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市場調査レポート
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1331330

エネルギー分野の予知保全市場規模・シェア分析- 成長動向と予測(2023年~2028年)

Predictive Maintenance In The Energy Market Size & Share Analysis - Growth Trends & Forecasts (2023 - 2028)

出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 100 Pages | 納期: 2~3営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報(例:国別セグメント)の追加などの対応が可能です。  詳細はお問い合わせください。

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エネルギー分野の予知保全市場規模・シェア分析- 成長動向と予測(2023年~2028年)
出版日: 2023年08月08日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 100 Pages
納期: 2~3営業日
ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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概要

エネルギー分野の予知保全市場規模は、2023年の14億2,000万米ドルから2028年には44億7,000万米ドルに成長し、予測期間(2023年~2028年)のCAGRは25.77%になると予測されます。

主なハイライト

  • 最近、予知保全(PdM)プラットフォームが市場の牽引役となっています。PdMソリューションは、機械の健全性を評価し、差し迫った故障の兆候を検出するために、新規または既存の機械インフラと統合されます。PdMの統合は、投資収益率(ROI)を保証し、世界な遠隔機械監視を可能にすることで、企業が持続可能性の目標を達成し、それを上回ることを可能にします。
  • 予知保全は、資産効率の改善においてエネルギー業界を大きく支援しています。ビッグデータ分析、モノのインターネット(IoT)、クラウドデータストレージなどの新技術により、産業機器やセンサーが集中型サーバーに状態ベースのデータを送信できるようになり、故障検出がより実用的かつ直接的になりました。稼働時間の増加、メンテナンスコストの削減、予期せぬ故障、予備部品の在庫が、同時に市場を推進し、繁栄させています。さらに、修理・オーバーホール時間の短縮は、予知保全市場の成長にとって極めて重要です。
  • エネルギー企業の大半は資産集約型ビジネスです。消費者にエネルギーを供給するために、これらの資源が正しく機能するようにするには時間と労力がかかります。決定木のような機械学習技術を使えば、機器の運転、ひいてはシステム全体を最適化することができます。同様に、比較可能なアルゴリズムにより、予防保全プログラムを予測保全プログラムへと自動化することができます。また、限界価格設定、タイムシフト、資産利用を可能にし、エネルギーの生成と供給を可能にします。
  • 予知保全サービスやソリューションは、機械が故障する前にアラートを発信します。ビジネス情報、センサーデータ、企業資産管理(EAM)システムを統合することで、事後対応型から予知保全サービスやソリューションへの迅速な移行が可能になります。
  • しかし、高い設置コスト、環境への懸念、運用コストの上昇、消費者の期待の高まり、誤った要求につながるデータの誤った解釈といった要因が、予知保全市場の成長を妨げています。より良い意思決定を行うために、使用状況や性能パターンに関するより良い洞察の必要性が高まっているため、こうした課題が様々な分析ツールの採用率を高めています。
  • COVID-19は市場に大きな影響を与えました。世界の景気減速は、市場にプラスとマイナスの両方の影響を与えました。例えば、エネルギー消費の落ち込みは戸締まりによって引き起こされ、市場に打撃を与えました。しかし、発生中の人員不足とサプライチェーンの混乱により、この業界で操業する企業は機械を良好な状態で稼働させようとしました。

