예측 유지 관리 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 구성 요소별(하드웨어, 소프트웨어), 배포별(온프레미스, 클라우드 기반), 기업 유형별(대기업, 중소기업), 기술별(IoT, AI 및 기계 학습, 디지털 트윈, 고급 분석), 애플리케이션별(상태 모니터링, 예측 분석, 원격 모니터링, 자산 추적 및 유지 관리 일정), 최종 용도별(군사 및 국방, 에너지 및 유틸리티, 제조, 의료, IT 및 통신, 물류 및 운송), 지역 예측, 2025년 ~ 2032년

글로벌 예측 유지 보수 시장 규모는 2024 년에 10.93 억 달러로 평가되었습니다. 시장은 2032 년 2025 년 1,650 억 달러에서 2032 년까지 7,730 억 달러로 증가하여 예측 기간 동안 26.5%의 CAGR을 나타냅니다.

• 2024 년 7 월, Charlee.ai와 Duck Creek Technologies는 고급 예측 분석을 통해 비즈니스 프로세스 향상을 목표로하는 솔루션 파트너십을 구성했습니다.

또한, IBM Corporation, General Electric, Siemens, C3.AI, Inc. 등과 같은 예측 유지 보수 시장에서 운영되는 주요 업체는 파트너십 및 협업 전략에 참여하고 있습니다. 이러한 전략을 통해 그들은 운영을 늘리고 판매를 확장하는 것을 목표로합니다. 소프트웨어 회사와 산업 기술 제공 업체 간의 협업은 전문 지식을 결합하고 엔드 투 엔드 PDM 솔루션의 개발을 가속화하는 핵심 전략입니다.

Covid-19 Pandemic은 시장에 긍정적 인 영향을 미쳤다. 그것은 많은 조직들이 디지털 변환 이니셔티브를 빠르게 추적하도록 강요했습니다. 여행 제한과 원격 작업 정책을 통해 비즈니스는 장비를 원격으로 모니터링하고 유지 관리 할 수있는 디지털 도구를 찾았습니다. IoT, AI 및 클라우드 컴퓨팅에 의해 구동되는 예측 유지 보수는 현장 직원의 필요없이 작업을 원활하게 운영하는 데 중요해졌습니다.

생성 AI의 영향

생산성을 향상시키기위한 고급 예측 유지 보수 솔루션의 채택 수요 증가

기술의 발전은 빠르게 진화하는 산업에서 제품이 설계, 개발 및 관리되는 방식을 크게 변화 시켰습니다. 예측 유지 보수는 이미 자체적으로 강력한 도구이지만 생성 AI의 통합은 새로운 차원으로 가져와 회사의 생산성, 신뢰성 및 효율성을 향상시킵니다.

Generative AI는 PDM에 새로운 시대를 도입하여 기계 실패를 예상하고, 수리 계획이 자동으로 생성 될 것이며, 개인화 된 수리 지침을 제공 할 수 있습니다. 이로 인해 전통적인 예측 유지 보수 전략이 직면 한 많은 과제를 해결함으로써 유지 보수 우수성이 뛰어납니다. 예를 들어, 생성 AI는 예측 모델의 개발을 단순화하여 대규모 데이터 과학자 팀의 필요성을 줄입니다. PDM 시스템의 구현을 간소화하여 정확도와 세부 사항으로 데이터 분석 및 모델 생성을 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다.

제조 산업에서 생성 AI는 기계를 모니터링하고 잠재적 인 고장을 예측하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어, 주요 자동차 제조업체는 생성 AI로 구동되는 PDM 시스템을 채택하여 가동 중지 시간이 30% 감소하고 유지 보수 비용이 20% 감소했습니다.

시장 역학

시장 드라이버

원래 장비 제조에 예측 유지 보수를 하네스하는 시장 성장을 주도하고 있습니다

OEM (Original Equipment Manufacturer) 수준에서 예측 유지 보수를 통해 사용자는 초기 단계에서 장비 문제를 감지하여 비용이 많이 드는 문제로 확대하기 전에 해결할 수 있습니다. 이 사전 예방 접근 방식은 주요 장비 고장을 방지하고 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이며 전반적인 안전성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

많은 주요 회사들이 차량 안전, 효율성 및 수명을 향상시키기 위해 파트너십 및 인수를 통해 PDM 전략을 점차 채택하고 있습니다. 예를 들어,

• 2024 년 9 월, Compredict와 Renault Group은 가상 센서를 사용한 예측 유지 보수 기술에 중점을 둔 파트너십을 발표했습니다. Compredict의 소프트웨어 기반 가상 센서는 추가 하드웨어가 필요하지 않고 실시간 데이터를 제공하여 OEM의 총 소유 비용을 크게 줄입니다.

