Marché de la maintenance prédictive — Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, concurrence, opportunité et prévisions, 2016-2026, segmenté par composant (service, solution), par type de test (analyse des vibrations, évaluation du système électrique, inspections thermiques infrarouges, analyse des fluides isolants, analyse de la surveillance des circuits, autres), par déploiement (sur site,
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 maintenance prédictive — Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, concurrence, opportunité et prévisions, 2016-2026, segmenté par composant (service, solution), par type de test (analyse des vibrations, évaluation du système électrique, inspections thermiques infrarouges, analyse des fluides isolants, analyse de la surveillance des circuits, autres), par déploiement (sur site,
Le marché mondial de la maintenance prédictive était évalué à 4,270 milliards USD en 2020 et devrait croître d'environ 22,429 milliards USD d'ici 2026 en raison de la prolifération de l'industrie 4.0, de la communication sans fil, de l'intelligence artificielle croissante, de l'apprentissage automatique et de l'IoT qui devraient stimuler la croissance de l'industrie au cours de la période de prévision. Cependant, la croissance du secteur a été freinée en 2020, principalement en raison des confinements mondiaux qui ont entraîné un arrêt de l'activité économique, mais la demande s'est redressée après le deuxième trimestre.
La maintenance prédictive est l'application d'approches de réparation proactives basées sur les données pour analyser l'état de l'équipement et anticiper le moment où la maintenance doit être effectuée. Les logiciels de maintenance prédictive utilisent l'intelligence artificielle et les techniques d'apprentissage automatique, ainsi que l'analyse prédictive, pour prévoir le moment où un équipement tombera en panne, ce qui permet de planifier une maintenance préventive avant que la panne ne se produise. L'objectif est d'effectuer la maintenance au moment le plus pratique et le plus rentable possible, en maximisant la durée de vie de l'équipement tout en évitant qu'il ne soit affecté.
Demande croissante dans l'aérospatiale et la défense pour stimuler la croissance
La maintenance prédictive devient de plus en plus la stratégie la plus importante dans de nombreux secteurs, en particulier dans l'aérospatiale, en raison du besoin croissant d'une plus grande fiabilité opérationnelle, de coûts de maintenance réduits et d'une sécurité accrue. Les techniques de diagnostic et de pronostic basées sur l'apprentissage automatique, par opposition aux approches traditionnelles de création de solutions de maintenance prédictive, deviennent de plus en plus populaires à mesure que les avions plus récents sont équipés de plus de capteurs. L'utilisation de la maintenance prédictive dans l'aérospatiale et la défense fournit des diagnostics en temps réel à l'aide de fournisseurs de services cloud tels qu'Amazon Web Services qui ont le potentiel de détecter des modèles et de permettre une détection et une isolation précoces des pannes. La maintenance prédictive fournit également une assistance de vol en temps réel qui bloque les incohérences temporaires entre les mesures de vitesse de l'air qui se produisent en raison de capteurs de vitesse recouverts de cristaux de glace.
Utilisation de l'industrie 4.0 pour influencer positivement la croissance
La maintenance prédictive consiste à collecter et à évaluer les données des machines pour augmenter l'efficacité et optimiser le processus de maintenance. La mise en œuvre de la technologie Industrie 4.0 pour la maintenance prédictive conduit à une plus grande transparence des processus, à des coûts de maintenance réduits, à une réduction des temps d'arrêt des machines, à une augmentation de la durée de vie des produits, etc. L'industrie 4.0 permet d'identifier des modèles de comportement qui prédisent plus précisément le moment où l'équipement va connaître une panne. Dans les industries manufacturières, les échangeurs de chaleur peuvent être bloqués en raison de bouchons qui peuvent entraîner de graves complications entraînant des erreurs de fabrication et des heures d'arrêt. En mesurant les différences de température en amont et en aval de l'échangeur de chaleur, une valeur seuil peut être estimée qui peut être utilisée dans un logiciel de maintenance prédictive pour être utilisée comme signe d'alerte. L'industrie technologique révolutionnaire 4.0 comprend des systèmes intégrés, la maintenance prédictive, la fabrication additive, la réalité augmentée, l'Internet des objets, la simulation, les robots autonomes, une plate-forme et la cybersécurité, qui fonctionnent en boucle pour terminer un processus.
