工业互联网预测性维护（PdM）行业综述及数据来源说明
来源：企查猫发布于：07月22日 12:38
2025-2030年中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场前瞻与投资战略规划分析报告
工业互联网预测性维护（PdM）是指利用物联网技术和大数据分析来实现设备故障预测和预防维护的方法。它通过收集和分析设备运行数据，识别出潜在的故障风险，并在故障发生之前采取措施进行维护，以避免设备停机和生产损失。在工业领域，PdM技术的应用已经取得了显著的效益，成为许多企业提高设备可靠性和降低维护成本的重要手段。
PdM行业的发展受益于物联网技术和大数据分析两大核心支撑。物联网技术使得设备能够实时传输运行数据到远程服务器，同时也可以实现设备之间的互联互通。大数据分析则可以对海量的设备数据进行挖掘和分析，找出其中的规律和异常情况。
在工业互联网预测性维护行业中，数据来源主要包括以下几个方面：
1. 设备传感器数据：现代工业设备普遍配备了各种传感器，能够实时检测设备的运行状态、温度、震动等参数。这些传感器数据是PdM分析的重要来源，通过对这些数据进行实时监测和分析，可以及时发现设备的异常情况。
2. 历史运维数据：工业设备的运维记录是PdM分析的重要依据，通过分析设备的历史运维数据，可以找出设备的故障模式和规律。例如，通过分析设备在大修前的病害数据，可以预测出设备在未来某个时间段内可能出现的故障模式。
3. 外部环境数据：工业设备的运行状态受到外部环境的影响，例如温度、湿度、气压等。通过收集和分析外部环境数据，可以找出设备故障和环境变化之间的关联关系，提前采取相应的措施进行预防。
4. 监测与维修数据：PdM分析的另一个重要数据来源是设备的监测和维修数据。通过对设备的日常巡检和维修记录进行分析，可以发现设备的问题和潜在风险，及时采取维修和保养措施。
总的来说，工业互联网预测性维护行业的数据来源多样，包括设备传感器数据、历史运维数据、外部环境数据以及监测与维修数据等。这些数据经过分析和挖掘，能够为设备故障的预测和预防提供有力支持，提高设备的可靠性和降低维护成本。随着物联网技术和大数据分析的不断发展，工业互联网预测性维护行业有望实现更加精准、智能化的设备管理，为企业提供更高效的运维服务。
