製造業向け予知保全の世界市場規模 - コンポーネント別 (ハードウェア、ソリューション)、展開別 (オンプレミス、クラウドベース)、組織規模別 (中小企業、大企業)、テクノロジー別 (IoT プラットフォーム、AI)、手法別 (モーター回路解析、オイル解析)、業種別 (製造、エネルギー、公益事業)、地理的範囲と予測

製造業向け予知保全の市場規模と予測

製造業向け予知保全の市場規模は、2023年に82億6,000万米ドルと評価され、2031年までに476億4,000万米ドルに達し、2024年から2031年にかけて年平均成長率（CAGR）24.49%で成長すると予測されています。

• 製造業向け予知保全では、データ分析ツールと方法論を使用して、運用プロセスと機械の異常を検出します。メンテナンスをいつ実施すべきかを予測し、計画外のダウンタイムを削減し、メンテナンス計画を最適化します。この戦略は、状態監視テクノロジーと、機械に取り付けられたセンサーからの履歴データとリアルタイム データの分析に基づいています。
• このテクノロジーは、製造現場で機械や装置のパフォーマンスを監視するために使用されます。予測アルゴリズムは、温度、振動、騒音、その他の動作特性に関するデータを収集することで、起こりうる障害を予測できます。これにより、保守担当者は懸念事項に積極的に対処し、機械がスムーズかつ効果的に動作することを確認できます。一般的な用途には、CNC マシン、コンベア システム、ロボット アームの監視などがあります。この方法は、計画外の停止を防ぎ、機器の寿命を延ばし、全体的な生産性と安全性を向上させるのに役立ちます。
• 製造業における予知保全には、IoT センサー、データ分析プラットフォーム、機械学習アルゴリズムの統合が必要です。主な機能には、リアルタイム データ収集、異常検出、予測分析、自動警告などがあります。高度な予知保全システムには、機器の状態を視覚化するダッシュボード、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムとのやり取り、意思決定支援ツールなどが含まれる場合があります。さらに、これらのテクノロジーにより、リモート監視、履歴データの傾向分析、自動メンテナンス スケジューリングが可能になり、これらはすべて、より効率的で信頼性の高い生産プロセスに貢献します。

製造業向け予知保全の世界市場の動向

製造業向け予知保全の世界市場を形成する主要な市場動向は次のとおりです。

主要な市場推進要因

• IoT およびセンサー テクノロジーの進歩IoT およびセンサー テクノロジーは、製造業におけるデータ収集と分析を変革しました。これらのテクノロジーは、温度、振動、圧力などの重要な要素を含む機器の状態をリアルタイムで監視します。高解像度のデータを継続的に収集できるため、より正確な予知保全モデルを作成でき、計画外のダウンタイムが削減され、メンテナンス スケジュールが最適化されます。
• ビッグ データと分析の採用拡大 ビッグ データ分析の採用拡大により、メーカーはマシンが生成した大量のデータを評価できるようになりました。高度な分析ツールと機械学習アルゴリズムにより、パターンを検出し、機器の故障を非常に正確に予測できます。このデータ主導の戦略により、メーカーはメンテナンス スケジュール、リソース割り当て、プロセス強化について十分な情報に基づいた決定を下すことができ、運用効率が向上し、ダウンタイムが削減されます。
• エンタープライズ システムとの統合予知保全ソリューションを ERP や CMMS などのエンタープライズ システムと統合すると、産業オペレーションを包括的に把握できます。この簡単なインターフェイスにより、メーカーはメンテナンス活動を生産スケジュールに合わせて調整し、ワークフローを合理化し、部門間の連携を強化できます。その結果、企業全体の目標を満たす、より効率的で応答性の高いメンテナンス アプローチが実現します。
• 技術革新と AI の統合AI と機械学習の進歩により、予知保全システムが大幅に改善されました。AI を活用した予測モデルは、大規模なデータセットを調査し、微妙なパターンを検出し、より正確に障害を予測できます。AI と機械学習アルゴリズムの継続的な改善により、予知保全の精度と信頼性が向上し、製造業での導入が加速すると予測されています。

