市場調査レポート
商品コード
1373226

予知保全および資産パフォーマンスの世界市場:2023-2028年

Predictive Maintenance & Asset Performance Market Report 2023-2028

出版日: | 発行: IoT Analytics GmbH | ページ情報: 英文 295 Pages | 納期: 即日から翌営業日

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予知保全および資産パフォーマンスの世界市場:2023-2028年
出版日: 2023年11月03日
発行: IoT Analytics GmbH
ページ情報: 英文 295 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要

この調査レポートは、次世代メンテナンス市場を詳細に調査し、詳細な定義、採用促進要因、市場予測、競合情勢、エンドユーザー洞察、注目すべき動向、ケーススタディなどを掲載した295ページの報告書です。

当レポートは、IoTアナリティクスが継続的に取り上げている予知保全の4回目の更新版レポートであり、IoTアナリティクスが継続的に取り上げている産業およびソフトウェア/アナリティクスのトピックの一部です。本レポートに掲載されている内容は、2023年3月から10月にかけて実施された予知保全ベンダーやエンドユーザーの35人以上の業界専門家に対する調査やインタビューなどの一次調査の集大成に基づいている。

市場予測、導入促進要因、競合状況、技術とプロセス導入の概要、注目すべき動向と課題、ケーススタディなど、予知保全市場の現状と、コンディションベースメンテナンスや資産パフォーマンス管理などの隣接市場の全体的な概要を網羅しています。

本書の主な目的は、現在の予知保全市場の状況を包括的に理解していただくことであり、詳細な分析、市場規模、価値ある洞察を提供し、情報に基づいた意思決定と戦略立案を促進します。

サンプルビュー

予知保全(PdM)とは?

  • 機械やあらゆる種類の産業機器の現在の状態を正確に監視する一連の技術
  • オンプレミスまたはクラウド分析ソリューションを使用する。
  • 統計的手法と監視付き/監視なしMLを使用することで、機械の故障を予測することを目的とする。

他の利点の中でも、このアプローチは、定期的または時間ベースの予防保全よりもコスト削減を期待できる。

アセット・パフォーマンス・マネジメント(APM)とは?

  • 戦略的な設備管理アプローチで、個々の資産やプラント全体またはフリートのパフォーマンスとメンテナンス効率の最適化を支援する。

APMは、資産の効率性、可用性、信頼性、保守性、およびライフサイクル全体の価値を向上させることを目的としている。このコンセプトは、CbMとPdMの要素を含むが、それらを超えるものである。

コンディション・ベース・メンテナンス(CbM)とは?

  • 資産の実際の状態を監視し、どのようなメンテナンスが必要かを判断するメンテナンス手法。

存稼働年数(RUL)や機械の全体的な健康状態の予測など、さらなる分析には関与しない。

サンプルビュー

予知保全市場レポート 2023-2028は、2021年から2028年までの予知保全(PdM)、状態ベース保全(CbM)、資産パフォーマンス管理(APM)市場を分析します。市場規模の詳細データと予測を提供しています:

  • 技術スタック別 (コネクティビティ・ハードウェア・サービス・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 (一次産業・医療・輸送・建設&不動産・その他)
  • 産業別 (ディスクリート製造・ハイブリッド製造・プロセス製造)
  • 地域別 (サハラ以南アフリカ・中東&北アフリカ・南アジア・ラテンアメリカ&カリブ海諸国・北米・東アジア&太平洋・欧州&中央アジア)
  • 国別 (シンガポール・オーストラリア・韓国・日本・中国・ベルギー・ポーランド・オランダ・スイス・スペイン・イタリア・フランス・英国・ドイツ・カナダ・米国・その他)

*APMの内訳は含まれていません。

サンプルビュー





当レポートで回答している質問

  • 予知保全、状態ベース保全、資産パフォーマンス管理とは何ですか?
  • 予知保全は全体的なメンテナンスの中でどのような役割を果たすのか?
  • 予知保全ソリューションの主な特徴、機能、構成要素は何か?資産パフォーマンス管理ソリューションの主要構成要素は何か?
  • 予測メンテナンス市場の現在の市場規模と成長予測は?
  • 予測保全市場は技術スタック、セグメント、ホスティングタイプ、資産タイプ、センサータイプ、地域によってどのように分かれるのか?
  • 予知保全の競争環境はどうなっているか、主要プレーヤーは誰か、その市場シェアは?
  • 新たな予知保全のトレンドと課題は何か?
  • 様々なアプリケーションにおける予知保全のthebenefitsを実証する成功事例は?

