Рынок виртуальных датчиков — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный, по компонентам (решения, услуги), по развертыванию (облако, локально), по конечному пользователю (нефть и газ, производство и коммунальные услуги, потребительские технологии, автомобилестроение, аэрокосмическая и оборонная промышленность, здравоохранение, химическая промышленность и др

Обзор рынка

Глобальный рынок виртуальных датчиков оценивался в 12,89 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, достигнет 17,75 млрд долларов США к 2029 году с среднегодовым темпом роста 5,32% в течение прогнозируемого периода. Рынок виртуальных датчиков относится к отрасли, ориентированной на разработку, развертывание и применение сенсорных технологий, которые оценивают физические параметры или условия окружающей среды с помощью программных моделей и алгоритмов, не требуя наличия физических датчиков. Эти виртуальные датчики используют данные с существующих физических датчиков в сочетании с передовыми методами вычислений, такими как машинное обучение, искусственный интеллект (ИИ) и сложные математические модели, для выведения точных измерений переменных, которые в противном случае было бы трудно или затратно измерить напрямую. Этот рынок быстро растет из-за растущего спроса на экономически эффективные, масштабируемые и легко адаптируемые решения для датчиков в таких отраслях, как автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность, здравоохранение, производство и промышленная автоматизация. Одним из ключевых преимуществ виртуальных датчиков является их способность сокращать потребность в нескольких физических датчиках, сокращая затраты на оборудование, установку и обслуживание. Это сделало их особенно привлекательными для отраслей, требующих точного мониторинга оборудования, процессов или условий окружающей среды, но сталкивающихся с ограничениями с точки зрения пространства, стоимости или доступности для развертывания традиционных датчиков.

Ключевые драйверы рынка

Растущий спрос на промышленную автоматизацию и интеграцию Интернета вещей

Растущее внедрение промышленной автоматизации и интеграция Интернета вещей (IoT) в различных секторах являются ключевыми драйверами для глобального рынка виртуальных датчиков. По мере того, как отрасли переходят к цифровой трансформации, потребность в расширенном сборе данных и мониторинге в реальном времени становится необходимой для оптимизации операций, улучшения принятия решений и сокращения затрат. Виртуальные датчики, которые основаны на программном обеспечении и полагаются на алгоритмы для оценки физических свойств, играют решающую роль в достижении этих целей. В отличие от традиционных физических датчиков, виртуальные датчики могут выводить необходимые данные, не требуя дорогостоящего, сложного оборудования, что делает их экономически эффективным решением для современных промышленных систем. Это особенно актуально для таких секторов, как производство, энергетика, автомобилестроение и аэрокосмическая промышленность, где точный сбор данных необходим для обеспечения оптимизации процесса и предиктивного обслуживания. Например, в производстве виртуальные датчики все чаще используются для мониторинга состояния оборудования, прогнозирования отказов и оптимизации производственных линий. Благодаря интеграции платформ IoT и использованию передовых алгоритмов машинного обучения виртуальные датчики могут имитировать выходные данные физических датчиков, предоставляя информацию в реальном времени без необходимости постоянной повторной калибровки или физического обслуживания. Это сводит к минимуму время простоя и снижает эксплуатационные расходы, что делает их весьма привлекательными для производителей, стремящихся повысить эффективность и конкурентоспособность. Кроме того, использование виртуальных датчиков в сочетании с устройствами с поддержкой IoT позволяет повысить масштабируемость системы, поскольку их можно легко обновлять и настраивать с помощью программного обеспечения, что позволяет отраслям быстро адаптироваться к изменяющимся производственным требованиям или новым требованиям рынка.

