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世界の予知保全市場の規模、シェア、トレンド分析レポート – 業界の概要と 2031 年までの予測

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世界の予知保全市場の規模、シェア、トレンド分析レポート – 業界の概要と 2031 年までの予測

  • ICT
  • Upcoming Report
  • Nov 2024
  • Global
  • 350 ページ
  • テーブル数: 220
  • 図の数: 60

世界の予知保全市場の規模、シェア、トレンド分析レポート

Market Size in USD Billion

CAGR :  % Diagram

Chart Image USD 6.72 Billion USD 63.09 Billion 2023 2031
Diagram 予測期間
2024 –2031
Diagram 市場規模(基準年)
USD 6.72 Billion
Diagram Market Size (Forecast Year)
USD 63.09 Billion
Diagram CAGR
%
Diagram Major Markets Players
  • Microsoft
  • IBM
  • SAP
  • SAS Institute
  • Software AG

>グローバル予知保全市場のセグメント化、コンポーネント別(ソリューションとサービス)、導入モード別(クラウドとオンプレミス)、組織規模別(大企業と中小企業)、業種別(製造、エネルギーと公共事業、輸送、政府、ヘルスケア、航空宇宙と防衛、その他)、利害関係者別(MRO、OEM/ODM、テクノロジーインテグレーター) – 2031年までの業界動向と予測

予知保全市場

予知保全市場分析

予知保全は、データ分析、IoT、AI の進歩を活用して機器の信頼性を向上させ、ダウンタイムを削減する、産業オペレーションにおける変革的なアプローチとして登場しました。設定されたスケジュールに従う従来の予防保全とは異なり、予知保全はリアルタイム データを利用して機器の状態を評価し、潜在的な故障を予測します。この変化により、企業は必要な場合にのみ行動し、リソースを最適化して資産の寿命を延ばすことができます。IoT センサーと機械学習アルゴリズムの進歩は予知保全の成功に不可欠であり、機器の継続的な監視とパフォーマンスの異常の早期検出を可能にします。センサーは温度、振動、圧力などのパラメーターに関するリアルタイム データを収集し、それを機械学習を使用して分析して、摩耗や故障を示すパターンを特定します。クラウド コンピューティングはこのプロセスをさらに強化し、大規模なデータの集約、処理、分析を可能にして、大規模な資産群全体にわたって貴重な洞察を提供します。製造業、エネルギー、輸送業などの業界では予知保全が採用されており、メンテナンス コストの削減と運用効率の向上が実現しています。テクノロジーが進化し続けるにつれて、予知保全はより正確で、拡張性が高く、アクセスしやすくなり、さまざまな分野でよりスマートでデータ主導の資産管理への道が開かれると期待されています。

予知保全市場規模

世界の予知保全市場規模は、2023年に67億2,000万米ドルと評価され、2024年から2031年の予測期間中に32.30%のCAGRで成長し、2031年までに630億9,000万米ドルに達すると予測されています。市場価値、成長率、市場セグメント、地理的範囲、市場プレーヤー、市場シナリオなどの市場洞察に加えて、データブリッジ市場調査チームがまとめた市場レポートには、詳細な専門家分析、輸入/輸出分析、価格分析、生産消費分析、ペストル分析が含まれています。

予知保全市場の動向

「クラウドベースの予知保全ソリューションの台頭」

予知保全市場は、IoT、AI、ビッグデータ分析の統合によって資産パフォーマンスの向上とダウンタイムの削減が推進され、急速な成長を遂げています。この市場を形成する重要なトレンドの 1 つが、クラウドベースの予知保全ソリューションの台頭です。これらのソリューションにより、企業は大量の機器データをリアルタイムで収集して分析することができ、多くの場合は遠隔地からでも分析できるため、組織は障害が発生する前に予測しやすくなります。たとえば、ゼネラルエレクトリックはクラウドベースの予知保全を産業機器に統合し、顧客が機械の状態を継続的に監視し、データに基づいて保守の決定を下せるようにしました。このアプローチにより、運用効率が向上し、保守コストが削減されます。業界がクラウドベースのプラットフォームを採用し続けるにつれて、予知保全市場は拡大すると予想され、企業は生産性を高め、資産の寿命を延ばすためのスケーラブルで柔軟なソリューションを求めています。

