机器状态监测市场规模和份额

机器状态监测市场分析

机器状态监测市场价值在 2025 年达到 14 亿美元，预计到 2030 年将达到 22 亿美元，复合年增长率为 9.6%。从反应性修复到数据驱动的预测性维护的转变支撑了这一势头，无线工业物联网传感器部署的不断增加和人工智能诊断平台的支持缩短了决策周期。工业生产商面临着劳动力有限和不断提高的正常运行时间目标，这增加了对自动故障检测系统的需求。无线传感器节点与边缘分析相结合，降低了总体拥有成本，并扩大了对较小的、以前不受监控的资产的覆盖范围。可持续发展要求进一步提高了采用率，因为对能源绩效的持续洞察有助于制造商满足排放披露规则。竞争强度仍然适中，因为现有企业依赖于以人工智能为中心的进入者通过高级分析和 SaaS 交付争夺价值。

全球机器状态监测市场趋势和见解

以预测性维护为重点，减少计划外停机

制造业务每年因意外停机而损失 500 亿美元，因此企业正在用预测性方法取代基于日历的服务，以减少意外停机时间停机时间减少 20–50%，维护支出减少 5–10% ^{[1]IEN，“通过预测性和规范性维护实现工业 4.0”，IEN，ien.com}。机器学习算法利用多传感器数据流来确定未来几周的故障，让团队在计划的暂停期间进行干预。汽车工厂宝马和特斯拉利用实时分析延长了设备生命周期，数字孪生模型通过模拟磨损场景和优化零件采购来优化时间表。

采用工业 4.0 边缘分析平台

边缘处理将分析转移到传感器节点，消除延迟，同时在网络中断期间保持洞察力。意法半导体将其微控制器定位于需要亚秒级检测的状态监测用例。 aria-label =“意法半导体，”状态监测/预测维护enance”，意法半导体，st.com">[3]意法半导体，“状态监测/预测性维护”，意法半导体，st.com。西门子的 SIMOCODE M-CP 通过单对以太网将监控嵌入电机控制中心，减少接线工作并将诊断扩展到小型电机 ^{[2]Siemens AG，“西门子推出用于工业交换机的创新电机管理系统”交换机“Siemens AG，press.siemens.com}。早期采用者报告说，毫秒级的异常检测和带宽削减高达 50%。

新兴亚洲资产密集型行业的激增

中国、印度和东南亚的新建工厂从第一天起就集成了预测系统，避免了改造的复杂性。由于地区矿商优先考虑生产，安百拓的自动化和数字化订单创下历史新高生产力和安全性。在 IEEE SENSORS 2024 上，超过 680 篇同行评审论文展示了与机器健康相关的下一代传感器。政府的智能制造激励措施通过抵消资本成本来加速部署。

无线 IIoT 传感器大幅削减总拥有成本

拆除电缆可将安装费用削减高达 70%。蓝牙低功耗和 LoRaWAN 协议可提供多年的电池寿命，使二级资产的覆盖在经济上可行。SKF 的 Enlight Collect IMx-1-EX 为危险区域提供本质安全，同时支持预测工作流程。霍尼韦尔的 Versatilis Experion EHM 通过 LoRaWAN 进行传输，以可视化分布范围内的趋势和警报。

ESG 驱动的节能工厂运营推动

温室气体的强制披露现在涵盖了根据 SEC 规则的大型美国申报者和根据 CSRD 准则在欧洲运营的公司，从而强制了解资产效率。莫尼特里NG平台跟踪功耗漂移并标记退化组件，帮助企业维持能源收益。美国更好建筑计划记录了通过数据引导的效率节省了 3.6 万亿英热单位，说明了流程工业的价值。

旧设施的改造成本

较旧的设施很少配备传感器安装座或网络骨干网，因此部署涉及工程变更、安全审批和可能持续 18 个月以上的分阶段关闭。

振动分析专家的短缺

专家口译员的退休速度比大学取代他们的速度还要快。往往需要五年时间，限制了用户大规模部署的信心。技术供应商通过人工智能模块来应对，对异常情况进行预先分类； ABB 和 Cochl 应用机器监听来自动进行故障诊断，减少对稀缺技能的依赖。易于阅读的仪表板将覆盖范围扩大到中小型企业。

细分分析

通过提供：硬件引领软件增加智能

硬件占据了 2024 年收入的 45%，强调了传感器、网关和采集单元在每次安装中不可或缺的作用。该领域受益于微机电系统的稳步进步，这些系统提高了灵敏度，同时降低了功耗。西门子在其 SIMOCODE M-CP 中将硬件与可授权分析模块相结合，以简化交换机用户的采用。随着制造商外包全天候监控，服务收入不断增加； SKF 与 LK 签订价值 6000 万美元的协议AB 将振动测量和远程诊断纳入多年合同中。