В автомобильной промышленности виртуальные датчики развертываются для мониторинга критических функций транспортных средств, таких как производительность двигателя, топливная экономичность и выбросы. Переход к электрическим и автономным транспортным средствам также стимулирует спрос на виртуальные датчики, поскольку этим транспортным средствам требуются сложные системы мониторинга для обеспечения безопасности, производительности и соответствия нормативным требованиям. Способность виртуальных датчиков обрабатывать и интерпретировать огромные объемы данных в режиме реального времени без необходимости в дополнительных физических компонентах делает их идеальным решением для все более сложных автомобильных систем будущего. Энергетический сектор, особенно нефтегазовый, также выигрывает от применения виртуальных датчиков. Они используются для мониторинга оборудования в режиме реального времени в удаленных местах, где развертывание физических датчиков может быть нецелесообразным или слишком дорогим. Виртуальные датчики позволяют операторам отслеживать производительность, обнаруживать аномалии и предотвращать отказы оборудования, повышая общую эффективность и безопасность энергетических операций. Интеграция устройств IoT позволяет виртуальным датчикам собирать и анализировать данные из нескольких источников, предоставляя операторам комплексное представление о производительности системы и позволяя применять стратегии упреждающего обслуживания.

Повышение внимания к экономической эффективности и производительности

Еще один важный драйвер для

Технологические достижения в области машинного обучения и аналитики данных

Быстрые достижения в области машинного обучения (МО) и аналитики данных в значительной степени способствуют росту

В отрасли здравоохранения технологические достижения в области МО и аналитики данных стимулируют использование виртуальных датчиков для мониторинга и диагностики пациентов. Виртуальные датчики могут анализировать данные с носимых устройств и медицинского оборудования для оценки жизненно важных показателей, обнаружения аномалий и предоставления обратной связи в режиме реального времени поставщикам медицинских услуг. Возможность удаленного мониторинга пациентов в режиме реального времени особенно ценна для лечения хронических заболеваний, сокращения повторных госпитализаций и улучшения результатов лечения пациентов. По мере того, как алгоритмы МО продолжают развиваться, ожидается, что виртуальные датчики станут еще более точными и эффективными в приложениях здравоохранения, способствуя общему росту рынка. Достижения в области облачных вычислений и периферийных вычислений позволяют виртуальным датчикам работать более эффективно, обрабатывая данные ближе к источнику. Это сокращает задержку и расширяет возможности виртуальных датчиков в режиме реального времени, делая их более подходящими для чувствительных ко времени приложений, таких как автономные транспортные средства, промышленная автоматизация и мониторинг здравоохранения. По мере того, как эти технологии продолжают развиваться, ожидается, что производительность и внедрение виртуальных датчиков будут расти, что откроет значительные возможности для инноваций в различных отраслях.

Основные проблемы рынка

Сложность интеграции с устаревшими системами

Одна из основных проблем, с которой сталкиваются

Компании сталкиваются с трудностями в управлении конвергенцией данных традиционных физических датчиков с выходными данными виртуальных датчиков. Обеспечение бесперебойного обмена данными между этими системами требует специализированного промежуточного программного обеспечения и интеграционных платформ, способных обрабатывать данные в реальном времени как из физических, так и из виртуальных источников. Это может повысить сложность систем управления данными и может потребовать дополнительных инвестиций в кибербезопасность для защиты большего объема передаваемых данных. Кроме того, отсутствие стандартизированных протоколов для интеграции виртуальных датчиков с устаревшими системами затрудняет для предприятий масштабное внедрение этих технологий. Компаниям часто приходится полагаться на индивидуальные интеграционные решения, что может привести к более высоким затратам на внедрение и более длительным срокам развертывания. Эти проблемы могут ограничить общее внедрение технологии виртуальных датчиков, особенно среди небольших организаций с ограниченными финансовыми и технологическими ресурсами.

