PHM

2025-2031年中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场全景调查及投资潜力研究报告

发布时间：2022-01-19 14:23:18

《2025-2031年中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场全景调查及投资潜力研究报告》共八章，包含中国装备故障预测和健康管理（PHM）产业链全景梳理及布局状况分析，中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业重点企业布局案例研究，中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场前瞻及战略布局策略建议等内容。

报告编号R993367 报告属性：共156页、9.3万字、90个图表
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报告目录
研究方法

内容概况

为了深入解读装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展现状以及研判未来走向，智研咨询精心编撰并推出了《2025-2031年中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场全景调查及投资潜力研究报告》（以下简称《报告》）。这份报告不仅是对中国PHM市场的一次全面而细致的梳理，更是智研咨询多年来持续追踪、实地踏访、深入研究与精准分析的结晶。它旨在帮助行业精英和投资者们更加精准地把握市场脉搏，洞察行业趋势，为未来的决策提供有力支持。

《报告》自2020年开始出版，每年一版，目前已连续5年畅销。智研咨询研究团队持续跟进PHM发展历程，总结现状、深化研究、探索规律，《报告》总计八章，从运行环境、国内外产业现状、竞争格局、产业链、重点厂商、发展战略、产业趋势等多个方面，通过详实的数据，全面总结和回顾了2023年PHM行业的新趋向、新亮点，同时对现存问题进行了深度思考，为下一步PHM行业高质量发展提出了一系列有益的建议和未来的展望。

装备故障预测和健康管理（PHM），是综合利用现代信息技术、人工智能技术的最新研究成果而提出的一种全新的管理健康状态的解决方案。是从工程领域提炼，并且不断系统化、体系化的一门系统工程学科，聚焦于复杂工程健康状态的监测、预测和管理。

PHM系统的产品形态由软硬件组成，主要包括采集数据的传感器、数据处理的仪器、软件分析系统构成。随着国家工业自动化和产业升级的不断推进快速发展，当前设备状态监测与故障诊断产品已广泛应用于风电、石化、冶金等众多工业领域。

工业互联网时代，工业企业及设备网络化改造、上云数量的提升，新一代现代信息技术及人工智能技术的迭代，显著推动PHM发展。2014年我国装备故障预测和健康管理（PHM）系统需求量3.25万套，到2023年增长到了42.30万套，市场规模也从2014年的13.5亿元增长至2023年的96.5亿元，年均复合增长率达到24.4%。

从产业链来看，PHM系统上游为原材料市场，主要有电子元器件（芯片、PCB板、传感器、电容、电阻等）、计算机网络设备（网关、线缆、服务器、显示器等）以及结构件类和辅材等。下游为应用领域，主要包括风电、石化、冶金、军工和轨道交通等行业。

上游元器件的质量和性能直接影响到整个PHM系统的稳定性和可靠性。尤其是传感器，可以说是PHM系统的“眼睛”和“耳朵”，其性能直接影响到系统对设备状态的监测精度。计算机及网络设备将传感器收集到的原始数据转化为有用信息，其性能和可靠性对于PHM系统的数据处理和传输能力也至关重要。目前，这些产品供应较为充足，市场竞争较为充分，PHM系统企业通常选择质量稳定、交付及时且与PHM系统企业合作关系良好的供应商进行采购。

PHM系统下游分布广泛，主要包括风电、石化、冶金、军工和轨交等。这些行业对PHM系统的需求强烈，而且不断更新升级，从而为PHM系统提供了巨大的增值空间。

PHM系统外资厂商以国际知名的设备提供商或大型的状态监测企业为主，技术实力较为突出，在国内集中在电力工业、石油开采、冶金等领域，代表性企业有SKF、BENTLY等。我国本土企业虽然收入规模较小，但是能够提供持续的本地化后续支持和技术服务，未来伴随着技术实力不断提升，发展值得期待。目前国内PHM行业企业包括东华测试、容知日新、威锐达、博华科技、恩普特、江凌股份等。

东华测试是国家高新技术企业，具有丰富的传感器及数采系统研发生产经验，掌握核心技术，产品成熟，市场广泛认可，已为各种军用、民用在线监测项目承接单位提供几千台套性能稳定、专业规范的PHM系统。产品可广泛应用于桥梁、房屋、隧道、边坡、大坝、港机、机械设备、电力设施以及武器装备等结构或设备的在线监测与健康管理。

容知日新是国家级高新技术企业，经过长期积累，公司拥有覆盖数据采集与筛选、数据分析、智能算法模型及智能诊断服务等多个环节的核心技术。容知日新是国内少有的打通了底层传感器、智能算法、云诊断服务和设备管理等多个环节的企业之一。其基于核心技术开发出的PHM系统已应用于风电、石化、冶金、水泥和煤炭等多个行业。

智研咨询研究团队围绕中国PHM产业规模、产业结构、重点企业情况、产业发展趋势等方面进行深入分析，并针对PHM产业发展中存在的问题提出建议，为各地政府、产业链企业、投资机构提供参考。

【特别说明】
1）内容概况部分为我司关于该研究报告核心要素的提炼与展现，内容概况中存在数据更新不及时情况，最终出具的报告数据以年度为单位监测更新。
2）报告最终交付版本与内容概况在展示形式上存在一定差异，但最终交付版完整、全面的涵盖了内容概况的相关要素。报告将以PDF格式提供。

