Período de pronóstico 
Tamaño del mercado (año base) 
Tamaño del mercado (año previsto)
CAGRMercado global de mantenimiento predictivo, por componentes (solución, servicios), modo de implementación (nube, local), tamaño de la organización (grandes empresas, pequeñas y medianas empresas), vertical (fabricación, energía y servicios públicos, transporte, gobierno, atención médica) , Aeroespacial y Defensa, Otros), Partes interesadas (MRO, OEM/ODM, Integradores de tecnología): tendencias de la industria y pronóstico hasta 2029
Análisis y tamaño del mercado
El mayor uso de tecnologías nuevas y emergentes para obtener información valiosa sobre la toma de decisiones ha contribuido al crecimiento de la industria. Varios usuarios finales verticales necesitan cada vez más reducción de costos y tiempo de inactividad, lo que ha estimulado el crecimiento del mercado.
Data Bridge Market Research analiza que el mantenimiento predictivo Se espera que el valor de mercado, que fue de 3.840 millones de dólares en 2021, alcance el valor de 36.010 millones de dólares en 2029, con una tasa compuesta anual del 32,30% durante el período previsto 2022-2029. El mantenimiento predictivo El informe de mercado también cubre en profundidad el análisis de precios, el análisis de patentes y los avances tecnológicos.
Definición de mercado
El sistema de software de mantenimiento predictivo se emplea para controlar el rendimiento y el estado de cualquier instrumento o máquina mientras está en funcionamiento. El sistema de software observa las técnicas avanzadas de victimización de la instrumentación que permiten que el mantenimiento de la maquinaria sea regular antes de que ocurra cualquier falla. El sistema de software de mantenimiento de pronóstico ha encontrado su aplicación en diversos campos, como encontrar desequilibrios de energía trifásicos debido a distorsión armónica, picos distintivos de fenómenos eléctricos en motores y calentamiento debido a cojinetes peligrosos.
Alcance del informe y segmentación del mercado
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Métrica de informe |
Detalles |
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Período de pronóstico |
2022 a 2029 |
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Año base |
2021 |
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Años históricos |
2020 (Personalizable para 2019 - 2014) |
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Unidades Cuantitativas |
Ingresos en miles de millones de dólares, volúmenes en unidades, precios en dólares |
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Segmentos cubiertos |
Componentes (solución, servicios), modo de implementación (nube, local), tamaño de la organización (grandes empresas, pequeñas y medianas empresas), vertical (fabricación, energía y servicios públicos, transporte, gobierno, atención médica, aeroespacial y defensa, otros ) Partes interesadas (MRO, OEM/ODM, integradores de tecnología) |
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Países cubiertos |
Estados Unidos, Canadá y México en Norteamérica, Alemania, Francia, Reino Unido, Países Bajos, Suiza, Bélgica, Rusia, Italia, España, Turquía, Resto de Europa en Europa, China, Japón, India, Corea del Sur, Singapur, Malasia, Australia, Tailandia, Indonesia, Filipinas, Resto de Asia-Pacífico (APAC) en Asia-Pacífico (APAC), Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos, Sudáfrica, Egipto, Israel, Resto de Medio Oriente y África (MEA) como parte de Medio Oriente y África (MEA), Brasil, Argentina y Resto de Sudamérica como parte de Sudamérica. |
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Actores del mercado cubiertos |
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Oportunidades de mercado |
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Global Mantenimiento predictivo Dinámica del mercado
Esta sección trata de comprender los impulsores, las ventajas, las oportunidades, las restricciones y los desafíos del mercado. Todo esto se analiza en detalle a continuación:
Conductores:
- Aumento del uso de tecnologías emergentes para obtener conocimientos valiosos
Los continuos avances en big data, comunicación máquina a máquina (M2M) e inteligencia artificial han creado nuevas posibilidades para la disquisición de información deducida de medios artificiales. El sesgo de IoT induce una enorme cantidad de datos de diversas fuentes, como detectores, cámaras y otros sesgos conectados. Los datos, aún así, no dan ningún valor por sí mismos a menos que alguien los convierta en información contextual viable. Las formas de visualización de datos y big data permiten a los drogadictos obtener una nueva percepción a través del procesamiento por lotes y el análisis fuera de línea. El análisis de datos y la toma de decisiones en tiempo real se realizan frecuentemente de forma manual; pero para que sea escalable, es preferible que se haga automáticamente. La parte principal de la tecnología de IA es sondear enormes volúmenes de datos producidos por diversos factores del ecosistema de IoT y transfigurar los datos en perceptividad significativa. Las empresas están integrando la IA en sus modelos lógicos predefinidos para automatizar el proceso de interpretación de datos y obtener percepción en tiempo real de los datos generados a partir de estos sesgos de IoT. La IA proporciona a las empresas estructuras y herramientas para analizar datos en tiempo real y decidir múltiples casos de uso para IoT.