Проблемы точности и проверки данных

Обеспечение точности и надежности данных, генерируемых виртуальными датчиками, представляет собой серьезную проблему для рынка. В отличие от физических датчиков, которые напрямую измеряют условия окружающей среды или эксплуатации, виртуальные датчики полагаются на сложные алгоритмы и прогностические модели для оценки выходных данных датчиков. Хотя это может дать ценную информацию, часто возникает беспокойство по поводу точности и проверки данных виртуальных датчиков, особенно в таких отраслях с высокими ставками, как аэрокосмическая промышленность, здравоохранение и автомобилестроение, где безопасность и точность имеют первостепенное значение. Любые расхождения или ошибки в данных виртуальных датчиков могут привести к принятию неоптимальных решений, неэффективности работы или даже угрозам безопасности. Это заставляет компании с осторожностью относиться к полной замене физических датчиков виртуальными альтернативами, особенно в критически важных приложениях, где стоимость отказа высока. Виртуальные датчики сильно зависят от качества входных данных, используемых для обучения их алгоритмов. Если базовые данные неполны, устарели или содержат ошибки, прогностические возможности виртуального датчика могут быть скомпрометированы, что приведет к неточным результатам. Эта проблема еще больше усугубляется тем фактом, что виртуальные датчики должны постоянно обновляться и калиброваться для отражения изменяющихся условий окружающей среды или рабочих параметров. Компании должны инвестировать в непрерывный мониторинг данных, уточнение алгоритмов и процессы проверки, чтобы гарантировать, что виртуальные датчики сохранят высокий уровень точности с течением времени. Это требует специальных знаний и может привести к увеличению эксплуатационных расходов, что потенциально сведет на нет преимущества экономии, которые обеспечивают виртуальные датчики. Преодоление опасений по поводу точности и проверки данных имеет решающее значение для получения широкого признания на рынке, особенно в отраслях, где точность не подлежит обсуждению.

Основные тенденции рынка

Расширенное внедрение в промышленном Интернете вещей и интеллектуальном производстве

Внедрение виртуальных датчиков в промышленном Интернете вещей (IIoT) и интеллектуальном производстве является одной из ключевых тенденций, движущих

Интеграцию с искусственным интеллектом и машинным обучением

Интеграция виртуальных датчиков с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО) является преобразующей тенденцией, формирующей будущее

Сегментные аналитические данные

Аналитические данные о развертывании

Сегмент облачных вычислений занимал самую большую долю рынка в 2023. Рынок виртуальных датчиков в облачном сегменте переживает значительный рост, обусловленный растущим внедрением облачных вычислений в различных отраслях. Поскольку организации все чаще переходят на облачные инфраструктуры для оптимизации операционной эффективности, виртуальные датчики предлагают экономически эффективную и масштабируемую альтернативу физическим датчикам. Эти программные датчики используют передовые алгоритмы и аналитику данных для имитации реальных измерений, предоставляя организациям информацию в реальном времени без необходимости масштабного развертывания оборудования. Одним из ключевых факторов является растущий спрос на мониторинг в реальном времени и предиктивное обслуживание в таких секторах, как производство, автомобилестроение и здравоохранение. Виртуальные датчики в облаке могут обрабатывать огромные объемы данных из нескольких источников, позволяя компаниям контролировать критически важные активы, обнаруживать аномалии и принимать обоснованные решения для повышения операционной эффективности и сокращения времени простоя. В промышленном секторе возможность сбора данных с нескольких виртуальных датчиков на облачных платформах обеспечивает улучшенную масштабируемость, что упрощает управление и анализ больших наборов данных, тем самым повышая общую производительность. Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) с виртуальными датчиками в облачных средах еще больше расширяет их возможности. Используя ИИ и МО, виртуальные датчики могут непрерывно обучаться на исторических данных, повышая точность моделирования и обеспечивая прогностическую аналитику.

Это позволяет компаниям прогнозировать сбои оборудования, оптимизировать процессы и сокращать расходы на обслуживание. Облачная инфраструктура также облегчает бесшовную интеграцию с экосистемами IoT, позволяя компаниям развертывать виртуальные датчики в географически разбросанных местах и контролировать операции в режиме реального времени, независимо от физического расстояния. Это особенно ценно в отраслях с крупномасштабными операциями, таких как энергетика, транспорт и логистика, где удаленный мониторинг и автоматизация имеют решающее значение. Еще одним фактором, движущим рынок виртуальных датчиков в облачном сегменте, является растущая потребность в гибкости и маневренности при обработке данных и принятии решений. В отличие от традиционных датчиков, которые ограничены физическими ограничениями, виртуальные датчики можно быстро развертывать, перенастраивать и масштабировать для удовлетворения меняющихся потребностей бизнеса. Такая гибкость имеет решающее значение в динамических средах, где требования к данным часто меняются. Например, в автомобильной промышленности виртуальные датчики используются для оптимизации производительности транспортных средств путем сбора данных из различных систем, таких как двигатели, тормоза и шины, и обработки их в облаке для анализа в реальном времени. Это позволяет автопроизводителям повышать безопасность, эффективность и общую производительность транспортных средств, одновременно снижая потребность в установке физических датчиков.

