PREDICTIVE MAINTENANCE MARKT ANALYSIS

Global Predictive Maintenance Market - Einblicke

Der globale Prognosemarkt wird 2018 auf 2,123,8 Mio. US$ geschätzt, von 1.639,2 Mio. US$ im Jahr 2017. Bis 2026 wird der Markt voraussichtlich 17,700,8 US$ erreichen Mn, eine CAGR von 30,3 % im Prognosezeitraum (2018–2026). Die zunehmende Akzeptanz der vorausschauenden Wartung im Automotive Aftermarket, die wachsende industrielle Automatisierung, die zunehmende Nachfrage nach regelmäßigen Wartungen (Betrieb, Anlagen und Produktion) sind einige wichtige Faktoren, die zum Wachstum des globalen vorausschauenden Wartungsmarktes beitragen.

Auf Basis der Komponente wird der globale vorausschauende Wartungsmarkt zu Lösungen und Dienstleistungen segmentiert. Auf Basis des Einsatzes wird der Markt in On-Premise und Cloud segmentiert. Auf Basis der Anwendung wird der Markt in Anlagenwartung, Betriebswartung und Gesundheits- und Leistungsoptimierung segmentiert. Auf Basis der Endverbraucherindustrie wird der Markt in Öl- und Gas-, Luft- und Raumfahrt & Verteidigungs-, Automobil-, Stromerzeugungs-, Krankenhäuser/Kliniken/diagnostische Labors, Biotechnologie/pharmazeutische Hersteller, Medizinproduktehersteller und Versand segmentiert.

Fertigungsindustrien sind in ständigem Bedarf, Leistungsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Servicemanagement zu verbessern. Datenerfassung, Überwachung und Analytik hilft bei der Erzielung einer besseren Zuverlässigkeit und Service-Management. Datenbasierte Vorhersagemodelle helfen bei der Leistungssteigerung des Fertigungsprozesses und bieten eine verbesserte Fertigungsqualität. Diese Vorteile der vorausschauenden Instandhaltung erhöhen daher ihre Annahme in der verarbeitenden Industrie. Zum Beispiel im Juli 2019, BISTel, einer der führenden Anbieter von Equipment Engineering-Lösungen (EES) und adaptive Intelligence (AI)-Anwendungen für die intelligente Fertigung, kündigte einen Start seiner nächsten Generation, AI powered Equipment “Gesundheitsüberwachung und Predictive Maintenance (HMP) Solution” für die intelligente Fertigung.

Automotive-Unternehmen nutzen eine vorausschauende Wartung, um Echtzeitdaten zu sammeln und zu überwachen. Die gesammelten Echtzeitdaten werden verwendet, um Einblicke in Fahrzeug- und Motorteile zu gewinnen. So kündigte Presenso, einer der Anbieter von maschinenlernbasierten Lösungen für die vorausschauende Asset Maintenance, im Juli 2018 einen Start seiner vorausschauenden Wartungslösung an, die die neuesten Fortschritte in Automated Machine und Deep Learning Technologie (Auto-ML).

Das Lösungssegment hat 2018 eine beherrschende Stellung im Markt gehalten

Im Bauteiltyp hat das Lösungssegment 2018 eine beherrschende Stellung im Markt gehalten und wird voraussichtlich seine Dominanz über den Prognosezeitraum behalten. Aufstrebende Volkswirtschaften wie Indien und China in Asien-Pazifik werden erwartet, dass im vorausschauenden Instandhaltungsmarkt ein signifikantes Wachstum im Lösungssegment zu verzeichnen ist. Dies ist auf den wachsenden Fertigungssektor und die zunehmende industrielle Automatisierung in verschiedenen Industrie-Strecken in der Region wie Automotive und Aerospace & Verteidigung zurückzuführen. Zum Beispiel, nach Indien Brand Equity Foundation (IBEF), 2018, beobachtete der Fertigungssektor in Indien eine CAGR von 4,43 % während der FY12 und FY18 (nach den zweiten Vorausschätzungen des jährlichen nationalen Einkommens der Regierung Indiens).

Eine grundlegende vorausschauende Wartungslösung verfügt über ein gut gestaltetes Prozessmodell, das vernetzte Geräte, Funktionstechnik umfasst, maschinelles Lernen, Umsetzung und Vorhersage. Eine intelligente Maintenance-Prädiktionslösung beschäftigt sich mit der Erfassung von Daten und bietet automatisierte Feature-Generierung und optimiertes Vorhersagemodell mit Echtzeit-Schätzungen und Ergebnissen. Darüber hinaus wird das Wachstum des Segments Smart Predictive Maintenance Solutions auf eine zunehmende Anzahl von vernetzten Vermögenswerten in industriellen Anwendungen zurückgeführt. So hat Huawei im April 2017, einer der weltweit führenden Lösungen für Informations- und Kommunikationstechnologien (ICT) und der GE Digital, einer der führenden Softwareunternehmen für das industrielle Internet, eine Einführung ihrer Predictive Maintenance Solution auf industriellem IoT-Bereich angekündigt.

Abbildung. Global Predictive Maintenance Market, by Component, 2017 & 2026 (US$ Mn)

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Quelle: CMI, 2018

Nordamerika hatte 2017 eine beherrschende Stellung im vorausschauenden Wartungsmarkt

Nordamerika hat 2017 eine beherrschende Stellung auf dem Markt gehalten und wird voraussichtlich seine Dominanz während des gesamten Prognosezeitraums beibehalten. Dies ist aufgrund der hohen Präsenz von Fertigungsunternehmen und der steigenden Nachfrage nach schlanker Fertigung in unterschiedlichen Branchenvertikalen in der Region. Neue Startup-Unternehmen setzen vorausschauende Wartung ein, um den gesamten Produktionsprozess zu optimieren und den Betrieb kostengünstig zu gestalten.

Abbildung. Global Predictive Maintenance Market Share (%), nach Region, 2017 & 2026

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Quelle: CMI, 2018

Die USA haben 2018 den größten Anteil in Nordamerika und den globalen prognostizierenden Instandhaltungsmarkt übernommen und werden im Prognosezeitraum ihre Dominanz behalten. Dies ist auf Grund der steigenden Investitionen von großen Unternehmen zur Steigerung der Profitabilität und zur Kostenoptimierung zurückzuführen.

In Nordamerika prognostizierten Wartungsmarkt, das Produktionssegment hielt dominante Position, gefolgt von Luft- und Raumfahrt & Verteidigung, und Energie & Versorgungssektor im Jahr 2018. Zu den wichtigsten Akteuren, die im nordamerikanischen Vorhersagemarkt tätig sind, gehören Robert Bosch, General Electric und Rockwell Automation.

Global Predictive Maintenance Market: Key Players

Zu den wichtigsten Akteuren der globalen vorausschauenden Instandhaltungsbranche gehören Amiral Technologies, Embitel, General Electric, Honeywell International, Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation, Rockwell Automation, Inc., Senseye Ltd., Softweb Solutions, Inc., Warwick Analytics, SAP SE, Robert Bosch GmbH, Software AG und Siemens AG.