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응용 프로그램 (정부, 항공 우주 및 방어, 에너지 및 유틸리티 및 건강 관리), 지역 통찰력 및 2033 년의 예측 유지 보수 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (클라우드 및 온 프레미스).
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예측 유지 보수 시장 개요
글로벌 예측 유지 보수 시장 규모는 2024 년에 2767 억 달러에 달했으며 2025 년에 2029 억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025 년에서 2033 년까지 16.3%의 CAGR로 2033 년까지 10.816 억 달러로 증가 할 것으로 예상됩니다.
예측 유지 보수 시장은 IoT, AI 및 머신 러닝과 같은 기술에서 번성하고 있습니다. 기업은 이제 다운 타임을 줄이고 자산 효율성을 향상 시키며 운영 비용을 줄이기 위해 기존의 반응성 유지 보수 개념으로부터 예측 유지 보수로 전환하고 있습니다. 실시간 분석 및 고급 센서를 유지 보수에 통합함으로써 제조, 자동차 및 에너지와 같은 산업은 이것이 필수품이 될 것이라는 점을 빠르게 깨닫고 있습니다. 이러한 기술은 지속적인 모니터링, 데이터 수집 및 분석을 허용하여 장비 고장이 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅의 상승 및 산업 전반의 디지털 혁신은 예측 유지 보수 솔루션을 선호하여 현대 운영 전략의 핵심 부분으로 만들기 위해 추가 펀치를 추가했습니다.
Covid-19 영향
COVID-19는 예측 유지 보수 채택을 가속화하여 시장 성장을 크게 이끌었습니다
전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.
PM (Predictive Maintenance) 시장에 대한 Covid-19가 시장에 미치는 영향이 증가하고 있습니다. 전 세계의 산업 운영은 다양한 산업에서 디지털 혁신 이니셔티브를 가속화하는 데 자극을주는 대규모 혼란에 직면했습니다. 자동화 된 원격 모니터링 솔루션에 대한 갑작스런 필요성은 재택 근무 준비에 적합한 비즈니스로서 발생했습니다. 예측 유지 보수 기술, 특히 AI-Propelled 모델은 수동 검사 나 물리적 존재없이 기계를 유지하는 데 있어이 시간 동안 가장 중요합니다. 따라서 운영 역학의 빠른 변화로 인해 특히 의료, 제조 및 에너지에서 예측 유지 보수 시스템의 수용이 가속화되었습니다. 전염병은 비용 효율적이고 비접촉식 유지 보수가 얼마나 많은지를 보여 주었다. 따라서, 혐의로 인해 조직은 직원 건강을 위태롭게하지 않거나 운영 비 효율성을 창출하지 않고 서비스의 연속성을 보장하는 방법을 모색하기 시작함에 따라 시장 성장에 긍정적 인 자극을 제공했습니다.
최신 트렌드
디지털 트윈 기술 및 AI 중심 솔루션은 예측 유지 보수 시장 성장을 유도합니다.
예측 유지 보수 시장에서 주목할만한 추세는 디지털 트윈 기술이 물리적 자산 또는 시스템의 디지털 쌍둥이 또는 가상 모델을 추가로 인식하는 것입니다. 따라서 예측 분석을 제공 할 때 실패율을 줄이고 유지 보수 계획을 개선합니다. 주목해야 할 또 다른 추세는 자산 성능, 고장 예측 및 조건 기반 유지 보수 작업에 대한 추가 통찰력을 달성하기 위해 기계 학습 알고리즘 및 AI의 적용입니다. 회사는 데이터 관리, 실시간 분석 및 원격 액세스를 쉽게 중앙 집중화하여 전반적인 운영 효율성을 향상시킬 수있는 클라우드 기반 플랫폼을 우선시했습니다. 이러한 기술이 성숙함에 따라 디지털 쌍둥이와 AI 중심 예측 유지 보수의 다음 물결은 다양한 산업 에서이 시장에서 미래의 형태를 가능하게 할 가능성이 높습니다.
예측 유지 보수 시장 세분화
유형별
유형에 따라 글로벌 시장은 클라우드 및 온-프레미스로 분류 할 수 있습니다.
- 클라우드 : 클라우드 기반 예측 유지 보수 솔루션은 저렴한 비용, 확장 성 및 유연성으로 인해 모든 크기의 조직에 선호되는 선택이되었습니다. 클라우드 플랫폼에서 실시간으로 데이터를 쉽게 사용할 수있게되면 특히 여러 사이트가있는 대규모 운영에서 멀리서 자산을 모니터링하는 것이 더 쉬워집니다. 이 솔루션은 또한 비용이 많이 드는 온-프레미스 인프라를 유지하는 두통을 제거합니다. 그들의 추가 매력은 IoT 시스템과 스마트 센서에 쉽게 통합됩니다. 또한 일반적으로 비용에 민감한 SMES (Small-to-Medium Enterprises)는 이제 더 저렴한 플랫폼과 낮은 투자로 인해 클라우드 솔루션을 더 많이 찾고 있습니다. 디지털 혁신에 대한 수요와 많은 투자 나 인프라 지원없이 예측 유지 보수 솔루션을 제공하는 능력은이 시장에서 클라우드 기반 플랫폼의 성장을 주도하고 있습니다.
- 온 프레미스 : 이러한 온 프레미스 예측 유지 보수 솔루션은 데이터 보안, 사용자 정의 및 성능에 대한 엄격한 거버넌스가 필요한 산업에 가장 적합한 서비스를 제공합니다. 혜택에는 신뢰성 향상, 요청에 대한 응답 속도가 높고 민감한 데이터에 대한 통제 증가가 포함되므로 국방, 의료 및 정부와 같은 보안 부문에 이상적입니다. 여기서 조직은 고유 한 운영 요구 및 규정 준수 요구 사항을 기반으로 온 프레미스 시스템에 대한 솔루션을 개발하거나 맞춤화 할 것입니다. 초기 비용이 높고 필요한 전용 유지 보수 리소스는 이러한 솔루션이 대부분의 조직에 덜 매력적입니다. 온 프레미스 솔루션은 IT 인프라 및 데이터 주권 문제를 성숙한 조직에 더 호소합니다. 온 프레미스 시스템은 클라우드 솔루션의 급성장에도 불구하고 실시간 까다로운 애플리케이션을 통해 산업에서 계속 중요합니다 : 대기 시간, 보안 및 사용자 정의는 최우선 과제입니다.
응용 프로그램에 의해
응용 프로그램을 기반으로 글로벌 시장은 정부로 분류 할 수 있으며항공 우주 및 방어, 에너지와 유틸리티 및의료
- 정부 : 정부 부문은 현재 유틸리티, 대중 교통 및 도시 서비스를 포함한 중요한 인프라의 신뢰성과 효율성을 보장하기 위해 예측 유지 보수 개념을 사용하고 있습니다. 예측 유지 보수를 통해 최소한의 긴급 수리로 서비스 중단을 가장 경제적으로 피할 수 있으며 수리 및 유지 보수 작업에 자원을 최적으로 할당 할 수 있습니다. Smart City Investments를 통해 예측 유지 보수는 공공 자산을보다 효과적으로 모니터링하고 유지하기 위해 도시 인프라와 관련이 있습니다. 예측 분석을 통해 실시간 데이터를 사용하여 정부 유지 보수 및 수리 계획을 통해 비용이 많이 드는 문제가되기 전에 잠재적 인 실패를 피할 수 있습니다. 이 분야는 디지털 현대화를위한 정부 이니셔티브 및 공공 서비스의 지속 가능성에 따라 예측 유지 보수가 중요하게 증가함에 따라 계속 증가 할 것입니다.
- 항공 우주 및 방어 : 예측 유지 보수는 오늘날 신뢰성과 자산 안전이 가장 높은 우선 순위 인 항공 우주 및 방어 산업에서 중요한 역할을하고 있습니다. 고급 예측 유지 관리 솔루션을 통해 항공기, 방어 시스템 및 기타 중요한 자산의 실시간 모니터링이 가능합니다. 이러한 기능을 통해 그들은 항상 미션 준비 또는 운영에 대한 완전한 처리 시간을 보장합니다. 이 예측 기능을 통해 사용자는 가능한 구성 요소 고장에 대한 숫자를 기반으로보다 정확하게 예측할 수 있으므로 위험을 피하기 위해 적시에 개입 할 수 있습니다. 예측 유지 보수는 항공 우주 및 방어 제조업체의 비용이 많이 드는 장비의 수명 연장을 관리하여 더 나은 규제 준수 및 향상된 안전 프로토콜을 촉진하는 방법입니다. 이 부문 내 AI 및 IoT 기술에 대한 많은 참여는 예측 유지 보수 솔루션과 관련하여 향후 몇 년 동안 더 큰 채택을 약속합니다.
