予知保全の世界市場：コンポーネント別、展開形態別、技術別、組織規模別、産業別、地域別-市場規模、産業力学、機会分析、予測（2025年～2033年）

2024年、予知保全市場は、機器のダウンタイムを最小化し、様々な産業における業務効率を高めるという差し迫った需要に煽られ、比類ない成長を遂げています。2024年の市場規模は89億6,000万米ドルでしたが、2033年には910億4,000万米ドルに達すると予測されています。これは、2025年から2033年までの予測期間において、CAGRが29.4%という著しい伸びを示しています。この急拡大は、人工知能（AI）やモノのインターネット（IoT）といった先進技術の統合によるところが大きく、これによって企業はデータ主導の保守戦略を採用できるようになっています。

北米は、強力な産業基盤、最先端技術の早期導入、デジタルトランスフォーメーション・イニシアチブへの多額の投資によって強化され、予知保全市場で支配的な地位を維持しています。製造業、エネルギー、ヘルスケアなどの主要部門は、生産性の向上と運用リスクの低減のために予知保全ソリューションを採用しています。この地域は、IBM、Microsoft、General Electric、PTCといった世界的大企業を含む大手ソリューション・プロバイダーの拠点となっており、その本社や研究所がイノベーションのエコシステムを促進しています。

注目すべき市場の発展

予知保全市場では、複数の有力企業が革新的な技術と戦略的イニシアティブで業界情勢を形成しています。Cisco Systems, Inc.、General Electric Company、SAP SE、Schneider Electric SE、Siemensなどの主要企業は、高度な予知保全ソリューションの開発と展開に貢献する主要企業としての地位を確立しています。これらの業界リーダーは、パートナーシップ、M&A、他社との提携など、市場での地位を強化するために様々な戦略を積極的に推進しています。

このような戦略的活動の顕著な例は、2025年2月にIBMが64億米ドルでHashiCorpの買収を完了したときに起こっています。この買収は、HashiCorpの技術をIBMのレッドハット製品と統合することで、IBMのマルチクラウド機能と予知保全ポートフォリオを大幅に強化しました。この動きは、クラウドインフラストラクチャを活用したスケーラブルで柔軟な予知保全ソリューションを提供するというIBMのコミットメントを強化しました。

市場のダイナミックな性質をさらに強調するものとして、C3 AIは2025年6月、米国空軍ラピッド・サステインメント・オフィスから1,300万米ドルのタスクオーダーを獲得しました。この契約は、C3 AIのAI対応予知保全システムをさらなる航空機プラットフォームに拡大することを目的としており、非常に複雑で重要な環境における保全能力を強化するために人工知能への依存が高まっていることを示しています。この拡大は、機器の信頼性と任務の即応性が最も重要な防衛用途における予知保全技術の戦略的重要性を強調するものです。

中核となる成長要因

2024年、予知保全市場は世界中の産業にとって重要な分野となっており、その主な原動力は、保全コストを削減し、計画外のダウンタイムを最小限に抑えるという差し迫ったニーズです。予期せぬ機器の故障は、高価な修理、生産停止、収益損失につながり、壊滅的な財務的影響をもたらす可能性があります。セクターを問わず利害関係者にとって、こうしたリスクは、潜在的な問題の早期発見とタイムリーな介入を可能にする予知保全戦略の採用の重要性を強調しています。

新たな機会動向

2024年、予知保全市場は、デジタル・ツイン技術の普及に牽引され、大きな変革期を迎えています。デジタルツインは、利害関係者が仮想環境で機器の性能をシミュレート、監視、分析できるようにする、物理的資産の洗練された仮想レプリカです。この革新的なアプローチにより、企業は実際の資産を現実世界のリスクや混乱にさらすことなく、さまざまなシナリオをテストし、潜在的な故障を予測し、メンテナンススケジュールを最適化することができます。

最適化への障壁

2024年には、データのセキュリティと品質の問題が、予知保全市場における重大な課題として浮上し、利害関係者にとってこれらのシステムの有効性と信頼性に直接影響を及ぼすようになります。予知保全は、産業機器に組み込まれたIoTデバイスやセンサーが生成する膨大なデータの収集と分析に大きく依存しています。このデータの精度と完全性は極めて重要であり、何らかの侵害があれば、潜在的な故障を検出し、メンテナンスの必要性を正確に予測するシステムの能力が大きく損なわれる可能性があります。このデータをサイバー脅威から確実に保護し、その品質を維持することは、予知保全ソリューションを採用する組織にとって最優先事項となっています。

