Рынок систем сбора данных (DAQ) — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по предложению (оборудование и программное обеспечение), по применению (НИОКР, сфера и производство), по конечному пользователю (автомобилестроение и транспорт, аэрокосмическая и оборонная промышленность, энергетика и другие), по региону и по конкуренции, 2019–2029 гг.

Обзор рынка

Глобальный рынок систем сбора данных (DAQ) в 2023 году оценивался в 1,47 млрд долларов США, и ожидается, что в прогнозируемый период будет наблюдаться устойчивый рост со среднегодовым темпом роста 4,51% до 2029 года. Постоянное совершенствование сенсорных технологий вносит значительный вклад в рост рынка систем сбора данных. Улучшенная точность датчиков, чувствительность и разработка специализированных датчиков для различных приложений расширяют возможности систем сбора данных по сбору точных и разнообразных данных из физической среды.

Ключевые драйверы рынка

Рост спроса на промышленную автоматизацию

Глобальный рынок систем сбора данных (DAQ) переживает значительный подъем из-за растущего спроса на промышленную автоматизацию в различных секторах. Поскольку отрасли стремятся к большей эффективности, производительности и рентабельности, принятие автоматизированных процессов становится критически важным. Системы сбора данных играют ключевую роль в этом сценарии, обеспечивая мониторинг и управление промышленными процессами в реальном времени.

В таких отраслях, как производство, энергетика и автомобилестроение, потребность в точном и своевременном сборе данных имеет первостепенное значение. Системы сбора данных позволяют собирать данные с датчиков и приборов, распределенных по всему предприятию, что позволяет осуществлять комплексный мониторинг производственных процессов. Тенденция к интеллектуальным заводам и Индустрии 4.0 еще больше ускоряет внедрение систем сбора данных, поскольку они облегчают бесперебойную связь, обмен данными и анализ, в конечном итоге оптимизируя всю промышленную экосистему.

Спрос на принятие решений на основе данных растет, побуждая компании инвестировать в передовые системы сбора данных, которые могут предоставлять действенные идеи. Эти системы не только повышают эффективность работы, но и способствуют предиктивному обслуживанию, сокращая время простоя и минимизируя риск отказов оборудования.

Технологические достижения и интеграция Интернета вещей

Быстрые достижения в области технологий, в частности интеграция Интернета вещей (IoT), действуют как катализаторы роста мирового рынка систем сбора данных. IoT подразумевает взаимосвязь устройств, датчиков и систем, что позволяет им беспрепятственно общаться и обмениваться данными. Эта связь производит революцию в сборе данных, повышая скорость, точность и доступность информации.

Системы сбора данных, интегрированные с IoT, обеспечивают потоковую передачу данных в реальном времени, что позволяет мгновенно отслеживать и анализировать процессы. Такая интеграция особенно полезна в таких приложениях, как здравоохранение, где медицинские устройства, оснащенные датчиками, могут передавать данные пациентов в централизованные системы для анализа и принятия решений. Кроме того, в мониторинге окружающей среды и умных городах системы сбора данных с поддержкой IoT облегчают сбор и анализ данных, связанных с качеством воздуха, качеством воды и другими параметрами.

Синергия между системами сбора данных и IoT открывает новые возможности для инноваций, позволяя компаниям принимать решения на основе данных и получать конкурентное преимущество. По мере развития Интернета вещей ожидается рост спроса на системы сбора данных, которые могут легко интегрироваться с подключенными устройствами, что еще больше подстегнет расширение мирового рынка.

Растущее внимание к научно-исследовательской и опытно-конструкторской деятельности

Глобальное внимание к научным исследованиям и разработкам в различных отраслях подпитывает спрос на передовые системы сбора данных. В таких областях, как здравоохранение, аэрокосмическая промышленность и научные исследования, где точность и надежность имеют первостепенное значение, системы сбора данных являются неотъемлемой частью сбора точных данных для анализа.

Например, в здравоохранении системы сбора данных используются в медицинских исследованиях и диагностике, помогая в получении физиологических данных для мониторинга здоровья пациентов. Аналогичным образом, в аэрокосмической промышленности эти системы имеют решающее значение для тестирования и проверки производительности компонентов самолетов в различных условиях. Потребность в надежных и высокоточных инструментах сбора данных подталкивает организации инвестировать в современные системы сбора данных для поддержки своих исследовательских начинаний.

