Gartner：竞争格局：电力与公用事业的资产绩效管理 (APM)

技术应用

发布时间：2025年7月16日 作者：Nicole Foust, Kristian Steenstrup

随着电力与公用事业对更智能、更强大的资产绩效管理（APM）解决方案的需求日益增长，供应商必须在一个拥挤且快速演变的市场中找准定位。本研究旨在帮助技术与服务提供商（TSP）优化竞争策略、识别生态合作机会，并确保其 APM 产品能够精准契合客户不断升级的需求。

核心发现

  • 运营能力重构：电力与公用事业公司正在经历一场深度的运营能力重塑，旨在实现更高水平的自动化，这深刻影响着企业的技术、人员与流程。在此背景下，APM 成为最大化资产可用性、优化资产绩效并增强系统韧性的核心支撑。
  • 价值对齐：企业期望供应商不仅提供技术，更能证明其 APM 产品与企业的核心商业目标高度契合——即提升利润率、确保监管合规、降低运营风险并优化资产利用率。
  • 技术采购的“双轨制”：据《2025年 Gartner CIO 与技术高管调研》显示，该行业的企业在采购“标准商品化技术”时，最看重总体拥有成本（TCO）和产品路线图；而在评估“竞争性/战略性技术”时，则将产品创新能力置于首位。
  • 四大阵营角逐：市场上的 APM 供应商主要来自四大背景，并凭借各自的切入点成功拓展版图：软件套件厂商、数据分析厂商、工业设备制造商以及工程技术厂商。
  • 扩张策略：领先的供应商正通过建立战略合作伙伴关系、强化数据处理能力，以及引入行业 AI 技术来打造高价值的定制化解决方案，从而不断扩大市场份额。

战略建议

  • 聚焦“卓越运营”叙事：在市场沟通中，应强调您的集成解决方案如何通过提升资产绩效和业务韧性，来支持企业在人、流程和技术层面的全面转型。
  • 锚定业务成果：加速市场渗透的关键在于，将 APM 产品与电力公用事业的实际业务收益（如系统韧性、成本控制、可持续的绩效提升）深度绑定，而非仅仅罗列技术参数。
  • 精准触达客户语境：针对客户对 APM 的不同认知，调整话术：在推介标准化功能时强调“成本效益”，在推介战略性功能时突出“技术创新”。
  • 打造端到端交付能力：融合软件、数据分析、工业 OEM 和工程维度的多重优势，构建能够同时满足业务部门与 IT 部门需求的统一 APM 解决方案。
  • 以 AI 与生态构建护城河：通过内嵌特定行业的 AI 算法、实现跨系统的无缝数据整合，以及结交精准的合作伙伴来快速弥补自身能力短板，从而实现差异化竞争并拓宽营收来源。

深度剖析：变革的迫切性

对于面临运营风险加剧、成本压力攀升及监管趋严的重资产行业而言，APM 是一项至关重要的技术。作为一种战略决策支持工具，APM 能够预测资产的健康状况与行为轨迹，指导企业何时何地开展维保、调试与巡检工作，从而有效遏制意外停机。《2025年电力与公用事业 IT 技术成熟度曲线》指出，APM 正步入主流应用阶段，其供应商生态系统也在持续壮大。

电力与公用事业行业正在经历一场将持续十年的系统性重构。企业正斥巨资优化固定厂区（如发电厂）、核心设备（如变压器）及基础设施（如电网、泵站）的运营。他们急需能够提升可靠性、可用性与安全性，同时压降成本的 APM 方案。

关键驱动力与市场痛点：

  • SaaS 化转型：约 30% 的高管计划在未来三年内通过 SaaS 模式部署 APM。这要求供应商提供灵活、可扩展且易集成的解决方案。
  • 应对多重挑战：老化的基础设施、能源转型的压力以及水务运营的可持续性要求，使得 APM 成为行业的战略焦点。传统的维保手段已无法应对新能源波动、极端气候和高企的运营成本。
  • 呼唤高阶能力：市场需要数据驱动的预测性（Predictive）与指导性（Prescriptive）工具，以支持实时决策（如调度优化和设定点调整）。然而，当前许多 APM 产品虽然功能宽泛，但在关键领域的深度不足，难以打通生产运营自动化（OT）、工程技术与 IT 环境的壁垒。

如果供应商不能果断调整产品组合、合作策略和路线图以交付切实的业务成果，将面临被市场边缘化的风险。反之，成功者将超越单纯的“工具提供商”角色，成为塑造未来十年公用事业运营格局的战略合伙人。

竞争态势与演进趋势

随着 APM 逐渐从基础工具演变为支持预防性维护、延长资产生命周期和智能运营的“战略性利器”，“技术创新”已成为供应商拉开差距的核心要素。

当前，针对电力与公用事业的 APM 供应商版图愈发复杂。来自软件、工业、数据和工程背景的厂商纷纷涌入，导致市场拥挤且产品能力参差不齐。面对客户不断拔高的预期（如预测性分析、全生命周期优化），许多服务商存在明显的“端到端能力缺失”。为此，部分厂商开始自主研发或收购 AI 驱动的预测与风险建模能力，或通过结盟来弥补数据集成或工程专业知识的短板。

