设备健康管理行业面临的机遇

设备健康管理行业面临的机遇设备健康管理行业面临的机遇国防装备的资金投入水平取决于国家军费预算，为国家的刚性支出。我国的国防工业正处于快速发展阶段，近年来国防经费投入增长较快，2015-2022年我国国防经费年增长率维持在7%-10%水平，高于同期GDP增长率，有利于装备智能运维和健康管理行业的发展。随着国家工业不断持续快速发展以及制造业转型升级战略的不断推进，我国制造业总体规模位居世界前列，综合实力和竞争力显著增强。近十年来，我国制造业持续快速发展，总体规模大幅提升，综合实力不断增强，不仅对国内经济和社会发展做出了重要贡献，而且成为支撑世界经济的重要力量。设备健康管理作为智能工厂的重要组成部分，对促进工业转型升级、切实推进和提升现代工业设备的健康维护与设备管理发挥着重要作用。我国制造业的持续发展和产业转型升级必将带动设备健康管理新兴产业的快速增长，为行业提供了广阔的市场空间。随着制造业升级和智能制造全面推进，现代工业企业的生产规模日益扩大，工业生产自动化程度越来越高，工业安全生产领域暴露出的问题也越来越多。安全事故发生经常与设备的运行故障相关，而通过设备的智能运维和健康管理准确预测并提前发现设备运行的异常状态，可以为企业从源头上规避安全事故和为企业安全生产保驾护航，因此已成为众多工业企业的迫切需求。随着安全生产理念逐渐深入人心，企业对设备安全生产运行的要求日益提高，为了更好地预防、减少和控制设备相关事故的发生，未来我国政府和企业将逐步增大对设备安全监测的投入，智能运维和健康管理相关产品和服务的需求将进一步扩大。国家制造业持续增长带动行业发展随着国家工业不断持续快速发展以及制造业转型升级战略的不断推进，我国制造业总体规模位居世界前列，综合实力和竞争力显著增强。近十年来，我国制造业持续快速发展，总体规模大幅提升，综合实力不断增强，不仅对国内经济和社会发展做出了重要贡献，而且成为支撑世界经济的重要力量。设备健康管理作为智能工厂的重要组成部分，对促进工业转型升级、切实推进和提升现代工业设备的健康维护与设备管理发挥着重要作用。我国制造业的持续发展和产业转型升级必将带动设备健康管理新兴产业的快速增长，为业内企业业务扩展提供了广阔的市场空间。随着制造业升级和智能制造全面推进，现代工业企业的生产规模日益扩大，工业生产自动化程度越来越高，工业安全生产领域暴露出的问题也越来越多。安全事故发生经常与设备的运行故障相关，而通过设备的智能运维和健康管理准确预测并提前发现设备运行的异常状态，可以为企业从源头上规避安全事故和为企业安全生产保驾护航，因此已成为众多工业企业的迫切需求。随着安全生产理念逐渐深入人心，企业对设备安全生产运行的要求日益提高，为了更好地预防、减少和控制设备相关事故的发生，未来我国政府和企业将逐步增大对设备安全监测的投入，智能运维和健康管理相关产品和服务的需求将进一步扩大。随着我国制造业转型升级，智能运维和健康管理市场需求增长迅速，Bently等越来越多的国外公司不断加强对中国市场的资源投入。同时随着智能运维和设备健康管理市场逐步进入高速发展的阶段，国内将会有更多的企业进入到该行业中，市场竞争日趋激烈。设备健康管理涉及软件、硬件、机械故障诊断等多个技术领域，具有跨专业、多技术融合的特点，对技术研发人员的素质要求较高。在智能运维和设备健康管理行业迅速发展的背景下，市场对于复合型人才的需求剧增，人才的缺乏及不同细分行业之间的人才争夺可能对行业发展构成不利影响，在一定程度上将会制约行业的发展。我国设备健康管理行业来看，国外企业起步早，定价相对较高，商务谈判条款和付款要求等较为严格，提供较为完善的本地化后续支持和技术服务的难度较大，也无法应用于敏感行业；国内企业总体技术已接近或达到国外同行水平，与国外大型厂商相比，国内从事设备健康管理的企业规模相对较小，但是能够提供持续的本地化后续支持和技术服务，并对敏感行业提供支撑。国内技术研发型企业凭借多年来的技术积累及市场开拓，正逐步成为市场的主要参与者。家用医疗器械市场破千亿据医械研究院发布的《中国医疗器械行业蓝皮书（2020）》，2019年我国家用医疗设备市场规模为3601亿元，同比增加19．5%。2020年初，新型冠状病毒肺炎爆发。