予知保全市場の2032年までの予測： コンポーネント別、展開モデル別、企業規模別、技術別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界の予知保全市場は2025年に136億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは24.5％で成長し、2032年には630億9,000万米ドルに達すると予測されています。

予知保全は、センサー技術、機械学習、データ分析を活用して機器の状態をリアルタイムで追跡し、保全の時期を予測する保全への予防的アプローチです。予知保全は、事後保全や定期保全とは対照的に、ダウンタイムを最小限に抑え、保全費用を削減するために、起こりうる故障を事前に検出しようとするものです。製造業、運輸、エネルギーなどの分野では、温度、振動、騒音、その他の運転パラメータの動向を調べることで、機器の寿命を延ばし、安全性を向上させ、資源利用を最大化するのに役立っています。

米国エネルギー省によると、予知保全プログラムを導入することで、保全コストを25～30％削減、機器の故障を70～75％削減、ダウンタイムを35～45％削減することができ、ROIは事後保全の最大10倍になるといいます。

高まるメンテナンス費用とダウンタイムの削減要請

計画外のダウンタイムは、納期の遅れ、多額の金銭的損失、ブランドの評判の低下につながります。企業は、操業の継続性と設備の高い可用性を確保しなければならないというプレッシャーに直面しています。故障の前に修理をスケジューリングすることで、予知保全は緊急メンテナンスと生産停止を大幅に削減するのに役立ちます。さらに、企業は、反応的または時間ベースの戦略から予測的戦略に切り替えることによって、機械の寿命を延ばし、全体的なメンテナンスコストを最大30％削減することができます。予知保全は、収益性に直接影響するため、全産業で最優先事項となっています。

高い導入・初期投資コスト

予知保全は長期的なコスト削減をもたらすとはいえ、必要なインフラを整えるために必要な初期投資は高額になる可能性があります。モニタリングと分析のために、企業はスマートセンサー、データ収集システム、接続オプション、AI/MLソフトウェアプラットフォーム、有資格スタッフに投資する必要があります。特に中小企業（SME）にとっては、こうした先行投資は予算が厳しい組織にとっては嫌なものと思われます。さらに、業務の規模や複雑さによっては、投資収益率（ROI）が顕在化するまでに数カ月から数年かかることもあり、採用意欲をさらにそぐことになります。

クラウドベースの予知保全ソリューションの成長

予知保全プロバイダーは、クラウド・コンピューティングへの移行という大きなチャンスを手にしています。クラウドベースのプラットフォームは、拡張性、リモートアクセス、インフラコストの削減を提供するため、中小企業（SME）や複数拠点を持つ組織にとって特に魅力的です。高価なオンプレミスシステムを必要としないため、企業はクラウド展開を利用して、国境を越えて大量のマシンデータを収集・分析することができます。クラウド・ソリューションはまた、他の企業アプリケーション（ERP、MES、CMMSなど）との統合を容易にし、リアルタイム更新を可能にし、ベンダーがサービスとしての予知保全（PMaaS）を提供できるようにすることで、新たな収益源を開拓します。

データの品質と精度への高い信頼性

予知保全の基本はすべてデータ主導の洞察であり、低品質のデータは故障の見落とし、アラームの誤作動、または不適切な保全手順につながります。予測アルゴリズムの信頼性は、不正確なセンサー測定値、データノイズ、過去の記録の欠落、接続性の問題によって大きく影響を受ける可能性があります。さらに、システムが故障の予測を誤ったり、存在しない問題にフラグを立てたりした場合、企業はソリューションへの信頼を失い、より従来型のアプローチに戻る可能性もあります。データの正しさ」への過度の依存は、特に機器の故障が安全性や法的な影響を及ぼしかねない分野では、深刻なリスクをもたらします。

