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Tamaño y pronóstico del mercado de mantenimiento predictivo operacional (MOO), por modo de implementación (nube, local); uso final; componente: tendencias de crecimiento, actores clave y análisis regional (2026-2035)

  • ID del Informe: 7647
  • Fecha de Publicación: Sep 18, 2025
  • Formato del Informe: PDF, PPT

Perspectivas del mercado de mantenimiento predictivo operacional:

El mercado de mantenimiento predictivo operacional se valoró en 5.860 millones de dólares en 2025 y se espera que alcance los 40.080 millones de dólares para 2035, registrando una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) de alrededor del 21,2 % durante el período de pronóstico, es decir, entre 2026 y 2035. En 2026, el tamaño de la industria del mantenimiento predictivo operacional se estima en 6.980 millones de dólares.

Operational Predictive Maintenance Market Size
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Uno de los impulsores más importantes del mercado es la adopción generalizada de las tecnologías del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) y la inteligencia artificial en los ecosistemas industriales. Las soluciones de mantenimiento predictivo dependen cada vez más de datos generados por sensores, la computación en el borde y las plataformas en la nube para supervisar el estado de los equipos. Los modelos de IA analizan anomalías, pronostican posibles fallos y recomiendan medidas correctivas, creando un ciclo de retroalimentación continuo para la programación del mantenimiento.

Industrias como la manufactura, el petróleo y el gas, la generación de energía y la aviación están integrando el mantenimiento predictivo en sus tecnologías operativas para sustituir las estrategias de mantenimiento reactivo y preventivo por modelos predictivos basados ​​en datos. En septiembre de 2024, Siemens Mobility amplió el uso del mantenimiento predictivo basado en IoT en flotas ferroviarias a través de su plataforma Railigent X. Esta plataforma integra datos de sensores de trenes en tiempo real y análisis basados ​​en IA para predecir fallos de componentes y optimizar la programación del mantenimiento. Esto ha permitido reducir en un 25 % el tiempo de inactividad de los trenes en las principales redes ferroviarias europeas.

Clave Mantenimiento predictivo operacional Resumen de Perspectivas del Mercado:

  • Aspectos regionales destacados:

    • El mercado de mantenimiento predictivo operativo de Norteamérica representará el 40 % de la cuota de mercado para 2035, gracias a la digitalización industrial generalizada y la adopción de la fabricación inteligente.
    • El mercado de Asia Pacífico representará una cuota de mercado significativa para 2035, impulsado por la rápida industrialización y el impulso hacia la fabricación inteligente.

  • Perspectivas del Segmento:

    • Se espera que el segmento de la nube en el mercado de mantenimiento predictivo operativo domine para 2035, gracias a la escalabilidad, la rentabilidad y la facilidad de integración de la nube en operaciones multisitio, lo que respalda el análisis basado en IA.
    • Se espera que el segmento de fabricación en el mercado de mantenimiento predictivo operativo alcance una participación del 30% para 2035, impulsado por la integración de IIoT y tecnologías de sensores que permiten la monitorización en tiempo real y optimizan los programas de mantenimiento.

  • Tendencias Clave de Crecimiento:

    • Creciente demanda de optimización de activos y reducción del tiempo de inactividad
    • Presión regulatoria y exigencias de cumplimiento en infraestructuras críticas

  • Principales desafíos:

    • Proceso de integración complejo
    • Escasez de mano de obra cualificada en IA y analítica industrial

  • Actores clave: IBM Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, General Electric Company, Schneider Electric SE, Siemens AG, Rockwell Automation, Inc., PTC Inc., Uptake Technologies Inc., SAS Institute Inc.

Global Mantenimiento predictivo operacional Mercado Pronóstico y perspectiva regional:

  • Proyecciones de tamaño y crecimiento del mercado:

    • Tamaño del mercado en 2025: USD 5.860 millones
    • Tamaño del mercado en 2026: USD 6.980 millones
    • Tamaño proyectado del mercado: USD 40.080 millones para 2035
    • Previsiones de crecimiento: 21,2 % CAGR (2026-2035)

  • Dinámicas regionales clave:

    • Región más grande: América del Norte (participación del 40 % para 2035)
    • Región de más rápido crecimiento: Asia Pacífico
    • Países dominantes: Estados Unidos, Alemania, China, Japón, Reino Unido
    • Países emergentes: China, India, Japón, Singapur, Malasia