受疫情影响，医用口罩、医用防护品、核酸检测盒、ECMO等医疗器械需求激增，部分医疗器械持续脱销，相关部门也紧急出台了加快审批、加强监管、保障医疗器械安全等多项政策。突如其来的疫情，对于医疗器械企业是一次大考，也是中国医疗器械行业发展的加速器。近年来，我国医疗器械政策环境持续改善，深化审评审批、高值耗材治理、DRG、SPD、医联体、分级诊疗、医疗器械注册人制度等一批重大政策密集出台。同时，随着中国人口老龄化程度提高，人们对健康生活愈加重视，市场需求日益旺盛，医疗器械行业受到资本市场关注，正式迈入黄金发展期。由于突然激增的设备需求，前瞻初步预测2020年医疗设备市场规模将大幅上涨26%，市场规模突破4500亿元。医疗设备是医疗、科研、教学、机构、临床学科工作最基本要素，即包括医用医疗设备，也包括家用医疗设备。据医械研究院分析，医疗设备市场中医用医疗设备占比从2018年的额68．54%下降至2019年的66．98%，家用医疗器械占比由2018年的31．46%上升至33．02%，由此可见家用医疗设备的作用和需求正在不断提高。近年来，家用血压计、血糖仪，小型按摩器销售非常火爆，国产产品也日渐被人们所接受。在医疗设备领域里，家用医疗设备无疑将成为未来最具发展潜力的子板块。据医械研究院发布的《中国医疗器械行业蓝皮书（2020）》，2019年我国家用医疗设备市场规模为1189亿元，同比增加25．4%。考虑到2020年疫情对中国医疗设备市场的影响，以及国家应对疫情的居家政策，前瞻初步预测2020年中国家用医疗设备的市场规模将上涨30%，超过1500亿元。健康管理关键技术发展趋势PHM是指故障预测和健康管理，为了满足自主保障、自主诊断的要求提出，是基于状态的维修CBM（视情维修）的升级发展。它强调资产设备管理中的状态感知，监控设备健康状况、故障频发区域与周期，通过数据监控与分析，预测故障的发生，从而大幅度提高运维效率。要实现PHM，除了物理基础条件保障外，既需要大数据分析技术，又需要非常密集的行业知识、经验和模型作为支撑。诊断是产品（装备）在预期的使用状态下，通过评估其健康状态变化，监控健康状态、预测剩余使用寿命的过程；健康管理是利用诊断信息对相关安全、基于状态维修、确保产品充足库存的决策。PHM允许产品在实际生命周期内系统可靠性的扩展使用。从20世纪70年代起，故障诊断、故障预测、CBM、发动机监控、健康管理等系统逐渐在工程项目中探索应用。在30年的发展过程中，电子产品机上测试、发动机健康监控、结构件健康监控、齿轮箱、液压系统健康监控等具体领域问题的PHM技术得到了发展，出现了健康与使用监控系统、集成状态评估系统、装备诊断与预测工具集成应用平台，故障诊断、使用监测与维修保障系统相互交联变得愈来愈重要。工程实践表明，PHM技术可以降低维修保障费用、提高战备完好率和任务成功率，体现在：通过减少备件、保障设备、维修人力等保障资源需求，降低维修保障费用；通过减少维修，特别是计划外维修次数，缩短维修时间，提高战备完好率；通过健康感知，减少任务过程中故障引起的风险，提高任务成功率。PHM系统一般应具备故障检测、故障隔离、增强的诊断、性能监测、故障预测、健康管理、部件寿命追踪等能力，通过联合分布式信息系统与自主保障系统交联。F-35战斗机的PHM系统分为机上与地面监控管理两方面。机上部分，包括推进系统、任务系统等若干个区域管理者，完成子系统、部件性能监测，增强的故障诊断，实现关键系统与部件的故障预测等任务。例如，推进系统区域管理者就集成了吸入碎片监控、发动机微粒监控、涡轮叶片监控、滑油微粒监控等功能。PHM强调装备管理中的状态感知、数据监控与分析，监控设备健康状况、故障频发区域与周期，预测故障的发生，从而大幅度提高运维效率。大多数故障诊断与故障预测工具都具有领域相关的特点。诊断和预测分析方法包括三类：物理失效模式、数据驱动模式、融合模式。物理失效模式分析是装备产品失效的根本原因，包括地点、方式和部件，是建立在产品寿命周期内以可靠性为基础、评估物理部件配置、识别部件失效评估预测的方法论。数据驱动模式分析是在使用实时和历史数据基础上，以统计概率分析获得评估、决策、预测产品剩余寿命和可靠性的方法。融合模式是物理失效模式和数据驱动模式两者相结合的分析方法。