主な課題

• 初期投資額が高く、ROI が懸念される予知保全計画を実装するには、IoT センサーやデータ分析プラットフォームの購入とインストール、場合によっては既存のインフラストラクチャのアップグレードなど、多額の先行投資が必要です。多くの製造業者、特に中小企業 (SME) にとって、これらの初期費用は大きな障害となる可能性があります。ダウンタイムの短縮や機器の寿命の延長など、予知保全のメリットが必ずしも明らかではないため、明確な投資収益率 (ROI) を示すことは難しい場合があります。製造業者は、費用対効果を慎重に評価し、長期的な節約と短期的な費用を比較検討する必要があります。
• サイバーセキュリティのリスク予知保全システムの接続とデータ交換の増加は、製造業務にサイバーセキュリティの問題をもたらします。IoT デバイスとデータ伝送ネットワークはサイバー攻撃の対象となり、データ侵害、運用中断、機器の破壊につながる可能性があります。機密データを保護し、予知保全 (PdM) システムの整合性を確保するには、強力なサイバーセキュリティ対策が必要です。
• スケーラビリティの問題パイロット プロジェクトからすべての機器と施設にわたる本格的な展開まで予知保全を拡張することは、課題となる可能性があります。異なるマシンには独自のセンサーとデータ分析方法が必要になる場合があり、運用の 1 つの領域で機能するものが別の領域に直接適用できるとは限りません。スケールアップには、新しいセンサー、データ ストレージ、処理能力への大規模な投資が頻繁に必要になります。メーカーは、システム全体の一貫性と信頼性を確保しながら、さまざまな機器や運用条件に適用できるスケーラブルなソリューションを作成する必要があります。
• 規制とコンプライアンスの問題 製造会社は、業界固有のルールと要件を順守する必要があります。予知保全システムは、運用上の安全性、品質、信頼性を確保するために、これらのルールに従う必要があります。ただし、特に新しいテクノロジーを導入する場合は、複雑な規制の世界を交渉することが困難な場合があります。メーカーは、関連する法律を常に把握し、PdM システムが必要なすべての基準を満たしていることを確認する必要があります。これには、追加のドキュメント、レポート、検証手順が必要になる場合があり、実装の複雑さとコストが増加します。

主要なトレンド

• クラウドベースの予知保全ソリューション クラウド コンピューティングにより、予知保全データの保存、処理、評価の方法が変化しています。クラウドベースの PdM ソリューションには、拡張性、適応性、コスト効率など、さまざまな利点があります。これらのテクノロジーにより、メーカーは IT インフラストラクチャに多額の費用をかけずに強力なコンピューティング リソースを使用できます。クラウド プラットフォームを使用すると、さまざまなソースからの膨大なデータセットを簡単に集約して分析できるため、機器のパフォーマンスと障害パターンに関する詳細な分析情報が得られます。
• 強化されたヒューマン マシン コラボレーション予測メンテナンス テクノロジーの採用により、人間とマシンのコラボレーション方法が変わりつつあります。高度な PdM システムは詳細な分析情報と推奨事項を提供し、メンテナンス チームがより適切な決定を下せるようにします。ヒューマン マシン コラボレーションは、直感的なユーザー インターフェイス、拡張現実 (AR)、仮想現実 (VR) システムによって改善され、技術者がメンテナンス作業を完了するのに役立ちます。AR と VR は、ステップバイステップの手順を提供し、複雑なデータを表示し、修理方法を模倣できるため、メンテナンス アクティビティの効率と精度が向上します。
• デジタル ツインの使用デジタル ツインは、物理的なオブジェクト、システム、またはプロセスの仮想表現です。予知保全では、デジタル ツインを活用して、さまざまなシナリオでの機器の動作を模倣および評価します。メーカーは、機械のデジタル ツインを作成して、そのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、起こりうる障害を検出し、メンテナンス スケジュールを最適化できます。デジタル ツインを使用すると、実際の運用に影響を与えることなく、多くの状況を広範囲に調査およびテストできます。このテクノロジは、より正確で効果的な予知保全戦略を可能にするため、受け入れられつつあります。
• カスタマイズされた予知保全ソリューション 生産設定と要件は大きく異なるため、特定の需要に適したカスタマイズされた予知保全ソリューションの需要が高まっています。一般的な PdM ソリューションでは、各メーカーの特定の問題や運用設定を解決できない場合があります。カスタマイズされたソリューションには、個々の機器の種類、動作条件、ビジネス目標が含まれており、より関連性の高い実用的なデータが得られます。

