Il mercato globale della manutenzione predittiva è stato valutato a 4,270 miliardi di USD nel 2020 e si prevede che crescerà di circa 22,429 miliardi di USD entro il 2026 a causa della proliferazione dell'industria 4.0, della comunicazione wireless, dell'aumento dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e dell'IoT che dovrebbero guidare la crescita del settore nel periodo di previsione. Tuttavia, la crescita del settore è stata ostacolata nell'anno 2020, principalmente a causa dei lockdown globali che hanno comportato un arresto dell'attività economica, ma la domanda si è ripresa dopo il secondo trimestre.
La manutenzione predittiva è l'applicazione di approcci di riparazione proattivi basati sui dati per analizzare lo stato delle apparecchiature e prevedere quando eseguire la manutenzione. Il software di manutenzione predittiva impiega tecniche di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, nonché analisi predittive, per prevedere quando un'apparecchiatura non funzionerà correttamente, consentendo di pianificare la manutenzione preventiva prima che si verifichi il guasto. L'obiettivo è di effettuare la manutenzione nel momento più conveniente e conveniente possibile, massimizzando la durata di vita dell'attrezzatura e impedendone l'alterazione.
Crescente domanda nel settore aerospaziale e della difesa per stimolare la crescita
La manutenzione predittiva sta diventando sempre più la strategia più significativa in molti settori, in particolare nel settore aerospaziale, a causa della crescente necessità di maggiore affidabilità operativa, minori costi di manutenzione e maggiore sicurezza. Le tecniche di diagnostica e prognostica basate sull'apprendimento automatico, al contrario degli approcci tradizionali nella creazione di soluzioni di manutenzione predittiva, stanno diventando sempre più popolari poiché i nuovi aeromobili sono dotati di più sensori. L'utilizzo della manutenzione predittiva nel settore aerospaziale e della difesa fornisce una diagnostica in tempo reale utilizzando provider di servizi cloud come Amazon Web Services che hanno il potenziale per rilevare modelli e consentire il rilevamento e l'isolamento tempestivi dei guasti. La manutenzione predittiva fornisce anche assistenza al volo in tempo reale che blocca incongruenze temporanee tra le misurazioni della velocità dell'aria che si verificano a causa dei sensori di velocità coperti da cristalli di ghiaccio.
Utilizzo dell'Industria 4.0 per influenzare positivamente la crescita
La manutenzione predittiva comporta la raccolta e la valutazione dei dati dalle macchine per aumentare l'efficienza e ottimizzare il processo di manutenzione. L'implementazione della tecnologia dell'industria 4.0 per la manutenzione predittiva porta a una maggiore trasparenza del processo, minori costi di manutenzione, tempi di fermo macchina ridotti, maggiore durata del prodotto, ecc. L'industria 4.0 consente la possibilità di identificare modelli di comportamento che prevedono con maggiore precisione quando l'apparecchiatura subirà un guasto. Nelle industrie manifatturiere, gli scambiatori di calore possono subire blocchi a causa di intasamenti che possono causare gravi complicazioni con conseguenti errori di produzione e ore di fermo. Misurando le differenze di temperatura a monte e a valle dello scambiatore di calore, è possibile stimare un valore soglia che può essere utilizzato nel software di manutenzione predittiva come segnale di allerta. L'industria tecnologica rivoluzionaria 4.0 comprende sistemi integrati, manutenzione predittiva, produzione additiva, realtà aumentata, Internet delle cose, simulazione, robot autonomi, una piattaforma e sicurezza informatica, che funziona in un ciclo per completare un processo.
Maggiore utilizzo di logistica e trasporti per guidare la crescita del mercato
Prevedendo quando le parti potrebbero guastarsi in base a prestazioni, dati e informazioni, la manutenzione predittiva ha il potenziale per aiutare i settori dei trasporti a evitare guasti ai macchinari riducendo al contempo i costi di manutenzione. La manutenzione predittiva nel settore dei trasporti e della logistica utilizza la manutenzione assistita dall'intelligenza artificiale, consentendo agli utenti di prendere decisioni di riparazione in base allo stato attuale del veicolo anziché a intervalli di tempo predeterminati. L'ispezione e la conservazione dei dispositivi e delle attrezzature di trasporto sono sempre state utilizzate per mantenere le risorse logistiche e di trasporto. Nel mondo odierno, le nuove tecnologie stanno avendo un impatto crescente sul settore dei trasporti. L'intelligenza artificiale e altri strumenti di elaborazione dei dati consentono un'interpretazione intelligente e rapida dei dati, con conseguente cambiamento nelle attività di pianificazione e manutenzione aziendali. L'analisi predittiva viene utilizzata per soddisfare le crescenti esigenze delle industrie, poiché questo strumento è stato riconosciuto come quello con il maggiore impatto sulla supply chain dai settori della logistica e dei trasporti.
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Segmentazione del mercato
Il mercato globale della manutenzione predittiva può essere segmentato in base a componente, tipo di test, tipo di distribuzione, dimensioni dell'organizzazione, utente finale e regione. In base al componente, il mercato può essere segmentato in servizio e soluzione. In termini di tipo di test, il mercato è segmentato in analisi delle vibrazioni, valutazione del sistema di alimentazione, ispezioni termiche a infrarossi, analisi dei fluidi isolanti, analisi del monitoraggio dei circuiti, altri. In base alle distribuzioni, il mercato è segmentato in on-premise e cloud. In base alle dimensioni dell'organizzazione, il mercato è segmentato in PMI e grandi imprese. In base all'utente finale, il mercato è suddiviso in aerospaziale e difesa, energia e infrastrutture, logistica e trasporti, produzione, petrolio e gas, automotive, vendita al dettaglio ed e-commerce, altri. L'analisi di mercato studia anche la segmentazione regionale per ideare la segmentazione del mercato regionale, suddivisa tra regione nordamericana, regione europea, regione Asia-Pacifico, regione del Medio Oriente e Africa e regione sudamericana.
Profili aziendali
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, ecc. sono i principali attori che operano nel mercato globale della manutenzione predittiva.
Attributo | Dettagli |
Valore delle dimensioni del mercato nel 2020 | 4,27 miliardi di USD |
Previsione dei ricavi nel 2026 | 22,429 miliardi di USD |
Crescita Tasso | 31,85% |
Anno base | 2020 |
Anni storici | 2016 – 2019 |
Anno stimato | 2021 |
Periodo di previsione | 2022 – 2026 |
Unità quantitative | Ricavi in milioni di USD, volume in unità e CAGR per il 2016-2020 e 2021-2026 |
Copertura del report | Previsione dei ricavi, previsione dei volumi, quota aziendale, panorama competitivo, fattori di crescita e tendenze |
Segmenti coperti | · Componente · Tipo di test · Distribuzione · Dimensione organizzazione · Utente finale |
Ambito regionale | Nord America; Europa; Asia-Pacifico; Medio Oriente e Africa; Sud America |
Ambito nazionale | Stati Uniti; Canada; Messico; Germania; Francia; Italia; Regno Unito; Paesi Bassi; Cina; Giappone; Corea del Sud; India; Singapore; Australia; Vietnam; Emirati Arabi Uniti; Arabia Saudita; Sud Africa; Egitto; Turchia; Nigeria; Brasile; Argentina; Colombia; Cile |
Aziende chiave profilate | 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. |
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