レポートの範囲と予知保全市場のセグメンテーション     

属性

予知保全の主要市場洞察

対象セグメント

  • コンポーネント別:ソリューションとサービス
  • 展開モード別:クラウドとオンプレミス
  • 組織規模別:大企業と中小企業
  • 業種別:製造、エネルギーおよび公共事業、運輸、政府、医療、航空宇宙および防衛、その他
  • ステークホルダー別: MRO、OEM/ODM、テクノロジーインテグレーター

対象国

北米では米国、カナダ、メキシコ、ヨーロッパではドイツ、フランス、英国、オランダ、スイス、ベルギー、ロシア、イタリア、スペイン、トルコ、その他のヨーロッパ、ヨーロッパでは中国、日本、インド、韓国、シンガポール、マレーシア、オーストラリア、タイ、インドネシア、フィリピン、アジア太平洋地域 (APAC) ではその他のアジア太平洋地域 (APAC)、中東およびアフリカ (MEA) の一部としてサウジアラビア、UAE、南アフリカ、エジプト、イスラエル、中東およびアフリカ (MEA) の一部としてその他の中東およびアフリカ (MEA)、南米の一部としてブラジル、アルゼンチン、その他の南米

主要な市場プレーヤー

Microsoft(米国)、IBM(米国)、SAP(ドイツ)、SAS Institute Inc.(米国)、Software GmbH(ドイツ)、Cloud Software Group, Inc.(米国)、Hewlett Packard Enterprise Development LP(米国)、Altair Engineering Inc.(米国)、Splunk LLC(米国)、Oracle(米国)、Google(米国)、Amazon Web Services, Inc.(米国)、General Electric Company(米国)、Schneider Electric(フランス)、日立製作所(日本)、PTC(米国)、DINGO Software Pty. Ltd(オーストラリア)

市場機会

  • モノのインターネット(IoT)の統合の拡大
  • コスト削減への重点化

付加価値データ情報セット

データブリッジ市場調査チームがまとめた市場レポートには、市場価値、成長率、市場セグメント、地理的範囲、市場プレーヤー、市場シナリオなどの市場洞察に加えて、詳細な専門家分析、輸入/輸出分析、価格分析、生産消費分析、ペストル分析が含まれています。

予知保全市場の定義

予知保全ソフトウェア システムは、動作中の機器や機械のパフォーマンスと状態を監視するために使用されます。このソフトウェアは、高度な技術を活用して、故障が発生する前にメンテナンスをスケジュールし、機器の信頼性を確保します。予知保全ソフトウェアは、高調波歪みによる三相電力の不均衡の検出、モーターの静電容量スパイクの特定、ベアリングの故障による過熱の問題の特定など、さまざまな分野に応用されています。

予知保全市場の動向

ドライバー

  • 価値ある洞察を引き出すための新興技術の導入拡大

ビッグデータ、マシンツーマシン (M2M) 通信、人工知能 (AI)の継続的な進歩により、IoT デバイスによって生成される膨大な量のデータからより深い洞察が得られるようになり、予知保全市場の大幅な成長が促進されています。これらのデバイスは、センサー、カメラ、その他の接続されたソースから膨大なデータを収集しますが、それを実際の価値を持つようにするには、実用的な情報に変換する必要があります。ビッグデータ処理とデータ視覚化の技術により、ユーザーはバッチ処理とオフライン分析を通じて洞察を導き出すことができますが、リアルタイムのデータ解釈では、スケーラビリティのために自動化がますます重要になっています。AI は、IoT エコシステム全体で生成される膨大な量のデータを分析し、組織がタイムリーな意思決定に使用できる貴重な洞察に変換するという重要な役割を果たします。AI を分析モデルに統合することで、企業はデータ解釈を自動化し、IoT データ ストリームからリアルタイムで実用的な洞察を得ることができるため、業界全体の予知保全ソリューションを推進する強力な原動力となります。

  • 世界中で需要と供給の増加を促す産業の増加

The increasing number of industries worldwide is fueling greater demand and supply, particularly in emerging nations, where industrialization is rapidly accelerating. As countries such as India, China, and Brazil continue to expand their manufacturing and technological sectors, the need for advanced solutions such as predictive maintenance grows. For instance, in India, the automotive and manufacturing industries are adopting predictive maintenance technologies to improve operational efficiency and reduce downtime, thus driving the demand for such solutions. This surge in industrial activity across emerging nations is a significant market driver, as companies seek scalable, cost-effective tools to manage growing infrastructure and ensure reliable operations. The expanded industrial base in these regions is leading to increased demand for predictive maintenance software and services, creating a substantial opportunity for suppliers to meet this rising need.

