Mercado de monitoreo de infraestructura: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por componente (hardware, software, servicios), por tecnologÃa (cableada, inalámbrica), por aplicación (monitoreo de corrosión, detección de grietas, detección de daños, monitoreo de vibraciones, monitoreo térmico, detección multimodal, monitoreo de deformación,
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 CustomizationMercado de monitoreo de infraestructura: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por componente (hardware, software, servicios), por tecnologÃa (cableada, inalámbrica), por aplicación (monitoreo de corrosión, detección de grietas, detección de daños, monitoreo de vibraciones, monitoreo térmico, detección multimodal, monitoreo de deformación,
| PerÃodo de pronóstico | 2024-2028 |
| Tamaño del mercado (2022) | USD 4.3 mil millones |
| CAGR (2023-2028) | 12% |
| Segmento de más rápido crecimiento | Software |
| Mercado más grande | Norteamérica |
Descripción general del mercado
El mercado global de monitoreo de infraestructura se valoró en USD 4.3 mil millones en 2022 y se anticipa que proyectará un crecimiento sólido en el perÃodo de pronóstico con una CAGR del 12% hasta 2028. El mercado global de monitoreo de infraestructura está experimentando un crecimiento sustancial impulsado por la creciente importancia de monitorear activos de infraestructura crÃticos. A medida que las naciones de todo el mundo invierten en el desarrollo y mantenimiento de su infraestructura, existe una creciente necesidad de garantizar la confiabilidad, seguridad y eficiencia de estos activos. El monitoreo de infraestructura implica la evaluación en tiempo real de varios elementos como puentes, presas, carreteras, tuberÃas y edificios utilizando tecnologÃas de sensores avanzadas, análisis de datos y técnicas de detección remota. Este enfoque basado en datos permite la detección temprana de problemas estructurales, fallas potenciales o desviaciones de rendimiento, lo que permite una intervención oportuna y un mantenimiento preventivo. Además, el auge de las ciudades inteligentes y la integración de la Internet de las cosas (IoT) en los sistemas de infraestructura alimentan aún más la demanda de soluciones de monitoreo. La capacidad de optimizar la gestión de activos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la seguridad pública son impulsores clave del mercado de monitoreo de infraestructura. Como resultado, las empresas que se especializan en tecnologÃas y servicios de monitoreo de infraestructura están preparadas para oportunidades significativas en los próximos años.
Impulsores clave del mercado
Eficiencia mejorada en el monitoreo de infraestructura
El monitoreo de infraestructura habilitado por IA está revolucionando la forma en que se administran los activos crÃticos y la infraestructura al automatizar las tareas que requieren mucha mano de obra, lo que permite a los expertos concentrarse en aspectos más intrincados y crÃticos para la misión. Aprovechando los algoritmos de IA, se pueden analizar rápidamente grandes cantidades de datos de varios sensores, discernir patrones y generar alertas tempranas, lo que mitiga la necesidad de intervención manual en las tareas de monitoreo y mantenimiento. Este avance mejora significativamente la eficiencia de los procesos de monitoreo de infraestructura y agiliza el mantenimiento y la gestión generales de activos vitales. Una ventaja ejemplar del monitoreo de infraestructura habilitado por IA es su capacidad para automatizar la detección de anomalÃas. Los algoritmos de IA examinan datos históricos, reconocen patrones e identifican rápidamente anomalÃas, reduciendo asà la necesidad de intervención humana para identificar irregularidades. Además, estos algoritmos están diseñados para adaptar y refinar sus criterios de detección de anomalÃas con el tiempo, asegurando que el proceso de monitoreo siga siendo contemporáneo y efectivo.
Además de la detección de anomalÃas, el monitoreo de infraestructura habilitado por IA mejora la gestión general del rendimiento de los activos. Los algoritmos de IA pueden medir datos en tiempo real, identificar irregularidades y priorizar problemas crÃticos, lo que permite a los profesionales concentrar sus esfuerzos en resolver problemas de alta prioridad y reforzar el rendimiento y la confiabilidad de los activos. Además, estos algoritmos están equipados para discernir desviaciones de los comportamientos anticipados, lo que facilita la detección temprana de problemas potenciales y disminuye la probabilidad de interrupciones inesperadas. La incorporación de IA al monitoreo de infraestructura también mejora el análisis y la generación de informes de datos. Los algoritmos de IA diseccionan los datos de monitoreo, descifran tendencias y brindan información valiosa sobre el estado de los activos. Esto ayuda a las partes interesadas a tomar decisiones informadas sobre estrategias de mantenimiento e inversión. Además, los algoritmos de IA generan informes completos, que destacan las áreas que requieren atención inmediata y brindan recomendaciones para la optimización.
