Predictive Maintenance Market

Marktaufnahme für vorausschauende Wartung

Der Markt für vorausschauende Wartung (PdM) wird voraussichtlich um 26,2% CAGR wachsen und 2030 im Prognosezeitraum 111,34 Milliarden USD erreichen.

Predictive Maintenance (PdM) ist eine Wartungsstrategie, die auf prädiktiver Analysetechnologie basiert. Die Lösungen werden installiert, um Fehler oder Anomalien in Geräten zu überwachen und zu erkennen, werden jedoch nur bei der Möglichkeit eines kritischen Ausfalls aktiviert. Dies hilft bei der Bereitstellung begrenzter Ressourcen, der Maximierung der Verfügbarkeit von Geräten oder Geräten, der Verbesserung der Qualitäts- und Lieferkettenprozesse und der Verbesserung der Gesamtzufriedenheit für alle beteiligten Stakeholder. Die Ausrüstung wird mit traditionellen und fortschrittlichen Techniken überwacht, mit denen die Wartung der Maschinen geplant werden kann, bevor ein Fehler auftritt. Beide Techniken sind mit verschiedenen Prüf- oder Überwachungswerkzeugen für Schwingungsüberwachung, elektrische Isolierung, Infrarot-Thermografie, Temperaturüberwachung, Ultraschall-Lecksuche und Ölanalyse ausgestattet. Die meisten Länder setzen Predictive Maintenance für die Zustandsüberwachung ein, um die Performance einer Anlage in Echtzeit zu bewerten. Fortschrittliche Techniken werden jedoch in Industrieländern wie den USA, wenigen Ländern Westeuropas und wenigen Industrieländern im asiatisch-pazifischen Raum und im Nahen Osten erheblich eingesetzt. Das Schlüsselelement eines fortschrittlichen Prozesses ist die Internet of Things (IoT) -Technologie, die es verschiedenen Assets und Systemen ermöglicht, die Daten zu verbinden, zusammenzuarbeiten, gemeinsam zu nutzen, zu analysieren und darauf zu reagieren. IoT stützt sich auf Sensoren für vorausschauende Wartung, um Informationen zu erfassen, zu analysieren und Bereiche zu identifizieren, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern

Die zunehmende Akzeptanz der Echtzeit-Streaming-Analysetechnologie ist einer der treibenden Faktoren für das Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartung. Es beinhaltet analytische Berechnungen von Echtzeitdaten, die von Anwendungen, Sensoren, Geräten und anderen gestreamt werden. Es bietet schnelle und angemessene zeitkritische Informationen und Sprachintegration für spezielle Anwendungen. Streaming-Analysen sind eine der Säulen der vorausschauenden Wartung, da sie Echtzeitdaten an automatisierte Überwachungssysteme zur Aufrechterhaltung des Anlagenzustands oder an das Personal zur Durchführung von Wartungsarbeiten bei Bedarf liefern.

Segmentive Analyse

Der Markt für vorausschauende Wartung (PdM) wurde nach Komponente, Testtyp, Bereitstellung, Technik, Vertikale und Region segmentiert.

Basierend auf Komponenten wurde der Markt für vorausschauende Wartung in Hardware, Lösung und Services unterteilt. Das Dienstleistungssegment wurde weiter in Beratung, Support und Wartung sowie Systemintegration unterteilt. Das Hardwaresegment hatte 2018 den größten Marktanteil, während das Dienstleistungssegment voraussichtlich die höchste CAGR verzeichnen wird

Nach Testtyp wurde der Markt für vorausschauende Wartung in Schwingungsüberwachung, elektrische Isolierung, Infrarot-Thermografie, Temperaturüberwachung und Ultraschallleck unterteilt Detektor, Ölanalyse. Das Segment Schwingungsüberwachung hatte 2018 den größten Marktanteil, während die Ölanalyse voraussichtlich die höchste CAGR verzeichnen wird.

Durch die Bereitstellung wurde der Markt für vorausschauende Wartung in Cloud und On-Premise unterteilt. Das On-Premise-Segment hatte 2018 den größeren Marktanteil, während das Cloud-Segment voraussichtlich die höhere CAGR verzeichnen wird.