    • Last updated on : 18 September, 2025

Factores impulsores del crecimiento

  • Creciente demanda de optimización de activos y reducción de tiempos de inactividad: Los tiempos de inactividad no planificados siguen siendo uno de los problemas más costosos en los sectores de energía, transporte y maquinaria pesada. El mantenimiento predictivo operativo mitiga significativamente este riesgo al permitir la detección temprana de fallas y alertas basadas en el estado. Esto no solo ayuda a prolongar la vida útil de los activos, sino que también minimiza los riesgos operativos y financieros de fallas inesperadas en los equipos. Un informe del Departamento de Energía de EE. UU. señala que las instalaciones que implementan el mantenimiento predictivo pueden esperar una reducción de hasta un 30 % en los costos de mantenimiento y una disminución del 45 % en las averías. Este resultado es cada vez más atractivo para los inversores centrados en empresas con un alto volumen de activos que buscan mejorar la eficiencia operativa y maximizar el retorno de la inversión (ROI).
  • Presión regulatoria y requisitos de cumplimiento en infraestructura crítica: Industrias como los servicios públicos, el procesamiento químico y el transporte público operan bajo estrictas normas de seguridad y deben cumplir con los requisitos de cumplimiento impuestos por las agencias reguladoras. Además, las iniciativas respaldadas por el gobierno para la adopción de sistemas avanzados de monitoreo en sectores como la infraestructura ferroviaria y la energía nuclear impulsan aún más la adopción del mantenimiento predictivo. Un ejemplo reciente que destaca el impacto de la presión regulatoria en el mercado operativo del mantenimiento predictivo son las regulaciones propuestas por la Administración Federal de Ferrocarriles de EE. UU. (FRA) en octubre de 2024. Estas regulaciones buscan mejorar la seguridad de las vías ferroviarias al exigir el uso de Sistemas de Medición de la Geometría de Vías (TGMS) junto con las inspecciones visuales tradicionales. La iniciativa de la FRA destaca el creciente énfasis regulatorio en la adopción de tecnologías avanzadas para el mantenimiento proactivo.
  • Adopción de gemelos digitales y evolución de las fábricas inteligentes: El auge de los gemelos digitales, es decir, réplicas virtuales de activos físicos, está transformando la ejecución de las estrategias de mantenimiento. Al sincronizar datos operativos en tiempo real con simulaciones digitales, las organizaciones obtienen información predictiva sobre patrones de desgaste, puntos de tensión y fallos de componentes. Esta convergencia de la tecnología de gemelos digitales con el mantenimiento predictivo está acelerando su aplicación en iniciativas de fábricas inteligentes e implementaciones de la Industria 4.

Desafíos

  • Proceso de integración complejo: El mantenimiento predictivo depende en gran medida de datos en tiempo real de diversos equipos y sistemas. Sin embargo, muchas organizaciones aún operan en entornos donde la maquinaria, los sensores y los sistemas de TI no están interconectados. Por lo tanto, integrar sistemas heredados, dispositivos IoT y plataformas en la nube en un marco de datos unificado puede ser técnicamente complejo y costoso.
  • Escasez de mano de obra cualificada en IA y analítica industrial: Implementar y gestionar sistemas de mantenimiento predictivo requiere habilidades especializadas en ciencia de datos, aprendizaje automático e ingeniería industrial. Existe una creciente escasez de profesionales capaces de comprender los procesos industriales y diseñar modelos robustos de IA para tareas predictivas. Por lo tanto, esta escasez ralentiza la adopción y aumenta la dependencia de proveedores externos, lo que limita la innovación y la escalabilidad internas.

Tamaño y pronóstico del mercado de mantenimiento predictivo operativo:

Atributo del informe Detalles

Año base

2025

Período de pronóstico

2026-2035

Tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC)

21,2%

Tamaño del mercado del año base (2025)

5.860 millones de dólares

Tamaño del mercado según pronóstico anual (2035)

USD 40.08 mil millones

Alcance regional

  • América del Norte (EE. UU. y Canadá)
  • Asia Pacífico (Japón, China, India, Indonesia, Malasia, Australia, Corea del Sur, resto de Asia Pacífico)
  • Europa (Reino Unido, Alemania, Francia, Italia, España, Rusia, Países Nórdicos, resto de Europa)
  • América Latina (México, Argentina, Brasil, resto de América Latina)
  • Oriente Medio y África (Israel, CCG, África del Norte, Sudáfrica, resto de Oriente Medio y África)
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Segmentación del mercado de mantenimiento predictivo operacional:

Análisis del segmento del modo de implementación

Se prevé que el segmento de la nube alcance una cuota dominante del 60 % para 2035 gracias a su escalabilidad, rentabilidad y facilidad de integración en operaciones multisitio. Permite la monitorización en tiempo real y el acceso a los datos desde cualquier lugar, lo cual es crucial para industrias grandes y distribuidas. Las plataformas en la nube también admiten actualizaciones fluidas y análisis basados ​​en IA sin necesidad de una infraestructura de TI compleja. Esta flexibilidad convierte a la nube en la opción preferida para estrategias de mantenimiento modernas y ágiles.