エネルギー市場における予知保全の動向

ソリューション・セグメントが大幅な成長を遂げる見込み

  • エネルギー部門では、主に遠隔監視業務のためにカスタマイズされた産業用予知保全ソリューションの需要が増加しています。ビッグデータも、プロセス、資産、重機の分析に不可欠な役割を果たしています。
  • SAP、IBM、マイクロソフトなど複数のベンダーがこの市場で積極的に活動しており、組織のニーズに基づいてカスタマイズされた予知保全ソリューションとサービスを提供しています。これらのソリューションは、組織が重要な設備を保護し、生産性で競合優位に立つのに役立ちます。
  • 人工知能(AI)と機械学習(ML)により、組織は業務を完全に可視化し、業界で最も破壊的な課題の解決に役立つ洞察を得ることができます。エネルギー分野の企業が生成するビッグデータは大量であるため、先進的な企業は、このデータを最大限に活用するための監視・予測分析ツールに投資しています。ガートナー社によると、この分野の新しい監視・制御システムの40%が、予測期間までにモノのインターネット(IoT)を利用してインテリジェントな運用を可能にします。
  • 石炭資源の枯渇により、発電産業は石炭から太陽光や風力エネルギーへとシフトしています。気候条件の変化のため、ほとんどの国では石炭発電所を厳しく規制しています。電力消費量の増加に伴い、発展途上諸国は生産能力を拡大するために先端技術や設備に投資しています。
  • 予知保全ソリューションの導入は、革新的な保全活動を最大限に活用することで、発電産業における故障を最小限に抑えながら生産性を向上させる力をエンドユーザーに与えることが期待されます。アジア太平洋の新興諸国における発電産業では、より高い効率性、より優れた制御、より迅速なモニタリングにより、運用障害の可能性を低減することが求められています。
  • 再生可能エネルギー発電、特に風力タービン、洋上風力発電所、太陽光発電所への投資が、中国やインドなどの国々における予知保全ソリューション市場の成長に拍車をかけています。
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北米が大きな市場シェアを占める

  • エネルギー分野の予知保全市場は、北米が支配的で、次いで欧州が続いています。これは、多くのサービスプロバイダーの存在、技術の進歩、予防保全に関する知識の増加といった根本的な要因によるものです。カナダや米国などの新興経済諸国では、技術進歩のための研究開発(R&D)を重視する傾向が強まっており、この地域全体で予知保全ソリューションの需要を促進しています。米国エネルギー情報局(US EIA)によると、総エネルギー消費率は2020年から2040年の間に5%上昇すると予想されています。
  • 企業は収益性を維持するために、エネルギー効率を提供し、ダウンタイムを削減しなければならないです。これが公益事業とエネルギー分野のデータ分析市場を牽引しています。環境に対する関心の高まりと持続可能なエネルギーへの投資の増加は、市場成長に影響を与えると思われます。
  • 市場成長を促進するその他の要因としては、資産のダウンタイムとメンテナンスコストを削減するための人工知能(AI)と機械学習(ML)への投資の増加、モノのインターネット(IoT)の採用、機械や設備の全体的な寿命を延ばす必要性、センサー価格の下落、センサー技術の進歩、高速ネットワーキング技術の進化などが挙げられます。さらに、規制遵守は米国におけるモノのインターネット(IoT)技術導入の重要な推進力となっています。米国ではエネルギー法(EA)の成立により、持続可能なエネルギー消費を追跡する取り組みが加速しています。
  • 米国最大級のエネルギー産業は、多額の投資を集めています。例えば、ブルームバーグ・ニュー・エナジー・ファイナンス(BNEF)によると、米国は今後20年間で再生可能エネルギー設備に約7,000億米ドルを投資する見込みです。こうした要因が、予知保全市場の成長を後押しすると予想されます。
  • 環境・社会・ガバナンス(ESG)戦略の強化に伴い、エネルギー分野は引き続きディール活動のターゲットとなっています。 一般投資家の関心は依然として高いが、マクロ経済の圧力は北米のエネルギー、電力、公益企業に様々な評価上の課題をもたらす可能性があります。
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エネルギー産業における予知保全の概要

国内外に多数の企業が存在するため、エネルギー市場における予知保全の競争は極めて激しいです。市場は適度に集中しており、重要なプレーヤーは製品革新やM&Aなどの戦略を通じて市場支配力を拡大しています。IBM Corporation、SAP SE、Robert Bosch GmbH、Siemens AGなどが市場の主要企業です。

