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  【报告目录】第1章:工业互联网预测性维护(PdM)行业综述及数据来源说明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(2)工业互联网预测性维护(PdM)的界定及功能(3)预测性维护系统流程及工作原理(4)预测性维护平台架构(5)预测性维护应用范围1.1.2 《国民经济行业分类与代码》中工业互联网预测性维护(PdM)行业归属1.2 工业互联网预测性维护(PdM)行业专业术语说明1.3 本报告的研究范围界定1.4 本报告主要数据来源及统计标准说明1.4.1 本报告权威数据来源1.4.2 本报告研究方法及统计标准说明第2章:中国工业互联网预测性维护(PdM)行业宏观环境分析(PEST)2.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业行业政策(Policy)环境分析2.1.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业监管体系及机构介绍(1)中国工业互联网预测性维护行业主管部门(2)中国工业互联网预测性维护行业自律组织2.1.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业标准体系建设现状(1)标准体系建设(2)中国工业互联网预测性维护(PdM)行业现行标准分析1)中国工业互联网预测性维护行业现行标准汇总2)中国工业互联网预测性维护行业现行标准分析(3)中国工业互联网预测性维护行业计划实施标准(4)中国工业互联网预测性维护行业重点标准解读2.1.3 工业互联网预测性维护(PdM)职业技能等级标准2.1.4 中国工业互联网预测性维护行业发展相关政策规划汇总及解读(1)中国工业互联网预测性维护行业发展相关政策汇总(2)中国工业互联网预测性维护行业重点政策解读1)《“工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2024年)》2)《关于推动工业互联网加快发展的通知》2.1.5 国家“十四五”规划对中工业互联网预测性维护行业发展的影响分析2.1.6 中国工业互联网预测性维护行业政策环境对行业发展的影响分析2.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业经济(Economy)环境分析2.2.1 中国宏观经济发展现状(1)中国GDP及增长情况(2)工业增加值增长情况(3)固定资产投资分析2.2.2 中国宏观经济发展展望(1)国际机构对中国GDP增速预测(2)国内机构对中国宏观经济指标增速预测2.2.3 行业发展与宏观经济相关性分析2.3 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业社会(Society)环境分析2.3.1 中国工业互联网预测性维护行业社会环境分析(1)中国人口规模及增速(2)中国人口结构1)年龄结构/中国人口老龄化程度2)中国人口性别结构(3)中国劳动力人数及人力成本1)中国劳动力供给形式严峻2)中国人力成本持续上升(4)互联网基础设施状况1)基础资源总体情况2)地址3)网站2.3.2 中国工业互联网预测性维护行业社会环境对行业发展的影响分析2.4 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业技术环境2.4.1 预测性维护技术基础2.4.2 预测性维护核心关键技术分析(1)传感技术(2)状态监测(3)数据传输(4)故障诊断(5)故障预测(6)维护管理(7)维护决策2.4.3 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)行业专利申请情况(2)中国预测性维护行业热门专利申请人(3)中国预测性维护行业热门技术2.4.4 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业技术创新趋势(1)边缘侧预测性维护(2)边缘计算与云计算协同应用(3)工业设备不同维修策略的融合2.4.5 技术环境对行业发展的影响分析第3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3.1 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3.1.1 全球工业互联网预测性维护(PdM)行业发展历程3.1.2 全球工业互联网预测性维护(PdM)行业发展环境(1)技术环境1)物联网2)人工智能(2)经济环境3.1.3 全球工业互联网的发展现状分析(1)全球工业互联网市场规模(2)全球工业互联网产品结构(3)全球工业互联网经济效益(4)全球工业互联网技术进展3.2 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3.2.1 全球工业互联网预测性维护(PdM)行业应用状况3.2.2 全球工业互联网预测性维护(PdM)行业市场规模3.3 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3.3.1 全球工业互联网预测性维护(PdM)行业市场竞争状况(1)企业数量(2)企业类型(3)竞争梯队3.3.2 全球工业互联网预测性维护(PdM)企业兼并重组状况3.3.3 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)IBM1)企业发展历程及基本信息2)企业经营状况3)企业业务结构及销售网络4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局5)在中国市场布局(2)思科1)公司发展简介2)公司经营情况分析3)公司业务结构及销售网络4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局5)公司在华经营情况(3)Siemens1)公司发展简介2)公司经营情况分析3)公司产品特点及应用4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局5)公司在华经营情况(4)Microsoft微软1)企业发展简况分析2)企业经营情况分析3)企业业务布局4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局5)公司在华经营情况(5)Flutura1)公司发展简介2)公司经营情况分析3)公司工业互联网预测性维护(PdM)业务及产品特点4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务及产品应用(6)Bently Nevada1)公司发展简介2)公司经营情况分析3)公司工业互联网预测性维护(PdM)业务及产品特点4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务及产品应用3.4 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3.4.1 全球工业互联网预测性维护(PdM)行业发展趋势预判(1)与其他工业系统集成(2)部署混合建模方法成为流行(3)开发数据池持续精化(4)低代码/无代码和自动化PdM高速发展(5)工业企业通过并购手段布局预测性维护愈加频繁3.4.2 全球工业互联网预测性维护(PdM)行业市场前景预测第4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4.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展历程及市场特征4.1.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展历程4.1.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)经济属性分析4.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业参与者类型及规模4.2.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业参与者类型4.2.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业企业数量规模4.3 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场规模测算4.3.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场需求分析4.3.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场规模测算4.4 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场痛点分析第5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5.