圖表1：工業互聯網定義
圖表2：工業互聯網核心產業體系界定圖
圖表3：工業設備維護類型
圖表4：預測性維護的定義
圖表5：預測性維護的功能
圖表6：預測性維護的系統流程
圖表7：預測性維護（PdM）行業工作流程
圖表8：預測性維護的平臺架構
圖表9：預測性維護的應用范圍
圖表10：國家統計局對工業互聯網預測性維護（PdM）行業的定義與歸類
圖表11：工業互聯網預測性維護（PdM）行業專業術語介紹
圖表12：工業互聯網預測性邏輯
圖表13：本報告權威數據資料來源匯總
圖表14：本報告的主要研究方法及統計標準說明
圖表15：中國工業互聯網預測性維護行業監管體系構成
圖表16：中國工業互聯網預測性維護行業主管部門
圖表17：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業自律組織
圖表18：截至2022年中國預測性維護行業標準體系建設（單位：項）
圖表19：截至2022年中國工業互聯網預測性維護行業現行國家標準
圖表20：截至2022年中國工業互聯網預測性維護行業現行企業標準
圖表21：截至2022年中國工業互聯網預測性維護行業現行團體標準
圖表22：截至2022年中國工業互聯網預測性維護行業現行標準屬性分布（單位：項，%）
圖表23：截至2022年中國工業互聯網預測性維護行業計劃實施標準
圖表24：中國工業互聯網預測性維護行業重點標準解讀
圖表25：工業互聯網預測性維護職業技能等級
圖表26：2019-2022年工業互聯網預測性維護（PdM）行業發展政策匯總
圖表27：《“工業互聯網+安全生產”行動計劃（2021-2023年）》政策解讀
圖表28：《關于推動工業互聯網加快發展的通知》解讀
圖表29：2010-2022年中國GDP增長走勢圖（單位：萬億元，%）
圖表30：2010-2022年中國全部工業增加值及增速（單位：萬億元，%）
圖表31：2010-2022年中國固定資產投資額（不含農戶）及增速（單位：萬億元，%）
圖表32：部分國際機構對2022年中國GDP增速的預測（單位：%）
圖表33：2022年中國宏觀經濟核心指標預測（單位：%）
圖表34：2011-2022年中國人口規模及自然增長率（單位：萬人，‰）
圖表35：2011-2022年中國人口年齡結構（單位：%）
圖表36：2011-2022年中國人口性別結構（單位：%）
圖表37：2012-2022年中國勞動人口數量及增速（單位：萬人，%）
圖表38：2011-2022年中國城鎮單位就業人員平均工資及增速（單位：元，%）
圖表39：2017-2022年中國互聯網基礎資源對比（單位：萬個，塊/32）
圖表40：2014-2022年中國Ipv6地址數（單位：塊/32，%）
圖表41：2014-2022年中國Ipv4地址資源變化情況（單位：萬個，%）
圖表42：2014-2022年中國網站數量變化趨勢（單位：萬個）
圖表43：2010-2022年預測性維護專利申請量與授權情況（單位：件，%）
圖表44：截至2022年中國預測性維護專利技術申請情況（單位：件）
圖表45：截至2022年中國預測性維護行業被引用最多專利TOP10（單位：次）
圖表46：基于融合方法的壽命預測和維修決策研究總結
圖表47：全球工業互聯網預測性維護發展歷程
圖表48：2023-2028年全球物聯網全球物聯網（企業級）支出規模情況預測（單位：十億美元）
圖表49：2023-2028年全球物聯網設備連接數量及預測情況（單位：億個，%）
圖表50：2022年值得關注的10大物聯網技術趨勢
圖表51：2019-2022年全球人工智能市場規模（單位：億美元）
圖表52：全球人工智能行業技術發展趨勢
圖表53：2011-2022年全球GDP（單位：萬億美元）
圖表54：2019-2022年全球工業互聯網市場總增加值規模（單位：萬億美元）
圖表55：2019-2022年全球工業互聯網產品市場結構（單位：%）
圖表56：2021-2022年全球工業互聯網十大最具成長性技術展望
圖表57：全球預測性維護應用場景（非窮盡）
圖表58：全球預測性維護應用場景分析
圖表59：全球預測性維護具體工業應用場景舉例
圖表60：2016-2022年全球工業互聯網預測性維護市場規模機及預測（單位：億美元，%）
圖表61：2023-2028年全球預測性維護企業數量（單位：家）
圖表62：預測性維護技術供應商和系統集成商參與類型及代表企業簡介
圖表63：全球預測性維護企業分類和案例
圖表64：2022年全球工業互聯網平臺競爭格局
圖表65：全球預測性維護行業企業競爭情況
圖表66：2015-2022年全球工業互聯網預測性維護業務市場兼并重組經典案例
