製造業預測性維護市場規模預計在預測期內（即 2024 年至 2036 年之間）將以顯著的速度擴大。
西方國家與製造業預測性維護相關的廣泛研究，以及降低維護成本和停機時間的需求不斷增長，預計將推動製造業市場預測性維護的進步。市場的成長也可以歸因於物聯網的採用導致產業預測性維護投資增加等因素。此外，員工和人員的缺乏，加上全球供應鏈中斷以及 COVID-19 大流行期間對各種商品的高需求，促使企業格外注意其製造設備和機械，以增加產量。這導致全球對預測性維護解決方案的需求激增。然而，許多公司已開始使用智慧感測器、先進的人工智慧系統和其他工業物聯網 (IIoT) 解決方案來追蹤製造過程中使用的重要機械的健康狀況和效率，以避免代價高昂的生產停機。
預測性維護技術的形成是為了確定在用設備的狀況，以便估計何時應進行維護。與例行或基於時間的預防性維護相比，這種方法可以節省成本，因為任務僅在保證時才執行。它可能受到一系列政治、經濟、社會、技術和行業特定因素的影響。
成長動力
挑戰
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基準年 |
2023年 |
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預測年份 |
2024-2036 |
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區域範圍 |
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製造市場的預測維護根據組件細分為軟體和服務，其中軟體部分預計到2020年底將佔據最大份額，工廠安全的改善是製造業的主要關注點之一行業。此外，機器故障也導致製造業嚴重的生產損失。對更好的安全性、降低成本和機器利用率的需求正在推動全球製造市場預測性維護的製造預測分析。
在科技的基礎上，製造市場的預測維護分為機器學習、深度學習、大數據和分析。在 2024 年至 2036 年的預測期內，機器學習預計將佔據最大的市場份額。製造商正在採用基於機器學習的預測性維護。它依賴大量的歷史或測試數據，以及客製化的機器學習演算法，來測試不同的場景並預測系統中的錯誤。然後它會相應地產生警報。如果設計和實現得當，機器學習演算法將學習典型數據的行為並即時識別偏差。機器監控系統將包括有關不同溫度、引擎轉速等的輸入。然後系統可以預測故障時間。此外，由於技術進步和安全處理大數據，大數據分析預計將佔據大量市場份額。因此，資料安全是任何組織的主要關注點之一。如今，大數據技術的採用率很高，因為它具有成本效益，提供準確的結果，並有助於創新地分析大數據集。此外，這種解釋有助於組織提高銷售並保持客戶忠誠度。
我們對全球製造市場預測性維護的深入分析包括以下部分
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依產品類型 |
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依技術 |
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北美市場統計
從地理來看，製造市場的預測維護分為北美、拉丁美洲、歐洲、亞太地區以及中東和非洲地區。由於對物聯網、人工智慧和機器學習等新興技術的投資不斷增加，預測性維護供應商的存在不斷增加，以及政府對監管合規性的支持不斷增加，預計到2036 年，北美產業將佔據最大的收入份額。
亞太地區市場分析
對物聯網、人工智慧、機器學習等新興技術的投資不斷增加，預測性維護供應商的不斷增加，以及政府對監管合規性的支持不斷增加，是預測期內推動市場成長的主要因素，而亞太地區預計在預測期內以最高複合年增長率成長。在亞太地區，最高的成長率可歸因於私營和公共部門為增強其維護解決方案而進行的大量投資，從而導致對用於自動化維護和工廠安全流程的預測性維護解決方案的需求增加。
作者学分: Abhishek Verma