Sin embargo, es imperativo subrayar que el monitoreo de infraestructura habilitado por IA no pretende reemplazar la experiencia humana. Los profesionales humanos aún desempeñan un papel indispensable en la interpretación de datos, el análisis estratégico y la toma de decisiones. La IA sirve como una herramienta indispensable que aumenta las capacidades de los expertos, lo que les permite canalizar su experiencia hacia aspectos más complejos de la gestión de la infraestructura.
Vigilancia de activos aumentada
El monitoreo de infraestructura habilitado por IA aprovecha las capacidades de los algoritmos de IA para examinar datos voluminosos y detectar posibles riesgos y vulnerabilidades en activos de infraestructura crÃticos. Al aprovechar los algoritmos de IA, las organizaciones pueden expandir su alcance de vigilancia de activos, lo que garantiza un monitoreo integral de todas las funcionalidades esenciales y los posibles escenarios de riesgo. Este enfoque inclusivo reduce la probabilidad de fallas de los activos, lo que aumenta la confiabilidad general y la longevidad de la infraestructura. Los algoritmos de IA son expertos en comprender estructuras de infraestructura complejas, identificar fallas potenciales e incluso predecir áreas propensas al deterioro. Esto facilita la adopción de medidas de mantenimiento proactivas, abordando eficazmente los problemas antes de que se agraven y afecten las operaciones. Además, la monitorización de la infraestructura habilitada por IA puede simular escenarios del mundo real e interacciones de los usuarios, lo que permite a las organizaciones validar el rendimiento y la durabilidad de los activos en diversas condiciones. Al identificar y resolver de forma preventiva posibles problemas en la fase de desarrollo, las organizaciones pueden ahorrar recursos y mitigar desafÃos que pueden volverse más onerosos y costosos de rectificar en el futuro. Los algoritmos de IA también están programados para desarrollar sus estrategias de monitoreo a través del aprendizaje continuo de los resultados del monitoreo, optimizando asà los esfuerzos de vigilancia de la infraestructura.
Detección inteligente de anomalÃas
El monitoreo de infraestructura habilitado por IA aprovecha los algoritmos de aprendizaje automático para identificar irregularidades en el comportamiento de los activos según datos históricos, interacciones de los usuarios y patrones de uso. Al examinar los datos de monitoreo anteriores, estos algoritmos pueden identificar áreas que requieren vigilancia adicional, lo que permite a los expertos centrar su atención en las zonas de alto riesgo. Esta detección inteligente de anomalÃas aumenta el proceso de monitoreo general y ayuda en la detección temprana de defectos durante la fase de desarrollo de la infraestructura.
La incorporación de algoritmos de IA en el monitoreo de la infraestructura genera una multitud de ventajas a lo largo del ciclo de vida del activo. En primer lugar, mitiga el esfuerzo manual requerido para la detección de anomalÃas. Tradicionalmente, los expertos tenÃan que supervisar e identificar las irregularidades de forma manual, un proceso que consumÃa mucho tiempo y era propenso a errores. Con la supervisión de la infraestructura habilitada por IA, los algoritmos de aprendizaje automático evalúan de forma autónoma los datos históricos y alertan rápidamente a los operadores sobre las anomalÃas. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también garantiza una cobertura y un escrutinio completos de las funcionalidades crÃticas. En segundo lugar, la detección de anomalÃas habilitada por IA amplifica la vigilancia de los activos. A través del análisis de los datos de supervisión anteriores, los algoritmos de aprendizaje automático detectan las áreas de la infraestructura que no se han examinado atentamente o que tienen una mayor probabilidad de albergar defectos. Los operadores pueden asignar recursos de forma juiciosa a estas zonas de alto riesgo, lo que garantiza la identificación y resolución temprana de posibles problemas. Este enfoque especÃfico mejora la calidad general de la infraestructura y disminuye la probabilidad de implementar activos defectuosos.