Глобальное стремление к инновациям и разработка передовых технологий обуславливают спрос на системы сбора данных с расширенными возможностями. Интеграция передовых датчиков, улучшенные методы обработки сигналов и разработка удобных для пользователя интерфейсов — вот некоторые из результатов научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в этой области. Поскольку отрасли продолжают инвестировать в инновации, мировой рынок систем сбора данных готов к устойчивому росту, удовлетворяя меняющиеся потребности различных приложений и секторов.

Основные проблемы рынка

Проблемы взаимодействия и совместимости

Одной из существенных проблем, с которой сталкивается мировой рынок систем сбора данных (DAQ), является преобладание проблем взаимодействия и совместимости. По мере развития технологий и появления новых устройств, датчиков и протоколов связи обеспечение бесшовной интеграции и связи между различными компонентами системы сбора данных становится сложной задачей. Отсутствие стандартизированных интерфейсов связи может привести к проблемам совместимости между различными устройствами и системами.

Проблемы взаимодействия могут возникать на разных уровнях, включая аппаратное обеспечение, программное обеспечение и протоколы связи. Разные производители могут разрабатывать компоненты DAQ с использованием собственных технологий, что затрудняет для конечных пользователей смешивание и сопоставление устройств от разных поставщиков. Такое отсутствие взаимодействия может привести к увеличению затрат, длительным усилиям по интеграции и снижению гибкости для пользователей, которые стремятся внедрить новые технологии или модернизировать существующие системы.

Решение проблем взаимодействия требует общеотраслевого сотрудничества для установления и принятия общих стандартов. Усилия по стандартизации могут помочь создать более открытую экосистему, в которой компоненты от разных производителей могут бесперебойно работать вместе. Однако достижение консенсуса по стандартам в различных приложениях и отраслях, использующих системы DAQ, представляет собой значительное препятствие, которое рынок должен преодолеть, чтобы раскрыть весь потенциал взаимодействия.

Проблемы безопасности и конфиденциальности данных

Поскольку зависимость от систем сбора данных растет в различных отраслях, растет и обеспокоенность по поводу безопасности и конфиденциальности данных. Получение, передача и хранение конфиденциальных данных представляют собой значительные проблемы, особенно в таких секторах, как здравоохранение, финансы и критическая инфраструктура. Обеспечение конфиденциальности, целостности и доступности данных, собранных системами сбора данных, имеет решающее значение для предотвращения несанкционированного доступа, утечек данных и потенциального неправомерного использования конфиденциальной информации.

Угрозы кибербезопасности представляют собой существенную проблему для рынка систем сбора данных, поскольку эти системы часто имеют дело с критически важными данными, которые в случае компрометации могут иметь серьезные последствия. Например, несанкционированный доступ к промышленным системам управления может привести к сбоям в работе, повреждению оборудования и даже угрозам безопасности.

Для решения проблем безопасности данных требуются надежные меры кибербезопасности, включая шифрование, защищенные протоколы связи, контроль доступа и регулярные проверки безопасности. Кроме того, соблюдение правил защиты данных и стандартов конфиденциальности становится необходимым для создания доверия между пользователями и заинтересованными сторонами. Отрасль должна инвестировать в разработку и внедрение передовых решений по кибербезопасности для защиты конфиденциальных данных и снижения рисков, связанных с утечками данных.

Ограничения по стоимости и бюджетные ограничения

Еще одной проблемой, с которой сталкивается глобальный рынок систем сбора данных, является влияние ограничений по стоимости и бюджетных ограничений на внедрение этих систем. Многие отрасли, особенно на развивающихся рынках и малые и средние предприятия, работают в условиях жестких бюджетных ограничений, что затрудняет инвестирование в сложные и высококлассные решения для сбора данных.

Первоначальная стоимость приобретения передовых систем сбора данных в сочетании с расходами, связанными с установкой, обучением и обслуживанием, может стать значительным препятствием для потенциальных пользователей. В секторах с низкой рентабельностью предполагаемая высокая стоимость внедрения систем сбора данных может препятствовать внедрению, сдерживая потенциал роста рынка.

Чтобы преодолеть эту проблему, отрасли необходимо сосредоточиться на разработке экономически эффективных решений сбора данных без ущерба для производительности и надежности. Производители должны изучить инновационные подходы для снижения общей стоимости владения, такие как предложение масштабируемых решений, облачных сервисов и гибких моделей ценообразования. Кроме того, образовательные инициативы по повышению осведомленности о долгосрочных преимуществах и окупаемости инвестиций, связанных с системами сбора данных, могут помочь организациям оправдать первоначальные расходы и способствовать более широкому внедрению, несмотря на бюджетные ограничения.

