Rapport d’analyse de la taille, de la part et des tendances du marché mondial de la maintenance prédictive – Aperçu et prévisions du secteur jusqu’en 2031

Analyse du marché de la maintenance prédictive

L'utilisation croissante de nouvelles technologies émergentes pour obtenir des informations précieuses sur la prise de décision a contribué à la croissance du secteur. Divers utilisateurs finaux verticaux ont de plus en plus besoin de réduire les coûts et les temps d'arrêt, ce qui a stimulé la croissance du marché.

Taille du marché de la maintenance prédictive

La taille du marché mondial de la maintenance prédictive a été évaluée à 6,72 milliards USD en 2023 et devrait atteindre 63,09 milliards USD d'ici 2031, avec un TCAC de 32,30 % au cours de la période de prévision de 2024 à 2031.

Portée du rapport et segmentation du marché       

Définition du marché de la maintenance prédictive

Predictive maintenance software system is employed to watch the performance and condition of any instrumentation or machine whereas operational them. The software system observes the instrumentation victimisation advanced techniques that permits the upkeep of the machinery to be regular before any failure happens. prognosticative maintenance software system has found its application in varied fields like finding three-phase power imbalances from harmonic distortion, distinctive motor electrical phenomenon spikes, heating from dangerous bearings.

Predictive Maintenance Market Dynamics

This section deals with understanding the market drivers, advantages, opportunities, restraints and challenges. All of this is discussed in detail as below:

Drivers

• Increasing use of emerging technologies to gain valuable insights

The continuous developments in big data, machine-to- machine (M2M) communication, and artificial intelligence have created new possibilities for the disquisition of information deduced from artificial means. IoT bias induce a huge quantum of data from various sources, similar as detectors, cameras, and other connected bias. The data, still, doesn't give any value by itself unless anybody converts it into practicable, contextual information. Big data and data visualization ways enable druggies to gain new perceptivity through batch processing and offline analysis. Real- time data analysis and decision- timber are frequently done manually; but to make it scalable, it's preferred to be done automatically. The main part of AI technology is to probe huge volumes of data produced by various factors of the IoT ecosystem and transfigure the data into meaningful perceptivity. Enterprises are integrating AI into their predefined logical models to automate the data interpretation process and gain real- time perceptivity from the data generated from these IoT bias. AI provides enterprises with fabrics and tools to dissect real- time data and decide multiple use cases for IoT.

• Increased number of industries globally to induce greater demand and supply in emerging nations  

Growing number of small and medium scale enterprises all around the globe is one of the major factors fostering the growth of the market. In other words, increased number of banking, financial services, and insurance (BFSI), government and public sector, healthcare and life sciences, manufacturing, retail and e-commerce, telecommunication, and IT industries, is directly influencing the growth rate of the market.

Opportunities

• Real-time condition monitoring to assist in taking prompt actions

Advanced asset operation is decreasingly demanded across nearly every perpendicular. Result providers equipped with AI and ML can collect and turn the vast quantum of client- related data into meaningful perceptivity, as IoT generates a huge quantum of data from connected bias. AI can also be integrated with the IoT bias to optimize various aspects of service delivery, similar as prophetic conservation and quality assessment, without the need for any mortal intervention. AI- grounded IoT results are formerly being espoused in various diligence, and this would only grow as the technology matures. The nonstop developments in big data, M2M communication, enable condition monitoring in real- time. The real- time inputs from detectors, selectors, and other control parameters would not only prognosticate embryonic asset failures but also help companies cover in real- time and take prompt conduct.

Restrictions/Challenges

• Lack of skilled workforce

Trained workers are needed to handle the rearmost software systems to emplace AI- grounded IoT technologies and skillsets. Hence, being workers are needed to be trained on how to operate new and upgraded systems. Also, diligence are dynamic toward espousing new technologies; still, they're facing a deficit of largely professed pool and complete workers. As utmost of the global merchandisers are organizing prophetic conservation systems, the demand for a largely professed pool is adding. Companies need to acquire moxie in areas, similar as cybersecurity, networking, and operations. Also, they seek to use IoT data for prognosticating issues, precluding failures, optimizing operations, developing new products, furnishing advanced analytics faculty, which includes AI and ML. These technologies would play a critical part in the overall reduction of functional costs. Also, with enterprises integrating AI in IoT, there would be a growing need for functional intelligence- acquainted data critic brigades to handle huge quantities of data generated from IoT bias.

