Période de prévision 
Taille du marché (année de référence) 
Taille du marché (année de prévision)
TCACMarché mondial de la maintenance prédictive, par composants (solution, services), mode de déploiement (cloud, sur site), taille de l'organisation (grandes entreprises, petites et moyennes entreprises), vertical (fabrication, énergie et services publics, transports, gouvernement, soins de santé , Aérospatiale et défense, Autres), parties prenantes (MRO, OEM/ODM, intégrateurs technologiques) – Tendances et prévisions de l’industrie jusqu’en 2029
Analyse et taille du marché
L'utilisation accrue de technologies nouvelles et émergentes pour obtenir des informations précieuses sur la prise de décision a contribué à la croissance de l'industrie. Divers utilisateurs finaux verticaux ont de plus en plus besoin de réduction des coûts et de temps d’arrêt, ce qui a stimulé la croissance du marché.
Data Bridge Market Research analyse que la maintenance prédictive la valeur marchande, qui était de 3,84 milliards USD en 2021, devrait atteindre la valeur de 36,01 milliards USD d'ici 2029, avec un TCAC de 32,30% au cours de la période de prévision 2022-2029. La maintenance prédictive Le rapport sur le marché couvre également l’analyse des prix, l’analyse des brevets et les avancées technologiques en profondeur.
Définition du marché
Un système logiciel de maintenance prédictive est utilisé pour surveiller les performances et l’état de tout instrument ou machine pendant son fonctionnement. Le système logiciel observe les techniques avancées de victimisation de l'instrumentation qui permettent d'entretenir régulièrement les machines avant qu'une panne ne se produise. Le système logiciel de maintenance pronostique a trouvé son application dans des domaines variés tels que la recherche de déséquilibres de puissance triphasés dus à une distorsion harmonique, aux pics de phénomènes électriques distinctifs du moteur, à l'échauffement dû à des roulements dangereux.
Portée du rapport et segmentation du marché
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Mesure du rapport |
Détails |
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Période de prévision |
2022 à 2029 |
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Année de référence |
2021 |
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Années historiques |
2020 (personnalisable de 2019 à 2014) |
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Unités quantitatives |
Chiffre d'affaires en milliards USD, volumes en unités, prix en USD |
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Segments couverts |
Composants (solution, services), mode de déploiement (cloud, sur site), taille de l'organisation (grandes entreprises, petites et moyennes entreprises), vertical (industrie manufacturière, énergie et services publics, transports, gouvernement, soins de santé, aérospatiale et défense, autres ) Parties prenantes (MRO, OEM/ODM, intégrateurs technologiques) |
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Pays couverts |
États-Unis, Canada et Mexique en Amérique du Nord, Allemagne, France, Royaume-Uni, Pays-Bas, Suisse, Belgique, Russie, Italie, Espagne, Turquie, Reste de l'Europe en Europe, Chine, Japon, Inde, Corée du Sud, Singapour, Malaisie, Australie, Thaïlande, Indonésie, Philippines, Reste de l'Asie-Pacifique (APAC) dans la région Asie-Pacifique (APAC), Arabie saoudite, Émirats arabes unis, Afrique du Sud, Égypte, Israël, Reste du Moyen-Orient et Afrique (MEA) dans le cadre du Moyen-Orient. et l'Afrique (MEA), le Brésil, l'Argentine et le reste de l'Amérique du Sud dans le cadre de l'Amérique du Sud. |
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Acteurs du marché couverts |
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Opportunités de marché |
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Mondial Maintenance prédictive Dynamique du marché
Cette section traite de la compréhension des moteurs du marché, des avantages, des opportunités, des contraintes et des défis. Tout cela est discuté en détail ci-dessous :
Conducteurs:
- Utilisation croissante des technologies émergentes pour obtenir des informations précieuses
Les développements continus du Big Data, de la communication machine à machine (M2M) et de l’intelligence artificielle ont créé de nouvelles possibilités pour l’analyse des informations déduites de moyens artificiels. Les biais IoT induisent un énorme quantum de données provenant de diverses sources, telles que les détecteurs, les caméras et autres biais connectés. Les données, néanmoins, n'ont aucune valeur en elles-mêmes, à moins que quelqu'un ne les convertisse en informations contextuelles pratiques. Les méthodes de Big Data et de visualisation des données permettent aux drogués d'acquérir une nouvelle perception grâce au traitement par lots et à l'analyse hors ligne. L'analyse des données en temps réel et la prise de décision sont souvent effectuées manuellement ; mais pour le rendre évolutif, il est préférable que cela se fasse automatiquement. L’essentiel de la technologie de l’IA consiste à sonder d’énormes volumes de données produites par divers facteurs de l’écosystème IoT et à transformer les données en une perceptivité significative. Les entreprises intègrent l'IA dans leurs modèles logiques prédéfinis pour automatiser le processus d'interprétation des données et acquérir une perception en temps réel des données générées à partir de ces biais IoT. L'IA fournit aux entreprises des structures et des outils pour analyser les données en temps réel et décider de plusieurs cas d'utilisation de l'IoT.
