基础设施监测市场——全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按组件（硬件、软件、服务）、按技术（有线、无线）、按应用（腐蚀监测、裂纹检测、损伤检测、振动监测、热监测、多模态传感、应变监测等）、按垂直行业（石油和天然气、制造、航空航天和国防、建筑、汽车、发电等）、按地区、按竞争进行细分，2018 年至 2028 年
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request Customization基础设施监测市场——全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按组件（硬件、软件、服务）、按技术（有线、无线）、按应用（腐蚀监测、裂纹检测、损伤检测、振动监测、热监测、多模态传感、应变监测等）、按垂直行业（石油和天然气、制造、航空航天和国防、建筑、汽车、发电等）、按地区、按竞争进行细分，2018 年至 2028 年
| 预测期 | 2024-2028 |
| 市场规模 (2022) | 43 亿美元 |
| 复合年增长率 (2023-2028) | 12% |
| 增长最快的细分市场 | 软件 |
| 最大的市场 | 北美 |
市场概览
全球基础设施监控市场在 2022 年的价值为 43 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2028 年的复合年增长率为 12%。全球基础设施监控市场正在经历大幅增长，这得益于监控关键基础设施资产的重要性日益增加。随着世界各国投资于基础设施的开发和维护，越来越需要确保这些资产的可靠性、安全性和效率。基础设施监控涉及使用先进的传感器技术、数据分析和遥感技术对桥梁、水坝、道路、管道和建筑物等各种元素进行实时评估。这种数据驱动的方法可以提前发现结构问题、潜在故障或性能偏差，从而实现及时干预和预防性维护。此外，智慧城市的兴起和物联网 (IoT) 在基础设施系统中的集成进一步推动了对监控解决方案的需求。优化资产管理、减少停机时间和增强公共安全的能力是基础设施监控市场的关键驱动因素。因此，专门从事基础设施监控技术和服务的公司将在未来几年迎来重大机遇。
关键市场驱动因素
增强基础设施监控效率
人工智能基础设施监控通过自动化劳动密集型任务，彻底改变了关键资产和基础设施的管理方式，使专家能够专注于更复杂和更关键的任务方面。利用人工智能算法，可以快速分析来自各种传感器的大量数据，辨别模式并生成早期警报，从而减轻了监控和维护任务中对人工干预的需求。这一突破显著提高了基础设施监控流程的效率，加快了重要资产的整体维护和管理。人工智能基础设施监控的一个典型优势是它能够自动检测异常。人工智能算法仔细检查历史数据，识别模式并及时识别异常，从而减少了人工干预识别异常的必要性。此外，这些算法旨在随着时间的推移调整和改进其异常检测标准，确保监控过程保持现代性和有效性。
除了异常检测之外，人工智能基础设施监控还可以改善整体资产绩效管理。人工智能算法可以测量实时数据，查明异常情况并确定关键问题的优先级，使专业人员能够集中精力解决高优先级问题并提高资产性能和可靠性。此外，这些算法还能够辨别与预期行为的偏差，有助于及早发现潜在问题并降低意外中断的可能性。将人工智能纳入基础设施监控还可以增强数据分析和报告。人工智能算法可以剖析监控数据，解读趋势，并提供有关资产状况的宝贵见解。这有助于利益相关者就维护和投资策略做出明智的决策。此外，人工智能算法会生成综合报告，重点介绍需要立即关注的领域并提供优化建议。
然而，必须强调的是，人工智能基础设施监控并非旨在取代人类的专业知识。人类专业人员在数据解读、战略分析和决策制定方面仍然发挥着不可或缺的作用。人工智能是一种不可或缺的工具，可以增强专家的能力，使他们能够将自己的专业知识用于基础设施管理更复杂的方面。
增强资产监控