Opportunities

  • Increasing Integration of the Internet of Things (IoT)

The integration of the Internet of Things (IoT) into predictive maintenance solutions has significantly expanded the market opportunities by enabling continuous, real-time monitoring of equipment and machinery. IoT devices, such as smart sensors and smart meters, collect vast amounts of data on parameters such as temperature, vibration, pressure, and humidity. This data is then analyzed through advanced algorithms and machine learning models to predict potential equipment failures before they occur. For instance, in the manufacturing industry, IoT-enabled predictive maintenance systems can detect abnormal vibrations in machinery, alerting maintenance teams to conduct repairs before a failure disrupts production. The growing adoption of IoT in industries such as automotive, energy, and manufacturing has created a burgeoning market for IoT-based predictive maintenance solutions. This demand is further amplified by the ability of IoT to reduce unplanned downtime, extend the lifespan of equipment, and minimize repair costs, positioning IoT as a key driver of the predictive maintenance market. As more businesses adopt IoT devices and connected systems, the need for robust, scalable predictive maintenance solutions will continue to rise, representing a lucrative growth opportunity for tech providers in the space.

  • Increasing Emphasis on Cost Reduction

Predictive maintenance presents a compelling cost-reduction opportunity for businesses by minimizing unexpected equipment failures, optimizing spare parts inventories, and reducing labor costs. By using data-driven insights to anticipate and prevent equipment breakdowns, businesses can avoid costly downtime and the expensive repairs often associated with unexpected failures. For instance, in the transportation sector, predictive maintenance systems can forecast when a vehicle’s engine parts will wear out, allowing companies to schedule repairs at a convenient time and prevent costly, disruptive breakdowns. Similarly, in manufacturing, predictive maintenance helps optimize spare parts inventory by ensuring that parts are ordered only when needed, avoiding overstocking or understocking. Moreover, it reduces the need for emergency repair teams and overtime labor, as maintenance can be scheduled during non-peak hours, thereby saving on operational costs. This cost-saving potential is a significant market opportunity, as companies across industries are increasingly seeking ways to reduce operational expenses while maintaining high levels of efficiency and performance. With these financial benefits, the demand for predictive maintenance solutions continues to rise, presenting a strong growth opportunity for solution providers in the market.

Restraints/Challenges

  • Lack of Skilled Workforce

The implementation of AI-based IoT technologies and advanced software systems requires skilled workers trained to operate and manage these new and upgraded systems. However, industries are facing a shortage of highly trained professionals with the necessary expertise. As global manufacturers adopt predictive maintenance systems, the demand for skilled labor is growing. Companies need to develop expertise in areas such as cybersecurity, networking, and operations to effectively utilize IoT data for forecasting issues, preventing failures, optimizing operations, and enhancing product development. Additionally, the integration of AI and machine learning (ML) into IoT systems is expected to play a key role in reducing operational costs. As AI is incorporated into IoT, there will be an increasing need for teams of data analysts who specialize in handling and interpreting the vast amounts of data generated by IoT devices to provide actionable insights.

  • Need for Regular Maintenance and System Upgrades

High costs and investment requirements pose a considerable challenge in the Predictive Maintenance market, as organizations often face significant financial barriers when implementing advanced Predictive Maintenance solutions. The integration of sophisticated technologies, such as biometric systems and artificial intelligence, can entail substantial initial investments in both software and hardware. For instance, deploying a comprehensive Predictive Maintenance system across an organization can cost hundreds of thousands of dollars, which may be prohibitive for smaller businesses or those operating with tight budgets. Furthermore, ongoing maintenance and updates to these systems can add to the financial burden, making it challenging for businesses to allocate resources effectively. As a result, the high costs associated with Predictive Maintenance technologies represent a significant market challenge that providers must overcome to facilitate broader adoption across diverse sectors.

This 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 market contact Data Bridge Market Research for an Analyst Brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.

Predictive Maintenance Market Scope

The market is segmented on the basis of component, 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.

