运行预测性维护市 场 分析

全球业务预测维护 市场规模价值为美元 2023年4.02亿,预计2023至2030年复合年增长率为27.3%。

全球业务预测维护市场是指以技术、解决方案和服务为重点,旨在主动监测、预测和维护设备和资产业务健康的行业。 业务预测性维修利用先进的分析、机器学习和人工智能(AI),在设备出现故障和保养需求之前发现潜在的故障和保养需求,使各组织能够优化保养时间表,减少故障时间,并防止费用高昂的故障。

全球业务预测维护 市场:区域透视

北美在业务预测维护市场中占有很大份额。 本区域已建立完善的制造业部门、先进的基础设施以及早期采用预测性维修技术,这都助长了本区域的支配地位。 美国和加拿大等国家都非常注重优化运营效率和降低维护成本,推动采用预测性维护解决方案.

欧洲是全球业务预测维护市场的另一个突出区域。 本区域对工业自动化、数字化转型和可持续做法的重视推动了预测性维护的采用。 德国,法国,英国等国家是主要贡献国,利用先进技术和政府举措提高资产性能,优化维护活动.

亚太区域的业务预测维护市场正在大幅增长。 快速工业化、增加对基础设施的投资以及主要制造业枢纽的存在,促使人们采用预测性维修办法。 中国、日本、韩国和印度等国家率先采用先进技术,以提高资产可靠性和优化维护做法。

拉丁美洲对业务预测维护的兴趣越来越大。 巴西、墨西哥和阿根廷等国的制造业、石油和天然气以及采矿业正在采用预测性维护解决方案,以优化设备性能,减少故障时间,提高作业效率。 该区域注重成本优化和生产力提高,促使采用预测性维护战略。

中东和非洲区域逐渐认识到业务预测维护的好处。 美国、沙特阿拉伯和南非等国的石油和天然气、发电和采矿等行业正在实施预测性维护解决方案,以优化资产利用,提高安全性,降低维护成本。

图1:全球业务 预测维修 2022年按地区分列的市场份额(%)

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区域图

全球业务预测维护 市场驱动器 :

监管遵守和安全

严格监管的行业,包括制造业、能源和运输,将监管合规和安全列为优先事项。 业务预测维护在帮助各组织遵守这些要求方面发挥关键作用,确保设备在规定参数内运行,并减少安全事故的风险。 通过采用预测性维护做法,公司可提高资产完整性,更有效地遵守行业标准和条例。 例如,在制造部门,在受管制环境中经营的公司面临严格的遵守和安全要求。 通过实施业务预测维护,该公司不断监测其关键设备的性能和状况。 通过实时数据分析和预测算法,早期发现潜在的问题或偏离特定参数.

提高认识和收养

严格监管的行业,包括制造业、能源和运输,将监管合规和安全列为优先事项。 业务预测维护在帮助各组织遵守这些要求方面发挥关键作用,确保设备在规定参数内运行,并减少安全事故的风险。 通过采用预测性维护做法,公司可提高资产完整性,更有效地遵守行业标准和条例。 例如,在制造部门,在受管制环境中经营的公司面临严格的遵守和安全要求。 通过实施业务预测维护,该公司不断监测其关键设备的性能和状况。 通过实时数据分析和预测算法,早期发现潜在的问题或偏离特定参数. 然后安排主动维护措施,尽量减少设备故障或安全事故的风险。

全球业务预测维护市场机会:

向新工业扩展

虽然在制造业和能源等部门,业务预测维护工作取得了长足进展,但在新兴工业中采用这一系统的潜力尚未开发。 保健、交通和零售部门是将受益于实施预测性维修解决方案的部门。 通过将这些预测性维护做法纳入这些行业,各组织可以优化业务,尽量减少故障时间,并改善资产业绩。 例如,在保健方面,预测性维修可以帮助保健设施主动解决医疗器械等关键设备的维修需要,并确保病人的护理不间断。 同样,在运输方面,预测性维修有助于查明车辆或基础设施可能出现的故障,加强安全和效率。 零售公司可以通过预测和防止制冷装置或售货点系统等设备的中断来优化其供应链.

