2025 年至 2037 年全球市場規模、預測與趨勢亮點
營運預測性維護市場的規模在 2024 年達到 56 億美元，預計到 2037 年底將達到 1018 億美元，在預測期內（即 2025-2037 年），複合年增長率為 25%。預計 2025 年營運預測性維護的規模將達到 70 億美元。
工業物聯網 (IIoT) 技術和人工智慧在工業生態系統中的廣泛應用是市場最重要的驅動因素之一。預測性維護解決方案越來越依賴感測器產生的數據、邊緣運算和雲端平台來監控設備健康狀況。人工智慧模型可以分析異常情況，預測潛在故障並提出糾正措施建議，從而為維護計劃創建無縫的回饋循環。
製造業、石油天然氣、發電和航空等行業正在將預測性維護整合到其營運技術堆疊中，以預測性和以數據為中心的模型取代被動式和預防性維護策略。 2024 年 9 月，西門子交通透過其 Railigent X 平台，將物聯網支援的預測性維護擴展到鐵路車隊。該平台整合了來自列車的即時感測器數據和人工智慧驅動的分析，以預測組件故障並優化維護計劃。據報道，此舉已使歐洲主要鐵路網的列車停機時間減少了 25%。
營運預測性維護領域：成長動力與挑戰
成長動力
- 對資產優化和減少停機時間的需求不斷增長：非計劃停機仍然是能源、交通運輸和重型機械領域成本高昂的問題之一。營運預測性維護透過實現早期故障檢測和基於狀態的警報，顯著降低了此風險。這不僅有助於延長資產使用壽命，還能最大限度地降低意外設備故障帶來的營運和財務風險。美國能源部的報告指出，實施預測性維護的設施預計可降低高達 30% 的維護成本和 45% 的故障率。這一結果對專注於重資產企業的投資者越來越有吸引力，這些企業旨在提高營運效率並最大化投資回報率。
- 關鍵基礎設施的監管壓力和合規要求：公用事業、化學加工和公共交通等行業都在嚴格的安全標準下運營，必須滿足監管機構規定的合規要求。此外，政府支持的在鐵路基礎設施和核能等領域採用先進監控系統的舉措進一步推動了預測性維護的採用。最近一個突顯監管壓力對營運預測性維護市場影響的例子是美國聯邦鐵路管理局 (FRA) 於 2024 年 10 月提出的法規。這些法規旨在透過強制使用軌道幾何測量系統 (TGMS) 以及傳統的目視檢查來提高鐵路軌道的安全性。 FRA 的倡議凸顯了監管機構日益重視採用先進技術進行主動維護。
- 數位孿生技術的應用與智慧工廠的演進：數位孿生（即實體資產的虛擬副本）的興起正在改變維護策略的執行方式。透過將即時營運數據與數位模擬同步，組織可以獲得對磨損模式、應力點和組件故障的預測性洞察。數位孿生技術與預測性維護的整合正在加速其在智慧工廠計劃和工業 4.0 部署中的應用。
挑戰
- 複雜的整合流程：預測性維護嚴重依賴來自各種裝置和系統的即時資料。然而，許多組織仍在機械、感測器和IT系統互不互聯的環境中運作。因此，將遺留系統、物聯網設備和雲端平台整合到統一的資料框架中可能在技術上非常複雜且成本高昂。
- 人工智慧和工業分析領域熟練勞動力短缺：實施和管理預測性維護系統需要資料科學、機器學習和工業工程方面的專業技能。能夠理解工業流程並為預測任務設計穩健人工智慧模型的專業人員的人才缺口越來越大。因此，這種短缺減緩了採用速度，增加了對第三方供應商的依賴，從而限制了內部創新和可擴展性。
營運預測性維護市場：關鍵見解
| 報告屬性 | 詳細資訊 |
|---|---|
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基準年 |
2024 |
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預測年份 |
2025-2037 |
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複合年增長率 |
25% |
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基準年市場規模（2024年） |
56億美元 |
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預測年度市場規模（2037 年） |
1018億美元 |
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區域範圍 |
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營運預測性維護細分
部署模式（雲端、本地）
雲端技術憑藉其可擴展性、成本效益以及跨多站點運營的易於整合性，預計到 2037 年將佔據 60% 的主導市場份額。它支援從任何地方進行即時監控和數據訪問，這對於大型分散式行業至關重要。雲端平台還支援無縫更新和 AI 驅動的分析，無需繁重的 IT 基礎架構。這種靈活性使雲端成為現代敏捷維護策略的首選。
最終用途（製造、汽車、醫療保健、能源與公用事業、交通運輸）
由於需要最大限度地減少計劃外停機時間並提高設備可靠性，到 2037 年，製造業將佔據約 30% 的顯著市場份額。工業物聯網 (IIoT) 與感測器技術的集成，可即時監控機械設備，從而及早發現潛在問題並優化維護計劃。總體而言，人工智慧和機器學習的進步進一步完善了預測模型，提高了維護計畫的準確性和效率。這些因素有助於提高製造業的營運效率、降低維護成本並延長資產生命週期。
