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市場調査レポート
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エネルギー分野の予知保全：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024年～2029年）

Predictive Maintenance in the Energy - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 100 Pages | 納期: 2～3営業日

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エネルギー分野の予知保全：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024年～2029年）
出版日: 2024年02月15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

エネルギー市場の予知保全の規模は、2024年に17億9,000万米ドルと推定され、2029年までに56億2,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年～2029年）中に25.77%のCAGRで成長します。

エネルギー市場における予知保全

主なハイライト

  • 予知保全（PdM）プラットフォームは、最近市場で注目を集めています。 PdMソリューションは、新規または既存の機械インフラストラクチャと統合され、機械の健全性を評価し、差し迫った故障の兆候を検出します。 PdMの統合により、投資収益率（ROI）が保証され、世界なリモートマシン監視が可能になることで、組織は持続可能性の目標を達成および超えることができます。
  • 予知保全は、エネルギー業界の資産効率の向上に大きく貢献しています。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興テクノロジーにより、産業用機器やセンサーが状態ベースのデータを集中サーバーに送信できるようになり、障害検出がより実用的かつ直接的に可能になります。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、スペアパーツの在庫が同時に市場を推進し、繁栄させてきました。さらに、修理とオーバーホールの時間を短縮することは、予知保全市場の成長にとって重要です。
  • エネルギー会社の大多数は資産集約型のビジネスです。これらのリソースが正しく機能して消費者にエネルギーを供給できるようにするには、時間と労力がかかります。デシジョンツリーなどの機械学習技術を使用すると、機器の動作、ひいてはシステム全体の動作を最適化できます。同様に、同等のアルゴリズムを使用して、予防保守プログラムから予測保守プログラムへの変換を自動化できます。また、限界価格設定、タイムシフト、資産利用も可能になり、エネルギーの生成と供給が可能になります。
  • 予知保守サービスとソリューションは、マシンが故障する前にアラートを送信します。ビジネス情報、センサーデータ、エンタープライズ資産管理（EAM）システムを統合することにより、事後対応型保守サービスおよびソリューションから予測保守サービスおよび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、高額な設置コスト、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解などの要因が、予知保全市場の成長を妨げています。より適切な意思決定を行うために、使用状況とパフォーマンスのパターンについてより適切な洞察を求めるニーズが高まっているため、これらの課題により、さまざまな分析ツールの導入率が増加しています。
  • COVID-19は市場に大きな影響を与えました。世界経済の減速は市場にプラスとマイナスの両方の影響を及ぼしました。たとえば、エネルギー消費量の減少はロックダウンによって引き起こされ、市場に打撃を与えました。しかし、感染拡大による人員不足とサプライチェーンの混乱のため、業界で操業する企業は機械を良好な状態で稼働させ続けようと努めました。

エネルギー市場における予知保全の動向

ソリューション部門は大幅な成長が期待される

  • エネルギー分野では、主に遠隔監視操作向けに、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。ビッグデータは、プロセス、資産、重機の分析にも重要な役割を果たしています。
  • SAP、IBM、Microsoftなどのいくつかのベンダーが市場で積極的に活動し、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、組織が重要な機器を保護し、生産性において競争上の優位性を獲得するのに役立ちます。
  • 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。エネルギー部門の企業によって生成されるビッグデータの量が多いため、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および予測分析ツールに投資しています。 Gartnerによると、この分野の新しい監視および制御システムの40%は、予測期間までにモノのインターネット（IoT）を使用してインテリジェントな運用を可能にする予定です。
  • 石炭資源の枯渇により、発電産業は石炭から太陽光発電や風力エネルギーへの移行が進んでいます。気候条件の変化のため、ほとんどの国は石炭火力発電所を厳しく規制しています。電力消費量が増加するにつれ、新興諸国は生産能力を拡大するために先進的な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により、エンドユーザーは革新的な保守活動を最大限に活用して発電業界の故障を最小限に抑えながら生産性を向上できると期待されています。アジア太平洋の新興諸国の発電産業では、運転障害の可能性を減らすために、より高い効率、より優れた制御、より迅速な監視が必要です。
  • 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は、中国やインドなどの国々で予知保全ソリューション市場の成長を加速させてきました。

