Profético Mantenimiento Mercado Tamaño para llegar a $ 19.3 mil millones a una CAGR del 30% para 2028

El mercado global de mantenimiento predictivo se valoró en USD 4 mil millones en 2021. Se proyecta que la industria del mantenimiento predictivo alcance un valor de USD 19,3 mil millones para 2028 con una CAGR del 30 % durante el período de pronóstico.

El mercado de mantenimiento predictivo es una industria en rápido crecimiento que se espera que continúe expandiéndose en los próximos años. El mantenimiento predictivo implica el uso de análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático para identificar posibles fallas en los equipos antes de que ocurran, lo que permite programar el mantenimiento con anticipación y evitar costosos tiempos de inactividad.

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Se espera que América del Norte tenga la mayor cuota de mercado en el mercado de mantenimiento predictivo, seguida de Europa y Asia Pacífico. La creciente adopción de soluciones de mantenimiento predictivo por parte de las industrias manufactureras, la presencia de los principales actores en la región y las crecientes iniciativas gubernamentales están impulsando el crecimiento del mercado en América del Norte.

Principales Empresas en el Mercado de Mantenimiento Predictivo

• Microsoft (EE. UU.)
• Google (Estados Unidos)
• IBM (EE. UU.)
• Oráculo (EE. UU.)
• SAP (Alemania)
• Splunk (Estados Unidos)
• Grupo OPEX (Reino Unido)
• AWS (EE. UU.)
• Instituto SAS (EE. UU.)
• GE (EE. UU.)
• Schneider Electric (Francia)
• Software AG (Alemania)
• Software TIBCO (EE. UU.)

Dinámica del mercado de mantenimiento predictivo:

El software Predictive Maintenance Market se utiliza para monitorear la funcionalidad y el estado de cualquier pieza de maquinaria o equipo mientras está en uso. Utilizando técnicas de vanguardia para la observación de equipos, el programa permite planificar el mantenimiento en caso de falla. El mercado de software para mantenimiento predictivo tiene aplicaciones en muchas industrias, incluida la detección de desequilibrios de potencia trifásicos inducidos por distorsión armónica, picos de amperaje del motor, sobrecalentamiento de cojinetes desgastados, prevención de fallas en el aislamiento e identificación de posibles sobrecargas o degradación en paneles eléctricos.

Se prevé que el mercado de mantenimiento predictivo aumente a medida que más empresas adopten esta tecnología en los próximos años. La creciente necesidad de big data e Internet de las cosas son impulsores clave del desarrollo para el sector del mercado de mantenimiento predictivo. Además, las organizaciones están cada vez más preocupadas por reducir los gastos de gestión y mantenimiento de sus activos. Al identificar patrones de fallas e irregularidades menores en los procesos, la adopción de tecnologías como Predictive Maintenance Market ayuda a las organizaciones a prevenir el tiempo de inactividad y reducir los gastos de operación y mantenimiento. Esto se logra pronosticando con precisión los desgloses de activos para garantizar una cadena de suministro productiva. Proporcionar un sistema efectivo para las soluciones de mercado de mantenimiento predictivo y satisfacer las necesidades de diversas organizaciones, las empresas ahora están integrando la tecnología de sensores en las actividades de mantenimiento. El estudio del mantenimiento remoto y electrónico implica ayudar y apoyar las operaciones de mantenimiento en áreas remotas y peligrosas. Para aumentar la eficacia y la asequibilidad del mercado de mantenimiento predictivo, las empresas están desarrollando soluciones de software ERP basadas en tecnología.

Además, la mayoría de los proveedores internacionales están planificando programas de mercado de mantenimiento predictivo, lo que impulsa la necesidad de una fuerza laboral altamente capacitada. Las empresas deben desarrollar competencias en campos que incluyen redes, aplicaciones y ciberseguridad. Además, su objetivo es utilizar los datos de IoT para proporcionar experiencia analítica avanzada, que incluye IA y ML. Esto les permitirá anticipar resultados, prevenir errores, optimizar operaciones, desarrollar productos originales y brindar estos servicios. Para implementar tecnologías y conjuntos de habilidades de IoT basadas en IA, el personal capacitado debe operar los sistemas de software más recientes. Por lo tanto, es necesario capacitar a los empleados actuales en el uso de tecnologías actualizadas y mejoradas.

Además, las industrias están adoptando rápidamente nuevas tecnologías, pero necesitan ayuda para encontrar personal con las habilidades necesarias. Además, cuando las empresas integren la IA en el IoT, habrá una creciente necesidad de equipos de analistas de datos centrados en la inteligencia operativa. Esto es para administrar las enormes cantidades de datos producidos por los dispositivos IoT.

Además, se prevé que los altos costos asociados con las capacidades de investigación y desarrollo, la infraestructura limitada y la menor sensibilidad de ciertas biopsias líquidas obstaculicen la expansión del mercado. Además, la falta de escenarios de reembolso favorables y la penetración de la tecnología en las economías en desarrollo, la necesidad de grandes inversiones de capital para establecer instalaciones de producción, las limitaciones de baja sensibilidad y especificidad del mercado de mantenimiento predictivo, y la falta de infraestructura adecuada en bajos y medianos. -Se espera que los países de ingresos obstaculicen el crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.

