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制造业预测性维护市场概述

IEC/SC65E WG12开展工业自动化领域预测性维护国际标准化工作的首个工作组，目前正在制定由我国自主提出的国际标准IEC63270 《Industrial Automation Equipment and Systems- Predictive Maintenance》。该标准主要定义预测性维护的概念、范围，提供预测性维护功能结构模型、过程、方法、基础结构接口、数据要求指南等。

根据标准规定，预测性维护是对设备状态进行连续测量和分析，诊断并预测设备状态及发展趋势，制定全局最优维护方案的行为。它不同于预防性维护和修复性维护，而是集设备状态监测、故障诊断、寿命预测、维修决策支持和维修活动于一体的一种主动维护方式。值得一提的是，该国际标准目前已同步制定我国国家标准，由全国工业过程测量控制和自动化标准化技术委员会（SAC/TC124）归口。

预测性维护的价值在于基于剩余使用寿命（RUL）的预测，在维护机会窗内选择成本最低的维护策略，综合考虑所有设备的维护需求，制定全局最优的维护方案。因此制造企业应用预测性维护技术可以有效避免修复性维护和过度维护，最大化设备工作效率，提高维护等级；同时降低维护成本和生产损失，均衡维护预算和运行预算，提高经济效益，降低全面维护成本。

维护成本分析

预测性维护技术模块国际标准中规定的预测性维护包括传感、状态识别、故障诊断、寿命预测、维修/维护策略和维修/维护执行等技术模块 ，同时也规定了深度学习等预测性维护建模分析方法。随着设备互联、数据采集与运算能力提升，预测性维护各技术模块不断发展完善，将有力支撑制造企业的数字化转型和智能化改造。

全球制造业预测性维护规模分析

调查显示，2017-2028年全球制造业预测性维护行业市场规模及预测如下表：2017年全球制造业预测性维护行业市场规模30.52亿美元，2021年全球制造业预测性维护行业市场规模75.73亿元，预测2028年全球制造业预测性维护行业市场规模480.90亿美元。

图表：2017-2028年全球制造业预测性维护行业市场规模及预测

数据来源：智研瞻产业研究院整理

中国制造业预测性维护规模分析

调查显示，2017-2028年中国制造业预测性维护行业市场规模及预测如下表：2017年中国制造业预测性维护行业市场规模30.68亿元，2021年中国制造业预测性维护行业市场规模89.13亿元，预测2028年中国制造业预测性维护行业市场规模495.52亿元。

图表：2017-2028年中国制造业预测性维护行业市场规模及预测

数据来源：智研瞻产业研究院整理

预测性维护优势

制造业中需要预测性维护的原因和实现方式

(1) 帮助限制计划外停机

在导致制造单位破产的过程中，没有什么比计划外的停机时间更重要。根据《华尔街日报》的一篇文章，估计工业制造商每年因意外停机成本而造成500亿美元的损失。因此，这些设备必须将计划外停机时间限制在最低限度。实现此目标的最佳方法之一是使用预测性维护来制定主动维护计划。预测性维护会考虑历史数据，以检测模式，帮助识别有可能短期内遭受停机风险的计算机。

(2) 帮助优化设备寿命

通过有效地消除计划维护和基于状态的维护的做法，预测性维护可以随时监控设备的输出、效率和质量，从而优化设备寿命。根据它们的寿命和使用频率，该模型将不同的时间表分配给该装置的所有不同操作组件。

(3) 用例

联网汽车：在汽车行业中，在互联汽车中实施预测性维护可能是其中最引人注目的预测性维护案例之一。这些相连的汽车会创建并中继从所有组成传感器生成的大量性能数据。因此，进行适当的预测性维护可以使经销商和制造商为他们的客户确定维修和维护时间表，从而为他们节省了无法预见的麻烦，并提高了他们在此过程中的用户体验。

制造业预测性维护当前及未来发展机遇

智能制造升级需要匹配预测性维护能力的同步提升。因此，针对智能制造时代的生产需要，建议将普遍采用的计划性检修向基于设备健康状态的预测性维护转变。预测性维护的最终目标是提高生产安全稳定性､有效制定并实施设备维护策略､降低设备维护成本､减少设备停工检修时间。

预测性维护作为一个新兴市场，因为维护策略从所谓的事后控制方式转移到通过分析和启用预测性维护来解决问题，无疑向我们展示了一个就发展潜力的市场。在这个市场中，IoT平台商、低成本的安全云存储厂商以及提供动态数据模型的分析供应商扮演着至关重要的角色，发挥着越来越大的作用。

在现实的生产过程，故障的发生率远比我们想象的更加难以控制：产生线突然的停机，排除故障的延时，人为的操作失误，重复的设备维护导致额外成本的增加，维护设备的不及时性等。我们往往都在被动的接受故障发生，并在故障发生后进行着“不能精确计算是否为最合理”的维护。

工厂不仅是设备的集合，更是“活着的管家”，他懂你，他能告诉你目前“家里”各部门的运行状况，他还能根据过去运行数据与当下运行数据的累计进行实时监控与分析，预测未来可能出现的状况，并提前告诉你哪些设备需要维护哪些设备需要更换，这一决策基于客观的数据分析与判断，规避了人为的经验主义；同时，提前预警为你留出了充分的时间对维护做提前的准备，避免突然停机再维护的高额成本，这提高了工厂的制造效率。

更进一步，基于数据的智能工厂无处不在，会出现真正的无人工厂，机械手臂替代劳动力，工厂内所有设备的运行数据都将展现在管理者面前。不仅是了解运营状况与预测未来，还可自动触发工单分派任务与自我维护，甚至还能在不断的纠错的过程中，自我总结与学习，给出更合理的建议与执行方案。

为了适应极富挑战性的工业环境，系统工程领域、生产 IT 领域以及业务系统领域必须实现前所未有的集成以提升生产效率。

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制造业预测性维护行业市场前景如何？智研瞻产业研究院发布的《2022-2028年全球与中国制造业预测性维护市场研究及前瞻分析报告》详细分析了制造业预测性维护行业相关定义 、全球制造业预测性维护行业市场发展现状、中国制造业预测性维护产业发展环境、中国制造业预测性维护行业运行情况、中国制造业预测性维护所属行业运行数据监测、中国制造业预测性维护市场格局、中国制造业预测性维护行业需求特点与动态、中国制造业预测性维护行业区域市场现状、中国制造业预测性维护行业竞争情况、中国制造业预测性维护行业发展前景分析与预测、中国制造业预测性维护行业发展策略及投资建议等，帮助企业和投资者了解制造业预测性维护行业市场投资价值。您若想对制造业预测性维护行业有个系统的了解或者想投资制造业预测性维护行业，本报告是您不可或缺的重要工具。