Основные тенденции рынка

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в системы сбора данных

Одной из заметных тенденций, формирующих ландшафт мирового рынка систем сбора данных (DAQ), является растущая интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Поскольку отрасли стремятся извлекать полезные идеи из постоянно растущих объемов данных, генерируемых системами сбора данных, применение ИИ и МО стало инструментом для расширения возможностей этих систем.

Алгоритмы ИИ и МО могут анализировать огромные наборы данных со скоростью и точностью, превосходящими человеческие возможности, позволяя системам сбора данных выявлять закономерности, тенденции и аномалии в режиме реального времени. В промышленных условиях это означает возможности предиктивного обслуживания, когда система может предвидеть отказы оборудования на основе исторических данных, сводя к минимуму время простоя и максимизируя эксплуатационную эффективность.

Внедрение ИИ и МО в системы сбора данных облегчает адаптивное обучение, позволяя системе непрерывно улучшать свою производительность с течением времени. Эта адаптивная возможность особенно полезна в динамических средах, где могут меняться закономерности данных и поведение системы. Например, в научных исследованиях и здравоохранении, где эксперименты и условия развиваются, системы сбора данных на базе ИИ могут адаптироваться к новым параметрам и оптимизировать процессы сбора данных.

Тенденция к интеграции ИИ и МО в системах сбора данных готова произвести революцию в отраслях, обеспечивая более активное принятие решений, повышая надежность систем и открывая новые возможности для инноваций на основе данных. По мере развития технологий можно ожидать, что ИИ и МО будут играть все более важную роль в формировании будущего рынка систем сбора данных.

Акцент на периферийных вычислениях для обработки данных в реальном времени

Еще одной ключевой тенденцией, влияющей на глобальный рынок систем сбора данных (DAQ), является растущий акцент на периферийных вычислениях для обработки данных в реальном времени. Периферийные вычисления включают обработку данных ближе к источнику генерации, сокращая задержку и повышая скорость, с которой можно извлекать информацию из собранных данных. Эта тенденция особенно актуальна в приложениях, где принятие решений в реальном времени имеет решающее значение, таких как производство, здравоохранение и автономные системы.

В традиционных системах сбора данных данные часто передаются на централизованные серверы для обработки и анализа. Однако по мере увеличения объема данных и повышения потребности в мгновенной информации ограничения централизованной обработки становятся очевидными. Периферийные вычисления решают эти проблемы, приближая вычислительную мощность к источнику данных, что минимизирует время, необходимое для передачи и анализа данных.

В промышленных условиях периферийные вычисления в системах сбора данных обеспечивают более быстрое время отклика для систем управления и повышают эффективность мониторинга в реальном времени и циклов обратной связи. Например, в робототехнике и автоматизации периферийные вычисления позволяют системам сбора данных обрабатывать данные датчиков на месте, что позволяет быстро и точно настраивать оборудование и процессы.

Тенденция к периферийным вычислениям совпадает с более широким переходом к Индустрии 4.0 и разработкой интеллектуальных взаимосвязанных систем. Поскольку спрос на информацию в режиме реального времени продолжает расти, системы сбора данных, использующие технологии периферийных вычислений, будут становиться все более распространенными, повышая эффективность, сокращая задержки и открывая новые возможности для приложений в различных отраслях.

Сегментные данные

Конечный пользователь

Ожидается, что сегмент аэрокосмической и оборонной промышленности будет испытывать быстрый рост в течение прогнозируемого периода. Аэрокосмическая и оборонная отрасли требуют высочайшего уровня точности и надежности при сборе данных. Системы сбора данных в этом сегменте должны точно собирать и анализировать данные с различных датчиков, включая датчики измерения температуры, давления, вибрации и деформации, чтобы обеспечить оптимальную производительность самолетов, космических аппаратов и оборонных систем. Аппаратные компоненты в системах сбора данных, такие как датчики и модули формирования сигнала, разработаны для соответствия этим строгим требованиям, способствуя общей безопасности и эффективности аэрокосмических и оборонных приложений.