Рост умных городов и растущее внедрение устройств IoT способствуют росту виртуальных датчиков в облаке. По мере того, как городские инфраструктуры становятся все более связанными, виртуальные датчики используются для мониторинга транспортного потока, качества воздуха, потребления энергии и других критических параметров в реальном времени. Облачные виртуальные датчики предоставляют масштабируемое и экономически эффективное решение для управления огромными объемами данных, генерируемых приложениями умных городов, позволяя городским планировщикам принимать решения на основе данных, которые улучшают условия жизни в городах. Кроме того, растущий акцент на устойчивости и энергоэффективности стимулирует внедрение виртуальных датчиков в облачных системах мониторинга окружающей среды. Моделируя условия окружающей среды и анализируя данные в реальном времени, виртуальные датчики помогают организациям оптимизировать использование ресурсов, сокращать отходы и минимизировать свое воздействие на окружающую среду. Ключевые драйверы рынка виртуальных датчиков в облачном сегменте включают растущее внедрение облачных вычислений, интеграцию технологий ИИ и МО, потребность в мониторинге в реальном времени и предиктивном обслуживании, гибкость и масштабируемость, предлагаемые виртуальными датчиками, и растущий спрос на принятие решений на основе данных в таких отраслях, как производство, автомобилестроение, здравоохранение и умные города. По мере развития технологий ожидается, что виртуальные датчики в облаке будут играть все более важную роль, позволяя компаниям оптимизировать операции, сокращать расходы и стимулировать инновации в широком спектре секторов.

Региональные данные

Регион Северной Америки занимал самую большую долю рынка в 2023 году. Рынок виртуальных датчиков в Северной Америке обусловлен несколькими ключевыми факторами, отражающими растущий спрос на передовые, экономически эффективные технологии в различных отраслях. Одним из основных драйверов является растущее внедрение инициатив промышленного Интернета вещей (IIoT) и Индустрии 4.0, особенно в таких секторах, как производство, автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность и здравоохранение. Эти отрасли все чаще используют виртуальные датчики для оптимизации операций, снижения затрат и повышения общей эффективности путем замены физических датчиков программными альтернативами. Виртуальные датчики, которые используют математические модели и алгоритмы машинного обучения для оценки параметров, которые традиционно измерялись бы физическими датчиками, обеспечивают значительные преимущества, такие как снижение затрат, простота развертывания и повышенная гибкость в сборе и анализе данных в реальном времени.

Например, в производстве виртуальные датчики помогают компаниям отслеживать и прогнозировать производительность машин, обнаруживать потенциальные сбои и оптимизировать графики технического обслуживания без необходимости установки обширного оборудования. Это особенно важно в Северной Америке, где отрасли сосредоточены на повышении эффективности работы и сокращении простоев. Используя виртуальные датчики, компании могут реализовать стратегии предиктивного технического обслуживания, которые повышают долговечность оборудования и сокращают непредвиденные простои, что соответствует фокусу региона на эксплуатационной устойчивости и экономической эффективности. Автомобильный сектор переживает всплеск внедрения виртуальных датчиков для поддержки разработки подключенных транспортных средств и технологий автономного вождения, которые требуют обширных данных датчиков. Виртуальные датчики позволяют автопроизводителям собирать и обрабатывать данные в реальном времени о производительности транспортных средств, поведении водителя и условиях окружающей среды, способствуя развитию более умных, безопасных и эффективных транспортных средств. Индустрия здравоохранения в Северной Америке также является значительным драйвером рынка виртуальных датчиков. С ростом внимания к цифровым медицинским решениям виртуальные датчики внедряются в медицинские устройства и системы мониторинга пациентов для отслеживания жизненно важных показателей, прогнозирования проблем со здоровьем и повышения точности диагностики. Эти датчики предоставляют данные и информацию в реальном времени без необходимости инвазивных процедур или обширного физического оборудования, что делает их идеальным решением для телемедицины и удаленного мониторинга пациентов. Растущая распространенность хронических заболеваний, старение населения и переход к моделям здравоохранения на основе ценностей еще больше подталкивают к принятию виртуальных датчиков, поскольку они предлагают более эффективный, масштабируемый и экономичный подход к уходу за пациентами.

