預測性維護（Predictive Maintenance，簡稱PdM）是一種基于狀態(tài)的維護方式。在機器運行時，它會對機器的主要或需要部位進行定期或連續(xù)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷，以判定裝備所處的狀態(tài)，并預測裝備狀態(tài)未來的發(fā)展趨勢。依據裝備的狀態(tài)發(fā)展趨勢和可能的故障模式，預測性維護會預先制定維修計劃，確定機器應該修理的時間、內容、方式和必需的技術和物資支持。

      簡單來說，預測性維護是一種先進的維護方式，它通過智能、針對性的方式，為企業(yè)帶來了經濟、安全、環(huán)境等多方面的優(yōu)勢，如增加設備正常運行時間、降低維護成本、提高安全性、提高產品質量、環(huán)境效益、提高客戶滿意度、增強競爭力等。

      01、行業(yè)需求和市場容量

      目前，制造業(yè)是預測性維護技術的主要應用領域之一。制造業(yè)中的生產設備通常需要連續(xù)、穩(wěn)定地運行，一旦出現(xiàn)故障可能會導致生產停滯和損失。因此，制造業(yè)企業(yè)對于預測性維護技術的需求較高，希望通過該技術來預測設備可能出現(xiàn)的故障，并提前采取措施進行維修和保養(yǎng)。

      此外，能源、交通、航空航天等行業(yè)也對預測性維護技術有著較高的需求。這些行業(yè)中的設備通常價值較高、運行環(huán)境復雜，且對安全性要求較高。因此，采用預測性維護技術可以幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)設備的潛在問題，避免因故障造成的安全事故和經濟損失。

      從市場容量來看，全球及中國預測性維護市場需求規(guī)模正在不斷擴大，主要需求來自于制造業(yè)、能源、交通、航空航天等行業(yè)和領域。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，預測性維護市場的前景將更加廣闊。

      據市場研究機構Emergen Research分析，2022年全球預測性維護市場規(guī)模約為52億美元，預計2032年將達700.5億美元，在預測期內收入年復合增長率為29.7%。這一市場增長的主要驅動力包括成本壓力、市場競爭和技術進步。

      Emergen 指出，物聯(lián)網（IoT）與傳感器技術的迅猛進步，已然成為驅動市場收入持續(xù)增長的關鍵動力。大數據技術為這些進步提供了強有力的支撐，它不僅能夠儲存、處理，還能深入分析來自多元渠道的海量數據，這些渠道包括傳感器收集的信息、維護記錄以及歷史數據等。通過運用預測分析工具，用戶能夠精準地挖掘這些數據中的趨勢、關聯(lián)性與異常模式，進而揭示出設備運行狀況與性能的詳盡信息。

       另外，根據IoT Analytics數據，2020年中國預測性維護市場規(guī)模同比增長36.36%，至約4.05億美元，預計2026年市場規(guī)模將達32.14億美元，期間年復合增長率高達46.41%。

      02、巨頭紛紛參與其中

      當前，眾多科技巨頭如IBM、西門子、ABB、施耐德電氣、PTC以及霍尼韋爾等紛紛涉足預測性維護市場，并推出了各自獨特的產品與解決方案。

       舉例來說，ABB機器人在2021年1月發(fā)布了創(chuàng)新的基于狀態(tài)的維護服務（CBM）。這項服務允許用戶依據實時的操作數據，為單臺機器人或整個機器人群組量身打造預防性維護計劃，旨在提升生產效率并顯著縮短停機時間。CBM充分利用了機器人操作的實時數據，能夠精準識別出包括負載、速度、加速度以及變速器磨損等在內的可能影響機器人性能的各種潛在問題。通過與ABB全球機器人數據庫中的其他機器人數據進行比對分析，CBM能夠準確預測潛在故障或停機的風險以及大致的時間范圍。

ABB的基于模型VS數據驅動的分析

      基于狀態(tài)的維護服務對于確保工廠中ABB機器人的穩(wěn)定運行至關重要。通過持續(xù)監(jiān)測和分析每臺機器人的狀態(tài)，企業(yè)能夠及時發(fā)現(xiàn)并處理生產線中疲勞程度較高的機器人，從而避免了因設備故障導致的長時間停機，并顯著降低了運營成本。例如，某汽車行業(yè)客戶在采用ABB的基于狀態(tài)維護服務后，成功避免了每臺機器人六次計劃外的停機，每次避免停機為企業(yè)節(jié)省了寶貴的5.5小時生產時間。綜合計算，每個班次因此能夠減少最多1500個生產單元的損失，大大提升了生產效率和盈利能力。