• Frequent maintenance and upgradation requirement to keep the systems updated

Enterprises are espousing AI- grounded IoT results for prophetic conservation and enhanced client experience. The merchandisers in the request must develop prophetic conservation systems considering two important factors, videlicet conservation and updates. An AI- grounded IoT system needs to be streamlined and maintained as per the changing business conditions to apply technological upgrades. The software also needs to be upgraded, as new factors are added. The new system must be integrated with the being one, as well as the fresh one. With an increase in the number of systems, the conservation cost also increases. Maintaining and upgrading AI- grounded IoT systems is going to be a grueling task for companies that offer results without any interruption.

Ce  rapport sur le marché de la maintenance prédictive fournit des détails sur les nouveaux développements récents, les réglementations commerciales, l'analyse des importations et des exportations, l'analyse de la production, l'optimisation de la chaîne de valeur, la part de marché, l'impact des acteurs du marché national et local, les opportunités d'analyse en termes de poches de revenus émergentes, les changements dans les réglementations du marché, l'analyse stratégique de la croissance du marché, la taille du marché, la croissance du marché des catégories, les niches d'application et la domination, les approbations de produits, les lancements de produits, les expansions géographiques, les innovations technologiques sur le marché. Pour obtenir plus d'informations sur le  marché de la maintenance prédictive, contactez Data Bridge Market Research pour un briefing d'analyste, notre équipe vous aidera à prendre une décision de marché éclairée pour atteindre la croissance du marché.

Impact du COVID-19 sur le marché de la maintenance prédictive

La COVID-19 a radicalement changé la dynamique des opérations commerciales. Bien que l’épidémie de COVID-19 ait mis en lumière les failles des modèles commerciaux dans tous les secteurs, elle a offert plusieurs opportunités pour numériser et étendre leurs activités dans toutes les régions, car l’abandon et l’intégration de technologies telles que l’IA, l’analyse, l’IoT et la blockchain ont augmenté pendant la période de confinement. Les secteurs de la vente au détail et de la fabrication ont connu une baisse significative de leurs performances commerciales au cours des deux premiers mois de 2020. Néanmoins, avec l’absence de vaccins et le contrôle considérable obtenu sur l’épidémie, ces secteurs devraient connaître une augmentation des investissements tout au long de la période de confinement, à mesure que les résultats de la conservation prophétique augmentent dans différentes fonctions commerciales.

Portée du marché de la maintenance prédictive

Le marché de la maintenance prédictive est segmenté en fonction du composant, du mode de déploiement, de la taille de l'organisation, du secteur vertical et des parties prenantes. La croissance parmi ces segments vous aidera à analyser les segments de faible croissance dans les industries et à fournir aux utilisateurs un aperçu précieux du marché et des informations sur le marché pour les aider à prendre des décisions stratégiques pour identifier les principales applications du marché.

Composant

• Solutions
  • Intégré
  • Autonome

• Service
  • Services gérés
  • Services professionnels
    • Intégration de systèmes
    • Assistance et maintenance
    • Consultant

Intégration de systèmes

• Assistance et maintenance
• Consultant

 Mode de déploiement

• Sur site
• Nuage
  • Cloud public
  • Cloud privé
  • Cloud hybride

 Taille de l'organisation

• Grandes entreprises
• Petites et moyennes entreprises (PME)

 Verticale

• Gouvernement et défense
• Fabrication
• Énergie et services publics
• Transport et logistique
• Santé et sciences de la vie

Partie prenante

• MRO
• Fabricant d'équipement d'origine (FEO) et d'ODM (ODM)
• Intégrateurs de technologie

Analyse régionale du marché de la maintenance prédictive

Le  marché de la maintenance prédictive est analysé et des informations sur la taille et les tendances du marché sont fournies par pays, composant, mode de déploiement, taille de l'organisation, vertical, partie prenante comme référencé ci-dessus.

