予知保全市場規模、シェアおよび業界分析、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア）、展開別（オンプレミス、クラウドベース）、企業タイプ別（大企業、中小企業）、テクノロジー別（IoT、 AI と機械学習、デジタル ツイン、高度な分析）、アプリケーション別（状態監視、予測分析、リモート監視、資産追跡、メンテナンス スケジュール）、エンドユース別(軍事と防衛、エネルギーと公共事業、製造、ヘルスケア、IT と通信、物流と運輸)、地域予測、2025 ～ 2032

世界の予測メンテナンス市場の規模は2024年の10.93億米ドルと評価されました。市場は2025年の1365億米ドルから2032年までに70.73億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中は26.5％のCAGRを示しています。 p>

予測維持（PDM）は、業界4.0の重要なコンポーネントであり、機械の状態を監視することを目的としています。予測メンテナンスは、機械的資産の健康を評価するために、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせに依存しています。モノのインターネット（IoT）、予測分析、デジタルツインテクノロジー、人工知能（AI）などの主要なテクノロジーは、このプロセスを可能にします。機械に接続されたセンサーは、データを継続的に収集し、AIおよび機械学習アルゴリズムを使用して、エッジまたはクラウドで分析されます。予測分析は、統計、AI、データ分析、および機械学習からの手法を利用して、将来の結果を予測します。一般的なビジネスアプリケーションには、詐欺の検出、顧客の行動予測、需要予測が含まれます。これらはすべて、市場の成長に貢献しています。大手企業は、コラボレーション、製品の発売、地理的拡大などの戦略を採用して、市場機会を獲得しています。たとえば、

• 2024年7月、Charlee.aiとDuck Creek Technologiesは、高度な予測分析を通じてビジネスプロセスを強化することを目的としたソリューションパートナーシップを形成しました。

さらに、IBM Corporation、General Electric、Siemens、C3.AI、Inc。などの予測メンテナンス市場で運営されている主要なプレーヤーは、パートナーシップとコラボレーション戦略に従事しています。これらの戦略を通じて、彼らは彼らの運用を後押しし、売り上げを拡大することを目指しています。ソフトウェア企業と産業技術プロバイダーとのコラボレーションは、専門知識を組み合わせてエンドツーエンドのPDMソリューションの開発を加速するための重要な戦略です。

Covid-19パンデミックは、市場にプラスの影響を与えました。多くの組織に、デジタルトランスフォーメーションのイニシアチブを迅速に追跡するようになりました。旅行の制限とリモート作業ポリシーにより、企業は機器をリモートで監視および維持するためのデジタルツールを探しました。 IoT、AI、およびクラウドコンピューティングによって駆動される予測メンテナンスは、オンサイト担当者を必要とせずに操作をスムーズに実行するために重要になりました。

生成AIの影響

生産性エイズ市場の成長を強化するための高度な予測維持ソリューションの採用に対する需要の増加

技術の進歩は、急速に進化する産業全体で製品の設計、開発、管理の方法を大幅に変えました。予測メンテナンスはすでにそれ自体が強力なツールですが、生成AIの統合により、それを新しいレベルに導き、企業の生産性、信頼性、効率を向上させます。

生成AIはPDMに新しい時代を導入し、機械の故障を予想し、自動生成の修理計画、および提供されるパーソナライズされた修理ガイダンスを提供します。これは、従来の予測保守戦略が直面する多くの課題に対処することにより、メンテナンスの卓越性につながります。たとえば、生成AIは予測モデルの開発を簡素化し、データサイエンティストの大規模なチームの必要性を減らします。データ分析とモデルの作成をより正確と詳細で効率的に処理し、PDMシステムの実装を合理化できます。

製造業では、生成AIが機械を監視し、潜在的な障害を予測するために使用されています。たとえば、大手自動車メーカーは、生成AIを搭載したPDMシステムを採用し、ダウンタイムが30％削減され、メンテナンスコストが20％削減されました。