圖表67：IBM公司發展歷程
圖表68：IBM公司基本信息表
圖表69：2018-2022年IBM主要經濟指標分析（單位：億美元）
圖表70：IBM公司業務結構
圖表71：IBM公司PMQ產品功能
圖表72：IBM公司Maximo Predict產品功能
圖表73：IBM公司Maximo Predict產品優勢
圖表74：2018-2022年財年思科主要經濟指標（單位：億美元）
圖表75：2021財年思科產品業務營收分布情況（單位：%）
圖表76：2021財年思科營業收入分地區情況（單位：%）
圖表77：思科的預測性維護解決方案
圖表78：思科的預測性維護解決方案功能及流程
圖表79：西門子Siemens簡介
圖表80：2018-2022年財年西門子主要經濟指標分析（單位：億歐元）
圖表81：西門子Siemens工業自動化方面主要產品及應用
圖表82：西門子SiePA系統的兩大模塊功能分析
圖表83：微軟公司基本信息表
圖表84：2017-2022年財年微軟營收與凈利潤情況（單位：億美元）
圖表85：微軟產品業務布局
圖表86：微軟預測性維護技術詳細信息和工作流
圖表87：工業人工智能平臺認證
圖表88：Flutura主要業務分析
圖表89：Flutura工業互聯網預測性維護（PdM）產品在能源轉型領域的應用
圖表90：Bently Nevad主要產品分析
圖表91：Bently Nevad在渦輪機械行業的System 1解決方案
圖表92：2023-2028年全球預測性維護市場規模（單位：億美元）
圖表93：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業發展歷程
圖表94：應用計算機化維護管理系統的收益情況
圖表95：國內工業互聯網預測性維護企業類型（單位：萬元）
圖表96：預測性維護的重要性
圖表97：預測性維護目標部件梳理示意圖
圖表98：2018-2022年中預測性維護市場規模（單位：億美元，%，億元）
圖表99：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業市場發展痛點分析
圖表100：2016-2022年中國工業互聯網投資規模（單位：起，億元）
圖表101：2016-2022年中國工業互聯網預測性維護行業投資事件匯總
圖表102：截至2022年工業互聯網預測性維護行業投資所處階段（單位：起）
圖表103：截至2022年工業互聯網預測性維護行業投資區域分布（單位：起）
圖表104：中國工業互聯網預測性維護行業市場競爭格局
圖表105：2022年中國工業互聯網預測性維護行業大賽獲獎名單
圖表106：院校工業互聯網預測性維護相關專科專業情況舉例
圖表107：工業互聯網預測性維護相關本科專業
圖表108：中國工業互聯網預測性維護企業區域分布情況
圖表109：工業互聯網預測性維護（PdM）產業鏈結構
圖表110：工業互聯網預測性維護（PdM）產業鏈生態圖譜
圖表111：傳感器主要應用領域
圖表112：2015-2022年中國傳感器市場規模及增速（單位：億元，%）
圖表113：2022年中國傳感器行業區域分布總體特征
圖表114：2022年中國傳感器企業區域分布情況
圖表115：國內傳感器制造行業梯隊分析
圖表116：物聯網關功能分析
圖表117：工業物聯網網關具體功能分析
圖表118：工業物聯網網關競爭格局分析
圖表119：2018-2022年全球通信模組出貨量（單位：百萬片）
圖表120：全球通信模組市場份額（按出貨量，單位：%）
圖表121：2016-2022年中國MCU市場規模和增長情況（單位：億元，%）
圖表122：工業領域MCU芯片市場競爭格局
圖表123：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業專用軟件及系統集成的組成部分
圖表124：人工神經網絡在預測性維護中的應用
圖表125：支持向量機在預測性維護中的應用
圖表126：支聚類算法在預測性維護中的應用
圖表127：隨機森林在預測性維護中的應用
圖表128：云端服務基礎設施組件
圖表129：2022年中國公有云市場指數熱力圖（單位：%）
圖表130：2022年中國公有云IaaS+PaaS市場前五大市場份額占比
圖表131：2018-2022年中國軟件業云服務和大數據服務收入情況（單位：億元）
圖表132：預測性維護（PdM）行業解決方案框架
圖表133：制造行業生產痛點分析
圖表134：制造行業的預測性解決方案價值
圖表135：制造行業的預測性解決方案基本架構
圖表136：煤炭行業生產痛點分析
圖表137：煤炭行業的預測性解決方案價值