Nach Technik wurde der Markt als traditionelle und fortschrittliche Techniken eingestuft. Das Segment Advanced Techniques wurde weiter in die IoT/Big-Data-Technik und die auf maschinellem Lernen basierende Technik unterteilt. Das Segment der traditionellen Techniken hatte 2018 den größeren Marktanteil, während das Segment Advanced Techniques voraussichtlich die höhere CAGR verzeichnen wird.

Regionale Analyse

Geografisch wurde der Markt für vorausschauende Wartung in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika sowie Südamerika eingeteilt

Nordamerika war der größte Markt auf dem Markt für vorausschauende Wartung. Fortschritte in der Technologie in allen Branchen, der Ausbau der IoT-Konnektivität und die schnelle Einführung fortschrittlicher Technologien, insbesondere maschinelles Lernen, sind einige der Faktoren, die für das Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartung in der Region verantwortlich sind. Zu den führenden Akteuren in der Region gehören IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, XMPro und RapidMiner, die in der gesamten Region tätig sind.

Europa hatte 2018 den zweitgrößten Anteil am Markt für vorbeugende Wartung. Europa wurde in Großbritannien, Deutschland, Frankreich, Italien, Spanien und den Rest Europas unterteilt. Laut der MRFR-Analyse wird Deutschland voraussichtlich den höchsten Marktanteil gewinnen, gefolgt von Großbritannien, Frankreich und Italien. Zu den Faktoren, die für das Marktwachstum verantwortlich sind, gehören das Wachstum der IoT-Konnektivität, steigende Investitionen in vorausschauende Wartung und das Wachstum im Automobilsektor im Prognosezeitraum. Die Präsenz von Unternehmen wie Robert Bosch GmbH, Schneider Electric SA und SAP SE treibt die Entwicklung präventiver Wartungslösungen in der Region voran.

Abgedeckte Unternehmen

Die Hauptakteure des globalen Marktes für vorausschauende Wartung sind Axiomtek Co. Ltd (Taiwan), Oracle Corporation (USA), Microsoft Corporation (USA), XMPro (USA), IBM Corporation (USA), RapidMiner (USA), Hitachi, Ltd (Japan), SAP SE (Deutschland), Comtrade (Irland), C3 IoT (USA) und Software AG (Deutschland).

Abgesehen davon sind einige andere Unternehmen, die solche Lösungen anbieten, General Electric (General Digital), Senseye, Schneider Electric, ABB, Bentley Systems und Uptake Wichtige Entwicklungen

• Im März 2019 brachte IBM eine neue Suite von IIoT-Lösungen (Industrial Internet of Things) für vorausschauende Wartung, die fortschrittliche Analyse- und künstliche Intelligenztechnologien nutzt. Die Lösung minimiert das Ausfallrisiko bei physischen Anlagen wie Fertigungsrobotern, Fahrzeugen, Turbinen, elektrischen Transformatoren, Aufzügen und Bergbaumaschinen.

• Im März 2019 kündigte Oracle den Start von Oracle IoT Asset Monitoring Cloud Service Release 19.1.5 an. Diese Version verfügt über einen eingebauten digitalen Zwillingssimulator, der Asset-Sensorsimulationen erstellen kann. Der Simulator kann verwendet werden, um Datenmuster für Sensoren zu erstellen und zu simulieren, die einem Asset zugeordnet sind.

• Im Oktober 2018 startete Hitachi, Ltd einen KI-gestützten vorausschauenden Wartungsservice für petrochemische Anlagen, um Betriebsbedingungen in Echtzeit zu erkennen. Dies hilft petrochemischen Anlagen, ihre betriebliche Effizienz und Wartungsaufgaben zu steigern.

• Im Februar 2018 kündigte SAP die Veröffentlichung der SAP Asset Strategy and Performance Management Solution an. Dieses Produkt erweitert die Fähigkeiten der Leonardo IoT-Technologie von SAP.