マーケットダイナミクス

マーケットドライバー

元の機器への予測メンテナンスの活用は、市場の成長を促進しています

OEM（元の機器メーカー）レベルでの予測メンテナンスにより、ユーザーは最も早い段階で機器の問題を検出し、コストのかかる問題にエスカレートする前に対処できます。この積極的なアプローチは、主要な機器の故障を防ぎ、計画外のダウンタイムを短縮し、全体的な安全性を高めるのに役立ちます。

多くの大手企業は、車両の安全性、効率性、寿命を改善するために、パートナーシップと買収を通じてPDM戦略をますます採用しています。たとえば、

• 2024年9月、Compredict and Renault Groupは、仮想センサーを使用した予測メンテナンス技術に焦点を当てたパートナーシップを発表しました。 Compredictのソフトウェアベースの仮想センサーは、追加のハードウェアを必要とせずにリアルタイムデータを提供し、OEMの所有コストを大幅に削減します。

この革新的なアプローチは前例のない柔軟性を提供し、メーカーがPDM戦略をより効果的に作成できるようにします。

さらに、業界は、自動車メーカーがテクノロジー企業と提携してPDM機能を強化する傾向を見ています。

市場拘束

熟練労働者の不足は、市場の成長における大きな抑制です

予測分析のためのAIベースのIoTテクノロジーを実装するには、企業には、高度なソフトウェアシステムを管理するための熟練と訓練を受けた労働力が必要です。これらの技術が進化するにつれて、従業員はしばしば、新しい改善された予測メンテナンスシステムを効率的に使用するためにトレーニングを受ける必要があります。企業はこれらのテクノロジーを迅速に採用していますが、多くは高度に資格のある人員がかなり不足しています。 PDMイニシアチブに対する需要の増加が世界的に増加しているため、熟練した専門家の必要性は増え続けています。企業は、これらのイニシアチブをサポートするために、サイバーセキュリティ、ネットワーキング、アプリケーション開発などの分野で特に才能を求めています。

さらに、企業はIoTデータを利用して、結果を予測し、エラーを防ぎ、運用を最適化し、新製品を革新することを目指しています。 AIや機械学習を含む高度な分析の専門知識は、このデータを活用してこれらの目標を達成するために不可欠です。データの洞察を解釈し、それらを予測モデルに適用する能力は、この進化する状況で競争力を維持しようとしている企業にとって重要です。したがって、この要因は、予測的メンテナンス市場の成長を妨げると予想されます。

マーケットチャンス

テクノロジーの進歩と業界4.0の採用は、マーケットプレーヤーの有利な機会を生み出します

予測メンテナンスは、Industry 4.0の重要なコンポーネントであり、IoT、AI、AI、および製造プロセスを強化するための広範なプロジェクトの統合を強調しています。市場は、技術の進歩と業界4.0の方法論の採用の増加によって駆動される急速な成長を経験しています。たとえば、

• PWCのレポートは、製造会社の72％がIndustry 4.0テクノロジーを統合しており、予測メンテナンスが最も人気のあるアプリケーションの1つとして浮上していることを明らかにしています。業界4.0のイニシアチブに積極的に関与している企業は、運用効率、品質、コスト削減の大幅な改善を報告しています。

主要な機会の1つは、人工知能（AI）と機械学習（ML）アルゴリズムの統合にあり、広範なセンサーデータを分析することにより、機器の故障予測の精度を高めます。モノのインターネット（IoT）は、メンテナンスシステムの予測機能を強化するマシンからのリアルタイム監視とデータ収集を可能にするもう1つの重要な機会です。これらの要因は、今後数年間で市場の成長のための重要な機会を集合的に生み出します。

市場動向

手頃な価格のメンテナンスソリューションの需要の増加により、市場の成長が保証されます

運用最適化により、予測メンテナンスの領域内で費用対効果の高いメンテナンスソリューションの需要がますます促進されています。この最適化への推進は、効率を高め、運用コストを削減するために、企業の普遍的な目的に根ざしています。 PDMは、IoTセンサーやAIアルゴリズムなどの高度な技術を採用して、リアルタイムデータを収集し、メンテナンスニーズの正確な予測を可能にします。このアプローチにより、材料、労働力、機器を含むリソースが効率的に割り当てられ、大幅なコスト削減につながることが保証されます。潜在的な障害がエスカレートする前に潜在的な障害を予測することにより、PDMは、生産性と収益性の一般的な破壊者である計画外のダウンタイムを最小限に抑えます。たとえば、

