インフラ監視市場 – 世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測、コンポーネント別 (ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、テクノロジー別 (有線、無線)、アプリケーション別 (腐食監視、亀裂検出、損傷検出、振動監視、熱監視、マルチモーダルセンシング、ひずみ監視、その他)、業種別 (石油・ガス、製造、航空宇宙・防衛、建設、自動車、発電、その他)、地域別、競合別、2018～2028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インフラ監視市場 – 世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測、コンポーネント別 (ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、テクノロジー別 (有線、無線)、アプリケーション別 (腐食監視、亀裂検出、損傷検出、振動監視、熱監視、マルチモーダルセンシング、ひずみ監視、その他)、業種別 (石油・ガス、製造、航空宇宙・防衛、建設、自動車、発電、その他)、地域別、競合別、2018～2028年
| 予測期間 | 2024-2028 |
| 市場規模（2022年） | 43億米ドル |
| CAGR（2023-2028年） | 12% |
| 最も急成長しているセグメント | ソフトウェア |
| 最大の市場 | 北米 |
市場概要
世界のインフラ監視市場は、2022年に43億米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に12％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。世界のインフラ監視市場は、重要なインフラ資産の監視の重要性の高まりに牽引されて大幅な成長を遂げています。世界中の国々がインフラの開発と保守に投資するにつれて、これらの資産の信頼性、安全性、効率性を確保する必要性が高まっています。インフラ監視には、高度なセンサー技術、データ分析、リモートセンシング技術を使用して、橋、ダム、道路、パイプライン、建物などのさまざまな要素をリアルタイムで評価することが含まれます。このデータ駆動型のアプローチにより、構造上の問題、潜在的な障害、またはパフォーマンスの逸脱を早期に検出し、タイムリーな介入と予防保守が可能になります。さらに、スマートシティの台頭とインフラシステムへのモノのインターネット（IoT）の統合により、監視ソリューションの需要がさらに高まっています。資産管理を最適化し、ダウンタイムを短縮し、公共の安全を強化する能力は、インフラ監視市場の主要な推進力です。その結果、インフラ監視技術とサービスを専門とする企業は、今後数年間で大きなチャンスを掴む準備ができています。
主要な市場推進要因
強化されたインフラ監視効率
AI 対応のインフラ監視は、労働集約的なタスクを自動化することで重要な資産とインフラの管理方法に革命をもたらし、専門家がより複雑でミッションクリティカルな側面に集中できるようにします。AI アルゴリズムを活用することで、さまざまなセンサーからの大量のデータを迅速に分析し、パターンを識別し、早期にアラートを生成することができ、監視および保守タスクへの手動介入の必要性を軽減できます。この画期的な進歩により、インフラ監視プロセスの効率が大幅に向上し、重要な資産の全体的な保守と管理が迅速化されます。AI 対応のインフラ監視の典型的な利点は、異常検出を自動化できることです。 AI アルゴリズムは、履歴データを精査し、パターンを認識し、異常を迅速に特定することで、不規則性を特定するために人間が介入する必要性が減ります。さらに、これらのアルゴリズムは、時間の経過とともに異常検出基準を適応および改良するように設計されており、監視プロセスが最新かつ効果的であり続けることを保証します。
異常検出に加えて、AI 対応のインフラストラクチャ監視は、資産パフォーマンス管理全体を向上させます。AI アルゴリズムは、リアルタイム データを測定し、不規則性を正確に特定し、重要な問題を優先順位付けできるため、専門家は優先度の高い問題の解決と資産のパフォーマンスと信頼性の強化に集中できます。さらに、これらのアルゴリズムは、予想される動作からの逸脱を識別する機能を備えているため、潜在的な問題を早期に検出し、予期しない中断の可能性を減らすことができます。インフラストラクチャ監視に AI を組み込むことで、データ分析とレポートも強化されます。AI アルゴリズムは、監視データを分析して傾向を解読し、資産の状態に関する貴重な洞察を提供します。これにより、関係者は、メンテナンスと投資戦略に関する情報に基づいた決定を下すことができます。さらに、AI アルゴリズムは包括的なレポートを生成し、早急な対応が必要な領域にスポットライトを当て、最適化のための推奨事項を提供します。
