Marché de la surveillance des infrastructures – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par composant (matériel, logiciel, services), par technologie (filaire, sans fil), par application (surveillance de la corrosion, détection des fissures, détection des dommages, surveillance des vibrations, surveillance thermique, détection multimodale, surveillance
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 CustomizationMarché de la surveillance des infrastructures – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par composant (matériel, logiciel, services), par technologie (filaire, sans fil), par application (surveillance de la corrosion, détection des fissures, détection des dommages, surveillance des vibrations, surveillance thermique, détection multimodale, surveillance
| Période de prévision | 2024-2028 |
| Taille du marché (2022) | 4,3 milliards USD |
| TCAC (2023-2028) | 12 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Logiciels |
| Marché le plus important | Amérique du Nord |
Aperçu du marché
Le marché mondial de la surveillance des infrastructures est évalué à 4,3 milliards USD en 2022 et devrait connaître une croissance robuste au cours de la période de prévision avec un TCAC de 12 % jusqu'en 2028. Le marché mondial de la surveillance des infrastructures connaît une croissance substantielle tirée par l'importance croissante de la surveillance des actifs d'infrastructure critiques. Alors que les nations du monde entier investissent dans le développement et la maintenance de leurs infrastructures, il devient de plus en plus nécessaire de garantir la fiabilité, la sécurité et l'efficacité de ces actifs. La surveillance des infrastructures implique l'évaluation en temps réel de divers éléments tels que les ponts, les barrages, les routes, les pipelines et les bâtiments à l'aide de technologies de capteurs avancées, d'analyses de données et de techniques de télédétection. Cette approche basée sur les données permet une détection précoce des problèmes structurels, des défaillances potentielles ou des écarts de performances, permettant une intervention rapide et une maintenance préventive. De plus, l'essor des villes intelligentes et l'intégration de l'Internet des objets (IoT) dans les systèmes d'infrastructure alimentent davantage la demande de solutions de surveillance. La capacité d'optimiser la gestion des actifs, de réduire les temps d'arrêt et d'améliorer la sécurité publique sont les principaux moteurs du marché de la surveillance des infrastructures. En conséquence, les entreprises spécialisées dans les technologies et services de surveillance des infrastructures sont prêtes à saisir des opportunités importantes dans les années à venir.
Principaux moteurs du marché
Efficacité améliorée de la surveillance des infrastructures
La surveillance des infrastructures activée par l'IA révolutionne la façon dont les actifs et les infrastructures critiques sont gérés en automatisant les tâches à forte intensité de main-d'œuvre, permettant aux experts de se concentrer sur des aspects plus complexes et critiques pour la mission. En tirant parti des algorithmes d'IA, de grandes quantités de données provenant de divers capteurs peuvent être rapidement analysées, des modèles discernés et des alertes précoces générées, atténuant ainsi le besoin d'intervention manuelle dans les tâches de surveillance et de maintenance. Cette avancée améliore considérablement l'efficacité des processus de surveillance des infrastructures et accélère la maintenance et la gestion globales des actifs vitaux. L’un des principaux avantages de la surveillance des infrastructures par l’IA est sa capacité à automatiser la détection des anomalies. Les algorithmes d’IA examinent les données historiques, reconnaissent les tendances et identifient rapidement les anomalies, réduisant ainsi la nécessité d’une intervention humaine pour identifier les irrégularités. De plus, ces algorithmes sont conçus pour adapter et affiner leurs critères de détection des anomalies au fil du temps, garantissant que le processus de surveillance reste contemporain et efficace.
En plus de la détection des anomalies, la surveillance des infrastructures par l’IA améliore la gestion globale des performances des actifs. Les algorithmes d’IA peuvent évaluer les données en temps réel, identifier les irrégularités et hiérarchiser les problèmes critiques, permettant aux professionnels de concentrer leurs efforts sur la résolution des problèmes prioritaires et de renforcer les performances et la fiabilité des actifs. De plus, ces algorithmes sont équipés pour discerner les écarts par rapport aux comportements anticipés, facilitant la détection précoce des problèmes potentiels et diminuant la probabilité de perturbations inattendues. L’intégration de l’IA dans la surveillance des infrastructures améliore également l’analyse et la création de rapports sur les données. Les algorithmes d’IA décortiquent les données de surveillance, déchiffrent les tendances et fournissent des informations précieuses sur l’état des actifs. Cela aide les parties prenantes à prendre des décisions éclairées concernant les stratégies de maintenance et d’investissement. De plus, les algorithmes d’IA génèrent des rapports complets, mettant en évidence les domaines nécessitant une attention immédiate et fournissant des recommandations d’optimisation.
