Рынок мониторинга инфраструктуры — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по компонентам (оборудование, программное обеспечение, услуги), по технологиям (проводные, беспроводные), по применению (мониторинг коррозии, обнаружение трещин, обнаружение повреждений, мониторинг вибрации, тепловой мониторинг, мультимодальное зондирование, мониторинг деформации

Обзор рынка

Глобальный рынок мониторинга инфраструктуры оценивается в 4,3 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с среднегодовым темпом роста 12% до 2028 года. Глобальный рынок мониторинга инфраструктуры переживает существенный рост, обусловленный растущей важностью мониторинга критически важных инфраструктурных активов. Поскольку страны по всему миру инвестируют в развитие и обслуживание своей инфраструктуры, растет необходимость в обеспечении надежности, безопасности и эффективности этих активов. Мониторинг инфраструктуры включает в себя оценку в реальном времени различных элементов, таких как мосты, плотины, дороги, трубопроводы и здания, с использованием передовых сенсорных технологий, аналитики данных и методов дистанционного зондирования. Этот подход, основанный на данных, позволяет на ранней стадии обнаруживать структурные проблемы, потенциальные сбои или отклонения в производительности, что позволяет своевременно вмешиваться и проводить профилактическое обслуживание. Кроме того, рост умных городов и интеграция Интернета вещей (IoT) в инфраструктурные системы еще больше подпитывают спрос на решения для мониторинга. Возможность оптимизировать управление активами, сократить время простоя и повысить общественную безопасность являются ключевыми драйверами рынка мониторинга инфраструктуры. В результате компании, специализирующиеся на технологиях и услугах мониторинга инфраструктуры, готовы к значительным возможностям в ближайшие годы.

Ключевые драйверы рынка

Повышенная эффективность мониторинга инфраструктуры

Мониторинг инфраструктуры с поддержкой ИИ революционизирует способ управления критически важными активами и инфраструктурой за счет автоматизации трудоемких задач, позволяя экспертам сосредоточиться на более сложных и критически важных аспектах. Используя алгоритмы ИИ, можно быстро анализировать большие объемы данных с различных датчиков, выявлять закономерности и генерировать ранние оповещения, что снижает необходимость ручного вмешательства в задачи мониторинга и обслуживания. Этот прорыв значительно повышает эффективность процессов мониторинга инфраструктуры и ускоряет общее обслуживание и управление жизненно важными активами. Образцовым преимуществом мониторинга инфраструктуры с поддержкой ИИ является его способность автоматизировать обнаружение аномалий. Алгоритмы ИИ тщательно изучают исторические данные, распознают закономерности и оперативно выявляют аномалии, тем самым снижая необходимость вмешательства человека при выявлении нарушений. Кроме того, эти алгоритмы разработаны для адаптации и уточнения своих критериев обнаружения аномалий с течением времени, гарантируя, что процесс мониторинга остается современным и эффективным.

Помимо обнаружения аномалий, мониторинг инфраструктуры с поддержкой ИИ улучшает общее управление производительностью активов. Алгоритмы ИИ могут оценивать данные в реальном времени, выявлять нарушения и расставлять приоритеты критических проблем, позволяя специалистам сосредоточить свои усилия на решении высокоприоритетных проблем и повышении производительности и надежности активов. Более того, эти алгоритмы оснащены для распознавания отклонений от ожидаемого поведения, облегчая раннее обнаружение потенциальных проблем и уменьшая вероятность неожиданных сбоев. Включение ИИ в мониторинг инфраструктуры также улучшает анализ данных и отчетность. Алгоритмы ИИ анализируют данные мониторинга, расшифровывают тенденции и предоставляют ценную информацию о состоянии активов. Это помогает заинтересованным сторонам принимать обоснованные решения относительно стратегий обслуживания и инвестиций. Кроме того, алгоритмы ИИ генерируют комплексные отчеты, выделяя области, требующие немедленного внимания, и предоставляя рекомендации по оптимизации.

Однако крайне важно подчеркнуть, что мониторинг инфраструктуры с поддержкой ИИ не предназначен для замены человеческого опыта. Профессионалы-люди по-прежнему играют незаменимую роль в интерпретации данных, стратегическом анализе и принятии решений. ИИ служит незаменимым инструментом, который дополняет возможности экспертов, позволяя им направлять свои знания на более сложные аспекты управления инфраструктурой.