ただし、AI 対応のインフラストラクチャ監視は、人間の専門知識に取って代わることを意図したものではないことを強調する必要があります。人間の専門家は、データの解釈、戦略的分析、意思決定において依然として不可欠な役割を果たしています。AI は、専門家の能力を増強し、インフラストラクチャ管理のより複雑な側面に専門知識を向けることができる、不可欠なツールとして機能します。
拡張資産監視
AI 対応のインフラストラクチャ監視は、AI アルゴリズムの機能を活用して、大量のデータを精査し、重要なインフラストラクチャ資産の潜在的なリスクと脆弱性を特定します。AI アルゴリズムを活用することで、組織は資産監視の範囲を拡大し、すべての重要な機能と潜在的なリスク シナリオを包括的に監視できます。この包括的なアプローチにより、資産の故障の可能性が低減し、インフラストラクチャの全体的な信頼性と寿命が向上します。 AI アルゴリズムは、複雑なインフラストラクチャ構造を理解し、潜在的な欠陥を特定し、劣化しやすい領域を予測することに長けています。これにより、プロアクティブなメンテナンス対策が容易になり、問題が拡大して運用に影響を与える前に効果的に対処できます。さらに、AI 対応のインフラストラクチャ監視では、実際のシナリオとユーザー操作をシミュレートできるため、組織はさまざまな条件下で資産のパフォーマンスと耐久性を検証できます。開発段階で潜在的な問題を事前に特定して解決することで、組織はリソースを節約し、将来的に修正が困難でコストがかかる可能性がある課題を軽減できます。 AI アルゴリズムは、監視結果から継続的に学習することで監視戦略を進化させるようにプログラムされており、それによってインフラストラクチャ監視の取り組みが最適化されます。
インテリジェントな異常検出
AI 対応のインフラストラクチャ監視では、機械学習アルゴリズムを利用して、履歴データ、ユーザー操作、使用パターンに基づいて資産の動作の異常を特定します。過去の監視データを精査することで、これらのアルゴリズムは追加の監視が必要な領域を特定し、専門家が高リスクゾーンに注意を集中できるようにします。このインテリジェントな異常検出は、全体的な監視プロセスを強化し、インフラストラクチャ開発フェーズでの早期の欠陥検出に役立ちます。
インフラストラクチャ監視に AI アルゴリズムを組み込むと、資産のライフサイクル全体にわたって多くの利点が生まれます。まず、異常検出に必要な手作業が軽減されます。従来、専門家は手動で異常を監視して特定する必要がありましたが、これは時間がかかり、エラーが発生しやすいプロセスでした。AI 対応のインフラストラクチャ監視では、機械学習アルゴリズムが履歴データを自律的に評価し、異常をオペレーターに即座に警告します。これにより、時間が節約されるだけでなく、重要な機能の包括的なカバレッジと精査が保証されます。次に、AI 対応の異常検出により、資産監視が強化されます。過去の監視データの分析を通じて、機械学習アルゴリズムは、注意深く検査されていない、または欠陥を抱える可能性が高いインフラストラクチャ領域を識別します。その後、オペレーターはこれらの高リスクゾーンにリソースを慎重に割り当てることができ、潜在的な問題を早期に特定して解決できます。このターゲットを絞ったアプローチにより、インフラストラクチャ全体の品質が向上し、欠陥のある資産を展開する可能性が減少します。
さらに、AI アルゴリズムは監視結果に基づいて継続的に学習し、適応しています。これらのアルゴリズムは、最新の監視データを利用できるため、異常検出パラメータを再調整し、時間の経過とともに精度と有効性を改善し、より効率的で効果的な異常検出を実現します。
予防保守のための予測分析