- Augmentation du nombre d'industries à l'échelle mondiale pour induire une demande et une offre plus importantes dans les pays émergents
Le nombre croissant de petites et moyennes entreprises partout dans le monde est l’un des principaux facteurs favorisant la croissance du marché. En d’autres termes, un nombre croissant d’industries de la banque, des services financiers et des assurances (BFSI), du gouvernement et du secteur public, de la santé et des sciences de la vie, de la fabrication, de la vente au détail et du commerce électronique, des télécommunications et de l’informatique, influence directement le taux de croissance du marché.
Opportunités:
- Surveillance de l'état en temps réel pour aider à prendre des mesures rapides
L’exploitation avancée des actifs est de moins en moins demandée sur presque toutes les perpendiculaires. Les fournisseurs de résultats équipés d’IA et de ML peuvent collecter et transformer le vaste quantum de données liées aux clients en perceptivité significative, car l’IoT génère un énorme quantum de données à partir de biais connectés. L’IA peut également être intégrée au biais de l’IoT pour optimiser divers aspects de la prestation de services, tels que la conservation prophétique et l’évaluation de la qualité, sans nécessiter aucune intervention mortelle. Les résultats de l’IoT basés sur l’IA sont autrefois adoptés avec diverses diligences, et cela ne fera que croître à mesure que la technologie mûrira. Les développements continus du Big Data et de la communication M2M permettent une surveillance conditionnelle en temps réel. Les entrées en temps réel des détecteurs, des sélecteurs et d’autres paramètres de contrôle permettraient non seulement de pronostiquer les défaillances embryonnaires des actifs, mais aideraient également les entreprises à les couvrir en temps réel et à agir rapidement.
Restrictions/défis :
- Manque de main d’œuvre qualifiée
Des travailleurs formés sont nécessaires pour gérer les systèmes logiciels les plus reculés afin de mettre en œuvre des technologies et des compétences IoT basées sur l'IA. Par conséquent, les travailleurs doivent être formés à l’utilisation de systèmes nouveaux et améliorés. En outre, la diligence est dynamique vers l’adoption des nouvelles technologies ; Pourtant, ils sont confrontés à un déficit de travailleurs en grande partie qualifiés de pool et complets. Alors que la plupart des marchands mondiaux organisent des systèmes de conservation prophétiques, la demande pour un pool largement déclaré augmente. Les entreprises doivent acquérir du dynamisme dans des domaines similaires à la cyber-sécurité, la mise en réseau et les opérations. En outre, ils cherchent à utiliser les données IoT pour pronostiquer les problèmes, éviter les pannes, optimiser les opérations, développer de nouveaux produits et fournir une faculté d'analyse avancée, qui comprend l'IA et le ML. Ces technologies joueraient un rôle essentiel dans la réduction globale des coûts fonctionnels. En outre, à mesure que les entreprises intègrent l’IA dans l’IoT, il y aurait un besoin croissant de brigades critiques de données fonctionnelles et familiarisées avec l’intelligence pour gérer d’énormes quantités de données générées par l’IoT.
- Exigence de maintenance et de mise à niveau fréquente pour maintenir les systèmes à jour
Les entreprises adoptent les résultats de l’IoT basés sur l’IA pour une conservation prophétique et une expérience client améliorée. Les marchandiseurs concernés par la demande doivent développer des systèmes de conservation prophétiques en tenant compte de deux facteurs importants, la conservation vidéo et les mises à jour. Un système IoT basé sur l’IA doit être rationalisé et maintenu en fonction de l’évolution des conditions commerciales afin d’appliquer les mises à niveau technologiques. Le logiciel doit également être mis à niveau, à mesure que de nouveaux facteurs sont ajoutés. Le nouveau système doit être intégré à celui existant, ainsi qu'au nouveau. Avec l'augmentation du nombre de systèmes, le coût de conservation augmente également. Maintenir et mettre à niveau les systèmes IoT basés sur l’IA va être une tâche épuisante pour les entreprises qui offrent des résultats sans aucune interruption.
Cette maintenance prédictive Le rapport sur le marché fournit des détails sur les nouveaux développements récents, les réglementations commerciales, l’analyse de l’import-export, l’analyse de la production, l’optimisation de la chaîne de valeur, la part de marché, l’impact des acteurs du marché nationaux et localisés, analyse les opportunités en termes de poches de revenus émergentes, les changements dans la réglementation du marché, la stratégie. analyse de la croissance du marché, taille du marché, croissances des catégories de marché, niches d’application et domination, approbations de produits, lancements de produits, expansions géographiques, innovations technologiques sur le marché. Pour obtenir plus d'informations sur la maintenance prédictive contactez le marché Data Bridge Market Research pour une note d’analyste, notre équipe vous aidera à prendre une décision de marché éclairée pour atteindre la croissance du marché.