Cependant, il est impératif de souligner que la surveillance des infrastructures par l’IA n’est pas destinée à supplanter l’expertise humaine. Les professionnels humains jouent toujours un rôle indispensable dans l’interprétation des données, l’analyse stratégique et la prise de décision. L’IA est un outil indispensable qui augmente les capacités des experts, leur permettant de canaliser leur expertise vers des aspects plus complexes de la gestion des infrastructures.
Surveillance des actifs augmentée
La surveillance des infrastructures par l’IA exploite les capacités des algorithmes d’IA pour examiner des données volumineuses et identifier les risques et vulnérabilités potentiels des actifs d’infrastructure critiques. En exploitant les algorithmes d’IA, les organisations peuvent étendre leur champ de surveillance des actifs, garantissant une surveillance complète de toutes les fonctionnalités essentielles et des scénarios de risque potentiels. Cette approche inclusive réduit la probabilité de défaillance des actifs, augmentant la fiabilité et la longévité globales de l’infrastructure. Les algorithmes d’IA sont capables de comprendre les structures d’infrastructure complexes, d’identifier les défauts potentiels et même de prédire les zones sujettes à détérioration. Cela facilite les mesures de maintenance proactives, en traitant efficacement les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent et n'aient un impact sur les opérations. De plus, la surveillance des infrastructures activée par l'IA peut simuler des scénarios réels et des interactions des utilisateurs, permettant aux organisations de valider les performances et la durabilité des actifs dans diverses conditions. En identifiant et en résolvant de manière préventive les problèmes potentiels dans la phase de développement, les organisations peuvent économiser des ressources et atténuer les défis qui peuvent devenir plus onéreux et coûteux à rectifier à l'avenir. Les algorithmes d'IA sont également programmés pour faire évoluer leurs stratégies de surveillance grâce à l'apprentissage continu à partir des résultats de la surveillance, optimisant ainsi les efforts de surveillance des infrastructures.
Détection intelligente des anomalies
La surveillance des infrastructures activée par l'IA capitalise sur les algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les irrégularités dans le comportement des actifs en fonction des données historiques, des interactions des utilisateurs et des modèles d'utilisation. En examinant les données de surveillance passées, ces algorithmes peuvent identifier les zones nécessitant une surveillance supplémentaire, permettant aux experts de concentrer leur attention sur les zones à haut risque. Cette détection intelligente des anomalies augmente le processus global de surveillance et facilite la détection précoce des défauts pendant la phase de développement de l'infrastructure.
L'intégration d'algorithmes d'IA dans la surveillance des infrastructures engendre une multitude d'avantages tout au long du cycle de vie des actifs. Tout d'abord, elle atténue l'effort manuel requis pour la détection des anomalies. Traditionnellement, les experts devaient surveiller et identifier manuellement les irrégularités, un processus chronophage et potentiellement sujet aux erreurs. Avec la surveillance des infrastructures activée par l'IA, les algorithmes d'apprentissage automatique évaluent de manière autonome les données historiques et alertent rapidement les opérateurs des anomalies. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais garantit également une couverture et un examen complets des fonctionnalités critiques. Deuxièmement, la détection des anomalies activée par l'IA amplifie la surveillance des actifs. Grâce à l'analyse des données de surveillance passées, les algorithmes d'apprentissage automatique distinguent les zones d'infrastructure qui n'ont pas été examinées avec vigilance ou qui présentent une probabilité plus élevée d'abriter des défauts. Les opérateurs peuvent ensuite allouer judicieusement des ressources à ces zones à haut risque, garantissant l'identification et la résolution précoces des problèmes potentiels. Cette approche ciblée améliore la qualité globale de l'infrastructure et diminue la probabilité de déploiement d'actifs défectueux.