Правительственные постановления и политика, направленные на повышение энергоэффективности и устойчивости, также играют ключевую роль в развитии рынка виртуальных датчиков в Северной Америке. Например, виртуальные датчики интегрируются в системы управления энергопотреблением для мониторинга и оптимизации потребления энергии в коммерческих и жилых зданиях. С ростом экологических проблем и нормативных требований предприятия внедряют эти технологии для соблюдения требований по устойчивости, снижения потребления энергии и снижения эксплуатационных расходов. Кроме того, интеграция виртуальных датчиков с облачными вычислениями и аналитикой больших данных позволяет компаниям собирать более полную информацию, принимать более разумные решения и эффективнее внедрять меры по экономии энергии. Достижения в области технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) расширяют возможности виртуальных датчиков, делая их более точными, надежными и универсальными. Северная Америка, как центр технологических инноваций, видит широкомасштабные инвестиции в исследования ИИ и МО, что, как ожидается, еще больше ускорит внедрение виртуальных датчиков в различных секторах. Сильная технологическая инфраструктура региона в сочетании с высококонкурентной рыночной средой способствуют быстрому прогрессу в области сенсорных технологий, тем самым стимулируя рост рынка виртуальных датчиков. С учетом постоянного технологического прогресса, растущего спроса на экономически эффективные решения и акцента на эксплуатационную эффективность ожидается, что рынок виртуальных датчиков в Северной Америке будет демонстрировать устойчивый рост в ближайшие годы.

Последние события

• В феврале 2024 года Capgemini объявила о расширении своего стратегического альянса с Unity, приобретя подразделение Digital Twin Professional Services компании Unity. Эта интеграция позволит объединить команду DigitalTwin Professional Services компании Unity с Capgemini, создав один из крупнейших в мире пулов корпоративных разработчиков Unity. Это сотрудничество призвано ускорить разработку и развертывание программного обеспечения для 3D-визуализации в реальном времени, адаптированного для промышленных приложений цифровых двойников, расширяя возможности Capgemini на этом быстро развивающемся рынке. 
• В июне 2024 года Elliptic Labs, ведущая мировая компания по разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта, известная своими виртуальными интеллектуальными датчиками искусственного интеллекта, которые в настоящее время интегрированы в более чем 500 миллионов устройств по всему миру, с радостью объявляет о поставке своего виртуального датчика приближения искусственного интеллекта INNER BEAUTY на новом смартфоне Magic V Flip от HONOR. Это инновационное устройство знаменует собой важную веху для HONOR, отличаясь складным дизайном с полным экраном, первым для бренда. Работающий на чипсете Snapdragon 8+ Gen 1 от Qualcomm, Magic V Flip разработан для обеспечения передовых возможностей смартфона. Партнерство Elliptic Labs и Qualcomm подчеркивает их приверженность развитию мобильных технологий. Elliptic Labs оформила контракт на эту поставку в марте 2024 года, открыв путь для улучшенной функциональности и пользовательского опыта в Magic V Flip.

Ключевые игроки рынка

• SchneiderElectric SE
• Elliptic Laboratories ASA
• ModelwayS.rl
• CiscoSystems Inc.
• GeneralElectric Company
• HoneywellInternational Inc.
• SiemensAG
• AVEVA Group Limited
• AspenTechnology, Inc.