市場セグメンテーションの詳細

コンポーネント別では、統合型およびスタンドアロン型の予知保全ソリューションが市場シェアの70％以上を占め、予知保全市場を総体的に支配しています。これらのソリューションは、包括的な分析を提供し、機器の健全性をリアルタイムで監視できるようにすることで、産業オペレーションを根本的に変革してきました。高度なデータ処理と洗練されたアルゴリズムを組み合わせることで、これらのシステムは、機械の状態を深く洞察し、潜在的な故障を予測し、メンテナンス活動をプロアクティブにスケジュールすることを可能にします。

技術別では、振動モニタリング技術が予知保全市場の基本コンポーネントとしての地位を確立しており、市場シェアの22.6%以上を占めています。この技術は、幅広い産業用途で機器の故障の初期兆候を検出する優れた能力が高く評価されています。機械から発生する振動を継続的に測定・分析することで、振動モニタリングシステムは、しばしば機械的な故障に先行する微妙な異常を特定することができます。

産業別では、製造業が予知保全市場をリードしており、25.7％以上の圧倒的なシェアを占めています。この優位性は、継続的な操業を維持し、コストのかかる機器のダウンタイムを最小限に抑えるという製造部門の重要なニーズを反映しています。洗練された予知保全ツールを活用することで、製造業者は膨大な量の操業データを分析し、機器の劣化の兆候を早期に発見し、タイムリーな保全介入スケジュールを立てることができます。

導入形態別では、オンプレミス導入が予知保全市場の支配的なアプローチとなっており、市場シェアの63.6％以上を確保しています。この選好は主に、強化されたデータ管理と厳格なセキュリティ要件に対するニーズの高まりによるものです。さまざまな業界の組織が、機密性の高い業務データの保護を優先するようになっており、オンプレミス・ソリューションが特に魅力的なものとなっています。

セグメント別内訳

コンポーネント別

• ソリューション
  • 統合型
  • スタンドアロン
• サービス
  • マネージド・サービス
  • プロフェッショナル・サービス

展開形態別

• クラウド
  • パブリッククラウド
  • プライベート・クラウド
  • ハイブリッド・クラウド
• オンプレミス

技術別

• 振動モニタリング
• 電気テスト
• オイル分析
• 超音波検出器
• 衝撃パルス
• 熱/赤外線モニタリング
• 光学（カメラ）モニタリング
• MLデータベース
• その他

組織規模別

• 大企業
• 中小企業

産業別

• 航空宇宙・防衛
• 製造業
• エネルギー・公益事業
• 石油・ガス
• 運輸
• 倉庫・物流
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 自動車
• 海運
• その他

地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ポーランド
  • ロシア
  • その他
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア・ニュージーランド
  • ASEAN
    • マレーシア
    • シンガポール
    • タイ
    • インドネシア
    • フィリピン
    • ベトナム
    • その他
  • その他の地域
• 中東・アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • その他
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • その他

主要市場参入企業

• Fujitsu Limited
• Hitachi, Ltd.
• Toshiba Corporation
• Mitsubishi Electric Corporation
• Google Llc
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAP Se
• Software Ag
• Onyx Insight
• Amazon Web Services, Inc.
• SAS Institute
• Hakunamatata Solutions
• その他

目次

第1章 調査の枠組み

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー：世界の予知保全市場

第4章 世界の予知保全市場概要

• 業界バリューチェーン分析
  • テクノロジー開発者
  • インテグレーター
  • サービスプロバイダー
  • エンドユーザー
• 業界展望
  • 予知保全のROI測定の概要
• PESTLE分析
• ポーターのファイブフォース分析
• 市場力学と動向
• 市場成長動向に対するCOVID-19の影響評価
• 市場の成長と展望
• 競合ダッシュボード