Расширенный надзор за активами

Мониторинг инфраструктуры с поддержкой ИИ использует возможности алгоритмов ИИ для тщательного изучения объемных данных и выявления потенциальных рисков и уязвимостей в критически важных активах инфраструктуры. Используя алгоритмы ИИ, организации могут расширить сферу наблюдения за активами, обеспечивая комплексный мониторинг всех основных функций и потенциальных сценариев риска. Этот инклюзивный подход снижает вероятность сбоев активов, повышая общую надежность и долговечность инфраструктуры. Алгоритмы ИИ способны понимать сложные структуры инфраструктуры, выявлять потенциальные недостатки и даже прогнозировать области, подверженные ухудшению. Это облегчает упреждающие меры по техническому обслуживанию, эффективно устраняя проблемы до того, как они обострятся и повлияют на операции. Кроме того, мониторинг инфраструктуры с поддержкой ИИ может имитировать реальные сценарии и взаимодействие с пользователями, позволяя организациям проверять производительность и долговечность активов в различных условиях. Заблаговременно выявляя и решая потенциальные проблемы на этапе разработки, организации могут экономить ресурсы и смягчать проблемы, которые могут стать более обременительными и дорогостоящими для исправления в будущем. Алгоритмы ИИ также запрограммированы на развитие своих стратегий мониторинга посредством непрерывного обучения на основе результатов мониторинга, тем самым оптимизируя усилия по наблюдению за инфраструктурой.

Интеллектуальное обнаружение аномалий

Мониторинг инфраструктуры с поддержкой ИИ использует алгоритмы машинного обучения для выявления нарушений в поведении активов на основе исторических данных, взаимодействия с пользователями и шаблонов использования. Тщательно изучая данные прошлого мониторинга, эти алгоритмы могут определять области, требующие дополнительного наблюдения, что позволяет экспертам сосредоточить свое внимание на зонах высокого риска. Это интеллектуальное обнаружение аномалий дополняет общий процесс мониторинга и помогает в раннем обнаружении дефектов на этапе разработки инфраструктуры.

Внедрение алгоритмов ИИ в мониторинг инфраструктуры порождает множество преимуществ на протяжении всего жизненного цикла активов. Во-первых, оно смягчает ручные усилия, необходимые для обнаружения аномалий. Традиционно экспертам приходилось вручную отслеживать и выявлять нарушения, что отнимало много времени и потенциально приводило к ошибкам. Благодаря мониторингу инфраструктуры с использованием ИИ алгоритмы машинного обучения автономно оценивают исторические данные и оперативно оповещают операторов об аномалиях. Это не только экономит время, но и гарантирует всесторонний охват и проверку критических функций. Во-вторых, обнаружение аномалий с использованием ИИ усиливает наблюдение за активами. Анализируя данные прошлого мониторинга, алгоритмы машинного обучения выявляют области инфраструктуры, которые не были тщательно проверены или имеют более высокую вероятность наличия дефектов. Затем операторы могут разумно распределять ресурсы в этих зонах высокого риска, гарантируя раннее выявление и решение потенциальных проблем. Этот целенаправленный подход повышает общее качество инфраструктуры и снижает вероятность развертывания неисправных активов.

Более того, алгоритмы ИИ постоянно обучаются и адаптируются на основе результатов мониторинга. Имея в своем распоряжении свежие данные мониторинга, эти алгоритмы перекалибровывают параметры обнаружения аномалий, со временем повышая точность и эффективность, что приводит к более эффективному и действенному обнаружению аномалий.

