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운영 예측 유지 보수 시장 분석

Operational Predictive Maintenance Market, Type(Software and Services), Deployment Model(On-premise and Cloud-based), End User(Public Sector, Automotive, Manufacturing, Healthcare, Energy & Utility, Transportation, 기타), Geography(북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카)-

글로벌 운영 예측 정비 시장 규모는 US$로 평가되었습니다. 2023년에 4.02억과 2023년에서 2030년까지 27.3%의 화합물 연례 성장률 (CAGR)를 목격하는 것으로 예상됩니다.

글로벌 운영 예측 유지 보수 시장은 기술, 솔루션 및 서비스에 초점을 맞추고 장비 및 자산의 운영 건강을 유지하고 예측하고 예측하는 능동적 인 모니터링을 목표로하는 산업을 나타냅니다. 작업 예측 유지 보수는 고급 분석, 기계 학습 및 인공 지능 (AI)을 사용하여 잠재적 인 장비 고장 및 유지 보수가 발생할 수 있으므로 조직이 유지 보수 일정을 최적화하고 가동 중지 시간을 줄이고 비용이 많이 드는 고장을 방지합니다.

글로벌 운영 예측 정비 시장: 지역 통찰력

북미는 운영 예측 유지 보수 시장에서 상당한 점유율을 보유하고 있습니다. 기업의 잘 설립 된 제조 분야, 고급 인프라 및 예측 유지 보수 기술의 초기 채택은 지배에 기여합니다. 미국과 캐나다와 같은 국가들은 운영 효율을 최적화하고 유지보수 비용을 절감하고 예측 유지 보수 솔루션의 채택을 주도하는 강력한 초점이 있습니다.

유럽은 글로벌 운영 예측 유지 보수 시장에서 또 다른 탁월한 지역입니다. 산업 자동화, 디지털 전환 및 지속 가능한 관행에 대한 지역은 예측 유지 보수의 채택을 추진했습니다. 독일, 프랑스 및 미국과 같은 국가는 주요 기여자이며, 고급 기술과 정부 이니셔티브를 활용하여 자산 성능을 향상시키고 유지 보수 활동을 최적화합니다.

아시아 태평양 지역은 운영 예측 유지 보수 시장에서 상당한 성장을 경험하고있다. 신속한 산업화, 인프라 투자 증가, 주요 제조 허브의 존재는 예측 유지 보수 솔루션의 채택을 구동한다. 중국, 일본, 대한민국, 인도와 같은 국가는 자산 신뢰성을 개선하고 유지 보수 관행을 최적화하는 첨단 기술을 구현하는 선두 주자입니다.

라틴 아메리카는 운영 예측 유지 보수에 대한 증가 된 관심을 목격하고있다. 브라질, 멕시코 및 아르헨티나와 같은 국가의 제조, 석유 및 가스 및 광업과 같은 산업은 장비 성능을 최적화하는 예측 유지 보수 솔루션을 채택하고 가동 효율성을 개선합니다. 지역은 비용 최적화 및 생산성 향상에 중점을두고 예측 유지 보수 전략의 채택을 구동합니다.

중동 및 아프리카 지역은 점차 운영 예측 유지 보수의 이점을 인식하고 있습니다. 석유 및 가스, 발전 및 광산과 같은 산업은 미국, 사우디 아라비아 및 남아프리카와 같은 국가의 광산은 자산 활용을 최적화하는 예측 유지 보수 솔루션을 구현하고 안전 향상 및 유지 보수 비용을 절감합니다.

그림 1: 글로벌 운영 예측 정비 시장 점유율 (%), 지역별, 2022

운영 예측 유지 보수 시장

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지역 그래프

글로벌 운영 예측 정비 시장 운전사:

규제 준수 및 안전

엄격한 규정에 따라 산업 운영, 제조, 에너지 및 운송, 규제 준수 및 안전 우선 순위. 운영 예측 유지 보수는 조직이 정의 된 매개 변수 내에서 작동하고 안전 사고의 위험을 줄이기 위해 이러한 요구 사항을 준수하는 데 중요한 역할을합니다. 예측 유지 보수 관행을 채택함으로써, 회사는 자산 무결성을 강화하고 업계 표준과 규정을 더욱 효과적으로 충족시킵니다. 제조 분야의 경우, 규제 된 환경에서 작동하는 회사는 엄격한 준수 및 안전 요구 사항을 직면합니다. 작업 예측 유지 보수를 구현함으로써 회사는 지속적으로 중요한 장비의 성능과 상태를 모니터링합니다. 실시간 데이터 분석 및 예측 알고리즘, 특정 매개 변수의 잠재적 문제 또는 탈선을 통해 초기에 식별됩니다.