De plus, les algorithmes d'IA apprennent et s'adaptent en permanence en fonction des résultats de la surveillance. Avec de nouvelles données de surveillance à leur disposition, ces algorithmes recalibrent les paramètres de détection des anomalies, améliorant ainsi la précision et l'efficacité au fil du temps, et permettant une détection des anomalies plus efficace et plus efficiente.
Analyse prédictive pour la maintenance préventive
Les algorithmes d'IA possèdent la capacité d'analyser les données historiques pour identifier des modèles indiquant des problèmes d'infrastructure potentiels. En exploitant l'analyse prédictive, les organisations peuvent détecter de manière proactive les défauts potentiels et mettre en œuvre des mesures préventives, réduisant ainsi l'incidence des pannes et améliorant la fiabilité de l'infrastructure. Cette approche proactive est essentielle pour minimiser le nombre de problèmes d'infrastructure et améliorer la qualité globale de l'infrastructure. L'aptitude des algorithmes d'IA à examiner les données historiques est essentielle pour reconnaître les modèles corrélés aux défauts d'infrastructure. En explorant les résultats de surveillance passés, les algorithmes d'IA peuvent découvrir des corrélations et des tendances qui préfigurent les défauts. Cette analyse approfondie offre aux organisations des informations précieuses sur les causes profondes des problèmes d'infrastructure et les facteurs contribuant à leur apparition. En tirant parti de l'analyse prédictive, les organisations passent de la simple identification des défauts à la mise en œuvre de mesures proactives pour empêcher leur manifestation. Les algorithmes d'IA utilisent des modèles dérivés de données historiques pour prévoir la probabilité de défauts futurs, ce qui permet aux organisations d'anticiper les problèmes potentiels et d'instaurer des mesures préventives avant qu'ils ne se matérialisent en défauts réels. En s'attaquant aux causes sous-jacentes et en atténuant les risques de manière proactive, les organisations peuvent réduire considérablement l'incidence des défauts pendant le processus de développement de l'infrastructure.
La mise en œuvre de mesures préventives basées sur l'analyse prédictive renforce la qualité globale de l'infrastructure. En identifiant et en corrigeant les défauts potentiels à un stade précoce, les organisations évitent les retouches coûteuses, les retards et l'insatisfaction des clients. De plus, cette approche proactive permet aux organisations d'optimiser l'allocation des ressources en orientant les efforts vers la prévention des défauts, plutôt que vers la résolution réactive des défauts. En plus de réduire le nombre de défauts, le déploiement de l'analyse prédictive augmente l'efficacité du processus de développement de l'infrastructure. En identifiant de manière proactive les défauts potentiels, les organisations rationalisent les efforts de surveillance, hiérarchisent les domaines critiques et allouent les ressources plus efficacement. Cela se traduit par des cycles de développement accélérés, des délais de mise sur le marché améliorés et une satisfaction client accrue.
Automatisation des tests et surveillance continue
La surveillance de l'infrastructure activée par l'IA joue un rôle essentiel dans l'automatisation de diverses facettes du processus de surveillance, englobant l'analyse des données, la détection des anomalies et l'évaluation des performances. Cette automatisation permet aux organisations d'adopter des pratiques de surveillance continue, où les actifs d'infrastructure sont observés avec vigilance tout au long de leur cycle de vie. La surveillance continue engendre plusieurs avantages, notamment l'identification rapide des problèmes, la détection précoce des défauts et le déploiement accéléré des actifs.