Мониторинг состояния конструкций является ключевым приложением в аэрокосмическом и оборонном сегменте. Системы DAQ играют решающую роль в мониторинге структурной целостности самолетов, космических аппаратов и оборонных структур. Эти системы непрерывно собирают данные с датчиков, встроенных в критические компоненты, помогая обнаруживать любые отклонения или аномалии, которые могут указывать на структурные проблемы. Тенденция в этом сегменте направлена на передовые методы SHM, которые используют сложные датчики и алгоритмы анализа данных. Стратегии технического обслуживания на основе состояния также приобретают известность, используя системы DAQ для прогнозирования и предотвращения потенциальных сбоев, сокращая время простоя и расходы на техническое обслуживание.

Интеграция с системами авионики является значимой тенденцией в сегменте аэрокосмической и оборонной промышленности рынка систем DAQ. Системы авионики, которые включают электронные системы для связи, навигации и мониторинга, требуют бесшовной интеграции с системами DAQ для обеспечения всестороннего представления о производительности самолета. Тенденция направлена на разработку систем DAQ, которые могут взаимодействовать с системами авионики через стандартизированные протоколы, обеспечивая совместимость и взаимодействие. Эта интеграция повышает общую ситуационную осведомленность и возможности принятия решений в аэрокосмических и оборонных приложениях.

Региональные данные

Северная Америка стала доминирующим регионом в 2023 году, удерживая самую большую долю рынка. Аэрокосмический и оборонный сектор в Северной Америке является основным потребителем систем сбора данных. Сосредоточившись на инновациях и технологических достижениях, регион вкладывает значительные средства в аэрокосмические и оборонные исследования и разработки. Системы сбора данных являются неотъемлемой частью этого процесса, поддерживая такие виды деятельности, как мониторинг состояния конструкций, летные испытания и техническое обслуживание на основе состояния. Спрос на высокоточные решения сбора данных, которые могут соответствовать строгим отраслевым стандартам, стимулирует инновации в сенсорных технологиях и алгоритмах анализа данных в регионе.

Северная Америка является лидером в области здравоохранения и наук о жизни, и применение систем сбора данных в этом секторе приобретает все большую известность. В медицинских исследованиях системы сбора данных используются для получения данных с различных приборов, таких как медицинские устройства визуализации и физиологические датчики. Акцент на точной медицине и персонализированном здравоохранении еще больше подпитывает спрос на передовые системы сбора данных. Инфраструктура здравоохранения региона в сочетании с фокусом на технологические инновации позиционирует Северную Америку как ключевой рынок для систем сбора данных в секторе здравоохранения.

Тенденция, влияющая на рынок систем сбора данных в Северной Америке, — это стремление к возобновляемым источникам энергии, включая энергию ветра и солнца. Системы сбора данных имеют решающее значение для мониторинга и оптимизации производительности систем возобновляемой энергии, включая ветряные турбины и солнечные панели. Приверженность региона принципам устойчивого развития и снижения зависимости от традиционных источников энергии стимулирует спрос на решения для сбора данных, которые могут предоставлять точные данные в режиме реального времени для эффективного производства энергии.

Северная Америка характеризуется нормативно-правовой средой, которая уделяет большое внимание безопасности, целостности данных и стандартам соответствия во всех отраслях. Системы сбора данных, особенно в таких секторах, как здравоохранение, автомобилестроение и аэрокосмическая промышленность, должны соответствовать строгим правилам. Тенденция предполагает разработку систем сбора данных, которые не только соответствуют отраслевым стандартам, но и включают функции, связанные с кибербезопасностью, защитой данных и соблюдением нормативных требований.

Североамериканский регион является динамичным и влиятельным рынком для глобальной системы сбора данных. Сочетание сильной промышленной базы, технологических инноваций и приверженности устойчивому развитию позиционирует Северную Америку как ключевого игрока в формировании будущего систем сбора данных в различных отраслях.

Последние разработки

• В июне 2023 года imc Test & Measurement, дочерняя компания Axiometrix Solutions, представила свою последнюю инновацию — модульную систему сбора данных imc ARGUSfit. Эта передовая система включает в себя базовый блок imc ARGUSfit, а также дополнительные модули усилителя и интерфейса полевой шины, включая CAN FD, которые легко интегрируются с помощью механизма «щелчок вместе». Эта модульная конструкция обеспечивает непревзойденную гибкость в приложениях для тестирования и мониторинга транспортных средств и оборудования.

Ключевые игроки рынка

• National Instruments Corp.
• Keysight Technologies Inc.
• Siemens AG
• Spectris PLC
• Fortive Корпорация 
• ADLINK Technology Inc.
• AMETEK, Inc
• Dewesoft doo
• Teledyne Technologies Incorporated
• Yokogawa Electric Corporation