圖表138：煤炭行業的預測性解決方案基本架構
圖表139：電力行業生產痛點分析
圖表140：電力行業的預測性解決方案價值
圖表141：電力行業的預測性解決方案基本架構
圖表142：鋰電池行業生產痛點分析
圖表143：鋰電池行業的預測性解決方案價值
圖表144：格創東智鋰電池行業的預測性解決方案基本架構
圖表145：石油化工行業生產痛點分析
圖表146：石油化工行業的預測性解決方案價值
圖表147：寄云科技石油化工行業的預測性解決方案基本架構
圖表148：中國工業互聯網預測性維護（PdM）產業鏈代表性企業發展布局對比
圖表149：北京天澤智云科技有限公司基本信息表
圖表150：北京天澤智云科技有限公司核心產品及功能
圖表151：北京天澤智云科技有限公司工業互聯網預測性維護產品
圖表152：北京天澤智云科技有限公司葉片衛士?主要功能
圖表153：北京天澤智云科技有限公司葉片衛士?架構
圖表154：北京天澤智云科技有限公司融資歷程
圖表155：北京天澤智云科技有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表156：西安因聯信息科技有限公司基本信息表
圖表157：西安因聯信息科技有限公司主要產品簡介
圖表158：西安因聯信息科技有限公司IoTEnabler設備健康智能維護云平臺架構
圖表159：西安因聯信息科技有限公司IoTEnabler設備健康智能維護云平臺特性
圖表160：西安因聯信息科技有限公司iPHM系統核心功能
圖表161：西安因聯信息科技有限公司手持檢測設備產品示意圖
圖表162：水泥行業設備維護發展痛點
圖表163：因聯科技水泥行業解決方案價值
圖表164：西安因聯信息科技有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表165：格創東智科技有限公司基本信息表
圖表166：格創東智科技有限公司業務結構
圖表167：格創東智科技有限公司合作企業
圖表168：東智設備健康管理EHM用戶價值
圖表169：東智物聯網（IoT）平臺用戶價值
圖表170：格創東智科技有限公司電子行業解決方案
圖表171：格創東智科技有限公司融資歷程
圖表172：格創東智科技有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表173：許昌中科森尼瑞技術有限公司基本信息表
圖表174：許昌中科森尼瑞技術有限公司的主要產品
圖表175：許昌中科森尼瑞技術有限公司合作伙伴
圖表176：許昌中科森尼瑞技術有限公司電動機預測性維護系統架構
圖表177：許昌中科森尼瑞技術有限公司電動機預測性維護系統架構構成
圖表178：許昌中科森尼瑞技術有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表179：華為云計算技術有限公司基本信息表
圖表180：華為云計算技術有限公司經營狀況
圖表181：華為云計算技術有限公司解決方案行業覆蓋
圖表182：玖欣工智云服務解決工業企業存在的問題
圖表183：華為云計算技術有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表184：上海東昊測試技術有限公司基本信息表
圖表185：2018-2022年上海東昊測試技術有限公司經營狀況（單位：萬元）
圖表186：上海東昊測試技術有限公司業務產品
圖表187：上海東昊測試技術有限公司的工業互聯網預測性維護（PdM）服務結構
圖表188：上海東昊測試技術有限公司的工業互聯網預測性維護（PdM）服務內容
圖表189：上海東昊測試技術有限公司的工業互聯網預測性維護（PdM）典型案例
圖表190：上海東昊測試技術有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表191：北京寄云鼎城科技有限公司基本信息表
圖表192：北京寄云鼎城科技有限公司的融資歷程
圖表193：北京寄云鼎城科技有限公司的工業業務產品結構
圖表194：北京寄云鼎城科技有限公司的工業互聯網預測性維護（PdM）服務結構
圖表195：北京寄云鼎城科技有限公司的工業互聯網預測性維護（PdM）典型案例
圖表196：北京寄云鼎城科技有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表197：碩橙（廈門）科技有限公司基本信息表
圖表198：碩橙（廈門）科技有限公司發展歷程
圖表199：碩橙（廈門）科技有限公司的融資歷程
圖表200：碩橙（廈門）科技有限公司的工業業務產品結構