掲載企業

  • ABB
  • AVEVA
  • AWS
  • Arundo
  • AspenTech
  • Augury
  • Baker Hughes
  • Cognite
  • Falkonry
  • GE
  • I-care
  • IBM
  • MachineMetrics
  • MathWorks
  • Microsoft
  • Novity
  • Rockwell Automation
  • SKF
  • Siemens
  • Telit Cinterion

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

  • 予知保全を検討する3つの方法
  • PdM、CbM、APMの定義
  • 資産パフォーマンス管理の主要コンポーネント
  • PdMと他のアプローチの比較
  • PdMの典型的な種類の資産/アプリケーション領域
  • PdMの主な利点

第3章 技術の概要

  • PdM導入プロセス
  • 詳細:PdMソリューションの購入と構築
  • 詳細:センシング技術
  • 詳細:PdMデータ分析
  • 詳細:PdMソフトウェア
  • 詳細:APMソフトウェアの動作

第4章 市場規模・展望

  • 世界のスマートメンテナンス市場の概要
  • 世界のPdMおよびCbM市場
    • 世界のPdMおよびCbM市場:資産およびセンサータイプ別
    • 世界のPdMおよびCbM市場:技術スタック別
    • 世界のPdMおよびCbM市場:ホスティングタイプ別
    • 世界のPdMおよびCbM市場:セグメント別
    • 世界のPdMおよびCbM市場:地域別
  • 世界のAPM市場

第5章 競合情勢

  • 企業情勢
  • 最大のPdMベンダー10社
  • 最大のCbMベンダー10社
  • 詳細:PdM企業プロファイル
  • PdMの競合情勢に影響を与える注目の最近のニュース
  • PdMスタートアップ
  • M&A活動におけるマシンビジョン特許
  • 特許分析

第6章 ケーススタディ

第7章 エンドユーザーの洞察

  • デジタル化調査
  • 保守・信頼性調査

第8章 動向と課題

第9章 調査手法・市場の定義

第10章 IoT Analyticsについて

著者

目次

A 295-page report detailing the market for next-generation maintenance, including detailed definitions, adoption drivers, market projections, competitive landscape, end-user insights, notable trends, and case studies.

The “Predictive Maintenance Market Report 2023-2028” constitutes the 4th update of IoT Analytics' ongoing coverage of predictive maintenance and is part of IoT Analytics' ongoing coverage of industrial and software/analytics topics. The content presented in this report is based on a compilation of primary research, including surveys and interviews with 35+ industry experts from predictive maintenance vendors and end users conducted between March and October 2023.

The report encompasses a holistic overview of the current state of the predictive maintenance market and adjacent markets such as condition-based maintenance and asset performance management, including market projections, factors driving adoption, competitive landscape, technology and process implementation overview, notable trends and challenges, and insightful case studies.

The primary objective of this document is to provide our readers with a comprehensive understanding of the current predictive maintenance market landscape, offering in-depth analysis, market sizing, and valuable insights to facilitate informed decision-making and strategic planning.

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What is predictive maintenance (PdM)?

  • 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 statistical methods and supervised/unsupervised ML.

Among other benefits, this approach promises cost savings over routine or time-based preventive maintenance because tasks are performed only when warranted.

What is asset performance management (APM)?

  • A strategic equipment management approach that helps optimize the performance and maintenance efficiency of individual assets and of entire plants or fleets.

APM aims to improve the efficiency, availability, reliability, maintainability, and overall life cycle value of assets. This concept includes elements of CbM and PdM but goes beyond them.

What is condition-based maintenance (CbM)?

  • A maintenance approach that monitors the actual condition of an asset to determine what maintenance needs to be done.

It does not involve further analytics, such as predicting the remaining useful life (RUL) or the overall health of the machine.