互联网对事物的崛起(Iot)连接

物联网的兴起为增强业务预测维护能力提供了巨大潜力。 通过集成IOT设备和传感器,各组织可以收集设备性能,环境条件,能耗等各种参数的实时数据. 这样就可以利用这种丰富的数据进行预测性分析,从而能够更准确地预测设备故障和主动的维修措施。 通过利用IOT连通性,业务预测维护解决方案在识别潜在问题,优化维护时间表,防止成本高昂的故障时间方面更加有效. 将IoT设备和传感器与预测性维护系统无缝结合,使各组织能够利用实时数据洞察力,改进决策,提高维护效率。

全球业务预测维护市场 趋势:

转向 基于云的解决方案 :

以云为基础的业务预测维护解决方案的趋势由于其可伸缩性、灵活性和远程可获取性而日益增强。 云平台提供实时数据存储、分析和协作功能,为各组织提供集中管理和监测预测性维护活动的能力。 基于云的解决方案还能够与其他企业系统无缝地融合,并使用户能够实时获取维护的见解. 例如,一个制造公司采用基于云的操作预测维护解决方案来优化其维护做法。 通过利用云平台,公司可以存储和分析安装在关键设备上的传感器的实时数据. 基于云的解决方案为数据存储和分析提供了一个集中的枢纽,使维护团队能够实时监测资产健康和性能.

注重预测分析和数据驱动的透视:

注重预测分析和数据驱动的见解是业务预测维护的组成部分。 各组织正在利用先进的数据分析技术,从大量数据中获得宝贵的见解。 通过分析历史数据和实时数据,各组织可以确定模式,预测潜在的设备故障,并相应优化维护策略. 例如,一家发电公司在其业务预测维护做法中采用了预测分析。 通过利用传感器和设备日志的历史数据和实时数据,公司应用先进的分析技术来识别规律和异常. 通过数据分析,公司可以准确预测潜在的设备故障,并确定维护活动的最佳时机. 这些数据驱动的洞察力使得公司能够积极主动地安排维护任务,降低出乎意料的故障风险,优化设备的运行时间.

全球业务预测维护市场限制:

数据质量和可用性

准确可靠的数据对预测性维护的成功至关重要。 然而,各组织在从各种来源获得高质量数据方面遇到困难,例如遗留的系统以及连接有限设备。 数据质量和可用性不足构成挑战,可能损害预测维护算法的有效性和准确性。

平衡: 为应对与数据质量和可用性有关的挑战,各组织可以实施改进数据收集进程的战略。 这可以包括对数据获取系统、传感器和提供实时可靠数据的IOT设备进行投资。 此外,还可以采用数据清理和正常化技术来提高现有数据的质量。 与设备制造商或服务提供商合作也可促进将传感器或监测系统纳入遗留设备,从而能够更好地收集数据。

一体化挑战

将预测性维护解决方案纳入既定基础设施和系统,特别是在大型和多样化组织中,具有复杂性。 这一过程可能会遇到兼容性问题、数据整合挑战和互操作性障碍,需要专门的资源、专门知识和时间来实现顺利的整合。 这些一体化挑战可能延误预测性维护解决方案的采用和部署。

平衡: 虽然存在一体化挑战,但各组织可以通过采用强有力的一体化战略和利用解决方案提供者和系统整合者的专门知识来克服这些挑战。 可以分配专用资源和专门知识,以确保对现有基础设施进行彻底评估,确定兼容性问题,并实施适当的一体化解决办法。

图2:全球业务 预测维修 2022年按部署分列的市场份额(%)

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全球业务预测维护 市场分割 :

全球业务预测维护市场报告分为类型、部署模式、最终用户和区域

根据类型,市场被分割为软件和服务. 根据部署模式,市场被分割成基于前提和基于云的市场。 根据最终用户,市场分为公共部门、汽车、制造业、保健、能源和公用事业、运输等。 根据区域,市场分为北美、欧洲、亚太、拉丁美洲、中东和非洲。

全球业务预测维护 市场:关键动态

2023年3月15日 (中文(简体) ). 蒂博科 一家专门从事集成、分析、事件处理的全球软件公司对其TIBCO Spotfire和其他可扩展分析解决方案作了一系列改进。 这些增强措施旨在向客户提供浸润、智能和实时分析能力,使他们能够作出知情的决定,并利用更快和更明智的见解。

2023年2月16日,华东日报. 录取作为预测分析软件的著名提供者,它宣布与DTNA(Daimler Truck North America LLC)建立了商业伙伴关系. 这一合作有助于利用创新的“服务数据”(DaaS)技术,加强Uptake Fleet,这是该公司为运输业设计的先进的预测维护和工作命令分析解决方案。

全球业务预测维护 市场:关键公司洞察

在全球业务预测维护市场运营的关键公司有通用电气公司,IBM公司,eMaint Enterprise LLC,Software AG,Schneider Electric SE,SAS Institute Inc.,Rockwell自动化公司,PTC, Inc.,和Robert Bosch GmbH.

* 定义: 全球业务预测维护市场是指使各组织能够主动监测、预测和维护其设备和资产业务健康的技术、解决方案和服务市场。