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- 介绍
- 市场定义
- 市场细分
- 假设和缩略语
- 研究方法论
- 研究过程
- 初步研究
- 二次研究
- 调查分析
- 主要发现——预测性维护市场
- 执行摘要 – 全球预测维护市场
- 市场动态
- 市场驱动因素
- 市场走向
- 挑战
- 机会
- 案例分析
- 技术展望
- 人工智能与物联网 (IoT)
- 机器学习
- 大数据分析与云计算
- 法规和标准格局
- 预测性维护异常分析
- 异常类型
- 常见异常模式
- 异常检测技术
- 传感技术分析
- 振动传感器
- 温度感应器
- 超声波传感器
- 油位传感器
- 电流传感器
- 压力传感器
- 其他传感技术
- 竞争格局
- 竞争领导力图
- 竞争标杆管理
- 公司简介
- 2021 年市场份额分析
- 公司简介
- IBM公司
- 详细概述
- 关键产品评估
- 增长策略分析
- SWOT分析
- 主要财务指标详尽分析
- 最近的发展
- C3.ai。公司
- 软件公司
- 正温度系数
- 停顿
- 摄取技术公司
- TIBCO 软件公司
- 波实验室
- 欧姆龙公司
- 适马工业精密
- DINGO 软件有限公司
- 卓越运营集团有限公司 (OPEX) 集团有限公司
- 菲克斯公司
- 生态利比利姆公司
- 软网解决方案公司
- SAS 研究所公司
- 施耐德电气
- 通用电气集团、SAP SE
- 微软公司
- 西门子公司
- 日立咨询公司
- 富士通有限公司
- IBM公司
- 全球预测维护市场展望
- 市场概况
- 市场价值(百万美元)
- 按组件
- 解决方案,2021-2031 年(百万美元)
- 综合,2021-2031 年(百万美元)
- 独立,2021-2031F(百万美元)
- 服务业,2021-2031 年(百万美元)
- 专业服务,2021-2031 年(百万美元)
- 系统集成,2021-2031 年(百万美元)
- 支持和维护,2021-2031 年(百万美元)
- 咨询,2021-2031F(百万美元)
- 托管服务,2021-2031 年(百万美元)
- 专业服务,2021-2031 年(百万美元)
- 解决方案,2021-2031 年(百万美元)
- 按部署模式
- 云,2021-2031 年(百万美元)
- 本地,2021-2031 年(百万美元)
- 按组织规模
- 大型企业,2021-2031 年(百万美元)
- 中小企业,2021-2031 年(百万美元)
- 按最终用途垂直
- 政府和国防,2021-2031 年(百万美元)
- 汽车行业,2021-2031 年(百万美元)
- 能源和公用事业,2021-2031 年(百万美元)
- 运输和物流,2021-2031 年(百万美元)
- 医疗保健和生命科学,2021-2031 年(百万美元)
- 食品和饮料,2021-2031 年(百万美元)
- 数字产业,2021-2031 年(百万美元)
- 其他,2021-2031F(百万美元)
- 地区
- 北美,2021-2031 年(百万美元)
- 欧洲,2021-2031 年(百万美元)
- 亚太地区,2021-2031 年(百万美元)
- 拉丁美洲,2021-2031 年(百万美元)
- 中东和非洲,2021-2031 年(百万美元)
- 北美预测维护市场展望
- 市场概况
- 市场价值(百万美元)
- 按组件
- 解决方案,2021-2031 年(百万美元)
- 综合,2021-2031 年(百万美元)
- 独立,2021-2031F(百万美元)
- 服务业,2021-2031 年(百万美元)
- 专业服务,2021-2031 年(百万美元)
- 系统集成,2021-2031 年(百万美元)
- 支持和维护,2021-2031 年(百万美元)
- 咨询,2021-2031F(百万美元)
- 托管服务,2021-2031 年(百万美元)
- 专业服务,2021-2031 年(百万美元)
- 解决方案,2021-2031 年(百万美元)
- 按部署模式
- 云,2021-2031 年(百万美元)
- 本地,2021-2031 年(百万美元)
- 按组织规模
- 大型企业,2021-2031 年(百万美元)
- 中小企业,2021-2031 年(百万美元)
- 按最终用途垂直
- 政府和国防,2021-2031 年(百万美元)
- 汽车行业,2021-2031 年(百万美元)
- 能源和公用事业,2021-2031 年(百万美元)
- 运输和物流,2021-2031 年(百万美元)
- 医疗保健和生命科学,2021-2031 年(百万美元)
- 食品和饮料,2021-2031 年(百万美元)
- 数字产业,2021-2031 年(百万美元)
- 其他,2021-2031F(百万美元)