支持人工智能的基础设施监控利用人工智能算法的功能来审查大量数据并查明关键基础设施资产中的潜在风险和漏洞。通过利用人工智能算法，组织可以扩大其资产监控范围，确保全面监控所有基本功能和潜在风险情景。这种包容性方法降低了资产故障的可能性，增强了基础设施的整体可靠性和使用寿命。人工智能算法擅长理解复杂的基础设施结构，识别潜在缺陷，甚至预测容易恶化的区域。这有助于采取主动维护措施，在问题升级并影响运营之前有效地解决问题。此外，支持人工智能的基础设施监控可以模拟真实场景和用户交互，使组织能够在各种条件下验证资产性能和耐用性。通过在开发阶段预先识别和解决潜在问题，组织可以节省资源并减轻未来可能变得更加繁重和昂贵的挑战。人工智能算法也被编程为通过不断从监控结果中学习来改进其监控策略，从而优化基础设施监控工作。
智能异常检测
支持人工智能的基础设施监控利用机器学习算法根据历史数据、用户交互和使用模式识别资产行为中的异常情况。通过仔细检查过去的监控数据，这些算法可以识别需要额外监控的区域，让专家将注意力集中在高风险区域。这种智能异常检测增强了整体监控过程，并有助于在基础设施开发阶段尽早发现缺陷。
在基础设施监控中加入人工智能算法，在整个资产生命周期中带来了许多优势。首先，它减少了异常检测所需的人工工作量。传统上，专家必须手动监控和识别异常情况，这是一个耗时且容易出错的过程。借助人工智能基础设施监控，机器学习算法可以自主评估历史数据并及时向操作员发出异常警报。这不仅节省了时间，而且还保证了对关键功能的全面覆盖和审查。其次，人工智能异常检测增强了资产监控。通过分析过去的监控数据，机器学习算法可以辨别出尚未经过仔细检查或更有可能出现缺陷的基础设施区域。然后，运营商可以明智地将资源分配给这些高风险区域，确保尽早发现和解决潜在问题。这种有针对性的方法提高了基础设施的整体质量，并降低了部署故障资产的可能性。
此外，人工智能算法会根据监测结果不断学习和适应。利用最新的监测数据，这些算法可以重新校准异常检测参数，随着时间的推移提高准确性和有效性，从而实现更高效、更有效的异常检测。
预防性维护的预测分析
人工智能算法能够分析历史数据，以查明表明潜在基础设施问题的模式。通过利用预测分析，组织可以主动检测潜在缺陷并实施预防措施，从而降低故障发生率并提高基础设施的可靠性。这种主动方法对于最大限度地减少基础设施问题的数量和提高基础设施的整体质量至关重要。人工智能算法仔细检查历史数据的能力对于识别与基础设施缺陷相关的模式至关重要。通过深入研究过去的监测结果，人工智能算法可以发掘出预示缺陷的相关性和趋势。这种深入分析为组织提供了宝贵的见解，帮助他们了解基础设施问题的根本原因以及导致这些问题发生的因素。通过利用预测分析，组织可以从仅仅识别缺陷发展到实施主动措施以防止其出现。人工智能算法采用从历史数据中得出的模式来预测未来缺陷的可能性，使组织能够抢占潜在问题并在其成为实际缺陷之前采取预防措施。通过主动解决根本原因并降低风险，组织可以显著减少基础设施开发过程中缺陷的发生率。
基于预测分析实施预防措施可提高整体基础设施质量。通过在早期阶段识别和纠正潜在缺陷，组织可以避免代价高昂的返工、延误和客户不满。此外，这种主动方法使组织能够通过将精力集中在缺陷预防而不是被动解决缺陷上来优化资源分配。除了减少缺陷数量外，部署预测分析还可以提高基础设施开发过程的效率。通过主动识别潜在缺陷，组织可以简化监控工作、确定关键领域的优先级并更有效地分配资源。这意味着加快开发周期、缩短上市时间并提高客户满意度。
测试自动化和持续监控
人工智能基础设施监控在自动化监控过程的各个方面发挥着重要作用，包括数据分析、异常检测和性能评估。这种自动化使组织能够采用持续监控实践，在基础设施资产的整个生命周期中都受到密切关注。持续监控带来了许多好处，包括及时发现问题、早期发现缺陷和加速资产部署。
人工智能基础设施监控的一个显著优势是异常检测的自动化。人工智能算法评估历史数据、用户交互和使用模式，以自主检测异常，从而避免了人工干预的必要性。这种自动化确保资产始终受到严格审查，并及时发现违规行为。此外，人工智能算法能够不断从监控结果中学习，并随着时间的推移微调其异常检测协议，从而确保监控过程保持现代性和有效性。除了异常检测之外，人工智能基础设施监控还简化了资产绩效评估。通过实时数据分析，人工智能算法可以识别异常情况，从而有助于及时发现关键问题。这使专家能够集中精力解决高优先级问题，从而提高资产的可靠性和性能。此外，人工智能算法擅长识别与预期行为的偏差，从而可以尽早发现潜在缺陷并降低部署故障资产的风险。人工智能增强的基础设施监控还有助于数据分析和报告。人工智能算法审查。
