Part du marché de la maintenance prédictive, taille et tendance 2025-2035

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Quelles seront les tendances de ce marché dans les années à venir?

Le marché de la maintenance prédictive a représenté 11,85 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 104,65 milliards de dollars en 2035, avec une croissance d'environ 21,9 % entre 2025 et 2035. Le marché de la maintenance prédictive existe en tant qu'industrie qui développe des technologies utilisant l'analyse des données, l'IA, l'IoT, et les fonctions d'apprentissage automatique pour prévoir la panne d'équipement avant leurs échecs, ce qui diminue les dépenses d'arrêt. Les trois principaux facteurs à l'origine de l'expansion des parts de marché sont l'utilisation accrue de l'IdO et de l'IA, les exigences en matière d'efficacité pour prévenir les interruptions opérationnelles, la réduction des coûts par la maintenance prédictive et l'élargissement de la couverture du marché industriel, y compris dans les secteurs de la fabrication, de l'énergie, des transports et des soins de santé.

La clientèle cible du marché de l'entretien prédictif est constituée d'entreprises de fabrication, de pétrole et de gaz, d'aérospatiale, d'automobile, d'utilité publique et de soins de santé, ainsi que d'entreprises de TI et de télécommunications qui exploitent des équipements et des machines essentiels. Les entreprises peuvent obtenir des performances d'actifs supérieures et l'efficacité du système et étendre le service d'équipement en appliquant la surveillance en temps réel en combinaison avec l'analyse avancée. Les réalisations technologiques et le besoin croissant d'approches intelligentes en matière de maintenance favorisent une expansion rapide du marché.

Que disent les experts de l'industrie sur les tendances du marché?

Depuis des années, les technologies numériques, les logiciels et l'analyse d'Emerson assurent des améliorations opérationnelles mesurables dans les installations de fabrication.

• Mark Bulanda, Président exécutif d'Emerson.

Quels segments et géographies le rapport analyse-t-il?

Quels sont les principaux moteurs et défis qui façonnent le marché?

L'intégration des capteurs IoT, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique permet une surveillance en temps réel et des prévisions pour une maintenance efficace

Un élément de croissance important sur le marché de la maintenance prédictive est le couplage efficace des capteurs IoT avec les capacités d'intelligence artificielle (AI) et d'apprentissage des machines (ML), qui déplacent les approches de maintenance des stratégies réactives aux stratégies prédictives. Des capteurs IoT polyvalents capturent des données de paramètres industriels en temps réel, comme des indicateurs de performance de l'équipement tels que la température et les vibrations, des relevés de pression et d'autres paramètres essentiels. Avant que des problèmes potentiels surgissent, les algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique évaluent les données générées pour les tendances, les irrégularités et les échecs imminents.

La surveillance en temps réel permet aux entreprises d'anticiper les pannes d'équipement, de réduire les interruptions d'entretien prévues et de mieux coordonner les plans d'entretien. L'analyse de l'IA améliore la précision des prévisions de défaillance, permettant aux entreprises de prendre des mesures préventives pour éviter les pannes coûteuses. La maintenance prédictive permet au personnel de maintenance d'accéder aux biens et de les surveiller en utilisant des données en temps réel de n'importe où. Les solutions de maintenance prédictives alimentées par l'IA verront la demande augmenter à mesure que les applications IoT se développeront, alimentant la croissance du marché.

L'entretien proactif réduit les coûts d'entretien, optimise les performances et prolonge la durée de vie des équipements, ce qui entraîne une augmentation du ROI

Le marché de l'entretien prédictif augmente l'adoption en raison de l'entretien proactif, car cette approche réduit les dépenses totales d'entretien en évitant les pannes imprévues d'équipement. Les entreprises réduisent les dépenses inutiles en mettant en oeuvre des analyses prédictives afin d'identifier rapidement les problèmes d'équipement afin qu'elles ne puissent effectuer la maintenance qu'en cas de besoin. La méthode offre des performances d'équipement optimales puisqu'elle maintient les machines dans leur état le plus efficace, ce qui correspond à la fois à une consommation d'énergie réduite et à des niveaux de productivité accrus.