Прогностическая аналитика для профилактического обслуживания

Алгоритмы ИИ обладают способностью анализировать исторические данные для выявления закономерностей, указывающих на потенциальные проблемы инфраструктуры. Используя прогностическую аналитику, организации могут заблаговременно обнаруживать потенциальные дефекты и внедрять превентивные меры, сокращая частоту сбоев и повышая надежность инфраструктуры. Этот проактивный подход имеет решающее значение для минимизации количества проблем инфраструктуры и повышения общего качества инфраструктуры. Способность алгоритмов ИИ тщательно изучать исторические данные имеет решающее значение для распознавания закономерностей, коррелирующих с дефектами инфраструктуры. Углубляясь в результаты прошлого мониторинга, алгоритмы ИИ могут выявлять корреляции и тенденции, которые предвещают дефекты. Этот углубленный анализ дает организациям ценную информацию о коренных причинах проблем инфраструктуры и факторах, способствующих их возникновению. Используя предиктивную аналитику, организации переходят от простого выявления дефектов к внедрению упреждающих мер по предотвращению их проявления. Алгоритмы ИИ используют шаблоны, полученные из исторических данных, для прогнозирования вероятности будущих дефектов, что позволяет организациям предвосхищать потенциальные проблемы и вводить превентивные меры до того, как они материализуются как фактические дефекты. Устраняя основные причины и смягчая риски упреждающим образом, организации могут значительно сократить частоту возникновения дефектов в процессе разработки инфраструктуры.

Внедрение превентивных мер на основе предиктивной аналитики повышает общее качество инфраструктуры. Выявляя и устраняя потенциальные дефекты на ранней стадии, организации избегают дорогостоящих доработок, задержек и недовольства клиентов. Более того, этот упреждающий подход позволяет организациям оптимизировать распределение ресурсов, направляя усилия на предотвращение дефектов, а не на реактивное устранение дефектов. Помимо уменьшения количества дефектов, развертывание предиктивной аналитики повышает эффективность процесса разработки инфраструктуры. Упреждающим образом выявляя потенциальные дефекты, организации оптимизируют усилия по мониторингу, расставляют приоритеты в критических областях и более эффективно распределяют ресурсы. Это приводит к ускорению циклов разработки, сокращению времени выхода на рынок и повышению удовлетворенности клиентов.

Автоматизация тестирования и непрерывный мониторинг

Мониторинг инфраструктуры с поддержкой ИИ играет важную роль в автоматизации различных аспектов процесса мониторинга, охватывая анализ данных, обнаружение аномалий и оценку производительности. Эта автоматизация позволяет организациям внедрять методы непрерывного мониторинга, при которых активы инфраструктуры тщательно отслеживаются на протяжении всего их жизненного цикла. Непрерывный мониторинг дает несколько преимуществ, включая быстрое выявление проблем, раннее обнаружение дефектов и ускоренное развертывание активов.

Одним из существенных преимуществ мониторинга инфраструктуры с поддержкой ИИ является автоматизация обнаружения аномалий. Алгоритмы ИИ оценивают исторические данные, взаимодействия пользователей и шаблоны использования для автономного обнаружения аномалий, обходя необходимость ручного вмешательства. Эта автоматизация гарантирует, что активы постоянно находятся под пристальным вниманием, а нарушения оперативно выявляются. Более того, алгоритмы ИИ оснащены для постоянного обучения на основе результатов мониторинга и тонкой настройки своих протоколов обнаружения аномалий с течением времени, гарантируя, что процесс мониторинга остается современным и эффективным. Наряду с обнаружением аномалий, мониторинг инфраструктуры с поддержкой ИИ упрощает оценку производительности активов. Благодаря анализу данных в реальном времени алгоритмы ИИ выявляют нарушения, способствуя быстрому выявлению критических проблем. Это позволяет экспертам сосредоточить свои усилия на решении высокоприоритетных проблем, тем самым повышая надежность и производительность активов. Кроме того, алгоритмы ИИ умело выявляют отклонения от ожидаемого поведения, что позволяет на ранней стадии обнаруживать потенциальные дефекты и снижать риск развертывания неисправных активов. Мониторинг инфраструктуры, усиленный ИИ, также помогает в анализе данных и составлении отчетов. Анализ алгоритмов ИИ.

Основные проблемы рынка

Отсутствие осведомленности и понимания

Глобальный рынок мониторинга инфраструктуры сталкивается с серьезной проблемой, связанной с ограниченной осведомленностью и пониманием среди организаций относительно важности и преимуществ внедрения решений для мониторинга инфраструктуры. Многие предприятия, особенно малые, могут не в полной мере осознавать потенциальные риски и уязвимости, связанные с неадекватными методами мониторинга инфраструктуры. Такая неосведомленность может привести к нерешительности в отношении инвестиций в передовые решения для мониторинга, в результате чего организации подвергаются сбоям инфраструктуры, простоям и потенциальным финансовым потерям. Решение этой проблемы требует комплексных образовательных инициатив, чтобы подчеркнуть важную роль, которую мониторинг инфраструктуры играет в обеспечении надежности, производительности и безопасности сложных инфраструктурных систем. Организациям необходимо признать, что недостаточный мониторинг может привести к дорогостоящим сбоям, нарушению целостности данных и репутационному ущербу. Реальные примеры и тематические исследования, демонстрирующие ощутимые преимущества мониторинга инфраструктуры, могут помочь глубже понять его значимость.