Además, los algoritmos de IA están aprendiendo y adaptándose constantemente en función de los resultados de la supervisión. Con datos de monitoreo actualizados a su disposición, estos algoritmos recalibran los parámetros de detección de anomalÃas, mejorando la precisión y la eficacia con el tiempo y dando como resultado una detección de anomalÃas más eficiente y eficaz.
Análisis predictivo para mantenimiento preventivo
Los algoritmos de IA poseen la capacidad de analizar datos históricos para identificar patrones que indiquen posibles problemas de infraestructura. Al aprovechar el análisis predictivo, las organizaciones pueden detectar de forma proactiva posibles defectos e implementar medidas preventivas, reduciendo la incidencia de fallas y mejorando la confiabilidad de la infraestructura. Este enfoque proactivo es fundamental para minimizar la cantidad de problemas de infraestructura y mejorar la calidad general de la infraestructura. La aptitud de los algoritmos de IA para examinar datos históricos es fundamental para reconocer patrones correlacionados con defectos de infraestructura. Al profundizar en los resultados de monitoreo pasados, los algoritmos de IA pueden descubrir correlaciones y tendencias que presagian defectos. Este análisis en profundidad brinda a las organizaciones información valiosa sobre las causas fundamentales de los problemas de infraestructura y los factores que contribuyen a su ocurrencia. Al aprovechar el análisis predictivo, las organizaciones progresan desde la mera identificación de defectos hasta la implementación de medidas proactivas para prevenir su manifestación. Los algoritmos de IA emplean patrones derivados de datos históricos para pronosticar la probabilidad de futuros defectos, lo que permite a las organizaciones anticiparse a los problemas potenciales e implementar medidas preventivas antes de que se materialicen como defectos reales. Al abordar las causas subyacentes y mitigar los riesgos de manera proactiva, las organizaciones pueden reducir significativamente la incidencia de defectos durante el proceso de desarrollo de la infraestructura.
La implementación de medidas preventivas basadas en análisis predictivos refuerza la calidad general de la infraestructura. Al identificar y rectificar posibles defectos en una etapa temprana, las organizaciones evitan costosas repeticiones de trabajo, demoras e insatisfacción del cliente. Además, este enfoque proactivo permite a las organizaciones optimizar la asignación de recursos al dirigir los esfuerzos hacia la prevención de defectos, en lugar de la resolución reactiva de defectos. Además de disminuir la cantidad de defectos, la implementación de análisis predictivos aumenta la eficiencia del proceso de desarrollo de la infraestructura. Al identificar de manera proactiva los posibles defectos, las organizaciones agilizan los esfuerzos de monitoreo, priorizan las áreas crÃticas y asignan recursos de manera más eficiente. Esto se traduce en ciclos de desarrollo acelerados, mejor tiempo de comercialización y mayor satisfacción del cliente.
Automatización de pruebas y monitoreo continuo
El monitoreo de infraestructura habilitado por IA desempeña un papel fundamental en la automatización de varias facetas del proceso de monitoreo, que abarca el análisis de datos, la detección de anomalÃas y la evaluación del rendimiento. Esta automatización permite a las organizaciones adoptar prácticas de monitoreo continuo, donde los activos de infraestructura se observan atentamente durante todo su ciclo de vida. El monitoreo continuo genera varios beneficios, incluida la identificación rápida de problemas, la detección temprana de defectos y la implementación acelerada de activos.
Una de las ventajas destacadas del monitoreo de infraestructura habilitado por IA es la automatización de la detección de anomalÃas. Los algoritmos de IA evalúan datos históricos, interacciones de usuarios y patrones de uso para detectar anomalÃas de forma autónoma, evitando la necesidad de intervención manual. Esta automatización garantiza que los activos estén permanentemente bajo escrutinio y que las irregularidades se identifiquen rápidamente. Además, los algoritmos de IA están equipados para aprender continuamente de los resultados de monitoreo y ajustar sus protocolos de detección de anomalÃas con el tiempo, lo que garantiza que el proceso de monitoreo siga siendo actual y efectivo. Junto con la detección de anomalÃas, el monitoreo de infraestructura habilitado por IA agiliza la evaluación del rendimiento de los activos. A través del análisis de datos en tiempo real, los algoritmos de IA detectan irregularidades, lo que facilita la identificación rápida de problemas crÃticos. Esto permite a los expertos concentrar sus esfuerzos en resolver problemas de alta prioridad, mejorando asà la confiabilidad y el rendimiento de los activos. Además, los algoritmos de IA son expertos en identificar desviaciones del comportamiento esperado, lo que permite la detección temprana de posibles defectos y reduce el riesgo de implementar activos defectuosos. El monitoreo de infraestructura fortalecido por IA también ayuda en el análisis y la generación de informes de datos. Análisis de algoritmos de IA.