Component

  • Service
    • Managed Services
    • Professional Services

System Integration

  • Support and Maintenance
  • Consulting

 Deployment Mode

  • On-premises
  • Cloud
    • Public Cloud
    • Private Cloud
    • Hybrid Cloud

 Organization Size

  • Large Enterprises
  • Small and Medium-sized Enterprises (SMEs)

 Vertical

  • Government and Defense
  • Manufacturing
  • Energy and Utilities
  • Transportation and Logistics
  • Healthcare and Life Sciences

Stakeholder

  • MRO
  • OEM/ODM
  • Technology Integrators

 Predictive Maintenance Market Regional Analysis

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

The countries covered in the market report are U.S., Canada, Mexico in North America, Germany, Sweden, Poland, Denmark, Italy, U.K., France, Spain, Netherland, Belgium, Switzerland, Turkey, Russia, Rest of Europe in Europe, Japan, China, India, South Korea, New Zealand, Vietnam, Australia, Singapore, Malaysia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific (APAC) in Asia-Pacific (APAC), Brazil, Argentina, Rest of South America as a part of South America, U.A.E, Saudi Arabia, Oman, Qatar, Kuwait, South Africa, Rest of Middle East and Africa (MEA) as a part of Middle East and Africa (MEA).

North America is expected to dominate the predictive maintenance market, driven by significant technological advancements in the region. The increasing number of players offering prognostic maintenance solutions is also anticipated to contribute to the market's growth. As more businesses adopt these solutions, the demand for predictive maintenance technologies will rise, further boosting the market. Additionally, the presence of leading companies and continuous innovations in the region will support continued market expansion.

Asia Pacific is projected to experience steady growth in the adoption of predictive maintenance, driven by emerging economies in the region. Technological advancements and the increasing need for businesses to optimize asset performance through efficient maintenance strategies are key factors fueling this growth. As industries strive to enhance productivity and reduce downtime, predictive maintenance technologies are becoming essential. Moreover, the region's focus on embracing cutting-edge innovations will further accelerate the integration of predictive maintenance solutions.

The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in market regulation that impact the current and future trends of the market. Data points such as down-stream and upstream value chain analysis, technical trends and porter's five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, impact of domestic tariffs and trade routes are considered while providing forecast analysis of the country data.

Predictive Maintenance Market Share

The market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width and breadth, application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to market.

Predictive Maintenance Market Leaders Operating in the Market Are:

  • Microsoft (U.S.)
  • IBM(米国)
  • SAP(ドイツ)
  • SAS Institute Inc.(米国)
  • ソフトウェア GmbH (ドイツ)
  • クラウドソフトウェアグループ社(米国)
  • ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・デベロップメント LP (米国)
  • アルテアエンジニアリング株式会社(米国)
  • Splunk LLC (米国)
  • オラクル(米国)
  • Google(米国)
  • Amazon Web Services, Inc. (米国)
  • ゼネラル・エレクトリック・カンパニー(米国)
  • シュナイダーエレクトリック(フランス)
  • 日立製作所(日本)
  • PTC(米国)
  • DINGO Software Pty. Ltd (オーストラリア)

予知保全市場の最新動向

  • 2023年8月、米国に拠点を置くハネウェルは、さまざまな業界の回転機器の状態監視用に設計されたソリューションであるVersatilisトランスミッターを発売しました。
  • アクセンチュアは2023年6月、Amazon Web Services(AWS)のプレミアパートナーであるNextiraを買収し、アクセンチュアクラウドファースト内のエンジニアリング機能を強化しました。この買収により、アクセンチュアはAWSソリューションを活用して包括的なクラウド機能を提供し、予測分析、クラウドネイティブイノベーション、没入型エクスペリエンスを顧客に提供できるようになります。
  • 2023年5月、シスコシステムズと通信インフラサービスプロバイダーのNTTは、リアルタイムのデータ分析、意思決定の改善、セキュリティ強化を実現するソリューションの開発で提携しました。両社のコラボレーションは、予知保全、サプライチェーン管理、資産追跡に重点を置いています。
  • 2022年6月、英国に拠点を置くシーメンスは、予知保全と資産インテリジェンスのポートフォリオを強化するためにSenseyeを買収した。
  • 2022年6月、米国に本社を置くマイクロソフトは、フランスに本拠を置くシュナイダーエレクトリックと提携し、エネルギー管理、資産パフォーマンス、運用効率を向上させる高度なメンテナンスソリューションを導入しました。
  • シュナイダーエレクトリックは2021年7月、安全性とサイバーセキュリティの二重認証を取得したバイパスおよびアラーム管理の先駆的ソフトウェアであるEcoStruxure TriconexTM Safety Viewを発売しました。このソリューションにより、オペレーターはバイパスの状態と重要なアラームを監視し、高リスクの状況下で安全な操作を維持できます。
  • 2021年5月、SAS Instituteは、データ管理と分析のための強力なクラウドネイティブプラットフォームであるSAS Viyaをリリースしました。これは、データ運用のための新しい統合ソリューションを通じてデータ主導の成功を促進することを目的としています。