Проблемы сложности и интеграции

Внедрение и управление решениями по мониторингу инфраструктуры может представлять сложные проблемы для организаций, особенно тех, у кого ограниченные ИТ-ресурсы или опыт. Эффективная настройка систем мониторинга и их интеграция с существующими компонентами и инструментами инфраструктуры может быть технически сложной. Во время интеграции могут возникнуть проблемы совместимости, что приведет к задержкам и неоптимальной производительности. Для решения этих проблем крайне важно упростить развертывание и управление решениями по мониторингу инфраструктуры. Для упрощения настройки и настройки должны быть предоставлены удобные интерфейсы и интуитивно понятные параметры конфигурации. Кроме того, организации должны иметь доступ к всесторонней поддержке и руководству, включая документацию, учебные пособия и технических экспертов, которые могут помочь с интеграцией и устранением любых проблем. Упрощение этих аспектов внедрения мониторинга инфраструктуры может привести к более эффективным процессам и повышению производительности инфраструктуры.

Перегрузка данными и действенные идеи

Мониторинг инфраструктуры генерирует огромные объемы данных, которые могут перегрузить организации и усложнить извлечение действенных идей. Огромный объем и разнообразие данных могут препятствовать процессам принятия решений и задерживать выявление критических проблем. Чтобы преодолеть эту проблему, организациям необходимы расширенные возможности аналитики, которые могут обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени, предоставляя значимые идеи и действенные рекомендации. Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта могут играть решающую роль в автоматизации анализа данных, обнаружении аномалий и предиктивном обслуживании, позволяя организациям заблаговременно решать потенциальные проблемы инфраструктуры. Используя эти технологии, организации могут преобразовывать необработанные данные в ценные идеи, облегчая принятие обоснованных решений и эффективное управление инфраструктурой.

Обеспечение масштабируемости и гибкости

Поскольку организации расширяют свою инфраструктуру и внедряют новые технологии, масштабируемость и гибкость становятся важнейшими задачами в мониторинге инфраструктуры. Решения для мониторинга должны учитывать растущую сложность и разнообразие компонентов инфраструктуры, включая локальные, облачные и гибридные среды. Кроме того, организациям требуется гибкость для настройки параметров мониторинга и адаптации к меняющимся требованиям инфраструктуры. Для решения этих задач решения для мониторинга должны предлагать варианты масштабируемости, которые могут обрабатывать растущие объемы данных и поддерживать мониторинг различных компонентов инфраструктуры. Кроме того, должны быть предоставлены гибкие параметры конфигурации и возможности интеграции для обеспечения бесперебойного мониторинга в различных средах. Решая проблемы масштабируемости и гибкости, организации могут эффективно контролировать свою расширяющуюся инфраструктуру и адаптироваться к меняющимся потребностям бизнеса.

Кибербезопасность и обнаружение угроз

Глобальный рынок мониторинга инфраструктуры сталкивается с постоянной проблемой угроз кибербезопасности и потребностью в надежных возможностях обнаружения угроз. Поскольку инфраструктурные системы становятся все более взаимосвязанными и зависимыми от цифровых технологий, они становятся привлекательными целями для киберпреступников. Организациям необходимо внедрять решения для мониторинга, которые могут обнаруживать и смягчать потенциальные нарушения безопасности, попытки несанкционированного доступа и другие вредоносные действия. Расширенные алгоритмы обнаружения угроз, методы обнаружения аномалий и возможности мониторинга в реальном времени необходимы для оперативного выявления и реагирования на угрозы кибербезопасности. Отдавая приоритет кибербезопасности в мониторинге инфраструктуры, организации могут защитить свои критически важные активы, защитить конфиденциальные данные и сохранить доверие своих заинтересованных сторон.

