近年來，隨著新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的興起，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術正與經(jīng)濟社會各領域加速滲透融合，各行各業(yè)都逐漸有了物聯(lián)網(wǎng)的影子，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就是物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈中的重要一環(huán)。

從德國的“工業(yè)4.0”到中國的“智能制造”，再到美國的“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”，這些戰(zhàn)略的提出和施行都意味著各國對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的高度重視。各個國家也均希冀在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域占據(jù)領導地位。而作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的“殺手級”應用，預測性維護也越發(fā)得到市場重視，進一步推進了制造業(yè)發(fā)展向智能化新模式的轉變。

預測性維護是工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能結合落地的重要應用場景。有權威機構預測，2022年之前預測性維護市場都會保持高速增長，復合年均增長率(CAGR)為39%。另據(jù)GSMA智庫預測，到2025年全球的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)連接數(shù)將達到138億，其中大中華地區(qū)的連接數(shù)約為41億，約占全球市場的三分之一。

幾乎可以肯定的是，預測性維護將在未來愈發(fā)凸顯其在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的重要作用：

縱向來看，預測性維護對于節(jié)約企業(yè)生產(chǎn)成本、提高效益有顯著作用，預計會有20%的效益增加;

橫向來看，行業(yè)競爭激烈，引入預測性維護技術可以有效提高企業(yè)競爭力;

從戰(zhàn)略角度評估，預測性維護代表著工業(yè)服務化和未來商業(yè)模式轉變的歷史選擇。

最近，知名物聯(lián)網(wǎng)分析機構IoT Analytics 也發(fā)布了《2019-2024年預測維護市場報告》。報告顯示，與2017年的數(shù)據(jù)相比，專注于預測性維護市場的供應商數(shù)量增加了一倍，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術的進步為企業(yè)節(jié)省了數(shù)十億美元的資產(chǎn)維護成本。

180家預測性維護領域企業(yè)分析

綜合Gartner、IDC、Machina Research、思科、貝恩等多方分析數(shù)據(jù)來看，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在整個IoT領域勢必會占到很大的份額，到2021年整個市場規(guī)模有望翻番，達到2000億美元。

另據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù)顯示，以預測性維護為代表的工業(yè)大數(shù)據(jù)市場前景廣闊。從全球來看，去年工業(yè)大數(shù)據(jù)市場規(guī)模破百億美元，年增速超30%。巨大的市場前景不斷刺激企業(yè)進入預測性維護市場“撈金”，為了詳盡研究預測性維護市場現(xiàn)狀，IoT Analytics盤點了一批有計劃進入預測性維護市場的企業(yè)。

對于這180多家預測性維護市場的技術供應商和系統(tǒng)集成商，IoT Analytics將其分成四個主要類型：

A.硬件提供商：主要提供用于預測維護的專用硬件供應商，可分為以下兩個領域：

″狀態(tài)監(jiān)測：提供用于測量機械參數(shù)(如振動或溫度)的傳感器和狀態(tài)監(jiān)測解決方案的公司。

MISTRAS

MISTRAS是一家領先的、單一來源的全球技術資產(chǎn)保護解決方案提供商，能夠最大化程度地延長關鍵能源，工業(yè)和公共基礎設施的正常運行時間和安全性。MISTRAS結合行業(yè)領先的服務、產(chǎn)品、技術和軟件，可為每個客戶的個人資產(chǎn)保護需求提供獨特的定制化解決方案。

FLUKE

FLUKE專注于為各個工業(yè)領域提供用于測試和檢測故障的優(yōu)質(zhì)電子儀器儀表產(chǎn)品，以幫助各行各業(yè)的業(yè)務高效運轉并不斷發(fā)展。目前，F(xiàn)LUKE的產(chǎn)品覆蓋從工業(yè)控制系統(tǒng)的安裝調(diào)試到過程儀表的校驗維護，從實驗室精密測量到計算機網(wǎng)絡的故障診斷等各個領域。

