国民经济行业分类2021-中国PHM行业市场研究分析报告——智研咨询重磅发布（2023版）

由智研咨询专家团队精心编制的《2023-2029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》）重磅发布，本报告由智研咨询行业研究团队联合撰写，经专业的报告编撰团队反复修改打磨国民经济行业分类2021，最终得以呈现。

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本报告通过对大量装备故障预测和健康管理（PHM）行业信息和数据的系统性分析，深入而客观地剖析了我国装备故障预测和健康管理（PHM）行业的发展现状及趋势，并结合装备故障预测和健康管理（PHM）行业创新发展现状及多年的实践经验，对中国装备故障预测和健康管理（PHM）行业的驱动因素、潜力市场、发展机制和路径做出全面分析与预测，希望为需求客户准确了解中国装备故障预测和健康管理（PHM）产业最新发展动态，把握市场机会，明确创新方向提供重要参考。

故障预测和健康管理主要包含两方面内容，即故障预测和健康管理。故障预测可以理解为健康评估和寿命预测的过程。健康评估是指确定系统当前处于健康退化过程中的哪一个健康状态，如正常工作状态，效率下降状态，还是故障状态。寿命预测是指根据系统当前健康状态以及合适的状态退化模型，预测系统的剩余使用寿命（RUL）。健康管理则是指根据诊断/预测结果，结合可用维修资源和使用需求，做出适当决策的过程。它侧重于评估故障发生的影响，通过维修管理减少损失。

一个有效的PHM系统需要能检测出系统中潜在的故障，并能够隔离有故障隐患的组件或子元素，还能提供检测和预测累积型故障的方法，并自动触发维修计划和资源管理决策。使用这样的PHM系统，系统的健康状态在任何时刻都能被了解到，任何故障在发生前都可以提前得知，工作人员可以提前准备好要更换的零件，选择合适的维护策略国民经济行业分类2021，从而达到更高的效率。与此同时，传统的定期维修计划可以得到优化，不必要的和昂贵的开销将大大地下降，带来巨大的成本节省。

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故障预测与健康管理(PHM)是有助于大型民用机械设备以及重要军事装备的状态分析、判别及预测研究，对于促进维修方式的改进和维修制度的变革，提高设备现代化管理水平都具有十分重要的意义。随着信息技术的不断进步，越来越多的装备开始采用PHM技术进行全寿命周期的管理，进行故障预测和健康管理将极大地减少维护成本，保证装备的安全运行。

2021年中国装备故障预测和健康管理（PHM）系统市场规模为67.6亿元，初步统计2022年市场规模增长至82.5亿元。

目前在国外尤其在美国，PHM技术已经逐步得到应用，开发出了许多专业PHM设计平台，这些平台软件已经应用于美国NASA和国防部下属的多个重点项目中。同时在民用技术方面，对民用飞机、汽车、建筑、桥梁、大型水坝的故障预测和健康管理技术也在快速发展，如波音公司的民用PHM解决方案“飞机状态管理（AHM）”系统和ARINC公司的“飞机状态分析和管理（ACAMS）”系统。

而国内在故障诊断、预测和健康管理方面，也开展了较为广泛的研究工作，但总体上我国各研究机构和企业的研究能力参差不齐，与国外先进水平存在一定差距。由于设备状态监测与故障诊断应用领域覆盖行业较广，不同行业的监测技术应用差距较大，不同细分市场的竞争主体也不尽相同，能够完全覆盖所有细分市场的企业较少。国内典型企业包括东华测试、威锐达、博华科技、恩普特等。

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当前，虽然各种PHM系统已逐步开始得到应用，但还远没有达到大规模实用化的程度。在故障检测和故障预测的基础，如何正确有效地评估系统的健康状态，并做出优化的维修决策等都需要大量的研究工作。随着PHM系统产业下游的发展，对PHM产品质量也提出了更高的要求，开发智能化及具有网络化在线监测功能的产品将是本行业重点发展方向。

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《2023-2029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》是智研咨询重要成果，是智研咨询引领行业变革、寄情行业、践行使命的有力体现，更是装备故障预测和健康管理（PHM）领域从业者把脉行业不可或缺的重要工具。智研咨询已经形成一套完整、立体的智库体系，多年来服务政府、企业、金融机构等，提供科技、咨询、教育、生态、资本等服务。

数据说明：

1：本报告核心数据更新至2022年12月，以中国大陆地区数据为主，少量涉及全球及相关地区数据；预测区间涵盖2023-2029年，数据内容涉及装备故障预测和健康管理（PHM）重点产品需求、市场规模、市场格局、前景预测等。

2：除一手调研信息和数据外，国家统计局、中国海关、行业协会、上市公司公开报告（招股说明书、转让说明书、年版、问询报告等）等权威数据源亦共同构成本报告的数据来源。一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有企业高管、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商以及上游原料供应商等；二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构及第三方数据库等。

3：报告核心数据基于公司严格的数据采集、筛选、加工、分析体系以及自主测算模型，确保统计数据的准确可靠。

4：本报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于智研团队的专业理解，清晰准确地反映了分析师的研究观点。

报告目录框架：

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