2025-2037 年全球市场规模、预测和趋势亮点
2024 年，故障检测和分类市场规模为 51.4 亿美元，预计到 2037 年底将突破 152 亿美元，在预测期内（即 2025-2037 年）复合年增长率将超过 8.7%。到2025年，故障检测和分类的产业规模预计将达到55亿美元。
增长背后的原因是全球制造业的不断发展。在过去十年中，在消费者需求变化和技术改进作为重要变革推动者的推动下，全球制造业稳步增长。例如，2022 年，全球制造业规模达到约 9 万亿美元。
人们相信，人工智能的日益融合将推动市场增长。许多人工智能技术（例如用于数据处理、数据挖掘、特征分析和分类的技术）已用于故障检测和分类，因为它们对于自动化错误检测和预测过程非常有用。
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故障检测和分类领域：增长动力和挑战
增长动力
- 工业自动化日益兴起——工业界主要依赖自动化，即通过使用计算机软件和机器人等技术，用机器和流程取代人类，这增加了对故障检测设备的需求，以确保这些系统和机械正常运行。
- 半导体产量不断增长 -当前趋势表明，未来半导体行业的创新和竞争只会增加，从而对故障检测和分类的需求更高，这有助于半导体制造商密切关注其设备的状态并调查故障的可能原因、故障检测和分类。
- 专用集成电路 (ASIC) 的采用日益广泛 - ASIC 或专用集成电路的需求量很大，它们经过专门设计和优化以满足特定需求，有望推动故障检测和分类的需求。
挑战
- 实施成本高——制造或包装行业实施故障检测和分类技术所需的大量费用阻碍了市场的增长，因为计划外的设备停机成本很高，而且设备需要更多的安装空间，并且维护成本更高。
- 与集成相关的复杂性可能很困难，并可能限制市场增长 -过程工业中最困难的工作之一是故障检测，这些系统由于其复杂且不断变化的结构而容易受到中断和电气故障的影响，并且发生系统故障的可能性增加。
- 与传统电池相比使用寿命更短
- 预计熟练专业人员的缺乏将阻碍对故障检测和分类系统的需求
故障检测和分类 (FDC) 市场：关键见解
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基准年 |
2024年 |
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预测年份 |
2025-2037 |
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复合年增长率 |
8.7% |
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基准年市场规模（2024 年） |
51.4亿美元 |
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预测年度市场规模（2037 年） |
152亿美元 |
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区域范围 |
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故障检测与分类分割
最终用户（汽车、电子和半导体、金属和机械、食品和包装、制药）
由于汽车销量不断增长，故障检测和分类市场中的汽车部分预计在未来几年获得 30% 的稳健收入份额。由于政府措施、有利的就业趋势和不断上升的收入水平，预计汽车销量在预测期内将保持平稳增长，从而导致对故障检测和分类的需求不断增加。
故障检测和分类 (FDC) 系统在汽车应用中至关重要，因为它们有助于监控各种车辆部件，例如发动机、变速器、制动器和传感器，以检测任何异常或故障，并识别可能影响性能的问题，例如发动机失火或燃油系统故障，以优化车辆性能和燃油效率。
及早发现故障可及时进行维护或维修，有助于最大限度地减少车辆停机时间并减少维修所需的时间。这些系统可以实时监控车辆部件，以便在出现任何异常时立即采取行动。
产品（服务、软件、硬件）
故障检测和分类市场中的软件部分将很快占据相当大的份额。在各个行业中，故障检测和分类 (FDC) 是一种数据驱动的方法和技术，随着系统识别和分类错误变得越来越复杂，它变得越来越重要。
我们对全球市场的深入分析包括以下部分：
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祭品 |
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应用 |
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最终用户 |
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故障类型 |
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定制此报告故障检测和分类行业-区域概要
亚太市场预测
预计到 2037 年，亚太地区故障检测和分类市场将占 35% 的最大份额，这得益于城市化进程的加快。到 2022 年，由于人口快速增长，印度近三分之一的居民将城市作为其家园。预计这将促进该地区的发展，因为经济发展、城市化和工业化预计将共存，从而提高故障检测和分类的采用率。例如，在印度，到 2035 年中期，超过 43% 的人口将居住在城市地区。
北美市场统计
在预测期内，北美缺陷检测和分类市场预计将成为第二大市场，主要原因是食品包装需求不断增长。这导致该地区的市场增长，因为包装行业采用缺陷检测和分类 (FDC)（一种技术和数据驱动的程序）来发现包装缺陷并保证产品质量。例如，美国的食品包装需求预计将在 2027 年达到 580 亿美元以上，年增长率约为 2%。
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主导故障检测和分类领域的公司
- 康耐视公司
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- 经营策略
- 主要产品
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- 近期发展
- 区域影响力
- SWOT分析
- Clockworks 分析
- 基恩士公司
- KLA 公司
- 微软公司
- 欧姆龙公司
- 西门子股份公司
- 挪威船级社集团
- 露西电气
- einnoSys Technologies Inc.
- 埃鲁尼克公司
- 英福康控股公司
In the News
- Lucy Electric将先进的电网监控功能与人工智能相结合，通过利用“数字孪生”和馈线和变电站级别的传感器来识别电网运行中的异常情况，实现地下电缆资产管理和故障检测。此外，将这项创新技术与 GridKey 监控系统相结合可增强故障管理，从而节省大量成本并减少客户中断，并且被认为是一种非常成功的电缆故障识别方法，因为它可以定位预示电缆故障开始的微小瞬变。
- 马来西亚和泰国的科学家创建了一种用于预测大型太阳能光伏装置维护需求的新型机器学习模型，该模型将有助于检测串模块预期电流的异常情况，该工具旨在规避标准操作系统中经常出现的“故障检测和分类”，并在需要维修时通知操作员。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 5925
- Published Date: Oct 22, 2024
- Report Format: PDF, PPT