Awareness 및 Adoption 운영 예측 유지

엄격한 규정에 따라 산업 운영, 제조, 에너지 및 운송, 규제 준수 및 안전 우선 순위. 운영 예측 유지 보수는 조직이 정의 된 매개 변수 내에서 작동하고 안전 사고의 위험을 줄이기 위해 이러한 요구 사항을 준수하는 데 중요한 역할을합니다. 예측 유지 보수 관행을 채택함으로써, 회사는 자산 무결성을 강화하고 업계 표준과 규정을 더욱 효과적으로 충족시킵니다. 제조 분야의 경우, 규제 된 환경에서 작동하는 회사는 엄격한 준수 및 안전 요구 사항을 직면합니다. 작업 예측 유지 보수를 구현함으로써 회사는 지속적으로 중요한 장비의 성능과 상태를 모니터링합니다. 실시간 데이터 분석 및 예측 알고리즘, 특정 매개 변수의 잠재적 문제 또는 탈선을 통해 초기에 식별됩니다. Proactive Maintenance interventions는 장비 고장 또는 안전 사건의 위험을 최소화 할 예정이며 예정되어 있습니다.

글로벌 운영 예측 유지보수 시장 기회:

새로운 기업으로 확장

운영 예측 유지 보수는 제조 및 에너지와 같은 분야에서 상당한 strides를 이루고 있으며, 신흥 산업에 대한 채택 잠재력을 유지하고 있습니다. 의료, 운송 및 소매는 예측 유지 보수 솔루션의 구현에서 혜택을 누리는 분야 중 하나입니다. 이러한 산업에 대한 예측 유지 보수 관행을 통합함으로써 조직은 가동을 최적화하고 가동 중단 시간을 최소화하고 자산 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 의료, 예측 유지 보수는 의료 기기와 같은 중요한 장비에서 의료 시설의 적극적인 주소 유지 보수를 도울 수 있으며 무결한 환자 관리가 보장됩니다. 마찬가지로 운송, 예측 유지 보수는 차량 또는 인프라의 잠재적 실패를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며 안전 및 효율성을 강화합니다. 소매 회사는 냉장 장치 또는 점의 판매 체계와 같은 장비에 있는 붕괴를 예측하고 방지해서 공급망을 낙관할 수 있습니다.

사물 인터넷의 상승 (Iot) 연결

Internet of Things (IoT)의 상승은 운영 예측 유지 보수의 기능을 강화하기위한 중요한 잠재력을 제공합니다. IoT 기기 및 센서의 통합을 통해 조직은 장비 성능, 환경 조건 및 에너지 소비와 같은 다양한 매개 변수에 실시간 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 자산의 데이터는 예측 분석에 대해 수행 할 수 있으며 장비 고장 및 비활성 유지 보수 개입의 더 정확한 예측을 가능하게합니다. IoT 연결, 운영 예측 유지 보수 솔루션은 잠재적 인 문제를 식별하는 데 더 효과적이면서 유지 보수 일정을 최적화하고 비용을 절감 할 수 있습니다. IoT 기기 및 센서의 원활한 통합으로 예측 유지보수 시스템을 통해 조직은 더 나은 의사결정과 효율적인 유지보수 관행을 위한 실시간 데이터 통찰력을 활용할 수 있습니다.

Operational Predictive 정비 보고 적용

공지사항이름 *
기본 년:2022년2023 년 시장 크기 :장바구니 US$0.00
역사 자료:2018년 ~ 2021년예측 기간:2023에서 2030
예상 기간 2023년에서 2030년 CAGR:3.6% 할인2030년 가치 투상:US$ 21.78 파운드
덮는 Geographies:
  • 북미: 미국 및 캐나다
  • 라틴 아메리카: 브라질, 아르헨티나, 멕시코 및 라틴 아메리카의 나머지
  • 유럽: 독일, 미국, 스페인, 프랑스, 이탈리아, 러시아 및 유럽의 나머지
  • 아시아 태평양: 중국, 인도, 일본, 호주, 한국, ASEAN 및 아시아 태평양의 나머지
  • 중동: GCC 소개 국가, 이스라엘, 중동의 나머지
  • 아프리카: 남아프리카, 북아프리카, 중앙아프리카
적용된 세그먼트:
  • 유형에 의하여:소프트웨어 및 서비스
  • Deployment 모형에 의하여: On-premise 및 클라우드 기반
  • 최종 사용자: 공공 부문, 자동차, 제조, 의료, 에너지 및 유틸리티, 운송, 기타
회사 포함:

일반 전기 회사, IBM Corporation, eMaint Enterprises LLC, 소프트웨어 AG, Schneider Electric SE, SAS Institute Inc., Rockwell Automation Inc., PTC, Inc. 및 Robert Bosch GmbH.

