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(yè)節(jié)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(yè)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(yè)都逐漸有了物聯網的影子,工業(yè)物聯網就是物聯網產業(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)互聯網”,這些戰(zhàn)略的提出和施行都意味著各國對工業(yè)物聯網的高度重視。各個國家也均希冀在工業(yè)物聯網領域占據領導地位。而作為工業(yè)物聯網的“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(yè)物聯網(IIoT)連接數將達到138億,其中大中華地區(qū)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(fā)凸顯其在工業(yè)物聯網中的重要作用:
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,知名物聯網分析機構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(yè)節(jié)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(yè)分析
綜合Gartner、IDC、Machina Research、思科、貝恩等多方分析數據來看,工業(yè)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(guī)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(yè)大數據市場前景廣闊。從全球來看,去年工業(yè)大數據市場規(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(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(yè)領域提供用于測試和檢測故障的優(yōu)質電子儀器儀表產品,以幫助各行各業(yè)的業(yè)務高效運轉并不斷發(fā)展。目前,FLUKE的產品覆蓋從工業(yè)控制系統(tǒng)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(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據處理的PLC/DCS系統(tǒng)。
ABB
ABB是致力于推動行業(yè)數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?數字化平臺。ABB Ability?船舶遠程診斷系統(tǒng)能實現對電氣系統(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(yè)物聯網技術解決最為棘手的經濟和社會挑戰(zhàn)。
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(fā)、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(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(yōu)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(yè)實現過程轉型。
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、物聯網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(yè)經驗,SAS能夠幫助企業(yè)從數據中獲得直接價值,并賦能并激發(fā)全球客戶將數據世界變革為智能世界。
Cassantec
Cassantec是工業(yè)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(yè)資產管理提供基于條件的預測解決方案?;跈C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。
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(chuàng)建儀表板、圖形等的軟件,如Tableau、Sisense。
2.分析庫:統(tǒng)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(tǒng)計分析:用于復雜統(tǒng)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(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(yè)分析”公司傾向于提供特定的預測性維護服務,如Tableau主要負責數據可視化、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(fā)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(tǒng)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(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)物聯網市場,都將在工業(yè)企業(yè)心中占據更多分量。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在工業(yè)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(yè)仍需了解更多行業(yè)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(yè)頭部脫穎而出。