预测期内，即 2024 年至 2036 年之间，制造业预测性维护市场规模预计将以显著的增长率扩大。
西方国家对制造业预测性维护进行了广泛的研究，加上降低维护成本和停机时间的需求不断增长，预计将推动制造业预测性维护市场的发展。市场的增长还可以归因于多种因素，例如由于采用物联网，行业对预测性维护的投资增加。此外，员工和人员的短缺，再加上全球供应链中断以及 COVID-19 大流行期间对各种商品的高需求，促使公司格外注意其制造设备和机械，以提高产量。这导致全球对预测性维护解决方案的需求激增。但是，许多公司已经开始使用智能传感器、先进的人工智能系统和其他工业物联网 (IIoT) 解决方案来跟踪其制造过程中使用的重要机械的健康状况和效率，以避免代价高昂的生产停机。
预测性维护技术旨在确定在用设备的状况，以便估计何时进行维护。这种方法证实比常规或基于时间的预防性维护更节省成本，因为任务仅在必要时执行。它可能会受到一系列政治、经济、社会、技术和行业特定因素的影响。
增长动力
挑战
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基准年 |
2023 |
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预测年份 |
2024-2036 |
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区域范围 |
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制造业预测性维护市场根据组件细分为软件和服务，其中，软件部分预计将在 2020 年底占据最大份额，工厂安全性的提高是制造业的主要关注点之一。此外，机器故障也导致制造业严重的生产损失。对更好的安全性、降低成本和机器利用率的需求正在推动全球制造业预测性维护市场对制造业预测分析的需求。
根据技术，制造业的预测性维护市场细分为机器学习、深度学习、大数据和分析。其中，机器学习预计将在 2024-2036 年的预测期内占据最大的市场份额。制造商正在采用基于机器学习的预测性维护。它依赖于大量的历史或测试数据，以及量身定制的机器学习算法，来测试不同的场景并预测系统中的错误。然后它会相应地生成警报。如果设计和实施得当，机器学习算法将学习典型数据的行为并实时识别偏差。机器监控系统将包括有关不同温度、发动机转速等的输入。然后系统可以预测故障时间。此外，由于技术进步的不断提高和安全处理大数据，大数据分析预计将占据相当大的市场份额。因为，数据安全是任何组织的主要关注点之一。如今，大数据技术的采用率很高，因为它具有成本效益，提供准确的结果，并有助于创新地分析大数据集。此外，解释有助于组织提高销售额并保持客户忠诚度。
我们对全球制造业预测性维护市场的深入分析包括以下部分
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按产品类型 |
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按技术分类 |
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北美市场统计
从地理上看，制造业预测性维护市场分为北美、拉丁美洲、欧洲、亚太地区和中东及非洲地区。预计到 2036 年，北美行业将占据最大的收入份额，这得益于对物联网、人工智能和机器学习等新兴技术的投资不断增加、预测性维护供应商的存在不断增加以及政府对法规遵从性的支持不断增加。
亚太市场分析
预测期内，物联网、人工智能、机器学习等新兴技术的投资不断增加、预测性维护供应商的存在不断增加以及政府对法规遵从性的支持不断增加，这些是预计推动市场增长的主要因素，而亚太地区预计将在预测期内实现最高复合年增长率。在亚太地区，最高增长率可归因于私营和公共部门为增强其维护解决方案而进行的大规模投资，从而导致对用于自动化维护和工厂安全流程的预测性维护解决方案的需求增加。
作者学分: Abhishek Verma