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2019-2024預測性維護市場展望:180家企業并進,9種類型齊頭,競爭激烈……

2019-10-30 09:45 物聯網智庫

導讀:與2017年的數據相比,專注于預測性維護市場的供應商數量增加了一倍,物聯網和人工智能技術的進步為企業節省了數十億美元的資產維護成本。

近年來,隨著新一輪科技革命與產業變革的興起,物聯網、大數據、人工智能等新興技術正與經濟社會各領域加速滲透融合,各行各業都逐漸有了物聯網的影子,工業物聯網就是物聯網產業鏈中的重要一環。

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

預測性維護是工業大數據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GSMA智庫預測,到2025年全球的工業物聯網(IIoT)連接數將達到138億,其中大中華地區的連接數約為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凸顯其在工業物聯網中的重要作用:

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

橫向來看,行業競爭激烈,引入預測性維護技術可以有效提高企業競爭力;

從戰略角度評估,預測性維護代表著工業服務化和未來商業模式轉變的歷史選擇。

最近,知名物聯網分析機構IoT Analytics 也發布了《2019-2024年預測維護市場報告》。報告顯示,與2017年的數據相比,專注于預測性維護市場的供應商數量增加了一倍,物聯網和人工智能技術的進步為企業節省了數十億美元的資產維護成本。

180家預測性維護領域企業分析

綜合Gartner、IDC、Machina Research、思科、貝恩等多方分析數據來看,工業物聯網在整個IoT領域勢必會占到很大的份額,到2021年整個市場規模有望翻番,達到2000億美元。

另據賽迪顧問數據顯示,以預測性維護為代表的工業大數據市場前景廣闊。從全球來看,去年工業大數據市場規模破百億美元,年增速超30%。巨大的市場前景不斷刺激企業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狀,IoT Analytics盤點了一批有計劃進入預測性維護市場的企業。

對于這180多家預測性維護市場的技術供應商和系統集成商,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:

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

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,工業和公共基礎設施的正常運行時間和安全性。MISTRAS結合行業領先的服務、產品、技術和軟件,可為每個客戶的個人資產保護需求提供獨特的定制化解決方案。

FLUKE

FLUKE專注于為各個工業領域提供用于測試和檢測故障的優質電子儀器儀表產品,以幫助各行各業的業務高效運轉并不斷發展。目前,FLUKE的產品覆蓋從工業控制系統的安裝調試到過程儀表的校驗維護,從實驗室精密測量到計算機網絡的故障診斷等各個領域。

″工業自動化:提供工業控制系統的公司,例如用于過程處理和機器相關數據處理的PLC/DCS系統。

ABB

ABB是致力于推動行業數字化轉型升級的全球技術領導企業,擁有全球領先的四大業務——電氣、工業自動化、運動控制、機器人及離散自動化,以及ABB Ability?數字化平臺。ABB Ability?船舶遠程診斷系統能實現對電氣系統的預防性連續監測,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測使服務工程師數量減少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,其高科技解決方案涵蓋航空、樓宇和工業控制技術、特性材料,以及物聯網。Honeywell致力于將物理世界和數字世界深度融合,利用先進的云計算、數據分析和工業物聯網技術解決最為棘手的經濟和社會挑戰。

B.連接提供商。通過通信模塊、網關、M2M (Machine-To-Machine) 連接等實現有線/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,支持各種數據的聯接采集。另外,華為預測性維護解決方案提供靈活的網絡接入方案:實時數據可通過運營商網絡實時上傳;非實時數據在網絡覆蓋不好時,可通過Wi-Fi上傳到智能手機。

Telit

Telit是全球領先的M2M無線通信產品和解決方案廠商,專門開發、生產和銷售適用于機器對機器通信(M2M)的GSM/GPRS和CDMA模塊,主要產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的無線通信模塊產品被廣泛的應用在跟蹤、工業自動化、安防及遙感勘測等行業市場。

C.存儲與平臺提供商。提供云存儲和物聯網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能讓制造商在物聯網時代實現產品和服務優勢,其策略和技術使解決方案改變了智能互連產品的制造、運行和服務方式。目前,PTC的有產品生命周期管理 (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,能夠推動制造企業實現過程轉型。

SAP

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

D.數據分析提供商。提供數據工程、數據科學服務和機器學習集成的公司。

SAS

SAS是數據分析領域的領導者,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經驗,SAS能夠幫助企業從數據中獲得直接價值,并賦能并激發全球客戶將數據世界變革為智能世界。

Cassantec

Cassantec是工業資產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資產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。

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、數據工程、通用數據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.數據可視化:用于創建儀表板、圖形等的軟件,如Tableau、Sisense。

2.分析庫:統計和數學軟件包,可用于建立預測維護模型/軟件,如Tensorflow、Python。

數據工程

3.大數據自動化:用于數據采集/數據錄入過程自動化的服務/產品,如Infoworks、Xtracta等。

4.數據工程:數據處理過程的服務/產品,例如Data Engineers。

通用數據科學

5.統計分析:用于復雜統計分析的軟件,如Statsoft、Vitria。

6.數據挖掘:對已有大型數據庫的數據進行挖掘,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的軟件。如Avora、Shogun。

預測維護定制分析

8.預測分析:基于機器數據進行預測維護的服務/產品,如Falconry,Senseye。

9.異常檢測:實時檢測異常的服務/產品,如Splunk、Numentra。

“專業分析”公司傾向于提供特定的預測性維護服務,如Tableau主要負責數據可視化、Statsoft擅長于提供統計分析,而“通用分析”公司可提供多種類別解決方案 ,例如SAS提供大數據自動化和數據挖掘功能、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還提供數據倉庫和數據中心云服務,支持將本地數據和工作負載遷移到云上。

此外,許多預測維護分析公司開發的解決方案很容易與云和物聯網平臺集成,例如,IBM的Maximo預測維護解決方案可集成到IBM的云服務(IBM cloud)和物聯網服務(IBM Watson)中,能夠用于物聯網數據的統計分析、預測建模、數據挖掘、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,乃至整個工業物聯網市場,都將在工業企業心中占據更多分量。為了抓住發展機遇,許多大型工業制造商和設備運營商也已經在工業物聯網領域大舉投資和布局。

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



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