工業互聯網起源于美國，最先由GE提出，主要是將分布在全球的航空發動機進行數據采集、統計分析，用于發動機狀態的監測、故障診斷和預測維護。

后期逐步發展成了設備的可預測性維護系統，該系統又被叫做故障診斷和健康管理系統，英文名為PHM（Prognostics and Health Management）。

它最先是從軍工領域發展起來的。其實我們現在很多的先進技術，都是軍轉民過來的，包括特殊材料、信息技術、導航技術等等。

當時美國軍方為了降低武器裝備，尤其是戰斗機的保養維修成本，提高在線服役的時長，PHM技術應運而生。

設備預測性維護的核心功能

主要包括5項核心內容：狀態監測故障檢測隔離、性能趨勢預測、關鍵部件故障預測、剩余壽命預測、維護決策資源管理。

根據實際案例，PHM技術在F-35戰斗機上的應用有明顯的效果。

據美軍統計，F-35戰斗機采用PHM技術后，維修人力減少20%~40%，后勤規模減少50%，出動架次率提高25%，飛機的使用壽命達8000飛行小時。

市場容量大小

目前我國已經是一個機械裝備大國，尤其是一些特種裝備，運輸裝備及發電裝備，更是走在了世界前列。

PHM系統在工業領域，主要是針對一些高附加值的裝備進行檢測，主要包括風力發電機、煉鋼爐、石化設備、水泥設備等等。

單就風電設備而言，2020 年，我國風電新增裝機容量達到 72GW，創歷史新高。按平均每臺風機發電容量4MW（0.003GW）計算，即大約新建了24000臺風機。

如果每臺風機配套2萬元的預測維護軟硬件系統，則每年新增市場容量大約在4.8億元左右。

未來隨著風電裝機量的提升，風電行業的快速發展將為設備預測性維護市場提供廣闊的發展空間。

不要看目前工業互聯網搞得這么紅火，但是真正上市的企業并不多。

在PHM領域目前主要有5家供應商，分別為容知日新、博華科技、江凌股份、恩普特和東華測試。

容知日新作為設備預測性維護上市的第一家公司，具有一定的先發優勢。公司無論在收入規模還是盈利能力上都體現出較強的競爭力。

對于科技型公司來說，它的核心壁壘是技術，而PHM技術的核心是海量的數據和大數據分析算法模型。

目前公司累計遠程監測的設備近5萬臺，積累各行業故障案例超 5000 例，構成了明顯的先發優勢。

即使有其他競爭對手想要進入這個領域，最主要面對的困難不是資金，而是建立科學的設備模型。

公司擬需要將專家經驗和實踐經驗相結合，經過海量數據分析，最終建立健康模型，而預測模型的建立則更難。

這也正是工業互聯網相比消費互聯網復雜的原因所在。