- 按国家/地区
- 美国,2021-2031 年(百万美元)
- 加拿大,2021-2031F(百万美元)
- 欧洲预测性维护市场展望
- 市场概况
- 市场价值(百万美元)
- 按组件
- 按部署模式
- 按组织站点
- 按最终用途垂直
- 按国家/地区
- 英国,2021-2031F(百万美元)
- 德国,2021-2031F(百万美元)
- 意大利,2021-2031 年(百万美元)
- 法国,2021-2031F(百万美元)
- 欧洲其他地区,2021-2031 年(百万美元)
- 亚太地区预测性维护市场展望
- 市场概况
- 市场价值(百万美元)
- 按组件
- 按部署模式
- 按组织站点
- 按最终用途垂直
- 按国家/地区
- 中国,2021-2031年(百万美元)
- 日本,2021-2031F(百万美元)
- 亚太地区其他地区,2021-2031 年(百万美元)
- 拉丁美洲预测维护市场展望
- 市场概况
- 市场价值(百万美元)
- 按组件
- 按部署模式
- 按组织站点
- 按最终用途垂直
- 按国家/地区
- 巴西,2021-2031F(百万美元)
- 墨西哥,2021-2031F(百万美元)
- 拉丁美洲其他地区,2021-2031 年(百万美元)
- 中东和非洲预测维护市场展望
- 市场概况
- 市场价值(百万美元)
- 按组件
- 按部署模式
- 按组织站点
- 按最终用途垂直
- 按国家/地区
- 以色列,2021-2031F(百万美元)
- 阿联酋,2021-2031 年(百万美元)
- 中东和非洲其他地区,2021-2031 年(百万美元)
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2025-2037 年全球市场规模、预测和趋势亮点
预测性维护市场规模预计将从 2024 年的 112.4 亿美元增长到 2037 年的 3798.4 亿美元,在 2025 年至 2037 年的整个预测时间内,复合年增长率将超过 31.1%。目前,2025 年预测性维护行业收入预计为 13.69 美元十亿。
市场的增长可归因于减少停机时间和维护成本的需求不断增长。预测性维护可以预测设备维护的最佳时间,这也使维护程序具有成本效益,因此减少了机器故障时的时间和资源浪费。大型工厂平均每年损失 323 个生产小时。销售损失、罚款、员工停机和重新启动生产线造成的平均成本为每小时 532,000 美元,即每个工厂每年 1.72 亿美元。
除此之外,据信可以推动预测性维护市场增长的因素包括组织中发生的数字化转型以及数据消费和生产,从而推动公司的进步。工业向工业 4.0 的数字化转型引入了新的预测性维护方法,从而创建了一个称为维护 4.0 的新概念。预计到 2023 年,经历过数字化转型的组织将创造全球 GDP 的一半以上。此外,预计每天会产生 1.145 万亿 MB 的数据。 2022 年每天发送约 3000 亿封电子邮件。2022 年用户每天发送约 6.5 亿条推文。

预测性维护行业:增长动力和挑战
增长动力
- 对新兴技术的需求不断增长 - 高效运营业务的技术的不断采用可能会提高预测性维护技术的普及度。大约 65% 的公司期待改用各种技术,超过 77% 的已实施该技术的公司对此表示高于平均水平的满意度。
- 需要减少维护成本和停机时间 - 预测性维护市场可以预测设备发生故障的时间并防止其进一步发生故障,从而减少公司的停机时间和维护成本。对于工业企业来说,停机成本通常为每小时 30,000 美元至 50,000 美元。这表明停机时间每年会给企业造成 10 至 2500 万美元的合理损失。
- 公司越来越多地采用 IoT(物联网) - 将 IoT 集成到预测性维护中,使企业能够识别潜在的安全隐患、采取行动并在问题对员工产生影响之前对其进行评估。从 2021 年开始的未来两年,大约 80% 的企业希望在至少一个 IoT 项目上投入大量资金。
- 大量生成数据 - 预测性维护采用数据驱动技术,通过使用实时数据来发现机器中的任何类型的异常情况。全球数据的生产、收集、传输和使用预计都将大幅增长,到 2020 年将达到 64.2 泽字节。预计未来五年(直至 2025 年)全球数据生成量将增加到 180 泽字节以上。
- 公司数字化的普及 - 数字化转型预计将通过提高精度并大幅缩短停机时间来推动预测性维护市场的发展。大约 90% 的企业已经采用数字化优先的公司战略或计划这样做,而 55% 的初创公司已经这样做了。
挑战
- 市场上缺乏专业人才
- 系统的持续维护和升级
- 数据隐私面临的挑战不断升级 - 使用预测性维护方法时,会收集、传输并存储大量生产和制造数据到数据库中。而且,工业向工业4.0的升级每小时都会产生大量的数据。这些行业面临更高的网络攻击、网络漏洞和数据盗窃风险。因此,使用预测性维护也会导致大量数据面临危险,进而导致最终用户对采用预测性维护产生犹豫。