SKU-

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調査方法

データ収集と基準年分析は、大規模なサンプル サイズのデータ​​収集モジュールを使用して行われます。この段階では、さまざまなソースと戦略を通じて市場情報または関連データを取得します。過去に取得したすべてのデータを事前に調査および計画することも含まれます。また、さまざまな情報ソース間で見られる情報の不一致の調査も含まれます。市場データは、市場統計モデルと一貫性モデルを使用して分析および推定されます。また、市場シェア分析と主要トレンド分析は、市場レポートの主要な成功要因です。詳細については、アナリストへの電話をリクエストするか、お問い合わせをドロップダウンしてください。

DBMR 調査チームが使用する主要な調査方法は、データ マイニング、データ変数が市場に与える影響の分析、および一次 (業界の専門家) 検証を含むデータ三角測量です。データ モデルには、ベンダー ポジショニング グリッド、市場タイムライン分析、市場概要とガイド、企業ポジショニング グリッド、特許分析、価格分析、企業市場シェア分析、測定基準、グローバルと地域、ベンダー シェア分析が含まれます。調査方法について詳しくは、お問い合わせフォームから当社の業界専門家にご相談ください。

カスタマイズ可能

Data Bridge Market Research は、高度な形成的調査のリーダーです。当社は、既存および新規のお客様に、お客様の目標に合致し、それに適したデータと分析を提供することに誇りを持っています。レポートは、対象ブランドの価格動向分析、追加国の市場理解 (国のリストをお問い合わせください)、臨床試験結果データ、文献レビュー、リファービッシュ市場および製品ベース分析を含めるようにカスタマイズできます。対象競合他社の市場分析は、技術ベースの分析から市場ポートフォリオ戦略まで分析できます。必要な競合他社のデータを、必要な形式とデータ スタイルでいくつでも追加できます。当社のアナリスト チームは、粗い生の Excel ファイル ピボット テーブル (ファクト ブック) でデータを提供したり、レポートで利用可能なデータ セットからプレゼンテーションを作成するお手伝いをしたりすることもできます。

Frequently Asked Questions

The market is segmented based on Segmentation, By Components (Solution and Services), Deployment Mode (Cloud and On-Premise), Organization Size (Large Enterprises and Small and Medium-Sized Enterprises), Vertical (Manufacturing, Energy and Utilities, Transportation, Government, Healthcare, Aerospace and Defense, and Others), Stakeholder (MRO, OEM/ODM, and Technology Integrators) – Industry Trends and Forecast to 2031 .
The Global Predictive Maintenance Market size was valued at USD 6.72 USD Billion in 2023.
The Global Predictive Maintenance Market is projected to grow at a CAGR of 32.3% during the forecast period of 2024 to 2031.
The major players operating in the market include Microsoft, IBM, SAP, SAS Institute , Software AG, TIBCO Software , Hewlett Packard Enterprise Development LP, Altair Engineering , Splunk , Oracle, Google, Amazon Web Services , General Electric, Schneider Electric, Hitachi , PTC, RapidMiner , Operational Excellence Group Ltd, Dingo, Factory5 .
The market report covers data from the U.S., Canada and Mexico in North America, Germany, France, U.K., Netherlands, Switzerland, Belgium, Russia, Italy, Spain, Turkey, Rest of Europe in Europe, China, Japan, India, South Korea, Singapore, Malaysia, Australia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific (APAC) in the Asia-Pacific (APAC), Saudi Arabia, U.A.E, South Africa, Egypt, Israel, Rest of Middle East and Africa (MEA) as a part of Middle East and Africa (MEA), Brazil, Argentina and Rest of South America as part of South America.
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