智能运维又称智能化运维,是基于已有的运维数据(日志、监控信息PG电子官网、应用信息等)并通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题,需要与监控、服务台、自动化系统联动,智能运维需要从各个监控系统中抽取数据、面向用户提供服务、并有执行智能运维产生决策模型的自动化系统。
在大型工业机械设备领域,由于其工作环境较为恶劣,尤其在海上风电、冶金等行业,若无法进行预测性维护,可能导致灾难性的设备故障,进而产生高昂的维修成本,根据相关资料可知不合理的维护策略会导致工厂产能降低5%-20%,工业工厂每年意外停机而造成的损失高达500亿美元。因此,采用智能运维系统可以解决相关行业痛点。
2018-2021年,随着传感器、大数据、边缘计算等技术逐渐成熟及物联网基础设施成本持续下降,全球预测性维护行业快速发展,2021年市场规模达到69亿美元。而在国内市场,我国智能运维行业渗透率较低,虽然近几年国产企业数字化水平大幅改进,2020年企业设备数字化率为50%,但是同年的制造业中实行预测性维护的企业占比仅为14%,所以我国工业设备智能运维行业仍处于早期阶段。
目前,智能运维行业下游市场应用场景涉及电力、钢铁、化工、天然气开采、轨交汽车多领域。其中,能源行业设备资产具有地理位置偏僻、设备昂贵、生产时间持续等特点,是智能运维的主要应用场景。
风机运维主要包括设备管理、技术管理、安全管理及运维人员管理四方面,其中设备运行及维修管理是最主要且重要的部分。具体从风电设备各个零部件来看,叶片、发电机、齿轮箱在非计划停机时间中占比超过87%,占到维修费用的约77%。
目前,我国风电领域的传统运维模式大多数以计划性、定时检修为主,这就导致维护成本较高,占陆上风电运维成本的60%以上,维修故障中非计划性的零部件损失占比57%,增加了冗余的运维成本。而智能运维是采用大数据分析、边缘计算为基础的可优化备件,大幅减少风电设备全生命周期的运维成本。
在十四五期间,部分省市均提出了风电装机计划,风机装机容量将持续增长。对于原先旧机而言,由于部分设备投运年限较长,并且有些已进入机械故障高发期,所以我国智能运维行业需求将持续增长,据农机协会风电分会预测,2021年我国风机运维行业规模将达324亿元,市场前景广阔。
风电光电总装机容量将由1400万千瓦增加到3000万千瓦以上。其中,风电新增装机容量1000万千瓦,总投资625亿元
我国石化、钢铁行业仍然以传统运维为主,成本高,在其生产过程中具有很强的连续性特点,所以设备出现突发故障就会导致设备非计划停机,甚至导致安全生产事故发生,这也说明了该行业对设备可靠性要求较高。
目前,我国石化和钢铁行业规模庞大,大型、关键设备众多,对自身设备状态监测与故障诊断需求不断增加,为智能运维在石油化工、钢铁行业的应用拓展提供广阔的市场空间。根据数据显示,2021年,中国石油和化工行业实现营业收入14.45万亿元,实现利润总额1.16万亿元,双双创出历史新高,利润历史上首次突破万亿元;全国共生产生铁8.7亿吨,同比下降2.3%,生产粗钢10.3亿吨,同比下降3.0%,钢材产量13.4亿吨,同比增速0.9%。
观研报告网发布的《中国智能运维行业发展趋势研究与未来前景调研报告(2022-2029年)》涵盖行业最新数据,市场热点,政策规划,竞争情报,市场前景预测,投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据,结合了行业所处的环境,从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
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本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。本研究报告采用的行业分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法,对行业进行全面的内外部环境分析,同时通过资深分析师对目前国家经济形势的走势以及市场发展趋势和当前行业热点分析,预测行业未来的发展方向、新兴热点、市场空间、技术趋势以及未来发展战略等。
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