Le marché de la maintenance prédictive devrait atteindre 59,81 milliards USD d'ici 2031, contre 6,76 milliards USD en 2023. Le marché devrait enregistrer un TCAC de 27,4 % au cours de la période 2023-2031. L'investissement dans des solutions de maintenance prédictive pour réduire les coûts et les temps d'arrêt devrait rester une tendance clé du marché.CAGR of 27.4% during 2023–2031. The investment in predictive maintenance solutions to reduce costs and downtime is likely to remain a key trend in the market.
Analyse du marché de la maintenance prédictive
Au cours des dernières décennies, la forte demande de réduction des coûts énergétiques de plus en plus élevés et de transition vers un avenir durable a rendu les audits énergétiques importants. Les dépenses énergétiques étant une préoccupation majeure pour les industries, les entreprises surveillent en permanence leur consommation d'énergie et s'efforcent de la minimiser.
Aperçu du marché de la maintenance prédictive
La maintenance prédictive améliore les performances des équipements en combinant les capteurs de l'Internet des objets, l'intelligence artificielle et la science des données. Elle implique l'utilisation d'une technologie basée sur le cloud pour surveiller et estimer les besoins de maintenance en fonction de l'état des actifs, ainsi que pour identifier les anomalies susceptibles d'entraîner des pannes inattendues. En conséquence, les fabricants tirent un profit considérable de la prévision des besoins de maintenance des équipements afin de réduire les coûts et d'augmenter la disponibilité. L'approche de base utilisée pour surveiller les actifs industriels en temps réel est la surveillance basée sur l'état. Des capteurs IIoT avancés enregistrent des données complexes sur l'état des machines telles que les vibrations, l'acoustique, la température et le régime, entre autres. Les données collectées sont ensuite évaluées pour identifier les écarts de performance des actifs ou les problèmes qui seraient difficiles à détecter avec un équipement traditionnel.uptime. The core approach used to monitor industrial assets in real time is Condition Based Monitoring. Advanced IIoT sensors record complicated machine health data such as vibration, acoustics, temperature, and RPM, among others. The collected data is then evaluated to identify any variances in asset performance or problems that would be hard to detect with traditional equipment.
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Moteurs et opportunités du marché de la maintenance prédictive
Minimiser les coûts de maintenance et les temps d'arrêt pour favoriser le marché
Les entreprises sont aujourd’hui confrontées à un besoin croissant de réduire leurs dépenses de maintenance, les pannes d’équipement et les temps d’arrêt. La maintenance prédictive est une excellente méthode pour résoudre ces difficultés. Les systèmes de maintenance prédictive utilisent l’analyse des données et l’apprentissage automatique pour identifier les défauts potentiels des équipements avant qu’ils ne se produisent, ce qui permet des interventions de maintenance proactives. La prévision précoce des pannes d’équipement permet aux entreprises d’organiser les réparations pendant les temps d’arrêt prévus, réduisant ainsi les interruptions d’exploitation et maximisant la disponibilité des équipements.downtimes. Predictive maintenance is an excellent method for addressing these difficulties. Predictive maintenance systems use uptime.
Utilisation de la maintenance prédictive basée sur l'IA et le ML
La maintenance prédictive basée sur l'IA a un large éventail d'applications dans le secteur manufacturier. Elle utilise de puissants algorithmes d'apprentissage automatique pour évaluer d'énormes quantités de données collectées pendant la production, fournissant des informations clés pour atteindre l'excellence de la fabrication. En outre, les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent d'énormes quantités de données historiques pour simuler diverses situations et prédire ce qui ne va pas et quand. Les algorithmes avancés d'intelligence artificielle reconnaissent le comportement typique des données d'une machine et l'utilisent comme base de référence pour détecter et avertir des variations en temps réel.
Analyse de segmentation du rapport sur le marché de la maintenance prédictive
Les segments clés qui ont contribué à l’élaboration de l’analyse du marché de la maintenance prédictive sont les composants, le type de déploiement, la technique et l’industrie.
- En fonction des composants, le marché est segmenté par solutions et services. Le segment des solutions détenait une part de marché importante en 2023.
- En fonction du type de déploiement, le marché est segmenté en cloud et sur site. Le segment cloud détenait la plus grande part du marché en 2023.
- En fonction de la technique, le marché est segmenté en surveillance des vibrations, tests électriques, analyses d'huile, détecteurs de fuites à ultrasons, impulsions de choc, infrarouge et autres. Le segment de la surveillance des vibrations détenait la plus grande part du marché en 2023.
- En fonction du secteur d'activité, le marché est segmenté en secteurs manufacturier, énergétique et services publics, aérospatial et défense, transport et logistique, pétrole et gaz, etc. Le secteur manufacturier détenait la plus grande part du marché en 2023.
Analyse des parts de marché de la maintenance prédictive par zone géographique
La portée géographique du rapport sur le marché de la maintenance prédictive est principalement divisée en cinq régions : Amérique du Nord, Asie-Pacifique, Europe, Moyen-Orient et Afrique, et Amérique du Sud et centrale.
L'Amérique du Nord a dominé le marché en 2023. L'utilisation de technologies modernes telles que l'apprentissage automatique (ML), la surveillance acoustique, l'intelligence artificielle (IA) et l'Internet des objets (IoT), ainsi que l'expansion des canaux de distribution et les préoccupations croissantes concernant la maintenance des actifs et les dépenses d'exploitation, ont tous contribué à la croissance. En outre, l'adoption d'appareils connectés à l'IoT dans l'électronique grand public et les applications M2M, la demande croissante d'automobiles connectées dans l'industrie automobile et le désir croissant d'électronique grand public innovante propulsent l'expansion du marché.IoT), as well as the expansion of customer channels and growing concerns about asset maintenance and operating expenses, have all contributed to growth. Furthermore, the adoption of IoT-connected devices in consumer electronics and M2M applications, rising demand for connected automobiles in the automotive industry, and a growing desire for innovative consumer electronics are propelling market expansion.