我們對全球營運預測性維護市場的深入分析涵蓋以下細分領域：
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部署模式 |
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結束用途 |
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元件 |
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Vishnu Nair
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營運預測性維護產業 - 區域範圍
北美市場分析：
由於工業數位化的廣泛推進和智慧製造技術的早期應用，預計到2037年，北美將佔據40%的市場份額，佔據市場主導地位。從能源到航空航太，各大頂尖公司都在投資人工智慧驅動的維護，以提高設備可靠性。此外，聯邦政府支持工業4.0的措施也加速了這一趨勢。該地區強大的科技生態系統也促進了預測分析工具的快速創新。
在美國，隨著製造商優先考慮成本效益和營運正常運作時間，預測性維護的需求正在上升。隨著工業資產老化和勞動力成本上升，美國企業正轉向機器學習和基於感測器的監控來獲取預測性洞察。通用電氣電子、IBM 和羅克韋爾自動化等主要工業企業正在推動大規模部署。此外，更嚴格的安全和合規監管標準也促使企業採用主動維護模式。
加拿大的營運預測性維護市場正在穩步成長，這得益於其對永續營運和基礎設施的重視。採礦、公用事業和交通運輸行業尤其活躍，他們使用預測工具來延長資產壽命，並防止偏遠或惡劣環境中的故障。加拿大預測性維護市場成長的一個顯著例子是 Nanoprecise Sci Corp 近期的成功，這是一家總部位於埃德蒙頓的公司，專注於人工智慧驅動的預測性維護解決方案。 2025 年 3 月，Nanoprecise 獲得 3,800 萬美元的 C 輪融資，包括股權和債務，用於增強其以能源為中心的維護 (Energy Centered Maintenance) 平台並擴展全球業務。其 ECM 方法將超低功耗無線感測器與人工智慧和機器學習演算法相結合，為工業設備提供即時診斷和可操作的洞察。這項技術對採礦、石油天然氣和製造業極為有利，因為這些產業的設備可靠性和能源效率至關重要。
亞太市場分析
由於中國、印度和韓國的快速工業化和大力推動智慧製造，預計亞太地區將在2025年至2037年期間獲得顯著的市場份額。該地區的頂尖產業正在利用人工智慧和物聯網來降低維護成本並提高工廠正常運作時間。此外，全球科技公司與區域製造商之間的合作正在加速預測性維護解決方案的部署。 2024年，西門子將其Senseye預測性維護解決方案（該解決方案增強了生成式人工智慧功能）整合到BlueScope的營運中。此次整合旨在加速全球團隊之間的知識共享，並支援BlueScope的數位轉型策略。
由於「中國製造2025」策略下對數位化製造的大力投入，中國營運預測性維護市場正在不斷擴張。中國頂尖企業正在將人工智慧和機器視覺技術融入機器人和半導體領域的預測性維護。製造業專注於減少停機時間和提高效率，這促使基於人工智慧和物聯網的預測性維護解決方案的應用日益增加。
由於政府透過「智慧工廠2030」計畫等措施的大力支持，韓國營運預測性維護市場正在蓬勃發展。韓國先進製造業，尤其是電子和汽車製造業，正迅速採用人工智慧和物聯網技術來減少停機時間。此外，數位轉型和智慧工廠轉型的廣泛推進也推動了對預測性解決方案的需求。越來越多的中小企業參與「工業4.0」計劃，也推動了市場更廣泛的應用。
主導營運預測性維護領域的公司
- 西門子
- 公司概況
- 業務策略
- 主要產品
- 財務表現
- 關鍵績效指標
- 風險分析
- 近期發展
- 區域佈局
- SWOT 分析
- IBM 公司
- SAS 研究所
- Software AG
- 羅克韋爾自動化
- 福祿克公司 eMaint
- SAP SE
- 施耐德電機
- SKF
營運預測性維護市場由西門子、IBM、GE Digital 和施耐德電機等主要參與者主導，他們利用人工智慧、物聯網和雲端技術。這些公司透過策略合作夥伴關係、先進的分析平台和量身定制的行業解決方案展開競爭，以增強其全球影響力。
以下是營運預測性維護市場的一些領導者：
最新動態
- 2025年2月，GE Aerospace和北歐航空 (SAS)完成了一項預測性維護項目，旨在提升SAS的巴西航空工業公司E190飛機的可靠性和效率。該計畫利用飛行和維護數據來發現飛機排氣系統和飛行控制系統的常見問題，幫助SAS快速發現並解決問題。
- 2025年1月，一家生產基於人工智慧的預測性維護工具的公司FutureMain Co., Ltd.與沙烏地阿拉伯國家石油公司South Aramco成功完成了一項測試項目。此次成功正幫助FutureMain拓展中東業務，利用在地支援和強大的網路推出其ExRBM解決方案，並實現國際化發展。
- Report ID: 7647
- Published Date: Jun 30, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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