Tamaño del mercado global, pronóstico y tendencias destacadas para el período 2025-2037
El mercado del mantenimiento predictivo operativo se valoró en 5600 millones de dólares en 2024 y se proyecta que alcance los 101 800 millones de dólares para finales de 2037, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 25 % durante el período de pronóstico (2025-2037). En 2025, el mantenimiento predictivo operativo se estima en 7000 millones de dólares.Uno de los impulsores más importantes del mercado es la adopción generalizada de las tecnologías del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) y la inteligencia artificial en los ecosistemas industriales. Las soluciones de mantenimiento predictivo dependen cada vez más de datos generados por sensores, la computación en el borde y las plataformas en la nube para supervisar el estado de los equipos. Los modelos de IA analizan anomalías, pronostican posibles fallos y recomiendan medidas correctivas, creando un ciclo de retroalimentación continuo para la programación del mantenimiento.
Industrias como la manufacturera, la del petróleo y el gas, la generación de energía y la aeronáutica están integrando el mantenimiento predictivo en sus tecnologías operativas para sustituir las estrategias de mantenimiento reactivo y preventivo por modelos predictivos centrados en datos. En septiembre de 2024, Siemens Mobility amplió el uso del mantenimiento predictivo basado en el IoT en las flotas ferroviarias a través de su plataforma Railigent X. Esta plataforma integra datos de sensores de trenes en tiempo real y análisis basados en IA para predecir fallos de componentes y optimizar la programación del mantenimiento. Esto ha dado lugar a una reducción del 25 % en el tiempo de inactividad de los trenes en las principales redes ferroviarias europeas.
Sector de Mantenimiento Predictivo Operacional: Impulsores del Crecimiento y Desafíos
Impulsores del Crecimiento
- Creciente demanda de optimización de activos y reducción del tiempo de inactividad: El tiempo de inactividad no planificado sigue siendo uno de los problemas más costosos en los sectores de energía, transporte y maquinaria pesada. El mantenimiento predictivo operativo mitiga significativamente este riesgo al permitir la detección temprana de fallas y alertas basadas en el estado. Esto no solo ayuda a prolongar la vida útil de los activos, sino que también minimiza los riesgos operativos y financieros de fallas inesperadas en los equipos. Un informe del Departamento de Energía de EE. UU. indica que las instalaciones que implementan el mantenimiento predictivo pueden esperar una reducción de hasta un 30 % en los costos de mantenimiento y una disminución del 45 % en las averías. Este resultado resulta cada vez más atractivo para los inversores centrados en empresas con una gran cartera de activos que buscan mejorar la eficiencia operativa y maximizar el retorno de la inversión (ROI).
- Presión regulatoria y requisitos de cumplimiento en infraestructuras críticas: Industrias como los servicios públicos, el procesamiento químico y el transporte público operan bajo estrictos estándares de seguridad y deben cumplir con los requisitos de cumplimiento impuestos por las agencias reguladoras. Además, las iniciativas respaldadas por el gobierno para la adopción de sistemas avanzados de monitoreo en sectores como la infraestructura ferroviaria y la energía nuclear impulsan aún más la adopción del mantenimiento predictivo. Un ejemplo reciente que destaca el impacto de la presión regulatoria en el mercado del mantenimiento predictivo operativo son las regulaciones propuestas por la Administración Federal de Ferrocarriles de EE. UU. (FRA) en octubre de 2024. Estas regulaciones buscan mejorar la seguridad de las vías ferroviarias al exigir el uso de Sistemas de Medición de la Geometría de la Vía (TGMS) junto con las inspecciones visuales tradicionales. La iniciativa de la FRA destaca el creciente énfasis regulatorio en la adopción de tecnologías avanzadas para el mantenimiento proactivo.
- Adopción de gemelos digitales y evolución de las fábricas inteligentes: El auge de los gemelos digitales, es decir, réplicas virtuales de activos físicos, está transformando la forma en que se ejecutan las estrategias de mantenimiento. Al sincronizar datos operativos en tiempo real con simulaciones digitales, las organizaciones obtienen información predictiva sobre patrones de desgaste, puntos de tensión y fallos de componentes. Esta convergencia de la tecnología de gemelos digitales con el mantenimiento predictivo está acelerando su aplicación en iniciativas de fábricas inteligentes e implementaciones de la Industria 4.
Desafíos
- Proceso de integración complejo: El mantenimiento predictivo depende en gran medida de datos en tiempo real de diversos equipos y sistemas. Sin embargo, muchas organizaciones aún operan en entornos donde la maquinaria, los sensores y los sistemas de TI no están interconectados. Por lo tanto, integrar sistemas heredados, dispositivos IoT y plataformas en la nube en un marco de datos unificado puede ser técnicamente complejo y costoso.
