2024-2030年全球工业互联网预测性维护（PdM）产业应用状况及运营前景调研报告
中国工业互联网预测性维护（PdM）产业发展情况，细分市场包含硬件、软件、服务三大部分，涉及工业互联网预测性维护（PdM）市场规模、占全球市场份额、区域分布、省市分布、产品成本结构等细分数据。
从国内外经济环境、国内政策、发展趋势等方面入手，全方位分析了工业互联网预测性维护（PdM）产业发展状况，对业界厂商掌握产业动态与未来创新趋势提供相应的建议和决策支持。
工业互联网是新一代信息技术与工业经济深度融合的全新经济生态、关键基础设施和新型应用模式，通过人、机、物的全面互联，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，将推动形成全新的生产制造和服务体系。
工业互联网预测性维护（PdM）是一种基于工业互联网技术，通过数据采集和分析，对工业设备进行状态监测和故障预测的维护方式。工业互联网预测性维护（PdM）的目标是提前识别设备潜在的故障风险，从而在设备发生故障之前进行维护，避免设备故障带来的停机和损失。
近年来，随着5G网络的普及和物联网平台的建设，工业互联网的基础设施不断完善，我国工业互联网预测性维护（PdM）在各个工业领域的应用逐渐深入，其市场规模保持高速增长态势，占全球的市场份额不断扩大。据统计，2023年，中国工业互联网预测性维护市场规模从2016年的3.37亿元增长至98.18亿元，占全球的市场份额从2016年的5.11%扩大至17.94%。随着产业互联网的发展，借助于大数据、云计算和人工智能等技术的运用，未来预测性维护的应用范围会进一步得到扩展，市场前景广阔。
第1章工业互联网预测性维护（PDM）行业界定及中国市场发展环境剖析
1.1 工业互联网预测性维护（PDM）行业界定及统计说明
1.1.1 工业互联网预测性维护（PDM）行业的界定
（1）工业互联网的界定与应用
（2）工业互联网预测性维护（PdM）的界定
（3）预测性维护系统流程
（4）预测性维护系统架构
（5）国民经济行业分类
1.1.2 本报告的研究范围界定
1.1.3 本报告主要数据来源及统计标准说明
1.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业政策环境
1.2.1 行业监管体系及机构介绍
1.2.2 行业标准体系建设现状
（1）标准体系建设
（2）现行标准汇总
1.2.3 行业发展相关政策规划汇总及解读
（1）行业发展相关政策汇总
（2）行业发展相关规划汇总
1.2.4 “十五五”规划对行业发展的影响分析
1.2.5 政策环境对行业发展的影响分析
1.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业经济环境
1.3.1 宏观经济发展现状
1.3.2 宏观经济发展展望
1.3.3 行业发展与宏观经济相关性分析
1.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业社会环境
1.5 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业技术环境
1.5.1 预测性维护技术基础
1.5.2 预测性维护核心关键技术分析
1.5.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业相关专利的申请及公开情况
1.5.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业技术创新趋势
1.5.5 技术环境对行业发展的影响分析
第2章全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展趋势及市场前景预测
2.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程及发展环境分析
2.1.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程
2.1.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展环境
2.1.3 全球工业互联网的发展现状分析
2.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业应用状况及市场规模测算
2.2.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业应用状况
2.2.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场规模测算
2.3 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场竞争格局及代表性企业案例
2.3.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场竞争状况
2.3.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）企业兼并重组状况
2.3.3 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业代表性企业布局案例
（1）IBM
（2）SAP
（3）Siemens
（4）Microsoft微软
（5）GE
2.4 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展趋势及市场前景预测
2.4.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展趋势预判
2.4.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场前景预测
第3章中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展现状与市场痛点分析
3.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程及市场特征
3.1.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程
3.1.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）经济属性分析
3.2 工业互联网预测性维护（PDM）行业发展模式
3.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业参与者类型及规模
3.3.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业参与者类型及入场方式
3.3.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业企业数量规模
3.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场供需状况
3.4.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业需求分析
3.4.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业供需平衡
3.5 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场规模测算
3.6 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场痛点分析
第4章中国工业互联网预测性维护（PDM）行业竞争状态及市场格局分析
4.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业投融资、兼并与重组状况
4.1.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业投融资发展状况
4.1.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业兼并与重组状况
4.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场格局及集中度分析
4.2.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场竞争格局
4.2.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业国际竞争力分析
4.2.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场集中度分析
4.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业区域市场发展状况
4.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）重点区域市场需求分析
4.4.1 上海市
4.4.2 北京市
4.4.3 广东省
4.4.4 浙江省
4.4.5 江苏省
第5章中国工业互联网预测性维护（PDM）产业链梳理及全景深度解析
5.1 工业互联网预测性维护（PDM）产业链梳理及成本结构分析
5.1.1 工业互联网预测性维护（PDM）产业结构属性（产业链）
（1）产业链结构梳理
（2）产业链生态图谱
5.1.2 工业互联网预测性维护（PDM）产业价值属性（价值链）
（1）成本结构分析
（2）价值链分析
5.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业专用硬件市场分析
5.2.1 智能传感器（振动传感器和温度传感器等）
5.2.2 便携式监视设备
5.2.3 专用网关（专用于预测维护功能的）
5.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业专用软件及系统集成市场分析
5.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业解决方案市场分析
5.4.1 预测性维护（PDM）行业解决方案市场概述
5.4.2 通用机械行业解决方案
5.4.3 水处理行业解决方案
5.4.4 其他行业
5.5 工业互联网预测性维护（PDM）创新应用案例分析
第6章中国工业互联网预测性维护（PDM）代表性企业案例研究
6.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）代表性企业对比