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资现状5.1.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资发展状况(1)行业投资规模(2)行业投资事件汇总(3)行业投资所处阶段分布(4)行业投资区域分布5.1.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资趋势5.2 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5.2.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场竞争格局5.2.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业国际竞争力分析5.2.3 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场集中度分析5.3 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业人才供给发展状况5.3.1 专科专业工业互联网预测性维护(PdM)行业人才供给发展状况5.3.2 本科专业工业互联网预测性维护(PdM)行业人才供给发展状况5.4 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业区域市场发展状况第6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6.1 工业互联网预测性维护(PdM)产业链梳理及成本结构分析6.1.1 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6.1.2 工业互联网预测性维护(PdM)产业链生态图谱6.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业专用硬件市场分析6.2.1 传感器(1)传感器应用领域(2)传感器市场规模(3)传感器区域分布(4)传感器竞争格局6.2.2 工业物联网网关(1)物联网网关行业定义及功能(2)工业物联网网关竞争格局6.2.3 通信模组(1)通信模组供应能力及规模(2)通信模组供应商格局6.2.4 MCU芯片(1)MCU芯片市场规模(2)工业领域MCU芯片竞争格局6.3 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6.3.1 模型搭建(1)人工神经网络(2)支持向量机(3)聚类算法(4)随机森林6.3.2 云端服务(1)云端服务基础构成(2)竞争格局(3)市场规模6.4 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业解决方案市场分析6.4.1 预测性维护(PdM)行业解决方案市场概述6.4.2 制造行业解决方案(1)制造行业生产痛点(2)制造行业的预测性解决方案价值(3)制造行业的预测性解决方案架构6.4.3 煤炭行业解决方案(1)煤炭行业生产痛点(2)煤炭行业的预测性解决方案价值(3)煤炭行业的预测性解决方案基本架构6.4.4 电力行业解决方案(1)电力行业生产痛点(2)电力行业的预测性解决方案价值(3)电力行业的预测性解决方案基本架构6.4.5 锂电池行业解决方案(1)锂电池行业生产痛点(2)锂电池行业的预测性解决方案价值(3)锂电池行业的预测性解决方案基本架构6.4.6 石油化工行业解决方案(1)石油化工行业生产痛点(2)石油化工行业的预测性解决方案价值(3)石油化工行业的预测性解决方案基本架构第7章:中国工业互联网预测性维护(PdM)代表性企业案例研究7.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)代表性企业对比7.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)代表性企业案例(排名不分先后)7.2.1 北京天泽智云科技有限公司(1)企业发展历程及基本信息(2)企业发展状况1)经营状况2)业务架构(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)案例分析——BladePredict叶片卫士?(5)企业融资历程(6)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.2 西安因联信息科技有限公司(1)企业基本信息(2)企业发展状况1)经营状况2)业务架构3)销售网络(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)案例分析——水泥行业预测性维护方案(5)企业融资历程(6)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.3 格创东智科技有限公司(1)企业发展历程及基本信息(2)企业发展状况1)经营状况2)业务架构3)销售网络(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)案例分析——电子行业解决方案(5)企业融资历程(6)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.4 许昌中科森尼瑞技术有限公司(1)企业发展历程及基本信息(2)企业发展状况1)经营状况2)业务架构3)销售网络(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)案例分析——有色金属行业粗轧机电机解决方案1)项目情况2)用户需求3)解决方案4)用户价值(5)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.5 华为云计算技术有限公司(1)企业发展历程及基本信息(2)企业发展状况1)经营状况2)业务架构(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.6 上海东昊测试技术有限公司(1)企业发展历程及基本信息(2)企业发展状况1)经营状况2)业务架构3)企业资质(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍1)企业工业互联网预测性维护(PdM)产品介绍2)企业工业互联网预测性维护(PdM)典型案例3)企业工业互联网预测性维护(PdM)应用行业4)企业工业互联网预测性维护(PdM)的最新布局动态(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务运营状况及市场地位分析(5)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.7 北京寄云鼎城科技有限公司(1)企业发展历程及基本信息(2)企业发展状况1)经营状况2)业务架构(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍1)企业工业互联网预测性维护(PdM)产品介绍2)企业工业互联网预测性维护(PdM)典型案例3)企业工业互联网预测性维护(PdM)应用行业(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务运营状况及市场地位分析(5)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.8 硕橙(厦门)科技有限公司(1)企业发展历程及基本信息1)基本信息2)发展历程(2)企业发展状况(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍1)企业工业互联网预测性维护(PdM)产品介绍2)企业工业互联网预测性维护(PdM)应用行业3)企业工业互联网预测性维护(PdM)典型案例(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务运营状况及市场地位分析(5)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.9 北京谛声科技有限责任公司(1)企业发展历程及基本信息(2)企业发展状况1)经营状况2)业务架构(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍1)企业工业互联网预测性维护(PdM)产品介绍2)企业工业互联网预测性维护(PdM)典型案例3)企业工业互联网预测性维护(PdM)应用行业(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务核心技术(5)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.10 联智科技(北京)有限公司(1)企业发展历程及基本信息(2)企业发展状况(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍1)企业工业互联网预测性维护(PdM)产品介绍2)企业工业互联网预测性维护(PdM)典型案例3)企业工业互联网预测性维护(PdM)应用行业(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.11 安徽容知日新科技股份有限公司(1)企业发展历程及基本信息(2)企业发展状况1)经营状况2)业务架构3)销售网络(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍1)产品介绍2)产品布局(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)案例分析——风电行业解决方案1)解决方案2)主要检测设备(5)企业融资历程(6)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析7.2.12 北京博华信智科技股份有限公司(1)企业发展历程及基本信息(2)企业发展状况1)经营状况2)业务架构3)销售网络(3)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局及产品介绍(4)企业工业互联网预测性维护(PdM)案例分析——能源化工行业行业解决方案(5)企业融资历程(6)企业工业互联网预测性维护(PdM)业务布局的优劣势分析第8章:中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场前瞻及投资策略建议8.