La pratique de maintenance proactive étend l'espérance de vie des actifs en réduisant les effets d'usure, ce qui accroît la fiabilité des infrastructures essentielles et reporte les coûts de remplacement. Toutes les entreprises, de la fabrication à l'énergie aux soins de santé aux transports, peuvent améliorer l'efficacité opérationnelle en optimisant l'utilisation des actifs et en réduisant au minimum les temps d'arrêt. Les investissements à long terme dans les résultats de maintenance prédictive se traduisent par une augmentation du rendement en raison de la baisse des coûts de maintenance et de la diminution des interruptions opérationnelles. L'adoption croissante de ces technologies favorise l'avancement continu de l'IA, de l'IoT et de l'analyse des données, ce qui stimule l'expansion du marché.

La mise en œuvre de solutions de maintenance prédictive nécessite des investissements importants peut constituer un obstacle pour les petites et moyennes entreprises (PME).

Les solutions de maintenance prédictives posent des défis financiers majeurs aux petites et moyennes entreprises (PME) lorsqu'elles sont déployées. Ces mises en œuvre exigent des dépenses initiales importantes pour les capteurs et les logiciels, ainsi que des infrastructures de collecte et d'analyse des données. Les petites et moyennes entreprises doivent bien former leur personnel pour pouvoir utiliser et contrôler efficacement les systèmes de maintenance prédictive. Les coûts élevés de mise en œuvre des technologies de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'IdO mettent fin à l'adoption par les petites entreprises qui maintiennent des ressources financières limitées. Les coûts annuels d'entretien des systèmes et leurs mises à jour continues représentent de nouvelles dépenses. Un manque de ressources empêcherait les PME de justifier l'allocation financière de solutions de maintenance prédictives et limiterait leurs possibilités sur des marchés concurrentiels. L'exigence de coûts excessifs constitue un obstacle principal qui limite l'expansion du marché de la maintenance prédictive chez les entreprises dont les activités sont plus petites.

Le passage au cloud computing permet aux entreprises de déployer des solutions de maintenance prédictives

Le cloud computing crée une opportunité commerciale majeure en permettant aux entreprises de déployer des solutions de surveillance flexibles et abordables pour gérer les équipements. Les solutions de cloud computing permettent aux entreprises d'économiser de gros volumes de données sur les capteurs IoT et d'autres informations sur les appareils tout en éliminant les besoins importants en infrastructure sur place. Les entreprises bénéficient de déploiements simples et abordables pour les systèmes de maintenance prédictive grâce à des solutions de cloud computing. L'informatique en nuage rend les données d'équipement accessibles en temps réel grâce à l'accès à distance afin que les équipes de maintenance puissent surveiller les actifs et offrir des choix éclairés à partir de n'importe quel emplacement mondial.

Leur capacité à gérer de grandes quantités de données les rend aptes à l'utilisation dans la fabrication, l'énergie et les établissements de santé. L'informatique en nuage offre à diverses parties prenantes un accès simultané partagé aux données de maintenance, ce qui permet une collaboration plus efficace. De plus, l'agilité des entreprises découle de la capacité de déploiement en nuage de ces solutions, qui permet aux entreprises de s'adapter aux besoins opérationnels.

Avec l'augmentation du travail à distance et du calcul de bord, les solutions de maintenance prédictive peuvent maintenant fonctionner plus près des sources de données

Les solutions de maintenance prédictives offrent une chance critique de croissance du marché grâce à l'informatique de pointe et aux capacités de travail à distance qui permettent aux solutions d'accéder aux données plus près des appareils matériels. L'utilisation de l'informatique de bord permet le traitement des données à proximité des équipements et des appareils locaux, ce qui rend le transfert de données vers les bases de données en nuage central inutile. L'analyse des données plus rapide combinée à des décisions plus rapides et à un délai réduit produit des prévisions essentielles de maintenance en temps réel.

