预测性维护市场（2023 - 2030）

预测性维护市场摘要

嵌入设备中的物联网传感器收集各种数据，包括环境和制造运营数据，以便在故障发生之前确定组件故障。人工智能模型还可以预测某些组件的故障模式。人工智能在预测性维护方面的主要优势包括防止因设备故障而造成的生产损失、消除手动检查以及通​​过自动从难以到达的地方的机器收集数据来增强工作场所安全性。

数字孪生技术通过收集物理系统或对象的真实数据，以数字格式提供实际证明的副本。它提供了模拟延迟输出，例如，确定各种输入将如何影响业务设备系统。一些主要应用包括产品实时可视化、远程设备故障排除、连接不同系统并促进可追溯性以及管理复杂性和系统级链接。对于在预测性维护中使用数字孪生，通常需要考虑某些标准，例如预测问题，意味着应该有一个目标或结果来预测；记录的数据必须适当且足以支持用例；需要包括问题的好结果和坏结果的操作历史记录，并且企业应该具备领域专业知识。

目前使用的一些工业机器与用于预测性维护的智能传感器不兼容，这是限制市场增长的主要因素。资产的兼容性问题导致资产被更改以进行系统集成，w这可能会导致额外的成本，从而限制企业采用预测性维护技术。

预测性维护即服务 (PdMaaS) 可以以实惠的价格轻松访问制造工厂。多家初创公司提供 PdMaaS 解决方案，有助于降低基础设施成本并最大限度地提高资产利用率。 PdMaaS 解决方案还提供对预测性维护的按需访问，有助于提高可扩展性并消除基础设施和开发成本。其他好处包括通过在资产故障前跟踪与资产相关的问题来延长资产寿命、剩余使用寿命、机器正常运行时间和可靠性。

市场动态

将人工智能和机器学习集成到预测性维护中可以防止意外停机和资产故障。基于人工智能的预防性维护解决方案包括连接物理资产的物联网硬件组件和有助于预测故障并避免意外停机的高级分析平台我。嵌入式物联网传感器收集各种数据，包括环境和制造运营数据，用于确定故障前需要更换的组件。

一些行业使用 AR 技术进行资产维修和维护。由于易于获取指令，AR 还有助于提高维修和维护人员的安全性和生产力，并且轻松访问数据有助于减少检索数据的时间。 AR 技术还可以通过协助预测性维护活动来帮助最大限度地延长正常运行时间。

组件洞察

解决方案细分市场所占份额最大，占 2022 年总收入的 80.6%。解决方案预测性维护需要采用使用预测分析和数据驱动信息的软件或技术解决方案来改进与维护相关的任务。该方法采用人工智能算法使用历史信息来训练预测模型名词这些模型研究数据的模式和趋势，以预测设备故障、衰退或服务需求。预测性维护解决方案可帮助企业简化维护程序，从而节省成本。组织可以通过在维护问题恶化之前识别和解决问题来防止成本高昂的反应性维修、最大程度地减少设备损坏并优化备件和资产的利用率。

服务领域预计从 2023 年到 2030 年将以最高复合年增长率增长。预测维护服务提供商从各种来源收集数据，包括设备记录、探测器和过去的服务记录。服务提供商使用数值评估来创建预测模型，以预测设备故障和维修需求。他们使用人工智能和机器学习算法等先进的分析方法来分析信息，以发现模式、偏差和可能的故障。

解决方案洞察

集成细分市场在 2022 年占据了最大份额，占总收入的 75.1%，因为人们越来越倾向于预测性维护解决方案，这些解决方案可以轻松地与最终用户现有的企业资源规划 (ERP)、客户关系管理 (CRM) 和其他软件集成，以通过实时设备监控提高响应速度，通过人工智能实现服务流程自动化，并利用大数据获得更深入的见解等。

预计从 2023 年到 2030 年，独立市场将大幅增长，因为各个行业和垂直行业在需要遵循的流程、需要使用的机械以及需要维持的操作温度和压力等方面的复杂性不断增加。这些复杂性在各种制造工厂中表现得更加明显，这些制造工厂非常重视采用更环保的原材料，这改变了工业的动态。

服务洞察

预计到 2022 年，集成和部署领域将占据 42.6% 的市场份额。由于持续的数字化、不断增强的技术意识以及越来越多地采用预测性维护解决方案等因素。中小企业对基于云的预测性维护解决方案的日益青睐以及易于获得的经济高效、基于云的预测性维护解决方案也预示着该细分市场的增长。

由于操作条件的复杂性不断增加，以及工业操作中使用的机械，培训和咨询细分市场预计从 2023 年到 2030 年将以最高的复合年增长率增长，这促使最终用户在起草维护策略之前从预测性维护专家那里获取专业意见，从而推动培训和咨询的采用咨询服务这些专家在设计定制的预测主要方面发挥着至关重要的作用基于设备使用、工作订单分析、维护信息和标准操作程序 (SOP) 等各种因素的租赁策略。

部署见解

由于本地安装的更好控制和高水平定制化等优势，预计到 2022 年，本地部署细分市场将占据 75.8% 的最大市场份额。几家领先的现有企业一直在提供本地解决方案。例如，SAP SE 提供其预测性维护解决方案的本地版本。