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展潜力评估8.1.1 行业发展现状总结8.1.2 行业影响因素总结(1)行业发展驱动因素分析(2)行业发展制约因素分析8.1.3 行业发展潜力评估(1)行业生命发展周期(2)行业发展潜力评估8.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展前景预测8.3 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展趋势预判8.4 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业进入壁垒8.5 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资价值评估8.6 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资机会分析8.6.1 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业细分领域投资机会8.6.2 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业区域市场投资机会8.6.3 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业算法技术投资机会8.7 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资风险预警8.8 中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资策略与建议图表目录图表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2024年中国预测性维护行业标准体系建设(单位:项)图表19:截至2024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2024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2024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2024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2024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26:2019-2024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(2021-2024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29:2018-2024年中国GDP增长走势图(单位:万亿元,%)图表30:2018-2024年中国全部工业增加值及增速(单位:万亿元,%)图表31:2018-2024年中国固定资产投资额(不含农户)及增速(单位:万亿元雷火竞技首页,,%)图表32:部分国际机构对2024年中国GDP增速的预测(单位:%)图表33:2024年中国宏观经济核心指标预测(单位:%)图表34:2018-2024年中国人口规模及自然增长率(单位:万人,‰)图表35:2018-2024年中国人口年龄结构(单位:%)图表36:2018-2024年中国人口性别结构(单位:%)图表37:2018-2024年中国劳动人口数量及增速(单位:万人,%)图表38:2018-2024年中国城镇单位就业人员平均工资及增速(单位:元,%)图表39:2019-2024年中国互联网基础资源对比(单位:万个,块/32)图表40:2018-2024年中国Ipv6地址数(单位:块/32雷火竞技首页,,%)图表41:2018-2024年中国Ipv4地址资源变化情况(单位:万个,%)图表42:2018-2024年中国网站数量变化趋势(单位:万个)图表43:2018-2024年预测性维护专利申请量与授权情况(单位:件,%)图表44:截至2024年中国预测性维护专利技术申请情况(单位:件)图表45:截至2024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48:2024-2030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49:2024-2030年全球物联网设备连接数量及预测情况(单位:亿个,%)图表50:2024年值得关注的10大物联网技术趋势图表51:2019-2024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53:2018-2024年全球GDP(单位:万亿美元)图表54:2019-2024年全球工业互联网市场总增加值规模(单位:万亿美元)图表55:2019-2024年全球工业互联网产品市场结构(单位:%)图表56:2021-2024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60:2019-2024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61:2024-2030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64:2024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66:2019-2024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69:2018-2024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74:2018-2024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80:2018-2024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84:2019-2024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92:2024-2030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98:2018-2024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100:2019-2024年中国工业互联网投资规模(单位:起,亿元)图表101:2019-2024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2024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2024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105:2024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112:2019-2024年中国传感器市场规模及增速(单位:亿元,%)图表113:2024年中国传感器行业区域分布总体特征图表114:2024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119:2018-2024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:%)

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