La capacité des travailleurs à maintenir leur position à distance permet aux équipes de maintenance d'analyser l'information sur l'équipement n'importe où, créant ainsi des opérations adaptables ainsi que des niveaux de performance plus élevés. Les entreprises prennent des mesures immédiates en matière d'analyse prédictive grâce à des partenariats de calcul de bord pour éviter les pannes d'équipement et optimiser l'utilisation des ressources. Les solutions basées sur les bords accomplissent ces tâches plus efficacement tout en réduisant l'utilisation de la bande passante et en protégeant les données sensibles en positionnant l'information près de sa source d'origine. Grâce à cette technologie, les améliorations de maintenance prédictives permettent désormais des applications plus vastes et des pratiques de maintenance plus efficaces dans divers secteurs.

Quels sont les principaux segments de marché de l'industrie?

D'après le volet, le marché de la maintenance prédictive a été classé dans Solutions, Services. Le segment des solutions est le plus important sur le marché de la maintenance prédictive pour ces solutions utilisant des technologies avancées d'analyse et d'IA. Ces solutions fournissent une surveillance en temps réel, des aperçus prédictifs et des données exploitables pour permettre l'optimisation des calendriers de maintenance et minimiser les temps d'arrêt. Presque toutes les industries se concentrant actuellement sur l'efficacité opérationnelle et les mesures de réduction des coûts, la demande pour l'apprentissage automatique, les capteurs IoT et les solutions de maintenance prédictive basées sur l'analyse des données a augmenté. Cette révolution technologique permet de prévoir les problèmes d'équipement avant qu'ils ne se produisent, ce qui augmente la longévité des actifs, réduit les pannes inattendues et sert d'élément moteur principal du marché.

D'après l'application, le marché de la maintenance prédictive a été classé en détection des défaillances, optimisation des actifs, prévision de la maintenance, surveillance à distance, calendrier des tâches, surveillance de l'état. La surveillance de l'état a la plus grande part du marché de la maintenance prédictive, car elle implique la surveillance constante de la santé et des performances de l'équipement afin que les organisations puissent détecter les pannes imminentes avant qu'elles ne se produisent. La surveillance de l'état fournit des informations critiques sur l'état des machines en combinant les capteurs, l'analyse des données et la surveillance en temps réel. Pratiquer de façon proactive minimise les temps d'arrêt, réduit les coûts d'entretien et augmente la durée de vie de l'équipement, ce qui le rend très important pour le succès des stratégies d'entretien prédictifs dans plusieurs industries, y compris la fabrication, le pétrole et le gaz, et l'automobile.

Quelles sont les régions qui dirigent le marché et pourquoi?

Le marché nord-américain de la maintenance prédictive domine en raison de sa solide infrastructure technologique, de l'adoption précoce des pratiques de l'Industrie 4.0 et de l'utilisation généralisée des technologies IdO et AI. La combinaison de la fabrication et des industries de l'automobile, de l'aérospatiale et de l'énergie entraîne une forte demande de solutions de maintenance prédictives sur le marché nord-américain. L'expansion du marché est encore renforcée par l'engagement de la région nord-américaine envers le développement technologique et l'innovation. L'adoption de la maintenance prédictive en Amérique du Nord s'est accélérée en raison des politiques exigeant une réduction des dépenses d'entretien et des temps d'arrêt. En outre, la base industrielle importante de la région et l'accent mis sur la transformation numérique continuent de stimuler la croissance. Les principales organisations de la région privilégient l'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique pour des solutions de maintenance prédictive plus précises.

La maintenance prédictive pour l ' Asie et le Pacifique Le marché connaît la croissance la plus rapide. Pendant la période de forte expansion, l'Asie-Pacifique représente le premier marché de maintenance prédictive en raison de la croissance du secteur industriel combinée à l'adoption de technologies IoT/AI et de l'accent mis sur les dépenses efficaces dans les grandes industries. La maintenance prédictive bénéficie d'un soutien financier important de la part des entreprises manufacturières, des fournisseurs d'énergie et de l'industrie automobile de cette région afin d'accroître l'efficacité opérationnelle tout en réduisant les temps d'arrêt du matériel. La croissance du marché de la région bénéficie de l'augmentation des investissements publics dans le développement de la fabrication intelligente et les programmes d'infrastructure intelligente. De plus, l'industrialisation croissante dans les pays émergents et l'appui croissant des gouvernements à la numérisation stimulent la demande du marché. L'essor des industries critiques, comme la fabrication et l'énergie, accroît la demande de solutions de maintenance prédictives améliorées.

