预测性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）是一种基于状态的维护方式。在机器运行时，它会对机器的主要或需要部位进行定期或连续的状态监测和故障诊断，以判定装备所处的状态，并预测装备状态未来的发展趋势。依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式，预测性维护会预先制定维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。

      简单来说，预测性维护是一种先进的维护方式，它通过智能、针对性的方式，为企业带来了经济、安全、环境等多方面的优势，如增加设备正常运行时间、降低维护成本、提高安全性、提高产品质量、环境效益、提高客户满意度、增强竞争力等。

      01、行业需求和市场容量

      目前，制造业是预测性维护技术的主要应用领域之一。制造业中的生产设备通常需要连续、稳定地运行，一旦出现故障可能会导致生产停滞和损失。因此，制造业企业对于预测性维护技术的需求较高，希望通过该技术来预测设备可能出现的故障，并提前采取措施进行维修和保养。

      此外，能源、交通、航空航天等行业也对预测性维护技术有着较高的需求。这些行业中的设备通常价值较高、运行环境复杂，且对安全性要求较高。因此，采用预测性维护技术可以帮助企业及时发现设备的潜在问题，避免因故障造成的安全事故和经济损失。

      从市场容量来看，全球及中国预测性维护市场需求规模正在不断扩大，主要需求来自于制造业、能源、交通、航空航天等行业和领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，预测性维护市场的前景将更加广阔。

      据市场研究机构Emergen Research分析，2022年全球预测性维护市场规模约为52亿美元，预计2032年将达700.5亿美元，在预测期内收入年复合增长率为29.7%。这一市场增长的主要驱动力包括成本压力、市场竞争和技术进步。

      Emergen 指出，物联网（IoT）与传感器技术的迅猛进步，已然成为驱动市场收入持续增长的关键动力。大数据技术为这些进步提供了强有力的支撑，它不仅能够储存、处理，还能深入分析来自多元渠道的海量数据，这些渠道包括传感器收集的信息、维护记录以及历史数据等。通过运用预测分析工具，用户能够精准地挖掘这些数据中的趋势、关联性与异常模式，进而揭示出设备运行状况与性能的详尽信息。

       另外，根据IoT Analytics数据，2020年中国预测性维护市场规模同比增长36.36%，至约4.05亿美元，预计2026年市场规模将达32.14亿美元，期间年复合增长率高达46.41%。

      02、巨头纷纷参与其中

      当前，众多科技巨头如IBM、西门子、ABB、施耐德电气、PTC以及霍尼韦尔等纷纷涉足预测性维护市场，并推出了各自独特的产品与解决方案。

       举例来说，ABB机器人在2021年1月发布了创新的基于状态的维护服务（CBM）。这项服务允许用户依据实时的操作数据，为单台机器人或整个机器人群组量身打造预防性维护计划，旨在提升生产效率并显著缩短停机时间。CBM充分利用了机器人操作的实时数据，能够精准识别出包括负载、速度、加速度以及变速器磨损等在内的可能影响机器人性能的各种潜在问题。通过与ABB全球机器人数据库中的其他机器人数据进行比对分析，CBM能够准确预测潜在故障或停机的风险以及大致的时间范围。

ABB的基于模型VS数据驱动的分析

      基于状态的维护服务对于确保工厂中ABB机器人的稳定运行至关重要。通过持续监测和分析每台机器人的状态，企业能够及时发现并处理生产线中疲劳程度较高的机器人，从而避免了因设备故障导致的长时间停机，并显著降低了运营成本。例如，某汽车行业客户在采用ABB的基于状态维护服务后，成功避免了每台机器人六次计划外的停机，每次避免停机为企业节省了宝贵的5.5小时生产时间。综合计算，每个班次因此能够减少最多1500个生产单元的损失，大大提升了生产效率和盈利能力。

      此外，IBM的Maximo平台是一个集资产监控、管理、预测性维护和可靠性规划于一体的综合解决方案。Maximo Health利用数据和分析为企业提供关键设备和资产状态的洞察，帮助企业做出更为明智的管理和维护决策。而IBM Maximo Predict则整合了不同的运营数据，运用分析驱动的预测性维护模型，优化维护规划，提升资产可靠性。

      根据IDC报告，九家平均拥有8,500名员工的受访公司在采用IBM Maximo后，每个组织平均每年获得高达1460万美元的业务效益；同时，计划外停机时间降低了43%，每年避免了高达860万美元的设备成本。

IDC《IBM Maximo 的商业价值》报告中提及的关键数据

       工业巨头西门子也推出了基于工业大数据分析的工厂预测性维护系统SiePA（亦称EPA，Equipment Predictive Analytics）。该系统在人工智能技术的支撑下，充分利用工厂历史数据，通过设备运行状态预测预警模块与智能排查诊断模块，不仅能实时预测和预警运营中的故障风险，还能高效诊断故障原因并提供维修维护指导，有效控制风险并降低成本。此外，SiePA还能收集用户处理与交互信息，助力企业积累行业经验，提升综合竞争力。

    03、动态监控和全生命周期管理受政策鼓励

     说到预测性维护就不得不提全生命周期管理。

      全生命周期管理是一种面向产品整个生命周期的管理方法，它涵盖了产品从设计、制造、使用、维护到报废的整个过程。这种方法强调对产品的全过程进行跟踪和管理，以确保产品的质量和性能在整个生命周期内都能得到保障。全生命周期管理的目标是优化产品的性能、降低维护成本、提高设备的可用性，并延长设备的使用寿命。

      在全生命周期管理中，预测性维护是一个重要的环节。通过实施预测性维护，企业可以更好地了解设备的运行状况，及时发现潜在的问题，从而采取相应的措施来解决问题。这不仅可以降低设备的故障率，减少停机时间，还可以降低维护成本，提高设备的可用性和可靠性。

      因此，全生命周期管理与预测性维护之间存在着相互促进的关系。全生命周期管理为预测性维护提供了基础和支持，而预测性维护则是全生命周期管理中的重要手段之一。通过将两者相结合，企业可以更好地实现设备的全过程管理，提高设备的性能和可靠性，降低维护成本，提升企业的竞争力。

      在2015年5月，中国政府为推动制造业的长远发展，由国务院正式颁布了《中国制造2025》这一战略蓝图，它标志着中国实施制造强国战略首个十年的具体行动计划。该纲领明确指出，需要深化对产品和市场的实时监控及预警机制，确保与制造业企业的高效对接；同时，鼓励企业加强在线质量监测、控制及全生命周期的质量追溯能力，特别是在食品、药品、婴童用品和家电等重点领域实施全面的质量管理。此外，政策还激励制造业企业拓展服务领域，包括个性化定制服务和全生命周期管理服务，以满足市场的多元化需求。

     进入2021年12月，为了进一步深化智能制造的发展，中国工业和信息化部发布了《“十四五”智能制造发展规划》。这份规划聚焦于智能制造的关键核心技术研发，例如装备故障诊断与预测性维护、复杂环境下的动态生产计划与调度、生产全流程的智能决策以及供应链协同优化等。同时，规划还强调了大型制造设备的健康监测和远程运维，确保生产流程的安全与稳定。此外，通过打造全生命周期数据共享平台，实现全产业链的优化，为制造业的可持续发展提供强有力的支撑。