Mercado de mantenimiento predictivo de Asia-Pacífico: tendencias de la industria y pronóstico hasta 2029

Análisis y tamaño del mercado de mantenimiento predictivo en Asia-Pacífico

Varias empresas están lanzando plataformas basadas en la nube de última generación y de extremo a extremo. La creciente aplicación de tecnologías nuevas y emergentes para obtener información valiosa para la toma de decisiones ha ayudado al crecimiento de la industria. Varios usuarios finales verticales buscan cada vez más ahorros de costos y tiempos de inactividad, lo que ha impulsado el crecimiento del mercado.

Data Bridge Market Research analiza que el mercado de mantenimiento predictivo se valoró en 1.730 millones en 2021 y se espera que alcance el valor de 7.590 millones de dólares en 2029, con una CAGR del 20,3% durante el período de pronóstico. Además de los conocimientos del mercado, como el valor de mercado, la tasa de crecimiento, los segmentos del mercado, la cobertura geográfica, los actores del mercado y el escenario del mercado, el informe de mercado seleccionado por el equipo de Data Bridge Market Research incluye un análisis experto en profundidad, un análisis de importación/exportación, un análisis de precios, un análisis de consumo de producción y un análisis PESTLE.

Alcance y segmentación del mercado de mantenimiento predictivo en Asia y el Pacífico

Definición de mercado

Un sistema de software de mantenimiento predictivo se utiliza para supervisar el rendimiento y el estado de cualquier instrumentación o máquina mientras está en funcionamiento. El sistema de software supervisa la instrumentación mediante técnicas avanzadas, lo que permite realizar el mantenimiento de la maquinaria de forma regular antes de que se produzca cualquier fallo. El sistema de software de mantenimiento predictivo se ha utilizado en diversos campos, incluida la detección de desequilibrios de potencia trifásica provocados por distorsión armónica, la identificación de picos de fenómenos eléctricos distintivos en el motor y la detección de calentamiento provocado por cojinetes peligrosos.

Dinámica del mercado del mantenimiento predictivo

• Factores impulsoresExpansión de las pequeñas y medianas industrias

Uno de los principales factores que impulsan el crecimiento del mercado es el creciente número de pequeñas y medianas empresas en todo el mundo. En otras palabras, el aumento del número de sectores bancarios, de servicios financieros y seguros (BFSI), gubernamentales y del sector público, de atención de la salud y ciencias biológicas, manufactureros, minoristas y comercio electrónico, telecomunicaciones y tecnología de la información (TI) está influyendo directamente en el crecimiento del mercado.

• Avances en tecnologías futuristas

Los avances constantes en el campo de los macrodatos, la comunicación de máquina a máquina (M2M) y la inteligencia artificial han abierto nuevas vías para la difusión de información derivada de medios artificiales. El sesgo de IoT genera datos masivos de diversas fuentes, como detectores, cámaras y otros sesgos conectados. Sin embargo, los datos no tienen valor a menos que se conviertan en información contextual procesable. Los métodos de big data y visualización de datos permiten a los farmacéuticos obtener nuevas perspectivas a través del procesamiento por lotes y el análisis fuera de línea. El análisis de datos en tiempo real y la toma de decisiones se realizan con frecuencia de forma manual; sin embargo, para que sea escalable, es preferible que se realice de forma automática.

Oportunidades

• Operaciones avanzadas en lenguaje de máquina

En casi todas las áreas, la operación avanzada de activos se está volviendo menos deseable. Como resultado del sesgo conectado, los proveedores de resultados equipados con IA y ML pueden recopilar y transformar una gran cantidad de datos relacionados con el cliente en perceptibilidad significativa. La IA también se puede combinar con el sesgo de IoT para optimizar varios aspectos de la prestación de servicios, como la conservación predictiva y la evaluación de la calidad, sin necesidad de intervención humana.

Restricciones

• Falta de trabajadores cualificados

Los trabajadores capacitados deben manejar los sistemas de software más recientes para implementar tecnologías de IoT basadas en IA y conjuntos de habilidades. Como resultado, los trabajadores deben recibir capacitación sobre cómo operar sistemas nuevos y actualizados. Además, las empresas son dinámicas en su adopción de nuevas tecnologías. Sin embargo, enfrentan una escasez de un grupo de profesionales ampliamente capacitados y de trabajadores completos. A medida que la mayoría de los comerciantes globales organizan sistemas de conservación profética, aumenta la demanda de un grupo de profesionales ampliamente capacitados. Las empresas deben desarrollar coraje en áreas como la ciberseguridad, la red y las operaciones.