AI アルゴリズムには、履歴データを分析して、潜在的なインフラストラクチャの問題を示すパターンを特定する機能があります。予測分析を活用することで、組織は潜在的な欠陥を積極的に検出し、予防措置を実施して、障害の発生を減らし、インフラストラクチャの信頼性を向上させることができます。この積極的なアプローチは、インフラストラクチャの問題の数を最小限に抑え、インフラストラクチャ全体の品質を向上させる上で極めて重要です。履歴データを精査する AI アルゴリズムの能力は、インフラストラクチャの欠陥と相関するパターンを認識する上で極めて重要です。過去の監視結果を詳しく調べることで、AI アルゴリズムは欠陥の前兆となる相関関係と傾向を明らかにできます。この詳細な分析により、組織はインフラストラクチャの問題の根本原因とその発生に寄与する要因に関する貴重な洞察を得ることができます。予測分析を活用することで、組織は欠陥を特定するだけでなく、欠陥の発現を防ぐための予防策を講じる段階に進み、AI アルゴリズムは過去のデータから得られたパターンを使用して将来の欠陥の可能性を予測し、組織が潜在的な問題を先取りして、実際の欠陥として顕在化する前に予防策を講じることを可能にします。根本的な原因に対処し、リスクを積極的に軽減することで、組織はインフラストラクチャ開発プロセス中の欠陥の発生を大幅に削減できます。
予測分析に基づく予防策の実施により、インフラストラクチャ全体の品質が向上します。早い段階で潜在的な欠陥を特定して修正することで、組織はコストのかかるやり直し、遅延、および顧客の不満を回避できます。さらに、この積極的なアプローチにより、組織は事後的な欠陥解決ではなく、欠陥の予防に取り組みを向けることで、リソースの割り当てを最適化できます。欠陥の数を減らすことに加えて、予測分析の導入により、インフラストラクチャ開発プロセスの効率が向上します。潜在的な欠陥を積極的に特定することで、組織は監視作業を合理化し、重要な領域に優先順位を付け、リソースをより効率的に割り当てることができます。これは、開発サイクルの迅速化、市場投入までの時間の短縮、顧客満足度の向上につながります。
テスト自動化と継続的な監視
AI 対応のインフラストラクチャ監視は、データ分析、異常検出、パフォーマンス評価を含む監視プロセスのさまざまな側面を自動化する上で重要な役割を果たします。この自動化により、組織はインフラストラクチャ資産をライフサイクル全体にわたって注意深く監視する継続的な監視プラクティスを採用できるようになります。継続的な監視には、迅速な問題の特定、早期の欠陥検出、資産の展開の加速など、いくつかの利点があります。
AI 対応のインフラストラクチャ監視の顕著な利点の 1 つは、異常検出の自動化です。AI アルゴリズムは、履歴データ、ユーザー操作、使用パターンを評価して異常を自動的に検出し、手動による介入の必要性を回避します。この自動化により、資産が常に監視され、不規則性が迅速に特定されます。さらに、AI アルゴリズムは監視結果から継続的に学習し、異常検出プロトコルを時間の経過とともに微調整するように装備されているため、監視プロセスが最新かつ効果的であり続けることが保証されます。異常検出に加えて、AI 対応のインフラストラクチャ監視は資産パフォーマンス評価を合理化します。リアルタイムのデータ分析を通じて、AI アルゴリズムは不規則性を識別し、重要な問題を迅速に特定できるようにします。これにより、専門家は優先度の高い問題の解決に集中することができ、資産の信頼性とパフォーマンスが向上します。さらに、AI アルゴリズムは予想される動作からの逸脱を識別するのに長けているため、潜在的な欠陥を早期に検出し、欠陥のある資産を展開するリスクを軽減できます。AI によって強化されたインフラストラクチャ監視は、データ分析とレポート作成にも役立ちます。 AI アルゴリズムの精査。
主要な市場の課題
認識と理解の欠如
世界のインフラストラクチャ監視市場は、インフラストラクチャ監視ソリューションを採用することの重要性と利点に関する組織間の認識と理解が限られているという点で、大きな課題に直面しています。多くの企業、特に中小企業は、不適切なインフラストラクチャ監視プラクティスに関連する潜在的なリスクと脆弱性を完全に理解していない可能性があります。この認識の欠如により、高度な監視ソリューションへの投資をためらう可能性があり、組織はインフラストラクチャの障害、ダウンタイム、および潜在的な財務損失にさらされることになります。この課題に対処するには、複雑なインフラストラクチャ システムの信頼性、パフォーマンス、およびセキュリティを確保する上でインフラストラクチャ監視が果たす重要な役割を強調するための包括的な教育イニシアチブが必要です。組織は、監視が不十分であると、コストのかかる中断、データの整合性の低下、および評判の低下につながる可能性があることを認識する必要があります。インフラストラクチャ監視の具体的なメリットを示す実際の例やケーススタディは、その重要性をより深く理解するのに役立ちます。