• novityは最近、洗練されたセンサーとアルゴリズムを活用して、90％以上の精度で機器の状態を予測するIoTソリューションを発売しました。
  
• 最近の調査によると、予測的なメンテナンスは、リアクティブメンテナンスと比較してコストを最大40％、予防保守と比較して8〜12％削減できます。また、機器のダウンタイムを最大50％減らし、機械の寿命を20％延長する可能性があります。

これらの要因は、市場の成長を促進する重要な傾向のいくつかを表しています。

セグメンテーション

コンポーネント分析による

企業におけるクラウドベースのプラットフォームの採用の拡大は、予測メンテナンスソフトウェアの需要を促進します

コンポーネントに基づいて、市場はハードウェアとソフトウェア（統合とスタンドアロン）に分かれています。

ソフトウェアは2024年に最大の市場シェアを獲得し、予測期間中に最高の複合年間成長率（CAGR）で成長することにより、支配を継続することが期待されています。スケーラビリティ、リモートアクセシビリティ、および他のエンタープライズシステムとのシームレスな統合を提供するクラウドベースの予測メンテナンスソリューションに強いシフトがありました。これらのプラットフォームにより、企業はIoTセンサーからデータを収集し、オンプレミスインフラストラクチャを必要とせずに分析することができます。ソフトウェアの中で、スタンドアロンソフトウェアが2024年に市場を支配しました。スタンドアロンソフトウェアの採用は、垂直に焦点を当てた自動化されたメンテナンス技術を採用することにより、高度な機能の必要性を満たすために増加しています。

ハードウェアは、今後数年間で注目に値するCAGRで成長すると予想されます。エッジコンピューティングハードウェアは、ソースの近くでデータ処理を可能にし、クラウドのみのソリューションと比較して、機器の条件のリアルタイム分析を可能にし、遅延を削減できます。エッジデバイスは、IoTセンサーによって生成された大量のデータを管理し、チームを維持するための即時の洞察を提供します。これらのデバイスは、一定のクラウド接続が不可能なリモートまたはリソース制約のある環境で特に役立ちます。

展開分析による

より大きなデータセキュリティとプライバシー燃料の採用に対する需要の増加

展開に基づいて、市場はオンプレミスとクラウドベースに分岐します。

オンプレミスの展開は、2024年に最大の市場シェアを獲得しました。オンプレミス予測メンテナンスシステムの主な利点の1つは、組織自身のインフラストラクチャ内ですべての機密性のある運用データを維持する能力です。これは、厳格なデータプライバシー規制を備えた業界や厳しいデータ主権法のある地域で特に有益です。

クラウドベースの展開は、コストの削減、データへの簡単なアクセス、データへのリモートアクセス、情報の統一、自動更新などの要因により、今後数年で最高のCAGRで成長すると予想されます。クラウドベースの展開。 Cloud Solutionsが提供するスケーラビリティは比類のないものであり、高価なハードウェアのアップグレードの必要性を削除します。企業は、制限なしに変化する需要に簡単に適応でき、規模に関係なくスムーズな運用を保証できます。

エンタープライズタイプ分析

大企業におけるデジタル変換イニシアチブと予測メンテナンスソリューションの統合の急増

エンタープライズタイプに基づいて、市場は大企業と中小企業（中小企業）に分割されています。

大規模な企業セグメントは、2024年に最大の市場シェアを占めています。多くの大企業は、より広範なデジタル変革戦略の一環として予測メンテナンスを統合しています。 Siemens、General Electric、IBMなどの企業は最前線にあり、このソリューションを活用して運用上のリスクを減らし、機器の信頼性を改善し、コストを削減しています。