由于与基于云的部署相关的成本降低、轻松访问数据、远程访问数据、信息统一和自动更新等因素，预计从 2023 年到 2030 年，云细分市场将以最高复合年增长率增长。例如，2022 年 5 月，谷歌云推出了 Manufacturing Connect 和 Manufacturing Data Engine，这两个新解决方案旨在使制造商制造商提高从工厂车间到云端的可视性，连接历史上孤立的资产，处理和标准化数据。

企业规模洞察

大型企业细分市场预计到 2022 年将占据 72.0%。在大型供应链中向数千名客户制造、销售和分销产品的大型企业需要强大的软件来跟踪、维护和提供信息有关资产的实时见解。大型企业严重依赖预测维护软件来简化运营并获得竞争优势。该细分市场的增长还可以归因于大型企业越来越需要跟踪与车队、资产绩效和其他设施相关的关键绩效指标 (KPI)，以及需要在有组织的系统中适应多种功能，例如工单管理、库存管理和报告。

中小企业细分市场预计将增长从 2023 年到 2030 年，预测性维护市场的复合年增长率最高。中小企业传统上使用电子表格和手动方法来安排资产管理和维护活动。然而，中小企业已经转向现代化的解决方案，帮助简化运营，提供集中的资产管理平台，并减少与管理和维护活动相关的过高成本。小型企业越来越多地投资基于云的预测维护软件。基于云的解决方案需要较低的初始投资，并使用户能够远程管理资产，为员工提供更大的工作自由度。这一因素被视为推动细分市场增长的关键因素。

监测技术见解

由于传感器技术的进步，预测性维护市场的振动监测细分市场预计到 2022 年将占据 26.6%，这使得准确和实时的监测成为可能。来自多种类型设备的数据。此外，物联网的集成还推动了振动监测的增长，因为传感器与集中监控系统无缝连接，可提供有关机械状况的实时信息。

由于油液分析技术的进步，可以定期监测润滑油的物理和化学特性，从而有助于识别磨损和污染等，预计从 2023 年到 2030 年，油液分析领域将以最高的复合年增长率增长。将人工智能和机器学习等先进技术与预测性维护系统相结合，可以分析大量数据，从而对换油等方面做出准确预测，从而提高安全性并延长机械寿命等。

最终用途洞察

预计将占据预测性维护市场的制造领域2022 年将增长 27.9%。使用预测性维护等先进分析解决方案，数字技术可以帮助制造商降低成本并提高产量和效率。这些系统有助于减少停机时间并提高生产效率。多家制造商通过实施数据湖、人工智能工具、新连接标准、机器人和高级分析等新技术，加速了数字化转型计划。

预计从 2023 年到 2030 年，航空航天和国防领域的预测性维护市场复合年增长率最高。企业通常使用过时的数据管理方法，需要更广泛的广度和洞察力来发现模式或实现早期故障诊断和隔离。随着飞机更多地连接到互联网，维护数据预计将呈指数级增长，使得传统的数据管理方法不再可持续。

区域洞察

北美地区在 2022 年占据主导地位，2022 年市场份额为 34.81%。这一增长可归因于机器学习 (ML)、声学监测、人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 等先进技术的日益采用、客户渠道的激增以及对资产维护和运营成本日益担忧。此外，物联网连接设备在消费电子产品和 M2M 应用中的采用、汽车行业对联网汽车的需求不断增加以及对创新消费电子产品不断增长的需求正在推动市场增长。

预计从 2023 年到 2030 年，亚太地区的预测性维护市场复合年增长率最高。亚太地区市场的增长可归因于多元化扩张中小型工业；恒定的优势巩固大数据、机器对机器 (M2M) 和人工智能等；所有组织越来越多地采用经济高效的基于云的解决方案。

主要公司和市场份额见解

主要的预测维护 (MVNO) 市场参与者包括思科系统公司、通用电气公司、SAP SE、施耐德电气 SE 和西门子。行业参与者还采取各种战略举措，例如合作伙伴关系、并购、与其他公司合作以获得竞争优势以及部署更好的客户服务。例如，2023 年 5 月，思科系统公司和电信基础设施服务公司 NTT 合作，借助预测性维护、供应链管理和资产跟踪功能，开发并提供实时数据洞察、改进决策并增强安全性。

2023 年 6 月，埃森哲公司收购了 Amazon Web Services (AWS) 的首要合作伙伴 Nextira，利用 AWS 服务为其客户群提供预测分析、云原生创新和沉浸式体验。这些 AWS 服务和解决方案有助于提升 Accenture Cloud First 的工程能力，并为客户提供全面的云功能。 Nextira 提供具有尖端人工智能、机器学习、工程技能和数据分析的基于云的服务，以方便消费者构建、设计、启动和改进高性能计算设置。全球预测性维护市场的一些知名企业包括：

• 埃森哲公司

• 思科系统公司

• 通用电气

• 霍尼韦尔国际公司

• 日立有限公司

• IBM公司

• 微软

• PTC

• 罗伯特博世有限公司

• 罗克韦尔自动化

• SAP SE

• SAS研究所

• Schneider Electric SE

• 西门子

• Software AG

预测维护市场