- Escasez de mano de obra cualificada en IA y análisis industrial: La implementación y gestión de sistemas de mantenimiento predictivo requiere habilidades especializadas en ciencia de datos, aprendizaje automático e ingeniería industrial. Existe una creciente escasez de profesionales capaces de comprender los procesos industriales y diseñar modelos robustos de IA para tareas predictivas. Por lo tanto, esta escasez ralentiza la adopción y aumenta la dependencia de proveedores externos, lo que limita la innovación y la escalabilidad internas.
Mercado de mantenimiento predictivo operacional: Perspectivas clave
| Atributo del informe | Detalles |
|---|---|
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Año base |
2024 |
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Año de pronóstico |
2025-2037 |
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Tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) |
25% |
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Tamaño del mercado del año base (2024) |
5.600 millones de dólares |
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Tamaño del mercado según pronóstico anual (2037) |
101.800 millones de dólares |
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Alcance regional |
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Segmentación del mantenimiento predictivo operacional
Modo de implementación (nube, local)
Se prevé que el segmento de la nube alcance una cuota de mercado dominante del 60 % para 2037 gracias a su escalabilidad, rentabilidad y facilidad de integración en operaciones multisitio. Permite la monitorización en tiempo real y el acceso a los datos desde cualquier lugar, lo cual es crucial para industrias grandes y distribuidas. Las plataformas en la nube también admiten actualizaciones fluidas y análisis basados en IA sin una infraestructura de TI compleja. Esta flexibilidad hace que la nube sea la opción preferida para las estrategias de mantenimiento modernas y ágiles.
Uso final (Fabricación, Automoción, Salud, Energía y Servicios Públicos, Transporte)
El segmento de fabricación tiene una participación de mercado significativa de alrededor del 30% hasta 2037 debido a la necesidad de minimizar el tiempo de inactividad no planificado y mejorar la confiabilidad del equipo. La integración de IIoT industrial y tecnologías de sensores permite la monitorización en tiempo real de la maquinaria que permite la detección temprana de posibles problemas y optimiza los programas de mantenimiento. En general, los avances en IA y aprendizaje automático refinan aún más los modelos predictivos, mejorando la precisión y la eficiencia en la planificación del mantenimiento. Estos factores contribuyen a mejorar la eficiencia operativa, reducir los costos de mantenimiento y extender los ciclos de vida de los activos en la industria manufacturera.
Nuestro análisis exhaustivo del mercado global de mantenimiento predictivo operativo incluye los siguientes segmentos:
Modo de implementación |
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Uso final |
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Componente |
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Vishnu Nair
Head - Global Business DevelopmentPersonalice este informe según sus necesidades: conéctese con nuestro consultor para obtener información y opciones personalizadas.
Industria del Mantenimiento Predictivo Operacional - Alcance Regional
Análisis del mercado de Norteamérica:
Se prevé que Norteamérica domine el mercado, alcanzando una cuota del 40% hasta 2037, gracias a la digitalización industrial generalizada y la adopción temprana de tecnologías de fabricación inteligente. Empresas líderes, desde la energía hasta la industria aeroespacial, están invirtiendo en mantenimiento basado en IA para mejorar la fiabilidad de sus equipos. Además, las iniciativas federales que apoyan la adopción de la Industria 4 han acelerado esta tendencia. El sólido ecosistema tecnológico de la región también fomenta la rápida innovación en herramientas de análisis predictivo.
En EE. UU., la demanda de mantenimiento predictivo está aumentando a medida que los fabricantes priorizan la rentabilidad y el tiempo de actividad operativa. A medida que los activos industriales envejecen y los costos laborales aumentan, las empresas estadounidenses recurren al aprendizaje automático y la monitorización basada en sensores para obtener información predictiva. Grandes empresas industriales como GE Electronics, IBM y Rockwell Automation están impulsando implementaciones a gran escala. Además, las normas regulatorias más estrictas en materia de seguridad y cumplimiento normativo están impulsando a las empresas a adoptar modelos de mantenimiento proactivo.