Utilisation accrue de la logistique et du transport pour stimuler la croissance du marché
En prédisant le moment où les pièces pourraient tomber en panne en fonction des performances, des données et des informations, la maintenance prédictive a le potentiel d'aider les industries du transport à éviter les pannes de machines tout en réduisant les coûts de maintenance. La maintenance prédictive dans le secteur du transport et de la logistique utilise la maintenance assistée par l'IA, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions de réparation en fonction de l'état actuel du véhicule plutôt que d'intervalles de temps prédéterminés. L'inspection et la préservation des dispositifs et équipements de transport ont toujours été utilisées pour maintenir les ressources logistiques et de transport. Dans le monde d'aujourd'hui, les nouvelles technologies ont un impact croissant sur l'industrie du transport. L'intelligence artificielle et d'autres outils de traitement des données permettent une interprétation intelligente et rapide des données, ce qui entraîne un changement dans les tâches de planification et de maintenance de l'entreprise. Français L'analyse prédictive est utilisée pour satisfaire les besoins croissants des industries, car cet outil a été reconnu comme ayant le plus grand impact sur la chaîne d'approvisionnement par les industries de la logistique et du transport.
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Segmentation du marché
Le marché mondial de la maintenance prédictive peut être segmenté en fonction du composant, du type de test, du type de déploiement, de la taille de l'organisation, de l'utilisateur final et de la région. En fonction du composant, le marché peut être segmenté en service et solution. En termes de type de test, le marché est segmenté en analyse des vibrations, évaluation du système électrique, inspections thermiques infrarouges, analyse des fluides isolants, analyse de la surveillance des circuits, autres. En fonction des déploiements, le marché est segmenté en sur site et dans le cloud. En fonction de la taille de l'organisation, le marché est segmenté en PME et grande entreprise. En fonction de l'utilisateur final, le marché est divisé en aérospatiale et défense, énergie et infrastructures, logistique et transport, fabrication, pétrole et gaz, automobile, vente au détail et commerce électronique, autres. L'analyse de marché étudie également la segmentation régionale pour concevoir une segmentation régionale du marché, divisée entre la région Amérique du Nord, la région Europe, la région Asie-Pacifique, la région Moyen-Orient et Afrique et la région Amérique du Sud.
Profils d'entreprise
Schneider Electric SE, Hitachi Technologies Co Ltd, IBM Corp., Siemens AG, Bosch Software Innovations GmbH, Microsoft Corporation, TIBCO Software Inc., C3 Inc., SAP SE, Software AG, PTC Inc., General Electric Company, etc. sont les principaux acteurs opérant sur le marché mondial de la maintenance prédictive.
| Attribut | Détails |
| Valeur de la taille du marché en 2020 | 4,27 milliards USD |
| Prévisions de revenus en 2026 | 22,429 milliards USD |
| Taux de croissance | 31,85Â % |
| Année de base | 2020 |
| Années historiques | 2016 – 2019 |
| Estimation Année | 2021 |
| Période de prévision | 2022 – 2026 |
| Unités quantitatives | Chiffre d'affaires en millions USD, volume en unités et TCAC pour 2016-2020 et 2021-2026 |
| Couverture du rapport | Prévisions de revenus, prévisions de volumes, part de marché de l'entreprise, paysage concurrentiel, facteurs de croissance et tendances |
| Segments couverts | · Composant · Type de test · Déploiement · Taille de l'organisation · Utilisateur final |
| Portée régionale | Amérique du Nord ; Europe ; Asie-Pacifique ; Moyen-Orient et Afrique ; Amérique du Sud |
| Portée nationale | États-Unis ; Canada ; Mexique ; Allemagne ; France ; Italie ; Royaume-Uni ; Pays-Bas ; Chine ; Japon ; Corée du Sud ; Inde ; Singapour ; Australie ; Vietnam ; Émirats arabes unis ; Arabie saoudite ; Afrique du Sud ; Égypte ; Turquie ; Nigéria ; Brésil ; Argentine ; Colombie ; Chili |
| Principales entreprises présentées | Schneider Electric SE, Hitachi Technologies Co Ltd, IBM Corp., Siemens AG, Bosch Software Innovations GmbH, Microsoft Corporation, TIBCO Software Inc., C3 Inc., SAP SE, Software AG, PTC Inc., General Electric Company, Rockwell Automation Inc., Honeywell International Inc., Fujitsu Ltd. |
| Périmètre de personnalisation | 10 % de personnalisation de rapport gratuite à l'achat. Ajout ou modification de pays, de région et Portée du segment. |
| Options de tarification et d'achat | Profitez d'options d'achat personnalisées pour répondre exactement à vos besoins de recherche. Découvrez les options d'achat |
| Format de livraison | PDF et Excel par e-mail (nous pouvons également fournir la version modifiable du rapport au format PPT/pdf sur demande spéciale) |
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