COVID-19の影響：

操業停止、サプライチェーンの混乱、資本支出の減少により、COVID-19の大流行はまず産業運営を混乱させ、これは予知保全市場に大きな影響を与えました。しかし最終的には、従業員が現場で費やす時間を削減し、遠隔監視によって操業の継続性を維持しようと企業が考えたため、予知保全ソリューションの採用に拍車がかかりました。さらに、特に製造業、エネルギー、運輸など数多くの業界がデジタル変革を優先し、不確実な時代における継続的な生産、コストの最適化、機器の信頼性の必要性から、IIoT対応のクラウドベースの予知保全プラットフォームへの投資を行いました。

予測期間中、振動モニタリングセグメントが最大になる見込み

振動モニタリングセグメントは、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。この優位性は、回転機械の緩み、アンバランス、ミスアライメント、ベアリング摩耗など、機器故障の早期指標を特定する能力が実証されていることに起因します。さらに、振動モニタリングは、製造、石油・ガス、発電、航空宇宙を含む様々な産業で広く使用されています。振動モニタリングはリアルタイムの状態評価を可能にし、高価な故障の前に迅速な介入を可能にします。ワイヤレスセンサー、クラウド接続、機械学習アナリティクスの開発により、ダウンタイムの削減、資産寿命の延長、業務効率の向上を目指す企業にとって、今や最適な選択肢となっています。

予測期間中、自動車・輸送分野が最も高いCAGRが見込まれる

予測期間中、自動車・輸送分野が最も高い成長率を示すと予測されます。自動車技術の急速な開発と、現代の自動車から生成されるセンサーデータの増大が、この急増の主な原因です。この業界では、電子機器、ブレーキシステム、エンジンの健康状態などの重要な部品に問題が発生する前に目を光らせるため、AIを活用した分析機能を備えた予知保全システムを使用しています。さらに、中古車市場の活況、IBMやフォードのようなハイテク企業とのOEM提携、流行後のパーソナル・モビリティへのニーズなどが、コネクテッド・カー・メンテナンス・プラットフォームへの投資を促進しています。

最大シェアの地域：

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。これは、トップクラスのテクノロジープロバイダーの強固な存在感、IIoTテクノロジーの広範な利用、洗練された産業インフラが原動力となっています。製造業、自動車、エネルギー、航空宇宙などの産業におけるクラウドコンピューティング、AI、機械学習の早期導入は、この地域に利益をもたらしています。デジタルトランスフォーメーションへの多額の投資と、ダウンタイムの削減と資産性能の最大化に注力する米国は、この点で世界をリードしています。さらに、この市場における北米の優位性は、スマート・マニュファクチャリングを奨励する政府プログラムや、IBM、GE、マイクロソフトなどの有名企業の存在によってさらに支えられています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋が最も高いCAGRを示すと予測されます。中国、インド、日本、韓国などの国々では、工業化の進展、スマート製造技術の広範な利用、IIoTインフラへの投資の増加が、この急速な拡大の要因となっています。インダストリー4.0を支援する政府の取り組みや、製造、エネルギー、自動車部門における手頃な価格のメンテナンス・ソリューションに対する需要の高まりにより、市場は加速度的に拡大しています。さらに、この地域の中小企業や大企業では、業務効率の向上と予定外のダウンタイムの削減に取り組む中で、予知保全の導入が劇的に増加しています。

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• 企業プロファイル
  • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
  • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
• 地域セグメンテーション
  • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 概要
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
  • データマイニング
  • データ分析
  • データ検証
  • 調査アプローチ
• 調査資料
  • 1次調査資料
  • 2次調査情報源
  • 前提条件

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の予知保全市場：コンポーネント別

• ソリューション
  • 統合型
  • スタンドアロン
• サービス
  • 統合と展開
  • サポートとメンテナンス
  • トレーニングとコンサルティング
• ハードウェア

第6章 世界の予知保全市場：展開モデル別

• クラウド
• オンプレミス

第7章 世界の予知保全市場：企業規模別

• 中小企業
• 大企業

第8章 世界の予知保全市場：技術別

• 振動監視
• 電気試験
• オイル分析
• 超音波リークディテクター
• ショックパルス
• 赤外線
• モーター回路解析
• その他の技術

第9章 世界の予知保全市場：エンドユーザー別

• 航空宇宙および防衛
• 自動車・輸送
• エネルギー・公益事業
• ヘルスケア
• IT・通信
• 製造業
• 石油・ガス
• その他のエンドユーザー

第10章 世界の予知保全市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他のアジア太平洋
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他の南米
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他の中東・アフリカ

第11章 主な発展

• 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
• 買収と合併
• 新製品発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

• Hitachi, Ltd.
• IBM Corporation
• Amazon Web Services, Inc
• Oracle Corporation
• Microsoft Corporation
• Robert Bosch GmbH
• ABB Ltd
• Schneider Electric SE
• Cisco Systems, Inc.
• Honeywell International Inc.
• SAP SE
• Accenture plc
• Rockwell Automation
• General Electric Company
• Siemens
• Google LLC

List of Tables

• Table 1 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
• Table 2 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
• Table 3 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Solution (2024-2032) ($MN)
• Table 4 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Integrated (2024-2032) ($MN)
• Table 5 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Standalone (2024-2032) ($MN)
• Table 6 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Service (2024-2032) ($MN)
• Table 7 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Integration and Deployment (2024-2032) ($MN)
• Table 8 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Support & Maintenance (2024-2032) ($MN)
• Table 9 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Training & Consulting (2024-2032) ($MN)
• Table 10 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
• Table 11 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Deployment Model (2024-2032) ($MN)
• Table 12 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Cloud (2024-2032) ($MN)
• Table 13 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By On-premise (2024-2032) ($MN)
• Table 14 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Enterprise Size (2024-2032) ($MN)
• Table 15 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Small & Medium Enterprises (2024-2032) ($MN)
• Table 16 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Large Enterprises (2024-2032) ($MN)
• Table 17 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Technique (2024-2032) ($MN)
• Table 18 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Vibration Monitoring (2024-2032) ($MN)
• Table 19 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Electrical Testing (2024-2032) ($MN)
• Table 20 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Oil Analysis (2024-2032) ($MN)
• Table 21 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Ultrasonic Leak Detectors (2024-2032) ($MN)
• Table 22 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Shock Pulse (2024-2032) ($MN)
• Table 23 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Infrared (2024-2032) ($MN)
• Table 24 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Motor Circuit Analysis (2024-2032) ($MN)
• Table 25 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Other Techniques (2024-2032) ($MN)
• Table 26 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
• Table 27 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Aerospace & Defense (2024-2032) ($MN)
• Table 28 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Automotive & Transportation (2024-2032) ($MN)
• Table 29 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Energy & Utilities (2024-2032) ($MN)
• Table 30 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Healthcare (2024-2032) ($MN)
• Table 31 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By IT & Telecommunications (2024-2032) ($MN)
• Table 32 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Manufacturing (2024-2032) ($MN)
• Table 33 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Oil & Gas (2024-2032) ($MN)
• Table 34 Global Predictive Maintenance Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

According to Stratistics MRC, the Global Predictive Maintenance Market is accounted for $13.60 billion in 2025 and is expected to reach $63.09 billion by 2032 growing at a CAGR of 24.5% during the forecast period. Predictive maintenance is a proactive approach to maintenance that makes use of sensor technologies, machine learning, and data analytics to track the state of equipment in real time and forecast when maintenance is due. Predictive maintenance, as opposed to reactive or scheduled maintenance, seeks to detect possible failures before they happen in order to minimize downtime and lower maintenance expenses. In sectors like manufacturing, transportation, and energy, this method helps increase equipment lifespan, improve safety, and maximize resource utilization by examining trends in temperature, vibration, noise, and other operational parameters.

According to the U.S. Department of Energy, implementing a predictive maintenance program can deliver 25-30 % reduction in maintenance costs, 70-75 % decrease in equipment breakdowns, and 35-45 % less downtime, with an ROI increase of up to tenfold compared to reactive maintenance.

