目前,维护占据了很大一部分业务成本。采取措施减少这些现象至关重要。预测维护软件是对设备和资产进行持续维护,以延长其使用寿命。它可以有效地帮助在任何系统故障发生之前进行预测。预测性维护的目标是最大限度地减少设备停机时间并扩大维护计划。这种实时设备评估可以更经济、更准确地执行维护任务。因此,预测维护软件日益流行。降低维护成本的能力是推动软件采用的关键因素。预测性维护还可以减少灾难性或意外设备故障的发生。这可以实现更可预测的容量规划、减少故障排除并延长设备寿命。此外,最大限度地减少设备停机时间、维护成本和提高员工效率的能力进一步增强了制造和企业部门对预测性维护软件的需求。
物联网、机器学习和人工智能驱动的预测维护软件是行业中最受欢迎的。采用最新技术的预测维护软件的开发预计将刺激市场增长。此外,持续的工业化吸引企业采用人工智能、机器学习和物联网等先进技术。随着此类尖端技术的日益采用,有效预测性维护的实施可能会增加。此外,云应用程序的不断增长将大大增加对基于云的预测维护软件的需求。实时状态监测解决方案的到来将为市场提供绝佳的增长机会。
主要市场驱动因素 -
� A growing adoption of advanced technologies to drive the market growth � Increasing demand for cloud-based software to accelerate the market growth
主要市场限制 -
� Lack of skilled workforce to hinder the market growth
全球预测性维护市场竞争激烈,吸引主要参与者实施各种有机和无机增长战略。随着全球市场竞争的激烈,供应商积极采取措施提供多元化的产品组合以满足客户的需求。知名公司采用各种业务增长战略,例如合作伙伴关系、协作、兼并和收购,以维持其在全球市场的竞争力。例如,2018 年 11 月,罗克韦尔自动化公司与美卓奥图泰公司合作推出采矿设备预测维护解决方案。该解决方案旨在最大限度地提高通信电路的性能和正常运行时间。同样,2018 年 2 月,Jacobs Engineering Group 与 Atos SE 合作提供基于状态的预测性维护解决方案。
全球市场的知名公司包括 Baker Hughes Group、Pegasystems Inc.、Software AG、eMaint by Fluke Corporation、Totalmobile Ltd.、AVEVA Group plc、SAP SE、Wipro Limited、SenseGrow Inc.、MicroMain Corp.、Robert Bosch GmbH PTC, Inc.、通用电气公司、IBM Corporation、罗克韦尔自动化公司、SAS Institute Inc、eMaint Enterprises LLC、施耐德电气 SE、Software AG 等。
物联网、人工智能、机器学习和数据分析等创新技术的日益普及推动了整个北美的预测性维护市场。知名供应商的出现进一步刺激了市场增长。北美发达的工业部门正在采用新兴技术来提高运营绩效和系统停机时间。这一因素进一步推动了该地区预测性维护软件的需求。先进技术的渐进方法导致欧洲企业增加组织投资。因此,预计欧洲也将在全球市场中呈现显着增长。
亚太地区将成为预测性维护市场最具机会性的地区。这一市场增长归功于强大的制造基础。除此之外,市场参与者一直致力于在亚洲国家建立和扩大其业务组合,这将进一步推动市场增长。
获得对市场的广泛洞察, 定制请求
属性 |
详细信息 |
按部署
|
|
按组织规模 |
|
按应用 |
|
按地理位置 |
|