相关报告：《中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

装备故障预测和健康管理（PHM）的界定

PHM主要包含装备故障预测和健康管理两方面的内容：故障预测是指依据系统当时或历史性能状态预测部件或系统完成其功能的状态(将来的健康状态)，包括确定部件或者系统的剩余寿命或正常工作的时间长度等；健康管理则是根据诊断预测信息、可用维修资源以及装备使用要求对维修活动做出恰当决策的才能。

典型的PHM流程包含数据采集、数据预处理、数据传输、特征提取、数据融合、状态监测、故障诊断、故障预测、保障决策等环节。采用传感器信息、专家知识及维修保障信息，借助各种智能算法与推理模型实现装备运行状态的监测、预测、判别以及管理，完成智能任务规划及基于装备状态的智能维护，以取代传统的基于事件的事后维修或基于事件的定期维修。

PHM的主要功能包括故障检测、故障隔离、故障诊断、故障预测、健康管理和寿命追踪等，PHM系统可针对复杂装备和系统，实现不同层次、不同级别的综合诊断、预测和健康管理。

图表：PHM的主要功能

资料来源：智研瞻产业研究院整理

装备故障预测和健康管理（PHM）行业所归属国民经济行业分类

装备故障预测和健康管理（PHM）系统，已广泛应用于风电、石化、冶金、水泥和煤炭等多个行业。按《国民经济行业分类》（GB/T4754－2017），装备故障预测和健康管理（PHM）所处行业为“仪器仪表制造业”项下“工业自动控制系统装置制造”（行业代码：C4011）。

图表：装备故障预测和健康管理（PHM）行业所归属国民经济行业分类

资料来源：智研瞻产业研究院整理

中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展历程分析

20世纪60年代至70年代-设备故障预测和健康管理(PHM)的前身。随着飞机系统的发展越来越复杂，外部测试已经不能满足要求，飞行测试(BIT)开始被引入到飞机中。BIT是PHM的重要支持技术，它通过在系统和设备内部设置硬件、软件和自检设备，实现状态监测、故障检测和隔离，使系统或设备具有内部自动测试的能力。

20世纪80年代，为了提高其功能，开发了智能BIT，它引入了人工智能技术来减少误报和识别间歇性故障。

20世纪80年代末至90年代，针对各种诊断要素独立工作的弊端，提出了“综合诊断”的概念。英国和美国相继开始研究综合诊断方案。随着现代机械系统复杂性、信息化和集成化的发展，迫切需要准确高效的设备监控和维护方案。同时，大容量存储、高速传输与处理、微机电系统等高新技术的快速发展，促进了PHM技术的发展和成熟。

这些年来我国 PHM 产业取得了长足发展，高维护成本行业刚需，“十四五”政策加码带来 PHM 快速发展。我国的设备 PHM 产业起步较晚，但经过多年快速发展，该范畴从技术理论到应用实践都取得了巨大的进步。随着现代自动化技术程度的不断提高，工业设备制造和工程系统的复杂性大大增加，系统的可靠性与安全性已成为保障经济效益和社会效益的一个关键因素，成为我国先进装备制造业和传统工业自动化升级的重要保障，得到各行业的高度重视。

中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场规模体量分析

统计数据显示，2017年中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场规模29.56亿元，2022年中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场规模80.96亿元，同比增长19.76 %。2017-2022年中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场规模如下：

图表：2017-2022年中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场痛点分析

中国装备故障预测和健康管理（PHM）技术研究起步较晚，即便开展了大量工作，并取得了显著的研究成果。但是在相关基础理论与技术、系统综合集成等方面的研究还较少。具体表现在：

1）在PHM系统集成和使能技术方面。国外已经开展了大量的相关研究和应用工作，而国内只跟踪国外的工程应用，在设计上相对落后。对于PHM系统集成和使能工具设计的研究相对较少，也没有具体的工程应用案例，迫切需要进一步深入研究。

2）在复杂系统健康管理方面，国外对基于PHM的维护决策进行了大量的研究和应用。与此同时，国外在自修复材料和智能结构方面进行了大量研究，并应用了一些技术。定期预防性维护仍然是国内设备的主要组成部分，基于PHM的设备任务规划和维护策略研究较少。在我国，对设备自我修复的研究起步较晚。自修复材料和智能结构的研究主要是理论研究，但应用研究较少。