이 혁신적인 접근 방식은 전례없는 유연성을 제공하여 제조업체가 PDM 전략을보다 효과적으로 만들 수 있도록합니다.

또한, 업계는 자동차 제조업체가 기술 회사와 파트너 관계를 맺고 PDM 기능을 향상시키는 추세를보고 있으며, 이는 성장하는 시장에서 수요를 더욱 주도합니다.

.

시장 제한

숙련 된 근로자의 부족은 시장 성장의 주요 구속입니다

예측 분석을위한 AI 기반 IoT 기술을 구현하려면 비즈니스에는 고급 소프트웨어 시스템을 관리하도록 숙련되고 교육을받은 인력이 필요합니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 직원들은 종종 새롭고 개선 된 예측 유지 보수 시스템을 효율적으로 사용하기 위해 교육을 받아야합니다. 기업은 이러한 기술을 빠르게 채택하고 있지만 많은 사람들이 자격을 갖춘 직원의 상당한 부족에 직면 해 있습니다. 전 세계 PDM 이니셔티브에 대한 수요가 증가함에 따라 숙련 된 전문가의 필요성은 계속 증가하고 있습니다. 기업은 특히 이러한 이니셔티브를 지원하기 위해 사이버 보안, 네트워킹 및 응용 프로그램 개발과 같은 분야에서 인재를 찾고 있습니다.

또한 회사는 IoT 데이터를 활용하여 결과를 예측하고 오류를 방지하며 운영을 최적화하며 신제품을 혁신하는 것을 목표로합니다. AI 및

시장 기회

기술 및 산업 채택의 발전 4.0 시장 플레이어를위한 수익성있는 기회를 창출하기 위해

예측 유지 보수는 IoT, AI 및 광범위한 프로젝트와 같은 고급 기술의 통합을 강조하는 Industry 4.0의 중요한 구성 요소입니다. 시장은 기술 발전과 산업 4.0 방법론의 채택 증가로 인해 빠른 성장을 겪고 있습니다. 예를 들어,

• PWC의 보고서에 따르면 제조 회사의 72%가 산업 4.0 기술을 통합하여 예측 유지 보수가 가장 인기있는 응용 프로그램 중 하나로 등장했습니다. 업계에 적극적으로 참여하는 회사 4.0 이니셔티브는 운영 효율성, 품질 및 비용 절감의 상당한 개선을보고하고 있습니다.

주요 기회는 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML) 알고리즘의 통합에있어 광범위한 센서 데이터를 분석하여 장비 고장 예측의 정확성을 향상시키는 데 있습니다. 사물 인터넷 (IoT) 는 또 다른 중요한 기회입니다. 기계에서 실시간 모니터링 및 데이터 수집을 활성화하여 유지 보수 시스템의 예측 기능을 강화합니다. 이러한 요인들은 앞으로 몇 년 동안 시장에서 성장할 수있는 중요한 기회를 총체적으로 만듭니다.

시장 동향

저렴한 유지 보수 솔루션에 대한 수요 증가

운영 최적화로 인해 예측 유지 보수 영역 내에서 비용 효율적인 유지 보수 솔루션에 대한 수요가 점점 높아지고 있습니다. 최적화에 대한 이러한 추진은 효율성을 높이고 운영 비용을 줄이기 위해 비즈니스의 보편적 목표에 뿌리를두고 있습니다. PDM은 IoT 센서 및 AI 알고리즘과 같은 고급 기술을 사용하여 실시간 데이터를 수집하여 유지 보수 요구에 대한 정확한 예측을 가능하게합니다. 이 접근법은 재료, 노동 및 장비를 포함한 자원이 효율적으로 할당되어 상당한 비용 절감을 초래하도록합니다. PDM은 증가하기 전에 잠재적 인 실패를 예측함으로써 생산성과 수익성의 일반적인 중단 인 계획되지 않은 다운 타임을 최소화합니다. 예를 들어,

• Novity는 최근에 정교한 센서와 알고리즘을 활용하여 90% 이상의 정확도로 장비 상태를 예측하여 유지 보수를 위해 처리 시간을 확장하는 IoT 솔루션을 시작했습니다.
• 최근 설문 조사에 따르면 예측 유지 보수는 반응성 유지 보수에 비해 최대 40%, 예방 유지 보수에 비해 8 ~ 12%를 줄일 수 있습니다. 또한 장비 다운 타임을 50%까지 줄이고 기계 수명을 20% 연장 할 수 있습니다.

