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报告介绍

市场占有率:2024年中国设备智能运维产业运行现状市场发展深度调查分析-中金企信发布

 

报告发布方:中金企信国际咨询《全球与中国设备智能运维市场深度调研及未来趋势分析报告2024-2030年-中金企信发布

项目可行性报告&商业计划书专业权威编制服务机构(符合发改委印发项目可行性研究报告编制要求)-中金企信国际咨询:集13年项目编制服务经验为各类项目立项、投融资、商业合作、贷款、批地、并购&合作、投资决策、产业规划、境外投资、战略规划、风险评估等提供项目可行性报告&商业计划书编制、设计、规划、咨询等一站式解决方案。助力项目实施落地、提升项目单位申报项目的通过效率。

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设备智能运维产业可以分为三层架构,底层为物联网层,涉及智能传感器、边缘计算和5G通讯等。中层为业务中台/数据平台,业务中台提供了多类微服务架构功能,支撑各类业务的开发。数据平台采用大数据及算法建模技术对各类数据及算法进行了抽象和封装,实现了数据整合、数据处理、数据存储、算法建模等业务功能。上层为智能应用层,根据业务需求进行二次开发,如各类app应用、web应用、小程序等,进一步满足客户的功能需求。涉及的设备类型有机械设备、电器设备、仪表设备和静设备等。

1)工业设备智能运维产业运行现状:我国工业设备智能运维产业起步较晚,但经过多年快速发展,该领域从技术理论到应用实践都取得了巨大的进步。随着现代自动化技术水平的不断提高,工业设备制造和工程系统的复杂性大大增加,系统的可靠性与安全性已成为保障经济效益和社会效益的一个关键因素,成为我国先进装备制造业和传统工业自动化升级的重要基础保障,受到各行各业的高度重视。我国设备监测与故障诊断技术的发展可分为以下几个阶段:

市场占有率:2024年中国设备智能运维产业运行现状及市场发展深度调查分析-中金企信发布

第一阶段:依靠现场获取设备运行时的感观状态,如异常振动、异常噪音、异常温度、润滑油液中是否含有磨削物等,并凭经验或多位专家进行分析研究确定可能存在何种故障或故障隐患。

第二阶段:随着测量以及测量仪器的深入研究发展,设备状态监测逐步发展为依靠测量仪器测量设备的某些关键部位,以获取如频率、振幅、速度、加速度、温度等参数并记录下来,通过计算出某些固有参数与测量参数进行对比,确定故障点或故障隐患点,或者通过对某些参数多次测量的数值进行比较,依据其劣化趋势确定其工作状态。

第三阶段:随着计算机技术的发展和软件技术的开发,工业设备管理已进入计算机管理模式,状态监测与故障诊断技术也发展到计算机时代,一些专用的状态监测仪器不仅具有测量、记录现场参数,还能进行一些简单的数据分析处理,要作进一步的分析处理时,只需将数据采集中获取的参数通过通讯线传入计算机,计算机便能对这些数据做出综合分析,并显示出相关的图谱如:倍频谱图、倒频谱图、时域频谱图、幅值图等,并可通过计算机的专家系统对所测的数据进行综合评价。

第四阶段:随着其他各门学科的进一步发展和计算机网络技术的飞速发展,状态监测与故障诊断技术方面的研究工作已进入深度和广度发展的阶段,研究工作从监测诊断系统的开发研制进入到诊断方法的研究;监测诊断手段由振动工艺参数的监测扩大到油液、扭矩、功率、甚至能量损耗的监测诊断;研究对象由旋转机械扩展到发动机、工程施工机械以及生产线;时空范围由当地监测诊断扩大到异地监测,即监测诊断网络。

随着国家工业设备自动化升级、大力发展先进装备制造和两化融合战略的深入推进,以及工业互联网的科学技术进步,我国工业设备状态监测与故障诊断的智能化水平不断提升,应用领域不断拓展。智能化在线监测市场需求将呈现快速增长趋势,行业迎来快速发展期。