″工業(yè)自動化：提供工業(yè)控制系統(tǒng)的公司，例如用于過程處理和機器相關數(shù)據(jù)處理的PLC/DCS系統(tǒng)。

ABB

ABB是致力于推動行業(yè)數(shù)字化轉型升級的全球技術領導企業(yè)，擁有全球領先的四大業(yè)務——電氣、工業(yè)自動化、運動控制、機器人及離散自動化，以及ABB Ability?數(shù)字化平臺。ABB Ability?船舶遠程診斷系統(tǒng)能實現(xiàn)對電氣系統(tǒng)的預防性連續(xù)監(jiān)測，提供包括故障排除、預防性和預測性服務三個級別的服務，能夠通過更大范圍的預測性監(jiān)測使服務工程師數(shù)量減少70%，將維護工作量減少50%。

Honeywell

Honeywell是一家多元化高科技和制造企業(yè)，其高科技解決方案涵蓋航空、樓宇和工業(yè)控制技術、特性材料，以及物聯(lián)網(wǎng)。Honeywell致力于將物理世界和數(shù)字世界深度融合，利用先進的云計算、數(shù)據(jù)分析和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術解決最為棘手的經(jīng)濟和社會挑戰(zhàn)。

B.連接提供商。通過通信模塊、網(wǎng)關、M2M (Machine-To-Machine) 連接等實現(xiàn)有線/無線連接的公司。

華為

華為預測性維護解決方案基于華為IoT平臺，可在公有云部署，通過獨有的Agent支撐靈活的終端接入，通過開放API與應用層對接，支持各種數(shù)據(jù)的聯(lián)接采集。另外，華為預測性維護解決方案提供靈活的網(wǎng)絡接入方案：實時數(shù)據(jù)可通過運營商網(wǎng)絡實時上傳;非實時數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡覆蓋不好時，可通過Wi-Fi上傳到智能手機。

Telit

Telit是全球領先的M2M無線通信產(chǎn)品和解決方案廠商，專門開發(fā)、生產(chǎn)和銷售適用于機器對機器通信(M2M)的GSM/GPRS和CDMA模塊，主要產(chǎn)品覆蓋長距離無線通訊模組、短程無線通訊模組及全球導航定位模組。目前，Telit的無線通信模塊產(chǎn)品被廣泛的應用在跟蹤、工業(yè)自動化、安防及遙感勘測等行業(yè)市場。

C.存儲與平臺提供商。提供云存儲和物聯(lián)網(wǎng)應用程序支持平臺的公司，這些平臺支持預測性維護應用程序。

PTC

PTC能讓制造商在物聯(lián)網(wǎng)時代實現(xiàn)產(chǎn)品和服務優(yōu)勢，其策略和技術使解決方案改變了智能互連產(chǎn)品的制造、運行和服務方式。目前，PTC的有產(chǎn)品生命周期管理 (PLM)、計算機輔助設計 (CAD)、應用程序生命周期管理 (ALM)、供應鏈管理 (SCM)和服務生命周期管理 (SLM)等解決方案，能夠推動制造企業(yè)實現(xiàn)過程轉型。

SAP

SAP是企業(yè)應用軟件的市場領導者，能夠幫助各種規(guī)模和行業(yè)的公司達到最佳狀態(tài)，全球有77%的交易收入都與SAP系統(tǒng)有關。SAP致力于利用機器學習、物聯(lián)網(wǎng)和分析技術幫助客戶變成智能企業(yè)，其也能夠提供靈活的端到端解決方案。

D.數(shù)據(jù)分析提供商。提供數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)科學服務和機器學習集成的公司。

SAS

SAS是數(shù)據(jù)分析領域的領導者，也是全球最大的私營軟件公司之一。通過豐富的分析解決方案和廣泛的行業(yè)經(jīng)驗，SAS能夠幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中獲得直接價值，并賦能并激發(fā)全球客戶將數(shù)據(jù)世界變革為智能世界。

Cassantec

Cassantec是工業(yè)資產(chǎn)管理預后解決方案的獨立提供商，能夠提供使用獨特受保護技術為工業(yè)資產(chǎn)管理提供基于條件的預測解決方案。基于機器學習，Cassantec解決方案的準確性可達99%，有效期長達5年。