製造業向け予知保全の世界市場地域分析

以下は、製造業向け予知保全の世界市場のより詳細な地域分析です。

北米

• 製造予知保全市場における北米の優位性。この地域は、自動車、航空宇宙、電子機器、医薬品などの産業の生産施設が集中しており、よく発達した産業環境の恩恵を受けています。
• これらの業界は、ダウンタイムの削減、生産性の向上、および世界市場での競争力の維持の必要性から、予知保全システムを早期に導入しました。北米の活気ある産業エコシステムは、業界関係者、技術プロバイダー、研究機関の間でイノベーションとコラボレーションを促進し、予知保全ソリューションの急速な進歩と受け入れにつながっています。
• 北米は、特に人工知能、機械学習、モノのインターネットの分野で技術革新の最前線に立っています。この地域には、産業用途向けに設計された高度な予測分析アルゴリズムと IoT プラットフォームを専門とする世界最高のテクノロジー企業や研究機関が集まっています。
• さらに、データ サイエンス、エンジニアリング、産業オートメーションの経験を持つ訓練された労働力が利用できることから、この地域での予知保全ソリューションの導入が加速しています。製造業者が、運用効率の向上、コストの削減、競争力の強化における予知保全の戦略的関連性を理解するにつれて、新しい PdM テクノロジーの需要が高まり、業界における北米の優位性が高まっています。

アジア太平洋

• アジア太平洋地域では、近い将来、予知保全業界が大幅に拡大すると予想されています。この急増は主に、中国、インド、韓国などの国々が重要な製造拠点として台頭するなど、この地域の工業化が進んでいることが要因です。これらの国々がインフラ開発と産業拡大に大規模に投資するにつれて、製造プロセスにおける運用効率と生産性を向上させるための新技術の導入が重視されるようになっています。
• さらに、この地域では産業部門のアップグレードに重点が置かれるようになり、機器の故障を防ぎダウンタイムを短縮するための予知保全ソリューションの需要も高まっています。
• アジア太平洋地域には多くの技術的専門知識があり、クラウドベースの予知保全ソリューションなどの最先端技術が迅速に導入されるのに貢献しています。クラウド コンピューティング プラットフォームの成長により、この地域の企業は、スケーラブルでコスト効率の高い予知保全ソリューションを使用して、機器のパフォーマンスをリアルタイムで監視および分析できるようになりました。
• アジア太平洋地域では、予知保全がメンテナンス スケジュールの最適化、コストの削減、全体的な運用パフォーマンスの向上にもたらす変革力を認識する企業が増えるにつれて、PdM ソリューションの市場は飛躍的に成長し、この地域が世界の予知保全市場の主要プレーヤーとしての地位を固めると予想されています。

世界の製造業向け予知保全市場セグメンテーション分析

世界の製造業向け予知保全市場は、コンポーネント、展開、業種、テクノロジー、手法、組織規模、および地理に基づいてセグメント化されています。

製造業向け予知保全市場、コンポーネント

• ソリューション
  1. 統合
  2. スタンドアロン
• サービス
  1. プロフェッショナル
  2. マネージド
• ハードウェア

コンポーネントに基づいて、市場はソリューション、サービス、およびハードウェアに分類されます。ソリューションセグメントは、市場で大部分のシェアを占めると予測されています。この優位性は、主に、予測分析とデータ駆動型情報を使用してメンテナンスプロセスを高速化および改善する必要性が常にあるためです。ビジネスでのソリューションの使用は、製造業におけるコスト削減とメンテナンスの合理化に役立つと予測されています。

