2025 年至 2037 年全球市场规模、预测和趋势亮点
运营预测性维护市场的规模在 2024 年达到 56 亿美元，预计到 2037 年底将达到 1018 亿美元，在预测期内（即 2025-2037 年），复合年增长率为 25%。预计 2025 年运营预测性维护的规模将达到 70 亿美元。
市场最重要的驱动因素之一是工业物联网 (IIoT) 技术和人工智能在工业生态系统中的广泛应用。预测性维护解决方案越来越依赖于传感器生成的数据、边缘计算和云平台来监控设备健康状况。人工智能模型可以分析异常情况，预测潜在故障并提出纠正措施建议，从而为维护计划创建无缝的反馈循环。
制造业、石油天然气、发电和航空等行业正在将预测性维护整合到其运营技术栈中，以预测性和以数据为中心的模型取代被动式和预防性维护策略。2024 年 9 月，西门子交通通过其 Railigent X 平台扩展了其在铁路车队中基于物联网的预测性维护的应用。该平台集成了来自列车的实时传感器数据和人工智能驱动的分析，以预测组件故障并优化维护计划。据报道，这导致欧洲主要铁路网络的列车停机时间减少了 25%。
运营预测性维护领域：增长动力与挑战
增长动力
- 资产优化和减少停机时间的需求日益增长：非计划停机仍然是能源、交通运输和重型机械领域成本高昂的问题之一。运营预测性维护通过实现早期故障检测和基于状态的警报，显著降低了这一风险。这不仅有助于延长资产使用寿命，还能最大限度地降低意外设备故障带来的运营和财务风险。美国能源部的一份报告指出，实施预测性维护的设施预计可降低高达 30% 的维护成本，并减少 45% 的故障率。这一结果对专注于重资产企业的投资者越来越有吸引力，这些企业旨在提高运营效率并最大化投资回报率。
- 关键基础设施的监管压力和合规要求：公用事业、化学加工和公共交通等行业都在严格的安全标准下运营，必须满足监管机构规定的合规要求。此外，政府支持的在铁路基础设施和核能等领域采用先进监控系统的举措进一步推动了预测性维护的普及。最近一个例子凸显了监管压力对运营预测性维护市场的影响，那就是美国联邦铁路管理局 (FRA) 于 2024 年 10 月提出的法规。这些法规旨在通过强制使用轨道几何测量系统 (TGMS) 以及传统的目视检查来提高铁路轨道的安全性。FRA 的举措凸显了监管机构日益重视采用先进技术进行主动维护。
- 数字孪生的采用和智能工厂的演变：数字孪生（即物理资产的虚拟副本）的兴起正在改变维护策略的执行方式。通过将实时运营数据与数字模拟同步，组织可以获得对磨损模式、应力点和组件故障的预测性洞察。数字孪生技术与预测性维护的融合正在加速其在智能工厂计划和工业4.0部署中的应用。
挑战
- 集成流程复杂：预测性维护高度依赖来自不同设备和系统的实时数据。然而，许多组织仍然在机械、传感器和IT系统未互联的环境中运营。因此，将遗留系统、物联网设备和云平台集成到统一的数据框架中在技术上可能非常复杂且成本高昂。
- 人工智能和工业分析领域熟练劳动力短缺：实施和管理预测性维护系统需要数据科学、机器学习和工业工程方面的专业技能。能够理解工业流程并为预测任务设计稳健的人工智能模型的专业人才缺口越来越大。因此，这种短缺减缓了采用速度，增加了对第三方供应商的依赖，限制了内部创新和可扩展性。
运营预测性维护市场：关键见解
| 报告属性 | 详细信息 |
|---|---|
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基准年 |
2024 |
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预测年份 |
2025-2037 |
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复合年增长率 |
25% |
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基准年市场规模（2024年） |
56亿美元 |
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预测年度市场规模（2037 年） |
1018亿美元 |
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区域范围 |
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运营预测性维护细分
部署模式（云、本地）
云技术凭借其可扩展性、成本效益以及跨多站点运营的易于集成性，预计到 2037 年将占据 60% 的主导市场份额。它支持从任何地方进行实时监控和数据访问，这对于大型分布式行业至关重要。云平台还支持无缝更新和 AI 驱动的分析，无需繁重的 IT 基础架构。这种灵活性使云成为现代敏捷维护策略的首选。
最终用途（制造、汽车、医疗保健、能源与公用事业、交通运输）