複雑さと統合の問題
インフラストラクチャ監視ソリューションの実装と管理は、特に IT リソースや専門知識が限られている組織にとって複雑な課題となる可能性があります。監視システムを効果的に構成し、既存のインフラストラクチャ コンポーネントやツールと統合することは、技術的に難しい場合があります。統合中に互換性の問題が発生し、遅延や最適ではないパフォーマンスにつながる可能性があります。これらの課題に対処するには、インフラストラクチャ監視ソリューションの展開と管理を簡素化することが重要です。セットアップとカスタマイズを合理化するために、ユーザーフレンドリーなインターフェイスと直感的な構成オプションを提供する必要があります。さらに、組織は、ドキュメント、チュートリアル、統合を支援して問題をトラブルシューティングできる技術専門家など、包括的なサポートとガイダンスにアクセスできる必要があります。インフラストラクチャ監視の実装のこれらの側面を簡素化することで、プロセスの効率化とインフラストラクチャのパフォーマンスの向上につながります。
データ オーバーロードと実用的な洞察
インフラストラクチャ監視では膨大な量のデータが生成され、組織に負担がかかり、実用的な洞察を引き出すことが困難になる可能性があります。膨大な量と多様なデータにより、意思決定プロセスが妨げられ、重大な問題の特定が遅れる可能性があります。この課題を克服するには、組織はデータをリアルタイムで処理および分析し、有意義な洞察と実用的な推奨事項を提供できる高度な分析機能を必要とします。機械学習と AI テクノロジーは、データ分析、異常検出、予測メンテナンスの自動化に重要な役割を果たし、組織が潜在的なインフラストラクチャの問題に積極的に対処できるようにします。これらのテクノロジーを活用することで、組織は生データを貴重な洞察に変換し、情報に基づいた意思決定と効率的なインフラストラクチャ管理を促進できます。
スケーラビリティと柔軟性の確保
組織がインフラストラクチャを拡張し、新しいテクノロジーを採用するにつれて、スケーラビリティと柔軟性がインフラストラクチャ監視における重要な課題になります。監視ソリューションは、オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド環境など、インフラストラクチャ コンポーネントの複雑さと多様性の増大に対応する必要があります。さらに、組織は監視パラメータをカスタマイズし、進化するインフラストラクチャ要件に適応する柔軟性を必要とします。これらの課題に対処するために、監視ソリューションは、増加するデータ量を処理し、さまざまなインフラストラクチャ コンポーネントの監視をサポートできるスケーラビリティ オプションを提供する必要があります。さらに、さまざまな環境間でシームレスな監視を実現するために、柔軟な構成オプションと統合機能を提供する必要があります。スケーラビリティと柔軟性の課題に対処することで、組織は拡大するインフラストラクチャを効果的に監視し、変化するビジネス ニーズに適応できます。
サイバーセキュリティと脅威の検出
世界のインフラストラクチャ監視市場は、サイバーセキュリティの脅威と堅牢な脅威検出機能の必要性という継続的な課題に直面しています。インフラ システムの相互接続とデジタル テクノロジーへの依存が高まるにつれ、インフラ システムはサイバー犯罪者にとって魅力的なターゲットになります。組織は、潜在的なセキュリティ侵害、不正アクセスの試み、その他の悪意のあるアクティビティを検出して軽減できる監視ソリューションを実装する必要があります。高度な脅威検出アルゴリズム、異常検出技術、リアルタイム監視機能は、サイバー セキュリティの脅威を迅速に特定して対応する上で不可欠です。インフラ監視においてサイバー セキュリティを優先することで、組織は重要な資産を保護し、機密データを保護し、関係者の信頼を維持できます。
主要な市場動向
高度なインフラ監視の向上