中小企業（SME）は、今後数年間で最高のCAGRで成長すると予想されます。 SMEは通常、より厳しい予算で運営されており、高価なハードウェアやソフトウェアへの投資にもっと慎重です。ただし、維持費やFIIXなどの手頃な価格のSaaSベースのPDMプラットフォームの可用性の向上により、中小企業は最小限の前払いコストとスケーラブルな価格設定モデルでこれらのソリューションを採用できるようになりました。

技術分析による

データ収集と接続性の需要の増加IoTテクノロジーの採用

テクノロジーに基づいて、市場はIoT、人工知能、機械学習、デジタルツイン、アドバンス分析などに分類されます（最新のデータベース、ERPなど）。

IoT（モノのインターネット）テクノロジーは、2024年に最大の市場シェアを獲得しました。IoTテクノロジーは、接続された資産からの継続的なデータ収集を可能にすることにより、予測メンテナンスに重要な役割を果たします。 IoTは、接続されたセンサーと高度な分析を利用して、機器のメンテナンスを変換します。 IoT Technologiesは、機器のパフォーマンスデータの収集とリアルタイムの送信を通じて、PDM分析を実施して、機器の故障につながる可能性のある潜在的な問題を検出できます。

人工知能および機械学習技術は、今後数年間で最高のCAGRで成長すると予想されています。 AIを搭載した予測メンテナンスは、機器の停止を30％から50％減少させる可能性があります。機械学習の原則は、さまざまなサービス関連の問題に対処するために人工知能によって適用されます。機械学習の自動化は、サービス技術者が発生する前に潜在的なダウンタイムを防ぐために予測アクションを実行できるようにする分析モデルを作成します。 AIと機械学習は、より多くのデータにさらされると、より堅牢な結果をもたらす動的システムです。

アプリケーション分析による

異常検出および障害予測の需要の増加条件モニタリングにおける予測維持ソリューションの採用

アプリケーションに基づいて、市場は条件監視、予測分析、リモート監視、資産追跡、およびメンテナンススケジューリングに分類されます。

条件監視は、AIおよび機械学習アルゴリズムを使用してセンサーデータの異常なパターンを検出し、機器の故障の初期段階を示す可能性のあるものであるため、2024年に最大の市場シェアを獲得しました。たとえば、振動レベルの突然の増加は、機械コンポーネントが摩耗していることを示している可能性があります。状態監視により、予防保守タスクの必要性が減り、人件費の削減とスペアパーツ費用の削減につながります。

予測分析は、今後数年間で最高のCAGRで成長すると予想されます。通常の動作条件から逸脱を検出することにより、予測分析は、機器の誤動作の初期兆候を特定するのに役立ちます。これにより、メンテナンスチームは、費用のかかる故障につながる前に問題に対処できます。予測分析は、機器の故障を正確に予測し、企業が最適な時期にメンテナンスを計画し、予期しないダウンタイムを防ぐのに役立ちます。

エンド使用分析による

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製造における予測維持ソリューションのダウンタイム燃料採用を減らす必要があります

最終用途に基づいて、市場は軍事および防衛、エネルギーと公益事業、製造、ヘルスケア、ITとテレコム、物流と輸送などに分類されます（化学物質、紙、印刷、農業など）。 /p>

製造業は2024年に最大の市場シェアを獲得し、予測期間中に最高のCAGRで成長することで支配を継続することが期待されています。製造業は、計画外のダウンタイムが高価であり、年間5,000億米ドル近くの工業メーカーが費用がかかるため、予測メンテナンスソリューションをますます採用しています。 PDMは、資産のパフォーマンスを最適化し、障害を識別することにより、予定外のダウンタイムを最小限に抑えます。

ヘルスケアは、予測期間中に著名なCAGRで成長すると予想されます。予測維持システムは、医療機器の健康とパフォーマンスを絶えず監視することにより、劣化または誤動作の初期兆候を特定し、潜在的な問題に対処するための積極的な介入を促します。この積極的な方法は、ダウンタイムの短縮と必須医療機器の継続的な利用可能性を保証するのに役立ちます。