Principales desafÃos del mercado
Falta de conocimiento y comprensión
El mercado global de monitoreo de infraestructura enfrenta un desafÃo significativo en términos de conocimiento y comprensión limitados entre las organizaciones con respecto a la importancia y los beneficios de adoptar soluciones de monitoreo de infraestructura. Muchas empresas, particularmente las más pequeñas, pueden no comprender completamente los riesgos y vulnerabilidades potenciales asociados con prácticas inadecuadas de monitoreo de infraestructura. Esta falta de conocimiento puede generar dudas a la hora de invertir en soluciones de monitoreo avanzadas, lo que deja a las organizaciones expuestas a fallas de infraestructura, tiempo de inactividad y posibles pérdidas financieras. Abordar este desafÃo requiere iniciativas educativas integrales para resaltar el papel fundamental que desempeña el monitoreo de infraestructura para garantizar la confiabilidad, el rendimiento y la seguridad de sistemas de infraestructura complejos. Las organizaciones deben reconocer que un monitoreo insuficiente puede generar interrupciones costosas, integridad de datos comprometida y daño a la reputación. Los ejemplos del mundo real y los estudios de casos que muestran los beneficios tangibles del monitoreo de la infraestructura pueden ayudar a fomentar una comprensión más profunda de su importancia.
Problemas de complejidad e integración
La implementación y la gestión de soluciones de monitoreo de la infraestructura pueden plantear desafÃos complejos para las organizaciones, en particular para aquellas con recursos o experiencia en TI limitados. Configurar sistemas de monitoreo de manera efectiva e integrarlos con componentes y herramientas de infraestructura existentes puede ser técnicamente exigente. Pueden surgir problemas de compatibilidad durante la integración, lo que genera demoras y un rendimiento subóptimo. Para abordar estos desafÃos, es crucial simplificar la implementación y la gestión de soluciones de monitoreo de la infraestructura. Se deben proporcionar interfaces fáciles de usar y opciones de configuración intuitivas para agilizar la configuración y la personalización. Además, las organizaciones deben tener acceso a soporte y orientación integrales, que incluyan documentación, tutoriales y expertos técnicos que puedan ayudar con la integración y solucionar cualquier problema. Simplificar estos aspectos de la implementación del monitoreo de infraestructura puede generar procesos más eficientes y un mejor desempeño de la infraestructura.
Sobrecarga de datos e información útil
El monitoreo de infraestructura genera grandes cantidades de datos, lo que puede abrumar a las organizaciones y dificultar la extracción de información útil. El gran volumen y variedad de datos puede obstaculizar los procesos de toma de decisiones y retrasar la identificación de problemas crÃticos. Para superar este desafÃo, las organizaciones necesitan capacidades analÃticas avanzadas que puedan procesar y analizar datos en tiempo real, brindando información significativa y recomendaciones útiles. Las tecnologÃas de aprendizaje automático e inteligencia artificial pueden desempeñar un papel crucial en la automatización del análisis de datos, la detección de anomalÃas y el mantenimiento predictivo, lo que permite a las organizaciones abordar de manera proactiva los posibles problemas de infraestructura. Al aprovechar estas tecnologÃas, las organizaciones pueden transformar datos sin procesar en información valiosa, lo que facilita la toma de decisiones informada y la gestión eficiente de la infraestructura.
Garantizar la escalabilidad y la flexibilidad
A medida que las organizaciones expanden su infraestructura y adoptan nuevas tecnologÃas, la escalabilidad y la flexibilidad se convierten en desafÃos cruciales en el monitoreo de la infraestructura. Las soluciones de monitoreo deben adaptarse a la creciente complejidad y diversidad de los componentes de la infraestructura, incluidos los entornos locales, basados en la nube e hÃbridos. Además, las organizaciones requieren la flexibilidad para personalizar los parámetros de monitoreo y adaptarse a los requisitos cambiantes de la infraestructura. Para abordar estos desafÃos, las soluciones de monitoreo deben ofrecer opciones de escalabilidad que puedan manejar volúmenes de datos crecientes y respaldar el monitoreo de diversos componentes de la infraestructura. Además, se deben proporcionar opciones de configuración flexibles y capacidades de integración para garantizar un monitoreo sin problemas en diferentes entornos. Al abordar los desafÃos de escalabilidad y flexibilidad, las organizaciones pueden monitorear eficazmente su infraestructura en expansión y adaptarse a las necesidades comerciales cambiantes.