- Mayor número de industrias a nivel mundial para inducir una mayor demanda y oferta en las naciones emergentes
El creciente número de pequeñas y medianas empresas en todo el mundo es uno de los principales factores que fomentan el crecimiento del mercado. En otras palabras, un mayor número de industrias de banca, servicios financieros y seguros (BFSI), gobierno y sector público, atención médica y ciencias de la vida, manufactura, venta minorista y comercio electrónico, telecomunicaciones y TI, está influyendo directamente en la tasa de crecimiento del mercado.
Oportunidades:
- Monitoreo de condiciones en tiempo real para ayudar a tomar acciones inmediatas
La operación avanzada de activos es cada vez más demandada en casi todas las perpendiculares. Los proveedores de resultados equipados con IA y ML pueden recopilar y convertir la gran cantidad de datos relacionados con el cliente en perceptividad significativa, a medida que IoT genera una enorme cantidad de datos a partir de sesgos conectados. La IA también se puede integrar con el sesgo de IoT para optimizar varios aspectos de la prestación de servicios, similares a la conservación profética y la evaluación de la calidad, sin la necesidad de ninguna intervención mortal. Los resultados de IoT basados en IA ya se han adoptado en diversas iniciativas, y esto solo crecerá a medida que la tecnología madure. Los continuos avances en big data y la comunicación M2M permiten la monitorización del estado en tiempo real. Las entradas en tiempo real de detectores, selectores y otros parámetros de control no solo pronosticarían fallas embrionarias de activos sino que también ayudarían a las empresas a cubrir en tiempo real y tomar medidas inmediatas.
Restricciones/desafíos:
- Falta de mano de obra calificada
Se necesitan trabajadores capacitados para manejar los últimos sistemas de software para implementar tecnologías y conjuntos de habilidades de IoT basados en IA. Por lo tanto, es necesario que los trabajadores reciban capacitación sobre cómo operar sistemas nuevos y mejorados. Además, la diligencia es dinámica hacia la adopción de nuevas tecnologías; Aún así, se enfrentan a un déficit de trabajadores completos y de plantilla en gran medida profesional. A medida que la mayoría de los comerciantes globales están organizando sistemas de conservación proféticos, aumenta la demanda de un fondo ampliamente declarado. Las empresas necesitan adquirir entusiasmo en áreas similares a la seguridad cibernética, redes y operaciones. Además, buscan utilizar datos de IoT para pronosticar problemas, prevenir fallas, optimizar operaciones, desarrollar nuevos productos y proporcionar facultades de análisis avanzado, que incluyen IA y ML. Estas tecnologías desempeñarían un papel fundamental en la reducción general de los costos funcionales. Además, con las empresas integrando la IA en la IoT, habría una necesidad creciente de brigadas críticas de datos familiarizadas con la inteligencia funcional para manejar enormes cantidades de datos generados a partir del sesgo de la IoT.
- Requisito frecuente de mantenimiento y actualización para mantener los sistemas actualizados.