予測メンテナンス市場の地域見通し

北米

この市場の地域分析の詳細については、 無料サンプルをリクエストする

北米は、IoT、クラウドコンピューティング、機械学習、人工知能（AI）などの高度な技術を活用する予測メンテナンスソリューションの採用の増加により、2024年に最大の予測メンテナンス市場シェアを保持します。  高度なAIおよびクラウドコンピューティングベースのプラットフォームに対する需要の高まりと、北米諸国でのAIテクノロジーの迅速な採用が市場を推進しています。たとえば、

• 2023年3月、AIテクノロジーへの世界的な投資は1,540億米ドルに達し、2022年から26.9％の増加を示しました。AI中心のシステムへの支出は2026年の3,000億米ドルを超えると予想されます。 。

この地域では、企業はPDMシステムを採用して運用上のパフォーマンス要因を特定し、メンテナンス手順と信頼性を高めています。したがって、これらの要因は、この地域の市場の成長を促進する上で重要な役割を果たします。

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米国経済分析局（BEA）によると、米国の製造業は2023年に米国経済における付加価値生産量の10.3％を占めました。同時に、製造部門の真の付加価値生産量が増加しました第3四半期の2.313兆米ドルから第4四半期の2.360米ドル。上位10の生産国の中で、米国は一人当たりの付加価値で4番目に大きい国であり、すべての国で14位にランクされています。さらに、米国中の多数の主要市場プレーヤーの存在は、国の市場の成長を促進する上で重要な役割を果たしています。

アジア太平洋

アジア太平洋は、予測期間中に最高のCAGRで成長すると予想されます。この地域の政府は、セクター固有の計画、インセンティブ、研究開発投資、国際的な協力、インフラストラクチャの強化を利用して、業界4.0テクノロジーの統合を促進する最前線にいます。その結果、経済の進歩における製造部門の重要性の高まりは、さまざまな産業のPDMの必要性を高めているため、機器とシステムの定期的な条件監視により、機械の故障が50％以上削減される可能性があるためです。さらに、この地域の主要なプレーヤーは、地域全体の予測メンテナンスソリューションの需要の高まりに対処するために、戦略的パートナーシップにますます関与しています。たとえば、

• 2024年6月、Hitachi、Ltd。は今後3年間でMicrosoft Corporationと数十億ドルのパートナーシップに従事しました。このコラボレーションは、PDMソリューションを使用して運用効率と生産性を向上させることにより、Lumadaビジネスの成長を後押しするのに役立ちます。

南アメリカ

南アメリカは、デジタル分野で成長と発展の可能性がある地域になっています。この地域の組織は、他の地域よりも速い速度で新興技術を採用しています。

• Spicework Ziff Davisの2022年のITレポートによると、南米地域では新しい技術への支出が増加しています。ブラジルの組織の約74％が2022年にIT予算を増やしました。

南アメリカはデジタル変革の態勢を整えており、企業がプロセスを自動化し、AIを運用に組み込む必要性は傾向です。 IT Automation Technologyへの投資は、2024年末までに約83％、AIの77％に成長すると予想されています。これらの要因は、予測期間中に地域の市場の成長を促進する上で重要な役割を果たします。

ヨーロッパ

ヨーロッパでは、市場は顕著なペースで成長しています。 AIを搭載したPDMソリューションは、欧州企業に与えるプラスの経済的影響により、この地域でますます人気が高まっています。 AIを使用している組織の約75％は、収益と生産性の上昇を見てきました。ただし、中小企業の31％と比較して、大企業の約51％がAIやその他のデジタルテクノロジーを採用する傾向があります。中小企業は、主に規制上の問題と実装に関連するコストのために、AIを採用する際に顕著な障害に直面しています。これにより、上記の要因は、この地域の市場の成長を促進しています。