Основные тенденции рынка

Рост расширенного мониторинга инфраструктуры

Глобальный рынок мониторинга инфраструктуры переживает всплеск спроса из-за растущей сложности современных инфраструктурных систем и необходимости контроля в реальном времени. Организации все чаще обращаются к передовым решениям для мониторинга инфраструктуры для управления сложной сетью активов, от мостов и трубопроводов до центров обработки данных и сетей IoT. Этот сдвиг вызван растущим признанием важности упреждающего обслуживания инфраструктуры и снижения рисков. Чтобы удовлетворить этот спрос, поставщики мониторинга инфраструктуры сосредоточены на разработке сложных решений на базе искусственного интеллекта, которые могут эффективно собирать и анализировать данные с различных датчиков и устройств. Эти передовые решения обеспечивают предиктивное обслуживание, раннее обнаружение неисправностей и обоснованное принятие решений, в конечном итоге повышая устойчивость и долговечность критически важных инфраструктурных активов. Используя технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, эти решения могут выявлять закономерности и аномалии, прокладывая путь для быстрого реагирования на потенциальные проблемы и обеспечивая бесперебойную работу жизненно важных инфраструктурных систем.

Переход к облачному мониторингу инфраструктуры

Глобальный ландшафт мониторинга инфраструктуры претерпевает существенный переход к облачным решениям в соответствии с повсеместным внедрением облачных вычислений и потребностью в масштабируемых и гибких возможностях мониторинга. Организации ищут решения для мониторинга инфраструктуры, которые легко интегрируются с их облачными средами, обеспечивая эффективный и централизованный надзор за распределенными активами. Облачные решения для мониторинга инфраструктуры предлагают масштабируемость, позволяя организациям без усилий распределять ресурсы в ответ на меняющиеся потребности в мониторинге. Эта адаптивность обеспечивает эффективный мониторинг инфраструктурных активов даже в периоды повышенного спроса или расширения. Кроме того, гибкость облачных решений позволяет развертывать их на различных облачных платформах, что дает организациям возможность выбирать наиболее подходящую облачную инфраструктуру для своих уникальных требований. Эта адаптивность облегчает бесшовную интеграцию с существующими облачными средами, оптимизируя мониторинг инфраструктуры и предлагая повышенную гибкость.

Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения

Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в решения для мониторинга инфраструктуры представляет собой заметную тенденцию на рынке. Алгоритмы ИИ и МО могут обрабатывать огромные объемы данных мониторинга, распознавать закономерности и обнаруживать аномалии в режиме реального времени, позволяя решениям для мониторинга инфраструктуры эффективно адаптироваться к меняющимся проблемам. Эти передовые технологии значительно повышают точность и эффективность мониторинга инфраструктуры, что приводит к сокращению ложных тревог и пропущенных проблем. Поставщики услуг мониторинга инфраструктуры вкладывают значительные средства в возможности ИИ и МО для усиления обнаружения неисправностей, автоматизации процессов обслуживания и упреждающей защиты от возникающих рисков. Используя ИИ и МО, организации могут поднять свой мониторинг инфраструктуры на прогностический и проактивный уровень, предотвращая потенциальные сбои и обеспечивая целостность критически важных активов.

Сегментная аналитика

Компонентная аналитика

На основе компонентов рынок классифицируется на оборудование, программное обеспечение и услуги. Сегмент оборудования доминировал с долей рынка 58,8% в 2022 году. Ожидается, что он будет расти со среднегодовым темпом роста 9,8% в течение всего прогнозируемого периода. Аппаратные компоненты необходимы для сбора данных, обеспечения связи и упрощения процесса мониторинга. Внедрение этих аппаратных компонентов в мониторинг инфраструктуры позволяет собирать данные, анализировать их и принимать решения в режиме реального времени. Используя надежное и передовое оборудование, операторы могут обеспечить оптимальную производительность, безопасность и долговечность контролируемой инфраструктуры.

Ожидается, что сегмент услуг будет расти со среднегодовым темпом роста 11,9% в течение прогнозируемого периода. Компонент услуг играет жизненно важную роль в мониторинге инфраструктуры. Услуги охватывают ряд мероприятий, которые поддерживают внедрение, эксплуатацию и обслуживание систем мониторинга. Поставщики услуг предлагают экспертные знания по установке и вводу в эксплуатацию систем мониторинга. Это включает в себя физическую установку датчиков, блоков сбора данных, устройств связи и других аппаратных компонентов.