El mercado de mantenimiento predictivo operativo en Canadá está creciendo de forma constante, impulsado por su énfasis en operaciones e infraestructuras sostenibles. Los sectores de minería, servicios públicos y transporte son especialmente activos, utilizando herramientas predictivas para prolongar la vida útil de los activos y prevenir fallos en entornos remotos o hostiles. Un ejemplo notable del crecimiento del mercado canadiense de mantenimiento predictivo es el reciente éxito de Nanoprecise Sci Corp, una empresa con sede en Edmonton especializada en soluciones de mantenimiento predictivo basadas en IA. En marzo de 2025, Nanoprecise obtuvo 38 millones de dólares en financiación de Serie C, compuesta por capital y deuda, para mejorar su plataforma de Mantenimiento Centrado en la Energía (ECM) y expandir sus operaciones globales. Su enfoque ECM integra sensores inalámbricos de ultrabajo consumo con IA y algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar diagnósticos en tiempo real e información práctica para equipos industriales. Esta tecnología es sumamente beneficiosa para los sectores de minería, petróleo y gas, y manufactura, donde la fiabilidad de los equipos y la eficiencia energética son fundamentales.
Análisis del Mercado de Asia Pacífico
Se prevé que Asia Pacífico alcance una cuota de mercado significativa entre 2025 y 2037 gracias a la rápida industrialización y al fuerte impulso hacia la fabricación inteligente en China, India y Corea del Sur. Las principales industrias de la región están aprovechando la IA y el IoT para reducir los costes de mantenimiento y aumentar el tiempo de actividad de las fábricas. Además, las colaboraciones entre empresas tecnológicas globales y fabricantes regionales están acelerando la implementación de soluciones de mantenimiento predictivo. En 2024, Siemens integró su solución de Mantenimiento Predictivo Senseye, mejorada con capacidades de IA generativa, en las operaciones de BlueScope. Esta integración tuvo como objetivo acelerar el intercambio de conocimientos entre los equipos globales y respaldar la estrategia de transformación digital de BlueScope.
El mercado chino de mantenimiento predictivo operativo se está expandiendo gracias a su fuerte inversión en fabricación digital en el marco de la agenda "Hecho en China 2025". Las principales empresas de China están integrando IA y visión artificial para el mantenimiento predictivo en robótica y semiconductores. El enfoque del sector manufacturero en reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia ha impulsado una mayor implementación de soluciones de mantenimiento predictivo basadas en IA e IoT.
El mercado de mantenimiento predictivo operativo en Corea del Sur está en auge gracias al fuerte respaldo gubernamental a través de iniciativas como el plan Fábricas Inteligentes 2030. Los sectores manufactureros avanzados del país, especialmente los de electrónica y automoción, están adoptando rápidamente tecnologías de IA e IoT para reducir el tiempo de inactividad. Además, la digitalización generalizada y la conversión a fábricas inteligentes impulsan la demanda de soluciones predictivas. La creciente participación de las pymes en las iniciativas de la Industria 4 está impulsando una mayor adopción en el mercado.
Empresas que dominan el panorama del mantenimiento predictivo operativo
- Siemens
- Descripción general de la empresa
- Estrategia empresarial
- Ofertas clave de productos
- Rendimiento financiero
- Indicadores clave de rendimiento
- Análisis de riesgos
- Desarrollo reciente
- Presencia regional
- Análisis FODA
- IBM Corporation
- SAS Institute Inc.
- Software AG
- Rockwell Automation
- eMaint de Fluke Corporation
- SAP SE
- Schneider Electric
- SKF
El mercado de mantenimiento predictivo operativo está dominado por actores clave como Siemens, IBM, GE Digital y Schneider Electric, que aprovechan las tecnologías de IA, IoT y la nube. Estas empresas compiten a través de alianzas estratégicas, plataformas de análisis avanzado y soluciones personalizadas para la industria para fortalecer su presencia global.
Aquí se presentan algunos actores líderes en el mercado del mantenimiento predictivo operativo:
Desarrollos Recientes
- En febrero de 2025, GE Aerospace y Scandinavian Airlines (SAS) finalizaron un proyecto de mantenimiento predictivo para aumentar la fiabilidad y eficiencia de los aviones Embraer E190 de SAS. El proyecto utilizó datos de vuelo y mantenimiento para detectar problemas comunes en los sistemas de purga y los controles de vuelo de los aviones, lo que ayudó a SAS a encontrar y solucionar problemas rápidamente.
- En enero de 2025, FutureMain Co., Ltd., empresa que fabrica herramientas de mantenimiento predictivo basadas en IA, completó con éxito un proyecto de prueba con South Aramco, la petrolera nacional de Arabia Saudita. Este éxito está ayudando a FutureMain a expandirse a Oriente Medio, utilizando el apoyo local y unas sólidas redes para introducir su solución ExRBM y crecer internacionalmente.
Créditos del autor: Preeti Wani
- Report ID: 7647
- Published Date: Jun 26, 2025
- Report Format: PDF, PPT
Preguntas frecuentes (FAQ)
Mantenimiento predictivo operacional Alcance del informe de mercado
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