2022年6月、シーメンスは産業企業に予知保全と資産インテリジェンスを提供するSenseyeを買収しました。Senseyeの買収により、シーメンスは革新的な予知保全と資産インテリジェンスにおけるポートフォリオを拡大しました。Senseyeは、成果志向の予知保全ソリューションを提供するメーカーであり、産業用機器メーカーです。センスアイの予知保全ソリューションにより、機械の計画外ダウンタイムを50%削減し、保全スタッフの生産性を30%向上させることができます。

日立製作所は2022年5月、日立エネルギーと日立バンタラが開発した「Lumada Inspection Insights」を発売し、企業の資産点検の自動化と持続可能性目標の推進を支援しています。この新しいアプローチは、人工知能(AI)と機械学習(ML)を採用し、リソース、危険性、様々な画像タイプを評価し、故障の複数の理由に対処します。

さらに、IBMは2022年1月、環境パフォーマンス管理のためのデータと分析ソフトウェアを提供するEnviziの買収を発表しました。この買収は、IBM Maximo資産管理ソリューション、IBM Environmental Intelligence Suite、IBM Sterlingサプライ・チェーン・ソリューションなど、人工知能(AI)を搭載したソフトウェアへのIBMの投資拡大を拡大するもので、組織がより弾力的で持続可能なオペレーションとサプライ・チェーンを構築できるよう支援します。

さらに、この買収は同社の製品とサービスの提供範囲を拡大します。クラウドベースのサービスに対する需要が高まる中、IBM Cloudの幅広いサービスと専門知識は、世界のよりスマートなビジネスがプロセスを変革し、新しいテクノロジーと能力を吸収し、新たな市場機会に迅速にピボットできるよう支援します。

その他の特典:

  • エクセル形式の市場予測(ME)シート
  • 3ヶ月間のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提と市場定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場力学

  • 市場概要
  • 市場促進要因
    • エネルギー分野への投資の増加
    • 自動化導入の増加
  • 市場の課題
    • 高い導入コスト
  • 産業バリューチェーン分析
  • 業界の魅力- ポーターのファイブフォース分析
    • 新規参入業者の脅威
    • 買い手の交渉力
    • 供給企業の交渉力
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の強さ
  • COVID-19の市場への影響評価

第5章 市場セグメンテーション

  • 製品別
    • ソリューション
    • サービス別
  • 展開モデル別
    • オンプレミス
    • クラウド
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ

第6章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • IBM Corporation
    • SAP SE
    • Siemens AG
    • Intel Corporation
    • Robert Bosch GmbH
    • Accenture PLC
    • ABB Ltd
    • Schneider Electric
    • Banner Engineering Corp.
    • GE Automation & Control

第7章 投資分析

第8章 市場機会と将来動向

目次
Product Code: 58744

The Predictive Maintenance in the Energy Market size is expected to grow from USD 1.42 billion in 2023 to USD 4.47 billion by 2028, at a CAGR of 25.77% during the forecast period (2023-2028).

Key Highlights

  • The predictive maintenance (PdM) platform has recently gained market traction. PdM solutions are integrated with new or existing machinery infrastructure to assess machine health and detect signs of impending failure. PdM integration ensures return on investment (ROI) and enables organizations to meet and exceed sustainability goals by enabling global remote machine monitoring.
  • Predictive maintenance is significantly assisting the energy industry in improving asset efficiency. Emerging technologies such as big data analytics, the Internet of Things (IoT), and cloud data storage enable industrial equipment and sensors to send condition-based data to a centralized server, making fault detection more practical and direct. The increase in uptime, lower maintenance costs, unexpected failures, and spare part inventory have propelled and flourished the market simultaneously. Furthermore, reducing repair and overhaul times is critical for the predictive maintenance market's growth.
  • The majority of energy companies are asset-intensive businesses. It takes time and effort to ensure that these resources work correctly to provide energy to consumers. Machine learning techniques, such as decision trees, can be used to optimize the operation of the equipment and, by extension, the entire system. Similarly, comparable algorithms can automate the transformation of preventative maintenance programs into predictive ones. It also allows for marginal pricing, time shifting, and asset utilization, allowing energy to be generated and delivered.
  • Predictive maintenance services and solutions send out an alert before the machine fails. Integrating business information, sensor data, and enterprise asset management (EAM) systems allow for the rapid transition from reactive to predictive maintenance services and solutions.
  • However, factors such as high installation costs, environmental concerns, rising operating costs, rising consumer expectations, and data misinterpretation leading to false requests hinder predictive maintenance market growth. Because of the growing need for better insights into usage and performance patterns to help make better decisions, these challenges increase the adoption rate of various analytics tools.
  • COVID-19 significantly impacted the market. The global economic slowdown had both positive and negative consequences for the market. For example, the drop in energy consumption was caused by the lockdowns, which hurt the market. However, due to a lack of personnel and a disrupted supply chain during the outbreak, companies operating in the industry attempted to keep the machinery running in good condition.