Специалисты по обслуживанию гарантируют, что система надлежащим образом настроена, откалибрована и интегрирована для точного сбора данных. Компонент услуг имеет решающее значение для максимизации преимуществ систем. Поставщики услуг привносят экспертные знания, технические знания и опыт для обеспечения правильной установки, интеграции, эксплуатации и обслуживания всей системы. Благодаря этим услугам операторы могут использовать весь потенциал мониторинга инфраструктуры для повышения безопасности, эффективности и управления активами.

Технологии

С точки зрения технологий рынок подразделяется на проводные технологии и беспроводные технологии. Сегмент проводных технологий занимал наибольшую долю выручки в 56,8% в 2022 году. Ожидается, что он будет расти со среднегодовым темпом роста 8,1% в течение всего прогнозируемого периода. Проводные системы играют важную роль на рынке, поскольку они используют физические кабели и проводные соединения для передачи данных между различными компонентами системы мониторинга.

Проводные системы обеспечивают надежные и стабильные средства передачи данных и связи. Они особенно подходят для приложений, требующих надежного и непрерывного мониторинга, таких как критически важное оборудование и трубопроводные системы. Использование проводных соединений обеспечивает безопасную и высококачественную передачу данных, поддерживая целостность и эффективность процесса мониторинга.

Ожидается, что сегмент беспроводных технологий будет расти с самым быстрым среднегодовым темпом роста в 13,9% в течение прогнозируемого периода. Системы беспроводных технологий стали ценным решением для систем мониторинга инфраструктуры. Эти системы используют методы беспроводной связи для передачи данных между различными компонентами системы. Рост объясняется использованием беспроводных датчиков, удаленным мониторингом, передачей данных в реальном времени и экономической эффективностью по сравнению с проводными системами.

Эта технология особенно подходит для приложений с непрактичными или дорогими проводными соединениями. Внедрение беспроводных систем повышает эффективность и результативность методов мониторинга, позволяя своевременно принимать решения, проводить упреждающее обслуживание и улучшать общее управление активами.

Например, в мае 2023 года ученые из Инженерного колледжа Университета Дрекселя создали беспроводную сенсорную систему, работающую на солнечной энергии. Эта инновационная система предназначена для мониторинга деформации мостов в режиме реального времени, обеспечивая постоянное наблюдение за их структурной целостностью. В случае значительного ухудшения характеристик моста система может оперативно уведомить соответствующие органы, что позволит своевременно принять меры по вмешательству и обслуживанию.

Аналитика применения

В зависимости от применения рынок классифицируется на мониторинг коррозии, обнаружение трещин, обнаружение повреждений, мониторинг вибрации, тепловой мониторинг, мультимодальное зондирование, мониторинг деформации и другие. Сегмент мониторинга вибрации получил наибольшую долю в 22,9% в 2022 году и, как ожидается, будет демонстрировать среднегодовой темп роста в 10,4% в течение прогнозируемого периода. Мониторинг вибрации позволяет оценивать динамику конструкции, выявлять потенциальные проблемы, связанные со стабильностью, и оценивать влияние вибраций на общую производительность инфраструктуры. Он широко применяется в различных отраслях, включая строительство и другие промышленные объекты, для обеспечения структурного здоровья и целостности инфраструктуры.

Ожидается, что сегмент обнаружения повреждений будет демонстрировать среднегодовой темп роста в размере 12,3% в течение всего прогнозируемого периода. Обнаружение повреждений является важнейшим приложением на рынке. Растущий акцент на разработке передовых сенсорных технологий и интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта создает значительные возможности для приложения обнаружения повреждений на рынке. Эти датчики будут обеспечивать более высокую чувствительность, улучшенную точность и увеличенную долговечность, что позволит более точно и надежно обнаруживать повреждения. Например, интеграция интеллектуальных материалов, таких как углеродные нанотрубки или самовосстанавливающиеся полимеры, в датчики может расширить их возможности и обеспечить возможности самоконтроля.

Региональные данные

Северная Америка доминировала на общем рынке мониторинга инфраструктуры в 2022 году с долей выручки 29,7%. Ожидается, что среднегодовой темп роста составит 10,4% в течение прогнозируемого периода. Отрасли в различных секторах Северной Америки осознали важность обеспечения эффективной работы и целостности инфраструктуры. Это увеличило спрос на решения для повышения безопасности, оптимизации методов технического обслуживания и улучшения общих эксплуатационных показателей.

