2023-2028年中国工业互联网预测性维护行业市场深度研究及投资前景展望报告

第1章：工业互联网预测性维护（PDM）行业界定及中国市场发展环境剖析

1.1 工业互联网预测性维护（PDM）行业界定及统计说明

1.1.1 工业互联网预测性维护（PDM）行业的界定

（1）工业互联网的界定与应用

（2）工业互联网预测性维护（PdM）的界定

（3）预测性维护系统流程

（4）预测性维护系统架构

（5）国民经济行业分类

1.1.2 本报告的研究范围界定

1.1.3 本报告主要数据来源及统计标准说明

1.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业政策环境

1.2.1 行业监管体系及机构介绍

1.2.2 行业标准体系建设现状

（1）标准体系建设

（2）现行标准汇总

1.2.3 行业发展相关政策规划汇总及解读

（1）行业发展相关政策汇总

（2）行业发展相关规划汇总

1.2.4 “十四五”规划对行业发展的影响分析

1.2.5 政策环境对行业发展的影响分析

1.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业经济环境

1.3.1 宏观经济发展现状

1.3.2 宏观经济发展展望

1.3.3 行业发展与宏观经济相关性分析

1.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业社会环境

1.5 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业技术环境

1.5.1 预测性维护技术基础

1.5.2 预测性维护核心关键技术分析

1.5.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业相关专利的申请及公开情况

1.5.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业技术创新趋势

1.5.5 技术环境对行业发展的影响分析

第2章全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展趋势及市场前景预测

2.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程及发展环境分析

2.1.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程

2.1.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展环境

2.1.3 全球工业互联网的发展现状分析

2.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业应用状况及市场规模测算

2.2.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业应用状况

2.2.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场规模测算

2.3 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场竞争格局及代表性企业案例

2.3.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场竞争状况

2.3.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）企业兼并重组状况

2.3.3 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业代表性企业布局案例

（1）IBM

（2）SAP

（3）Siemens

（4）Microsoft微软

（5）GE

2.4 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展趋势及市场前景预测

2.4.1 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业发展趋势预判

2.4.2 全球工业互联网预测性维护（PDM）行业市场前景预测

第3章中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展现状与市场痛点分析

3.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程及市场特征

3.1.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展历程

3.1.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）经济属性分析

3.2 工业互联网预测性维护（PDM）行业发展模式

3.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业参与者类型及规模

3.3.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业参与者类型及入场方式

3.3.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业企业数量规模

3.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场供需状况

3.4.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业需求分析

3.4.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业供需平衡

3.5 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场规模测算

3.6 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场痛点分析

第4章中国工业互联网预测性维护（PDM）行业竞争状态及市场格局分析

4.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业投融资、兼并与重组状况

4.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场格局及集中度分析

4.2.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场竞争格局

4.2.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业国际竞争力分析

4.2.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场集中度分析

4.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业区域市场发展状况

4.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）重点区域市场需求分析

4.4.1 上海市

4.4.2 北京市

4.4.3 广东省

4.4.4 浙江省

4.4.5 江苏省

第5章中国工业互联网预测性维护（PDM）产业链梳理及全景深度解析

5.1 工业互联网预测性维护（PDM）产业链梳理及成本结构分析

5.1.1 工业互联网预测性维护（PDM）产业结构属性（产业链）

（1）产业链结构梳理

（2）产业链生态图谱

5.1.2 工业互联网预测性维护（PDM）产业价值属性（价值链）

（1）成本结构分析

（2）价值链分析

5.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业专用硬件市场分析

5.2.1 智能传感器（振动传感器和温度传感器等）

5.2.2 便携式监视设备

5.2.3 专用网关（专用于预测维护功能的）

5.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业专用软件及系统集成市场分析

5.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业解决方案市场分析

5.4.1 预测性维护（PDM）行业解决方案市场概述

5.4.2 通用机械行业解决方案

5.4.3 水处理行业解决方案

5.4.4 其他行业

5.5 工业互联网预测性维护（PDM）创新应用案例分析

第6章中国工业互联网预测性维护（PDM）代表性企业案例研究

6.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）代表性企业对比

6.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）代表性企业案例

6.2.1 北京天泽智云科技有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业经营优劣势分析

6.2.2 西安因联信息科技有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业经营优劣势分析

6.2.3 安徽容知日新科技股份有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业经营优劣势分析

6.2.4 贝加莱工业自动化（中国）有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业经营优劣势分析

6.2.5 华为技术有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业经营优劣势分析

6.2.6 北京天工智造科技有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业经营优劣势分析

6.2.7 北京寄云鼎城科技有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业经营优劣势分析

6.2.8 硕橙（厦门）科技有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业经营优劣势分析

6.2.9 诺德（中国）传动设备有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业经营优劣势分析

6.2.10 西人马联合测控（泉州）科技有限公司

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业经营优劣势分析

第7章中国工业互联网预测性维护（PDM）行业市场前瞻及投资策略建议

7.1 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展潜力评估

7.1.1 行业发展现状总结

7.1.2 行业影响因素总结

7.1.3 行业发展潜力评估

7.2 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展前景预测

7.3 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业发展趋势预判

7.4 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业进入与退出壁垒

7.5 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业投资价值评估

7.6 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业投资机会分析

7.7 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业投资风险预警

7.8 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业投资策略与建议

7.9 中国工业互联网预测性维护（PDM）行业可持续发展建议

图表目录

图表1：国家统计局《国民经济行业分类》中本行业所属类别及编号

图表2：本报告的研究范围界定

图表3：本报告主要数据来源及统计标准说明

图表4：2022年工业互联网预测性维护（PdM）行业标准汇总

图表5：2022年工业互联网预测性维护（PdM）行业发展政策汇总

图表6：2022年工业互联网预测性维护（PdM）行业发展规划汇总

图表7：全球工业互联网预测性维护（PdM）行业发展趋势预判

图表8：2023-2028年工业互联网预测性维护（PdM）行业市场前景预测

图表9：中国工业互联网预测性维护（PdM）行业市场发展痛点分析

图表10：行业并购特征分析

更多图表见正文……