이러한 요소는 시장 성장을 연료로 공급하는 주요 트렌드 중 일부를 나타냅니다.

세그먼트

구성 요소 분석

기업에서 클라우드 기반 플랫폼 채택 성장 예측 유지 보수 소프트웨어에 대한 수요

구성 요소를 기반으로 한 시장은 하드웨어 및 소프트웨어 (통합 및 독립형)로 나뉩니다.

소프트웨어는 2024 년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며, 예측 기간 동안 CAGR (Compound Annual Growth Rate)로 성장함으로써 지배력을 계속 유지할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 예측 유지 보수 솔루션으로 강력한 전환이 있었는데, 이는 확장 성, 원격 접근성 및 다른 엔터프라이즈 시스템과의 원활한 통합을 제공합니다. 이 플랫폼을 통해 회사는 IoT 센서에서 데이터를 수집하고 온 프레미스 인프라없이 분석 할 수 있습니다. 소프트웨어 중 독립형 소프트웨어가 2024 년에 시장을 지배했습니다. 독립형 소프트웨어의 채택은 수직 중심 및 자동 유지 보수 기술을 사용하여 고급 기능의 필요성을 충족시키기 위해 증가하고 있습니다.

.

하드웨어는 향후 몇 년 동안 주목할만한 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. Edge Computing Hardware를 사용하면 소스에 가까운 데이터 처리를 허용하여 클라우드 전용 솔루션에 비해 장비 조건을 실시간으로 분석하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다. Edge Devices는 IoT 센서에서 생성 된 대량의 데이터를 관리하고 팀을 유지하기위한 즉각적인 통찰력을 제공합니다. 이러한 장치는 일정한 클라우드 연결이 불가능한 원격 또는 자원으로 제한된 환경에서 특히 유용합니다.

배치 분석

더 큰 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 수요 증가

배치에 따라 시장은 온 프레미스 및 클라우드 기반으로 분기됩니다.

온-프레미스 배포는 2024 년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 온 프레미스 예측 유지 보수 시스템의 주요 장점 중 하나는 모든 민감한 운영 데이터를 조직 자체 인프라 내에서 유지하는 능력입니다. 이는 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정이있는 산업 또는 엄격한 데이터 주권 법이있는 지역에서 특히 유리합니다.

클라우드 기반 배포는 비용 절감, 데이터에 대한 쉬운 액세스, 데이터에 대한 원격 액세스, 정보 통합 및 자동 업데이트와 같은 요소로 인해 앞으로 몇 년 동안 최고 CAGR에서 증가 할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 배포. 클라우드 솔루션에서 제공하는 확장 성은 타의 추종을 불허하여 고가의 하드웨어 업그레이드의 필요성을 제거합니다. 비즈니스는 제한없이 변화하는 요구에 쉽게 적응할 수 있으며 규모에 관계없이 원활한 운영을 보장합니다.

Enterprise ### 791454 분석 의

대기업에서 디지털 혁신 이니셔티브와 예측 유지 보수 솔루션의 통합이 시장 성장을 연료로 통합

Enterprise ### 791454를 기반으로 한 시장은 대기업 및 중소 기업 (SMES)으로 나뉩니다.

대기업 부문은 2024 년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 많은 대기업들이 광범위한 디지털 혁신 전략의 일환으로 예측 유지 보수를 통합했습니다. Siemens, General Electric 및 IBM과 같은 회사는 최전선에 서이 솔루션을 활용하여 운영 위험을 줄이고 장비 신뢰성을 높이며 비용을 절감합니다.

중소 기업 (SMES)은 향후 몇 년 동안 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 중소기업은 일반적으로 예산이 강한 예산으로 운영되며 값 비싼 하드웨어 또는 소프트웨어에 투자하는 데 더 신중합니다. 그러나 유지 관리 및 FIIX와 같은 저렴한 SaaS 기반 PDM 플랫폼의 가용성이 증가함에 따라 SME는 최소한의 선불 비용과 확장 가능한 가격 책정 모델로 이러한 솔루션을 채택 할 수 있습니다.