Les pays couverts dans le  rapport sur le marché de la maintenance prédictive sont les États-Unis, le Canada et le Mexique en Amérique du Nord, l'Allemagne, la France, le Royaume-Uni, les Pays-Bas, la Suisse, la Belgique, la Russie, l'Italie, l'Espagne, la Turquie, le reste de l'Europe en Europe, la Chine, le Japon, l'Inde, la Corée du Sud, Singapour, la Malaisie, l'Australie, la Thaïlande, l'Indonésie, les Philippines, le reste de l'Asie-Pacifique (APAC) en Asie-Pacifique (APAC), l'Arabie saoudite, les Émirats arabes unis, l'Afrique du Sud, l'Égypte, Israël, le reste du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA) en tant que partie du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA), le Brésil, l'Argentine et le reste de l'Amérique du Sud en tant que partie de l'Amérique du Sud.

L'Amérique du Nord devrait détenir la plus grande part de marché sur le marché de la maintenance pronostique. Les principaux facteurs qui confirment l'expansion du marché de la maintenance pronostique en Amérique du Nord incluent les avancées technologiques croissantes dans la région. La gamme croissante d'acteurs de la maintenance pronostique dans toutes les régions devrait stimuler davantage la croissance du marché. Cependant, l'Asie-Pacifique affichera une augmentation constante de l'adoption de la maintenance prédictive en raison des économies émergentes, des progrès technologiques et de la nécessité d'adopter les dernières innovations technologiques pour atteindre un rendement optimal grâce à une maintenance adéquate des actifs.

La section pays du rapport fournit également des facteurs d'impact sur les marchés individuels et des changements dans la réglementation du marché qui ont un impact sur les tendances actuelles et futures du marché. Des points de données tels que l'analyse de la chaîne de valeur en aval et en amont, les tendances techniques et l'analyse des cinq forces du porteur, les études de cas sont quelques-uns des indicateurs utilisés pour prévoir le scénario de marché pour les différents pays. En outre, la présence et la disponibilité des marques mondiales et les défis auxquels elles sont confrontées en raison de la concurrence importante ou rare des marques locales et nationales, l'impact des tarifs nationaux et les routes commerciales sont pris en compte tout en fournissant une analyse prévisionnelle des données nationales.   

Part de marché de la maintenance prédictive

Le  paysage concurrentiel du marché de la maintenance prédictive fournit des détails par concurrent. Les détails inclus sont la présentation de l'entreprise, les finances de l'entreprise, les revenus générés, le potentiel du marché, les investissements dans la recherche et le développement, les nouvelles initiatives du marché, la présence mondiale, les sites et installations de production, les capacités de production, les forces et les faiblesses de l'entreprise, le lancement du produit, la largeur et l'étendue du produit, la domination des applications. Les points de données ci-dessus fournis ne concernent que l'orientation des entreprises liée au  marché de la maintenance prédictive.

Les leaders du marché de la maintenance prédictive opérant sur le marché sont :

• Microsoft (États-Unis)
• IBM (États-Unis)
• SAP (Allemagne)
• SAS Institute Inc. (États-Unis)
• Software AG (Allemagne)
• TIBCO Software 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)
• General Electric (États-Unis)
• Schneider Electric (France)
• Hitachi, Ltd. (Japon)
• PTC (États-Unis)
• RapidMiner, Inc. (États-Unis)
• Groupe Excellence Opérationnelle (OPEX) Ltd, (Royaume-Uni)
• Dingo (Australie)
• Factory5 (Russie)

Dernières évolutions sur le marché de la maintenance prédictive

• En juillet 2021, Schneider Electric a lancé EcoStruxure TriconexTM Safety View, le premier logiciel de contournement et d'alarme certifié en matière de sécurité binaire et de cybersécurité d'Assiduity, qui permet aux conducteurs de voir à la fois l'état de contournement qui a un impact sur la position de réduction des menaces en place, ainsi que les avertissements critiques nécessaires pour exploiter l'usine en toute sécurité lorsque les pièges sont élevés.
• En mai 2021, SAS Institute a lancé sa plate-forme SAS Viya pour soutenir les bases du succès des données et de la logique en incorporant de nouveaux résultats d'opérations de données dans sa plate-forme SASViya native importante

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