故障诊断与预测都是对客观事物状态的一种判断，故障诊断与预测包括认知模型、功能及性能信息（基于故障状态信息）使用中表现出来的异常现象信息（基于异常现象信息）、使用中所承受的环境应力和工作应力信息（基于使用环境信息）、预置损伤标尺的状态信息（基于损伤标尺信息）等。基于故障状态信息的故障诊断与预测典型方法包括电子产品的机上测试，以及非电子产品功能系统的故障诊断等，环境应力对电子产品造成的某些累积损伤也表现为电性能的退化。基于异常现象信息的故障诊断与故障预测，在非正常工作状态下所表现出来或可侦测到的异常现象（振动、噪声、污染、温度、电磁场等）进行故障诊断，并基于趋势分析进行故障预测。大多数机械产品由于存在明显的退化过程，多采用这种故障诊断与预测方式。基于异常现象信息进行故障诊断与故障预测的是基于历史统计数据、故障输入获得的数据等各类已知信息，针对当前产品异常现象特征，进行故障损伤程度的判断及故障预测。概率分析方法、人工神经网络、专家系统、模糊集、被观测对象物理模型等都可以用于建立异常现象与故障损伤关系模型。概率趋势分析模型通过异常现象对应的关键参数集，依据历史数据建立各参数变化与故障损伤的概率模型（退化概率轨迹），与当前多参数概率状态空间进行比较，进行当前健康状态判断与趋势分析。神经网络（ANN）趋势分析模型利用ANN的非线性转化特征，及其智能学习机制，来建立监测到的故障现象与产品故障损伤状态之间的联系。利用已知的异常特征-故障损伤退化轨迹，或通过故障注入建立与特征分析结果关联的退化轨迹，对ANN模型进行训练/学习；然后，利用训练/学习后的ANN依据当前产品特征对产品的故障损伤状态进行判断。由于ANN具有自适应特征，因此可以利用非显式特征信息来进行训练/学习与故障损伤状态判断。基于系统模型进行趋势分析利用建立被观测对象动态响应模型（包括退化过程中的动态响应），针对当前系统的响应输出，进行参数辨识，对照正常状态下的参数统计特性，进行故障模式确认、故障诊断和故障预测。基于损伤标尺信息。数据融合及综合诊断与预测综合利用来自多种信息源的、多参数、多传感器信息，以及历史与经验信息，以减小故障诊断与预测的差错，提高置信度。数据融合时要考虑的主要问题是各种来源的信息的可信程度/精确度的差异，常用的方法有权重/表决、贝叶斯推理、卡尔曼滤波、神经网络、隐含马尔科夫模型、渐进式蒙特卡洛模型、专家系统、模糊逻辑等方法。中国智能设备行业市场现状分析与ToB学习市场相比，由于ToC学习市场目标人群较多，故其于中国的市场规模一般较大。于2020年，中国的智能学习设备总市场规模达到560亿元，而ToC分部的市场规模为279亿元。于2016年至2020年，由于政府支持并投入实现校园数字化及智慧课堂升级，ToB分部经历高速增长。2020年，中国智能学习设备服务市场ToC分部的市场规模达到人民币279亿元，教育平板因其功能全面而成为最大类别。随着中国家长对孩子启蒙教育的持续关注以及经济的稳定增长，预期中国智能学习设备服务市场ToC分部的市场规模将于2021年达到359亿元。中国智能设备行业发展政策背景中国的公共教育支出（即政府投入）由2015年的人民币29221亿元稳步增加至2020年的人民币42908亿元，公共教育支出预期将于2024年达到人民币59876亿元，我国政府已展现坚定决心推动教育体制的发展。未来，预期政府很可能会进一步加强对于教育投入。校外辅导行业将面临更为严格的监管限制，而学校教育将获得更多的投入并在中国的中小学学生中发挥更重要的作用。智能管理设备行业概况中国的智能学习设备服务对学生（包括幼儿园、中小学教育及高中学生）而言具有重要作用，在某种程度上不同的智能学习设备可帮助其更有效及高效地学习。智能学习设备服务市场指旨在为学生提供教育服务的硬件设备市场。智能学习设备最重要的特点是在提供教育服务过程中应用智慧技术，如光学字符识别（OCR）技术、人工智能（AI）应用及4G/5G信息技术，以向学生及其家长╱教师提供更友好的教育体验。从应用场景的角度来看，市场可以分类为两个主要的分部，即主要服务于个人终端用户的ToC学习市场及主要指数字校园教学解决方案的ToB学习市场。健康管理需求引爆家庭医疗设备不同于大型的医院用医疗器械，家用医疗器械不仅拥有医疗器械的特点，还生发出类似家用电器的消费品属性。相较于大型医疗设备而言，家用医疗器械技术门槛较低，受众群体广泛。随着保健知识不断普及，家用医疗器械将逐渐成为家庭常用品。尽管目前进口家用医疗