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43:2011-2023年预测性维护专利申请量与授权情况(单位:件,%)
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50:2023年值得关注的10大物联网技术趋势
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Maximo Predict产品功能
图表73:IBM公司Maximo Predict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: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92:2024-2029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112:2016-2023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:%)
图表121:2017-2023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129:2023年中国公有云市场指数热力图(单位:%)
图表130:2023年中国公有云IaaS+PaaS市场前五大市场份额占比
图表131:2019-2023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185:2019-2023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215:2019-2023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216:2023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217:2023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219:2019-2023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225:2013-2023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226:2023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236:2024-2029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