Размер мирового рынка предиктивного обслуживания по типу технологии, по способу развертывания, по размеру организации, по географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка предиктивного обслуживания

Размер рынка предиктивного обслуживания в 2023 году оценивался в 8,5 млрд долларов США и, по прогнозам, достигнет 59,69 млрд долларов США к 2030 году, растущий соCAGR в 30% в течение прогнозируемого периода 2024-2030 годов.

Глобальные движущие силы рынка предиктивного обслуживания

На движущие силы рынка предиктивного обслуживания могут влиять различные факторы. К ним могут относиться

• Снижение затрат и повышение эффективности Предиктивное обслуживание помогает сократить эксплуатационные расходы за счет минимизации простоев, оптимизации производительности активов и предотвращения непредвиденных сбоев. Этот потенциал экономии затрат является важным фактором для отраслей, стремящихся максимизировать свою операционную эффективность.
• Технологические достижения Достижения в области датчиков, аналитики данных, машинного обучения и технологий Интернета вещей (IoT) значительно расширили возможности решений по предиктивному обслуживанию. Эти достижения обеспечивают более точные прогнозы, мониторинг в реальном времени и стратегии проактивного обслуживания, что способствует внедрению решений PdM в различных отраслях.
• Переход от реактивного к проактивному обслуживанию Традиционные подходы к реактивному обслуживанию могут быть дорогостоящими и неэффективными. С помощью предиктивного обслуживания организации могут перейти от реактивных к проактивным стратегиям обслуживания, что позволяет им предвидеть отказы оборудования и планировать мероприятия по техническому обслуживанию в оптимальные сроки. Этот переход обусловлен желанием минимизировать время простоя и максимально продлить срок службы активов.
• Растущий спрос на оптимизацию активов Такие отрасли, как производство, энергетика, транспорт и коммунальные услуги, все больше внимания уделяют оптимизации производительности активов для повышения производительности и конкурентоспособности. Прогностическое обслуживание позволяет организациям лучше использовать свои активы, сокращать незапланированные простои и повышать общую эффективность работы, что стимулирует спрос на решения PdM.
• Соблюдение нормативных требований и требования безопасности Регулирующие органы в различных отраслях предъявляют строгие требования к обслуживанию и безопасности оборудования. Прогностическое обслуживание помогает организациям соблюдать эти требования, обеспечивая непрерывную и безопасную работу критически важных активов. Соблюдение нормативных стандартов служит движущей силой для принятия решений PdM.
• Растущее внедрение облачных вычислений и аналитики больших данных Распространение платформ облачных вычислений и инструментов аналитики больших данных упростило для организаций сбор, хранение и анализ больших объемов данных, генерируемых датчиками и другими устройствами мониторинга. Решения по предиктивному обслуживанию используют эти технологии для обработки огромных объемов данных и извлечения полезной информации, что способствует их внедрению в различных отраслях.
• Фокус на клиентском опыте и качестве обслуживания Отрасли, в которых особое внимание уделяется клиентскому опыту, такие как телекоммуникации и транспорт, отдают приоритет надежности и доступности своих услуг. Предиктивное обслуживание помогает этим организациям обеспечивать бесперебойную работу критически важной инфраструктуры, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов.
• Переход к Industry 4.0 и интеллектуальному производству Концепция Industry 4.0 подчеркивает интеграцию цифровых технологий в производственные процессы для создания интеллектуальных, взаимосвязанных систем. Предиктивное обслуживание играет решающую роль в обеспечении интеллектуального производства, предоставляя в режиме реального времени информацию о состоянии и производительности оборудования, облегчая действия по предиктивному и предписывающему обслуживанию.

Ограничения на мировом рынке предиктивного обслуживания

Несколько факторов могут выступать в качестве ограничений или проблем для рынка предиктивного обслуживания. Они могут включать