报告目录

第1章装备故障预测和健康管理（PHM）行业综述及核心数据来源说明

1.1 装备故障预测和健康管理（PHM）行业界定

1.1.1 装备故障预测和健康管理（PHM）的界定

1.1.2 装备故障预测和健康管理（PHM）相关概念辨析

1.1.3 装备故障预测和健康管理（PHM）行业所归属国民经济行业分类

1.2 装备故障预测和健康管理（PHM）行业分类

1.3 装备故障预测和健康管理（PHM）行业专业术语说明

1.4 本报告研究范围界定说明

1.5 研究方法简介

第2章中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业宏观环境分析（PEST）

2.1 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业政策（P）环境分析

2.1.1 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业监管体系及机构介绍

（1）中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业主管部门

（2）中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业自律组织

2.1.2 装备故障预测和健康管理（PHM）行业标准体系建设现状

2.1.3 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展相关政策规划汇总及解读

2.1.4 政策环境对装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展的影响总结

2.2 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业经济（E）环境分析

2.2.1 中国宏观经济发展现状

2.2.2 中国宏观经济发展展望

2.2.3 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展与宏观经济相关性分析

2.3 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业社会（S）环境分析

2.3.1 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业社会环境分析

（1）中国人口规模及结构

（2）中国教育体系

（3）中国学校数量

2.3.2 社会环境对装备故障预测和健康管理（PHM）行业的影响总结

2.4 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业技术（T）环境分析

2.4.1 装备故障预测和健康管理（PHM）行业关键技术分析

（1）云计算

（2）大数据

（3）智能处理引擎

2.4.2 装备故障预测和健康管理（PHM）行业研发投入与创新现状

2.4.3 装备故障预测和健康管理（PHM）行业专利申请及公开情况

（1）装备故障预测和健康管理（PHM）专利申请

（2）装备故障预测和健康管理（PHM）专利公开

（3）装备故障预测和健康管理（PHM）热门申请人

（4）装备故障预测和健康管理（PHM）热门技术

2.4.4 技术环境对装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展的影响总结

第3章全球装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展状况及趋势前景预判

3.1 全球装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展历程介绍

3.2 全球装备故障预测和健康管理（PHM）行业宏观环境背景

3.3 全球装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展现状及市场规模体量分析

3.4 全球装备故障预测和健康管理（PHM）行业区域发展格局及重点区域市场研究

3.4.1 全球装备故障预测和健康管理（PHM）行业区域发展格局

3.4.2 全球装备故障预测和健康管理（PHM）行业重点区域市场分析

（1）美国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展状况分析

（2）德国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展状况分析

（3）日本装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展状况分析

3.5 全球装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场竞争格局及重点企业案例研究

3.6 全球装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展趋势预判及市场前景预测

第4章中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展状况及市场痛点分析

4.1 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展历程分析

4.2 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场主体类型及规模分析

4.2.1 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场主体类型及入场方式

4.2.2 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场主体数量规模

4.3 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业系统架构分析

4.4 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业发展模式分析

4.5 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业招投标市场解读

4.6 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场规模体量分析

4.7 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场痛点分析

第5章中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业竞争状况及市场格局解读

5.1 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业波特五力模型分析

5.1.1 装备故障预测和健康管理（PHM）行业现有竞争者之间的竞争分析

5.1.2 装备故障预测和健康管理（PHM）行业关键要素供应商议价能力分析

5.1.3 装备故障预测和健康管理（PHM）行业消费者议价能力分析

5.1.4 装备故障预测和健康管理（PHM）行业潜在进入者分析

5.1.5 装备故障预测和健康管理（PHM）行业替代品风险分析

5.1.6 装备故障预测和健康管理（PHM）行业竞争情况总结

5.2 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业投融资、兼并与重组状况

5.2.1 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业投融资发展状况

5.2.2 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业兼并与重组状况

5.3 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场竞争格局分析

5.4 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业市场集中度分析

5.5 中国装备故障预测和健康管理（PHM）企业国际市场竞争参与状况

第6章中国装备故障预测和健康管理（PHM）产业链全景梳理及布局状况分析

6.1 中国装备故障预测和健康管理（PHM）产业结构属性（产业链）分析

6.1.1 装备故障预测和健康管理（PHM）产业链结构梳理

6.1.2 装备故障预测和健康管理（PHM）产业链生态图谱

6.2 中国装备故障预测和健康管理（PHM）产业价值属性（价值链）分析

6.2.1 装备故障预测和健康管理（PHM）行业成本结构分析

6.2.2 装备故障预测和健康管理（PHM）行业价值链分析

6.3 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业上游分析

6.4 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业上游硬件支持

6.4.1 传感器

6.4.2 数据采集器

6.4.3 工业物联网网关

6.4.4 高性能处理器

6.5 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业连接与存储支持

6.6 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业软件支持

6.7 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业平台支持

6.8 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业应用解决方案分析

6.8.1 武器装备领域故障预测和健康管理（PHM）行业应用及案例分析

6.8.2 航天航空领域故障预测和健康管理（PHM）行业应用及案例分析

6.8.3 高端装备（工业机器人）领域故障预测和健康管理（PHM）行业应用及案例分析

第7章中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业重点企业布局案例研究

7.1 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业重点企业布局状况梳理

7.2 中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业重点企业布局案例分析

7.2.1 北京旋极信息技术股份有限公司

（1）企业发展历程及基本信息

（2）企业经营情况

（3）企业装备故障预测和健康管理（PHM）业务布局状况及产品详情

（4）企业装备故障预测和健康管理（PHM）业务布局规划及最新动向追踪