      此外，IBM的Maximo平臺是一個集資產監(jiān)控、管理、預測性維護和可靠性規(guī)劃于一體的綜合解決方案。Maximo Health利用數據和分析為企業(yè)提供關鍵設備和資產狀態(tài)的洞察，幫助企業(yè)做出更為明智的管理和維護決策。而IBM Maximo Predict則整合了不同的運營數據，運用分析驅動的預測性維護模型，優(yōu)化維護規(guī)劃，提升資產可靠性。

      根據IDC報告，九家平均擁有8,500名員工的受訪公司在采用IBM Maximo后，每個組織平均每年獲得高達1460萬美元的業(yè)務效益；同時，計劃外停機時間降低了43%，每年避免了高達860萬美元的設備成本。

IDC《IBM Maximo 的商業(yè)價值》報告中提及的關鍵數據

       工業(yè)巨頭西門子也推出了基于工業(yè)大數據分析的工廠預測性維護系統(tǒng)SiePA（亦稱EPA，Equipment Predictive Analytics）。該系統(tǒng)在人工智能技術的支撐下，充分利用工廠歷史數據，通過設備運行狀態(tài)預測預警模塊與智能排查診斷模塊，不僅能實時預測和預警運營中的故障風險，還能高效診斷故障原因并提供維修維護指導，有效控制風險并降低成本。此外，SiePA還能收集用戶處理與交互信息，助力企業(yè)積累行業(yè)經驗，提升綜合競爭力。

    03、動態(tài)監(jiān)控和全生命周期管理受政策鼓勵

     說到預測性維護就不得不提全生命周期管理。

      全生命周期管理是一種面向產品整個生命周期的管理方法，它涵蓋了產品從設計、制造、使用、維護到報廢的整個過程。這種方法強調對產品的全過程進行跟蹤和管理，以確保產品的質量和性能在整個生命周期內都能得到保障。全生命周期管理的目標是優(yōu)化產品的性能、降低維護成本、提高設備的可用性，并延長設備的使用壽命。

      在全生命周期管理中，預測性維護是一個重要的環(huán)節(jié)。通過實施預測性維護，企業(yè)可以更好地了解設備的運行狀況，及時發(fā)現(xiàn)潛在的問題，從而采取相應的措施來解決問題。這不僅可以降低設備的故障率，減少停機時間，還可以降低維護成本，提高設備的可用性和可靠性。

      因此，全生命周期管理與預測性維護之間存在著相互促進的關系。全生命周期管理為預測性維護提供了基礎和支持，而預測性維護則是全生命周期管理中的重要手段之一。通過將兩者相結合，企業(yè)可以更好地實現(xiàn)設備的全過程管理，提高設備的性能和可靠性，降低維護成本，提升企業(yè)的競爭力。

      在2015年5月，中國政府為推動制造業(yè)的長遠發(fā)展，由國務院正式頒布了《中國制造2025》這一戰(zhàn)略藍圖，它標志著中國實施制造強國戰(zhàn)略首個十年的具體行動計劃。該綱領明確指出，需要深化對產品和市場的實時監(jiān)控及預警機制，確保與制造業(yè)企業(yè)的高效對接；同時，鼓勵企業(yè)加強在線質量監(jiān)測、控制及全生命周期的質量追溯能力，特別是在食品、藥品、嬰童用品和家電等重點領域實施全面的質量管理。此外，政策還激勵制造業(yè)企業(yè)拓展服務領域，包括個性化定制服務和全生命周期管理服務，以滿足市場的多元化需求。

     進入2021年12月，為了進一步深化智能制造的發(fā)展，中國工業(yè)和信息化部發(fā)布了《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》。這份規(guī)劃聚焦于智能制造的關鍵核心技術研發(fā)，例如裝備故障診斷與預測性維護、復雜環(huán)境下的動態(tài)生產計劃與調度、生產全流程的智能決策以及供應鏈協(xié)同優(yōu)化等。同時，規(guī)劃還強調了大型制造設備的健康監(jiān)測和遠程運維，確保生產流程的安全與穩(wěn)定。此外，通過打造全生命周期數據共享平臺，實現(xiàn)全產業(yè)鏈的優(yōu)化，為制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供強有力的支撐。