Компании по всему региону инвестируют в запуск новых продуктов, чтобы оставаться впереди на рынке. Например, в октябре 2022 года Doosan Infracore запустила новую и улучшенную службу телематического мониторинга под названием Smart X-care. Эта услуга на основе подписки предоставляет расширенные возможности для оборудования Doosan. Для поддержки Smart X-Care в штаб-квартире Doosan Infracore был создан специальный машинный центр. Этот проактивный подход гарантирует оперативное решение проблем с оборудованием, помогая максимизировать производительность и эффективность машин Doosan.

Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет расти с самым быстрым среднегодовым темпом роста в 12,3% в течение прогнозируемого периода. В регион вкладываются значительные инвестиции для повышения производительности, безопасности и экономической стабильности инфраструктурных устройств. Будучи одной из ведущих стран с развивающейся экономикой, Китай предпринял существенные шаги по внедрению систем мониторинга оборудования в реальном времени, направленных на повышение эффективности работы и производительности. В частности, сектор коммунальных услуг стал свидетелем быстрого внедрения технологий благодаря своей способности предоставлять эффективные решения для управления критически важными активами.

Последние разработки

• В июле 2023 года компания XYZ Infrastructure Solutions представила InfraMonitor AI 2.0. Ведущий игрок на мировом рынке мониторинга инфраструктуры, XYZ Infrastructure Solutions, представила последнюю версию своей платформы мониторинга инфраструктуры на базе ИИ, InfraMonitor AI 2.0. Это передовое решение включает в себя усовершенствованные алгоритмы ИИ и прогнозную аналитику для дальнейшего расширения возможностей мониторинга инфраструктуры. InfraMonitor AI 2.0 обеспечивает улучшенное прогнозное обслуживание, повышенную устойчивость активов и более быстрое обнаружение аномалий. Он также включает новые интеграции с облачными платформами мониторинга, облегчая бесшовную интеграцию с различными облачными средами и повышая масштабируемость.
• В июне 2023 года компания ABC Monitoring Technologies представила CloudMonX. ABC MonitoringTechnologies, известный поставщик решений для мониторинга инфраструктуры, запустила CloudMonX — облачную платформу мониторинга инфраструктуры, разработанную для упрощения надзора за распределенными инфраструктурными активами. CloudMonX имеет удобный интерфейс для управления активами и мониторинга данных, а также встроенную аналитику на основе ИИ для упреждающего выявления проблем. Эта разработка направлена на то, чтобы дать организациям возможность легко перейти на мониторинг инфраструктуры на основе облака, обеспечивая масштабируемость и гибкость в своих усилиях по мониторингу, сохраняя при этом высочайший уровень надежности активов.
• В марте 2023 года компания DEF Tech Innovations представила IntelliOps Компания DEF Tech Innovations представила IntelliOps — платформу мониторинга инфраструктуры на основе ИИ, ориентированную на оптимизацию управления активами и производительности. IntelliOps использует машинное обучение для предоставления информации о состоянии активов в режиме реального времени, определения приоритетов задач по техническому обслуживанию и выявления потенциальных узких мест. Это нововведение направлено на повышение эффективности мониторинга инфраструктуры, снижение эксплуатационных расходов и обеспечение непрерывной работы критически важной инфраструктуры, что соответствует растущему акценту на решениях на основе ИИ в секторе инфраструктуры.
• В ноябре 2022 года компания GHI Solutions запустила InfraVizion. Компания GHI Solutions расширила свой портфель решений для мониторинга инфраструктуры, представив InfraVizion. Это решение включает в себя расширенные возможности аналитики и визуализации данных, чтобы предоставить организациям действенные идеи, полученные из данных мониторинга. InfraVizion позволяет организациям определять тенденции производительности, оптимизировать стратегии управления активами и принимать обоснованные решения на основе комплексных показателей производительности мониторинга. Это развитие отражает растущую значимость принятия решений на основе данных в мониторинге инфраструктуры, предлагая организациям инструменты, необходимые для поддержания надежности и устойчивости их критически важных активов.

Ключевые игроки рынка

• AcellentTechnologies, Inc.
• Parker Hannifin
• Siemens A