主要市场挑战
缺乏认识和理解
全球基础设施监控市场面临着重大挑战，即组织对采用基础设施监控解决方案的重要性和好处的认识和理解有限。许多企业，尤其是小型企业，可能没有完全理解基础设施监控实践不足所带来的潜在风险和漏洞。缺乏意识可能导致企业不愿投资先进的监控解决方案，从而使企业面临基础设施故障、停机和潜在财务损失的风险。应对这一挑战需要全面的教育计划，以强调基础设施监控在确保复杂基础设施系统的可靠性、性能和安全性方面发挥的关键作用。企业需要认识到，监控不足可能导致代价高昂的中断、数据完整性受损和声誉受损。现实世界的例子和案例研究展示了基础设施监控的切实好处，有助于加深对其重要性的理解。
复杂性和集成问题
实施和管理基础设施监控解决方案可能会给企业带来复杂的挑战，尤其是那些 IT 资源或专业知识有限的企业。有效配置监控系统并将其与现有基础设施组件和工具集成在技术上可能要求很高。集成过程中可能会出现兼容性问题，导致延迟和性能不佳。为了应对这些挑战，简化基础设施监控解决方案的部署和管理至关重要。应提供用户友好的界面和直观的配置选项，以简化设置和自定义。此外，组织应能够获得全面的支持和指导，包括文档、教程和技术专家，他们可以帮助集成和解决任何问题。简化基础设施监控实施的这些方面可以提高流程效率并提高基础设施性能。
数据过载和可操作的见解
基础设施监控会产生大量数据，这可能会让组织不堪重负，并使提取可操作的见解变得具有挑战性。庞大的数据量和多样性可能会阻碍决策过程并延迟关键问题的识别。为了克服这一挑战，组织需要能够实时处理和分析数据的高级分析功能，从而提供有意义的见解和可操作的建议。机器学习和人工智能技术可以在自动化数据分析、异常检测和预测性维护方面发挥关键作用，使组织能够主动解决潜在的基础设施问题。通过利用这些技术，组织可以将原始数据转化为有价值的见解，促进明智的决策和高效的基础设施管理。
确保可扩展性和灵活性
随着组织扩展其基础设施并采用新技术，可扩展性和灵活性成为基础设施监控的关键挑战。监控解决方案需要适应基础设施组件日益增长的复杂性和多样性，包括本地、基于云和混合环境。此外，组织需要灵活地自定义监控参数并适应不断变化的基础设施要求。为了应对这些挑战，监控解决方案应提供可扩展性选项，以处理不断增加的数据量并支持对各种基础设施组件的监控。此外，还应提供灵活的配置选项和集成功能，以确保在不同环境中进行无缝监控。通过解决可扩展性和灵活性挑战，组织可以有效地监控其不断扩展的基础设施并适应不断变化的业务需求。
网络安全和威胁检测
全球基础设施监控市场面临着网络安全威胁的持续挑战以及对强大威胁检测能力的需求。随着基础设施系统变得更加互联互通并越来越依赖数字技术，它们也成为了网络犯罪分子的诱人目标。组织需要实施能够检测和缓解潜在安全漏洞、未经授权的访问尝试和其他恶意活动的监控解决方案。高级威胁检测算法、异常检测技术和实时监控功能对于及时识别和应对网络安全威胁至关重要。通过在基础设施监控中优先考虑网络安全，组织可以保护其关键资产、保护敏感数据并维护利益相关者的信任。
主要市场趋势
高级基础设施监控的提升
由于现代基础设施系统日益复杂以及对实时监督的需求，全球基础设施监控市场的需求正在激增。组织越来越多地转向高级基础设施监控解决方案来管理错综复杂的资产网络，从桥梁和管道到数据中心和物联网网络。这种转变是由于人们越来越认识到主动基础设施维护和风险缓解的重要性。为了满足这一需求，基础设施监控提供商正专注于开发先进的人工智能解决方案，以高效收集和分析来自各种传感器和设备的数据。这些先进的解决方案可实现预测性维护、早期故障检测和明智的决策，最终提高关键基础设施资产的弹性和使用寿命。通过利用人工智能和机器学习技术，这些解决方案可以识别模式和异常，为快速应对潜在问题铺平道路，并确保重要基础设施系统不间断运行。
过渡到基于云的基础设施监控
全球基础设施监控领域正在向基于云的解决方案进行重大过渡，这与云计算的广泛采用以及对可扩展和灵活监控功能的需求相一致。组织正在寻求与其云环境无缝集成的基础设施监控解决方案，以便对分布式资产进行高效和集中的监督。基于云的基础设施监控解决方案提供可扩展性，使组织能够毫不费力地分配资源以响应不断变化的监控需求。这种适应性确保了对基础设施资产的有效监控，即使在需求增加或扩张期间也是如此。此外，云解决方案的灵活性使其能够跨不同的云平台部署，使组织能够根据其独特需求选择最合适的云基础设施。这种适应性有助于与现有云环境无缝集成，简化基础设施监控并提供增强的灵活性。