Informations régionales sur le marché de la maintenance prédictive
Les tendances régionales et les facteurs influençant le marché de la maintenance prédictive tout au long de la période de prévision ont été expliqués en détail par les analystes d’Insight Partners. Cette section traite également des segments et de la géographie du marché de la maintenance prédictive en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, au Moyen-Orient et en Afrique, ainsi qu’en Amérique du Sud et en Amérique centrale.
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Portée du rapport sur le marché de la maintenance prédictive
| Attribut de rapport | Détails |
|---|---|
| Taille du marché en 2023 | 6,76 milliards de dollars américains |
| Taille du marché d'ici 2031 | 59,81 milliards de dollars américains |
| Taux de croissance annuel composé mondial (2023-2031) | 27,4% |
| Données historiques | 2021-2022 |
| Période de prévision | 2024-2031 |
| Segments couverts | Par composant
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| Régions et pays couverts | Amérique du Nord
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| Leaders du marché et profils d'entreprises clés |
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Densité des acteurs du marché : comprendre son impact sur la dynamique des entreprises
Le marché de la maintenance prédictive connaît une croissance rapide, tirée par la demande croissante des utilisateurs finaux en raison de facteurs tels que l'évolution des préférences des consommateurs, les avancées technologiques et une plus grande sensibilisation aux avantages du produit. À mesure que la demande augmente, les entreprises élargissent leurs offres, innovent pour répondre aux besoins des consommateurs et capitalisent sur les tendances émergentes, ce qui alimente davantage la croissance du marché.
La densité des acteurs du marché fait référence à la répartition des entreprises ou des sociétés opérant sur un marché ou un secteur particulier. Elle indique le nombre de concurrents (acteurs du marché) présents sur un marché donné par rapport à sa taille ou à sa valeur marchande totale.
Les principales entreprises opérant sur le marché de la maintenance prédictive sont :
- Société Générale Electric Hitachi, Ltd.
- Société IBM
- Microsoft Corporation
- PTC Inc.
- Institut SAS, Inc.
- Schneider Electric SE
Avis de non-responsabilité : les sociétés répertoriées ci-dessus ne sont pas classées dans un ordre particulier.
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Actualités et développements récents du marché de la maintenance prédictive
Le marché de la maintenance prédictive est évalué en collectant des données qualitatives et quantitatives issues de recherches primaires et secondaires, qui comprennent d'importantes publications d'entreprise, des données d'association et des bases de données. Quelques-uns des développements du marché de la maintenance prédictive sont répertoriés ci-dessous :
- Accenture plc a acquis Nextira, un partenaire Amazon Web Services (AWS) Premier qui utilise les services AWS pour fournir des analyses prédictives, des innovations cloud natives et une expérience immersive à ses clients. Ces services et solutions AWS permettent à Accenture Cloud First d'améliorer ses compétences techniques tout en offrant à ses clients des capacités cloud à grande échelle. Nextira fournit des services basés sur le cloud qui utilisent l'intelligence artificielle de pointe, l'apprentissage automatique, l'expertise en ingénierie et l'analyse de données pour aider les utilisateurs à construire, concevoir, lancer et optimiser des environnements informatiques hautes performances. (Source : Accenture plc, communiqué de presse, juin 2023)
- La division Gas Power de GE Vernova a annoncé la signature d'un accord pluriannuel pour une centrale de 876 mégawatts (MW) à Al Ahmadi, au Koweït. L'accord pluriannuel comprend la fourniture de pièces détachées, les réparations, les services sur le terrain, la maintenance prédictive avancée et les solutions numériques. (Source : GE Vernova, communiqué de presse, décembre 2023)
Rapport sur le marché de la maintenance prédictive : couverture et livrables
Le rapport « Taille et prévisions du marché de la maintenance prédictive (2021-2031) » fournit une analyse détaillée du marché couvrant les domaines ci-dessous :
- Taille et prévisions du marché de la maintenance prédictive aux niveaux mondial, régional et national pour tous les segments de marché clés couverts par le périmètre
- Tendances du marché de la maintenance prédictive ainsi que la dynamique du marché telles que les facteurs déterminants, les contraintes et les opportunités clés
- Analyse détaillée des cinq forces de PEST/Porter et SWOT
- Analyse du marché de la maintenance prédictive couvrant les principales tendances du marché, le cadre mondial et régional, les principaux acteurs, les réglementations et les développements récents du marché
- Analyse du paysage industriel et de la concurrence couvrant la concentration du marché, l'analyse de la carte thermique, les principaux acteurs et les développements récents du marché des supraconducteurs
- Profils d'entreprise détaillés
- Analyse historique (2 ans), année de base, prévision (7 ans) avec TCAC
- Analyse PEST et SWOT
- Taille du marché Valeur / Volume - Mondial, Régional, Pays
- Industrie et paysage concurrentiel
- Ensemble de données Excel
Rapports récents
Témoignages
Raison d'acheter
- Prise de décision éclairée
- Compréhension de la dynamique du marché
- Analyse concurrentielle
- Connaissances clients
- Prévisions de marché
- Atténuation des risques
- Planification stratégique
- Justification des investissements
- Identification des marchés émergents
- Amélioration des stratégies marketing
- Amélioration de l'efficacité opérationnelle
- Alignement sur les tendances réglementaires


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