北米が大きな市場シェアを占める

  • エネルギー市場における予知保全は北米が大半を占め、次に欧州が続きます。これは、多くのサービスプロバイダーの存在、技術の進歩、予防保守に関する知識の増加などの根本的な要因によるものです。カナダや米国などの先進国では技術進歩のための研究開発（R&D）が重視されるようになり、この地域全体で予知保全ソリューションの需要が高まっています。米国エネルギー情報局（米国EIA）によると、総エネルギー消費率は2020年～2040年の間に5%増加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、エネルギー効率を高め、ダウンタイムを削減する必要があります。これにより、公共事業とエネルギー分野のデータ分析市場が推進されます。環境への懸念の高まりと持続可能なエネルギーへの投資の増加は、市場の成長に影響を与えます。
  • 市場の成長を促進するその他の要因には、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、機械や装置の全体的な寿命を延ばす必要性、センサー価格の低下、センサー技術の進歩、高速ネットワーク技術の進化が挙げられます。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）テクノロジーの導入の重要な推進力となっています。米国でのエネルギー法（EA）の可決により、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ました。
  • 米国最大のエネルギー産業には、多額の投資が集まっています。たとえば、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容量に約7,000億米ドルを投資すると予想されています。これらの要因により、予知保全市場の成長が促進されると予想されます。
  • 環境、社会、ガバナンス（ESG）戦略が強化される中、エネルギーセクターは依然として取引活動の対象となっています。マクロ経済の圧力により、北米のエネルギー、電力、公益企業にとってさまざまな評価上の課題が生じる可能性があるもの、一般投資家の関心は依然として高いです。たとえば、JPモルガンはサウスジャージーインダストリーズに78億米ドルを支払いました。同様に、ArcLight Clean Energy Transition Corpは15億米ドルを支払ってOPAL Fuels LLCを買収しました。これにより、北米における予知保全の成長が促進されます。

エネルギー業界における予知保全の概要

国内外の多くの企業が、エネルギー市場における予知保全を非常に競争力のあるものにしています。市場は適度に集中しており、主要企業が製品イノベーションや合併・買収などの戦略を通じて市場の支配力を拡大しています。 IBM Corporation、SAP SE、Robert Bosch GmbH、およびSiemens AGは、市場の主要企業の一部です。

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のポートフォリオを拡大しました。 Senseyeは、結果重視の予知保全ソリューションを提供する製造業者および産業会社です。 Senseyeの予測メンテナンスソリューションにより、計画外のマシンのダウンタイムが50%削減され、メンテナンススタッフの生産性が30%向上します。

2022年 5月、日立製作所は日立エネルギーと日立バンタラが開発した「Lumada Inspection Insights（ルマーダ インスペクション インサイト）」を発表しました。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、さまざまな画像タイプを評価することで、さまざまな故障の原因に対処します。

さらに、2022年1月にIBMは、環境パフォーマンス管理のためのデータおよび分析ソフトウェアプロバイダーであるEnviziの買収を発表しました。この買収により、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の人工知能（AI）を活用したソフトウェアへのIBMの投資が拡大し、組織がより回復力のある持続可能な運用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、この買収により、同社の製品とサービスの提供範囲が拡大します。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、世界の賢明な企業がプロセスを変革し、新しいテクノロジーと機能を吸収し、新たな市場機会に迅速に舵を切るのを支援します。

その他の特典

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

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場の定義
  • 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
    • 自動化の採用の増加
  • 市場の課題
    • 導入コストの増加
  • 業界の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
    • 代替製品の脅威
    • 競争企業間の競合
    • COVID-19症による市場への影響の評価

第5章 市場セグメンテーション

  • 提供別
    • ソリューション
    • サービス
  • 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
    • 中東とアフリカ

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 市場機会と将来の動向

目次
Product Code: 58744

The Predictive Maintenance in the Energy Market size is estimated at USD 1.79 billion in 2024, and is expected to reach USD 5.62 billion by 2029, growing at a CAGR of 25.77% during the forecast period (2024-2029).

Predictive Maintenance in the Energy - Market

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.

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 7,00,000 million 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 7,800 million) for South Jersey Industries. Similarly, ArcLight Clean Energy Transition Corp paid USD 1.5 billion (USD 1,500 million) to acquire OPAL Fuels LLC. This boosts the growth of predictive maintenance in North America.

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