市場占有率：2024年中國設備智能運維產業運行現狀及市場發展深度調查分析-中金企信發布
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報告發布方：中金企信國際咨詢《全球與中國設備智能運維市場深度調研及未來趨勢分析報告2024-2030年-中金企信發布》
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設備智能運維產業可以分為三層架構，底層為物聯網層，涉及智能傳感器、邊緣計算和5G通訊等。中層為業務中臺/數據平臺，業務中臺提供了多類微服務架構功能，支撐各類業務的開發。數據平臺采用大數據及算法建模技術對各類數據及算法進行了抽象和封裝，實現了數據整合、數據處理、數據存儲、算法建模等業務功能。上層為智能應用層，根據業務需求進行二次開發，如各類app應用、web應用、小程序等，進一步滿足客戶的功能需求。涉及的設備類型有機械設備、電器設備、儀表設備和靜設備等。
（1）工業設備智能運維產業運行現狀：我國工業設備智能運維產業起步較晚，但經過多年快速發展，該領域從技術理論到應用實踐都取得了巨大的進步。隨著現代自動化技術水平的不斷提高，工業設備制造和工程系統的復雜性大大增加，系統的可靠性與安全性已成為保障經濟效益和社會效益的一個關鍵因素，成為我國先進裝備制造業和傳統工業自動化升級的重要基礎保障，受到各行各業的高度重視。我國設備監測與故障診斷技術的發展可分為以下幾個階段：
第一階段：依靠現場獲取設備運行時的感觀狀態，如異常振動、異常噪音、異常溫度、潤滑油液中是否含有磨削物等，并憑經驗或多位專家進行分析研究確定可能存在何種故障或故障隱患。
第二階段：隨著測量以及測量儀器的深入研究發展，設備狀態監測逐步發展為依靠測量儀器測量設備的某些關鍵部位，以獲取如頻率、振幅、速度、加速度、溫度等參數并記錄下來，通過計算出某些固有參數與測量參數進行對比，確定故障點或故障隱患點，或者通過對某些參數多次測量的數值進行比較，依據其劣化趨勢確定其工作狀態。
第三階段：隨著計算機技術的發展和軟件技術的開發，工業設備管理已進入計算機管理模式，狀態監測與故障診斷技術也發展到計算機時代，一些專用的狀態監測儀器不僅具有測量、記錄現場參數，還能進行一些簡單的數據分析處理，要作進一步的分析處理時，只需將數據采集中獲取的參數通過通訊線傳入計算機，計算機便能對這些數據做出綜合分析，并顯示出相關的圖譜如：倍頻譜圖、倒頻譜圖、時域頻譜圖、幅值圖等，并可通過計算機的專家系統對所測的數據進行綜合評價。
第四階段：隨著其他各門學科的進一步發展和計算機網絡技術的飛速發展，狀態監測與故障診斷技術方面的研究工作已進入深度和廣度發展的階段，研究工作從監測診斷系統的開發研制進入到診斷方法的研究；監測診斷手段由振動工藝參數的監測擴大到油液、扭矩、功率、甚至能量損耗的監測診斷；研究對象由旋轉機械擴展到發動機、工程施工機械以及生產線；時空范圍由當地監測診斷擴大到異地監測，即監測診斷網絡。
隨著國家工業設備自動化升級、大力發展先進裝備制造和兩化融合戰略的深入推進，以及工業互聯網的科學技術進步，我國工業設備狀態監測與故障診斷的智能化水平不斷提升，應用領域不斷拓展。智能化在線監測市場需求將呈現快速增長趨勢，行業迎來快速發展期。
（2）行業的基本特點：狀態監測與故障診斷服務主要依托數字化技術，是工業設備智能運維行業的重要組成部分，屬于技術密集型行業，涉及力學、機械振動、數據信號處理、軟件、大數據、智能算法、故障診斷等多個專業技術領域，同時也是一門緊密結合生產實際的工程科學，是現代化生產發展的產物。數字化技術催生了新一輪產業變革浪潮，新一代數字技術如云計算、大數據、物聯網、移動互聯網和通用人工智能等已廣泛應用，數字孿生等新一批數字技術積蓄成勢。激活數據要素潛能，將成為“整合科技創新資源，引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力”的重要途徑。而數字化轉型是傳統制造業實現新質生產力的關鍵途徑之一。數字化設備智能運維新模式，可以實現設備運維的自動化、信息化、數字化，極大提升了勞動生產效率，提高了設備的綜合利用率，對產業升級和可持續發展貢獻巨大。
目前市場對于設備智能運維模式的認知逐步提升，下游各大行業市場成熟度參差不齊，市場滲透率較低，尚處于快速發展的初期階段，在制造業轉型升級的背景下，越來越多的工業企業推動數字化、自動化和智能化改造，推動設備運維向智能化新模式轉變，是工廠智能化轉型的重要方向。在智能運維模式日趨成熟和下游應用需求升級的共同推動下，未來發展空間巨大。
（3）主要技術門檻：工業設備狀態監測與故障診斷服務技術屬于技術密集型綜合專業，涉及力學、機械振動、數據信號處理、軟件、大數據、智能算法、故障診斷等多個專業技術領域。一方面，提供工業設備狀態監測與故障診斷，需要深度掌握所服務行業的設備制造和運行機理，同時還要了解設備運行的各類影響因素才能實現準確的監測和故障診斷分析，需要企業具備雄厚的技術儲備和經驗積累。
另一方面，不同行業的工業設備在實際運行中存在各種各樣的復雜環境和工況。提供符合各行業多場景復雜工況要求的狀態監測與故障診斷服務技術需要企業具備較高的研發能力、綜合的技術背景和豐富的設備故障診斷經驗，具有較強的技術壁壘。對于行業后來者，突破技術壁壘的難度較大，突破的技術鏈條很長。
（4）新技術、新產業、新業態、新模式的發展情況和未來發展趨勢：
1）產品的性能與功能方面，隨著傳感技術、采集技術、傳輸技術與診斷技術的不斷的發展，客戶對監測結果準確性的要求不斷提升，對采集設備的性能要求不斷提高。同時，隨著應用場景不斷豐富，狀態監測從單一環境逐步拓展至室外、水下、高粉塵、礦井下等復雜環境，對狀態監測產品的功能多樣化提出了更高要求。具備模塊化和功能多樣化特征的狀態監測產品才能夠快速適應復雜環境的要求，具有較強的市場競爭力。
2）產品的智能化運行方面，隨著監測產品性能的不斷提升，數據采集密度的不斷加大，監測設備數量的不斷增加，數據量呈指數級別增長，數據處理中心的傳輸、計算與存儲壓力不斷增加。對監測產品的智能化有了更高要求，需要在監測產品的前端進行邊緣計算，初步判斷設備是否異常并將異常數據和少量正常數據上傳，有效降低數據處理中心傳輸、計算與存儲壓力。同時，隨著狀態監測產品的傳感器類型日益豐富，需要一體化狀態監測產品以適應現場各種傳感器類型與各種工業接口，降低現場狀態監測產品的部署成本與維護壓力。
3）智能運維平臺體系化方面，隨著企業對設備運維的智能化要求不斷提高，設備智能運維的數字化程度不斷提升，以設備云診斷平臺為數據平臺基礎，將多種類型設備的數據計算與處理引擎及設備維保、檢修、備件等一系列設備管理應用工具SaaS化部署于云診斷平臺上，并結合設備狀態監測與故障診斷數據平臺的數據標準與使用規范，形成完整的設備智能運維平臺體系，方可滿足多行業、多類型、大規模工業設備的智能運維需求。
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