Predictive Maintenance in the Energy Market Trends

Solutions Segment is Anticipated to Witness Significant Growth

  • In the energy sector, there has been an increase in demand for customized industrial predictive maintenance solutions, primarily for remote monitoring operations. Big data has also played an essential role in analyzing processes, assets, and heavy equipment.
  • Several vendors, including SAP, IBM, and Microsoft, are active in the market, offering customized predictive maintenance solutions and services based on the needs of organizations. These solutions can help organizations protect their critical equipment and gain a competitive advantage in productivity.
  • Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) enable organizations to gain complete visibility of their operations and generate insights that can aid in the resolution of some of the industry's most disruptive challenges. Because of the volume of big data generated by energy sector companies, forward-thinking businesses invest in monitoring and predictive analytics tools that help leverage this data to its full potential. According to Gartner, 40% of new monitoring and control systems in this sector will use Internet of Things (IoT) to enable intelligent operations by the forecasted period.
  • Due to the depletion of coal resources, the power generation industry is shifting away from coal and toward solar and wind energy. Because of changing climatic conditions, most countries strictly regulate coal power plants. As electricity consumption rises, developing countries invest in advanced technologies and equipment to expand their production capacities.
  • The deployment of predictive maintenance solutions is expected to empower end users to increase productivity while minimizing failures in the power generation industry by maximizing innovative maintenance activities. The power generation industry in the Asia-Pacific developing countries requires higher efficiency, better control, and faster monitoring to reduce the likelihood of operational failure.
  • Investments in renewable energy generation, particularly wind turbines, offshore wind farms, and solar farms, have fueled the predictive maintenance solutions market growth in countries such as China and India.
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North America to Occupy a Significant Market Share

  • The predictive maintenance in the energy market is dominated by North America, followed by Europe. This is due to underlying factors such as the existence of many service providers, technological advancements, and increased knowledge of preventative maintenance. The growing emphasis on research & development (R&D) for technological advances in developed economies such as Canada and the United States has fueled demand for predictive maintenance solutions throughout the region. According to the United States Energy Information Administration (US EIA), the total energy consumption rate is expected to rise by 5% between 2020 and 2040.
  • Businesses must provide energy efficiency and reduce downtime to remain profitable. This drives the data analytics market in utilities and energy. Rising environmental concerns and increased investments in sustainable energy will impact market growth.
  • Other factors driving market growth include increased investment in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to reduce asset downtime and maintenance costs, adoption of the Internet of things (IoT), the need to extend the overall lifespan of machinery and equipment, declining sensor prices, advancements in sensor technology, and the evolution of high-speed networking technologies. Furthermore, regulatory compliance has been a significant driver of the Internet of things (IoT) technology adoption in the United States. The passage of the Energy Act (EA) in the United States has sped up efforts to track sustainable energy consumption.
  • The energy industry, one of the largest in the United States, is attracting significant investment. For example, according to Bloomberg New Energy Finance (BNEF), the United States is expected to invest approximately USD 700 billion in renewable energy capacity over the next 20 years. These factors are expected to boost the growth of the predictive maintenance market.
  • The energy sector remains a target for deal activity as environmental, social, and governance (ESG) strategies are strengthened. General investor interest remains high, although macroeconomic pressures could pose various valuation challenges for North American energy, power, and utility companies. For instance, J.P. Morgan paid USD 7.8 billion (USD 7.8 billion) for South Jersey Industries. Similarly, ArcLight Clean Energy Transition Corp paid USD 1.5 billion (USD 1.5 billion) to acquire OPAL Fuels LLC. This boosts the growth of predictive maintenance in North America.
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Predictive Maintenance in the Energy Industry Overview

