工业设备智能运维主要包括工业设备故障预测与健康管理（PHM），融合大数据、人工智能、机器学习等前沿技术，通过监测与分析工业设备运行数据，一方面建立故障预测模型，提前预测设备故障，合理安排维护计划，以减少设备停机时间，保障生产的稳定与高效；另一方面确定故障性质、部位和起因，从而准确预报设备故障的程度和趋势，并提出相应的运维策略。随着自动化技术水平的不断提高，工业设备制造和工程系统的复杂性也逐渐增加，其可靠性与安全性已成为保障经济效益和社会效益的关键因素。
一般而言，开发工业设备智能运维系统需要算法与工程经验的深度结合，部分开发环节甚至需在设备设计时同步配合传感器等数据采集系统的设计，产品研发成本较高且需要客户配合。目前我国工业设备智能运维主要应用于风电、石化、冶金等领域，这些领域企业设备投资较大，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，因此对设备智能运维的需求较高。
从产品力来看，数据量沉淀和算法准确率是工业设备智能运维企业的核心竞争力。要想准确识别设备故障、实现健康管理，企业不仅需要深度理解生产设备技术，还要掌握下游客户的生产流程，通过积淀海量的数据基础，并结合行业知识、专家经验才能形成有效的预测模型。而预测准确率是量化智能运维水平的核心指标，企业需要不断优化算法，其关键在于数据量和行业know-how。
《“十四五”智能制造发展规划》明确提及要突破故障预测与健康管理软件和运维综合保障管理（MRO）。在制造业转型升级的背景下，越来越多的工业企业推动数字化、自动化和智能化改造。根据亿渡数据，预计到2026年我国工业设备智能运维市场规模有望达161亿元，2022年至2026年年均复合增速为36.48%。
与国外发达工业国家相比，我国工业设备智能运维行业发展时间较短，尚处于快速发展阶段，多数企业规模较小。目前，行业主要竞争者可分为国外和国内两大类。国外企业大多规模较大，以产品销售为主，在中国市场专注于电力工业、石油开采、冶金等领域，代表性企业有SKF、BENTLY等。国内企业可细分为三类：
第一类为专业第三方运维企业，如容知日新、博华科技、东华测试、恩普特、江凌股份等；
第二类为下游客户自建运维体系，如宝武集团旗下的宝武智维等；
第三类是专用设备生产商，如中能拾贝等。
行业竞争格局较好，大多企业深耕部分细分领域，能覆盖多个领域的企业较少，且尚未有大型巨头出现。另外，行业毛利率较高，超60%，净利率水平也普遍较好，在18%左右。
表：上市企业经营情况
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