2025-2037 年全球市场规模、预测和趋势亮点
故障检测和分类市场规模预计将从 2024 年的 51.4 亿美元扩大到 2037 年的 157.6 亿美元，在 2025 年至 2037 年的预测时间内复合年增长率将超过 9%。目前，到 2025 年，故障检测和分类行业收入预计为 54.6 亿美元。
增长背后的原因是全球制造业的不断发展。过去十年来，在不断变化的消费者需求和技术进步的推动下，全球制造业稳步增长。例如，2022 年，全球制造业的产值达到约 9 万亿美元。
人工智能的日益集成被认为将推动市场增长。许多 AI 技术（例如用于数据处理、数据挖掘、特征分析和分类的技术）已被用于故障检测和分类，因为它们对于自动化错误检测和预测过程非常有用。
故障检测和分类领域：增长动力和挑战
增长动力
- 不断兴起的工业自动化 –各行业主要依赖自动化，即通过使用计算机软件和机器人等技术，用机器和流程取代人类，这增加了对故障检测设备的需求，以确保这些系统和机械正常运行。
- 半导体产量不断增长 - 当前趋势表明，半导体行业的创新和竞争在未来只会增加，从而导致对故障检测和分类的需求更高，这有助于半导体制造商密切关注其设备的状态并调查故障、故障检测和分类的可能原因。
- 越来越多地采用专用集成电路 (ASIC) - ASIC 或 专用集成电路的需求量很大，它们经过专门设计和优化，以满足特定需求，预计将推动对故障检测和故障检测的需求。分类。
挑战
- 实施成本高昂 - 在制造或包装行业实施故障检测和分类技术所需的巨额费用正在阻碍市场的增长，因为意外设备停机的成本很高，而且设备需要更多的安装空间，并且维护成本较高。
- 与集成相关的复杂性可能会很困难，并可能限制市场增长 -过程工业中最困难的工作之一是故障检测。这些系统由于其复杂且不断变化的结构，并且发生系统故障的可能性增加，因此很容易受到干扰和电气故障的影响。
- 与传统电池相比，使用寿命较短
- 熟练专业人员的缺乏预计将阻碍对故障检测和分类系统的需求
故障检测和分类 (FDC) 市场：主要见解
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基准年 |
2024年 |
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预测年份 |
2025-2037 |
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复合年增长率 |
8.7% |
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基准年市场规模（2024 年） |
51.4亿美元 |
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预测年度市场规模（2037 年） |
152亿美元 |
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区域范围 |
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故障检测与分类分割
最终用户（汽车、电子与半导体、金属与机械、食品与包装、制药）
由于汽车销量不断增长，故障检测和分类市场的汽车细分市场预计在未来几年将获得 30% 的强劲收入份额。由于政府措施、有利的就业趋势和不断上升的收入水平，预计汽车销量在预测期内将持平，从而导致对故障检测和分类的需求不断增长。
故障检测和分类 (FDC) 系统在汽车应用中至关重要，因为它们有助于监控各种车辆部件（例如发动机、变速箱、制动器和传感器），以检测任何异常或故障，并识别可能影响性能的问题（例如发动机失火或燃油系统故障），从而优化车辆性能和燃油效率。
及早发现故障可以及时进行维护或维修，这有助于最大限度地减少车辆停机时间并减少维修所需的时间。这些系统可以实时监控车辆部件，以便在出现任何异常情况时立即采取行动。
产品（服务、软件、硬件）
故障检测和分类市场的软件领域很快就会占据显着份额。在各个行业中，故障检测和分类 (FDC) 是一种数据驱动的方法和技术，随着系统变得越来越复杂以识别和分类错误，它变得越来越重要。
我们对全球市场的深入分析包括以下细分市场：
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产品/服务 |
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应用 |
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最终用户 |
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故障类型 |
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定制此报告故障检测与分类行业-区域概况
亚太地区市场预测
在不断发展的城市化进程的推动下，预计到 2037 年，亚太地区的故障检测和分类市场所占份额将达到 35%。 2022年，由于人口快速增长，近三分之一的印度居民将其城市称为家园。随着经济发展、城市化和工业化预计共存，这预计将导致该地区的发展，从而提高故障检测和分类的采用率。例如，在印度，到 2035 年中期，超过 43% 的人口将居住在城市地区。
北美市场统计数据
在预测期内，由于食品包装需求不断增长，北美故障检测和分类市场预计将成为第二大市场。这导致了该地区的市场增长，因为包装行业采用故障检测和分类（FDC）（一种技术和数据驱动的程序）来发现包装缺陷并保证产品质量。例如，美国的食品包装需求预计到 2027 年将超过 580 亿美元，每年增长 2% 左右。
主导故障检测和分类领域的公司
- 康耐视公司
- 公司概览
- 业务战略
- 主要产品
- 财务业绩
- 关键绩效指标
- 风险分析
- 近期发展
- 区域业务
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- Clockworks 分析
- 基恩士公司
- KLA 公司
- 微软公司
- 欧姆龙公司
- 西门子股份公司
- DNV 集团 AS
- 露西电气
- einnoSys Technologies Inc.
- elunic AG
- INFICON Holding AG
In the News
- Lucy Electric通过利用“数字孪生”技术，将先进的电网监控功能与人工智能相结合，用于地下电缆资产管理和故障检测。馈线和变电站级别的传感器可识别电网运行中的异常情况。此外，将这种创新技术与 GridKey 监控系统相结合可以增强故障管理，从而节省大量成本并减少客户中断，并且被认为是一种非常成功的电缆故障识别方法，因为它可以定位表明电缆故障开始的微小瞬变。
- 来自马来西亚和泰国的科学家创建了一种新颖的机器学习模型，用于预测大型太阳能光伏装置的维护需求，该模型将有助于检测串模块预期电流的不规则性，该工具旨在规避“故障检测和分类”。它经常出现在标准操作系统中，并在需要维修时通知操作员。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 5925
- Published Date: Oct 22, 2024
- Report Format: PDF, PPT