This predictive maintenance market report provides details of new recent developments, trade regulations, import-export analysis, production analysis, value chain optimization, market share, impact of domestic and localized market players, analyses opportunities in terms of emerging revenue pockets, changes in market regulations, strategic market growth analysis, market size, category market growths, application niches and dominance, product approvals, product launches, geographic expansions, technological innovations in the market. To gain more info on the predictive maintenance market contact Data Bridge Market Research for an Analyst Brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.

COVID-19 Impact on Predictive Maintenance Market

COVID - 19 has fundamentally altered the dynamics of business operations. Though the COVID - 19 outbreak has shed light on flaws in business models across verticals, it has also provided several opportunities for businesses to digitalize and expand across borders as the abandonment and integration of technologies such as AI, analytics, IoT, and blockchain has increased during the lockdown period. During the first and alternate diggings of 2020, the retail and manufacturing sectors saw significant drops in business performance. Nonetheless, with the availability of vaccines and significant control of the epidemic, these sectors are expected to see increased investment throughout the cast period as prophetic conservation results rise in elevation across various business functions.

Recent Development

• In May 2021 SAS Institute launched its SAS Viya platform to help lay the groundwork for data and logical success by incorporating new data operation results into its critical, pall native SASViya platform.

Asia-Pacific Predictive Maintenance Market Scope

The predictive maintenance market is segmented on the basis of components, deployment mode, organization size, vertical, and stakeholder. The growth amongst these segments will help you analyze meagre growth segments in the industries and provide the users with a valuable market overview and market insights to help them make strategic decisions for identifying core market applications.

Components

• Solution
• Services

Deployment Mode

• Cloud
• On-Premise

Organization Size

• Large Enterprises
• Small and Medium-Sized Enterprises

Vertical

• Manufacturing
• Energy and Utilities
• Transportation
• Government
• Healthcare
• Aerospace
• Defense
• Others

Stakeholder

• MRO
• OEM/ODM
• Technology Integrators

Predictive Maintenance Market Regional Analysis/Insights

The predictive maintenance market is analyzed and market size insights and trends are provided by country, component, deployment mode, organization size, vertical, and stakeholder as referenced above.

The countries covered in the predictive maintenance market report are Japan, China, India, South Korea, Australia, Singapore, Malaysia, Thailand, Indonesia, Philippines, and Rest of Asia-Pacific.

China es la región dominante debido al uso creciente de sensores inteligentes y electrónica de a bordo que pueden comunicarse a través de sistemas de análisis basados ​​en la nube; el proveedor del producto puede evaluar las condiciones de trabajo y los requisitos de servicio del equipo con antelación.

La sección de países del informe también proporciona factores de impacto de mercado individuales y cambios en la regulación del mercado que afectan las tendencias actuales y futuras del mercado. Los puntos de datos como el análisis de la cadena de valor ascendente y descendente, las tendencias técnicas y el análisis de las cinco fuerzas de Porter, los estudios de casos son algunos de los indicadores utilizados para pronosticar el escenario del mercado para países individuales. Además, la presencia y disponibilidad de marcas de Asia-Pacífico y sus desafíos enfrentados debido a la gran o escasa competencia de las marcas locales y nacionales, el impacto de los aranceles nacionales y las rutas comerciales se consideran al proporcionar un análisis de pronóstico de los datos del país.   

Análisis del panorama competitivo y de la cuota de mercado del mantenimiento predictivo

El panorama competitivo del mercado de mantenimiento predictivo proporciona detalles por competidor. Los detalles incluidos son una descripción general de la empresa, las finanzas de la empresa, los ingresos generados, el potencial de mercado, la inversión en investigación y desarrollo, las nuevas iniciativas de mercado, la presencia en Asia-Pacífico, los sitios e instalaciones de producción, las capacidades de producción, las fortalezas y debilidades de la empresa, el lanzamiento de productos, la amplitud y variedad de productos, y el dominio de las aplicaciones. Los puntos de datos anteriores proporcionados solo están relacionados con el enfoque de las empresas en relación con el mercado de mantenimiento predictivo.

Algunos de los principales actores que operan en el mercado de mantenimiento predictivo son:

• Microsoft (Estados Unidos)
• IBM Corporation (Estados Unidos)
• SAP SE (Alemania)
• SAS AG (Alemania)
• TIBCO Software Inc. (Estados Unidos)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (Estados Unidos)
• Altair Engineering Inc. (Estados Unidos)
• Splunk Inc. (Estados Unidos)
• Oracle (Estados Unidos)
• Google LLC (Estados Unidos)
• Amazon Web Services, Inc. (Estados Unidos)
• General Electric (Estados Unidos)
• Schneider Electric (Francia)
• Hitachi, Ltd. (Japón)
• PTC (Estados Unidos)
• RapidMiner, Inc. (Estados Unidos)
• Operational Excellence (OPEX) Group Ltd, (Reino Unido)
• Dingo (Australia)
• Factory5 (Rusia)

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