中東とアフリカ

中東とアフリカは、予測期間中に注目に値する成長を示すと予想されています。中東諸国の政府が複数の国家イニシアチブを実行しているため、デジタル採用が勢いを増しています。政府は、モノのインターネット、クラウドコンピューティング、人工知能、機械学習などのテクノロジーによってサポートされているデジタルテクノロジー採用プログラムを実施しています。 Smart BuildingsでPDMテクノロジーを採用すると、安全性が向上し、システムと建物の居住者の両方に利益をもたらすという追加の利点があります。絶え間ない監視能力が機器の不規則性の迅速かつ正確な識別または劣化の兆候を促進するため、潜在的な危険を特定する上で重要な役割を果たします。問題を早期に特定することは、安全性の懸念を軽減し、居住者に害を及ぼす可能性のある事故を防ぎ、財産の損傷を引き起こす可能性があり、地域全体の混乱を制限する可能性があります。

競争力のある風景

キー業界のプレーヤー

キーマーケットプレーヤーは、世界中の分析サービスを拡大するためのパートナーシップと獲得戦略に焦点を当てています

主要なプレーヤーは、業界固有のサービスを提示することにより、グローバルな地理的存在を拡大することに焦点を当てています。主要なプレーヤーは、地域全体の優位性を維持するために、地域のプレーヤーとの買収とコラボレーションに戦略的に焦点を当てています。トップマーケットの参加者は、消費者ベースを増やすための新しいソリューションを立ち上げています。製品革新のための絶え間ないR＆D投資の増加は、市場の拡大を促進しています。したがって、トップ企業は、市場での競争力を維持するために、これらの戦略的イニシアチブを迅速に実施しています。

調査対象の企業のリスト：

• IBM Corporation（米国）


• General Electric（U.S。）


• シーメンス（ドイツ）


• C3.Ai、Inc。（米国）


• Rockwell Automation（U.S。）


• PTC（U.S。）


• Hitachi Ltd.（日本）


• upkeep（U.S。）


• Augury Ltd.（米国）


• soothsayer（p-dictor）（タイ）


• 藤井（日本）


• SAP SE（ドイツ）


• ソフトウェアAG（ドイツ）


• Oracle Corporation（米国）


• Microsoft Corporation（米国）


• Schneider Electric SE（フランス）


• abb（スイス）


• Honeywell International Inc.（米国）


• SparkCognition（U.S。）


• MaintingX（U.S。）

重要な業界開発：

• 2024年9月：シーメンスは、科学技術会社であるメルクと戦略的パートナーシップに従事しました。このコラボレーションを通じて、同社はデジタルトランスフォーメーションを推進し、スマートマニュバルを次のレベルに引き上げることを目指しています。


• 2024年6月： IBM Corporationは、Maximo Application Suite（MAS）バージョン9.0を発表しました。この更新されたバージョンは、ユーザビリティを高め、リアルタイムデータ分析と資産監視のためのIoT統合を拡張するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを備えた改良されたAI駆動型PDMソリューションなどの機能で有効になっています。


• 2024年6月： C3.ai、Inc。は、持続可能な建築ソリューションのプロバイダーであるHolcimにC3 AIの信頼性ソリューションを提供します。 HolCIMは、デジタル変換とゼロの将来のために、世界的に植物全体で、新しいPDMソリューションであるC3 AIの信頼性を統合します。


• 2024年3月： General Electric Vernovaは、サウジアラビアに拠点を置く石油化学会社であるNational Industriation Company（Tasnee）に新しい予測分析ソフトウェアを提供すると発表しました。このソフトウェアを通じて、同社は、産業企業の重大な失敗を検出、予測、および防止することにより、機器のダウンタイムを回避することを目指しています。


• 2024年1月： Rockwell Automationは、製造業界向けの高度なソリューションのプロバイダーであるMakinarocksとの戦略的パートナーシップに従事しました。このコラボレーションを通じて、同社は自動化におけるAIソリューションの統合を強化することを目指しています。これは、製造業者がPDMソリューションを介して生産性を高め、計画外のシャットダウンを減らすのに役立ちます。

投資分析と機会

AIおよび機械学習技術を統合するための重い投資

多くの企業は、精度とスケーラビリティを向上させるために、人工知能（AI）および機械学習（ML）テクノロジーの予測メンテナンスソリューションに統合されています。これにより、機器の障害をより正確に予測できるより高度な分析ツールの開発が可能になります。主要市場のプレーヤーには、IBM Corporation、General Electric、Siemens、Rockwell Automation、およびC3、AI、Inc。などが含まれます。これらのプレーヤーは、新しいソリューションを立ち上げるために、研究開発活動に集中し、繰り返し投資しています。たとえば、