Ciberseguridad y detección de amenazas
El mercado global de monitoreo de infraestructura enfrenta el desafÃo constante de las amenazas de ciberseguridad y la necesidad de capacidades de detección de amenazas sólidas. A medida que los sistemas de infraestructura se vuelven más interconectados y dependen más de las tecnologÃas digitales, se convierten en objetivos atractivos para los ciberdelincuentes. Las organizaciones necesitan implementar soluciones de monitoreo que puedan detectar y mitigar posibles violaciones de seguridad, intentos de acceso no autorizado y otras actividades maliciosas. Los algoritmos avanzados de detección de amenazas, las técnicas de detección de anomalÃas y las capacidades de monitoreo en tiempo real son esenciales para identificar y responder rápidamente a las amenazas de ciberseguridad. Al priorizar la ciberseguridad en el monitoreo de la infraestructura, las organizaciones pueden salvaguardar sus activos crÃticos, proteger datos confidenciales y mantener la confianza de sus partes interesadas.
Tendencias clave del mercado
Aumento en el monitoreo avanzado de infraestructura
El mercado global de monitoreo de infraestructura está presenciando un aumento en la demanda debido a la creciente complejidad de los sistemas de infraestructura modernos y la necesidad de supervisión en tiempo real. Las organizaciones recurren cada vez más a soluciones avanzadas de monitoreo de infraestructura para administrar la intrincada red de activos, desde puentes y tuberÃas hasta centros de datos y redes de IoT. Este cambio está impulsado por un creciente reconocimiento de la importancia del mantenimiento proactivo de la infraestructura y la mitigación de riesgos. Para abordar esta demanda, los proveedores de monitoreo de infraestructura se están enfocando en desarrollar soluciones sofisticadas impulsadas por IA que puedan recopilar y analizar de manera eficiente datos de varios sensores y dispositivos. Estas soluciones avanzadas permiten el mantenimiento predictivo, la detección temprana de fallas y la toma de decisiones informada, mejorando en última instancia la resiliencia y la longevidad de los activos de infraestructura crÃticos. Al aprovechar las tecnologÃas de IA y aprendizaje automático, estas soluciones pueden identificar patrones y anomalÃas, allanando el camino para respuestas rápidas a problemas potenciales y asegurando la funcionalidad ininterrumpida de los sistemas de infraestructura vitales.
Transición al monitoreo de infraestructura basado en la nube
El panorama global de monitoreo de infraestructura está atravesando una transición sustancial hacia soluciones basadas en la nube, en consonancia con la adopción generalizada de la computación en la nube y la necesidad de capacidades de monitoreo escalables y flexibles. Las organizaciones buscan soluciones de monitoreo de infraestructura que se integren sin problemas con sus entornos de nube, lo que permite una supervisión eficiente y centralizada de los activos distribuidos. Las soluciones de monitoreo de infraestructura basadas en la nube ofrecen escalabilidad, lo que permite a las organizaciones asignar recursos sin esfuerzo en respuesta a las necesidades de monitoreo cambiantes. Esta adaptabilidad garantiza el monitoreo efectivo de los activos de infraestructura, incluso durante perÃodos de mayor demanda o expansión. Además, la flexibilidad de las soluciones basadas en la nube permite su implementación en diversas plataformas de nube, lo que permite a las organizaciones seleccionar la infraestructura de nube más adecuada para sus requisitos únicos. Esta adaptabilidad facilita la integración perfecta con los entornos de nube existentes, lo que agiliza el monitoreo de la infraestructura y ofrece una mayor agilidad.