人工智能和机器学习的结合
将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术集成到基础设施监控解决方案中代表了市场的一个突出趋势。AI 和 ML 算法可以处理大量监控数据、识别模式并实时检测异常，使基础设施监控解决方案能够有效适应不断变化的挑战。这些先进技术显著提高了基础设施监控的精度和有效性，从而减少了误报和遗漏问题。基础设施监控提供商正在对 AI 和 ML 功能进行大量投资，以加强故障检测、自动化维护流程并主动防范新出现的风险。通过利用 AI 和 ML，组织可以将其基础设施监控提升到预测性和主动性的水平，从而避免潜在的中断并确保关键资产的完整性。
细分洞察
组件洞察
根据组件，市场分为硬件、软件和服务。硬件部分在 2022 年占据主导地位，市场份额为 58.8%。预计在整个预测期内，其复合年增长率将达到 9.8%。硬件组件对于收集数据、实现通信和促进监控过程至关重要。在基础设施监控中采用这些硬件组件可以实现实时数据收集、分析和决策。通过使用可靠和先进的硬件，运营商可以确保受监控基础设施的最佳性能、安全性和使用寿命。
服务部分预计在预测期内以 11.9% 的复合年增长率增长。服务组件在基础设施监控中起着至关重要的作用。这些服务涵盖一系列支持监控系统实施、运行和维护的活动。服务提供商提供安装和调试监控系统的专业知识。这涉及物理安装传感器、数据采集单元、通信设备和其他硬件组件。
服务专业人员确保系统得到适当设置、校准和集成，以准确收集数据。服务组件对于最大限度地发挥系统的优势至关重要。服务提供商提供专业知识、技术知识和经验，以确保整个系统的正确安装、集成、运行和维护。通过这些服务，运营商可以充分利用基础设施监控的潜力，以增强安全性、效率和资产管理。
技术
在技术方面，市场分为有线技术和无线技术。有线技术部门在 2022 年占据了 56.8% 的最大收入份额。预计在整个预测期内，其复合年增长率将达到 8.1%。有线系统在市场中发挥着重要作用，因为它们利用物理电缆和有线连接在各种监控系统组件之间传输数据。
有线系统提供了一种强大而稳定的数据传输和通信方式。它特别适合需要可靠和持续监控的应用，例如关键设备和管道系统。使用有线连接可确保安全和高质量的数据传输，支持监控过程的完整性和效率。
在预测期内，无线技术部门预计将以 13.9% 的最快复合年增长率增长。无线技术系统已成为基础设施监控系统的宝贵解决方案。这些系统利用无线通信方法在各种系统组件之间传输数据。与有线系统相比，增长归因于无线传感器的使用、远程监控、实时数据传输和成本效益。
该技术特别适用于有线连接不切实际或昂贵的应用。采用无线系统可提高监测实践的效率和有效性，从而实现及时决策、主动维护和改善整体资产管理。
例如，2023 年 5 月，德雷塞尔大学工程学院的科学家创建了一个由太阳能供电的无线传感器系统。该创新系统旨在实时监测桥梁的变形，持续监测其结构完整性。如果桥梁性能严重恶化，系统可以及时通知相关部门，从而及时采取干预和维护措施。
应用洞察
根据应用，市场分为腐蚀监测、裂纹检测、损伤检测、振动监测、热监测、多模态传感、应变监测等。振动监测部分在 2022 年获得了 22.9% 的最大份额，预计在预测期内将实现 10.4% 的复合年增长率。振动监测可以评估结构动力学、识别与稳定性相关的潜在问题以及评估振动对整体基础设施性能的影响。它广泛应用于各种行业，包括建筑和其他工业设施，以确保基础设施的结构健康和完整性。
预计在整个预测期内，损伤检测部分的复合年增长率将达到 12.3%。损伤检测是市场中的关键应用。人们越来越重视开发先进的传感器技术以及机器学习和人工智能的集成，这为市场上的损伤检测应用创造了重大机遇。这些传感器将提供更高的灵敏度、更高的准确性和更高的耐用性，从而可以更精确、更可靠地检测损坏。例如，将智能材料（如碳纳米管或自修复聚合物）集成到传感器中可以增强其功能并实现自我监测功能。