由于需要最大限度地减少计划外停机时间并提高设备可靠性，到 2037 年，制造业将占据约 30% 的显著市场份额。工业物联网 (IIoT) 与传感器技术的集成，可以实时监控机械设备，从而及早发现潜在问题并优化维护计划。总体而言，人工智能和机器学习的进步进一步完善了预测模型，提高了维护计划的准确性和效率。这些因素有助于提高制造业的运营效率、降低维护成本并延长资产生命周期。
我们对全球运营预测性维护市场的深入分析涵盖以下细分领域：
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Vishnu Nair
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运营预测性维护行业 - 区域范围
北美市场分析：
由于工业数字化的广泛推进和智能制造技术的早期应用，预计到 2037 年，北美将占据 40% 的市场份额，占据市场主导地位。从能源到航空航天，各大顶尖公司都在投资人工智能驱动的维护，以提高设备可靠性。此外，支持工业 4.0 的联邦举措也加速了这一趋势。该地区强大的科技生态系统也促进了预测分析工具的快速创新。
在美国，随着制造商优先考虑成本效益和运营正常运行时间，对预测性维护的需求正在上升。随着工业资产老化和劳动力成本上升，美国公司正在转向机器学习和基于传感器的监控来获取预测性洞察。通用电气电子、IBM 和罗克韦尔自动化等主要工业企业正在推动大规模部署。此外，更严格的安全和合规监管标准也促使企业采用主动维护模式。
加拿大的运营预测性维护市场正在稳步增长，这得益于其对可持续运营和基础设施的重视。采矿、公用事业和运输行业尤其活跃，他们使用预测工具来延长资产寿命，并防止在偏远或恶劣环境中发生故障。加拿大预测性维护市场增长的一个显著例子是 Nanoprecise Sci Corp 近期的成功，这是一家总部位于埃德蒙顿的公司，专注于人工智能驱动的预测性维护解决方案。2025 年 3 月，Nanoprecise 获得了 3800 万美元的 C 轮融资，包括股权和债务融资，用于增强其以能源为中心的维护平台并扩展全球业务。其 ECM 方法将超低功耗无线传感器与人工智能和机器学习算法相结合，为工业设备提供实时诊断和可操作的洞察。这项技术对采矿、石油天然气和制造业极为有利，因为这些行业的设备可靠性和能源效率至关重要。
亚太市场分析
由于中国、印度和韩国的快速工业化和大力推进智能制造，预计亚太地区将在 2025 年至 2037 年期间获得显著的市场份额。该地区的顶尖行业正在利用人工智能和物联网来降低维护成本并提高工厂正常运行时间。此外，全球科技公司与区域制造商之间的合作正在加速预测性维护解决方案的部署。2024 年，西门子将其 Senseye 预测性维护解决方案（该解决方案增强了生成式人工智能功能）集成到 BlueScope 的运营中。此次整合旨在加速全球团队之间的知识共享，并支持博思格的数字化转型战略。
中国在“中国制造2025”议程下大力投资数字化制造，其运营预测性维护市场正在不断扩大。中国的顶尖企业正在将人工智能和机器视觉技术融入机器人和半导体领域的预测性维护。制造业注重减少停机时间和提高效率，这推动了基于人工智能和物联网的预测性维护解决方案的实施。
得益于政府通过“智能工厂2030”计划等举措的大力支持，韩国的运营预测性维护市场正在蓬勃发展。韩国的先进制造业，尤其是电子和汽车制造业，正在迅速采用人工智能和物联网技术来减少停机时间。此外，广泛的数字化和智能工厂转型正在推动对预测性解决方案的需求。越来越多的中小企业参与工业 4.0 的努力，推动了更广泛的市场采用。
主导运营预测性维护领域的公司
- 西门子
- 公司概况
- 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
- 区域布局
- SWOT 分析
- IBM 公司
- SAS 研究所
- Software AG
- 罗克韦尔自动化
- 福禄克公司 eMaint
- SAP SE
- 施耐德电气
- SKF
运营预测性维护市场由西门子、IBM、GE Digital 和施耐德电气等主要参与者主导，他们利用人工智能、物联网和云技术。这些公司通过战略合作伙伴关系、先进的分析平台和量身定制的行业解决方案展开竞争，以增强其全球影响力。
以下是运营预测性维护市场的一些领先企业：
最新发展
- 2025年2月，通用电气航空航天公司和北欧航空 (SAS)完成了一项预测性维护项目，旨在提高北欧航空的巴西航空工业公司 E190 飞机的可靠性和效率。该项目利用飞行和维护数据来发现飞机排气系统和飞行控制系统的常见问题，帮助北欧航空快速发现并解决问题。
- 2025年1月，一家生产基于人工智能的预测性维护工具的公司FutureMain 有限公司与沙特阿拉伯国家石油公司南阿美公司成功完成了一项测试项目。这一成功正帮助 FutureMain 向中东扩张，利用本地支持和强大的网络推出其 ExRBM 解决方案，并实现国际化发展。
作者致谢: Preeti Wani
- Report ID: 7647
- Published Date: Jun 19, 2025
- Report Format: PDF, PPT