성장 운전사:
  • 규제 준수 및 안전
  • 인식과 채택
변형 및 도전 :
  • 데이터 품질 및 가용성
  • 통합 문제

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글로벌 운영 예측 유지보수 시장 동향:

오시는길 클라우드 기반 솔루션:

운영 예측 유지 보수를 위한 클라우드 기반 솔루션의 추세는 확장성, 유연성 및 원격 액세스성으로 인해 수명을 늘리고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 실시간 데이터 저장, 분석 및 협업 기능을 제공하며, 조직을 중앙 집중적으로 관리하고 예측 유지 보수 활동을 모니터링 할 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 다른 엔터프라이즈 시스템과의 원활한 통합을 가능하게 하고 사용자가 실시간 유지보수 통찰력에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어, 제조 회사는 클라우드 기반 운영 예측 유지 보수 솔루션을 채택하여 유지보수 관행을 최적화합니다. 클라우드 플랫폼을 활용함으로써, 회사는 중요한 장비에 설치된 센서로부터 실시간 데이터를 저장하고 분석할 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 데이터 저장 및 분석을위한 중앙화된 허브를 제공하며, 유지 보수 팀은 실시간 자산 건강 및 성능을 모니터링 할 수 있습니다.

Predictive Analytics 및 Data-driven Insights의 초점:

예측 분석 및 데이터 중심 통찰력에 중점을두고 운영 예측 유지 보수에 필수적입니다. 조직은 데이터의 광대 한 양에서 가치있는 통찰력을 강화하기 위해 고급 데이터 분석 기법을 사용합니다. 과거와 실시간 데이터를 분석함으로써 조직은 패턴, 예측 잠재적 장비 고장, 유지 보수 전략을 예측할 수 있습니다. 예를 들어 Power Generation Company는 운영 예측 유지 보수 관행의 예측 분석을 고용합니다. 센서 및 장비 로그에서 역사 및 실시간 데이터를 활용함으로써 회사는 패턴과 anomalies를 식별하는 고급 분석 기법을 적용합니다. 데이터 분석을 통해 회사는 잠재적 장비 고장을 정확하게 예측하고 유지보수 활동을 위한 최적의 타이밍을 결정할 수 있습니다. 이 데이터 중심 통찰력은 회사가 예기치 않은 고장의 위험을 줄이고 장비 가동 시간을 최적화 할 수 있도록 도와줍니다.

글로벌 운영 예측 유지 보수 시장 재량:

데이터 품질 및 가용성

정확하고 신뢰할 수있는 데이터는 예측 유지 보수의 성공에 중요합니다. 그러나, 조직은 제한된 연결성을 가진 유산 체계와 장비와 같은 각종 근원에서 고품질 자료를 얻는 어려움을 직면합니다. Inadequate 데이터 품질 및 가용성은 과제를 해결하고 예측 유지 보수 알고리즘의 효율성과 정확성을 손상시킬 수 있습니다.

카운터밸런스: 데이터 품질 및 가용성과 관련된 문제를 해결하려면 조직은 데이터 수집 프로세스를 개선하는 전략을 구현할 수 있습니다. 데이터 수집 시스템, 센서 및 IoT 기기에 투자하여 실시간 및 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다. 또한, 데이터 세척 및 정상화 기술은 기존 데이터의 품질을 향상시키기 위해 고용 될 수있다. 장비 제조업체 또는 서비스 제공 업체와 협업하여 센서 또는 모니터링 시스템의 통합을 레거시 장비에 용이하게 할 수 있으며 더 나은 데이터 수집을 가능하게합니다.

통합 도전

예측 유지 보수 솔루션은 인프라 및 시스템, 특히 대형 및 다양한 조직에 통합되어 복잡성을 제공합니다. 이 프로세스는 호환성 문제, 데이터 통합 문제 및 상호 운용성 장애물, 까다로운 전용 자원, 전문성 및 원활한 통합을 달성하기 위해 시간을 가질 수 있습니다. 이러한 통합 과제는 잠재적으로 예측 유지 보수 솔루션의 채택 및 배포를 지연시킬 수 있습니다.