Market Dynamics:

Driver:

Growing call to cut maintenance expenses and downtime

Unplanned downtime can lead to missed deadlines, significant financial losses, and harm to a brand's reputation. Businesses face mounting pressure to ensure operational continuity and high equipment availability. By scheduling repairs prior to failures, predictive maintenance helps businesses significantly reduce emergency maintenance and production halts. Moreover, organizations can extend the lifespan of machinery and reduce overall maintenance costs by up to 30% by switching from reactive or time-based strategies to predictive ones. Predictive maintenance is a top priority across industries because of its direct effect on profitability.

Restraint:

High implementation and initial investment costs

The initial investment needed to set up the required infrastructure can be high, even though predictive maintenance offers long-term cost savings. For monitoring and analysis, businesses need to invest in smart sensors, data collection systems, connectivity options, AI/ML software platforms, and qualified staff. Particularly for small and medium-sized businesses (SMEs), these upfront expenses may be a turnoff for organizations with tight budgets. Furthermore, depending on the size and complexity of operations, the return on investment (ROI) could take months or years to manifest, which would further discourage adoption.

Opportunity:

Growth of predictive maintenance cloud-based solutions

Predictive maintenance providers have a huge opportunity as a result of the move to cloud computing. Small and medium-sized businesses (SMEs) and multi-site organizations find cloud-based platforms particularly appealing because they provide scalability, remote accessibility, and lower infrastructure costs. Without the need for costly on-premise systems, businesses can use cloud deployment to gather and analyze massive volumes of machine data across borders. Cloud solutions also make it simpler to integrate with other enterprise apps (like ERP, MES, and CMMS), enable real-time updates, and enable vendors to offer predictive maintenance as a service (PMaaS), which opens up new revenue streams.

Threat:

High reliance on data quality and accuracy

The entire basis of predictive maintenance is data-driven insights, and low-quality data can result in missed failures, false alarms, or improper maintenance procedures. Predictive algorithms' dependability can be significantly impacted by inaccurate sensor readings, data noise, missing historical records, or connectivity problems. Moreover, companies might lose faith in the solution and possibly turn back to more conventional approaches if the system mispredicts a breakdown or flags problems that don't exist. An excessive dependence on "data correctness" poses a serious risk, particularly in sectors where equipment failure could have safety or legal repercussions.

Covid-19 Impact:

Due to lockdowns, supply chain disruptions, and lower capital expenditures, the COVID-19 pandemic first disrupted industrial operations, this had a major effect on the predictive maintenance market. But in the end, it sped up the adoption of predictive maintenance solutions as businesses looked to reduce the amount of time employees spent on-site and preserve operational continuity through remote monitoring. Additionally, numerous industries, particularly manufacturing, energy, and transportation, prioritized digital transformation and made investments in IIoT-enabled, cloud-based predictive maintenance platforms due to the need for continuous production, cost optimization, and equipment reliability in uncertain times.

The vibration monitoring segment is expected to be the largest during the forecast period

The vibration monitoring segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. This dominance results from its demonstrated ability to identify early indicators of equipment failure, including looseness, imbalance, misalignment, and bearing wear in rotating machinery. Furthermore, vibration monitoring is widely used in a variety of industries, including manufacturing, oil and gas, power generation, and aerospace. It enables real-time condition assessment, allowing for prompt interventions prior to expensive breakdowns. It is now the go-to option for businesses looking to reduce downtime, increase asset life, and boost operational efficiency owing to developments in wireless sensors, cloud connectivity, and machine learning analytics.