L'un des principaux avantages de la surveillance de l'infrastructure activée par l'IA est l'automatisation de la détection des anomalies. Les algorithmes d'IA évaluent les données historiques, les interactions des utilisateurs et les modèles d'utilisation pour détecter de manière autonome les anomalies, évitant ainsi la nécessité d'une intervention manuelle. Cette automatisation garantit que les actifs sont constamment surveillés et que les irrégularités sont rapidement identifiées. De plus, les algorithmes d'IA sont équipés pour apprendre en permanence des résultats de la surveillance et affiner leurs protocoles de détection des anomalies au fil du temps, garantissant que le processus de surveillance reste contemporain et efficace. Outre la détection des anomalies, la surveillance des infrastructures activée par l'IA rationalise l'évaluation des performances des actifs. Grâce à l'analyse des données en temps réel, les algorithmes d'IA discernent les irrégularités, facilitant l'identification rapide des problèmes critiques. Cela permet aux experts de concentrer leurs efforts sur la résolution des problèmes hautement prioritaires, améliorant ainsi la fiabilité et les performances des actifs. De plus, les algorithmes d'IA sont capables d'identifier les écarts par rapport au comportement attendu, ce qui permet une détection précoce des défauts potentiels et réduit le risque de déploiement d'actifs défectueux. La surveillance des infrastructures renforcée par l'IA aide également à l'analyse et à la création de rapports sur les données. Les algorithmes d'IA examinent minutieusement.
Principaux défis du marché
Manque de sensibilisation et de compréhension
Le marché mondial de la surveillance des infrastructures est confronté à un défi important en termes de sensibilisation et de compréhension limitées parmi les organisations concernant l'importance et les avantages de l'adoption de solutions de surveillance des infrastructures. De nombreuses entreprises, en particulier les plus petites, ne comprennent pas toujours les risques et vulnérabilités potentiels associés à des pratiques de surveillance de l'infrastructure inadéquates. Ce manque de sensibilisation peut entraîner une hésitation à investir dans des solutions de surveillance avancées, exposant les organisations à des pannes d'infrastructure, des temps d'arrêt et des pertes financières potentielles. Pour relever ce défi, il faut mettre en place des initiatives pédagogiques complètes afin de mettre en évidence le rôle essentiel que joue la surveillance de l'infrastructure pour garantir la fiabilité, les performances et la sécurité des systèmes d'infrastructure complexes. Les organisations doivent reconnaître qu'une surveillance insuffisante peut entraîner des interruptions coûteuses, compromettre l'intégrité des données et nuire à leur réputation. Des exemples concrets et des études de cas illustrant les avantages tangibles de la surveillance de l'infrastructure peuvent contribuer à favoriser une meilleure compréhension de son importance.
Problèmes de complexité et d'intégration
La mise en œuvre et la gestion de solutions de surveillance de l'infrastructure peuvent poser des défis complexes aux organisations, en particulier celles qui disposent de ressources ou d'une expertise informatiques limitées. La configuration efficace des systèmes de surveillance et leur intégration aux composants et outils d'infrastructure existants peuvent être techniquement exigeantes. Des problèmes de compatibilité peuvent survenir lors de l'intégration, entraînant des retards et des performances sous-optimales. Pour relever ces défis, il est essentiel de simplifier le déploiement et la gestion des solutions de surveillance de l’infrastructure. Des interfaces conviviales et des options de configuration intuitives doivent être fournies pour rationaliser la configuration et la personnalisation. En outre, les organisations doivent avoir accès à une assistance et à des conseils complets, notamment à de la documentation, des tutoriels et des experts techniques qui peuvent aider à l’intégration et à la résolution des problèmes. La simplification de ces aspects de la mise en œuvre de la surveillance de l’infrastructure peut conduire à des processus plus efficaces et à des performances de l’infrastructure améliorées.
Surcharge de données et informations exploitables
La surveillance de l’infrastructure génère de vastes quantités de données, qui peuvent submerger les organisations et rendre difficile l’extraction d’informations exploitables. Le volume et la variété des données peuvent entraver les processus de prise de décision et retarder l’identification des problèmes critiques. Pour surmonter ce défi, les organisations ont besoin de capacités d’analyse avancées capables de traiter et d’analyser les données en temps réel, fournissant des informations utiles et des recommandations exploitables. Les technologies d’apprentissage automatique et d’IA peuvent jouer un rôle crucial dans l’automatisation de l’analyse des données, la détection des anomalies et la maintenance prédictive, permettant aux organisations de traiter de manière proactive les problèmes potentiels d’infrastructure. En tirant parti de ces technologies, les organisations peuvent transformer les données brutes en informations précieuses, facilitant la prise de décision éclairée et la gestion efficace de l'infrastructure.
