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表紙:予知保全市場:2021年~2026年
市場調査レポート
商品コード
1000359

予知保全市場:2021年~2026年

Predictive Maintenance Market Report 2021-2026

出版日: | 発行: IoT Analytics GmbH | ページ情報: 英文 183 Pages | 納期: 即日から翌営業日

価格
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予知保全市場:2021年~2026年
出版日: 2021年04月15日
発行: IoT Analytics GmbH
ページ情報: 英文 183 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要

当レポートでは、予知保全 (PdM) 市場について検証し、以下の内容を提供します。

  • 2021年~2026年の市場規模と見通し、内訳を含む
  • 技術別 (コネクティビティ、ハードウェア、プラットフォームとミドルウェア、データインフラとサーバー、アプリケーション、システムインテグレーションとサービス、アナリティクスとAIソフトウェア)
  • ホスティングタイプ別 (プライベートクラウド/オンプレミス、パブリッククラウド)
  • セグメント別
  • 地域/国別
  • 約280社のベンダー情勢、PdMスタートアップの設立とM&A活動に関する詳細情報を含む
  • 「予知保全 エンドユーザーの視点」に関する2つの調査結果 (ROIの分析と技術詳細を含む)
  • 最近の10のケーススタディ
  • 現在の7つの動向2つの課題、以前に言及された動向と課題に関する最新情報

予知保全分野に関するIoTアナリティクスにおける3回目のアップデートです。最新の市場評価に加え、2つのエンドユーザー調査によるビジネス考察と技術考察が提供されます。

調査内容:

  • 予知保全とは
  • 予知保全の現在の市場規模と成長率
  • 予知保全で使用される技術のタイプ
  • 予知保全ベンダーとその戦略の例
  • 予想外のダウンタイムの経済性
  • 予知保全の現在の普及率、計画投資、実装のベストプラクティス
  • 現在の予知保全モデルのKPI
  • 最も使用されている予知保全アナリティクス方法
  • 予知保全への投資で顧客が目にするメリット
  • 現在の市場動向の特徴
  • 市場を阻んでいる課題

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 イントロダクション

  • 定義
  • PdMの検索インタレスト
  • その他の保全アプローチとの比較
  • アプリケーション分野

第3章 技術概要

  • 技術スタック
  • 詳細分析:センシング技術
  • 詳細分析:アナリティクス

第4章 市場規模と見通し

  • PdM市場全体
  • 市場:技術別
  • 市場:業種別
  • 市場:地域別
  • PdM市場に関する専門家の見解

第5章 競合情勢

  • 企業情勢
  • 予知保全のスタートアップ
  • M&A活動

第6章 ビジネスモデルとケーススタディ

  • ビジネスモデル
  • ケーススタディ

第7章 エンドユーザー考察

  • ビジネス調査
  • 技術調査

第8章 動向と課題

  • 動向
  • 課題
  • 特許分析

第9章 調査手法と市場定義

第10章 出版社について

目次

183-page market report examining the Predictive Maintenance market. Including:

  • Market size & outlook 2021-2026, with breakdowns:
  • By technology (Connectivity, Hardware, Platform and Middleware, Data Infrastructure and Servers, Application, System Integration and Services, Analytics and AI Software)
  • By hosting type (Private Cloud / On-premises, Public Cloud)
  • By segment
  • By region/country
  • Vendor landscape of ~280 firms, with detailed information on PdM startups founding, and M&A activities
  • Results from two surveys on the "Predictive Maintenance end-user perspective" (incl. a view on ROI and technical details)
  • Discussion of 10 recent case studies
  • Discussion of 7 current trends and 2 challenges, plus updates on previously identified trends and challenges

The “Predictive Maintenance Market Report 2021-2026 ” constitutes the third update of IoT Analytics' ongoing coverage of the Predictive Maintenance space. Along with the latest market assessment, the report provides business and technical insights collected through two end-user surveys. The reports' offering is further enhanced with an extensive summary of recent market developments, trends, and challenges, along with an updated market forecast for the market in 2021-2026 by technology, segment, and region.

Find out:

  • What is Predictive Maintenance?
  • How big is the Predictive Maintenance market today and how fast is it growing?
  • Which types of technologies are used for Predictive Maintenance?
  • What are examples of Predictive Maintenance vendors and their strategies to achieve zero downtime?
  • What are the economics of unplanned downtime?
  • What is the current Predictive Maintenance penetration rate, planned investments and implementation best-practices?
  • What are the KPIs of today's Predictive Maintenance models?
  • What are the most used Predictive Maintenance analytics methods?
  • Which benefits customers see from their Predictive Maintenance investments?
  • What trends are characterizing the market currently?
  • What challenges are holding the market back?

At a glance:

Definition of Predictive Maintenance:

Predictive maintenance describes a set of techniques to:

  • accurately monitor the current condition of machines or any type of industrial equipment, using either on-premises or cloud analytics solutions, with the goal of predicting upcoming machine failure by using automated (near) real-time analytics and supervised or unsupervised ML. (Note: Many PdM implementations use "near real-time" analytics, i.e., with several minutes of delay.)
  • Among other benefits, this approach promises cost savings over routine or time-based preventive maintenance because tasks are performed only when warranted.

Predictive Maintenance is defined and further differentiated from other maintenance approaches.

The report presents a complete picture of the technology stack of IoT PdM solutions, along with deep dives on 4 PdM sensing techniques and 7 key analytics considerations (e.g., types of data sources).

The market is defined as annual PdM technology-spend by companies implementing PdM Solutions, and an analyst opinion on market development provided.

The market is further broken down into technology stack elements, segments, and regions.

The report provides a company landscape with ~280 firms, grouped into four main categories based on their main PdM offering: Hardware, Connectivity, Storage and Platform, and Analytics. In the same chapter, PdM startups founding information, and M&A activities are also presented.

10 cases studies are presented with detailed information on technology, challenges addressed, PdM approach taken, and solution implications.

The report provides results from two surveys on the Predictive Maintenance end-user perspective, with business- (e.g., economics of unplanned downtime), and technical-related (e.g., precision of models) information on PdM implementations.

7 trends and 2 challenges are described in detail, backed up with interview quotes and examples.

Table of Contents

1. Executive Summary

  • 1.1 Executive Summary
  • 1.2 Changes Since the 2019 PdM Report

2. Introduction

  • 2.1 Definition
  • 2.2 PdM Search Interest
  • 2.3 Comparison With Other Maintenance Approaches
  • 2.4 Application Areas

3. Technology Overview

  • 3.1 Technology Stack
  • 3.2 Deep Dive: Sensing Techniques
  • 3.3 Deep Dive: Analytics

4. Market Size & Outlook

  • 4.1 Total PdM Market
  • 4.2 Market by Technology
  • 4.3 Market by Vertical
  • 4.4 Market by Region
  • 4.5 Expert Opinions About the PdM Market

5. Competitive Landscape

  • 5.1 Company Landscape
  • 5.2 Predictive Maintenance Startups
  • 5.3 M&A Activities

6. Business Models & Case Studies

  • 6.1 Business Models
  • 6.2 Case Studies

7. End User Insights

  • 7.1 Business Survey
  • 7.2 Technical Survey

8. Trends & Challenges

  • 8.1 Trends
  • 8.2 Challenges
  • 8.3 Patent Analysis

9. Methodology & Market Definitions

10. About

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