Análisis del segmento de uso final

El segmento manufacturero posee una cuota de mercado significativa, cercana al 30% hasta 2035, debido a la necesidad de minimizar las paradas no planificadas y mejorar la fiabilidad de los equipos. La integración del IIoT industrial y las tecnologías de sensores permite la monitorización en tiempo real de la maquinaria, lo que permite la detección temprana de posibles problemas y optimiza los programas de mantenimiento. En general, los avances en IA y aprendizaje automático perfeccionan los modelos predictivos, mejorando la precisión y la eficiencia en la planificación del mantenimiento. Estos factores contribuyen a una mayor eficiencia operativa, la reducción de los costes de mantenimiento y la prolongación de la vida útil de los activos en la industria manufacturera.

Nuestro análisis en profundidad del mercado global de mantenimiento predictivo operativo incluye los siguientes segmentos:

Modo de implementación

  • Nube
  • En las instalaciones

Uso final

  • Fabricación
  • Automotor
  • Cuidado de la salud
  • Energía y servicios públicos
  • Transporte
  • Otros

Componente

  • Software
  • Servicios
Vishnu Nair
Vishnu Nair
Jefe de Desarrollo Comercial Global

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Análisis regional del mercado de mantenimiento predictivo operacional:

Perspectivas del mercado de América del Norte

Se prevé que Norteamérica domine el mercado, alcanzando una cuota del 40% hasta 2035 gracias a la digitalización industrial generalizada y la adopción temprana de tecnologías de fabricación inteligente. Empresas líderes, desde la energía hasta la industria aeroespacial, están invirtiendo en mantenimiento basado en IA para mejorar la fiabilidad de sus equipos. Además, las iniciativas federales que apoyan la adopción de la Industria 4 han acelerado esta tendencia. El sólido ecosistema tecnológico de la región también fomenta la rápida innovación en herramientas de análisis predictivo.

En EE. UU. , la demanda de mantenimiento predictivo está en aumento, ya que los fabricantes priorizan la rentabilidad y el tiempo de actividad operativa. A medida que los activos industriales envejecen y los costos laborales aumentan, las empresas estadounidenses recurren al aprendizaje automático y la monitorización basada en sensores para obtener información predictiva. Grandes empresas industriales como GE Electronics, IBM y Rockwell Automation están impulsando implementaciones a gran escala. Además, las normas regulatorias más estrictas en materia de seguridad y cumplimiento normativo están impulsando a las empresas a adoptar modelos de mantenimiento proactivo.

El mercado de mantenimiento predictivo operacional en Canadá está en constante crecimiento, impulsado por su énfasis en operaciones e infraestructura sostenibles. Los sectores de minería, servicios públicos y transporte son especialmente activos, utilizando herramientas predictivas para prolongar la vida útil de los activos y prevenir fallas en entornos remotos o hostiles. Un ejemplo notable de crecimiento en el mercado canadiense de mantenimiento predictivo es el reciente éxito de Nanoprecise Sci Corp, una empresa con sede en Edmonton especializada en soluciones de mantenimiento predictivo basadas en IA. En marzo de 2025, Nanoprecise obtuvo 38 millones de dólares en financiación de Serie C, que comprende capital y deuda, para mejorar su plataforma de Mantenimiento Centrado en la Energía y expandir sus operaciones globales. Su enfoque ECM integra sensores inalámbricos de consumo ultrabaja con IA y algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar diagnósticos en tiempo real e información práctica para equipos industriales. Esta tecnología es extremadamente beneficiosa para los sectores de minería, petróleo y gas, y manufactura, donde la confiabilidad de los equipos y la eficiencia energética son fundamentales.