供应商的“出身”往往决定了其产品逻辑及市场认知。目前，市场上的 APM 玩家可清晰划分为四大阵营：

  1. 套装软件供应商 将 APM 作为大型软件套件（通常是 EAM 和 ERP 的延伸）的一部分。他们面向广泛的行业客户，善于利用其庞大的 IT 产品矩阵进行交叉销售。其优势在于提供高度集成的解决方案，备受那些希望“一站式采购”并减少供应商数量的客户青睐。此类厂商通常自主开发 APM 底层，并通过收购扩充功能。
  2. 数据分析软件供应商 将预测性分析作为其核心能力。他们具有深厚的数据科学底蕴，通常将 APM 与数据管理服务捆绑销售，对那些迫切希望提升“数据驱动决策”能力的企业极具吸引力。
  3. 工业设备原厂 基于自身的硬件/设备制造背景，向庞大的既有设备装机客户进行向上营销（Upsell）。他们对资产的物理机理了如指掌，深受业务部门用户的信赖。他们往往通过投资并购和外部合作，来补齐 APM 中的软件与自动化短板。
  4. 工程/设计软件供应商 从传统的工程数据（如 CAD、3D 模型、地理空间数据和基于物理的机理模型）切入。他们精通工艺流程，通常将 APM 与专有算法或 AI 结合，并辅以专业的工程服务。这类产品深受具备强工程背景的客户喜爱。为了打通落地的“最后一公里”，他们常与软件套件或数据分析厂商结盟。
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一、 APM 市场竞争的三大核心维度

APM 供应商的目标是在一个可组合的环境中提供兼具广度与深度的资产分析能力，从而创造灵活的交叉销售与向上营销机会。然而，仅凭供应商的“出身背景”已不足以决定其市场地位。当前的竞争焦点已转移到供应商能否在以下三个关键维度上交付差异化价值：

1. AI 驱动的资产优化

电力和公用事业正从被动监控转向指导性（Prescriptive）与自主性决策，AI 已成为 APM 的核心分水岭。成熟的 AI 模型能为供应商带来更高的合同价值和长期的客户合作。

供应商布局 AI 的三大路径：

  1. 原生研发：内部投资构建 AI/机器学习（ML）模型，覆盖故障预测、剩余使用寿命（RUL）评估和异常检测。(代表：GE Vernova, Hitachi Energy, AVEVA)
  2. 投资并购：通过收购初创公司快速获取专业模型和知识产权。(代表：SAS 收购 Hazy)
  3. 战略合作：与 AI 专家结盟，集成计算机视觉、数字孪生等高阶能力。(代表：ABB 携手 UptimeAI，Honeywell 携手 Nanoprecise)

电力与公用事业的核心 AI 用例：

  • 预测性维护与 RUL 评估：融合静态数据（IT、OT、ET数据）、实时传感器数据与 AI 技术，在故障发生前进行预测并估算剩余使用寿命。
  • 数字孪生模拟：为电网或工厂资产创建虚拟副本。AI 通过不断学习运营数据，模拟资产在极端条件（如脱碳转型、限电拉闸）下的行为，无需物理干预即可优化资产绩效。(代表：Bentley Systems, GE Vernova)
  • 基于计算机视觉的巡检：利用无人机和固定摄像头的图像数据，借助 AI 自动识别输电线路的腐蚀、泄漏或植被侵入，其速度和精度远超人工。(代表：C3 AI)

竞争优势：AI 不仅能增强客户黏性（模型一旦适应客户环境便难以被替换），还能带来价值扩张（作为高级附加模块售卖，如故障预测看板或数字孪生许可证）。仅停留在基础告警或规则分析的供应商将被淘汰。

2. 数据编排与整合

公用事业公司期望在 IT、OT 和 ET（工程技术）系统之间实现高质量的无缝数据整合。这种统一的数据底座是 APM 决策支持的基础。能够提供“开箱即用”的数据接入和标准化处理的供应商，将大幅降低部署摩擦，赢得竞争优势。

弥合数据编排差距的三大路径：

  1. 构建内部数据架构/流水线：大型老牌厂商斥巨资开发专有的摄取引擎和元数据目录，以控制端到端数据流并将客户锁定在其平台上。(代表：GE Vernova 的 GridOS, IPS 的 SmartGrid DI)
    • 优劣势：集成度深、路线图可控；但开发周期长，易错失细分领域的创新。
  2. 建立战略合作：
    • IIoT 厂商（如 ABB, AVEVA, C3 AI, Cognite, PTC, Rockwell Automation, Univers）将底层的 OT/IIoT 数据接入能力嵌入第三方的 APM 套件，通过 SCADA 和 PLC 将数据直接暴露给分析工具。
    • 数据架构专家（如 Cloudera 孵化的初创企业）作为“底层管道”，让 APM 模块只需专注分析而非数据连接器。
    • 优劣势：上市快、能获取最佳接入引擎；但存在版本/模式漂移的集成风险及商业利益分配的复杂性。
  3. 收购细分领域初创公司：缺乏数据架构栈的厂商通过收购来走捷径获取边缘数据网关等能力。(代表：GE Vernova 收购 Greenbird, Schneider Electric 收购 AVEVA, Hexagon 收购 Itus Digital, IBM 收购 Prescinto)

3. 战略生态合作伙伴

为了填补在以可靠性为中心的维护（RCM）和风险建模等深水区的能力空白，供应商不再局限于寻找交付与实施伙伴，而是开始与其他 APM 厂商结盟，以构建真正的“决策智能平台”。

补齐产品与交付短板的两大手段：

  • 与互补性 APM 厂商结盟：集成专业模块以打造一流套件。(例如：ABB 与微软合作 GenAI；C3 AI 与 Baker Hughes 合作；GE Vernova 分别与 TrendMiner（工业分析）及 Visionaize（3D可视化）合作；MaxGrip 联合 IBM, IFS 及施耐德电气)
  • 通过招聘/收购深化领域专长（Domain Expertise）：获取深度的工程和运营知识，支持资产健康监测与基于风险的决策。(例如：Baker Hughes 收购 ARMS Reliability；ABS Consulting 与 IBM 及 Hexagon 合作)

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