細分結果顯示，在這180家企業(yè)所涉足的領域中，分析領域聚集了最多玩家，約占預測維護服務的35%，其次是硬件(28%)、存儲和平臺(25%)與連接(6%)。當然，獲得這一結果的原因也可能是由于IoT Analytics將提供系統(tǒng)集成和其他服務(6%)的預測維護解決方案的公司也包括在分析領域內(nèi)。

9種專注于分析的預測維護公司

再進一步深入聚焦分析領域，這些預測維護分析供應商集中聚焦于4個主要類別：基礎分析、數(shù)據(jù)工程、通用數(shù)據(jù)科學和預測維護定制分析，具體可分為9種類型：

基礎分析

1.數(shù)據(jù)可視化：用于創(chuàng)建儀表板、圖形等的軟件，如Tableau、Sisense。

2.分析庫：統(tǒng)計和數(shù)學軟件包，可用于建立預測維護模型/軟件，如Tensorflow、Python。

數(shù)據(jù)工程

3.大數(shù)據(jù)自動化：用于數(shù)據(jù)采集/數(shù)據(jù)錄入過程自動化的服務/產(chǎn)品，如Infoworks、Xtracta等。

4.數(shù)據(jù)工程：數(shù)據(jù)處理過程的服務/產(chǎn)品，例如Data Engineers。

通用數(shù)據(jù)科學

5.統(tǒng)計分析：用于復雜統(tǒng)計分析的軟件，如Statsoft、Vitria。

6.數(shù)據(jù)挖掘：對已有大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進行挖掘，以生成新信息的軟件，如Rapidminer、Knime等。

7.機器學習：專門為機器學習應用程序開發(fā)的軟件。如Avora、Shogun。

預測維護定制分析

8.預測分析：基于機器數(shù)據(jù)進行預測維護的服務/產(chǎn)品，如Falconry，Senseye。

9.異常檢測：實時檢測異常的服務/產(chǎn)品，如Splunk、Numentra。

“專業(yè)分析”公司傾向于提供特定的預測性維護服務，如Tableau主要負責數(shù)據(jù)可視化、Statsoft擅長于提供統(tǒng)計分析，而“通用分析”公司可提供多種類別解決方案 ，例如SAS提供大數(shù)據(jù)自動化和數(shù)據(jù)挖掘功能、Mnubo提供機器學習和預測分析解決方案。預測維護分析公司大多都是“通用分析”公司，因為提供更多種類型分析往往也意味著更多的機會。

但在大多數(shù)情況下，預測性維護解決方案一般需要將多種分析類型進行組合，尤其是一些全面的預測維護解決方案可能會涉及以上多種或全部9種分析類型。而且對于大多數(shù)分析公司來講，預測性維護只是其多種解決方案中的一種。例如，Cloudera還提供數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中心云服務，支持將本地數(shù)據(jù)和工作負載遷移到云上。

此外，許多預測維護分析公司開發(fā)的解決方案很容易與云和物聯(lián)網(wǎng)平臺集成，例如，IBM的Maximo預測維護解決方案可集成到IBM的云服務(IBM cloud)和物聯(lián)網(wǎng)服務(IBM Watson)中，能夠用于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、預測建模、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析和機器學習。

結 語

在《2019-2024年預測維護市場報告》中，IoT Analytics公司預計，2018年全球預測維護市場規(guī)模達33億美元，預計到2024年，其復合年增長率將超過39%，達到235億美元。

毫無疑問，預測性維護市場，乃至整個工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場，都將在工業(yè)企業(yè)心中占據(jù)更多分量。為了抓住發(fā)展機遇，許多大型工業(yè)制造商和設備運營商也已經(jīng)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域大舉投資和布局。

當然，預測性維護落地沒有捷徑，物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)仍需了解更多行業(yè)Know-How，只有提供完整端到端物聯(lián)網(wǎng)解決方案，才能在未來行業(yè)頭部脫穎而出。