022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69：2018-2022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Maximo Predict产品功能

图表73：IBM公司Maximo Predict产品优势

图表74：2018-2022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80：2018-2022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84：2017-2022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：Bently Nevad主要产品分析

图表91：Bently Nevad在涡轮机械行业的System 1解决方案

图表92：2023-2028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98：2018-2022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100：2016-2022年中国工业互联网投资规模（单位：起，亿元）

图表101：2016-2022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2022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2022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105：2022年中国工业互联网预测性维护行业大赛获奖名单

图表106：院校工业互联网预测性维护相关专科专业情况举例

图表107：工业互联网预测性维护相关本科专业

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112：2015-2022年中国传感器市场规模及增速（单位：亿元，%）

图表113：2022年中国传感器行业区域分布总体特征

图表114：2022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119：2018-2022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：%）

图表121：2016-2022年中国MCU市场规模和增长情况（单位：亿元，%）

图表122：工业领域MCU芯片市场竞争格局

图表123：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业专用软件及系统集成的组成部分

图表124：人工神经网络在预测性维护中的应用

图表125：支持向量机在预测性维护中的应用

图表126：支聚类算法在预测性维护中的应用

图表127：随机森林在预测性维护中的应用

图表128：云端服务基础设施组件

图表129：2022年中国公有云市场指数热力图（单位：%）

图表130：2022年中国公有云IaaS+PaaS市场前五大市场份额占比

图表131：2018-2022年中国软件业云服务和大数据服务收入情况（单位：亿元）

图表132：预测性维护（PdM）行业解决方案框架

图表133：制造行业生产痛点分析

图表134：制造行业的预测性解决方案价值

图表135：制造行业的预测性解决方案基本架构

图表136：煤炭行业生产痛点分析

图表137：煤炭行业的预测性解决方案价值

图表138：煤炭行业的预测性解决方案基本架构

图表139：电力行业生产痛点分析

图表140：电力行业的预测性解决方案价值

图表141：电力行业的预测性解决方案基本架构

图表142：锂电池行业生产痛点分析

图表143：锂电池行业的预测性解决方案价值

图表144：格创东智锂电池行业的预测性解决方案基本架构

图表145：石油化工行业生产痛点分析

图表146：石油化工行业的预测性解决方案价值

图表147：寄云科技石油化工行业的预测性解决方案基本架构

图表148：中国工业互联网预测性维护（PdM）产业链代表性企业发展布局对比

图表149：北京天泽智云科技有限公司基本信息表

图表150：北京天泽智云科技有限公司核心产品及功能

图表151：北京天泽智云科技有限公司工业互联网预测性维护产品

图表152：北京天泽智云科技有限公司叶片卫士™主要功能

图表153：北京天泽智云科技有限公司叶片卫士™架构

图表154：北京天泽智云科技有限公司融资历程

图表155：北京天泽智云科技有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表156：西安因联信息科技有限公司基本信息表

图表157：西安因联信息科技有限公司主要产品简介

图表158：西安因联信息科技有限公司IoTEnabler设备健康智能维护云平台架构

图表159：西安因联信息科技有限公司IoTEnabler设备健康智能维护云平台特性

图表160：西安因联信息科技有限公司iPHM系统核心功能

图表161：西安因联信息科技有限公司手持检测设备产品示意图

图表162：水泥行业设备维护发展痛点

图表163：因联科技水泥行业解决方案价值

图表164：西安因联信息科技有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表165：格创东智科技有限公司基本信息表

图表166：格创东智科技有限公司业务结构

图表167：格创东智科技有限公司合作企业

图表168：东智设备健康管理EHM用户价值

图表169：东智物联网（IoT）平台用户价值

图表170：格创东智科技有限公司电子行业解决方案

图表171：格创东智科技有限公司融资历程

图表172：格创东智科技有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表173：许昌中科森尼瑞技术有限公司基本信息表

图表174：许昌中科森尼瑞技术有限公司的主要产品

图表175：许昌中科森尼瑞技术有限公司合作伙伴

图表176：许昌中科森尼瑞技术有限公司电动机预测性维护系统架构

图表177：许昌中科森尼瑞技术有限公司电动机预测性维护系统架构构成

图表178：许昌中科森尼瑞技术有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表179：华为云计算技术有限公司基本信息表