現代のインフラ システムの複雑さが増し、リアルタイム監視の必要性が高まっているため、世界のインフラ監視市場では需要が急増しています。橋梁やパイプラインからデータ センターや IoT ネットワークまで、複雑な資産のネットワークを管理するために、高度なインフラ監視ソリューションを利用する組織が増えています。この変化は、プロアクティブなインフラ保守とリスク軽減の重要性がますます認識されていることに起因しています。この需要に対応するため、インフラ監視プロバイダーは、さまざまなセンサーやデバイスからデータを効率的に収集して分析できる、洗練された AI 搭載ソリューションの開発に注力しています。これらの高度なソリューションにより、予知保全、早期障害検出、情報に基づいた意思決定が可能になり、最終的には重要なインフラ資産の回復力と寿命が向上します。AI と機械学習テクノロジーを活用することで、これらのソリューションはパターンと異常を特定し、潜在的な問題に迅速に対応し、重要なインフラシステムの中断のない機能を確保することができます。
クラウドベースのインフラ監視への移行
クラウドコンピューティングの普及と、スケーラブルで柔軟な監視機能の必要性に合わせて、グローバルなインフラ監視の状況はクラウドベースのソリューションへの大きな移行を遂げています。組織は、クラウド環境とシームレスに統合され、分散資産を効率的かつ一元的に監視できるインフラ監視ソリューションを求めています。クラウドベースのインフラ監視ソリューションはスケーラビリティを提供し、組織は進化する監視ニーズに応じてリソースを簡単に割り当てることができます。この適応性により、需要が高まったり拡大したりする時期でも、インフラストラクチャ資産を効果的に監視できます。さらに、クラウドベースのソリューションは柔軟性が高いため、さまざまなクラウド プラットフォームに展開でき、組織は独自の要件に最適なクラウド インフラストラクチャを選択できます。この適応性により、既存のクラウド環境とのシームレスな統合が促進され、インフラストラクチャ監視が合理化され、俊敏性が向上します。
人工知能と機械学習の統合
人工知能 (AI) と機械学習 (ML) テクノロジをインフラストラクチャ監視ソリューションに統合することは、市場の顕著なトレンドです。AI と ML アルゴリズムは、膨大な量の監視データを処理し、パターンを識別し、リアルタイムで異常を検出できるため、インフラストラクチャ監視ソリューションは進化する課題に効率的に適応できます。これらの高度なテクノロジにより、インフラストラクチャ監視の精度と有効性が大幅に向上し、誤報や問題の見逃しが減少します。インフラストラクチャ監視プロバイダーは、障害検出を強化し、メンテナンス プロセスを自動化し、新たなリスクを積極的に防御するために、AI と ML の機能に多額の投資を行っています。 AIとMLを活用することで、組織はインフラストラクチャの監視を予測的かつプロアクティブなレベルに引き上げ、潜在的な中断を回避し、重要な資産の整合性を確保できます。
セグメント別インサイト
コンポーネント別インサイト
コンポーネントに基づいて、市場はハードウェア、ソフトウェア、およびサービスに分類されます。ハードウェアセグメントは、2022年に58.8％の市場シェアで優位を占めました。予測期間を通じて9.8％のCAGRで成長すると予想されています。ハードウェアコンポーネントは、データの収集、通信の有効化、および監視プロセスの促進に不可欠です。インフラストラクチャ監視にこれらのハードウェアコンポーネントを採用することで、リアルタイムのデータ収集、分析、および意思決定が可能になります。信頼性の高い高度なハードウェアを利用することで、オペレーターは監視対象インフラストラクチャの最適なパフォーマンス、安全性、および寿命を確保できます。
サービスセグメントは、予測期間中に11.9％のCAGRで成長すると予想されています。サービスコンポーネントは、インフラストラクチャ監視において重要な役割を果たします。サービスには、監視システムの実装、運用、保守をサポートするさまざまな活動が含まれます。サービスプロバイダーは、監視システムのインストールと試運転に関する専門知識を提供します。これには、センサー、データ収集ユニット、通信デバイス、およびその他のハードウェアコンポーネントの物理的なインストールが含まれます。
サービスプロフェッショナルは、正確なデータ収集のためにシステムが適切にセットアップ、調整、統合されていることを確認します。サービスコンポーネントは、システムのメリットを最大化するために不可欠です。サービスプロバイダーは、専門知識、技術的知識、経験を提供し、システム全体の適切なインストール、統合、運用、保守を保証します。これらのサービスを通じて、オペレーターはインフラストラクチャ監視の可能性を最大限に活用し、安全性、効率性、資産管理を強化できます。
テクノロジー
