Prédictif Entretien Marché Taille pour atteindre 19,3 milliards de dollars à un TCAC de 30 % d'ici 2028

Le marché mondial de la maintenance prédictive était évalué à 4 milliards USD en 2021. L'industrie de la maintenance prédictive devrait atteindre une valeur de 19,3 milliards USD d'ici 2028 à un TCAC de 30 % sur la période de prévision.

Le marché de la maintenance prédictive est une industrie en croissance rapide qui devrait continuer à se développer dans les années à venir. La maintenance prédictive implique l'utilisation d'analyses de données et d'algorithmes d'apprentissage automatique pour identifier les défaillances potentielles de l'équipement avant qu'elles ne surviennent, ce qui permet de planifier la maintenance à l'avance et d'éviter les temps d'arrêt coûteux.

Cliquez pour obtenir un échantillon gratuit sur l'étude de recherche @ https://www.vantagemarketresearch.com/predictive-maintenance-market-2014/request-sample

L'Amérique du Nord devrait détenir la plus grande part de marché sur le marché de la maintenance prédictive, suivie de l'Europe et de l'Asie-Pacifique. L'adoption croissante de solutions de maintenance prédictive par les industries manufacturières, la présence d'acteurs majeurs dans la région et les initiatives gouvernementales croissantes stimulent la croissance du marché en Amérique du Nord.

Principales entreprises du marché de la maintenance prédictive

• Microsoft (États-Unis)
• Google (États-Unis)
• IBM (États-Unis)
• Oracle (États-Unis)
• SAP (Allemagne)
• Splunk (États-Unis)
• Groupe OPEX (Royaume-Uni)
• AWS (États-Unis)
• Institut SAS (États-Unis)
• GE (États-Unis)
• Schneider Electric (France)
• Software AG (Allemagne)
• Logiciel TIBCO (États-Unis)

Dynamique du marché de la maintenance prédictive :

Le logiciel Predictive Maintenance Market est utilisé pour surveiller la fonctionnalité et l'état de toute pièce de machinerie ou d'équipement pendant son utilisation. Utilisant des techniques de pointe pour l'observation des équipements, le programme permet de planifier la maintenance en cas de panne. Le marché des logiciels pour la maintenance prédictive a des applications dans de nombreuses industries, notamment la détection des déséquilibres de puissance triphasés induits par la distorsion harmonique, les pics d'intensité du moteur, la surchauffe des roulements usés, la prévention des pannes d'isolation et l'identification des surcharges ou dégradations potentielles dans les panneaux électriques.

Le marché de la maintenance prédictive devrait augmenter à mesure que de plus en plus d'entreprises adopteront cette technologie dans les années à venir. Le besoin croissant de données volumineuses et de l'Internet des objets sont des moteurs de développement clés pour le secteur du marché de la maintenance prédictive. De plus, les organisations sont de plus en plus soucieuses de réduire les dépenses de gestion et d'entretien de leurs actifs. En identifiant les modèles de défaillance et les irrégularités mineures dans les processus, l'adoption de technologies telles que Predictive Maintenance Market aide les organisations à prévenir les temps d'arrêt et à réduire les dépenses d'exploitation et de maintenance. Ceci est accompli en prévoyant avec précision les pannes d'actifs pour assurer une chaîne d'approvisionnement productive. Fournir un système efficace pour les solutions du marché de la maintenance prédictive et répondre aux besoins d'organisations variées, les entreprises intègrent désormais la technologie des capteurs dans les activités de maintenance. L'étude de la télémaintenance et de la télémaintenance consiste à assister et soutenir les opérations de maintenance dans les zones reculées et dangereuses. Pour accroître l'efficacité et l'abordabilité du marché de la maintenance prédictive, les entreprises développent des solutions logicielles ERP basées sur la technologie.

De plus, la plupart des fournisseurs internationaux planifient des programmes de marché de maintenance prédictive, ce qui nécessite une main-d'œuvre hautement qualifiée. Les entreprises doivent développer des compétences dans des domaines tels que les réseaux, les applications et la cybersécurité. De plus, ils visent à utiliser les données IoT pour fournir une expertise analytique avancée, qui comprend l'IA et le ML. Cela leur permettra d'anticiper les résultats, de prévenir les erreurs, d'optimiser les opérations, de développer des produits originaux et de fournir ces services. Pour déployer les technologies et les compétences IoT basées sur l'IA, le personnel formé doit utiliser les systèmes logiciels les plus récents. Par conséquent, il est nécessaire de former les employés actuels à l'utilisation de technologies mises à jour et améliorées.

De plus, les industries adoptent rapidement les nouvelles technologies mais ont besoin d'aide pour trouver du personnel possédant les compétences nécessaires. De plus, lorsque les entreprises intégreront l'IA dans l'IoT, il y aura un besoin croissant d'équipes d'analystes de données axées sur l'intelligence opérationnelle. Il s'agit de gérer les énormes quantités de données produites par les appareils IoT.

De plus, les coûts élevés associés aux capacités de R&D, aux infrastructures limitées et à la moindre sensibilité de certaines biopsies liquides devraient entraver l'expansion du marché. En outre, un manque de scénarios de remboursement favorables et de pénétration de la technologie dans les économies en développement, la nécessité d'importants investissements en capital pour mettre en place des installations de production, la faible sensibilité et les limites de spécificité du marché de la maintenance prédictive et un manque d'infrastructures appropriées dans les pays bas et moyens. -les pays à revenu devraient entraver la croissance du marché au cours de la période de prévision.

