Рынок предиктивного обслуживания — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, конкуренция, возможности и прогноз на 2016–2026 гг., сегментированный по компоненту (услуга, решение), по типу тестирования (анализ вибрации, оценка энергосистемы, инфракрасные тепловые осмотры, анализ изоляционной жидкости, анализ мониторинга цепей и другие), по развертыванию (локально, облако), по размеру организации

Глобальный рынок предиктивного обслуживания оценивался в 4,270 млрд долларов США в 2020 году и, по прогнозам, вырастет примерно на 22,429 млрд долларов США к 2026 году из-за распространения промышленности 4.0, беспроводной связи, растущего искусственного интеллекта, машинного обучения и Интернета вещей, которые, как ожидается, будут стимулировать рост отрасли в прогнозируемый период. Однако рост в отрасли был затруднен в 2020 году, в первую очередь из-за глобальных локдаунов, которые привели к остановке экономической активности, но спрос восстановился после второго квартала.

Предиктивное обслуживание — это применение основанных на данных проактивных подходов к ремонту для анализа состояния оборудования и прогнозирования того, когда следует проводить обслуживание. Программное обеспечение для предиктивного обслуживания использует методы искусственного интеллекта и машинного обучения, а также предиктивную аналитику для прогнозирования того, когда часть оборудования выйдет из строя, что позволяет планировать упреждающее обслуживание до того, как произойдет отказ. Цель состоит в том, чтобы проводить техническое обслуживание в максимально удобное и экономически эффективное время, максимально увеличивая срок службы оборудования и предотвращая его повреждение.

Растущий спрос в аэрокосмической и оборонной промышленности для стимулирования роста

Прогностическое обслуживание все чаще становится наиболее значимой стратегией во многих отраслях, особенно в аэрокосмической, из-за растущей потребности в большей эксплуатационной надежности, более низких затратах на техническое обслуживание и повышенной безопасности. Методы диагностики и прогностики на основе машинного обучения, в отличие от традиционных подходов к построению решений для прогностического обслуживания, становятся все более популярными, поскольку новые самолеты оснащаются большим количеством датчиков. Использование прогностического обслуживания в аэрокосмической и оборонной промышленности обеспечивает диагностику в реальном времени с использованием поставщиков облачных услуг, таких как Amazon Web Services, которые обладают потенциалом для обнаружения закономерностей и позволяют на ранней стадии обнаруживать и изолировать отказы. Predictive msaintenance также предоставляет помощь в полете в режиме реального времени, которая блокирует временные несоответствия между измерениями скорости полета, которые возникают из-за того, что датчики скорости покрыты кристаллами льда.

Использование Industry 4.0 для положительного влияния на рост

Predictive maintenance включает сбор и оценку данных с машин для повышения эффективности и оптимизации процесса обслуживания. Внедрение технологии Industry 4.0 для predictive maintenance приводит к большей прозрачности процесса, снижению затрат на обслуживание, сокращению времени простоя машин, увеличению срока службы продукта и т. д. Industry 4.0 дает возможность определять закономерности поведения, которые более точно предсказывают, когда оборудование выйдет из строя. В производственных отраслях теплообменники могут засоряться из-за засоров, что может вызвать серьезные осложнения, приводящие к производственным ошибкам и часам простоя. Измеряя разницу температур до и после теплообменника, можно оценить пороговое значение, которое можно использовать в программном обеспечении predictive maintenance в качестве предупреждающего сигнала. Революционная технологическая индустрия 4.0 включает интегрированные системы, предиктивное обслуживание, аддитивное производство, дополненную реальность, интернет вещей, моделирование, автономных роботов, платформу и кибербезопасность, которые работают в цикле для завершения процесса.

Расширенное использование логистики и транспорта для стимулирования роста рынка

Прогнозируя, когда детали могут выйти из строя на основе производительности, данных и информации, предиктивное обслуживание может помочь транспортным отраслям избежать поломок оборудования и одновременно снизить затраты на обслуживание. Предиктивное обслуживание в транспортном и логистическом бизнесе использует обслуживание с помощью ИИ, что позволяет пользователям принимать решения о ремонте на основе текущего состояния транспортного средства, а не заранее определенных временных интервалов. Проверка и сохранение транспортных устройств и оборудования всегда использовались для поддержания логистических и транспортных ресурсов. В современном мире новые технологии оказывают все большее влияние на транспортную отрасль. Искусственный интеллект и другие инструменты обработки данных обеспечивают интеллектуальную и быструю интерпретацию данных, что приводит к изменению задач корпоративного планирования и обслуживания. Прогнозная аналитика используется для удовлетворения растущих потребностей отраслей, поскольку этот инструмент признан оказывающим наибольшее влияние на цепочку поставок в логистической и транспортной отраслях.

Нажмите здесь, чтобы загрузить образец

Сегментация рынка

Глобальный рынок прогнозного обслуживания можно сегментировать по компонентам, типу тестирования, типу развертывания, размеру организации, конечному пользователю и региону. На основе компонента рынок можно сегментировать на услуги и решения. С точки зрения типа тестирования рынок сегментирован на анализ вибрации, оценку энергосистемы, инфракрасные тепловые осмотры, анализ изоляционной жидкости, анализ мониторинга цепей и другие. На основе развертываний рынок сегментирован на локальные и облачные. На основе размера организации рынок сегментирован на малые и средние предприятия и крупные предприятия. В зависимости от конечного пользователя рынок подразделяется на аэрокосмическую и оборонную промышленность, энергетику и инфраструктуру, логистику и транспорт, производство, нефть и газ, автомобилестроение, розничную торговлю и электронную коммерцию, другие. Анализ рынка также изучает региональную сегментацию для разработки региональной сегментации рынка, разделенной на регион Северной Америки, Европейский регион, Азиатско-Тихоокеанский регион, регион Ближнего Востока и Африки и регион Южной Америки.

Профили компаний

Schneider Electric SE, Hitachi Technologies Co Ltd, IBM Corp., Siemens AG, Bosch Software Innovations GmbH, Microsoft Corporation, TIBCO Software Inc., C3 Inc., SAP SE, Software AG, PTC Inc., General Electric Company и т. д. являются основными игроками, работающими на мировом рынке предиктивного обслуживания.