기술 분석

데이터 수집 및 연결에 대한 수요 증가 IoT 기술 채택

기술을 기반으로 한 시장은 IoT, 인공 지능 및 기계 학습, 디지털 트윈, 사전 분석 및 기타 (현대 데이터베이스, ERP 및 기타).

IoT (Internet of Things) 기술은 2024 년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. IoT 기술은 연결된 자산의 지속적인 데이터 수집을 가능하게하여 예측 유지 보수에 중요한 역할을합니다. IoT는 연결된 센서와 고급 분석을 사용하여 장비 유지 보수를 변환합니다. 장비 성능 데이터의 수집 및 실시간 전송을 통해 IoT Technologies는 장비 고장으로 이어질 수있는 잠재적 문제를 감지하기 위해 PDM 분석을 수행 할 수 있습니다.

.

인공 지능 및 기계 학습 기술은 향후 몇 년 동안 최고 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기반 예측 유지 보수는 장비 파업을 30% ~ 50% 감소시킬 수 있습니다. 기계 학습 원칙은 인공 지능에 의해 적용되어 다양한 서비스 관련 문제를 해결합니다. 기계 학습의 자동화는 서비스 기술자가 예측 조치를 취하기 위해 예측 조치를 취할 수있는 분석 모델을 만듭니다. AI와 머신 러닝은 더 많은 데이터에 노출 될 때 더 강력한 결과를 얻는 동적 시스템입니다.

응용 프로그램 분석

지정 모니터링에서 예측 유지 보수 솔루션의 채택 및 변칙적 탐지 및 결함 예측에 대한 수요 증가

응용 프로그램을 기반으로 시장은 조건 모니터링, 예측 분석, 원격 모니터링, 자산 추적 및 유지 보수 일정으로 분류됩니다.

조건 모니터링은 AI 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 센서 데이터의 비정상적인 패턴을 감지하여 장비 고장의 초기 단계를 나타낼 수 있기 때문에 2024 년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 예를 들어, 진동 수준의 갑작스런 증가는 기계 구성 요소가 마모되고 있음을 나타낼 수 있습니다. 조건 모니터링은 예정된 예방 유지 보수 작업의 필요성을 줄여 인건비가 감소하고 예비 부품 비용이 줄어 듭니다.

예측 분석은 앞으로 몇 년 동안 최고 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 정상적인 작동 조건에서 편차를 감지함으로써 예측 분석은 장비 오작동의 초기 징후를 식별하는 데 도움이됩니다. 이를 통해 유지 보수 팀은 비용이 많이 드는 고장을 초래하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 예측 분석은 장비 고장을 정확하게 예측하고, 기업이 최적의 시간에 유지 보수를 계획하고 예상치 못한 가동 중지 시간을 방지 할 수 있도록 도와줍니다.

최종 사용 분석

우리 보고서가 귀하의 비즈니스 최적화에 어떻게 도움이 되는지 알아보려면, 분석가와 상담하세요

다운 타임 연료를 줄여야 할 필요성은 제조에서 예측 유지 보수 솔루션의 채택을 줄여야합니다

최종 사용에 따라 시장은 군사 및 방어, 에너지 및 유틸리티, 제조, 의료, IT 및 통신 , 물류 및 운송 및 기타 (화학 물질, 종이 및 인쇄, 농업 등)

제조는 2024 년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며, 예측 기간 동안 최고 CAGR에서 성장함으로써 지배력을 계속 유지할 것으로 예상됩니다. 제조 산업은 계획되지 않은 가동 중지 시간이 비싸고 매년 500 억 달러에 가까운 산업 제조업체가 비용이 많이 들기 때문에 예측 유지 보수 솔루션을 점점 채택하고 있습니다. PDM

건강 관리는 예측 기간 동안 저명한 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 예측 유지 보수 시스템은 의료 기기의 건강과 성능을 지속적으로 모니터링하여 잠재적 인 문제를 해결하기위한 사전 예방 적 개입을 촉구하여 악화 또는 오작동의 초기 징후를 식별 할 수 있습니다. 이 사전 예방 적 방법은 가동 중지 시간을 줄이고 필수 의료 장비의 지속적인 가용성을 보장하는 데 도움이됩니다.

