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市場調査レポート
商品コード
1643865
商用車（CV）予知保全産業：北米、欧州、インド、2024年～2029年Commercial Vehicle (CV) Predictive Maintenance Industry, North America, Europe, and India, 2024-2029 |
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| 商用車（CV）予知保全産業：北米、欧州、インド、2024年～2029年 |
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出版日: 2025年01月07日
発行: Frost & Sullivan
ページ情報: 英文 76 Pages
納期: 即日から翌営業日
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- 全表示
- 概要
- 目次
運用効率の向上とメンテナンスコストの削減により成長を牽引する予後予測
商用車業界は、急速な技術進歩や効率性、安全性、持続可能性に対する需要の高まりに後押しされ、大きな変革期を迎えています。この変化の中で際立って革新的なのが予後予測であり、これはリアルタイムのデータに基づいて車両の健全性と性能を予測する能力です。本調査では、商用車における予後予測、エコシステム、主要参入企業、市場シェアを深堀りしています。また、主な動向とケーススタディを明らかにし、整備手法に革命をもたらし、業務効率を高め、コスト削減を推進する予後予測の可能性をハイライトしています。本調査の焦点は、北米、欧州、インドにおける重量3.5トン以上の商用車です。先進国市場と新興国市場の両方を含めることで、これらの地域における機会と課題を包括的に捉えています。
商用車の予後予測は、データ分析、人工知能（AI）、機械学習（ML）アルゴリズムを活用して、車両部品の故障やメンテナンスの必要性を事前に予測します。この調査では、まず予後予測を定義し、使用される一般的なMLアプローチをいくつか挙げ、商用車用途に関する予後予測の範囲を5年間のタイムラインで概説し、この予測的アプローチと従来のリアクティブメンテナンスや予防的メンテナンスの実践との鋭いコントラストを強調しています。
商用車向け予後予測の成長機会は、従来のメンテナンス戦略がしばしば非効率と過剰なダウンタイムにつながるため、メンテナンスと運用コストを大幅に削減できる可能性にあります。商用車が高度化するにつれ、車両データの可用性はピークに達しています。このデータは、診断ツールとテレマティクスの2つの主要なルートを通じて車両から抽出され、これらは予後予測のMLアルゴリズムに供給されるソースとなります。これらのデータソースに触れた後、この研究では、これらのデータチャンネルを活用して予知保全サービスを提供する予知保全エコシステムのさまざまな参加者を分類しています。また、これらの参加企業間の相互関係とその機能について議論し、新しいスタートアップ企業、新興リーダー企業、支配的企業を特定し、主要企業同士をマッピングすることで有意義な洞察を導き出し、現場のシナリオに光を投げかけています。
予後予測システムは、テレマティクスや自律走行といった他の新興技術と統合されることで、その潜在的な利益を増幅させます。こうしたイノベーションを考慮し、本調査では、業界への影響を確実に示す主要動向をマッピングし、2024年の主要な3つの動向（デジタルツイン、OTAアップデート、MLの進歩、それぞれをケーススタディとともに詳述）について論じています。
その有望性にもかかわらず、商用車における予後予測の普及はいくつかの課題に直面しています。予後予測の主要な成長阻害要因である、バンパー・トゥ・バンパー・ソリューションにおける高偽陽性のため、フリートオーナーやOEMは広範な採用から遠ざかっています。誤検知によって予後予測はニッチに制限され、用途に特化した市場となっています。AIとMLの領域では、アナリティクスとデータサイエンスの企業がこうした誤検知を減らす正確なアルゴリズムを開発することで、より幅広いユーザー層へのソリューションの普及を促進することができます。
結論として、本調査では、北米、欧州、インドの商用車市場における2023年時点の市場規模・インストールベース・予後予測の普及率を推定しています。さらに、調査対象地域全体の収益と市場推計・予測について、2029年までの5年間予測を提示しています。
予後予測は、商用車業界にとって変革の機会となり、大きなメリットをもたらします。技術の進化に伴い、予後予測システムの採用はますます普及していくと思われます。予後予測は、予後予測専業企業、テレマティックサービスプロバイダー、OEM間の戦略的パートナーシップやM&Aを通じてメンテナンスのエコシステムを再構築し、車両管理におけるイノベーションの次の波を推進しています。
目次
商用車（CV）予知保全の変革
- なぜ成長が難しくなっているのか？
- The Strategic Imperative 8（TM）
- CVメンテナンス業界における3大戦略のインパクト
目的、目標、範囲
- 調査目的
- 調査手法
- 調査範囲
成長環境
- 競合環境
- 主な調査結果
- 成長促進要因
- 成長抑制要因
- 予後予測の定義
- 予後予測モデル導入のアプローチ
- CVにおける予後予測の範囲
CVメンテナンスにおける予後予測ソリューション
- CVメンテナンスにおける予後予測のデータチャネル
- CVメンテナンスにおける予後予測
- CVにおける予後予測・ソリューションの提供チャネル
- テレマティクスデータによるCVメンテナンスにおける予後予測
- CVメンテナンスにおける予後予測の応用
商用車における予後予測のエコシステム
- 予後予測サービスによるフリートオーナーの付加価値向上
- バリューチェーンにおける予後予測
- 世界：予後予測におけるOEM - 利用可能なソリューション
- 世界：予後予測と診断ツールの専業企業
- 主要エコシステム参加企業の比較（2023年）
動向とケーススタディ
- 予後予測の主要動向
- 動向：デジタルツインとセンサーフュージョン
- ケーススタディ：Intangles - デジタルツイン企業
- 動向：OTAアップデート
- ケーススタディ：Volvo Trucks Uptime Center - OTAアップデート
- 動向：CVメンテナンスにおけるディープラーニングとAI
- ケーススタディ：CerebrumX
地域分析
- 地域分析：北米
- 地域分析：欧州
- 地域別分析：インド
- 予後予測ソリューションプロバイダーのシェア
- 収益分析
成長要因
- 成長指標
- 収益予測の考察
- 収益予測：地域別
- 台数予測：地域別
- 収益予測シナリオ分析
- インストールベース予測
- 価格動向と予測分析
- 主要成長促進要因：TSPと予後予測企業のパートナーシップ
- 主要成長抑制要因：誤検出が多いため導入が遅れている
ベストプラクティスの評価
- ベストプラクティスの評価：Pitstop
- ベストプラクティスの評価：Intangles
- ベストプラクティスの評価：CerebrumX
成長機会ユニバース
- 成長機会1：予後予測サービス（PaaS）
- 成長機会2：在庫自動化
- 成長機会3：機械学習とAIの開発
次のステップ
- 成長機会のメリットとインパクト
- 次のステップ
- 別紙リスト
- 免責事項
Prognostics is Driving Growth by Increasing Operational Efficiency and Reducing Maintenance Costs
The commercial vehicle industry is undergoing a major transformation, fueled by rapid technological advancements and rising demand for efficiency, safety, and sustainability. A standout innovation in this shift is prognostics, which is the ability to predict vehicle health and performance based on real-time data. This study takes a deep dive into prognostics in commercial vehicles, the ecosystem, key participants, and their market share. It also identifies key trends and case studies and highlights the potential of prognostics to revolutionize maintenance practices, enhance operational efficiency, and drive cost savings. The focus of this study is on commercial vehicles that weigh more than 3.5 tons in North America, Europe, and India. By including both developed and developing markets, the study provides a comprehensive view of the opportunities and challenges in these regions.
Prognostics in commercial vehicles leverages data analytics, artificial intelligence (AI), and machine learning (ML) algorithms to forecast vehicle component failures and maintenance needs before they occur. The study kicks off by defining prognostics, listing some common ML approaches used, outlining the scope of prognostics regarding commercial vehicle applications with a 5-year timeline, and highlighting the sharp contrast of this predictive approach with traditional reactive and preventive maintenance practices.
The growth opportunity in prognostics for commercial vehicles lies in its potential to significantly reduce maintenance and operational costs, as traditional maintenance strategies often lead to inefficiencies and excessive downtime. As commercial vehicles become more sophisticated, vehicle data availability is at its peak. This data is extracted from the vehicle through 2 primary routes-diagnostics tools and telematics, which become the sources to feed prognostics' ML algorithms. After touching upon these data sources, the study moves on to classify different categoric participants of the predictive maintenance ecosystem that leverage these data channels to offer prognostics services. The study also discusses the inter-relationships between these participants and their functions, identifies new start-ups, emerging leaders, and dominant companies, and throws light on the on-ground scenario by drawing meaningful insights by mapping key companies against each other.
The integration of prognostics systems with other emerging technologies, such as telematics and autonomous driving, amplifies its potential benefits. Considering these innovations, this study maps key trends with their impact on the industry against certainty and discusses the top 3 trends of 2024 (digital twins, OTA updates, and advances in ML, each of which is elaborated along with a case study).
Despite its promise, the widespread adoption of prognostics in commercial vehicles faces several challenges. A key growth restraint in prognostics-high false positives in bumper-to-bumper solutions, which has kept fleet owners and OEMs from widespread adoption-is discussed. False positives have restricted prognostics to a niche and made it an application-specific market. Here lies another notable opportunity in the AI and ML domains for analytics and data science companies to develop accurate algorithms that can reduce these false positives, increasing the solution's adoption across a wider user base.
In conclusion, the study estimates market size, installed base, and penetration of prognostics as of 2023, across the North American, European, and Indian commercial vehicle markets. In addition, it offers a 5-year forecast until 2029 for revenues and estimated market bases across the regions of study.
Prognostics represents a transformative opportunity for the commercial vehicle industry, offering significant advantages. As technology evolves, the adoption of prognostics systems will become increasingly prevalent. Prognostics is reshaping the maintenance ecosystem through strategic partnerships and mergers and acquisitions among dedicated prognostics companies, telematic service providers, and OEMs, driving the next wave of innovation in fleet management.
Table of Contents
Transformation in CV Predictive Maintenance
- Why Is It Increasingly Difficult to Grow?
- The Strategic Imperative 8™
- The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the CV Maintenance Industry
Aims, Objectives, and Scope
- Aims and Objectives
- Research Methodology
- Scope
Growth Environment
- Competitive Environment
- Key Findings
- Growth Drivers
- Growth Restraints
- Definition of Prognostics
- Approaches to Implementing Prognostics Models
- Scope of Prognostics in CVs
Prognostics Solutions in CV Maintenance
- Data Channels for Prognostics in CV Maintenance
- Prognostics in CV Maintenance
- Channels to Offer Prognostics Solutions in CVs
- Prognostics in CV Maintenance through Telematics Data
- Applications of Prognostics in CV Maintenance
Prognostics Ecosystem in Commercial Vehicles
- Value Addition for Fleet Owners through Prognostics Services
- Prognostics in the Value Chain
- Global*: OEMs in Prognostics-Available Solutions
- Global: Dedicated Prognostics and Diagnostics Tool Companies
- Comparison of Key Ecosystem Participants, 2023
Trends and Case Studies
- Key Trends in Prognostics
- Trend: Digital Twin and Sensor Fusion
- Case Study: Intangles-A Digital Twin Company
- Trend: OTA Updates
- Case Study: Volvo Trucks Uptime Center-OTA Updates
- Trend: Deep Learning and AI in CV Maintenance
- Case Study: CerebrumX
Regional Analysis
- Regional Analysis: North America
- Regional Analysis: Europe
- Regional Analysis: India
- Prognostics Solution Providers' Share
- Revenue Share Analysis
Growth Generator
- Growth Metrics
- Revenue Forecast Considerations
- Revenue Forecast by Region
- Units Forecast by Region
- Revenue Forecast Scenario Analysis
- Installed Base Forecast
- Pricing Trends and Forecast Analysis
- Key Growth Driver: Partnerships between TSPs and Prognostics Companies
- Key Growth Restraint: Slower Adoption Because of High False Positives
Best Practices Recognition
- Best Practices Recognition: Pitstop
- Best Practices Recognition: Intangles
- Best Practices Recognition: CerebrumX
Growth Opportunity Universe
- Growth Opportunity 1: Prognostics-as-a-service (PaaS)
- Growth Opportunity 2: Inventory Automation
- Growth Opportunity 3: Developments in Machine Learning and AI
Next Steps
- Benefits and Impacts of Growth Opportunities
- Next Steps
- List of Exhibits
- Legal Disclaimer