Présentation de la maintenance prédictive

La maintenance prédictive est une technique qui utilise l'analyse de données et des algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent. Cette approche utilise les données des capteurs et d'autres données en temps réel de l'équipement pour identifier les modèles et les anomalies qui indiquent des problèmes potentiels.

En identifiant les problèmes potentiels avant qu'ils ne surviennent, la maintenance prédictive peut aider les entreprises à éviter les temps d'arrêt coûteux et à minimiser le besoin de maintenance réactive. Il peut également aider les organisations à optimiser leurs calendriers de maintenance et à réduire les coûts de maintenance en identifiant le moment optimal pour les activités de maintenance.

La maintenance prédictive s'appuie sur des analyses avancées et des algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter des modèles dans les données et prévoir les défaillances potentielles. Cela peut impliquer l'utilisation d'algorithmes et de modèles complexes pour analyser des données provenant de plusieurs sources, notamment des capteurs, des données opérationnelles et des données historiques.

La mise en œuvre de la maintenance prédictive peut offrir plusieurs avantages, notamment une réduction des temps d'arrêt, une fiabilité accrue des équipements, une sécurité améliorée et des coûts de maintenance réduits. La maintenance prédictive peut également aider les organisations à mieux comprendre leurs équipements et à identifier les opportunités d'optimisation des processus.

La maintenance prédictive est une technique essentielle pour les entreprises qui cherchent à optimiser leurs opérations et à améliorer leurs résultats. Grâce à l'analyse avancée et à l'apprentissage automatique, les organisations peuvent améliorer leurs stratégies de maintenance et éviter les temps d'arrêt coûteux tout en maximisant l'efficacité et l'efficience de leurs équipements.

Achetez maintenant notre rapport exclusif sur l'industrie de la maintenance prédictive @ https://www.vantagemarketresearch.com/buy-now/predictive-maintenance-market-2014/0

Défis du marché de la maintenance prédictive

Qualité des données : le succès de la maintenance prédictive repose sur la qualité des données collectées à partir de capteurs et d'autres sources. Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des prédictions incorrectes et des résultats peu fiables.

Intégration des données : la maintenance prédictive nécessite l'intégration de données provenant de plusieurs sources, notamment des capteurs, des enregistrements de maintenance et des données opérationnelles. Cette intégration peut être difficile, en particulier lorsque les données sont stockées dans différents formats et emplacements.

Déficit de compétences : pour mettre en œuvre la maintenance prédictive, les organisations ont besoin d'analystes de données qualifiés et d'experts en apprentissage automatique capables d'analyser les données et de créer des modèles prédictifs. Cependant, il y a actuellement une pénurie de professionnels qualifiés dans ce domaine, ce qui rend difficile pour certaines organisations la mise en œuvre de cette technologie.

Coût : la maintenance prédictive nécessite un investissement initial important dans des capteurs, des outils d'analyse de données et d'autres technologies. Cela peut être un obstacle à l'entrée pour certaines organisations, en particulier les plus petites avec des ressources limitées.

Conformité réglementaire : certaines industries comme la santé et l'aérospatiale ont des réglementations et des exigences de conformité strictes. La mise en œuvre de la maintenance prédictive dans ces industries peut nécessiter des mesures supplémentaires pour assurer la conformité.

Développements clés :

• En mai 2021, l'introduction de Lumada Inspection Insights a été annoncée par Hitachi Ltd. Lumada Inspection Insights, développé par Hitachi Energy et Hitachi Vantara, permet aux entreprises d'automatiser l'inspection des actifs et de faire progresser les objectifs de durabilité. L'approche proposée utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour évaluer les ressources, les dangers et divers types d'images afin de traiter plusieurs raisons d'échec.
• En juillet 2021, la première application logicielle de gestion des alarmes et de contournement certifiée à double sécurité et cybersécurité, EcoStruxureTM TriconexTM Safety View, a été lancée par Schneider Electric. Le système permet aux opérateurs de voir à la fois l'état de contournement et le niveau de réduction des risques. Il fournit également les alarmes critiques nécessaires pour exploiter la centrale en toute sécurité lorsque les risques sont élevés.

Analyse régionale du marché de la maintenance prédictive

En 2021,  l'Amérique du Nord  avait la part de revenus la plus élevée avec 42,6 %. Au cours de la période de prévision,  l'Amérique du Nord  devrait faire croître le marché. En raison de l'adoption croissante des solutions du marché de la maintenance prédictive qui utilisent des technologies de pointe telles que l'IoT, le cloud computing, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, l' Amérique du Nord  dominera le marché mondial de la maintenance prédictive au cours de la période de prévision (IA). Les entreprises de la région adoptent les solutions du marché de la maintenance prédictive pour identifier les aspects de performance opérationnelle et améliorer les pratiques de maintenance et la fiabilité. En raison des principaux concurrents opérant sur le marché de la maintenance prédictive, les États-Unis détiennent actuellement la plus grande part de marché en Amérique du Nord .

Lisez notre dernier communiqué de presse:     Marché des nutraceutiques  - Analyse approfondie

Contactez-nous

Eric Kunz

6218 Georgia Avenue NW Ste 1 - 564

Washington DC 20011-5125

États-Unis Tél. : +1 202 380 9727

Courriel :  sales@vantagemarke tresearch.com

Site Web :  Étude de marché Vantage