PHM

2025-2031年中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場全景調查及投資潛力研究報告

發布時間：2022-01-19 14:23:18

《2025-2031年中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場全景調查及投資潛力研究報告》共八章，包含中國裝備故障預測和健康管理（PHM）產業鏈全景梳理及布局狀況分析，中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業重點企業布局案例研究，中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場前瞻及戰略布局策略建議等內容。

報告編號R993367 報告屬性：共156頁、9.3萬字、90個圖表
出品單位智研咨詢了解機構實力
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報告目錄
研究方法

內容概況

為了深入解讀裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展現狀以及研判未來走向，智研咨詢精心編撰并推出了《2025-2031年中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場全景調查及投資潛力研究報告》（以下簡稱《報告》）。這份報告不僅是對中國PHM市場的一次全面而細致的梳理，更是智研咨詢多年來持續追蹤、實地踏訪、深入研究與精準分析的結晶。它旨在幫助行業精英和投資者們更加精準地把握市場脈搏，洞察行業趨勢，為未來的決策提供有力支持。

《報告》自2020年開始出版，每年一版，目前已連續5年暢銷。智研咨詢研究團隊持續跟進PHM發展歷程，總結現狀、深化研究、探索規律，《報告》總計八章，從運行環境、國內外產業現狀、競爭格局、產業鏈、重點廠商、發展戰略、產業趨勢等多個方面，通過詳實的數據，全面總結和回顧了2023年PHM行業的新趨向、新亮點，同時對現存問題進行了深度思考，為下一步PHM行業高質量發展提出了一系列有益的建議和未來的展望。

裝備故障預測和健康管理（PHM），是綜合利用現代信息技術、人工智能技術的最新研究成果而提出的一種全新的管理健康狀態的解決方案。是從工程領域提煉，并且不斷系統化、體系化的一門系統工程學科，聚焦于復雜工程健康狀態的監測、預測和管理。

PHM系統的產品形態由軟硬件組成，主要包括采集數據的傳感器、數據處理的儀器、軟件分析系統構成。隨著國家工業自動化和產業升級的不斷推進快速發展，當前設備狀態監測與故障診斷產品已廣泛應用于風電、石化、冶金等眾多工業領域。

工業互聯網時代，工業企業及設備網絡化改造、上云數量的提升，新一代現代信息技術及人工智能技術的迭代，顯著推動PHM發展。2014年我國裝備故障預測和健康管理（PHM）系統需求量3.25萬套，到2023年增長到了42.30萬套，市場規模也從2014年的13.5億元增長至2023年的96.5億元，年均復合增長率達到24.4%。

從產業鏈來看，PHM系統上游為原材料市場，主要有電子元器件（芯片、PCB板、傳感器、電容、電阻等）、計算機網絡設備（網關、線纜、服務器、顯示器等）以及結構件類和輔材等。下游為應用領域，主要包括風電、石化、冶金、軍工和軌道交通等行業。

上游元器件的質量和性能直接影響到整個PHM系統的穩定性和可靠性。尤其是傳感器，可以說是PHM系統的“眼睛”和“耳朵”，其性能直接影響到系統對設備狀態的監測精度。計算機及網絡設備將傳感器收集到的原始數據轉化為有用信息，其性能和可靠性對于PHM系統的數據處理和傳輸能力也至關重要。目前，這些產品供應較為充足，市場競爭較為充分，PHM系統企業通常選擇質量穩定、交付及時且與PHM系統企業合作關系良好的供應商進行采購。

PHM系統下游分布廣泛，主要包括風電、石化、冶金、軍工和軌交等。這些行業對PHM系統的需求強烈，而且不斷更新升級，從而為PHM系統提供了巨大的增值空間。

PHM系統外資廠商以國際知名的設備提供商或大型的狀態監測企業為主，技術實力較為突出，在國內集中在電力工業、石油開采、冶金等領域，代表性企業有SKF、BENTLY等。我國本土企業雖然收入規模較小，但是能夠提供持續的本地化后續支持和技術服務，未來伴隨著技術實力不斷提升，發展值得期待。目前國內PHM行業企業包括東華測試、容知日新、威銳達、博華科技、恩普特、江凌股份等。

東華測試是國家高新技術企業，具有豐富的傳感器及數采系統研發生產經驗，掌握核心技術，產品成熟，市場廣泛認可，已為各種軍用、民用在線監測項目承接單位提供幾千臺套性能穩定、專業規范的PHM系統。產品可廣泛應用于橋梁、房屋、隧道、邊坡、大壩、港機、機械設備、電力設施以及武器裝備等結構或設備的在線監測與健康管理。

容知日新是國家級高新技術企業，經過長期積累，公司擁有覆蓋數據采集與篩選、數據分析、智能算法模型及智能診斷服務等多個環節的核心技術。容知日新是國內少有的打通了底層傳感器、智能算法、云診斷服務和設備管理等多個環節的企業之一。其基于核心技術開發出的PHM系統已應用于風電、石化、冶金、水泥和煤炭等多個行業。

智研咨詢研究團隊圍繞中國PHM產業規模、產業結構、重點企業情況、產業發展趨勢等方面進行深入分析，并針對PHM產業發展中存在的問題提出建議，為各地政府、產業鏈企業、投資機構提供參考。