예측 유지 보수 시장 지역 전망

북미

North America Predictive Maintenance Market Size, 2024 (USD Billion)

이 시장의 지역 분석에 대한 자세한 정보를 얻으려면, 무료 샘플 요청

북미는 IoT, 클라우드 컴퓨팅, 기계 학습 및 인공 지능 (AI)을 포함한 고급 기술을 활용하는 예측 유지 보수 솔루션의 채택으로 인해 2024 년에 가장 큰 예측 유지 보수 시장 점유율을 보유 할 것입니다.  고급 AI 및 클라우드 컴퓨팅 기반 플랫폼 및 AI 기술의 빠른 채택에 대한 수요 증가 북아메리카 국가 전역에서 시장을 주도하고 있습니다. 예를 들어,

• 2023 년 3 월, AI 기술에 대한 글로벌 투자는 1,540 억 달러에 이르렀으며 2022 년보다 26.9% 증가한 것으로 나타났습니다. AI 중심 시스템에 대한 지출은 2026 년에 3 천억 달러를 초과 할 것으로 예상됩니다. .

이 지역에서는 회사가 PDM 시스템을 사용하여 운영 성능 요소를 찾아 내고 유지 보수 절차 및 신뢰성을 향상시키고 있습니다. 따라서 이러한 요인들은이 지역의 시장 성장을 주도하는 데 중요한 역할을합니다.

무료 샘플 요청 이 보고서에 대해 자세히 알아보려면.

미국 경제 분석 국 (BEA)에 따르면 미국의 제조업은 2023 년 미국 경제에서 부가가치 생산량의 10.3%를 차지했습니다. 동시에 제조 부문의 실제 부가가치 생산량이 증가했습니다. 3 분기에 2.313 조 미화에서 4 분기에 2.360 조 미화. 상위 10 개 생산국 중 미국은 1 인당 부가가치에서 네 번째로 큰 국가이며 모든 국가 중 14 위입니다. 또한, 미국 전역의 많은 주요 시장 플레이어의 존재는 국가의 시장 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을합니다.

아시아 태평양

아시아 태평양은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 정부는 산업 4.0 기술의 통합을 촉진하는 최전선에 있습니다. 부문 별 계획, 인센티브, 연구 및 개발 투자, 국제 협력 및 인프라 향상을 활용합니다. 결과적으로, 경제 발전에서 제조 부문의 중요성이 증가함에 따라 다양한 산업에서 PDM의 필요성을 높이고 있습니다. 장비 및 시스템의 정기적 인 상태 모니터링으로 인해 갑작스런 기계 고장이 50%이상 줄어들 수 있습니다. 또한이 지역의 주요 업체들은 지역 전역의 예측 유지 보수 솔루션에 대한 증가하는 수요를 해결하기 위해 전략적 파트너십에 점점 더 참여하고 있습니다. 예를 들어,

• 2024 년 6 월 Hitachi, Ltd.는 향후 3 년간 Microsoft Corporation과 수십억 달러의 파트너십을 맺었습니다. 이 협업은 PDM 솔루션 사용으로 운영 효율성과 생산성을 향상시켜 회사가 Lumada 비즈니스의 성장을 촉진하는 데 도움이됩니다.

남미

남아메리카는 디지털 경기장에서 성장과 발전의 잠재력이 큰 지역이되었습니다. 이 지역의 조직은 다른 지역보다 빠른 속도로 신흥 기술을 채택하고 있습니다.

• Spicework에 따르면 Ziff Davis의 2022 IT 보고서에 따르면, 새로운 기술에 대한 지출은 남미 지역에서 증가하고 있습니다. 브라질 조직의 약 74%가 2022 년 IT 예산을 늘 렸습니다.

남아메리카는 디지털 혁신을 준비하고 있으며 회사가 프로세스를 자동화하고 AI를 운영에 통합해야 할 필요성은 추세입니다. IT 자동화 기술에 대한 투자는 2024 년 말까지 약 83%, AI의 경우 77% 증가 할 것으로 예상됩니다. 이러한 요인들은 예측 기간 동안이 지역의 시장 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을합니다.