À quoi ressemble le paysage concurrentiel du marché?

Les principaux acteurs du marché de la maintenance prédictive sont General Electric (GE), Siemens AG, Honeywell International Inc., IBM Corporation, Schneider Electric, Cisco Systems Inc., Microsoft Corporation, SAP SE, Rockwell Automation, ABB Ltd., Uptake Technologies, PTC Inc., Fluke Corporation, Bosch Software Innovations et Emerson Electric Co. Le marché de la maintenance prédictive exige des entreprises qu'elles utilisent différentes méthodes concurrentielles. L'organisation opère sur le développement de produits avancés grâce à des technologies intelligentes, dont l'IA, l'apprentissage automatique et l'IoT, qui rendent leurs solutions de maintenance prédictives plus précises et plus efficaces.

Les entreprises réalisent la croissance du marché et l'expansion technologique en concluant des accords de partenariat stratégique tout en effectuant des acquisitions dans le cadre de leur stratégie d'expansion. La société encourage les clients avec des offres basées sur le cloud, qui permettent la surveillance à distance et l'application globale de l'analyse des données. Pour atteindre l'objectif client, la plupart des entreprises développent des solutions de maintenance spécifiques à l'industrie qui servent des secteurs tels que la fabrication, les soins de santé et l'énergie pour répondre à des besoins commerciaux distincts. Leur stratégie d'expansion mondiale vise les marchés émergents dans toute l'Asie-Pacifique et dans d'autres régions, ce qui stimulera la croissance future.

Part d, Company Shares Analysis, 2024

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Quelles fusions, acquisitions ou lancements de produits récents façonnent l'industrie?

• En novembre 2023, ABB, Schneider Electric et IBM ont collaboré à la mise en œuvre de solutions IoT qui améliorent l'efficacité énergétique et la gestion des déchets, tout en recueillant des données pour les applications AI.
• En juillet 2023, Siemens a été reconnue comme l'une des 10 meilleures usines intelligentes pour ses progrès dans les technologies de fabrication intelligente.

Couverture du rapport:

Par composante

• Solutions
  • Solutions intégrées
  • Solutions autonomes
• Services
  • Intégration et déploiement
  • Soutien & Maintenance
  • Formation et conseil
• Autres

Par mode de déploiement

• Locaux
• Nuage

Par la technique de surveillance

• Surveillance du couple
• Surveillance des vibrations
• Analyse pétrolière
• Thermographie
• Surveillance de la corrosion
• Autres

Par demande

• Détection des défaillances
• Optimisation des actifs
• Prévisions d'entretien
• Surveillance à distance
• Calendrier des tâches
• Surveillance de l'état

Par utilisateur final

• Industrie manufacturière
• Énergie et services publics
• Transports et logistique
• Aéronautique et défense
• Automobile
• Santé
• Pétrole et gaz
• IT et télécommunications
• Autres

Par région

Amérique du Nord

• États-Unis
• Canada

Europe

• Royaume-Uni
• France
• Allemagne
• Italie
• Espagne
• Reste de l'Europe

Asie-Pacifique

• Chine
• Japon
• Inde
• Australie
• Corée du Sud
• Singapour
• Reste de l ' Asie et du Pacifique

Amérique latine

• Brésil
• Argentine
• Mexique
• Reste de l'Amérique latine

Moyen-Orient et Afrique

• GCC Pays
• Afrique du Sud
• Reste du Moyen-Orient et Afrique

Liste des sociétés:

• Electricité générale (GE)
• Siemens AG
• Honeywell International Société
• Société IBM
• Schneider Electric
• Cisco Systems Inc.
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• Automatisation Rockwell
• ABB Ltd.
• Technologies de pointe
• PTC Inc.
• Société Fluke
• Innovations logicielles Bosch
• Emerson Electric Co.

Foire aux questions (FAQ)