Descripción general del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático para predecir fallas en los equipos antes de que ocurran. Este enfoque utiliza datos de sensores y otros datos en tiempo real del equipo para identificar patrones y anomalías que indican posibles problemas.

Al identificar posibles problemas antes de que ocurran, el mantenimiento predictivo puede ayudar a las empresas a evitar costosos tiempos de inactividad y minimizar la necesidad de un mantenimiento reactivo. También puede ayudar a las organizaciones a optimizar sus programas de mantenimiento y reducir los costos de mantenimiento al identificar el momento óptimo para las actividades de mantenimiento.

El mantenimiento predictivo se basa en análisis avanzados y algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones en los datos y predecir fallas potenciales. Esto puede implicar el uso de algoritmos y modelos complejos para analizar datos de múltiples fuentes, incluidos sensores, datos operativos y datos históricos.

La implementación del mantenimiento predictivo puede ofrecer varios beneficios, incluido el tiempo de inactividad reducido, mayor confiabilidad del equipo, mayor seguridad y costos de mantenimiento reducidos. El mantenimiento predictivo también puede ayudar a las organizaciones a comprender mejor sus equipos e identificar oportunidades para la optimización de procesos.

El mantenimiento predictivo es una técnica fundamental para las empresas que buscan optimizar sus operaciones y mejorar sus resultados. Con la ayuda de análisis avanzados y aprendizaje automático, las organizaciones pueden mejorar sus estrategias de mantenimiento y evitar costosos tiempos de inactividad al tiempo que maximizan la eficiencia y la eficacia de sus equipos.

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Desafíos del mercado de mantenimiento predictivo

Calidad de los datos: el éxito del mantenimiento predictivo depende de la calidad de los datos recopilados de los sensores y otras fuentes. Los datos de mala calidad pueden dar lugar a predicciones incorrectas y resultados poco fiables.

Integración de datos: el mantenimiento predictivo requiere la integración de datos de múltiples fuentes, incluidos sensores, registros de mantenimiento y datos operativos. Esta integración puede ser un desafío, especialmente cuando los datos se almacenan en diferentes formatos y ubicaciones.

Brecha de habilidades: para implementar el mantenimiento predictivo, las organizaciones necesitan analistas de datos capacitados y expertos en aprendizaje automático que puedan analizar datos y crear modelos predictivos. Sin embargo, actualmente existe una escasez de profesionales capacitados en este campo, lo que dificulta que algunas organizaciones implementen esta tecnología.

Costo: el mantenimiento predictivo requiere una importante inversión inicial en sensores, herramientas de análisis de datos y otras tecnologías. Esto puede ser una barrera de entrada para algunas organizaciones, especialmente las más pequeñas con recursos limitados.

Cumplimiento normativo: Ciertas industrias, como la atención médica y la aeroespacial, tienen regulaciones estrictas y requisitos de cumplimiento. La implementación del mantenimiento predictivo en estas industrias puede requerir medidas adicionales para garantizar el cumplimiento.

Desarrollos clave:

• En mayo de 2021, Hitachi Ltd. anunció la introducción de Lumada Inspection Insights. Lumada Inspection Insights, desarrollado por Hitachi Energy y Hitachi Vantara, permite a las empresas automatizar la inspección de activos y avanzar en los objetivos de sostenibilidad. El enfoque propuesto emplea inteligencia artificial y aprendizaje automático para evaluar recursos, peligros y varios tipos de imágenes para abordar múltiples razones de falla.
• En julio de 2021, Schneider Electric presentó EcoStruxureTM TriconexTM Safety View, la primera aplicación de software de gestión de alarmas y bypass con certificación de seguridad y ciberseguridad dual de la industria. El sistema permite a los operadores ver tanto el estado de derivación como el nivel de reducción de riesgos. También proporciona las alarmas críticas necesarias para operar la planta de manera segura cuando los riesgos son altos.

Análisis regional del mercado de mantenimiento predictivo

En 2021,  América del Norte  tuvo la participación de ingresos más alta con un 42,6 %. Durante el período de pronóstico,  se anticipa que América del Norte  hará crecer el mercado. Debido a la creciente adopción de soluciones de mercado de mantenimiento predictivo que utilizan tecnologías de vanguardia como IoT, computación en la nube, aprendizaje automático e inteligencia artificial, América del Norte  dominará el mercado de mantenimiento predictivo mundial durante el período de pronóstico (IA). Las empresas de la región están adoptando soluciones de mercado de mantenimiento predictivo para identificar aspectos de rendimiento operativo y mejorar las prácticas de mantenimiento y la confiabilidad. Debido a los principales competidores que operan en el mercado de mantenimiento predictivo, EE. UU. tiene actualmente la mayor participación de mercado en América del Norte .

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