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The “ Predictive Maintenance Market Report 2023-2028” analyzes the predictive maintenance (PdM), condition-based maintenance (CbM), and asset performance management (APM)* market from 2021 to 2028. It provides detailed data and forecasts for the market size:

  • by tech stack (connectivity, hardware, services, software)
  • by hosting type (Private cloud/on-premises, public cloud)
  • by segment (primary sector, health care, transportation, contruction & real estate, other, hybrid manufacturing, process manufacturing, discrete manufacturing)
  • by industry (discrete manufacturing, hybrid manufacturing, process manufacturing)
  • by region (Sub-Saharan Africa, Middle East & North Africa, South Asia, Latin America & Caribbean, North America, East Asia & Pacific, Europe & Central Asia)
  • by country (East Asia & Pacific: Singapore, Australia, South Korea, Japan, China, Other; Europe and Central Asia: Belgium, Poland, Netherlands, Switzerland, Spain, Italy, France, United Kingdom, Germany; North America: Canada, United States)

*no breakdowns included for APM.

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Questions answered:

  • What is predictive maintenance, condition-based maintenance, and asset performance management?
  • What role does predictive maintenance play in the overall maintenance space?
  • What are the key features, functionalities, and components of predictive maintenance solutions? What are the key components of asset performance management solutions?
  • What is the current market size and projected growth of the predictive maintenance market?
  • How does the predictive maintenance market split by tech stack, segment, hosting type, asset type, sensor type and region?
  • What does the competitive landscape for predictive maintenance look like, who are the key players, and what is their market share?
  • What are the emerging predictive maintenance trends and challenges?
  • What are some successful case studies demonstrating the benefits of predictive maintenance in various applications?

Companies mentioned:

A selection of companies mentioned in the report.

  • ABB
  • AVEVA
  • AWS
  • Arundo
  • AspenTech
  • Augury
  • Baker Hughes
  • Cognite
  • Falkonry
  • GE
  • I-care
  • IBM
  • MachineMetrics
  • MathWorks
  • Microsoft
  • Novity
  • Rockwell Automation
  • SKF
  • Siemens
  • Telit Cinterion

Table of Contents

1. Executive Summary

2. Introduction

  • 2.1. Three ways to look at predictive maintenance
  • 2.2. Definition of PdM, CbM, and APM
  • 2.3. Asset performance management key components
  • 2.4. Comparison of PdM with other approaches
  • 2.5. PdM typical types of assets/application areas
  • 2.6. PdM key benefits

3. Technology Overview

  • 3.1. PdM implementation process
  • 3.2. Deep dive: buying vs. building the PdM solution
  • 3.3. Deep dive: sensing techniques
  • 3.4. Deep dive: PdM data analysis
  • 3.5. Deep dive: PdM software
  • 3.6. Deep dive: APM software in action

4. Market size & outlook

  • 4.1. Overview of the global smart maintenance market
  • 4.2. Global PdM and CbM Market
    • 4.2.1. Global PdM and CbM Market in 2022, by Asset and Sensor Type
    • 4.2.2. Global PdM and CbM Market, by Tech Stack
    • 4.2.3. Global PdM and CbM Market, by Hosting Type
    • 4.2.4. Global PdM and CbM Market, by Segment
    • 4.2.5. Global PdM and CbM Market, by Region
      • 4.2.5.1. Market regional deep dive: East & Pacific Asia, Europe & Central Asia, and North Amercia
  • 4.3. Global APM Market

5. Competitive landscape

  • 5.1. Company landscape
  • 5.2. The 10 largest PdM vendors
  • 5.3. The 10 largest CbM vendors
  • 5.4. Deep dive: top five PdM company profiles
  • 5.5. Notable recent news with effect on the PdM competitive landscape
  • 5.6. PdM start-ups
  • 5.7. Mergers and acquisitions (M&A) activity machine vision patents
  • 5.8. Patent analysis

6. Case Studies

  • 6.1. Case studies overview
  • 6.2. Case studies

7. End User Insights

  • 7.1. Digitization Survey
  • 7.2. Maintenance and Reliability Survey

8. Trends & Challenges

  • 8.1. Trends
  • 8.2. Challenges

9. Methodology and market definitions

10. About IoT Analytics

Authors