The automotive & transportation segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the automotive & transportation segment is predicted to witness the highest growth rate. The quick development of vehicle technologies and the growing amount of sensor-generated data from contemporary cars are the main causes of this spike. This industry uses predictive maintenance systems that use AI-powered analytics to keep an eye on vital parts like electronics, brake systems, and engine health before problems arise. Moreover, a thriving used car market, OEM partnerships with tech firms like IBM and Ford, and the post-pandemic need for personal mobility are all driving investments in connected vehicle maintenance platforms.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, driven by its robust presence of top technology providers, extensive use of IIoT technologies, and sophisticated industrial infrastructure. Early adoption of cloud computing, AI, and machine learning in industries like manufacturing, automotive, energy, and aerospace benefits the region. Due to significant investments in digital transformation and a focus on reducing downtime and maximizing asset performance, the United States leads the world in this regard. Furthermore, North America's dominance in this market is further supported by government programs that encourage smart manufacturing as well as the existence of well-known companies like IBM, GE, and Microsoft.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia-Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Growing industrialization, the broad use of smart manufacturing techniques, and increased investments in IIoT infrastructure in nations like China, India, Japan, and South Korea are all contributing factors to this quick expansion. The market is expanding at an accelerated rate due to government initiatives supporting Industry 4.0 and a rise in demand for affordable maintenance solutions in the manufacturing, energy, and automotive sectors. Moreover, predictive maintenance adoption is rising dramatically among SMEs and large enterprises in the region as companies work to increase operational efficiency and decrease unscheduled downtime.

Key players in the market

Some of the key players in Predictive Maintenance Market include Hitachi, Ltd., IBM Corporation, Amazon Web Services, Inc, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, Robert Bosch GmbH, ABB Ltd, Schneider Electric SE, Cisco Systems, Inc., Honeywell International Inc., SAP SE, Accenture plc, Rockwell Automation, General Electric Company, Siemens and Google LLC.

Key Developments:

In May 2025, Hitachi Digital Services announced a five-year agreement with Envista Holdings Corporation to deliver end-to-end IT managed services across Envista's operations in more than 60 countries. Envista selected Hitachi Digital Services as its strategic IT partner to support its digital transformation and operational efficiency goals. Under this agreement, Hitachi Digital Services will provide 24/7 global IT services-including application support, network infrastructure, analytics and business intelligence, and cybersecurity-through its global delivery centers in India, Mexico, Portugal, the U.S. and Vietnam.

In March 2025, ABB has signed a Leveraged Procurement Agreement (LPA) to support as the automation partner for Dow's Path2Zero project at Fort Saskatchewan in Alberta, Canada. According to Dow, the project, which is currently under construction, will create the world's first net-zero Scope 1 and 2 greenhouse gas emissions ethylene and derivatives complex1, producing the essential building blocks needed for many of the materials and products that society relies on.

In July 2024, Bosch is continuing its growth course with a strategic acquisition. For its Energy and Building Technology business sector, the Bosch Group plans to take over the global HVAC solutions business for residential and light commercial buildings from Johnson Controls. As part of this transaction, Bosch also intends to acquire 100 percent of the Johnson Controls-Hitachi Air Conditioning (JCH) joint venture, including Hitachi's 40 percent stake.

Components Covered:

• Solution
• Service
• Hardware

Deployment Models Covered:

• Cloud
• On-premise

Enterprise Sizes Covered:

• Small & Medium Enterprises
• Large Enterprises

Techniques Covered:

• Vibration Monitoring
• Electrical Testing
• Oil Analysis
• Ultrasonic Leak Detectors
• Shock Pulse
• Infrared
• Motor Circuit Analysis
• Other Techniques

End Users Covered:

• Aerospace & Defense
• Automotive & Transportation
• Energy & Utilities
• Healthcare
• IT & Telecommunications
• Manufacturing
• Oil & Gas
• Other End Users

Regions Covered:

• North America
  • US
  • Canada
  • Mexico
• Europe
  • Germany
  • UK
  • Italy
  • France
  • Spain
  • Rest of Europe
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • Australia
  • New Zealand
  • South Korea
  • Rest of Asia Pacific
• South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Chile
  • Rest of South America
• Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Qatar
  • South Africa
  • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

• Market share assessments for the regional and country-level segments
• Strategic recommendations for the new entrants
• Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
• Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
• Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
• Competitive landscaping mapping the key common trends
• Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
• Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

• Company Profiling
  • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
  • SWOT Analysis of key players (up to 3)
• Regional Segmentation
  • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
• Competitive Benchmarking
  • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