Incorporación de inteligencia artificial y aprendizaje automático
La integración de tecnologÃas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en soluciones de monitoreo de infraestructura representa una tendencia destacada en el mercado. Los algoritmos de IA y ML pueden procesar grandes volúmenes de datos de monitoreo, discernir patrones y detectar anomalÃas en tiempo real, lo que permite que las soluciones de monitoreo de infraestructura se adapten de manera eficiente a los desafÃos cambiantes. Estas tecnologÃas avanzadas mejoran significativamente la precisión y la eficacia del monitoreo de la infraestructura, lo que resulta en una reducción de falsas alarmas y problemas no detectados. Los proveedores de monitoreo de infraestructura están realizando inversiones sustanciales en capacidades de IA y ML para reforzar la detección de fallas, automatizar los procesos de mantenimiento y protegerse de manera proactiva contra los riesgos emergentes. Al aprovechar la IA y el ML, las organizaciones pueden elevar el monitoreo de su infraestructura a un nivel predictivo y proactivo, evitando posibles interrupciones y asegurando la integridad de los activos crÃticos.
Información segmentaria
Información de componentes
Según los componentes, el mercado se clasifica en hardware, software y servicios. El segmento de hardware dominó con una participación de mercado del 58,8 % en 2022. Se espera que crezca a una CAGR del 9,8 % durante el perÃodo de pronóstico. Los componentes de hardware son esenciales para recopilar datos, permitir la comunicación y facilitar el proceso de monitoreo. La adopción de estos componentes de hardware en el monitoreo de la infraestructura permite la recopilación, el análisis y la toma de decisiones de datos en tiempo real. Al utilizar hardware confiable y avanzado, los operadores pueden garantizar el rendimiento, la seguridad y la longevidad óptimos de la infraestructura monitoreada.
Se espera que el segmento de servicios crezca a una CAGR del 11,9 % durante el perÃodo de pronóstico. El componente de servicios juega un papel vital en el monitoreo de la infraestructura. Los servicios abarcan una variedad de actividades que respaldan la implementación, operación y mantenimiento de los sistemas de monitoreo. Los proveedores de servicios ofrecen experiencia en la instalación y puesta en servicio de sistemas de monitoreo. Esto implica la instalación fÃsica de sensores, unidades de adquisición de datos, dispositivos de comunicación y otros componentes de hardware.
Los profesionales de servicio se aseguran de que el sistema esté configurado, calibrado e integrado adecuadamente para una recopilación de datos precisa. El componente de servicios es crucial para maximizar los beneficios de los sistemas. Los proveedores de servicios aportan la experiencia, el conocimiento técnico y la experiencia para garantizar la instalación, integración, operación y mantenimiento adecuados del sistema general. A través de estos servicios, los operadores pueden aprovechar todo el potencial del monitoreo de la infraestructura para mejorar la seguridad, la eficiencia y la gestión de activos.
TecnologÃa
En términos de tecnologÃa, el mercado se clasifica en tecnologÃa cableada y tecnologÃa inalámbrica. El segmento de tecnologÃa cableada tuvo la mayor participación en los ingresos del 56,8% en 2022. Se espera que crezca a una CAGR del 8,1% durante el perÃodo de pronóstico. Los sistemas cableados desempeñan un papel importante en el mercado, ya que utilizan cables fÃsicos y conexiones cableadas para transmitir datos entre varios componentes del sistema de monitoreo.
Los sistemas cableados proporcionan un medio robusto y estable de transmisión y comunicación de datos. Es especialmente adecuado para aplicaciones que requieren un monitoreo confiable y continuo, como equipos crÃticos y sistemas de tuberÃas. El uso de conexiones cableadas garantiza una transferencia de datos segura y de alta calidad, lo que respalda la integridad y la eficiencia del proceso de monitoreo.
Se espera que el segmento de tecnologÃa inalámbrica crezca a la CAGR más rápida del 13,9 % durante el perÃodo de pronóstico. Los sistemas de tecnologÃa inalámbrica han surgido como una solución valiosa para los sistemas de monitoreo de infraestructura. Estos sistemas utilizan métodos de comunicación inalámbrica para transmitir datos entre varios componentes del sistema. El crecimiento se atribuye al uso de sensores inalámbricos, monitoreo remoto, transmisión de datos en tiempo real y rentabilidad en comparación con los sistemas cableados.
Esta tecnologÃa es particularmente adecuada para aplicaciones con conexiones cableadas poco prácticas o costosas. La adopción de sistemas inalámbricos mejora la eficiencia y la eficacia de las prácticas de monitoreo, lo que permite una toma de decisiones oportuna, un mantenimiento proactivo y una mejor gestión general de los activos.