유럽

유럽에서는 시장이 두드러진 속도로 성장하고 있습니다. AI Powered PDM 솔루션은 유럽 기업에 미치는 긍정적 인 경제적 영향으로 인해이 지역에서 점점 인기를 얻고 있습니다. AI를 사용하는 조직의 약 75%가 수익과 생산성이 증가했습니다. 그러나 대기업의 약 51%가 중소기업의 31%에 비해 AI 및 기타 디지털 기술을 채택하는 경향이 있습니다. 중소기업은 주로 규제 문제와 구현과 관련된 비용으로 인해 AI를 채택하는 데 주목할만한 장애물에 직면합니다. 따라서 위의 요인들은이 지역의 시장 성장을 주도하고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카는 예측 기간 동안 주목할만한 성장을 보여줄 것으로 예상됩니다. 중동 국가의 정부가 여러 국가 이니셔티브를 실행함에 따라 디지털 채택은 추진력을 얻고 있습니다. 정부는 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능 및 기계 학습과 같은 기술이 지원하는 디지털 기술 채택 프로그램을 수행하고 있습니다. 스마트 건물에서 PDM 기술을 채택하면 안전성 향상의 추가 이점이 있으며 시스템과 건물 탑승자 모두에게 도움이됩니다. 지속적인 모니터링 기능이 장비 불규칙성 또는 악화의 징후를 신속하고 정확하게 식별 할 수 있으므로 잠재적 위험을 정확히 찾아내는 데 중요한 역할을합니다. 문제를 조기에 식별하면 안전 문제를 줄이고, 탑승자에게 해를 끼치거나 재산 피해를 유발할 수있는 사고를 방지하며, 지역 전체의 혼란을 제한 할 수 있습니다.

경쟁 환경

주요 업계 플레이어

주요 시장 플레이어는 전 세계적으로 분석 서비스를 확장하기위한 파트너십 및 획득 전략에 초점을 맞추고 있습니다

주요 플레이어는 업계 별 서비스를 발표함으로써 글로벌 지리적 입지를 확장하는 데 중점을 둡니다. 주요 플레이어는 지역에서 지배력을 유지하기 위해 지역 플레이어와의 인수 및 협력에 전략적으로 초점을 맞추고 있습니다. 최고의 시장 참가자들은 소비자 기반을 늘리기위한 새로운 솔루션을 시작하고 있습니다. 제품 혁신을위한 지속적인 R & D 투자가 증가하면 시장 확장이 향상되고 있습니다. 따라서 최고 기업은 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 전략적 이니셔티브를 빠르게 구현하고 있습니다.

연구 된 회사 목록 :

• IBM Corporation (U.S.)
• General Electric (U.S.)
• Siemens (독일)
• c3.ai, Inc. (U.S.)
• Rockwell Automation (U.S.)
• ptc (U.S.) < /li>
• Hitachi Ltd. (일본)
• 유지 (U.S.)
• Augury Ltd. (U.S.)
• SoothSayer (p-dictor) (태국)
• Fujitsu (일본)
• SAP SE (독일)
• 소프트웨어 AG (독일)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Schneider Electric SE (프랑스)
• ABB (스위스)
• Honeywell International Inc. (U.S.)
• Sparkcognition (U.S.)
• 관리자 (U.S.)

주요 산업 개발 :

• 2024 년 9 월 : Siemens는 과학 기술 회사 인 Merck와 전략적 파트너십을 맺었습니다. 이 협업을 통해이 회사는 디지털 혁신을 주도하고 스마트 제조를 다음 단계로 끌어 올리는 것을 목표로합니다.
• 2024 년 6 월 : IBM Corporation이 Maximo Application Suite (MAS) 버전 9.0을 공개했습니다. 이 업데이트 된 버전은 실시간 데이터 분석 및 자산 모니터링을위한 유용성을 향상시키고 확장 된 IoT 통합을 향상시키기 위해 사용자 친화적 인 인터페이스를 갖춘 향상된 AI 구동 PDM 솔루션과 같은 기능으로 활성화됩니다.
• 2024 년 6 월 : C3.ai, Inc.는 지속 가능한 건축 솔루션 제공 업체 인 Holcim에게 C3 AI 신뢰성 솔루션을 제공합니다. Holcim은 디지털 혁신과 Net-Zero Future를 위해 전 세계 플랜트에 걸쳐 새로운 PDM 솔루션 인 C3 AI 신뢰성을 통합 할 것입니다.
• 2024 년 3 월 : General Electric Vernova는 사우디 아라비아에 본사를 둔 석유 화학 회사 인 Tasnee (National Industrive Company)에 새로운 예측 분석 소프트웨어를 제공 할 것이라고 발표했습니다. 이 소프트웨어를 통해이 회사는 산업 기업의 중요한 실패를 감지, 예측 및 예측하여 장비 다운 타임을 피하는 것을 목표로합니다.
• 2024 년 1 월 : Rockwell Automation은 제조 산업을위한 고급 솔루션 제공 업체 인 Makinarocks와 전략적 파트너십을 맺었습니다. 이 협업을 통해이 회사는 AI의 솔루션의 자동화를 자동화하는 것을 목표로합니다. 제조업체가 PDM 솔루션을 통해 생산성을 높이고 계획되지 않은 셧다운을 줄이는 데 도움이됩니다.