第5章 世界の予知保全市場分析（コンポーネント別）

• 重要な洞察
• 市場規模と予測、2020年～2033年（100万米ドル）
  • ソリューション
  • サービス

第6章 世界の予知保全市場分析（展開形態別）

• 重要な洞察
• 市場規模と予測、2020年～2033年（100万米ドル）
  • クラウド
  • オンプレミス

第7章 世界の予知保全市場分析（技術別）

• 重要な洞察
• 市場規模と予測、2020年～2033年（100万米ドル）
  • 振動監視
  • 電気試験
  • オイル分析
  • 超音波検出器
  • ショックパルス
  • 熱/赤外線モニタリング
  • 光学（カメラ）監視
  • MLデータベース
  • その他

第8章 世界の予知保全市場分析（組織規模別）

• 重要な洞察
• 市場規模と予測、2020年～2033年（100万米ドル）
  • 大企業
  • 中小企業

第10章 世界の予知保全市場分析（産業別）

• 重要な洞察
• 市場規模と予測、2020年～2033年（100万米ドル）
  • 航空宇宙・防衛
  • 製造業
  • エネルギー・公益事業
  • 石油・ガス
  • 交通機関
  • 倉庫・物流
  • ヘルスケア・ライフサイエンス
  • 自動車
  • 船舶
  • その他

第11章 世界の予知保全市場分析（地域別）

• 重要な洞察
• 市場規模と予測、2020年～2033年（100万米ドル）
  • 北米
  • 欧州
  • アジア太平洋
  • 中東・アフリカ
  • 南米

第12章 北米の予知保全市場分析

第13章 欧州の予知保全市場分析

第14章 アジア太平洋の予知保全市場分析

第15章 中東・アフリカの予知保全市場分析

第16章 南米の予知保全市場分析

第17章 企業プロファイル

• IBM
• Microsoft Corporation
• SAP
• ABB Ltd.
• Siemens AG
• Schneider Electric
• Hitachi, Ltd.
• Oracle Corporation
• Fujitsu Ltd.
• GE
• Rockwell Automation
• Amazon Web Services, Inc.
• PTC
• Mitsubishi Electric Corporation
• Robert Bosch
• Honeywell
• Onyx Insight
• SAS Institute
• Toshiba Corporation
• Google Llc
• Software Ag
• Hakunamatata Solutions
• その他

In 2024, the predictive maintenance market is witnessing unparalleled growth fueled by the pressing demand to minimize equipment downtime and boost operational efficiency across various industries. Valued at US$ 8.96 billion in 2024, the market is projected to soar dramatically, reaching an estimated US$ 91.04 billion by 2033. This represents a remarkable compound annual growth rate (CAGR) of 29.4% over the forecast period from 2025 to 2033. The rapid expansion is largely attributed to the integration of advanced technologies such as artificial intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT), which empower companies to adopt data-driven maintenance strategies.

North America maintains a dominant position in the predictive maintenance market, bolstered by its strong industrial base, early adoption of cutting-edge technologies, and significant investments in digital transformation initiatives. Key sectors such as manufacturing, energy, and healthcare have embraced predictive maintenance solutions to enhance productivity and reduce operational risks. The region serves as a hub for leading solution providers, including global giants like IBM, Microsoft, General Electric, and PTC, whose headquarters and research centers foster an ecosystem of innovation.

Noteworthy Market Developments

In the predictive maintenance market, several prominent players are shaping the industry landscape with their innovative technologies and strategic initiatives. Leading companies such as Cisco Systems, Inc., General Electric Company, SAP SE, Schneider Electric SE, and Siemens have established themselves as key contributors to the development and deployment of advanced predictive maintenance solutions. These industry leaders are actively pursuing various strategies to strengthen their market positions, including partnerships, mergers and acquisitions, and collaborations with other firms.

A notable example of such strategic activity occurred in February 2025 when IBM completed its acquisition of HashiCorp for US$ 6.4 billion. This acquisition significantly bolstered IBM's multicloud capabilities and predictive maintenance portfolio by integrating HashiCorp's technologies with IBM's Red Hat offerings. The move reinforced IBM's commitment to delivering scalable and flexible predictive maintenance solutions that leverage cloud infrastructure.

Further highlighting the dynamic nature of the market, in June 2025, C3 AI secured a US$ 13 million task order from the U.S. Air Force Rapid Sustainment Office. This contract is intended to expand C3 AI's AI-enabled predictive maintenance system across additional aircraft platforms, demonstrating the increasing reliance on artificial intelligence to enhance maintenance capabilities in highly complex and critical environments. The expansion underscores the strategic importance of predictive maintenance technologies in defense applications, where equipment reliability and mission readiness are paramount.

Core Growth Drivers

In 2024, the predictive maintenance market has become a critical area of focus for industries worldwide, primarily driven by the pressing need to reduce maintenance costs and minimize unplanned downtime. Unexpected equipment failures can have devastating financial consequences, leading to expensive repairs, production halts, and lost revenue. For stakeholders across sectors, these risks underscore the importance of adopting predictive maintenance strategies that enable early detection of potential issues and timely intervention.

Emerging Opportunity Trends

In 2024, the predictive maintenance market is undergoing a significant transformation driven by the widespread adoption of digital twin technology. Digital twins are sophisticated virtual replicas of physical assets that enable stakeholders to simulate, monitor, and analyze the performance of equipment in a virtual environment. This innovative approach allows companies to test various scenarios, predict potential failures, and optimize maintenance schedules without exposing actual assets to real-world risks or disruptions.

Barriers to Optimization

In 2024, data security and quality issues have emerged as significant challenges within the predictive maintenance market, directly impacting the effectiveness and reliability of these systems for stakeholders. Predictive maintenance heavily depends on the collection and analysis of vast amounts of data generated by IoT devices and sensors embedded in industrial equipment. The accuracy and integrity of this data are crucial, as any compromise can severely undermine the system's ability to detect potential failures and predict maintenance needs accurately. Ensuring robust protection of this data from cyber threats, as well as maintaining its quality, has become a top priority for organizations adopting predictive maintenance solutions.

Detailed Market Segmentation

By Component, integrated and standalone predictive maintenance solutions collectively dominate the predictive maintenance market, capturing over 70% of the market share. These solutions have fundamentally transformed industrial operations by providing comprehensive analytics and enabling real-time monitoring of equipment health. By combining advanced data processing with sophisticated algorithms, these systems allow organizations to gain deep insights into the condition of their machinery, predict potential failures, and schedule maintenance activities proactively.

By Technology, vibration monitoring technology has established itself as a fundamental component of the predictive maintenance market, commanding over 22.6% of the market share. This technology is highly valued for its exceptional ability to detect early signs of equipment faults across a wide range of industrial applications. By continuously measuring and analyzing the vibrations produced by machinery, vibration monitoring systems can identify subtle anomalies that often precede mechanical failures.

Based on industry, manufacturers are leading the predictive maintenance market, holding a commanding share of over 25.7%, largely due to their strategic adoption of advanced monitoring technologies. This dominance reflects the manufacturing sector's critical need to maintain continuous operations and minimize costly equipment downtime. By leveraging sophisticated predictive maintenance tools, manufacturers are able to analyze vast amounts of operational data, detect early signs of equipment degradation, and schedule timely maintenance interventions.

By Deployment, on-premise deployments have become the dominant approach in the predictive maintenance market, securing over 63.6% of the market share. This preference is primarily due to the growing need for enhanced data control and stringent security requirements. Organizations across various industries are increasingly prioritizing the protection of sensitive operational data, which makes on-premise solutions particularly attractive.

Segment Breakdown

By Component:

• Solutions
  • Integrated
  • Standalone
• Services
  • Managed Services
  • Professional Services

By Deployment Mode:

• Cloud
  • Public Cloud
  • Private Cloud
  • Hybrid Cloud
• On-Premises

By Technology:

• Vibration Monitoring
• Electrical Testing
• Oil Analysis
• Ultrasonic Detectors
• Shock Pulse
• Thermal/Infrared Monitoring
• Optical (cameras) Monitoring
• ML Database
• Others

By Organization Size:

• Large Enterprises
• Small and Medium-Sized Enterprises

By Industry:

• Aerospace and Defense
• Manufacturing
• Energy and Utilities
• Oil & Gas
• Transportation
• Warehouse & Logistics
• Healthcare and Lifesciences
• Automotive
• Marine/ Shipping
• Others

By Region:

• North America
  • The U.S.
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • The UK
  • Germany
  • France
  • Italy
  • Spain
  • Poland
  • Russia
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • South Korea
  • Australia & New Zealand
  • ASEAN
    • Malaysia
    • Singapore
    • Thailand
    • Indonesia
    • Philippines
    • Vietnam
    • Rest of ASEAN
  • Rest of Asia Pacific
• Middle East & Africa
  • UAE
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • Rest of MEA
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Rest of South America

Leading Market Participants

• Fujitsu Limited
• Hitachi, Ltd.
• Toshiba Corporation
• Mitsubishi Electric Corporation
• Google Llc
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAP Se
• Software Ag
• Onyx Insight
• Amazon Web Services, Inc.
• SAS Institute
• Hakunamatata Solutions
• Other Prominent Players

Table of Content

Chapter 1. Research Framework

• 1.1 Research Objective
• 1.2 Product Overview
• 1.3 Market Segmentation

Chapter 2. Research Methodology

• 2.1 Qualitative Research
  • 2.1.1 Primary & Secondary Sources
• 2.2 Quantitative Research
  • 2.2.1 Primary & Secondary Sources
• 2.3 Breakdown of Primary Research Respondents, By Region
• 2.4 Assumption for the Study
• 2.5 Market Size Estimation
• 2.6. Data Triangulation

Chapter 3. Executive Summary: Global Predictive Maintenance Market

Chapter 4. Global Predictive Maintenance Market Overview

• 4.1. Industry Value Chain Analysis
  • 4.1.1. Technology Developer
  • 4.1.2. Integrator
  • 4.1.3. Service Provider
  • 4.1.4. End User
• 4.2. Industry Outlook
  • 4.2.1. Overview of Measuring the ROI of Predictive Maintenance
• 4.3. PESTLE Analysis
• 4.4. Porter's Five Forces Analysis
  • 4.4.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 4.4.2. Bargaining Power of Buyers
  • 4.4.3. Threat of Substitutes
  • 4.4.4. Threat of New Entrants
  • 4.4.5. Degree of Competition
• 4.5. Market Dynamics and Trends
  • 4.5.1. Growth Drivers
  • 4.5.2. Restraints
  • 4.5.3. Opportunities
  • 4.5.4. Key Trends
• 4.6. Covid-19 Impact Assessment on Market Growth Trend
• 4.7. Market Growth and Outlook
  • 4.7.1. Market Revenue Estimates and Forecast (US$ Mn), 2020-2033
• 4.8. Competition Dashboard
  • 4.8.1. Market Concentration Rate
  • 4.8.2. Company Market Share Analysis (Value %), 2024
  • 4.8.3. Competitor Mapping

Chapter 5. Global Predictive Maintenance Market Analysis, By Component

• 5.1. Key Insights
• 5.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 5.2.1. Solutions
    • 5.2.1.1. Integrated
    • 5.2.1.2. Standalone
  • 5.2.2. Services
    • 5.2.2.1. Managed Services
    • 5.2.2.2. Professional Services

Chapter 6. Global Predictive Maintenance Market Analysis, By Deployment Mode

• 6.1. Key Insights
• 6.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 6.2.1. Cloud
    • 6.2.1.1. Public Cloud
    • 6.2.1.2. Private Cloud
    • 6.2.1.3. Hybrid Cloud
  • 6.2.5. On-Premises

Chapter 7. Global Predictive Maintenance Market Analysis, By Technology

• 7.1. Key Insights
• 7.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 7.2.1. Vibration Monitoring
  • 7.2.2. Electrical Testing
  • 7.2.3. Oil Analysis
  • 7.2.4. Ultrasonic Detectors
  • 7.2.5. Shock Pulse
  • 7.2.6. Thermal/Infrared Monitoring
  • 7.2.7. Optical (cameras) Monitoring
  • 7.2.8. ML Database
  • 7.2.9. Others

Chapter 8. Global Predictive Maintenance Market Analysis, By Organization Size

• 8.1. Key Insights
• 8.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 8.2.1. Large Enterprises
  • 8.2.2. Small and Medium-Sized Enterprises

Chapter 10. Global Predictive Maintenance Market Analysis, By Industry

• 10.1. Key Insights
• 10.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 10.2.1. Aerospace and Defense
  • 10.2.2. Manufacturing
  • 10.2.3. Energy and Utilities
  • 10.2.4. Oil & Gas
  • 10.2.5. Transportation
  • 10.2.6. Warehouse & Logistics
  • 10.2.7. Healthcare and Lifesciences
  • 10.2.8. Automotive
  • 10.2.9. Marine/ Shipping
  • 10.2.10. Others