카운터밸런스: 통합 과제가 존재하는 동안, 조직은 강력한 통합 전략을 고용하고 솔루션 공급자 및 시스템 통합의 전문성을 활용함으로써 극복할 수 있습니다. Dedicated 리소스 및 전문성은 기존 인프라의 철저한 평가, 호환성 문제의 식별 및 적절한 통합 솔루션 구현을 보장하기 위해 할당 될 수 있습니다.

그림 2: 글로벌 운영 예측 정비 시장 점유율 (%) 배포, 2022

운영 예측 유지 보수 시장

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글로벌 운영 예측 정비 시장 세그먼트:

글로벌 운영 예측 유지 보수 시장 보고서는 유형, 배포 모델, 최종 사용자 및 지역으로 구분됩니다.

유형에 따라 시장은 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. 배포 모델에 따라 시장은 온프레미스 및 클라우드 기반으로 구분됩니다. 최종 사용자를 기반으로, 시장은 공공 부문, 자동차, 제조, 의료, 에너지 및 유틸리티, 운송 및 기타 부문입니다. 지역에 따라 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카 및 중동 및 아프리카로 구분됩니다.

글로벌 운영 예측 정비 시장: 키 개발

3 월 15, 2023, 홍보센터 TIBCO Spotfire 및 기타 확장 가능한 분석 솔루션에 대한 개선의 범위를 해제하는 통합, 분석 및 이벤트 처리 전문 글로벌 소프트웨어 회사입니다. 이 개선은 immersive, Intelligent 및 실시간 분석 기능을 고객에게 제공하는 것을 목표로하며 더 빠르고 지능적인 통찰력을 활용한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

에 2월 16, 2023, 공지사항예측 분석 소프트웨어의 탁월한 공급자인 DTNA(Daimler Truck North America LLC)와 상용 파트너십을 설립했다고 발표했습니다. 이 협업은 혁신적인 Data-as-a-Service(DaaS) 기술 활용을 촉진하여 운송 산업을 위해 설계된 혁신적인 예측 유지 보수 및 작업 주문 분석 솔루션을 제공합니다.

글로벌 운영 예측 정비 시장: 주요 기업 통찰력

글로벌 운영 예측 유지 보수 시장에서 운영되는 주요 회사는 일반 전기 회사 인 IBM Corporation, eMaint Enterprises LLC, Software AG, Schneider Electric SE, SAS Institute Inc., Rockwell Automation Inc., PTC, Inc. 및 Robert Bosch GmbH입니다.

* 정의: 글로벌 운영 예측 유지 보수 시장은 조직이 적극적으로 모니터링하고 예측하고 장비 및 자산의 운영 건강을 유지 할 수있는 기술, 솔루션 및 서비스에 대한 시장을 의미합니다.

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저자 정보

Ramprasad Bhute

Ramprasad Bhute는 시장 조사 및 비즈니스 컨설팅 분야에서 6년 이상의 경험을 가진 선임 연구 컨설턴트입니다. 그는 건설 엔지니어링 및 산업 자동화 및 기계 분야를 전문으로 하며, 이 전문가는 프로세스를 최적화하고 운영 효율성을 향상시키는 데 적합한 강력한 기술 세트를 개발했습니다. 주목할 만한 업적으로는 상당한 비용 절감과 생산성 향상으로 이어진 중요한 프로젝트를 주도한 것이 있습니다. 예를 들어, 그는 대형 건설 회사의 기계 프로세스를 자동화하는 데 중요한 역할을 했으며, 그 결과 운영 효율성이 25% 증가했습니다. 복잡한 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 제공하는 그의 능력은 그를 해당 분야에서 신뢰할 수 있는 고문으로 만들었습니다.

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자주 묻는 질문

글로벌 운영 예측 유지 보수 시장 규모는 2023 년 USD 4.02 억 달러로 평가되었으며 2030 년 USD 21.78 억에 도달 할 것으로 예상됩니다.

글로벌 운영 예측 유지 보수 시장은 2030년까지 US $ 21.78 억에 도달 할 것으로 예상됩니다.

규제 준수 및 안전 및 인식 및 채택은 시장의 성장 동력 인자입니다.

데이터 품질 및 가용성 및 통합 과제는 시장의 성장을 억제하는 주요 요인입니다.

시장에서 운영되는 주요 회사는 일반 전기 회사, IBM Corporation, eMaint Enterprises LLC, Software AG, Schneider Electric SE, SAS Institute Inc., Rockwell Automation Inc., PTC, Inc. 및 Robert Bosch GmbH입니다.
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