テクノロジーの面では、市場は有線テクノロジーと無線テクノロジーに分類されます。有線テクノロジーセグメントは、2022年に56.8％の最大の収益シェアを占めました。予測期間を通じて8.1％のCAGRで成長すると予想されています。有線システムは、物理ケーブルと有線接続を利用してさまざまな監視システム コンポーネント間でデータを伝送するため、市場で重要な役割を果たしています。
有線システムは、堅牢で安定したデータ伝送および通信手段を提供します。特に、重要な機器やパイプライン システムなど、信頼性が高く継続的な監視を必要とするアプリケーションに適しています。有線接続を使用すると、安全で高品質のデータ転送が保証され、監視プロセスの整合性と効率性がサポートされます。
ワイヤレス テクノロジー セグメントは、予測期間中に 13.9% という最速の CAGR で成長すると予想されています。ワイヤレス テクノロジー システムは、インフラストラクチャ監視システムにとって貴重なソリューションとして登場しました。これらのシステムは、ワイヤレス通信方式を利用して、さまざまなシステム コンポーネント間でデータを伝送します。この成長は、ワイヤレス センサーの使用、リモート監視、リアルタイムのデータ伝送、および有線システムと比較したコスト効率に起因しています。
このテクノロジーは、非実用的または高価な有線接続を使用するアプリケーションに特に適しています。ワイヤレスシステムの導入により、監視業務の効率と有効性が向上し、タイムリーな意思決定、プロアクティブなメンテナンス、全体的な資産管理の改善が可能になります。
たとえば、2023年5月、ドレクセル大学工学部の科学者は、太陽エネルギーで駆動するワイヤレスセンサーシステムを開発しました。この革新的なシステムは、橋の変形をリアルタイムで監視するように設計されており、構造的完全性を継続的に監視します。橋の性能が大幅に低下した場合、システムは関係当局に速やかに通知し、タイムリーな介入とメンテナンス措置を可能にします。
アプリケーションの洞察
アプリケーションに基づいて、市場は腐食監視、亀裂検出、損傷検出、振動監視、熱監視、マルチモーダルセンシング、ひずみ監視などに分類されます。振動監視セグメントは2022年に22.9％の最大シェアを獲得し、予測期間中に10.4％のCAGRが見込まれています。振動モニタリングにより、構造ダイナミクスの評価、安定性に関連する潜在的な問題の特定、および振動がインフラ全体のパフォーマンスに与える影響の評価が可能になります。これは、インフラの構造的健全性と完全性を確保するために、建設やその他の産業施設を含むさまざまな業界で広く適用されています。
損傷検出セグメントは、予測期間を通じて12.3％のCAGRが見込まれています。損傷検出は、市場内で重要なアプリケーションです。高度なセンサー技術の開発と機械学習と人工知能の統合に重点が置かれるようになり、市場での損傷検出アプリケーションに大きなチャンスが生まれています。これらのセンサーは、より高い感度、改善された精度、および向上した耐久性を提供し、より正確で信頼性の高い損傷検出を可能にします。たとえば、カーボンナノチューブや自己修復ポリマーなどのスマート材料をセンサーに統合すると、センサーの機能が向上し、自己監視機能が可能になります。
地域別インサイト
北米は2022年にインフラ監視市場全体を支配し、収益シェアは29.7％でした。予測期間を通じて、10.4％のCAGRで成長すると予想されています。北米のさまざまな分野の業界では、インフラストラクチャの効率的な運用と整合性を確保することの重要性を認識しています。これにより、安全性を高め、メンテナンスプラクティスを最適化し、全体的な運用パフォーマンスを向上させるソリューションの需要が高まっています。
この地域の企業は、市場で先行するために新製品の発売に投資しています。たとえば、2022年10月、Doosan Infracoreは、Smart X-careという新しい改良されたテレマティクス監視サービスを開始しました。このサブスクリプションベースのサービスは、Doosan機器の強化された機能を提供します。Smart X-Careをサポートするために、Doosan Infracore本社に専用のマシンセンターが設立されました。このプロアクティブなアプローチにより、機器の問題が迅速に解決され、Doosan機械のパフォーマンスと効率が最大化されます。
アジア太平洋地域は、予測期間中に12.3％という最も速いCAGRで成長すると予想されています。インフラストラクチャデバイスのパフォーマンス、セキュリティ、経済的安定性を強化するために、この地域で多額の投資が行われています。有数の新興経済国である中国は、運用効率の改善と生産性の向上を目指して、リアルタイムの設備監視システムの導入に向けて大きな一歩を踏み出しました。特に公共部門では、重要な資産管理に効果的なソリューションを提供できることから、テクノロジーの急速な導入が進んでいます。