Garantir l'évolutivité et la flexibilité
À mesure que les organisations développent leur infrastructure et adoptent de nouvelles technologies, l'évolutivité et la flexibilité deviennent des défis cruciaux dans la surveillance de l'infrastructure. Les solutions de surveillance doivent s'adapter à la complexité et à la diversité croissantes des composants de l'infrastructure, y compris les environnements sur site, basés sur le cloud et hybrides. En outre, les organisations ont besoin de flexibilité pour personnaliser les paramètres de surveillance et s'adapter à l'évolution des exigences de l'infrastructure. Pour relever ces défis, les solutions de surveillance doivent offrir des options d'évolutivité capables de gérer des volumes de données croissants et de prendre en charge la surveillance de divers composants de l'infrastructure. En outre, des options de configuration flexibles et des capacités d'intégration doivent être fournies pour assurer une surveillance transparente dans différents environnements. En relevant les défis d'évolutivité et de flexibilité, les organisations peuvent surveiller efficacement leur infrastructure en expansion et s'adapter à l'évolution des besoins de l'entreprise.
Cybersécurité et détection des menaces
Le marché mondial de la surveillance des infrastructures est confronté au défi permanent des menaces de cybersécurité et au besoin de capacités de détection des menaces robustes. À mesure que les systèmes d’infrastructure deviennent de plus en plus interconnectés et dépendants des technologies numériques, ils deviennent des cibles attrayantes pour les cybercriminels. Les organisations doivent mettre en œuvre des solutions de surveillance capables de détecter et d’atténuer les failles de sécurité potentielles, les tentatives d’accès non autorisées et d’autres activités malveillantes. Des algorithmes avancés de détection des menaces, des techniques de détection des anomalies et des capacités de surveillance en temps réel sont essentiels pour identifier et répondre rapidement aux menaces de cybersécurité. En donnant la priorité à la cybersécurité dans la surveillance des infrastructures, les organisations peuvent protéger leurs actifs critiques, protéger les données sensibles et maintenir la confiance de leurs parties prenantes.
Principales tendances du marché
Élévation de la surveillance avancée des infrastructures
Le marché mondial de la surveillance des infrastructures connaît une forte augmentation de la demande en raison de la complexité croissante des systèmes d’infrastructure modernes et du besoin de surveillance en temps réel. Les organisations se tournent de plus en plus vers des solutions avancées de surveillance des infrastructures pour gérer le réseau complexe d’actifs, des ponts et pipelines aux centres de données et aux réseaux IoT. Ce changement est motivé par une reconnaissance croissante de l’importance de la maintenance proactive des infrastructures et de l’atténuation des risques. Pour répondre à cette demande, les fournisseurs de surveillance des infrastructures se concentrent sur le développement de solutions sophistiquées, alimentées par l'IA, capables de collecter et d'analyser efficacement les données provenant de divers capteurs et appareils. Ces solutions avancées permettent une maintenance prédictive, une détection précoce des pannes et une prise de décision éclairée, améliorant ainsi la résilience et la longévité des actifs d'infrastructure critiques. En exploitant les technologies d'IA et d'apprentissage automatique, ces solutions peuvent identifier des modèles et des anomalies, ouvrant la voie à des réponses rapides aux problèmes potentiels et garantissant le fonctionnement ininterrompu des systèmes d'infrastructure vitaux.
Transition vers la surveillance des infrastructures basée sur le cloud
Le paysage mondial de la surveillance des infrastructures connaît une transition substantielle vers des solutions basées sur le cloud, en phase avec l'adoption généralisée du cloud computing et le besoin de capacités de surveillance évolutives et flexibles. Les organisations recherchent des solutions de surveillance des infrastructures qui s'intègrent parfaitement à leurs environnements cloud, permettant une surveillance efficace et centralisée des actifs distribués. Les solutions de surveillance des infrastructures basées sur le cloud offrent une évolutivité, permettant aux organisations d'allouer sans effort des ressources en réponse à l'évolution des besoins de surveillance. Cette adaptabilité garantit la surveillance efficace des actifs d'infrastructure, même pendant les périodes de demande ou d'expansion accrues. De plus, la flexibilité des solutions basées sur le cloud permet leur déploiement sur diverses plateformes cloud, permettant aux organisations de sélectionner l'infrastructure cloud la plus adaptée à leurs besoins uniques. Cette adaptabilité facilite l'intégration transparente avec les environnements cloud existants, rationalisant la surveillance de l'infrastructure et offrant une agilité accrue.
Intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
L'intégration des technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) dans les solutions de surveillance des infrastructures représente une tendance importante sur le marché. Les algorithmes d'IA et de ML peuvent traiter de vastes volumes de données de surveillance, discerner des modèles et détecter des anomalies en temps réel, permettant aux solutions de surveillance des infrastructures de s'adapter efficacement aux défis en constante évolution. Ces technologies avancées améliorent considérablement la précision et l'efficacité de la surveillance des infrastructures, ce qui entraîne une réduction des fausses alarmes et des problèmes manqués. Les fournisseurs de surveillance des infrastructures réalisent des investissements substantiels dans les capacités d'IA et de ML pour renforcer la détection des pannes, automatiser les processus de maintenance et se protéger de manière proactive contre les risques émergents. En tirant parti de l'IA et du ML, les organisations peuvent élever la surveillance de leur infrastructure à un niveau prédictif et proactif, évitant ainsi les perturbations potentielles et garantissant l'intégrité des actifs critiques.
Informations sectorielles
Informations sur les composants
En fonction des composants, le marché est classé en matériel, logiciels et services. Le segment du matériel a dominé avec une part de marché de 58,8 % en 2022. Il devrait croître à un TCAC de 9,8 % tout au long de la période de prévision. Les composants matériels sont essentiels pour collecter des données, permettre la communication et faciliter le processus de surveillance. L'adoption de ces composants matériels dans la surveillance de l'infrastructure permet la collecte, l'analyse et la prise de décision des données en temps réel. En utilisant du matériel fiable et avancé, les opérateurs peuvent garantir les performances, la sécurité et la longévité optimales de l'infrastructure surveillée.
Le segment des services devrait croître à un TCAC de 11,9 % au cours de la période de prévision. Le composant services joue un rôle essentiel dans la surveillance de l'infrastructure. Les services englobent une gamme d'activités qui soutiennent la mise en œuvre, l'exploitation et la maintenance des systèmes de surveillance. Les prestataires de services offrent une expertise dans l'installation et la mise en service des systèmes de surveillance. Cela implique l'installation physique de capteurs, d'unités d'acquisition de données, de dispositifs de communication et d'autres composants matériels.
Les professionnels du service s'assurent que le système est correctement configuré, calibré et intégré pour une collecte de données précise. Le composant services est essentiel pour maximiser les avantages des systèmes. Les prestataires de services apportent l'expertise, les connaissances techniques et l'expérience nécessaires pour assurer l'installation, l'intégration, l'exploitation et la maintenance appropriées de l'ensemble du système. Grâce à ces services, les opérateurs peuvent exploiter tout le potentiel de la surveillance des infrastructures pour améliorer la sécurité, l'efficacité et la gestion des actifs.
Technologie
En termes de technologie, le marché est classé en technologie filaire et technologie sans fil. Le segment de la technologie filaire détenait la plus grande part de revenus, soit 56,8 % en 2022. Il devrait croître à un TCAC de 8,1 % tout au long de la période de prévision. Les systèmes câblés jouent un rôle important sur le marché car ils utilisent des câbles physiques et des connexions câblées pour transmettre des données entre différents composants du système de surveillance.
Les systèmes câblés offrent un moyen robuste et stable de transmission et de communication de données. Ils sont particulièrement adaptés aux applications qui nécessitent une surveillance fiable et continue, telles que les équipements critiques et les systèmes de pipelines. L'utilisation de connexions câblées garantit un transfert de données sécurisé et de haute qualité, prenant en charge l'intégrité et l'efficacité du processus de surveillance.
