La durée de vie utile restante (RUL) peut être définie comme une estimation de la durée de fonctionnement d'un élément, d'un composant ou d'un système avant d'exiger une réparation ou un remplacement. La durée de vie utile restante de tout système ou composant est calculée par observation ou estimation moyenne d'éléments, systèmes ou composants similaires ou d'une combinaison de ces éléments. La durée de vie utile restante (RUL) est un sous-ensemble de l'entretien prédictif et est principalement utilisée dans l'industrie manufacturière, car RUL les aide à mettre en place un entretien prédictif rentable, ce qui contribue à réduire de 10 à 35 % les coûts d'entretien. Il contribue également à réduire les temps d'arrêt de la machinerie de 30 à 50%. Par conséquent, ces facteurs devraient contribuer à la croissance du marché restant des logiciels d'estimation de la durée de vie utile pendant la période prévue.
L'accent croissant mis sur l'automatisation industrielle devrait accroître l'adoption de logiciels d'estimation de la vie utile.
Le reste du logiciel d'estimation de la durée de vie utile aide à recueillir l'information relative à l'équipement, à le traiter et à prévoir la durée de vie restante de tout composant ou système. En outre, les industries manufacturière, automobile, aéronautique et de défense se concentrent sur l'automatisation industrielle pour améliorer l'efficacité et la performance des machines. Ce facteur alimente l'adoption du logiciel d'estimation de la durée de vie utile restant pendant la période prévue (2019-27). Par exemple, en 2017, Mercedes Benz a mis en œuvre un logiciel de maintenance prédictive avec les caractéristiques du logiciel d'estimation de la durée de vie utile restant pour la collecte de données en temps réel, ce qui permet à l'entreprise d'acquérir des données de véhicule lorsqu'elle est utilisée par le client. Il aide l'entreprise à prévoir tout incident ou défaillance concernant le véhicule et permet de recueillir de l'information sur la durée de vie utile des composants du véhicule.
Le coût élevé, l'installation complexe et la mise en oeuvre de la mise en place de solutions d'entretien prédictifs devraient freiner la croissance du marché.
Le logiciel d'estimation de la durée de vie utile restant fait partie de la solution de maintenance prédictive. De plus, le système de solution de maintenance prédictive se compose d'un grand nombre de dispositifs IoT connectés tels que capteurs, récepteurs et systèmes informatiques haut de gamme. Ces dispositifs sont utilisés pour recueillir les données d'un système ou d'un composant au moyen d'un algorithme d'IA. En outre, les technologies artificielles intelligentes et d'apprentissage automatique sont également utilisées dans la solution de maintenance prédictive pour analyser les données. Cela rend le système et la solution très coûteux et complexe. Compte tenu de ces facteurs, la mise en place globale d'un système de maintenance prédictive est élevée, ce qui nécessite des investissements en capital élevés et, par conséquent, sont des facteurs majeurs qui freinent la croissance du marché restant des logiciels d'estimation de la durée de vie utile pendant la période prévue.
Fiscalité du marché des logiciels d'estimation de la vie utile
Sur la base de la composante, le marché mondial restant des logiciels d'estimation de la durée de vie utile est segmenté en
Sur la base du déploiement, le marché mondial restant des logiciels d'estimation de la durée de vie utile est segmenté en
Sur la base de l'industrie de l'utilisation finale, le marché mondial restant des logiciels d'estimation de la durée de vie utile est segmenté en
Sur la base de la région, le marché mondial restant des logiciels d'estimation de la durée de vie utile est segmenté en
Les principaux acteurs du marché mondial des logiciels d'estimation de la durée de vie utile sont Aspen Technology, Inc., BigR.io, LLC, MainTech Systems GmbH, Merino Services Ltd., Ridgetop Group, Inc., SAP SE, Schaeffler AG, Senseye Ltd, SimuTech Group et The MathWorks, Inc.
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À propos de l'auteur
Ankur Rai
Ankur Rai is a Research Consultant with over 5 years of experience in handling consulting and syndicated reports across diverse sectors. He manages consulting and market research projects centered on go-to-market strategy, opportunity analysis, competitive landscape, and market size estimation and forecasting. He also advises clients on identifying and targeting absolute opportunities to penetrate untapped markets.
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