• Высокие начальные инвестиции Датчики, оборудование для сбора данных, аналитическое программное обеспечение и обученный персонал часто являются основными первоначальными расходами, связанными с внедрением систем предиктивного обслуживания. Внедрение может быть затруднено для некоторых компаний, особенно малых и средних предприятий (МСП), первоначальными расходами.
• Проблемы с качеством данных и интеграцией Основным компонентом предиктивного обслуживания являются данные, собранные с различных датчиков и устройств. Может быть сложно гарантировать качество данных, согласованность и совместимость между различными системами и источниками. Решения предиктивного обслуживания могут быть не такими эффективными, если отсутствует системная интеграция или низкое качество данных.
• Сложность внедрения и интеграции Интеграция систем предиктивного обслуживания с текущими бизнес-процессами, инфраструктурой и оборудованием может быть сложной и трудоемкой. Организациям может быть сложно согласовать программы предиктивного обслуживания с существующими операционными процедурами, что может привести к неэффективности и задержкам в принятии.
• Нехватка навыков и талантов Для разработки и поддержания возможностей предиктивного обслуживания необходимы специальные знания в области анализа данных, машинного обучения и опыта в предметной области. Однако фирмам сложно правильно использовать решения предиктивного обслуживания из-за нехватки квалифицированного персонала с необходимыми техническими знаниями и опытом.
• Системы предиктивного обслуживания собирают и оценивают массу конфиденциальных данных, таких как эксплуатационные параметры, журналы обслуживания и показатели производительности оборудования. Это вызывает проблемы безопасности и конфиденциальности. Крайне важно защищать безопасность и конфиденциальность этих данных, чтобы избежать незаконного доступа, утечек данных и нарушений соответствия. Внедрение может быть затруднено проблемами безопасности, особенно в строго регулируемых предприятиях.
• Культурное сопротивление и устаревшая инфраструктура Многие организации используют устаревшие технологии и инфраструктуру, которые могут быть несовместимы с современными программами предиктивного обслуживания. Возможны дорогостоящие и разрушительные обновления или модернизации текущих систем для включения PdM. Стратегии предиктивного обслуживания также могут быть затруднены организационным культурным нежеланием меняться, особенно в секторах, которые все еще полагаются на традиционные методы обслуживания.
• Отсутствие взаимодействия и стандартизации Множество поставщиков, предлагающих широкий спектр решений с различными технологиями и возможностями, характеризуют ландшафт предиктивного обслуживания. Масштабируемость может быть ограничена, а усилия по интеграции затруднены из-за отсутствия стандартизации и взаимодействия между платформами PdM. Для решения этой проблемы необходимо установить фреймворки взаимодействия и отраслевые стандарты.
• Неопределенная окупаемость инвестиций (ROI) Хотя предиктивное обслуживание имеет потенциал для снижения затрат и улучшения операций, реальная окупаемость инвестиций может отличаться в зависимости от ряда переменных, включая сложность актива, требования к обслуживанию и цели организации. Если нет достаточных доказательств окупаемости инвестиций в предиктивное обслуживание и финансовых преимуществ, организации могут не захотеть инвестировать в него.

Анализ сегментации мирового рынка предиктивного обслуживания

Мировой рынок предиктивного обслуживания сегментирован на основе типа технологии, режима развертывания, размера организации и географии.

Рынок предиктивного обслуживания по типу технологии

• Машинное обучение и искусственный интеллектсистемы, которые используют искусственный интеллект и методы машинного обучения для изучения данных оборудования, выявления тенденций и прогнозирования будущих неисправностей.
• Аналитика данных и большие данныеплатформы, которые объединяют мощность обработки больших данных и сложные методы анализа данных для извлечения полезной информации из огромных объемов данных датчиков, известны как платформы аналитики данных и больших данных.
• IoT и ДатчикиУстройства и датчики, подключенные к Интернету вещей (IoT), используются системами для сбора данных в реальном времени с активов и оборудования с целью проведения анализа предиктивного обслуживания.
• Цифровые близнецы Цифровые близнецы — это виртуальные копии физических активов, которые стали возможны благодаря технологиям, позволяющим проводить анализ сценариев и моделирование предиктивного обслуживания для максимизации производительности активов.

Рынок предиктивного обслуживания по режиму развертывания

• ЛокальноЛокально устанавливаемые программы предиктивного обслуживания, которые дают компании больше контроля над безопасностью и настройкой своих данных.
• ОблачныеОблачные системы PdM обеспечивают масштабируемость, гибкость и доступ из любого места с доступом в Интернет. Они размещаются в облачной инфраструктуре.

Рынок предиктивного обслуживания по размеру организации

• Малый и средний бизнес Средние предприятия (МСП)программы предиктивного обслуживания, разработанные для удовлетворения потребностей и финансовых ограничений малых и средних компаний.
• Крупные предприятиясистемы PdM с расширенными функциями, предназначенные для обработки сложных потребностей и обширных портфелей активов крупных предприятий.

Рынок предиктивного обслуживания по географии

• Северная Америкаприсутствие крупных игроков, промышленная автоматизация и технологические усовершенствования являются движущими силами рынка предиктивного обслуживания в Соединенных Штатах и Канаде.
• Европарынок PdM характеризуется строгими правилами, принятием технологии Industry 4.0 и акцентом на устойчивое развитие в таких странах, как Великобритания, Германия и Франция.
• Азиатско-Тихоокеанский регионрастущий акцент на эксплуатационную эффективность, быструю индустриализацию и расширение инфраструктуры привели к растущему использованию решений предиктивного обслуживания в таких странах, как Китай, Япония и Индия.

Ключевые игроки

Основными игроками на рынке предиктивного обслуживания являются

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• General Electric Company
• Siemens AG
• Schneider Electric SE
• Hitachi, Ltd.
• Cisco Systems, Inc.
• Honeywell International Inc.
• Bosch Software Innovations GmbH

Область отчета

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе Конкурентная среда, которая включает рейтинг рынка основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и приобретения за последние пять лет профилируемых компаний Обширные профили компаний, включающие компании Обзор, аналитика компании, сравнительный анализ продукции и SWOT-анализ для основных игроков рынка Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий, которые включают возможности и драйверы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера Предоставляет понимание рынка с помощью сценария динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможностей роста рынка в ближайшие годы 6-месячная поддержка аналитиков после продажи

Настройка отчета

В случае возникновения каких-либо проблем свяжитесь с нашей командой по продажам, которая обеспечит выполнение ваших требований.