预测维修 市场 ANALYSIS

全球预测维护市场-透视

全球预测维护市场估计在2018年价值为213.8百万美元,高于2017年的1639.2百万美元. 到2026年,市场预计达到17,700美元。 Mn,在预测期(2018–2026年)显示CAGR为30.3%. 汽车后期市场越来越多地采用预测性维修,工业自动化不断增长,对定期维修(业务、资产和生产)的需求不断增加,这些都是促使全球预测性维修市场增长的主要因素。

根据构成部分,全球预测维护市场被分割成解决方案和服务。 根据部署,将市场分割成精品和云. 在应用的基础上,将市场分为资产维护,运营维护,健康与性能优化. 在终端使用工业的基础上,市场分为石油天然气、航空航天和国防、汽车、发电、医院/诊所/诊断实验室、生物技术/药品制造商、医疗器械制造商和航运。

制造业不断需要改进业绩、可靠性和服务管理。 数据的获取、监测和分析有助于改进可靠性和服务管理。 基于数据的预测模型有助于提高制造过程的性能,提高制造质量。 因此,预测性维修的这些好处在制造业中日益增加。 例如,2019年7月BISTel是智能制造设备工程解决方案(EES)和适应性智能(AI)应用的主要供应商之一,他宣布推出其下一代的AI动力设备"健康监测和预测维护(HMP)解决方案",用于智能制造.

汽车公司使用预测性维护来收集和监控实时数据. 所收集的实时数据用于了解车辆和发动机部件。 例如,2018年7月,作为预测性资产维护基于机器学习的解决方案的提供者之一的普雷森索宣布推出其预测性维护解决方案,其中纳入了自动化机器的最新进展和 深入学习 技术(Auto-ML)。

2018年溶解部分在市场占据支配地位.

在组件类型中,2018年溶液部分在市场中占据主导地位,预计在预测期间将保持主导地位. 亚太区域的印度和中国等新兴经济体预计将在预测性维护市场中的溶液部分出现大幅增长。 这是由于制造业部门不断壮大,以及本区域各种行业的工业自动化水平不断提高,例如汽车和航空航天及国防。 例如,根据2018年印度品牌公平基金会(IBEF),印度制造业在12财政年度和18财政年度期间的CAGR为4.34%(根据印度政府公布的第二次年度国民收入预估)。

一个基本的预测维护解决方案有一个设计良好的过程模型,其中包括连接设备,特征工程, 机器学习、执行和预测。 智能维护预测解决方案涉及采集数据,并提供自动特性生成和优化的预测模型,其中包含实时估计和结果. 此外,智能预测维护解决方案部分的增长归因于整个工业应用中互联资产数量的增加。 例如,2017年4月,全球领先的信息和通信技术解决方案供应商之一Huawei和工业互联网领先软件公司之一GE Digital宣布在工业IOT领域推出其基于工业云的预测性维护解决方案。

图. 全球预测维护市场,按构成部分分列,2017年和2026年(百万美元)

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资料来源:CMI,2018年。

2017年北美在预测维护市场中占据主导地位.

2017年北美在市场上占据主导地位,预计将在整个预测期间保持主导地位. 这是因为制造业公司数量众多,而且本区域不同行业纵向对精干制造业的需求日益增加。 新开办公司部署并采用预测性维护,优化整体生产流程,使业务具有成本效益.

图. 全球预测维护市场份额(%),按区域分列,2017年和2026年

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资料来源:CMI,2018年。

2018年美国在北美和全球预测维护市场中占有最大份额,预计在预测期间将保持其支配地位. 这是因为各大公司增加了投资,以增加利润并实现成本优化。

在北美预测维护市场,制造部分占据主导地位,其次是航空航天与国防,以及2018年的能源和公用事业部门. 在北美预测维护市场运营的关键角色包括:罗伯特·博施,通用电气,和罗克威尔自动化.

全球预测维护市场:关键玩家

在全球预测维护行业运营的主要角色包括:阿米尔技术公司(Amiral Technologies),Embitel,通用电气公司,Honeywell International, Inc.,IBM Corporation,Microsoft Corporation, Rockwell Automation, Inc., Senseye Ltd.,Softweb Solutions, Inc., Warwick Analytics, SAP SE, Robert Bosch GmbH, Software AG,和Siemens AG.