图表180：华为云计算技术有限公司经营状况

图表181：华为云计算技术有限公司解决方案行业覆盖

图表182：玖欣工智云服务解决工业企业存在的问题

图表183：华为云计算技术有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表184：上海东昊测试技术有限公司基本信息表

图表185：2018-2022年上海东昊测试技术有限公司经营状况（单位：万元）

图表186：上海东昊测试技术有限公司业务产品

图表187：上海东昊测试技术有限公司的工业互联网预测性维护（PdM）服务结构

图表188：上海东昊测试技术有限公司的工业互联网预测性维护（PdM）服务内容

图表189：上海东昊测试技术有限公司的工业互联网预测性维护（PdM）典型案例

图表190：上海东昊测试技术有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表191：北京寄云鼎城科技有限公司基本信息表

图表192：北京寄云鼎城科技有限公司的融资历程

图表193：北京寄云鼎城科技有限公司的工业业务产品结构

图表194：北京寄云鼎城科技有限公司的工业互联网预测性维护（PdM）服务结构

图表195：北京寄云鼎城科技有限公司的工业互联网预测性维护（PdM）典型案例

图表196：北京寄云鼎城科技有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表197：硕橙（厦门）科技有限公司基本信息表

图表198：硕橙（厦门）科技有限公司发展历程

图表199：硕橙（厦门）科技有限公司的融资历程

图表200：硕橙（厦门）科技有限公司的工业业务产品结构

图表201：硕橙（厦门）科技有限公司的工业互联网预测性维护（PdM）典型案例

图表202：硕橙（厦门）科技有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表203：北京谛声科技有限责任公司基本信息表

图表204：北京谛声科技有限责任公司的融资历程

图表205：北京谛声科技有限责任公司的工业业务产品结构

图表206：北京谛声科技有限责任公司的工业互联网预测性维护（PdM）典型场景案例

图表207：北京谛声科技有限责任公司的工业互联网预测性维护（PdM）核心技术

图表208：北京谛声科技有限责任公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表209：联智科技（北京）有限公司基本信息表

图表210：联智科技（北京）有限公司的融资历程

图表211：联智科技（北京）有限公司的工业互联网预测性维护（PdM）产品优势

图表212：联智科技（北京）有限公司的工业互联网预测性维护（PdM）典型案例

图表213：联智科技（北京）有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表214：安徽容知日新科技股份有限公司基本信息表

图表215：2018-2022年安徽容知日新科技股份有限公司经营情况（单位：万元，%）

图表216：2022年安徽容知日新科技股份有限公司营业收入分布情况（单位：%）

图表217：2022年安徽容知日新科技股份有限公司销售布局（单位：%）

图表218：安徽容知日新科技股份有限公司主要产品介绍

图表219：2018-2022年安徽容知日新科技股份有限公司主要产品销售占比情况（单位：万元）

图表220：安徽容知日新科技股份有限公司风电行业解决方案

图表221：安徽容知日新科技股份有限公司风电行业解决方案主要检测设备

图表222：安徽容知日新科技股份有限公司融资历程

图表223：安徽容知日新科技股份有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表224：北京博华信智科技股份有限公司基本信息表

图表225：2012-2022年北京博华信智科技股份有限公司获得的资质证书情况

图表226：2022年北京博华信智科技股份有限公司销售布局（单位：%）

图表227：北京博华信智科技股份有限公司智能诊断方案核心功能

图表228：北京博华信智科技股份有限公司能源化工行业解决方案

图表229：北京博华信智科技股份有限公司融资历程

图表230：北京博华信智科技股份有限公司工业互联网预测性维护（PdM）业务的优劣势分析

图表231：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展现状总结

图表232：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展驱动因素

图表233：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展制约因素

图表234：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业所处生命周期

图表235：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展潜力评估

图表236：2023-2028年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场前景预测（单位：亿元）

图表237：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业发展趋势预测

图表238：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场进入与退出壁垒分析

图表239：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场投资价值评估

图表240：全球物联网十大应用领域和份额（按销售额）（单位：%）

图表241：中国传感器行业区域分布总体特征

图表242：中国人工智能产业集群分布情况

图表243：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资风险预警

图表244：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业投资策略与建议