2)行业的基本特点:状态监测与故障诊断服务主要依托数字化技术,是工业设备智能运维行业的重要组成部分,属于技术密集型行业,涉及力学、机械振动、数据信号处理、软件、大数据、智能算法、故障诊断等多个专业技术领域,同时也是一门紧密结合生产实际的工程科学,是现代化生产发展的产物。数字化技术催生了新一轮产业变革浪潮,新一代数字技术如云计算、大数据、物联网、移动互联网和通用人工智能等已广泛应用,数字孪生等新一批数字技术积蓄成势。激活数据要素潜能,将成为“整合科技创新资源,引领发展战略性新兴产业和未来产业,加快形成新质生产力”的重要途径。而数字化转型是传统制造业实现新质生产力的关键途径之一。数字化设备智能运维新模式,可以实现设备运维的自动化、信息化、数字化,极大提升了劳动生产效率,提高了设备的综合利用率,对产业升级和可持续发展贡献巨大。

目前市场对于设备智能运维模式的认知逐步提升,下游各大行业市场成熟度参差不齐,市场渗透率较低,尚处于快速发展的初期阶段,在制造业转型升级的背景下,越来越多的工业企业推动数字化、自动化和智能化改造,推动设备运维向智能化新模式转变,是工厂智能化转型的重要方向。在智能运维模式日趋成熟和下游应用需求升级的共同推动下,未来发展空间巨大。

3)主要技术门槛:工业设备状态监测与故障诊断服务技术属于技术密集型综合专业,涉及力学、机械振动、数据信号处理、软件、大数据、智能算法、故障诊断等多个专业技术领域。一方面,提供工业设备状态监测与故障诊断,需要深度掌握所服务行业的设备制造和运行机理,同时还要了解设备运行的各类影响因素才能实现准确的监测和故障诊断分析,需要企业具备雄厚的技术储备和经验积累。

另一方面,不同行业的工业设备在实际运行中存在各种各样的复杂环境和工况。提供符合各行业多场景复杂工况要求的状态监测与故障诊断服务技术需要企业具备较高的研发能力、综合的技术背景和丰富的设备故障诊断经验,具有较强的技术壁垒。对于行业后来者,突破技术壁垒的难度较大,突破的技术链条很长。

4)新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势:

1)产品的性能与功能方面,随着传感技术、采集技术、传输技术与诊断技术的不断的发展,客户对监测结果准确性的要求不断提升,对采集设备的性能要求不断提高。同时,随着应用场景不断丰富,状态监测从单一环境逐步拓展至室外、水下、高粉尘、矿井下等复杂环境,对状态监测产品的功能多样化提出了更高要求。具备模块化和功能多样化特征的状态监测产品才能够快速适应复杂环境的要求,具有较强的市场竞争力。

2)产品的智能化运行方面,随着监测产品性能的不断提升,数据采集密度的不断加大,监测设备数量的不断增加,数据量呈指数级别增长,数据处理中心的传输、计算与存储压力不断增加。对监测产品的智能化有了更高要求,需要在监测产品的前端进行边缘计算,初步判断设备是否异常并将异常数据和少量正常数据上传,有效降低数据处理中心传输、计算与存储压力。同时,随着状态监测产品的传感器类型日益丰富,需要一体化状态监测产品以适应现场各种传感器类型与各种工业接口,降低现场状态监测产品的部署成本与维护压力。

3)智能运维平台体系化方面,随着企业对设备运维的智能化要求不断提高,设备智能运维的数字化程度不断提升,以设备云诊断平台为数据平台基础,将多种类型设备的数据计算与处理引擎及设备维保、检修、备件等一系列设备管理应用工具SaaS化部署于云诊断平台上,并结合设备状态监测与故障诊断数据平台的数据标准与使用规范,形成完整的设备智能运维平台体系,方可满足多行业、多类型、大规模工业设备的智能运维需求。

 

 


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