【特別說明】
1）內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現，內容概況中存在數據更新不及時情況，最終出具的報告數據以年度為單位監測更新。
2）報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異，但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。

報告目錄

第1章裝備故障預測和健康管理（PHM）行業綜述及核心數據來源說明

1.1 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業界定

1.1.1 裝備故障預測和健康管理（PHM）的界定

1.1.2 裝備故障預測和健康管理（PHM）相關概念辨析

1.1.3 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業所歸屬國民經濟行業分類

1.2 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業分類

1.3 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業專業術語說明

1.4 本報告研究范圍界定說明

1.5 研究方法簡介

第2章中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業宏觀環境分析（PEST）

2.1 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業政策（P）環境分析

2.1.1 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業監管體系及機構介紹

（1）中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業主管部門

（2）中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業自律組織

2.1.2 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業標準體系建設現狀

2.1.3 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展相關政策規劃匯總及解讀

2.1.4 政策環境對裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展的影響總結

2.2 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業經濟（E）環境分析

2.2.1 中國宏觀經濟發展現狀

2.2.2 中國宏觀經濟發展展望

2.2.3 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展與宏觀經濟相關性分析

2.3 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業社會（S）環境分析

2.3.1 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業社會環境分析

（1）中國人口規模及結構

（2）中國教育體系

（3）中國學校數量

2.3.2 社會環境對裝備故障預測和健康管理（PHM）行業的影響總結

2.4 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業技術（T）環境分析

2.4.1 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業關鍵技術分析

（1）云計算

（2）大數據

（3）智能處理引擎

2.4.2 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業研發投入與創新現狀

2.4.3 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業專利申請及公開情況

（1）裝備故障預測和健康管理（PHM）專利申請

（2）裝備故障預測和健康管理（PHM）專利公開

（3）裝備故障預測和健康管理（PHM）熱門申請人

（4）裝備故障預測和健康管理（PHM）熱門技術

2.4.4 技術環境對裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展的影響總結

第3章全球裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展狀況及趨勢前景預判

3.1 全球裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展歷程介紹

3.2 全球裝備故障預測和健康管理（PHM）行業宏觀環境背景

3.3 全球裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展現狀及市場規模體量分析

3.4 全球裝備故障預測和健康管理（PHM）行業區域發展格局及重點區域市場研究

3.4.1 全球裝備故障預測和健康管理（PHM）行業區域發展格局

3.4.2 全球裝備故障預測和健康管理（PHM）行業重點區域市場分析

（1）美國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展狀況分析

（2）德國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展狀況分析

（3）日本裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展狀況分析

3.5 全球裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場競爭格局及重點企業案例研究

3.6 全球裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展趨勢預判及市場前景預測

第4章中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展狀況及市場痛點分析

4.1 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展歷程分析

4.2 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場主體類型及規模分析

4.2.1 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場主體類型及入場方式

4.2.2 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場主體數量規模

4.3 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業系統架構分析

4.4 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業發展模式分析

4.5 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業招投標市場解讀

4.6 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場規模體量分析

4.7 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場痛點分析

第5章中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業競爭狀況及市場格局解讀

5.1 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業波特五力模型分析

5.1.1 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業現有競爭者之間的競爭分析

5.1.2 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業關鍵要素供應商議價能力分析

5.1.3 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業消費者議價能力分析

5.1.4 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業潛在進入者分析

5.1.5 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業替代品風險分析

5.1.6 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業競爭情況總結

5.2 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業投融資、兼并與重組狀況

5.2.1 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業投融資發展狀況

5.2.2 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業兼并與重組狀況

5.3 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場競爭格局分析

5.4 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業市場集中度分析

5.5 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）企業國際市場競爭參與狀況

第6章中國裝備故障預測和健康管理（PHM）產業鏈全景梳理及布局狀況分析

6.1 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）產業結構屬性（產業鏈）分析

6.1.1 裝備故障預測和健康管理（PHM）產業鏈結構梳理

6.1.2 裝備故障預測和健康管理（PHM）產業鏈生態圖譜

6.2 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）產業價值屬性（價值鏈）分析

6.2.1 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業成本結構分析

6.2.2 裝備故障預測和健康管理（PHM）行業價值鏈分析

6.3 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業上游分析

6.4 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業上游硬件支持

6.4.1 傳感器

6.4.2 數據采集器

6.4.3 工業物聯網網關

6.4.4 高性能處理器

6.5 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業連接與存儲支持

6.6 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業軟件支持

6.7 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業平臺支持

6.8 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業應用解決方案分析

6.8.1 武器裝備領域故障預測和健康管理（PHM）行業應用及案例分析

6.8.2 航天航空領域故障預測和健康管理（PHM）行業應用及案例分析

6.8.3 高端裝備（工業機器人）領域故障預測和健康管理（PHM）行業應用及案例分析

第7章中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業重點企業布局案例研究

7.1 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業重點企業布局狀況梳理

7.2 中國裝備故障預測和健康管理（PHM）行業重點企業布局案例分析

7.2.1 北京旋極信息技術股份有限公司

（1）企業發展歷程及基本信息

（2）企業經營情況

（3）企業裝備故障預測和健康管理（PHM）業務布局狀況及產品詳情