투자 분석 및 기회

AI 및 기계 학습 기술을 통합하기위한 무거운 투자

많은 회사들이 인공 지능 (AI) 및 ML (Machine Learning) 기술을 예측 유지 보수 솔루션에 통합하여 정확성과 확장 성을 향상시키는 데 많은 투자를합니다. 이를 통해 장비 고장을 더 정밀하게 예측할 수있는 고급 분석 도구를 개발할 수 있습니다. 주요 시장 플레이어에는 IBM Corporation, General Electric, Siemens, Rockwell Automation 및 C3, AI, Inc. 등이 있습니다. 이 플레이어들은 새로운 솔루션을 시작하기 위해 연구 및 개발 활동에 집중하고 반복되는 투자를하고 있습니다. 예를 들어,

• 2024 년 7 월, General Electric은 예측 유지 보수 서비스 및 자동 검사 프로세스에서 인공 지능 및 기계 학습 기술을 제공함으로써 항공 우주 사업을 지원할 계획입니다. 이를 통해 항공 우주 사업이 제품을 개선하고 효율성을 높이는 데 도움이됩니다.

이 요인들은 시장 성장을위한 유리한 기회를 창출 할 것으로 예상됩니다.

보고서 적용 범위

이 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공하고 주요 회사, 서비스 ### 791454S 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 또한 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 개발을 강조합니다. 위의 요인들 외에도 최근 몇 년간 시장의 성장에 기여한 몇 가지 요인이 포함됩니다.

시장에 대한 포괄적인 통찰력을 얻으세요, 커스터마이징 요청

보고서 범위 및 세분화

속성	세부 사항
학습 기간	2019-2032
기지 연도	2024
추정 연도	2025
예측 기간	2025-2032
역사적 시대	2019-2023
성장률	2025 년에서 2032 년까지 26.5%의 cagr
단위	값 (USD Billion)
세분화	구성 요소 하드웨어 소프트웨어 통합 독립형 배포 온 프레미스 클라우드 기반 by Enterprise ### 791454 대기업 중소 기업 (SMES) 기술 iot 인공 지능 및 기계 학습 디지털 트윈 Advance Analytics 기타 (현대 데이터베이스, ERP 등) 응용 프로그램 조건 모니터링 예측 분석 원격 모니터링 자산 추적 유지 보수 일정 최종 사용 군사 및 방어 에너지 및 유틸리티 제조 건강 관리 It 및 Telecom 물류 및 교통 기타 (화학 물질, 종이 및 인쇄 및 농업 등) 지역 North America (구성 요소, 배포, Enterprise ### 791454, 기술, 응용 프로그램, 최종 사용 및 국가 별)) U.S. 캐나다 멕시코 남미 (구성 요소, 배포, Enterprise ### 791454, 기술, 응용 프로그램, 최종 사용 및 국가 별) 브라질 아르헨티나 남미의 나머지 유럽 (구성 요소, 배포, Enterprise ### 791454, 기술, 응용 프로그램, 최종 사용 및 국가 별)) 영국 독일 프랑스 이탈리아 스페인 러시아 베넬 룩 북유럽 유럽의 나머지 중동 및 아프리카 (구성 요소, 배포, Enterprise ### 791454, 기술, 응용 프로그램, 최종 사용 및 국가 별)) 터키 이스라엘 gcc 북아프리카 남아프리카 중동 및 아프리카의 나머지. Asia Pacific (구성 요소, 배포, Enterprise ### 791454, 기술, 응용 프로그램, 최종 사용 및 국가 별)) 중국 인도 일본 한국 아세안 오세아니아 나머지 아시아 태평양
회사는 보고서에서 프로파일 링되었습니다	IBM Corporation (미국), General Electric (미국), Siemens (독일), C3.AI, Inc. (미국), PTC (미국), Rockwell Automation (미국), Hitachi Ltd. (일본) , 유지 (미국), Augury Ltd. (미국), The Soothsayer (P-Dictor) (태국) 등