有用な生命(RUL)を項目、部品、またはシステムが修理または交換を必要とする前に機能することができる時間の推定として定義することができます。 システムまたはコンポーネントの残りの耐用年数は、同様の項目、システムまたはコンポーネントまたは組み合わせの平均的な見積もりを観察または平均的に計算されます。 RUL(RUL)は、予測メンテナンスのサブセットであり、RULとして製造業界で主に使用されており、費用対効果の高い予測メンテナンスを実施し、メンテナンスコストの10-35%を削減することができます。 また、機械のダウンタイムを30〜50%削減するのに役立ちます。 そのため、予測期間中に残りの耐用年数推定ソフトウェア市場の成長を支援することが期待されます。
産業オートメーションの活用の焦点は有用な生命刺激ソフトウェアの維持の採用を高めるために期待されます。
機器に関連する情報を収集し、それを処理し、任意のコンポーネントやシステムの残りの寿命を予測して、有用な生命推定ソフトウェアの援助を維持します。 また、製造、自動車、航空宇宙および防衛産業は、機械の効率と性能を向上させるために、産業オートメーションに焦点を当てています。 この要因は、予測期間の残りの有用な寿命推定ソフトウェアの燃料供給の採用です (2019-27). たとえば、2017年、メルセデス・ベンツは、リアルタイムのデータ収集のための残りの有用なライフ推定ソフトウェアの機能を備えた予測保守ソフトウェアを実装し、顧客によって使用されているときに会社が車両からデータを取得することを可能にします。 車両の事故や故障を予測し、車両の残りの耐用年数に関する情報を収集するのに役立ちます。
市場成長を抑制するために、高コスト、複雑化、予測メンテナンスソリューションのセットアップの実施が期待されます。
耐用年数推定ソフトウェアの維持管理は、予測保守ソリューションの一部です。 また、センサー、レシーバー、ハイエンドコンピュータシステムなど、多くの接続されたIoTデバイスで構成される予測保守ソリューションシステムです。 これらのデバイスは、AIアルゴリズムを使用して、システムやコンポーネントのデータ収集に使用されます。 また、データの分析には、人工知的および機械学習技術も予測保守ソリューションで使用されています。 これにより、システムとソリューションは非常にコストと複雑になります。 これらの要因を考慮すると、全体的な予測メンテナンスセットアップは、高資本投資を必要とするコストが高いため、予測期間中に残りの有用な寿命推定ソフトウェア市場の成長を抑制する主要な要因です。
有用な人生の推定ソフトウェア市場税法の維持
コンポーネントのベースでは、グローバルで残りの耐用年数推定ソフトウェア市場がセグメント化されます。
展開ベースでは、グローバルに残った耐用年数推定ソフトウェア市場をセグメント化
エンドユース業界をベースとし、グローバルで残りの耐用年数推定ソフトウェア市場をセグメント化
地域ベースでは、グローバルで残りの耐用年数推定ソフトウェア市場は、
世界的な残りの生命推定ソフトウェア市場で動作する主要なプレーヤーには、Aspen Technology, Inc., BigR.io, LLC, MainTech Systems GmbH, Merino Services Ltd., Ridgetop Group, Inc., SAP SE, Schaeffler AG, Senseye Ltd, SimuTech Group, およびMathWorks, Inc.が含まれます。
共有
著者について
Ankur Rai
Ankur Rai は、さまざまな分野にわたるコンサルティングとシンジケート レポートの取り扱いで 5 年以上の経験を持つリサーチ コンサルタントです。市場開拓戦略、機会分析、競合状況、市場規模の推定と予測を中心としたコンサルティングおよび市場調査プロジェクトを管理しています。また、未開拓の市場に参入するための絶対的な機会を特定してターゲットにする方法についてもクライアントにアドバイスしています。
独占トレンドレポートで戦略を変革: