Mercado de mantenimiento predictivo

Lo global El mercado del mantenimiento predictivo se valoró en 5.19 mil millones de dólares en 2022. Se prevé que alcance un valor de USD 41.89 mil millones para 2030 a una CAGR de 29.80% durante el período de pronóstico.

Perspectivas premium

El software de Mantenimiento Predictivo se utiliza para controlar la funcionalidad y el estado de cualquier maquinaria o equipo mientras está en uso. Utilizando técnicas de vanguardia para la observación de equipos, el programa permite planificar el mantenimiento en caso de fallas. El software para mantenimiento predictivo tiene aplicaciones en muchas industrias, incluida la detección de desequilibrios de energía trifásicos inducidos por distorsión armónica, picos de amperaje del motor, sobrecalentamiento debido a cojinetes desgastados, prevención de fallas en el aislamiento e identificación de posibles sobrecargas o degradación en paneles eléctricos.

A medida que más empresas adopten esta tecnología en los próximos años, se prevé que aumente el mantenimiento predictivo. La creciente necesidad de big data y el Internet de las cosas son dos motores de desarrollo clave para el sector del mantenimiento predictivo. Además, las organizaciones están cada vez más preocupadas por reducir los gastos asociados con la gestión y el mantenimiento de sus activos. Al identificar patrones de fallas e irregularidades menores en los procesos, la adopción de tecnologías como el mantenimiento predictivo ayuda a las organizaciones a prevenir el tiempo de inactividad y reducir los gastos de operación y mantenimiento. Esto se logra pronosticando con precisión las averías de los activos para garantizar una cadena de suministro productiva. Para proporcionar un sistema eficaz para soluciones de mantenimiento predictivo y satisfacer las necesidades de diversas organizaciones, las empresas ahora están integrando tecnología de sensores en las actividades de mantenimiento. El estudio del mantenimiento remoto y electrónico implica ayudar y apoyar las operaciones de mantenimiento en áreas remotas y peligrosas. Para aumentar la eficacia y asequibilidad del mercado del mantenimiento predictivo, las empresas están desarrollando soluciones de software ERP basadas en tecnología.

Además, la mayoría de los proveedores internacionales están planificando programas de mantenimiento predictivo, lo que genera la necesidad de contar con una fuerza laboral altamente capacitada. Las empresas deben desarrollar competencias en campos que incluyen redes, aplicaciones y ciberseguridad. Además, su objetivo es utilizar datos de IoT para proporcionar experiencia en análisis avanzado, que incluye IA y ML. Esto les permitirá anticipar resultados, prevenir errores, optimizar operaciones, desarrollar productos originales y brindar estos servicios. Para implementar tecnologías y conjuntos de habilidades de IoT basadas en IA, el personal capacitado debe operar los sistemas de software más recientes. Por lo tanto, es necesario capacitar a los empleados actuales sobre cómo utilizar tecnologías actualizadas y mejoradas.

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Además, las industrias están adoptando rápidamente nuevas tecnologías, pero necesitan ayuda para encontrar personal con las habilidades necesarias. Además, cuando las empresas integren la IA en el IoT, habrá una creciente necesidad de equipos de analistas de datos centrados en la inteligencia operativa. Se trata de gestionar las enormes cantidades de datos producidos por los dispositivos de IoT.

Además, se prevé que los altos costos asociados con las capacidades de I+D, la infraestructura limitada y la menor sensibilidad de ciertas biopsias líquidas obstaculicen la expansión del mercado. Además, la falta de escenarios de reembolso favorables y de penetración de tecnología en las economías en desarrollo, la necesidad de grandes inversiones de capital para establecer instalaciones de producción, las limitaciones de baja sensibilidad y especificidad del mantenimiento predictivo y la falta de infraestructura adecuada en países de bajos y medianos niveles. Se espera que los países de ingresos obstaculicen el crecimiento del mercado durante el período previsto.

Principales tendencias del mercado

1. Incrementar la eficiencia de los activos de la industria energética.: Debido a la necesidad de reducir el tiempo de inactividad y al mayor conocimiento entre los directivos del sector industrial, el sector del Mantenimiento Predictivo se ha ido expandiendo constantemente. Los gerentes de las empresas manufactureras intentan constantemente mejorar el mantenimiento de la maquinaria de sus plantas. Están desarrollando estrategias para disminuir errores operativos y potenciar las ventajas de los procesos.

2. Mayor conciencia sobre el mantenimiento predictivo: Debido a la necesidad de reducir el tiempo de inactividad y al mayor conocimiento entre los gerentes del sector industrial, el sector del Mantenimiento Predictivo se ha ido expandiendo de manera constante. Los gerentes de las empresas manufactureras intentan constantemente mejorar el mantenimiento de la maquinaria de sus plantas. Están desarrollando estrategias para reducir errores en las operaciones y aumentar la eficiencia de los procesos.

3. Una demanda creciente para aumentar el tiempo de actividad de los activos: Las tecnologías reveladoras, como el análisis de big data, el Internet de las cosas y el almacenamiento de datos en la nube, hacen posible que los equipos y sensores industriales envíen datos basados ​​en el estado a un servidor centralizado, lo que mejora la practicidad y la franqueza de la detección de defectos. El mayor tiempo de actividad, los menores costos de mantenimiento y la reducción de los inventarios de piezas han contribuido al crecimiento y la expansión simultáneos del mercado. Además, el crecimiento del mercado de Mantenimiento Predictivo depende de la reducción de los tiempos de reparación y revisión.

Segmentación de mercado

El mercado de mantenimiento predictivo se segmenta en Componentes, Modos de implementación, tamaños de organización, Verticaly Región. Basado en Componentes, el mercado se segmenta en Soluciones y Servicios. Además, según los modos de implementación, el mercado se segmenta en local y en la nube. Además, según el tamaño de las organizaciones, el mercado se divide en grandes empresas, pequeñas y medianas empresas (PYME). Además, según las verticales, el mercado se clasifica además en gobierno y defensa, fabricación, energía y servicios públicos, transporte y logística, atención sanitaria y ciencias biológicas. Además, según la región, el mercado está segmentado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, América Latina y Oriente Medio y África.

Basado en componentes

Las soluciones son el principal contribuyente a los ingresos en el mercado, ya que desempeñan un papel importante en la posibilidad de fallos futuros del dispositivo.

Las soluciones representaron la mayor parte del mercado en 2021. En los últimos años, el mercado ha crecido significativamente. Se prevé que el mercado de soluciones se expandirá fuertemente durante el período de pronóstico, ya que es crucial para pronosticar fallas de los equipos en el futuro. El diseño de soluciones facilita determinar la causa raíz de las fallas de los equipos. Se prevé que el mercado experimente un crecimiento durante el período proyectado a medida que más industrias, incluido el sector bancario y financiero, el sector industrial, el sector de atención médica, etc., adopten soluciones de mantenimiento productivo.

Basado en los modos de implementación

La tecnología basada en la nube tiene la mayor participación del mercado y ayuda a las empresas a lograr beneficios en costos.

En 2021, la categoría basada en la nube dominó el mercado con la mayor participación en los ingresos. Las organizaciones pueden beneficiarse financieramente del uso de la estrategia de implementación basada en la nube. Como todos los datos se guardan en la nube y se requiere muy poco mantenimiento en el lugar donde se utiliza el software, los segmentos basados ​​en la nube son muy rentables. Las soluciones basadas en la nube ahorran el gasto de contratar especialistas especializados para el mantenimiento. Para el segmento on-premise, contar con especialistas capacitados es cada vez más necesario.

Basado en el tamaño de la organización

Las grandes empresas representaron la mayor parte de los ingresos debido a la función de reducción de costos

La categoría de Grandes Empresas dominó el mercado global de Mantenimiento Predictivo en 2021-22, y se anticipa que continuará ocupando esta posición durante todo el período de pronóstico. El uso de soluciones de Mantenimiento Predictivo en grandes organizaciones se hace necesario para evitar pérdidas importantes para la empresa. Esto se debe a que, en las grandes empresas, la interrupción de cualquier equipo podría tener un impacto significativo. La adopción de soluciones de mantenimiento predictivo en grandes empresas también ofrece un beneficio de ahorro de costos porque puede reducir los costos adicionales asociados con el mantenimiento si el equipo falla. Las soluciones de Mantenimiento Predictivo son cada vez más demandadas en las pequeñas y medianas empresas. A lo largo del período de pronóstico, se anticipa que la adopción de estas soluciones aumentará en los sectores de las pequeñas y medianas empresas.

Basado en verticales

La fabricación domina el mercado debido al mayor uso de la creciente necesidad de fabricación industrial.

El mercado estuvo dominado por la industria manufacturera, con la mayor participación en los ingresos en 2021. Debido a la creciente demanda de mantenimiento de maquinaria de fabricación, ascensores, robots industriales y bombas para reducir los tiempos de inactividad generales, la categoría de fabricación tuvo la mayor participación del mantenimiento predictivo mundial. mercado. Además, se prevé que el desarrollo de la Industria 4.0 aumentará la demanda de Mantenimiento Predictivo en los próximos años.

Basado en la región

América del Norte es el mayor contribuyente a los ingresos debido a la presencia de actores importantes

En 2021, América del Norte tuvo la mayor participación en los ingresos con un 42.6%. Durante el período de previsión, se prevé que América del Norte haga crecer el mercado. Debido a la creciente adopción de soluciones de mantenimiento predictivo que utilizan tecnologías de vanguardia como IoT, computación en la nube, aprendizaje automático e inteligencia artificial, América del Norte dominará el mercado mundial de mantenimiento predictivo durante el período de pronóstico (IA). Para identificar aspectos de rendimiento operativo y mejorar las prácticas y la confiabilidad del mantenimiento, las empresas de la región están adoptando soluciones de mantenimiento predictivo. Debido a los importantes competidores que operan en el mercado del mantenimiento predictivo, Estados Unidos tiene actualmente la mayor cuota de mercado en América del Norte.

Panorama competitivo

El mercado global de mantenimiento predictivo está dominado por empresas como Microsoft, Google y SAP debido a sus productos únicos, estabilidad financiera, avances estratégicos y alcance global. Los participantes centran sus esfuerzos en promover la I+D. Además; apoyan actividades de expansión estratégica, incluidos lanzamientos de productos, empresas conjuntas y asociaciones para ampliar su base de clientes e impulsar su posición en el mercado. Algunos de los actores clave en el mercado global de mantenimiento predictivo incluyen: Microsoft (EE. UU.), Google (EE. UU.), SAP (Alemania), Splunk (EE. UU.), IBM (EE. UU.), Oracle (EE. UU.), OPEX Group (Reino Unido), GE (EE.UU.), Schneider Electric (Francia), AWS (EE.UU.), SAS Institute (EE.UU.), Software AG (Alemania), TIBCO Software (EE.UU.), Hitachi (Japón), HPE (EE.UU.), Altair (EE.UU.), PTC ( EE. UU.), RapidMiner (EE. UU.), Dingo (Australia), por mencionar algunos.

Desarrollos recientes del mercado

● En mayo de 2021, Hitachi Ltd anunció la introducción de Lumada Inspection Insights. Lumada Inspection Insights, desarrollado por Hitachi Energy y Hitachi Vantara, permite a las empresas automatizar la inspección de activos y avanzar en los objetivos de sostenibilidad. El enfoque propuesto emplea inteligencia artificial y aprendizaje automático para evaluar recursos, peligros y una amplia gama de tipos de imágenes para abordar múltiples razones de falla.

● En julio de 2021, Schneider Electric presentó la primera aplicación de software de gestión de alarmas y derivación con doble certificación de seguridad y ciberseguridad del sector, EcoStruxureTM TriconexTM Safety View. El sistema permite a los operadores ver tanto el estado de la derivación como el nivel de reducción del riesgo. También proporciona las alarmas críticas necesarias para operar la planta de manera segura cuando los riesgos son altos.

Segmentación del mercado global de mantenimiento predictivo