无线 IIoT 传感器网络预计将以每年 12.4% 的速度增长，凸显了客户对低接触改造的偏好。随着采用范围的扩大，集成平台将原始流转换为维护票据，从而创造经常性 SaaS 收入。这些因素共同维护了现有企业的规模效益，同时在分析订阅中引入了新的利润池。

通过监控技术：振动保持领先，超声波加速

到 2024 年，振动分析保留了 34.2% 的份额。从业者信任其丰富的旋转资产故障特征库，设备制造商在购买时捆绑加速度计，增强了网络效应。由于工厂重视早期轴承故障检测和压缩空气泄漏识别（即使是在高噪声区域），超声波发射预计每年会增加 11.8%。

随着人工智能的出现，热成像技术的采用率不断上升借助 Teledyne FLIR 和 RealWear 合作伙伴等可穿戴设备集成，云仪表板中出现异常情况。电机电流特征和油液分析完善了多模式套件，可提高诊断信心并将覆盖范围扩展到电气和润滑系统。

按部署：连续监控转向无线

在线系统在 2024 年占据机器状态监控市场规模的 48.1%，反映了用户对始终可用的资产运行状况读数的需求。工厂继续将连续覆盖推向不太关键的机械，但抵制布线复杂性，从而以 12.4% 的复合年增长率加速无线的采用。霍尼韦尔的 Versatilis Experion EHM 展示了基于 LoRaWAN 的传感器如何在不侵入控制系统的情况下将六种参数类型传输到云模型。 NIST 部署指南强化了此类架构的干扰缓解和网络安全最佳实践。

便携式仪器保持调试和深入研究的相关性，形成一个平衡成本和覆盖范围的混合工具包。传感器节点中嵌入的边缘处理现在支持在向上游转发压缩见解之前进行毫秒级异常识别。

按最终用户行业：石油和天然气占主导地位，食品和饮料加快步伐

石油和天然气运营满足了 2024 年需求的 27.3%，因为中游和上游线路的计划外停机每次事故可能造成数百万美元的损失。 Bentley Nevada 源自涡轮机健康监测的平台支撑着该领域的许多部署。对甲烷排放的监管重点进一步推动了压缩机和泵实时监控的采用。

在卫生规则和不断提高的可持续发展目标的推动下，食品和饮料制造商预计将以 10.5% 的复合年增长率增长。 Celli Group 在饮料机上部署物联网传感器后，设备故障率降低了 13%，显示出可衡量的投资回报率。类似的驱动因素出现在乳制品、面包店和包装食品中，这些行业的停机时间会减少电力、金属、采矿和化学品继续需要坚固耐用的解决方案，而国防和航空航天仍然是专门的利基市场，奖励满足 MIL-STD 或抗辐射要求的高可靠性供应商。

地理分析

北美占 2024 年收入的 32.4%，这得益于严格的安全规范以及早期工业 4.0 的推出。 SEC 排放报告和加州 SB 253 指导企业进行持续的效率衡量。成熟的安装基础进一步鼓励边缘传感器的升级周期。

亚太地区预计将实现 9.9% 的年增长率。中国和印度的智能制造补贴可以支付前期成本，而日本的传感器创新中心则在 IEEE SENSORS 2024 上展示了该领域的专业知识。电池、半导体和可再生设备工厂的快速扩张从概念开始就嵌入了预测性维护。

欧洲利用 ESG 框架中东地区将监测与石油和天然气大型项目结合起来。随着矿商将输送机车队和水力发电厂数字化，寻求可靠性提升，拉丁美洲记录了新兴增长。

竞争格局

该领域仍然较为分散。 SKF、艾默生电气和西门子等成熟的自动化专业公司利用其庞大的售后市场足迹和多产品组合。软件本土进入者强调人工智能模型和订阅定价，以降低中型工厂的进入门槛。 ABB 与 Cochl 的机器监听合作体现了加速算法完善的合作伙伴关系。

收购策略仍然是核心。罗克韦尔自动化通过 Fiix、CUBIC 和 Knowledge Lens 扩展了其数字服务线，定位于交叉销售到 Logix 控制器基础。霍尼韦尔的人工智能部署，包括 Experi在运营助理上，与邻近市场渗透策略保持一致，将流程控制与资产绩效联系起来。空白机遇在于用于辅助资产的低成本无线节点、用于食品加工的垂直分析以及用于空间平台的网络安全强化解决方案。