Un système logiciel de maintenance prédictive est utilisé pour surveiller et analyser les performances et l’état des machines et des équipements pendant leur fonctionnement. Grâce à l'emploi de techniques avancées, ce système logiciel permet d'effectuer la maintenance des machines de manière proactive, en évitant les pannes avant qu'elles ne surviennent. Le système logiciel de maintenance prédictive a diverses applications, notamment la détection des variations de rendement du moteur, l'identification des déséquilibres de puissance triphasés causés par une distorsion harmonique et la détection de la chaleur excessive générée par des roulements défectueux.
Selon Data Bridge Market Research, Marché de la maintenance prédictive représentait 3 923,85 millions de dollars en 2022 et devrait atteindre 60 608,62 millions de dollars d’ici 2030. Le marché devrait croître avec un TCAC de 40,80 % au cours de la période de prévision de 2023 à 2030.
« Demande croissante pour réduire les pannes d'équipement, les coûts de maintenance et les temps d'arrêt »
La croissance du marché de la maintenance prédictive est motivée par le besoin croissant de minimiser les pannes d’équipement, les dépenses de maintenance et les temps d’arrêt. Le temps d'arrêt de l'équipement fait référence à la période pendant laquelle un équipement spécifique n'est pas opérationnel en raison de pannes imprévues d'équipement. De tels temps d'arrêt imprévus et des pannes fréquentes d'équipements de grosses machines entravent les opérations commerciales, entraînant des arrêts temporaires de production, des pénalités financières, une perte de temps pour le personnel et d'autres effets néfastes. Par conséquent, la demande croissante de réduction des pannes d’équipement, des coûts de maintenance et des temps d’arrêt devrait stimuler l’adoption de solutions de maintenance prédictive au cours de la période de prévision.
Qu'est-ce qui freine la croissance de le maintenance prédictive marché?
« Exigence élevée de maintenance et de mise à niveau régulières pour maintenir les systèmes à jour »
Les systèmes de maintenance prédictive ont un besoin important de maintenance et de mises à niveau régulières. En raison de la nature dynamique des processus industriels et de l’évolution des technologies, ces systèmes nécessitent une attention continue pour garantir des performances optimales. Des activités de maintenance régulières, telles que l'étalonnage des capteurs, la validation des données et les mises à jour logicielles, sont nécessaires pour maintenir la précision et la fiabilité. De plus, des mises à niveau périodiques du système sont essentielles pour intégrer de nouveaux algorithmes, améliorer les capacités d'analyse des données et rester au courant des tendances émergentes en matière de pratiques de maintenance prédictive.
Segmentation: Marché de la maintenance prédictive en Amérique du Nord
Le marché de la maintenance prédictive est segmenté en fonction des composants, du mode de déploiement, de l’intégration du système, de la taille de l’organisation, de la verticale et des parties prenantes.
- Sur la base des composants, le marché de la maintenance prédictive est segmenté en solutions intégrées, autonomes, service, intégration de systèmes, support et maintenance, conseil.
- Sur la base du mode de déploiement, le marché de la maintenance prédictive est segmenté en cloud sur site.
- Sur la base de l’intégration des systèmes, le marché de la maintenance prédictive est segmenté en support et maintenance, conseil.
- En fonction de la taille de l’organisation, le marché de la maintenance prédictive est segmenté en grandes entreprises et petites et moyennes entreprises (PME).
- Sur la base de la verticale, le marché de la maintenance prédictive est segmenté en gouvernement et défense, fabrication, énergie et services publics, transport et logistique, soins de santé et sciences de la vie.
- Sur la base des parties prenantes, le marché de la maintenance prédictive est segmenté en intégrateurs technologiques MRO, OEM/ODM.
Aperçu régional : les États-Unis dominent le marché de la maintenance prédictive
Les États-Unis dominent le marché de la maintenance prédictive en raison d'investissements croissants dans les technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique, l'IoT et l'intelligence artificielle, qui améliorent les segments de solutions et de services de cette région. En outre, l'adoption croissante de la maintenance prédictive par les secteurs bancaire, informatique et des télécommunications va encore accroître le marché de cette région.
Pour en savoir plus sur la visite d'étude, https://www.databridgemarketresearch.com/fr/reports/north-america-predictive-maintenance-market
DEVELOPPEMENTS récents
- En 2022, Siemens, une entreprise technologique basée en Allemagne et axée sur les transports, les soins de santé, l'industrie et les infrastructures, a acquis Senseye pour un montant non divulgué. Avec cette acquisition, Senseye devient une filiale de Siemens et devrait renforcer sa position dans le portefeuille de services numériques.
Les principaux acteurs clés opérant dans le Maintenance prédictive Le marché comprend :
- Microsoft (États-Unis)
- IBM (États-Unis)
- SAP (Allemagne)
- SAS Institute Inc. (États-Unis)
- Software AG (Allemagne)
- Cloud Software Group, Inc. (États-Unis)
- Hewlett Packard Enterprise Development LP (États-Unis)
- Altair Engineering Inc. (États-Unis)
- Splunk Inc. (États-Unis)
- Oracle (États-Unis)
- Google (États-Unis)
- Amazon Web Services, Inc. (États-Unis)
- Général Électrique (États-Unis)
- Schneider Électrique (France)
- Hitachi, Ltd. (Japon)
- PTC (États-Unis)
- RapidMiner (États-Unis)
- Operational Excellence (OPEX) Group Ltd, (Royaume-Uni)
- DINGO Software Pty. Ltd. (Australie)
- CHIRON Swiss SA (Russie)
Vous trouverez ci-dessus les principaux acteurs couverts dans le rapport, pour en savoir plus et sur la liste exhaustive des contacts des entreprises du marché de la maintenance prédictive, https://www.databridgemarketresearch.com/fr/contact
Méthodologie de la recherche : marché de la maintenance prédictive en Amérique du Nord
La collecte de données et l'analyse de l'année de référence sont effectuées à l'aide de modules de collecte de données avec des échantillons de grande taille. Les données de marché sont analysées et estimées à l’aide de modèles statistiques et cohérents de marché. En outre, l’analyse des parts de marché et l’analyse des tendances clés sont les principaux facteurs de succès du rapport sur le marché. La méthodologie de recherche clé utilisée par l'équipe de recherche DBMR est la triangulation des données qui implique l'exploration de données, l'analyse de l'impact des variables de données sur le marché et la validation primaire (expert du secteur). En dehors de cela, les modèles de données incluent une grille de positionnement des fournisseurs, une analyse de la chronologie du marché, un aperçu et un guide du marché, une grille de positionnement de l'entreprise, une analyse de la part de marché de l'entreprise, des normes de mesure, une analyse de l'Amérique du Nord par rapport à la région et à la part des fournisseurs. Veuillez demander un appel à un analyste en cas de demande plus approfondie.