Impact du COVID-19 sur Maintenance prédictive Marché
Le COVID-19 a modifié de manière encyclopédique la dynamique des opérations commerciales. Bien que l’épidémie de COVID-19 ait mis en lumière les péchés des modèles commerciaux dans tous les secteurs verticaux, elle a offert plusieurs opportunités pour numériser et développer leurs activités dans toutes les régions, à mesure que l’abandon et l’intégration de technologies telles que l’IA, l’analyse, l’IoT et la blockchain se sont accrus. la période de confinement. Les secteurs de la vente au détail et de l'industrie manufacturière ont été confrontés à une baisse significative de leurs performances commerciales au cours de la première et de l'autre période de creusement de 2020. Néanmoins, avec la pénurie 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 coulée comme prophétique. les résultats en matière de conservation augmentent en élévation dans différentes fonctions commerciales.
DEVELOPPEMENTS récents
- En juillet 2021, Schneider Electric a lancé EcoStruxure ™ TriconexTM Safety View, le premier logiciel binaire de contournement et de fonctionnement d'alarme certifié par la sécurité et la cybersécurité d'Assiduity qui permet aux conducteurs de voir à la fois l'état du contournement qui a un impact sur la position de réduction des menaces en place, ainsi que comme les avertissements critiques nécessaires pour exploiter l'usine en toute sécurité lorsque les pièges sont nombreux.
- En mai 2021, SAS Institute a lancé sa plateforme SAS Viya pour soutenir les bases des données et du succès logique en incorporant de nouveaux résultats d'exploitation des données dans son importante plateforme SASViya native pall.
Mondial Maintenance prédictive Portée du marché
Le marché de la maintenance prédictive est segmenté en fonction du composant, du mode de déploiement, de la taille de l’organisation, de la verticale et des parties prenantes. La croissance de ces segments vous aidera à analyser les segments de croissance maigres dans les secteurs 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 applications principales du marché.
Composant:
- Solutions
- Intégré
- Autonome
- Service
- Services gérés
- Services professionnels
- Systeme d'intégration
- Assistance et maintenance
- Consultant
Systeme d'intégration
- Assistance et maintenance
- Consultant
Mode de déploiement
- Sur site
- Nuage
- Nuage public
- Nuage privé
- Nuage 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
- OEM/ODM
- Intégrateurs technologiques
Maintenance prédictive Analyse/informations régionales du marché
La maintenance prédictive Le marché est analysé et des informations et tendances sur la taille du marché sont fournies par pays, composant, mode de déploiement, taille de l’organisation, vertical, partie prenante, comme mentionné ci-dessus.
Les pays couverts par la maintenance prédictive le rapport sur le marché est 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 et la Malaisie. , Australie, Thaïlande, Indonésie, Philippines, Reste de l'Asie-Pacifique (APAC) en Asie-Pacifique (APAC), Arabie Saoudite, Émirats arabes unis, Afrique du Sud, Égypte, Israël, Reste du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA) dans le cadre du Moyen-Orient et de l'Afrique (MEA), du Brésil, de l'Argentine et du reste de l'Amérique du Sud dans le cadre de l'Amérique du Sud.
L’Amérique du Nord devrait détenir la part de marché la plus importante sur le marché de la maintenance pronostique. Les facteurs clés favorables à l’expansion du marché de la maintenance pronostique en Amérique du Nord tiennent aux progrès technologiques croissants dans la région. L’éventail croissant d’acteurs de la maintenance pronostique dans les régions devrait stimuler davantage la croissance du marché. Cependant, la région Asie-Pacifique connaîtra 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 obtenir un rendement optimal grâce à une maintenance appropriée des actifs.
La section nationale du rapport fournit également des facteurs individuels ayant un impact sur le marché et des changements dans la réglementation du marché qui ont un impact sur les tendances actuelles et futures du marché. Les 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 chaque pays. En outre, la présence et la disponibilité des marques mondiales et les défis auxquels elles sont confrontées en raison de la concurrence forte ou rare des marques locales et nationales, de l'impact des tarifs nationaux et des routes commerciales sont pris en compte tout en fournissant une analyse prévisionnelle des données nationales.
Paysage concurrentiel et Maintenance prédictive Analyse des parts de marché
La maintenance prédictive Le paysage concurrentiel du marché fournit des détails par concurrent. Les détails inclus sont un aperçu de l'entreprise, les données financières de l'entreprise, les revenus générés, le potentiel du marché, les investissements dans la recherche et le développement, les nouvelles initiatives de 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, l'application. dominance. Les points de données ci-dessus fournis sont uniquement liés à l'orientation des entreprises en matière de maintenance prédictive. marché.
Quelques-uns des acteurs majeurs opérant dans la maintenance prédictive 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)
- Général Électrique (États-Unis)
- Schneider Électrique (France)
- Hitachi, Ltd. (Japon)
- PTC (États-Unis)
- RapidMiner, Inc. (États-Unis)
- Operational Excellence (OPEX) Group Ltd, (Royaume-Uni)
- Dingo (Australie)
- Usine5 (Russie)
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