预测性维护、智能运维与资产绩效管理是工程领域中紧密相连的概念，旨在通过综合状态监测、故障检测、预测与优化运维，以降低成本、提高效率，确保机器设备的安全可靠运行。这一领域通过融合不同维度的数据，构建模型来量化设备的衰退状态，从而实现更为精准的预测，相比传统基于时间的可靠性分析，具有信息融合与个性化处理的优势。

预测性维护（PHM）的核心是MTBD（Mean-Time-Before-Degradation），即衰退前的平均时间。与MTBF（Mean-Time-Between-Failures）相比，MTBD更关注信息的融合与分析，以精准预测设备的衰退状态。传统方法依赖于正态分布假设，仅基于时间维度估计寿命，而PHM通过整合运行过程中的多种数据，结合历史信息或机理分析，提供更为精确的预测，适用于结构复杂、数量有限的设备。

PHM的价值体现在设备智能化、信息同步性的智能化与运维技术智能化三个方面。设备智能化意味着具备自我感知、预测发展趋势与传承洞察的能力。信息同步性的智能化则强调信息的高效处理与推送，确保用户接收到最合适的信息。运维技术智能化则涉及智能信息的整合与决策优化，实现系统整体时长可用性的提高。

在维护策略的演进过程中，从修复性维护到预防性维护，再到基于状态的维护，直至当前的PHM，每一步都旨在提高维护效率与降低成本。PHM通过预测系统未来可能出现的风险，有效降低运维成本，实现成本节约与效率提升的目标。不同维护策略的详细对比，有助于理解每种方法的优劣与适用场景。

预测性维护市场全球现状展现出成熟且多样化的商业模式。硬件+诊断/看护服务成为主流，硬件包括传感器与网关等关键设备，而诊断服务则通过定期提供诊断报告或实时监控设备状态，确保快速响应与问题解决。市场参与者众多，涵盖了从初创公司到大型企业，包括安徽容知、博华科技、西安因联、安脉盛、天泽智云、威锐达与苏州微著等，各自在技术、产品与市场布局上具有独特优势。

预测性维护的实现依赖于故障预测与健康预测等关键概念，以及特征提取、健康值指标与数据驱动的PHM方法。故障预测侧重于监测故障早期现象并预测剩余使用时间，健康预测关注近期的健康状态趋势。此外，理解硬失效与软失效、特征与健康值等概念对于深入研究PHM技术至关重要。

数据驱动的PHM方法通过分析大量数据，采用基于数据驱动、基于机理、基于混合模型等多种技术路径，实现故障预测与健康管理。商业模式的成熟度与硬件成本的降低成为推动市场发展的关键因素。虽然技术发展相对稳定，但仍存在市场透明度问题，以及技术更新的挑战。市场玩家众多，涉及硬件开发、诊断服务与平台建设，形成了一片竞争与合作并存的领域。

预测性维护市场在全球范围内展现出强劲的发展态势，技术与服务的不断创新为行业带来了持续的变革与机遇。随着技术的深入发展与市场需求的不断增长，预测性维护将继续成为提高工业效率、保障设备安全与延长使用寿命的重要手段。