• 2.1 Abstract
• 2.2 Stake Holders
• 2.3 Research Scope
• 2.4 Research Methodology
  • 2.4.1 Data Mining
  • 2.4.2 Data Analysis
  • 2.4.3 Data Validation
  • 2.4.4 Research Approach
• 2.5 Research Sources
  • 2.5.1 Primary Research Sources
  • 2.5.2 Secondary Research Sources
  • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

• 3.1 Introduction
• 3.2 Drivers
• 3.3 Restraints
• 3.4 Opportunities
• 3.5 Threats
• 3.6 End User Analysis
• 3.7 Emerging Markets
• 3.8 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

• 4.1 Bargaining power of suppliers
• 4.2 Bargaining power of buyers
• 4.3 Threat of substitutes
• 4.4 Threat of new entrants
• 4.5 Competitive rivalry

5 Global Predictive Maintenance Market, By Component

• 5.1 Introduction
• 5.2 Solution
  • 5.2.1 Integrated
  • 5.2.2 Standalone
• 5.3 Service
  • 5.3.1 Integration and Deployment
  • 5.3.2 Support & Maintenance
  • 5.3.3 Training & Consulting
• 5.4 Hardware

6 Global Predictive Maintenance Market, By Deployment Model

• 6.1 Introduction
• 6.2 Cloud
• 6.3 On-premise

7 Global Predictive Maintenance Market, By Enterprise Size

• 7.1 Introduction
• 7.2 Small & Medium Enterprises
• 7.3 Large Enterprises

8 Global Predictive Maintenance Market, By Technique

• 8.1 Introduction
• 8.2 Vibration Monitoring
• 8.3 Electrical Testing
• 8.4 Oil Analysis
• 8.5 Ultrasonic Leak Detectors
• 8.6 Shock Pulse
• 8.7 Infrared
• 8.8 Motor Circuit Analysis
• 8.9 Other Techniques

9 Global Predictive Maintenance Market, By End User

• 9.1 Introduction
• 9.2 Aerospace & Defense
• 9.3 Automotive & Transportation
• 9.4 Energy & Utilities
• 9.5 Healthcare
• 9.6 IT & Telecommunications
• 9.7 Manufacturing
• 9.8 Oil & Gas
• 9.9 Other End Users

10 Global Predictive Maintenance Market, By Geography

• 10.1 Introduction
• 10.2 North America
  • 10.2.1 US
  • 10.2.2 Canada
  • 10.2.3 Mexico
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 Germany
  • 10.3.2 UK
  • 10.3.3 Italy
  • 10.3.4 France
  • 10.3.5 Spain
  • 10.3.6 Rest of Europe
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 Japan
  • 10.4.2 China
  • 10.4.3 India
  • 10.4.4 Australia
  • 10.4.5 New Zealand
  • 10.4.6 South Korea
  • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
• 10.5 South America
  • 10.5.1 Argentina
  • 10.5.2 Brazil
  • 10.5.3 Chile
  • 10.5.4 Rest of South America
• 10.6 Middle East & Africa
  • 10.6.1 Saudi Arabia
  • 10.6.2 UAE
  • 10.6.3 Qatar
  • 10.6.4 South Africa
  • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

• 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
• 11.2 Acquisitions & Mergers
• 11.3 New Product Launch
• 11.4 Expansions
• 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

• 12.1 Hitachi, Ltd.
• 12.2 IBM Corporation
• 12.3 Amazon Web Services, Inc
• 12.4 Oracle Corporation
• 12.5 Microsoft Corporation
• 12.6 Robert Bosch GmbH
• 12.7 ABB Ltd
• 12.8 Schneider Electric SE
• 12.9 Cisco Systems, Inc.
• 12.10 Honeywell International Inc.
• 12.11 SAP SE
• 12.12 Accenture plc
• 12.13 Rockwell Automation
• 12.14 General Electric Company
• 12.15 Siemens
• 12.16 Google LLC