2025-2037 年全球市場規模、預測與趨勢亮點
故障偵測和分類市場規模預計將從 2024 年的 51.4 億美元擴大到 2037 年的 157.6 億美元，在 2025 年至 2037 年的預測時間內複合年增長率將超過 9%。目前，到 2025 年，故障檢測和分類行業收入預計為 54.6 億美元。
成長背後的原因是全球製造業的不斷發展。過去十年來，在不斷變化的消費者需求和技術進步的推動下，全球製造業穩步成長。例如，2022 年，全球製造業的產值達到約 9 兆美元。
人工智慧的日益整合被認為將推動市場成長。許多 AI 技術（例如用於資料處理、資料探勘、特徵分析和分類的技術）已被用於故障檢測和分類，因為它們對於自動化錯誤檢測和預測流程非常有用。
故障檢測和分類領域：成長動力與挑戰
成長動力
- 不斷興起的工業自動化 –各行業主要依賴自動化，即透過使用電腦軟體和機器人等技術，以機器和流程取代人類，這增加了對故障檢測設備的需求，以確保這些系統和機械正常運作。
- 半導體產量不斷增長 - 當前趨勢表明，半導體行業的創新和競爭在未來只會增加，從而導致對故障檢測和分類的需求更高，這有助於半導體製造商密切關注其設備的狀態並調查故障、故障檢測和分類的可能原因。
- 越來越多地採用專用集成電路 (ASIC) - ASIC 或 專用集成電路經過檢測的需求量很大，因此將它們設計成，以滿足/38}經過檢測的需求。分類。
挑戰
- 實施成本高昂 - 在製造或包裝行業實施故障檢測和分類技術所需的巨額費用正在阻礙市場的增長，因為意外設備停機的成本很高，而且設備需要更多的安裝空間，並且維護成本較高。
- 與整合相關的複雜性可能會很困難，並可能限制市場成長 -製程工業中最困難的工作之一是故障檢測。這些系統由於其複雜且不斷變化的結構，並且發生系統故障的可能性增加，因此容易受到干擾和電氣故障的影響。
- 與傳統電池相比，使用壽命較短
- 熟練專業人員的缺乏預計將阻礙對故障檢測和分類系統的需求
故障檢測和分類 (FDC) 市場：主要見解
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基準年 |
2024年 |
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預測年份 |
2025-2037 |
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複合年增長率 |
38.7% |
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基準年市場規模（2024 年） |
41562萬美元 |
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預測年度市場規模（2037 年） |
292.2億美元 |
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區域範圍 |
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故障檢測與分類分割
最終用戶（汽車、電子與半導體、金屬與機械、食品與包裝、製藥）
由於汽車銷售量不斷成長，故障偵測和分類市場的汽車細分市場預計在未來幾年將獲得 30% 的強勁收入份額。由於政府措施、有利的就業趨勢和不斷上升的收入水平，預計汽車銷售在預測期內將持平，從而導致對故障檢測和分類的需求不斷增長。
故障偵測和分類 (FDC) 系統在汽車應用中至關重要，因為它們有助於監控各種車輛零件（例如引擎、變速箱、煞車和感知器），以偵測任何異常或故障，並識別可能影響性能的問題（例如引擎失火或燃油系統故障），從而優化車輛性能和燃油效率。
及早發現故障可以及時進行維護或維修，這有助於最大限度地減少車輛停機時間並減少維修所需的時間。這些系統可以即時監控車輛部件，以便在出現任何異常情況時立即採取行動。
產品（服務、軟體、硬體）
故障偵測和分類市場的軟體領域很快就會佔據顯著份額。在各個行業中，故障檢測和分類 (FDC) 是一種數據驅動的方法和技術，隨著系統變得越來越複雜以識別和分類錯誤，它變得越來越重要。
我們對全球市場的深入分析包含以下細分市場：
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產品/服務 |
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應用程式 |
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最終使用者 |
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故障類型 |
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定制此报告故障檢測與分類產業-區域概況
亞太地區市場預測
在不斷發展的城市化進程的推動下，預計到 2037 年，亞太地區的故障檢測和分類市場所佔份額將達到 35%。 2022年，由於人口快速成長，近三分之一的印度居民將其城市稱為家園。隨著經濟發展、城市化和工業化預計共存，這預計將導致該地區的發展，從而提高故障檢測和分類的採用率。例如，在印度，到 2035 年中期，超過 43% 的人口將居住在城市地區。
北美市場統計
在預測期內，由於食品包裝需求不斷增長，北美故障檢測和分類市場預計將成為第二大市場。這導致了該地區的市場成長，因為包裝行業採用故障檢測和分類（FDC）（一種技術和數據驅動的程序）來發現包裝缺陷並確保產品品質。例如，美國的食品包裝需求預計到 2027 年將超過 580 億美元，每年成長 2% 左右。
主導故障檢測和分類領域的公司
- 康耐視公司
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In the News
- Lucy Electric透過利用「數位孿生」技術，將先進的電網監控功能與人工智慧結合，用於地下電纜資產管理和故障檢測。饋線和變電站層級的感測器可識別電網運作中的異常情況。此外，將這種創新技術與 GridKey 監控系統相結合可以增強故障管理，從而節省大量成本並減少客戶中斷，並被認為是一種非常成功的電纜故障識別方法，因為它可以定位表明電纜故障開始的微小瞬變。
- 來自馬來西亞和泰國的科學家創建了一種新穎的機器學習模型，用於預測大型太陽能光伏裝置的維護需求，該模型將有助於檢測串模組預期電流的不規則性，該工具旨在規避「故障檢測和分類」。它經常出現在標準作業系統中，並在需要維修時通知操作員。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 5925
- Published Date: Oct 22, 2024
- Report Format: PDF, PPT