3）在复杂系统健康诊断与预测方面，国内外在该领域的研究没有明显差距，部分方向已达到国际先进水平。在方法研究方面，国内外研究人员开展了基于断层物理、数据驱动、模型和专家知识的诊断预测技术研究。但就技术成熟度和应用广度而言，国外处于国内领先地位。特别是在应用于PHM的新型智能传感器技术和设备的研发方面，国外已经远远超过国内。

4）在PHM能力测试和验证方面，国外已经进行了大量的研究工作，国内也在PHM设计和验证方面进行了初步的研究工作。然而，PHM系统的综合建模、测试验证和能力评估还没有成熟的技术和方法体系，相关验证辅助工具和平台的成果仍然很少。

装备故障预测和健康管理（PHM）产业链生态图谱

从产业链的角度来看，PHM系统处于产业链的中游，上游是各种原材料和监控设备，下游是各种行业应用。该PHM系统既可以独立使用，也可以嵌入大型工业互联网平台，并集成到平台中的应用程序中使用。第三方监控软硬件集成厂商的竞争优势比较明显。

图表：装备故障预测和健康管理（PHM）产业链生态图谱

资料来源：智研瞻产业研究院整理

中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展前景预测

1、智能化

近年来，随着状态监测和诊断技术理论研究和开发的不断深入，高精度、高性能、高信息含量的现代传感器技术不断取得突破和产业化应用，新的状态监测和故障诊断方法也不断出现，如模糊诊断、专家诊断、神经网络诊断以及上述诊断的组合。在诊断方法方面，人工智能已成为未来的发展趋势，这不仅是因为人工智能的发展为其提供了强大的理论基础和工具，还因为复杂系统的诊断确实需要依靠人工智能，才能达到最佳效果。

2、网络化在线监测获得广泛应用

工业设备的故障严重影响了企业的生产秩序，传统的人工定期监控和离线监控已经不能满足快节奏生产的要求。存在机组启动、停机、异常等重要瞬态过程难以捕捉，异常原因难以追踪的情况;缺乏数据分析、存储、专家诊断等频、窄带等功能。在离线精密检测周期间隔内，由于设备长期损坏或不确定因素导致的突发事故是无法预测的。而通过网络化的在线设备状态监测，可以实现设备状态传输和数据存储分析，实现对工业设备的全覆盖、动态、连续监测。监测数据还可以进行诊断和分析，以预测和确定当前设备的损坏和危险程度，确保工业设备的安全稳定运行。网络化在线监控系统通过智能诊断分析，为工业设备的运行状态提供监控的同时，也为设备定期和不定期的安全检查和维护提供科学依据。

3、专业化社会分工日益明显

未来，设备状态监测和故障诊断技术将朝着专业化方向发展，分工将越来越细。状态监测与故障诊断的发展将以集成为主，能够提供专业设备状态监测和故障诊断软硬件系统并拥有丰富诊断技术人才的整体解决方案提供商将成为主流。一方面，越来越多的企业选择将其监测中心与专业机构连接，并委托专业的监测和诊断机构为其设备提供远程在线监测和故障诊断服务。另一方面，能够提供在线设备状态监测并具有较强设备诊断服务能力的服务提供商，可以通过与多家企业的监测中心对接，积累丰富的诊断案例和服务经验，更好地为客户企业提供动态、实时、准确的远程诊断服务。未来，我国将逐步形成行业、区域、国家级的设备状态监测与故障云诊断中心。

装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场前景如何？智研瞻产业研究院发布的《中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》详细分析了装备故障预测和健康管理（PHM）行业相关定义 、全球装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场发展现状、中国装备故障预测和健康管理（PHM）产业发展环境、中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业运行情况、中国装备故障预测和健康管理（PHM）所属行业运行数据监测、中国装备故障预测和健康管理（PHM）市场格局、中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业需求特点与动态、中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业区域市场现状、中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业竞争情况、中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展前景分析与预测、中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展策略及投资建议等，帮助企业和投资者了解装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场投资价值。您若想对装备故障预测和健康管理（PHM）行业有个系统的了解或者想投资装备故障预测和健康管理（PHM）行业，本报告是您不可或缺的重要工具。