• 2024年7月、General Electricは、予測保守サービスと自動検査プロセスで人工知能と機械学習技術を提供することにより、航空宇宙事業を支援する予定です。これは、航空宇宙企業が製品を改善し、効率を高めるのに役立ちます。

これらの要因は、市場の成長のための有利な機会を生み出すと予想されます。

報告報告

このレポートは、市場の詳細な分析を提供し、大手企業、サービスタイプ、製品の主要なアプリケーションなどの重要な側面に焦点を当てています。その上、それは市場動向に関する洞察を提供し、主要な業界の開発を強調しています。上記の要因に加えて、近年市場の成長に貢献したいくつかの要因が含まれます。

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レポートスコープとセグメンテーション

属性

詳細

研究期間

2019-2032

ベース年

2024

推定年

2025

予測期間

2025-2032

歴史的期間

2019-2023

成長率

2025年から2032年までの26.5％

ユニット

値（10億米ドル）

セグメンテーション

コンポーネント

• ハードウェア


• ソフトウェア
  
  
  
  • 統合
  
  
  • スタンドアロン
  
  
  
  

展開による

• オンプレミス


• クラウドベース

エンタープライズタイプ

• 大企業


• 中小企業（SME）

テクノロジー

• IoT


• 人工知能と機械学習


• デジタルツイン


• アドバンス分析


• その他（最新のデータベース、ERPなど）

アプリケーションによる

• 条件監視


• 予測分析


• リモート監視


• 資産追跡


• メンテナンススケジューリング

末端 による

• 軍事および防衛


• エネルギーとユーティリティ


• 製造


• ヘルスケア


• それとテレコム


• 物流と輸送


• その他（化学物質、紙、印刷、農業など）

地域

• 北米（コンポーネント、展開、エンタープライズタイプ、テクノロジー、アプリケーション、最終用途、および国による）
  
  
  
  • U.S。
  
  
  • カナダ
  
  
  • メキシコ
  
  
  
  


• 南アメリカ（コンポーネント、展開、エンタープライズタイプ、テクノロジー、アプリケーション、最終用途、および国による）
  
  
  
  • ブラジル
  
  
  • アルゼンチン
  
  
  • 南アメリカの残り
  
  
  
  


• ヨーロッパ（コンポーネント、展開、エンタープライズタイプ、テクノロジー、アプリケーション、最終用途、および国による）
  
  
  
  • 英国
  
  
  • ドイツ
  
  
  • フランス
  
  
  • イタリア
  
  
  • スペイン
  
  
  • ロシア
  
  
  • Benelux
  
  
  • 北欧
  
  
  • ヨーロッパの残り
  
  
  
  


• 中東とアフリカ（コンポーネント、展開別、エンタープライズタイプ、テクノロジー、アプリケーション、最終用途、および国による）
  
  
  
  • トルコ
  
  
  • イスラエル
  
  
  • gcc
  
  
  • 北アフリカ
  
  
  • 南アフリカ
  
  
  • 中東とアフリカの残り
  
  
  
  


• アジアパシフィック（コンポーネント、展開別、エンタープライズタイプ、テクノロジー、アプリケーション、エンド使用、および国による）
  
  
  
  • 中国
  
  
  • インド
  
  
  • 日本
  
  
  • 韓国
  
  
  • asean
  
  
  • オセアニア
  
  
  • アジア太平洋の残りの部分
  
  
  
  

レポートでプロファイリングされた企業

IBM Corporation（米国）、ゼネラルエレクトリック（米国）、シーメンス（ドイツ）、C3.AI、Inc。（米国）、PTC（米国）、ロックウェルオートメーション（米国）、日立株式会社（日本） 、Upkeep（米国）、Augury Ltd.（米国）、The Soothsayer（P-Dictor）（Thair）など。