Numerous domestic and international firms make predictive maintenance in the energy market extremely competitive. The market is moderately concentrated, with significant players expanding their market dominance through strategies such as product innovation and mergers and acquisitions. IBM Corporation, SAP SE, Robert Bosch GmbH, and Siemens AG are some of the market's major players.

In June 2022, Siemens acquired Senseye, which provides industrial companies with predictive maintenance and asset intelligence. With the acquisition of Senseye, Siemens expanded its portfolio in innovative predictive maintenance and asset intelligence. Senseye is a manufacturer and industrial company that offers outcome-oriented predictive maintenance solutions. The predictive maintenance solution from Senseye allows for a 50% reduction in unplanned machine downtime and a 30% increase in maintenance staff productivity.

In May 2022, Hitachi Ltd. launched Lumada Inspection Insights, developed by Hitachi Energy and Hitachi Vantara, to help businesses automate asset inspection and advance sustainability goals. The new approach employs artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to evaluate resources, hazards, and various image types to address multiple reasons for failure.

Moreover, in January 2022, IBM announced the acquisition of Envizi, a data and analytics software provider for environmental performance management. This acquisition expands IBM's growing investments in artificial intelligence (AI)-powered software, such as IBM Maximo asset management solutions, IBM Environmental Intelligence Suite, and IBM Sterling supply chain solutions, to assist organizations in creating more resilient and sustainable operations and supply chains.

Furthermore, the acquisition broadens the company's product and service offerings. With rising demand for cloud-based services, IBM Cloud's broad range of services and expertise assist the world's smarter businesses to transform their processes, assimilate new technologies and capabilities, and pivot quickly to new market opportunities.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET DYNAMICS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Market Drivers
    • 4.2.1 Increasing Investments in the Energy Sector
    • 4.2.2 Increasing Adoption of Automation
  • 4.3 Market Challenges
    • 4.3.1 Higher Deployment Cost
  • 4.4 Industry Value Chain Analysis
  • 4.5 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.5.1 Threat of New Entrants
    • 4.5.2 Bargaining Power of Buyers
    • 4.5.3 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.5.4 Threat of Substitute Products
    • 4.5.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.6 Assessment of COVID-19 impact on the Market

5 MARKET SEGMENTATION

  • 5.1 By Offering
    • 5.1.1 Solutions
    • 5.1.2 Services
  • 5.2 By Deployment Model
    • 5.2.1 On-premise
    • 5.2.2 Cloud
  • 5.3 By Region
    • 5.3.1 North America
    • 5.3.2 Europe
    • 5.3.3 Asia-Pacific
    • 5.3.4 Latin America
    • 5.3.5 Middle East & Africa

6 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 6.1 Company Profiles
    • 6.1.1 IBM Corporation
    • 6.1.2 SAP SE
    • 6.1.3 Siemens AG
    • 6.1.4 Intel Corporation
    • 6.1.5 Robert Bosch GmbH
    • 6.1.6 Accenture PLC
    • 6.1.7 ABB Ltd
    • 6.1.8 Schneider Electric
    • 6.1.9 Banner Engineering Corp.
    • 6.1.10 GE Automation & Control

7 INVESTMENT ANALYSIS

8 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS