統合車両ヘルス管理の市場規模、シェア、動向分析レポート:提供別、チャネル別、最終用途別、用途別、地域別、セグメント予測、2025年~2030年
Integrated Vehicle Health Management Market Size, Share & Trends Analysis Report By Offering (Hardware, Software), By Channel, By End Use, By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
- 発行日
- ページ情報
- 英文 130 Pages
- 納期
- 2~10営業日
- 商品コード
- 1772366
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概要
統合車両ヘルス管理市場のサマリー
世界の統合車両ヘルス管理市場規模は、2024年に190億9,000万米ドルと推計され、2025年から2030年にかけてCAGR 11.9%で成長し、2030年には370億3,000万米ドルに達すると予測されます。予知保全システムは、機械的・電気的故障の事前特定を可能にすることで、車両の健康管理に革命をもたらしています。
米国運輸省の高度道路交通システム(ITS)共同プログラム・オフィスも同様の利点を強調しており、予知保全によって石油消費量を31.8%削減し、労働力配分を最適化できると指摘しています。これらのシステムは、計画外のダウンタイムがスケジュールを混乱させ、コストを増大させる公共交通機関や貨物車両にとって特に重要です。ITS戦略計画2020-2025のような連邦政府のイニシアチブは、交通ネットワークの回復力を強化するために予測分析を優先しており、市場の成長をさらに後押ししています。
AIとMLは、統合された車両健全性管理機能を進める上で中心的な役割を果たし、システムが膨大なデータセットを分析し、人間のオペレーターには感知できないパターンを特定することを可能にし、市場の成長を促進しています。ITS Joint Program OfficeのAI for ITS Programは、ワシントン州ベルビューでAIアルゴリズムがビデオデータを処理して衝突リスク要因を突き止めたように、衝突分析におけるマシンビジョンの役割を強調しています。
同様に、NASAの統合車両健全性管理(IVHM)フレームワークは、サブシステムの異常をリアルタイムで診断するためにAIを採用しています。政府説明責任局(GAO)は、AI主導の統合車両ヘルス管理システムが、特に自律走行車において連邦安全基準を満たすことを保証するための説明責任の枠組みを概説しました。これらの技術は診断精度を向上させるだけでなく、機械的故障の予測に基づいて車両をリルートするなど、適応的な意思決定を可能にします。
電気自動車(EV)へのシフトは、バッテリーのライフサイクル管理に焦点を当てて、統合車両ヘルス管理市場の成長を後押ししています。米国エネルギー省の代替燃料データセンターによると、EVは可動部品が少ないため、従来型車両よりもメンテナンスの必要性が50%少ないが、そのリチウムイオン・バッテリーには厳密な健全性監視が求められます。先進的な統合車両健全性管理システムは、充電サイクル、熱性能、容量劣化を追跡し、連邦EVガイドラインに引用されている液冷式熱管理システムを使用しています。NASAのデジタルツインに関する研究は、月面ミッションのような極限状態におけるバッテリーの故障モードを予測するシミュレーションによって、この動向をさらに後押ししています。
連邦ITS標準によってサポートされているコネクテッド・ビークル技術は、統合された車両健全性管理システムがインフラやフリート全体でデータを共有する相互運用可能なエコシステムを構築しています。ITS DOTのコネクテッド・ビークル・アプリケーション・フレームワークは、公共交通の信号優先や貨物のプラトゥーニングのためのプロトコルの概要を示しており、これらは車両からのリアルタイムの健全性データに依存しています。例えば、ユタ州の運輸省は、統合された車両健康管理入力に基づいてタイミングを調整するAI搭載の交通信号システムを使用しており、貨物輸送効率を15%改善しています。こうしたエコシステムは、GAOが交通事故死者数と排出量を削減するための優先事項として挙げているV2X(Vehicle-to-Everything)通信への連邦政府投資によって強化されています。5Gネットワークが拡大するにつれ、車両健康管理とスマートシティインフラの統合は加速し、大規模な予知保全が可能になります。
目次
第1章 調査手法と範囲
第2章 エグゼクティブサマリー
第3章 統合車両ヘルス管理市場の変数、動向、および範囲
- 市場系統の見通し
- 市場力学
- 市場促進要因分析
- 市場抑制要因分析
- 業界の課題
- 統合車両ヘルス管理市場分析ツール
- 業界分析- ポーターのファイブフォース分析
- PESTEL分析
第4章 統合車両ヘルス管理市場:提供推定・動向分析
- セグメントダッシュボード
- 統合車両ヘルス管理市場:提供変動分析、2024年および2030年
- ハードウェア
- ソフトウェア
- サービス
第5章 統合車両ヘルス管理市場:チャネル推定・動向分析
- セグメントダッシュボード
- 統合車両ヘルス管理市場:チャネル変動分析、2024年および2030年
- OEM
- サービスセンター
第6章 統合車両ヘルス管理市場:最終用途推定・動向分析
- セグメントダッシュボード
- 統合車両ヘルス管理市場:最終用途変動分析、2024年および2030年
- 商用航空および防衛航空
- 自動車
- 海洋
- その他
第7章 統合車両ヘルス管理市場:用途推定・動向分析
- セグメントダッシュボード
- 統合車両ヘルス管理市場:用途変動分析、2024年および2030年
- 診断
- 予後
第8章 統合車両ヘルス管理市場:地域推定・動向分析
- 統合車両ヘルス管理市場シェア(地域別、2024年および2030年)
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- 欧州
- 英国
- ドイツ
- フランス
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- インド
- 韓国
- オーストラリア
- ラテンアメリカ
- ブラジル
- 中東およびアフリカ
- アラブ首長国連邦
- サウジアラビア
- 南アフリカ
第9章 競合情勢
- 企業分類
- 企業の市場ポジショニング
- 企業ヒートマップ分析
- 企業プロファイル/リスト
- Robert Bosch GmbH
- Continental AG
- ZF Friedrichshafen AG
- Cummins Inc.
- Garrett Motion Inc.
- OnStar
- Visteon Corporation
- Denso Corporation
- Vector Informatik GmbH
- KPIT
- 発行日
- 発行
- Grand View Research
- ページ情報
- 英文 130 Pages
- 納期
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