Las empresas están adoptando resultados de IoT basados en IA para una conservación profética y una mejor experiencia del cliente. Los comercializadores en la solicitud deben desarrollar sistemas de conservación proféticos considerando dos factores importantes, la conservación y actualización del videlicet. Un sistema de IoT basado en IA debe optimizarse y mantenerse de acuerdo con las condiciones comerciales cambiantes para aplicar actualizaciones tecnológicas. El software también debe actualizarse a medida que se añaden nuevos factores. El nuevo sistema debe integrarse con el existente, así como con el nuevo. Con un aumento en el número de sistemas, el costo de conservación también aumenta. Mantener y actualizar los sistemas de IoT basados en IA será una tarea agotadora para las empresas que ofrecen resultados sin interrupción.
Este mantenimiento predictivo El informe de mercado proporciona detalles de nuevos desarrollos recientes, regulaciones comerciales, análisis de importación y exportación, análisis de producción, optimización de la cadena de valor, participación de mercado, impacto de los actores del mercado nacional y localizado, analiza oportunidades en términos de bolsillos de ingresos emergentes, cambios en las regulaciones del mercado, estrategias. análisis de crecimiento del mercado, tamaño del mercado, crecimientos del mercado de categorías, nichos de aplicación y dominio, aprobaciones de productos, lanzamientos de productos, expansiones geográficas, innovaciones tecnológicas en el mercado. Para obtener más información sobre el mantenimiento predictivo póngase en contacto con el mercado Data Bridge Market Research para obtener un resumen del analista, nuestro equipo lo ayudará a tomar una decisión de mercado informada para lograr el crecimiento del mercado.
Impacto de COVID-19 en Mantenimiento predictivo Mercado
COVID – 19 ha cambiado enciclopédicamente la dinámica de las operaciones comerciales. Aunque el brote de COVID-19 ha arrojado luz sobre los pecados en los modelos de negocio en todos los sectores verticales, ha ofrecido varias oportunidades para digitalizar y expandir sus negocios en todas las regiones a medida que ha aumentado la renuncia y la integración de tecnologías similares como IA, análisis, IoT y blockchain. el período de bloqueo. Los sectores minorista y manufacturero enfrentaron una caída significativa en el desempeño comercial durante la primera y segunda excavación de 2020. Aun así, con la escasez de vacunas y el control considerable logrado sobre la epidemia, se anticipa que estos sectores serán testigos de un aumento de las inversiones durante el período de reparto como profético. Los resultados de conservación aumentan en elevación en diferentes funciones comerciales.
Desarrollos recientes
- En julio de 2021, Schneider Electric lanzó EcoStruxure ™ TriconexTM Safety View, el primer software de operación de alarma y derivación certificado en seguridad binaria y ciberseguridad de assiduity que permite a los conductores ver tanto el estado de derivación que afecta la posición de reducción de amenazas en el lugar, como como las advertencias críticas necesarias para operar la fábrica de manera segura cuando los obstáculos son altos.
- En mayo de 2021, SAS Institute lanzó su plataforma SAS Viya para respaldar la base para el éxito lógico y de datos mediante la incorporación de nuevos resultados de operaciones de datos en su importante plataforma SASViya nativa de Pall.
Global Mantenimiento predictivo Alcance del mercado
El mercado de mantenimiento predictivo está segmentado según el componente, el modo de implementación, el tamaño de la organización, la vertical y las partes interesadas. El crecimiento entre estos segmentos lo ayudará a analizar los segmentos de escaso crecimiento en las industrias y brindará a los usuarios una valiosa descripción general del mercado e información sobre el mercado para ayudarlos a tomar decisiones estratégicas para identificar las aplicaciones principales del mercado.
Componente:
- Soluciones
- Integrado
- Ser único
- Servicio
- Servicios gestionados
- Servicios profesionales
- Integración de sistema
- Soporte y Mantenimiento
- Consultante
Integración de sistema
- Soporte y Mantenimiento
- Consultante
Modo de implementación
- En las instalaciones
- Nube
- Nube pública
- Nube privada
- Nube híbrida
Tamaño de la organización
- Grandes Empresas
- Pequeñas y Medianas Empresas (PYMES)
Vertical
- Gobierno y Defensa
- Fabricación
- Energía y servicios Públicos
- Transporte y Logística
- Salud y ciencias biológicas
Interesado
- MRO
- OEM/ODM
- Integradores de tecnología
Mantenimiento predictivo Análisis/perspectivas regionales del mercado
El mantenimiento predictivo Se analiza el mercado y se proporcionan conocimientos y tendencias sobre el tamaño del mercado por país, componente, modo de implementación, tamaño de la organización, vertical y parte interesada, como se mencionó anteriormente.