圖表201：碩橙（廈門）科技有限公司的工業互聯網預測性維護（PdM）典型案例
圖表202：碩橙（廈門）科技有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表203：北京諦聲科技有限責任公司基本信息表
圖表204：北京諦聲科技有限責任公司的融資歷程
圖表205：北京諦聲科技有限責任公司的工業業務產品結構
圖表206：北京諦聲科技有限責任公司的工業互聯網預測性維護（PdM）典型場景案例
圖表207：北京諦聲科技有限責任公司的工業互聯網預測性維護（PdM）核心技術
圖表208：北京諦聲科技有限責任公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表209：聯智科技（北京）有限公司基本信息表
圖表210：聯智科技（北京）有限公司的融資歷程
圖表211：聯智科技（北京）有限公司的工業互聯網預測性維護（PdM）產品優勢
圖表212：聯智科技（北京）有限公司的工業互聯網預測性維護（PdM）典型案例
圖表213：聯智科技（北京）有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表214：安徽容知日新科技股份有限公司基本信息表
圖表215：2018-2022年安徽容知日新科技股份有限公司經營情況（單位：萬元，%）
圖表216：2022年安徽容知日新科技股份有限公司營業收入分布情況（單位：%）
圖表217：2022年安徽容知日新科技股份有限公司銷售布局（單位：%）
圖表218：安徽容知日新科技股份有限公司主要產品介紹
圖表219：2018-2022年安徽容知日新科技股份有限公司主要產品銷售占比情況（單位：萬元）
圖表220：安徽容知日新科技股份有限公司風電行業解決方案
圖表221：安徽容知日新科技股份有限公司風電行業解決方案主要檢測設備
圖表222：安徽容知日新科技股份有限公司融資歷程
圖表223：安徽容知日新科技股份有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表224：北京博華信智科技股份有限公司基本信息表
圖表225：2012-2022年北京博華信智科技股份有限公司獲得的資質證書情況
圖表226：2022年北京博華信智科技股份有限公司銷售布局（單位：%）
圖表227：北京博華信智科技股份有限公司智能診斷方案核心功能
圖表228：北京博華信智科技股份有限公司能源化工行業解決方案
圖表229：北京博華信智科技股份有限公司融資歷程
圖表230：北京博華信智科技股份有限公司工業互聯網預測性維護（PdM）業務的優劣勢分析
圖表231：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業發展現狀總結
圖表232：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業發展驅動因素
圖表233：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業發展制約因素
圖表234：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業所處生命周期
圖表235：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業發展潛力評估
圖表236：2023-2028年中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業市場前景預測（單位：億元）
圖表237：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業發展趨勢預測
圖表238：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業市場進入與退出壁壘分析
圖表239：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業市場投資價值評估
圖表240：全球物聯網十大應用領域和份額（按銷售額）（單位：%）
圖表241：中國傳感器行業區域分布總體特征
圖表242：中國人工智能產業集群分布情況
圖表243：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業投資風險預警
圖表244：中國工業互聯網預測性維護（PdM）行業投資策略與建議
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