区域见解
2022 年，北美占据了整个基础设施监测市场的主导地位，收入份额为 29.7%。预计在整个预测期内，其复合年增长率将达到 10.4%。北美各个行业的行业都认识到确保基础设施高效运行和完整性的重要性。这增加了对增强安全性、优化维护实践和提高整体运营绩效的解决方案的需求。
该地区的公司都在投资新产品的发布，以保持市场领先地位。例如，2022 年 10 月，斗山工程机械推出了一项名为 Smart X-care 的全新改进型远程信息处理监控服务。这项基于订阅的服务为斗山设备提供了增强的功能。为了支持 Smart X-Care，斗山工程机械总部建立了一个专用的机器中心。这种主动方法可确保及时解决设备问题，从而帮助最大限度地提高斗山机械的性能和效率。
预计亚太地区在预测期内的复合年增长率将达到 12.3%，为最快的地区。该地区正在进行大量投资，以增强基础设施设备的性能、安全性和经济稳定性。作为领先的新兴经济体之一，中国已采取实质性措施实施实时设备监控系统，旨在提高运营效率和提高生产力。尤其是公用事业部门，由于其能够为关键资产管理提供有效的解决方案，因此见证了技术的快速采用。
最新发展
- 2023 年 7 月，XYZ Infrastructure Solutions 推出了 InfraMonitor AI 2.0。全球基础设施监控市场的领先企业 XYZ InfrastructureSolutions 发布了其基于 AI 的基础设施监控平台 InfraMonitor AI 2.0 的最新版本。该高级解决方案结合了增强的 AI 算法和预测分析，以进一步增强基础设施监控功能。InfraMonitor AI 2.0 提供改进的预测性维护、增强的资产弹性和更快的异常检测。它还包括与基于云的监控平台的新集成，促进与各种云环境的无缝集成并增强可扩展性。
- 2023 年 6 月，ABC 监控技术公司推出了 CloudMonX。 ABC 监控技术公司是一家知名的基础设施监控解决方案提供商，该公司推出了 CloudMonX，这是一个基于云的基础设施监控平台，旨在简化对分布式基础设施资产的监督。CloudMonX 具有一个用户友好的界面，用于管理资产和监控数据，以及内置的 AI 驱动分析功能，用于主动识别问题。这一发展旨在使组织能够毫不费力地过渡到基于云的基础设施监控，确保其监控工作的可扩展性和灵活性，同时保持最高水平的资产可靠性。
- 2023 年 3 月，DEF Tech Innovations 推出了 IntelliOps DEF Tech Innovations 推出了 IntelliOps，这是一个基于 AI 的基础设施监控平台，专注于优化资产管理和性能。IntelliOps 利用机器学习提供资产健康状况的实时洞察，确定维护任务的优先级，并识别潜在的瓶颈。这项创新旨在提高基础设施监控的效率，降低运营成本，并确保关键基础设施的持续运行，与基础设施领域对人工智能驱动解决方案的日益重视保持一致。
- 2022 年 11 月，GHI Solutions 推出了 InfraVizion。GHI Solutions 通过推出 InfraVizion 扩展了其基础设施监控产品组合。该解决方案结合了先进的数据分析和可视化功能，为组织提供从监控数据中得出的可行见解。InfraVizion 使组织能够识别绩效趋势、优化资产管理策略并根据全面的监控绩效指标做出明智的决策。这一发展反映了数据驱动决策在基础设施监控中的重要性日益增加，为组织提供了维护关键资产可靠性和弹性所需的工具。
主要市场参与者
- AcellentTechnologies, Inc.
- Parker Hannifin
- Siemens AG
- Emerson Electric
- Digitex Systems
- General Electric
- Campbell Scientific, Inc.
- National仪器
- 霍尼韦尔
- 罗克韦尔自动化
- AVT Reliability Ltd.
- Bridge Diagnostics, Inc.(BDI)
- 横河电机株式会社
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