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全球预测维护市场定义
预测性维护是指使用状态分析方法和数据分析工具来监控其设备的状态和性能的技术。它可以检测设备中的任何异常模式，并有助于预测对机器进行维护的适当时间。它主要是一个数据驱动的程序，用于主动维护机器。借助预测性维护，可以轻松地及早发现设备中的问题，以便在设备出现任何错误或完全故障之前进行修复。
通过预测分析和数据科学来分析收集到的有关机械运行的数据。此外，预测维护系统通常具有以下组件来实现高效工作：数据收集、数据转换、状态监测、资产寿命评估、决策支持系统和人机界面。其中包括各种提高预测性维护策略水平的技术，包括电晕检测、声级指标、油液分析、振动分析、热成像等。
市场上有许多公司提供预测性维护服务，但最终目标是在最方便且最便宜的情况下计划维护。其早期检测和预测性维护的能力，减少了公司的生产损失，最大限度地减少了维护支出和备件成本，同时也提高了设备的使用寿命。
全球预测维护市场：主要见解
基准年 | 2021年 |
预测年份 | 2022-2031 |
复合年增长率 | 31.9% |
基准年市场规模（2021 年） | 52.614 亿美元 |
预测年度市场规模（2031 年） | 815.825 亿美元 |
区域范围 |
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2021 - 2031 年全球预测维护市场规模、预测和趋势亮点
预计到 2031 年底，全球预测性维护市场的收入将达到 815.825 亿美元，在预测期内（即 2022 年至 2031 年）复合年增长率为 31.9%。此外，该市场的收入为 52.614 亿美元到 2021 年。市场的增长可归因于减少停机时间和维护成本的需求不断增长。预测性维护可以预测设备维护的最佳时间，这也使维护程序具有成本效益，因此减少了机器故障时的时间和资源浪费。大型工厂平均每年损失 323 个生产小时。销售损失、罚款、员工停机和重新启动生产线的平均成本为每小时 532,000 美元，即每个工厂每年 1.72 亿美元。
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除此之外，被认为推动预测性维护市场增长的因素包括组织中发生的数字化转型以及数据消费和生产，推动了公司的进步。工业向工业 4.0 的数字化转型引入了新的预测性维护方法，从而创建了一个称为维护 4.0 的新概念。预计到 2023 年，经历过数字化转型的组织将创造全球 GDP 的一半以上。此外，预计每天会产生 1.145 万亿 MB 的数据。 2022 年，每天发送约 3000 亿封电子邮件。2022 年，用户每天发送约 6.5 亿条推文。
全球预测维护市场：增长动力和挑战
增长动力
- 对新兴技术的需求不断增长
高效运营业务的技术的不断采用可能会增加预测性维护技术的普及。大约 65% 的公司期待改用各种技术，超过 77% 的已实施该技术的公司对此表示高于平均水平的满意度。
- 需要减少维护成本和停机时间
预测性维护可以预测设备发生故障的时间并防止其进一步发生故障，从而减少公司的停机时间和维护成本。对于工业企业来说，停机成本通常为每小时 30,000 美元至 50,000 美元。这表明停机时间每年会给企业造成 10 至 2500 万美元的合理损失。
- 公司越来越多地采用 IoT（物联网）
将物联网集成到预测性维护中，使企业能够识别潜在的安全隐患，采取行动，并在问题对员工产生影响之前对其进行评估。从2021年开始的未来两年内，大约80%的企业希望在至少一个物联网项目上投入大量资金。
- 海量数据生成
预测性维护使用数据驱动技术，通过使用实时数据来发现机器中的任何类型的异常情况。全球数据的生产、收集、传输和使用预计将大幅增长，到 2020 年将达到 64.2 ZB。预计未来五年（直到 2025 年）全球数据生成量将增加到 180 ZB 以上。
- 公司数字化程度不断提高
数字化转型预计将通过提高精度并大幅缩短停机时间来促进预测性维护。大约 90% 的企业已经采用数字优先公司战略或计划这样做，而 55% 的初创公司已经这样做了。
挑战
- 市场上专业人才短缺