製造業市場向け予知保全、展開別

• クラウドベース
• オンプレミス

展開に基づいて、市場はクラウドベースとオンプレミスに分類されます。製造業向け予知保全市場は、クラウドベースのソリューションが主流です。拡張性、低コスト、リモート アクセスなどの特長により、あらゆる規模の企業に適しています。オンプレミス ソリューションの導入は継続していますが、その成長率は鈍化しています。オンプレミス機器の高額な初期費用とメンテナンスの負担により、クラウドベースのソリューションへの移行が進んでいます。

製造業向け予知保全市場、業種別

• 政府および防衛
• 製造
• エネルギーおよび公共事業
• 運輸および物流
• ヘルスケアおよびライフサイエンス

業種別では、市場は政府および防衛、製造、エネルギーおよび公共事業、運輸および物流、ヘルスケアおよびライフサイエンスに分類されます。製造業は予知保全市場で最大の割合を占めています。製造業者は、ダウンタイムの削減、生産プロセスの最適化、コストの削減を実現するプロアクティブなメンテナンスから大きなメリットを得ることができます。エネルギーおよび公共事業部門では、予知保全ソリューションが最も急速に採用されると予想されています。これは、信頼性が高く効率的な発電と配電に対する要望によるものです。予知保全は、停電や中断の原因となる機器の故障を防ぐのに役立ちます。

製造業向け予知保全市場、技術別

• 人工知能 (AI)
• モノのインターネット (IoT) プラットフォーム
• センサー
• その他

技術に基づいて、市場はセンサー、モノのインターネット (IoT) プラットフォーム、人工知能 (AI)、その他に分類されます。人工知能セグメントは、予測期間中に市場を支配すると予測されています。履歴データを使用して予知保全モデルをトレーニングすることの容易さにより、AI 技術の使用が急増しています。したがって、故障解析は、サービス需要を理解し、機械の損傷を減らし、修理コストを下げ、必要なコンポーネントを最適化するのに役立ちます。

製造業市場向け予知保全、技術別

• オイル分析
• 振動解析
• 音響モニタリング
• モーター回路解析
• その他

技術に基づいて、市場はオイル分析、振動解析、音響モニタリング、モーター回路解析、その他に分類されます。振動解析セグメントは、予測期間中に市場を支配すると予測されています。このテクノロジーは、センサーと集中システムとの接続を検出し、リアルタイムデータを提供するのに役立ちます。これに加えて、製造業では機械の潤滑油分析が常に求められているため、オイル分析セグメントは急速な成長を示すと予測されています。

組織規模別の製造業向け予知保全市場

• 中小企業
• 大企業

組織規模に基づいて、市場は中小企業と大企業に分割されています。サプライチェーンの広範囲にわたって製品の製造、流通、販売を扱う大企業の需要により、リアルタイムの追跡およびメンテナンス技術の使用が急増しています。したがって、大企業における製造業の予知保全の統合は、今後数年間で増加すると予測されています。

製造業向け予知保全市場、地域別

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• その他の地域

地理に基づいて、製造業向け世界の予知保全市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他の地域に分割されています。北米が市場をリードしています。この優位性は、大規模な製造企業の強力な存在、AIやIoTなどの高度なテクノロジーの早期導入、産業オートメーションを促進する政府の措置など、いくつかの原因に起因しています。アジア太平洋地域は、今後数年間で最も急速な成長を遂げると予想されています。この急速な拡大は、急速な工業化、インフラ開発への政府投資の増加、製造業の運用効率の向上への重点化などの原因によって推進されています。

主要企業

「製造業向けグローバル予知保全市場」調査レポートは、世界市場に重点を置いた貴重な洞察を提供します。市場の主要企業は、IBM、SAS Institute、ABB Ltd、Microsoft Corporation、Robert Bosch GmbH、Software AG、Rockwell Automation、eMaint Enterprises、Schneider Electric、Siemens、PTC、General Electricです。 競争環境セクションには、上記のプレーヤーの主要な開発戦略、市場シェア、および市場ランキング分析も含まれています。

当社の市場分析には、このような主要プレーヤー専用のセクションも含まれており、アナリストは、製品のベンチマークとSWOT分析とともに、すべての主要プレーヤーの財務諸表に関する洞察を提供します。

製造業向け予知保全市場の最新動向

• 2023年6月、予知保全は