PHM行业目前整体仍处于起步阶段，工业互联网时代将助推产业快速发展

工业互联网时代，PHM产业有望得到进一步发展。对于设备的故障预测与健康管理，通过网络化在线设备状态监测，能够实现设备状态的传输与数据存储分析，实现工业设备的全覆盖、动态、连续监控，并且可以对监测数据进行诊断分析，预知和判定当前设备的损坏程度与危险级别，保证工业设备的安全与稳定运转。通过智能化诊断分析，网络化在线监测系统在能够为工业设备的运行状态提供监测的同时，为设备的定期与不定期安检和维修提供科学依据。

依据不同深度数据PHM系统可实现的功能

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PHM应用需要大量底层数据，数据深度影响PHM系统可实现功能的层次。例如，基于机器健康运转数据，可建立基线模型，实现健康评估；若同时获得历史故障状态数据，则可实现故障诊断；而若更一步获得针对不同故障模式的全生命周期数据，就可以实现故障预测。以往PHM落地应用的制约因素之一，是工业企业的产业设备网络化率低、设备上云率偏低带来的故障数据及数据标注缺失。工业企业及设备网络化改造、上云数量提升，为PHM产业发展奠定了良好的数据基础。据《制造业自动化》论文数据，以风电设备、光伏设备为代表的新能源发电设备相对具有较高的设备上云率，此外高价值智能设备中的工程机械、远洋船舶，及高能耗设备中的炼铁高炉，亦有一定的设备上云数量基础。整体来看，我国工业设备上云仍有较大渗透空间。我国近年发布多项政策积极推动企业、工业设备上云。工信部在《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》中要求，到2020年，全国新增上云企业100万家，形成典型标杆应用案例100个以上；其发布的另一则文件《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》中提出，到2023年，工业企业及设备上云数量比2020年翻一番。

新一代信息技术、人工智能技术的发展，将从优化建模角度推动PHM技术大发展。在服务型制造中，PHM的主要业态模式为远程运维，其作用是基于设备物联，做设备级的监控、诊断、维护，产线级的生产过程管控，企业层面的资源计划和优化配置。PHM是实现从设备端到服务增值的核心技术。建模仿真、大数据、边缘计算、物联网等新一代现代信息技术的发展，以及人工智能技术的迭代，将从优化建模角度显著推动PHM发展，增强其对于机械设备退化类故障的辨识能力，从而发挥PHM基于预测信息进行后续管控优化的作用。

PHM的远程运维业态

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PHM在高设备单价、复杂度高、运维需求量大的行业具备更高成长性。PHM的开发需要算法与工程经验的深度结合，部分开发需在设备设计之初就同步融入有关传感器设计，较大的研发投入、较大的算力成本意味着下游资产端较高的支出。因此，设备投资较大，且对生产运行过程中的连续性、稳定性和高效性等要求较为严格的行业，对PHM的应用有更迫切的需求，及更佳的产品市场匹配度。军工、轨交、民航、石化、风电等行业，设备单价高昂且机理复杂、安全要求高、运维需求量大，有经验的维修人员缺乏，PHM在这些领域具有广阔的成长空间。

PHM行业目前整体仍处于起步阶段，在风电领域普及较快。在未来社会生产智能化升级中，有望迎来重大发展机遇。风电行业发电机组属于旋转设备，并存在价值量高、运维难度大等特点，PHM系统在风电领域普及尤为快速。容知日新专门为风电发电机组提供的智能监测整体解决方案，通过安装各类传感器将采集的设备数据上传至系统服务器，可以实时、准确地掌握设备运行状态，从而实现预测性维护，提高风场设备的管理水平。

容知日新PHM系统应用在风电机组上的监测设备

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