- 系统的持续维护和升级
- 数据隐私的挑战不断升级 - 使用预测维护方法时，会收集、传输并存储大量生产和制造数据到数据库中。而且，工业向工业4.0的升级每小时都会产生大量的数据。这些行业面临更高的网络攻击、网络漏洞和数据盗窃风险。因此，使用预测性维护也会导致大量数据面临危险，进而导致最终用户对采用预测性维护犹豫不决。
预测性维护市场细分
全球预测维护市场按最终用途垂直细分和分析，包括政府和国防、汽车、能源和公用事业、运输和物流、医疗保健和生命科学、食品和饮料、数字行业等。在所有类型的最终用途垂直行业中，能源和公用事业领域预计到 2031 年底将获得最大的市场规模，达到 141.103 亿美元，在预计时间范围内复合年增长率为 32.6%。此外，2021年，该部门的收入为8.573亿美元。该领域的增长可归因于对最大限度地减少生产力损失和维护成本的需求不断增长。预测性维护可以检测设备中可能存在的问题，从而提高其生产率。计划外停机使石油和天然气综合体每月平均损失 32 小时的产出，即每小时损失 220,000 美元。每个站点的年总投资额达 8,400 万美元。
全球预测性维护市场也按解决方案和服务的组件进行需求和供应的细分和分析。在这两个细分市场中，解决方案细分市场预计将在预测期内以 31.6% 的复合年增长率增长，从而获得可观的市场收入。此外，该细分市场在 2021 年获得了适度的收入。此外，解决方案细分市场分为集成式和独立式。对结合所有技术的系统的需求不断增长，以提供更集成的解决方案。此类解决方案在医疗保健、食品饮料以及制造等众多行业中势在必行。例如，电子医疗记录在医疗保健领域的广泛采用预计将对集成整个医疗保健系统的预测性维护解决方案产生巨大需求。疫情期间，日本近73%的医院保存了电子病历。此外，在美国，大约 90% 的办公室医生使用任何一种电子健康记录 (HER) 系统。此外，对能够解决行业中不同问题的解决方案的需求不断增长，预计也将推动该领域的增长。例如，供应链管理需要预测性维护解决方案，以实现更好的安全性、不同区域的整合，最重要的是增强客户体验。据信，在获得更好的客户体验后，大约 89% 的客户会回到公司再次购买。
我们对全球预测性维护市场的深入分析包括以下细分市场：
按组件 |
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按部署模式 |
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按组织规模 |
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按最终用户垂直领域 |
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全球预测维护市场区域概况
在所有其他地区的市场中，亚太地区的预测性维护市场预计到 2031 年底将拥有最大的市场收入，达到 239.852 亿美元。该地区的市场将以超过预测的最高复合年增长率增长 35.4%时期。 2021年亚太市场收入为11.838亿美元。该市场的增长主要归功于公司数字化的快速渗透。亚太地区约 70% 的大型企业和中型市场企业已制定数字化转型战略，其中台湾地区以 95% 的比例领先。这比 2020 年有所增加，当时 57% 的亚太地区企业制定了数字化战略。此外，行业停工时间的增加进而导致生产损失，预计也将推动市场增长。供应链管理中断导致亚太地区能源行业的平均停机天数增加了约 95%。
主导全球预测维护市场的顶级特色公司
- C3.ai。公司
- 公司简介
- 经营策略
- 主要产品
- 财务绩效
- 关键绩效指标
- 风险分析
- 近期发展
- 区域分布
- SWOT分析
- 软件公司
- 正温度系数
- 停顿
- 摄取技术公司
- TIBCO 软件公司
- 波实验室
- 欧姆龙公司
- 适马工业精密
- DINGO 软件有限公司
- 卓越运营集团有限公司 (OPEX) 集团有限公司
- 菲克斯公司
- 生态利比利姆公司
- 软网解决方案公司
- SAS 研究所公司
- 施耐德电气
- 通用电气
- SAP系统公司
- 微软公司
- IBM公司
- 西门子公司
- 日立咨询公司
- 富士通有限公司