预测性维护市场:主要见解
基准年 |
2024年 |
预测年份 |
2025-2037 |
复合年增长率 |
31.1% |
基准年市场规模(2024 年) |
112.4亿美元 |
预测年度市场规模(2037 年) |
3798.4亿美元 |
区域范围 |
|
预测性维护细分
最终用户(政府、国防、汽车、能源、公用事业、运输、物流、医疗保健、生命科学、食品、饮料、数字)
全球预测性维护市场按最终用途垂直细分和分析,包括政府和国防、汽车、能源和公用事业、运输和物流、医疗保健和生命科学、食品和饮料、数字行业等。在所有类型的最终用途垂直行业中,能源和公用事业领域预计到 2037 年底将获得最大的市场规模,在预计时间范围内复合年增长率为 32.6%。该领域的增长可归因于对最大限度地减少生产力损失和维护成本的需求不断增长。预测性维护可以检测设备中可能存在的问题,从而提高其生产率。计划外停机使石油和天然气综合体每月平均损失 32 小时的产出,即每小时损失 220,000 美元。每个站点的年度总收入达 8400 万美元。
组件(解决方案、服务)
全球预测性维护市场还按解决方案和服务的组成部分进行需求和供应细分和分析。在这两个细分市场中,解决方案细分市场预计将在预测期内以 31.6% 的复合年增长率增长,从而获得可观的市场收入。此外,解决方案部分分为集成式和独立式。对结合所有技术的系统的需求不断增长,以提供更集成的解决方案。此类解决方案在医疗保健、食品和医疗保健等众多行业中势在必行。饮料、制造业。例如,电子医疗记录在医疗保健领域的广泛采用预计将对集成整个医疗保健系统的预测性维护解决方案产生巨大需求。疫情期间,日本近73%的医院保存了电子病历。此外,在美国,大约 90% 的办公室医生使用任何一种电子健康记录 (HER) 系统。此外,对能够解决行业中不同问题的解决方案的需求不断增长,预计也将推动该领域的增长。例如,供应链管理需要预测性维护解决方案,以提高安全性和维护效率。安全性、不同区域的整合,最重要的是增强客户体验。据信,在获得更好的客户体验后,大约 89% 的客户会再次光临公司进行购买。
我们对全球市场的深入分析包括以下细分:
按组件 |
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按部署模式 |
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按组织规模 |
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按最终用户行业划分 |
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定制此报告预测性维护行业 - 区域概要
亚太地区市场统计数据
到 2037 年,亚太地区预测性维护市场以及所有其他地区的市场将占据 29% 的收入份额。市场的增长主要归功于公司数字化的快速渗透。亚太地区约 70% 的大型企业和中型市场企业已制定数字化转型战略,其中台湾地区以 95% 的比例领先。这比 2020 年有所增加,当时 57% 的亚太地区企业制定了数字化战略。此外,行业停工时间的增加进而导致生产损失,预计也将推动市场增长。供应链管理中断导致亚太地区能源行业的平均停机天数增加了约 95%。

主导预测性维护市场的公司
- C3.ai。公司
- 公司概览
- 业务战略
- 主要产品
- 财务业绩
- 关键绩效指标
- 风险分析
- 近期发展
- 区域业务
- SWOT 分析
- 软件股份公司
- PTC
- 无系统
- Uptake Technologies Inc.
- TIBCO Software Inc.
- Wavelabs
- 欧姆龙公司
- SIGMA 工业精密
- DINGO Software Pty. Ltd.
- 卓越运营集团有限公司 (OPEX) 集团有限公司
- Fiix Inc.
- Ecolibirium Inc.
- Softweb Solutions Inc.
- SAS Institute Inc.
- 施耐德电气
- 通用电气
- SAP SE
- 微软公司
- IBM 公司
- 西门子股份公司
- 日立咨询公司
- 富士通有限公司
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Asystom 宣布选择诺森伯兰水务有限公司实施的预测性维护项目。该组织的目标是实施预测性维护,以防止故障、为客户提供不间断的服务并降低运营成本。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 4675
- Published Date: Jan 21, 2023
- Report Format: PDF, PPT