Los países cubiertos por el mantenimiento predictivo El informe de mercado son EE. UU., Canadá y México en América del Norte, Alemania, Francia, Reino Unido, Países Bajos, Suiza, Bélgica, Rusia, Italia, España, Turquía, Resto de Europa en Europa, China, Japón, India, Corea del Sur, Singapur, Malasia. , Australia, Tailandia, Indonesia, Filipinas, Resto de Asia-Pacífico (APAC) en Asia-Pacífico (APAC), Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos, Sudáfrica, Egipto, Israel, Resto de Medio Oriente y África (MEA) como parte de Medio Oriente y África (MEA), Brasil, Argentina y Resto de Sudamérica como parte de Sudamérica.
Se prevé que América del Norte posea la cuota de mercado más importante dentro del mercado de mantenimiento de pronóstico. Los factores clave que afirman la expansión del mercado de mantenimiento de pronóstico en América del Norte abarcan los crecientes avances tecnológicos dentro de la región. Se prevé que la creciente gama de actores de mantenimiento de pronóstico en todas las regiones impulse más el crecimiento del mercado. Sin embargo, Asia Pacífico mostrará un aumento constante en la adopción del mantenimiento predictivo debido a las economías emergentes, el avance tecnológico y la necesidad de adoptar las últimas innovaciones tecnológicas para lograr una producción óptima mediante el mantenimiento adecuado de los activos.
La sección de países del informe también proporciona factores que impactan el mercado individual y cambios en la regulación del mercado que impactan las tendencias actuales y futuras del mercado. 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 y los estudios de casos son algunos de los indicadores utilizados para pronosticar el escenario del mercado para países individuales. Además, se consideran la presencia y disponibilidad de marcas globales y los desafíos que enfrentan debido a la competencia grande o escasa de marcas locales y nacionales, el impacto de los aranceles internos y las rutas comerciales, al tiempo que se proporciona un análisis de pronóstico de los datos del país.
Panorama competitivo y Mantenimiento predictivo Análisis de cuota de mercado
El mantenimiento predictivo El panorama competitivo del mercado proporciona detalles por competidor. Los detalles incluidos son descripción general de la empresa, finanzas de la empresa, ingresos generados, potencial de mercado, inversión en investigación y desarrollo, nuevas iniciativas de mercado, presencia global, sitios e instalaciones de producción, capacidades de producción, fortalezas y debilidades de la empresa, lanzamiento de producto, ancho y amplitud del producto, aplicación. dominio. Los puntos de datos anteriores proporcionados solo están relacionados con el enfoque de las empresas relacionado con el mantenimiento predictivo. mercado.
Algunos de los principales actores que operan en el mantenimiento predictivo. mercado son:
- Microsoft (EE. UU.)
- IBM (EE. UU.)
- SAP (Alemania)
- SAS Institute Inc. (EE. UU.)
- Software AG (Alemania)
- TIBCO Software Inc. (EE. UU.)
- Hewlett Packard Enterprise Development LP (EE. UU.)
- Altair Engineering Inc. (EE. UU.)
- Splunk Inc. (EE. UU.)
- Oráculo (Estados Unidos)
- Google (Estados Unidos)
- Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.)
- General Electric (EE. UU.)
- Schneider Electric (Francia)
- Hitachi, Ltd. (Japón)
- PTC (EE. UU.)
- RapidMiner, Inc. (EE. UU.)
- Excelencia Operacional (OPEX) Group Ltd, (Reino Unido)
- Dingo (Australia)
- Fábrica5 (Rusia)
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