Perspectivas del mercado de Asia Pacífico

Se prevé que Asia Pacífico alcance una cuota de mercado significativa entre 2026 y 2035 gracias a la rápida industrialización y al fuerte impulso hacia la fabricación inteligente en China, India y Corea del Sur. Las principales industrias de la región están aprovechando la IA y el IoT para reducir los costes de mantenimiento y aumentar el tiempo de actividad de las fábricas. Además, las colaboraciones entre empresas tecnológicas globales y fabricantes regionales están acelerando la implementación de soluciones de mantenimiento predictivo. En 2024, Siemens integró su solución Senseye Predictive Maintenance, mejorada con capacidades de IA generativa, en las operaciones de BlueScope. Esta integración tuvo como objetivo acelerar el intercambio de conocimientos entre los equipos globales y respaldar la estrategia de transformación digital de BlueScope.

El mercado chino de mantenimiento predictivo operativo está en expansión gracias a su fuerte inversión en fabricación digital, en el marco de la agenda "Hecho en China 2025". Las principales empresas chinas están integrando IA y visión artificial para el mantenimiento predictivo en robótica y semiconductores. El enfoque del sector manufacturero en reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia ha impulsado una mayor implementación de soluciones de mantenimiento predictivo basadas en IA e IoT.

El mercado del mantenimiento predictivo operativo en Corea del Sur está en auge gracias al sólido respaldo gubernamental a través de iniciativas como el plan Fábricas Inteligentes 2030. Los sectores manufactureros avanzados del país, especialmente en electrónica y automoción, están adoptando rápidamente tecnologías de IA e IoT para reducir los tiempos de inactividad. Además, la digitalización generalizada y la conversión de fábricas inteligentes impulsan la demanda de soluciones predictivas. La creciente participación de las pymes en las iniciativas de la Industria 4 está impulsando una mayor adopción en el mercado.

Operational Predictive Maintenance Market Share
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Actores del mercado de mantenimiento predictivo operacional:

    El mercado del mantenimiento predictivo operativo está dominado por actores clave como Siemens, IBM, GE Digital y Schneider Electric, que aprovechan la IA, el IoT y las tecnologías en la nube. Estas empresas compiten mediante alianzas estratégicas, plataformas de análisis avanzado y soluciones sectoriales a medida para fortalecer su presencia global.

    A continuación se presentan algunos de los actores principales en el mercado de mantenimiento predictivo operativo:

    • Siemens
      • Descripción general de la empresa
      • Estrategia empresarial
      • Ofertas de productos clave
      • Desempeño financiero
      • Indicadores clave de rendimiento
      • Análisis de riesgos
      • Desarrollo reciente
      • Presencia regional
      • Análisis FODA
    • Corporación IBM
    • Instituto SAS Inc.
    • Software AG
    • Automatización Rockwell
    • eMaint de Fluke Corporation
    • SAP SE
    • Schneider Electric
    • SKF

Desarrollos Recientes

  • En febrero de 2025, GE Aerospace y Scandinavian Airlines (SAS) finalizaron un proyecto de mantenimiento predictivo para aumentar la fiabilidad y eficiencia de los aviones Embraer E190 de SAS. El proyecto utilizó datos de vuelo y mantenimiento para detectar problemas comunes en los sistemas de purga y los controles de vuelo de los aviones, lo que ayudó a SAS a detectar y solucionar problemas rápidamente.
  • En enero de 2025, FutureMain Co., Ltd. , empresa que fabrica herramientas de mantenimiento predictivo basadas en IA, completó con éxito un proyecto de prueba con South Aramco, la petrolera estatal de Arabia Saudita. Este éxito está ayudando a FutureMain a expandirse a Oriente Medio, utilizando el apoyo local y redes sólidas para introducir su solución ExRBM y crecer internacionalmente.
  • Report ID: 7647
  • Published Date: Sep 18, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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Preguntas frecuentes (FAQ)

En el año 2026, el tamaño de la industria del mantenimiento predictivo operativo se evalúa en USD 6,98 mil millones.

El tamaño del mercado global de mantenimiento predictivo operativo superó los USD 5.86 mil millones en 2025 y se prevé que registre una CAGR de más del 21,2%, superando los USD 40.08 mil millones en ingresos para 2035.

El mercado de mantenimiento predictivo operativo de América del Norte representará el 40% de la participación en 2035, debido a la digitalización industrial generalizada y la adopción de la fabricación inteligente.

Los actores clave en el mercado incluyen IBM Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, General Electric Company, Schneider Electric SE, Siemens AG, Rockwell Automation, Inc., PTC Inc., Uptake Technologies Inc., SAS Institute Inc.

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Preeti Wani
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Asistente de Gerencia de Investigación
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