Por ejemplo, en mayo de 2023, los cientÃficos de la Facultad de IngenierÃa de la Universidad de Drexel crearon un sistema de sensores inalámbricos alimentado por energÃa solar. Este innovador sistema está diseñado para monitorear la deformación de los puentes en tiempo real, lo que proporciona una vigilancia continua de su integridad estructural. En caso de un deterioro significativo en el rendimiento del puente, el sistema puede notificar rápidamente a las autoridades pertinentes, lo que permite una intervención oportuna y medidas de mantenimiento.
Información sobre la aplicación
Según la aplicación, el mercado se clasifica en monitoreo de corrosión, detección de grietas, detección de daños, monitoreo de vibraciones, monitoreo térmico, detección multimodal, monitoreo de deformación y otros. El segmento de monitoreo de vibraciones ganó la mayor participación del 22,9% en 2022 y se espera que sea testigo de una CAGR del 10,4% durante el perÃodo de pronóstico. El monitoreo de vibraciones permite evaluar la dinámica estructural, identificar posibles problemas relacionados con la estabilidad y evaluar el impacto de las vibraciones en el desempeño general de la infraestructura. Se aplica ampliamente en varias industrias, incluidas la construcción y otras instalaciones industriales, para garantizar la salud estructural y la integridad de la infraestructura.
Se anticipa que el segmento de detección de daños experimentará una CAGR del 12,3% durante el perÃodo de pronóstico. La detección de daños es una aplicación crucial dentro del mercado. El creciente énfasis en el desarrollo de tecnologÃas de sensores avanzadas y la integración del aprendizaje automático y la inteligencia artificial está creando una oportunidad significativa para la aplicación de detección de daños en el mercado. Estos sensores ofrecerán mayor sensibilidad, precisión mejorada y mayor durabilidad, lo que permitirá una detección más precisa y confiable de daños. Por ejemplo, la integración de materiales inteligentes, como nanotubos de carbono o polÃmeros autorreparadores, en sensores puede mejorar sus capacidades y permitir capacidades de automonitoreo.
Perspectivas regionales
América del Norte dominó el mercado general de monitoreo de infraestructura en 2022, con una participación en los ingresos del 29,7%. Se espera que crezca a una CAGR del 10,4 % durante el perÃodo de pronóstico. Las industrias de varios sectores en América del Norte han reconocido la importancia de garantizar el funcionamiento eficiente y la integridad de la infraestructura. Esto ha aumentado la demanda de soluciones para mejorar la seguridad, optimizar las prácticas de mantenimiento y mejorar el rendimiento operativo general.
Las empresas de toda la región están invirtiendo en el lanzamiento de nuevos productos para mantenerse a la vanguardia en el mercado. Por ejemplo, en octubre de 2022, Doosan Infracore lanzó un nuevo y mejorado servicio de monitoreo telemático llamado Smart X-care. Este servicio basado en suscripción proporciona capacidades mejoradas para los equipos Doosan. Para respaldar Smart X-Care, se ha establecido un centro de máquinas dedicado en la sede de Doosan Infracore. Este enfoque proactivo garantiza que los problemas de los equipos se aborden rápidamente, lo que ayuda a maximizar el rendimiento y la eficiencia de la maquinaria Doosan.
Se espera que Asia PacÃfico crezca a la CAGR más rápida del 12,3 % durante el perÃodo de pronóstico. Se están realizando inversiones significativas en la región para mejorar el rendimiento, la seguridad y la estabilidad económica de los dispositivos de infraestructura. Como una de las principales economÃas emergentes, China ha tomado medidas importantes para implementar sistemas de monitoreo de equipos en tiempo real, con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa e impulsar la productividad. El sector de servicios públicos, en particular, ha sido testigo de una rápida adopción de tecnologÃa debido a su capacidad para brindar soluciones efectivas para la gestión de activos crÃticos.
Desarrollos recientes
- En julio de 2023, XYZ Infrastructure Solutions presentó InfraMonitor AI 2.0. Un actor lÃder en el mercado global de monitoreo de infraestructura, XYZ Infrastructure Solutions, reveló la última versión de su plataforma de monitoreo de infraestructura impulsada por IA, InfraMonitor AI 2.0. Esta solución avanzada incorpora algoritmos de IA mejorados y análisis predictivos para mejorar aún más las capacidades de monitoreo de infraestructura. InfraMonitor AI 2.0 ofrece un mantenimiento predictivo mejorado, mayor resiliencia de activos y una detección de anomalÃas más rápida. También i
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