Chapter 11. Global Predictive Maintenance Market Analysis, By Region

• 11.1. Key Insights
• 11.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 11.2.1. North America
    • 11.2.1.1. The U.S.
    • 11.2.1.2. Canada
    • 11.2.1.3. Mexico
  • 11.2.2. Europe
    • 11.2.2.1. The UK
    • 11.2.2.2. Germany
    • 11.2.2.3. France
    • 11.2.2.4. Spain
    • 11.2.2.5. Italy
    • 11.2.2.6. Russia
    • 11.2.2.7. Poland
    • 11.2.2.8. Rest of Europe
  • 11.2.3. Asia Pacific
    • 11.2.3.1. China
    • 11.2.3.2. India
    • 11.2.3.3. Japan
    • 11.2.3.4. South Korea
    • 11.2.3.5. Australia & New Zealand
    • 11.2.3.6. ASEAN
    • 11.2.3.7. Rest of Asia Pacific
  • 11.2.4. Middle East & Africa
    • 11.2.4.1. UAE
    • 11.2.4.2. Saudi Arabia
    • 11.2.4.3. South Africa
    • 11.2.4.4. Rest of MEA
  • 11.2.5. South America
    • 11.2.5.1. Argentina
    • 11.2.5.2. Brazil
    • 11.2.5.3. Rest of South America

Chapter 12. North America Predictive Maintenance Market Analysis

• 12.1. Key Insights
• 12.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 12.2.1. By Component
  • 12.2.2. By Deployment Mode
  • 12.2.3. By Technology
  • 12.2.4. By Organization Size
  • 12.2.5. By Industry
  • 12.2.6. By Country

Chapter 13. Europe Predictive Maintenance Market Analysis

• 13.1. Key Insights
• 13.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 13.2.1. By Component
  • 13.2.2. By Deployment Mode
  • 13.2.3. By Technology
  • 13.2.4. By Organization Size
  • 13.2.5. By Industry
  • 13.2.6. By Country

Chapter 14. Asia Pacific Predictive Maintenance Market Analysis

• 14.1. Key Insights
• 14.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 14.2.1. By Component
  • 14.2.2. By Deployment Mode
  • 14.2.3. By Technology
  • 14.2.4. By Organization Size
  • 14.2.5. By Industry
  • 14.2.6. By Country

Chapter 15. Middle East & Africa Predictive Maintenance Market Analysis

• 15.1. Key Insights
• 15.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 15.2.1. By Component
  • 15.2.2. By Deployment Mode
  • 15.2.3. By Technology
  • 15.2.4. By Organization Size
  • 15.2.5. By Industry
  • 15.2.6. By Country

Chapter 16. South America Predictive Maintenance Market Analysis

• 16.1. Key Insights
• 16.2. Market Size and Forecast, 2020-2033 (US$ Mn)
  • 16.2.1. By Component
  • 16.2.2. By Deployment Mode
  • 16.2.3. By Technology
  • 16.2.4. By Organization Size
  • 16.2.5. By Industry
  • 16.2.6. By Country

Chapter 17. Company Profile (Company Overview, Financial Matrix, Key Product landscape, Key Personnel, Key Competitors, Contact Address, and Business Strategy Outlook)

• 17.1. IBM
• 17.2. Microsoft Corporation
• 17.3. SAP
• 17.4. ABB Ltd.
• 17.5. Siemens AG
• 17.6. Schneider Electric
• 17.7. Hitachi, Ltd.
• 17.8. Oracle Corporation
• 17.9. Fujitsu Ltd.
• 17.10. GE
• 17.11. Rockwell Automation
• 17.12. Amazon Web Services, Inc.
• 17.13. PTC
• 17.14. Mitsubishi Electric Corporation
• 17.15. Robert Bosch
• 17.16. Honeywell
• 17.17. Onyx Insight
• 17.18. SAS Institute
• 17.19. Toshiba Corporation
• 17.20. Google Llc
• 17.21. Software Ag
• 17.22. Hakunamatata Solutions
• 17.23. Other Prominent Players