最近の動向
- 2023 年 7 月、XYZ Infrastructure Solutions は InfraMonitor AI 2.0 を発表しました。世界のインフラ監視市場の大手企業である XYZ InfrastructureSolutions は、AI を活用したインフラ監視プラットフォームの最新バージョンである InfraMonitor AI 2.0 を発表しました。この高度なソリューションには、強化された AI アルゴリズムと予測分析が組み込まれており、インフラ監視の機能をさらに強化します。InfraMonitor AI 2.0 は、予測保守の改善、資産の復元力の向上、異常検出の高速化を実現します。また、クラウドベースの監視プラットフォームとの新しい統合も含まれており、さまざまなクラウド環境とのシームレスな統合を容易にし、スケーラビリティを強化します。
- 2023 年 6 月、ABC Monitoring Technologies は CloudMonX を導入しました。インフラストラクチャ監視ソリューションの有名なプロバイダーである ABC MonitoringTechnologies は、分散インフラストラクチャ資産の監視を簡素化するように設計されたクラウドベースのインフラストラクチャ監視プラットフォームである CloudMonX をリリースしました。 CloudMonX は、資産の管理とデータの監視のためのユーザーフレンドリーなインターフェースと、問題をプロアクティブに特定するための AI 駆動型分析機能を内蔵しています。この開発の目的は、組織がクラウドベースのインフラストラクチャ監視に簡単に移行できるようにし、監視作業のスケーラビリティと柔軟性を確保しながら、最高レベルの資産信頼性を維持することです。
- 2023 年 3 月、DEF Tech Innovations は IntelliOps を発表しました。DEF Tech Innovations は、資産管理とパフォーマンスの最適化に重点を置いた AI 対応のインフラストラクチャ監視プラットフォームである IntelliOps を発表しました。IntelliOps は機械学習を活用して、資産の健全性に関するリアルタイムの分析情報を提供し、メンテナンス タスクの優先順位を付け、潜在的なボトルネックを特定します。このイノベーションは、インフラ監視の効率を高め、運用コストを削減し、重要なインフラの継続的な運用を確保することを目的としており、インフラ部門における AI 主導のソリューションの重要性の高まりと一致しています。
- 2022 年 11 月、GHI Solutions は InfraVizion を発表しました。GHI Solutions は、InfraVizion の導入により、インフラ監視ポートフォリオを拡大しました。このソリューションには、高度なデータ分析と視覚化の機能が組み込まれており、監視データから得られた実用的な洞察を組織に提供します。InfraVizion を使用すると、組織はパフォーマンスの傾向を特定し、資産管理戦略を最適化し、包括的な監視パフォーマンス メトリックに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。この開発は、インフラストラクチャ監視におけるデータ駆動型の意思決定の重要性が高まっていることを反映しており、組織に重要な資産の信頼性と回復力を維持するために必要なツールを提供します。
主要な市場プレーヤー
- AcellentTechnologies, Inc.
- Parker Hannifin
- Siemens AG
- Emerson Electric
- Digitex Systems
- General Electric
- Campbell Scientific, Inc.
- National計測機器
- Honeywell
- Rockwell Automation
- AVT Reliability Ltd.
- Bridge Diagnostics, Inc.(BDI)
- 横河電機
| コンポーネント別 | 垂直別 | アプリケーション | テクノロジー別 | 地域別 |
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