Le segment de la technologie sans fil devrait croître au TCAC le plus rapide de 13,9 % au cours de la période de prévision. Les systèmes de technologie sans fil sont apparus comme une solution précieuse pour les systèmes de surveillance des infrastructures. Ces systèmes utilisent des méthodes de communication sans fil pour transmettre des données entre différents composants du système. La croissance est attribuée à l'utilisation de capteurs sans fil, à la surveillance à distance, à la transmission de données en temps réel et à la rentabilité par rapport aux systèmes câblés.
Cette technologie est particulièrement adaptée aux applications avec des connexions câblées peu pratiques ou coûteuses. L'adoption de systèmes sans fil améliore l'efficacité et l'efficience des pratiques de surveillance, permettant une prise de décision rapide, une maintenance proactive et une meilleure gestion globale des actifs.
Par exemple, en mai 2023, des scientifiques du College of Engineering de l'Université Drexel ont créé un système de capteurs sans fil alimenté par l'énergie solaire. Ce système innovant est conçu pour surveiller la déformation des ponts en temps réel, assurant une surveillance continue de leur intégrité structurelle. En cas de détérioration significative des performances du pont, le système peut avertir rapidement les autorités compétentes, permettant ainsi une intervention et des mesures de maintenance rapides.
Aperçu des applications
En fonction de l'application, le marché est classé en surveillance de la corrosion, détection des fissures, détection des dommages, surveillance des vibrations, surveillance thermique, détection multimodale, surveillance des contraintes, etc. Le segment de la surveillance des vibrations a gagné la plus grande part de 22,9 % en 2022 et devrait connaître un TCAC de 10,4 % au cours de la période de prévision. La surveillance des vibrations permet d'évaluer la dynamique structurelle, d'identifier les problèmes potentiels liés à la stabilité et d'évaluer l'impact des vibrations sur les performances globales de l'infrastructure. Français Il est largement appliqué dans diverses industries, y compris la construction et d'autres installations industrielles, pour assurer la santé structurelle et l'intégrité de l'infrastructure.
Le segment de la détection des dommages devrait connaître un TCAC de 12,3 % tout au long de la période de prévision. La détection des dommages est une application cruciale sur le marché. L'accent croissant mis sur le développement de technologies de capteurs avancées et l'intégration de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle crée une opportunité significative pour l'application de détection des dommages sur le marché. Ces capteurs offriront une sensibilité plus élevée, une précision améliorée et une durabilité accrue, permettant une détection plus précise et plus fiable des dommages. Par exemple, l'intégration de matériaux intelligents, tels que des nanotubes de carbone ou des polymères auto-réparateurs, dans les capteurs peut améliorer leurs capacités et permettre des capacités d'auto-surveillance.
Perspectives régionales
L'Amérique du Nord a dominé le marché global de la surveillance des infrastructures en 2022, avec une part de revenus de 29,7 %. Il devrait croître à un TCAC de 10,4 % tout au long de la période de prévision. Les industries de divers secteurs en Amérique du Nord ont reconnu l'importance d'assurer le fonctionnement efficace et l'intégrité de l'infrastructure. Cela a accru la demande de solutions pour améliorer la sécurité, optimiser les pratiques de maintenance et améliorer les performances opérationnelles globales.
Les entreprises de la région investissent dans le lancement de nouveaux produits pour garder une longueur d'avance sur le marché. Par exemple, en octobre 2022, Doosan Infracore a lancé un nouveau service de surveillance télématique amélioré appelé Smart X-care. Ce service par abonnement offre des capacités améliorées pour les équipements Doosan. Pour soutenir Smart X-Care, un centre de machines dédié a été créé au siège de Doosan Infracore. Cette approche proactive garantit que les problèmes d'équipement sont rapidement résolus, contribuant ainsi à maximiser les performances et l'efficacité des machines Doosan.
L'Asie-Pacifique devrait connaître le TCAC le plus rapide de 12,3 % au cours de la période de prévision. Des investissements importants sont réalisés dans la région pour améliorer les performances, la sécurité et la stabilité économique des dispositifs d'inf
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