- 에너지 및 유틸리티 : 에너지 및 유틸리티 산업은 전력망, 터빈, 파이프 라인 및 기타 생명의 크리티컬 설치의 더 나은 효과적인 운영 및 신뢰성을 위해 예측 유지 보수 방법을 점점 채택하고 있습니다. 예측 유지 보수는 실시간 모니터링 및 데이터 분석을 사용하여 예측 수단을 사용하여 시스템 고장으로 이어지기 전에 더 많은 문제를 발견하고 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고 수리를 수행함으로써 접근 방식에 의존하지 않고도 시스템과 관련된 문제를 발견합니다. 예측 유지 보수에 대한 수요를 주도하는 재생 가능 에너지 원으로의 바람과 태양 타격 강화로 인해 프로세스는 개선 된 에너지 생성 공정을 위해 채널 화해야합니다. 에너지 및 인프라 효율성으로의 전환이 높아짐에 따라 유지 보수에서 더 똑똑한 관행을 채택해야합니다. 에너지 수요의 지속적인 급증은 예측 유지 보수 시장 이이 부문에서 계속 번창하는 회사에 대한 보상을받을 것입니다.
- 건강 관리 : 예측 유지 보수 솔루션은 MRI 기계, CT 스캐너 및 인공 호흡기와 같은 중요한 의료 기기의 지속적인 기능을 가능하게하기 위해 의료 산업 내 수리에서 채택되고 있습니다. 예측 유지 보수는 환자 안전 및시기 적절한 진단에 중요한 결정 요인 인 고장이 발생하기 전에 가능한 고장을 예측하여 높은 장비 가동 시간과 서비스 중단을 보장합니다. 의료 기기에 대한 의존도가 높아지고 운영 비용이 증가함에 따라 예측 유지 보수는 의료 시설을위한 은행 도구가되었습니다. 또한 이러한 솔루션은 의료 기관이 가장 엄격한 규제 표준을 준수하고 장비 관련 오류의 위험을 최소화 할 수 있도록 도와줍니다. 병원과 의료 센터가 디지털 혁신을 경험함에 따라 예측 유지 보수는 의료 생태계의 내장 부분이 될 것으로 예상됩니다.
시장 역학
시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.
운전 요인
장비 다운 타임 감소에 대한 수요 증가
지속적인 접근 방식에 따른 산업은 장비 다운 타임 감소를 최우선 과제로 간주했습니다. 예측 유지 보수는 장비가 큰 고장을 일으키기 훨씬 전에 장비의 결함을 식별하여이를 달성하는 데 도움이됩니다. 센서의 데이터를 실시간으로 평가하는 동안 예측 유지 보수 시스템은 잠재적 임박한 문제와 관련된 상호 참조 패턴 및 이상입니다. 초기 식별은 다운 타임 및 생산 손실을 최소화함으로써 일정을보다 효과적으로 유지하는 데 도움이됩니다. 또한 예측 유지 보수 기능을 통해 산업은 자산의 수명을 향상시켜 투자에 대한 수익을 올릴 수 있습니다. 생산성 향상 및 신뢰성 개선과 함께 유지 보수 비용의 감소는 산업 전반에 걸쳐 예측 유지 보수의 가속화에 유리합니다.
AI, IoT 및 빅 데이터 분석의 발전
AI, IoT 및 빅 데이터 분석의 기술 발전은 예측 유지 보수 의제를 전례없는 수준으로 변경하고 있습니다. 스마트 센서와 장치는 이제 실시간 데이터를 수집 하고이 데이터를 AI 알고리즘으로 공급할 수 있으며,이 데이터는 고장이 발생할 때 높은 정확도로 확인할 수있는 AI 알고리즘에 공급할 수 있습니다. 장비, 센서 및 예측 분석 플랫폼 간의 통신은 IoT를 통해 원활하게 만들어 지므로 비즈니스는 원격 모니터링을 수행하고 적시에 개입 할 수 있습니다. AI 구동 모델은 또한 불필요한 중재를 피할 수 있도록 유지 보수를 수행하기에 가장 좋은시기를 나타낼 수 있습니다. 이러한 기술이 성숙함에 따라, 자산 관리를 최적화하고 운영 효율성을 향상시키기 위해 산업 분야에서 예측 유지 보수 솔루션의 채택에 대한 가속 추세가 나타나고 있습니다.
구속 요인
높은 비용, 전문 지식 부족 및 통합 문제는 시장 성장을 방해합니다.
예측 유지 보수 기술 채택에 가장 중요한 장벽 중 하나는 그러한 구현에 필요한 초기 자본 투자입니다. 정교한 센서를 획득하고, AI-집약적 인 분석 플랫폼을 개발하고, 필요한 인프라 구축의 비용은 중소 기업 (중소 기업) 및 예산을 가진 조직의 경우 엄청나게 높을 수 있습니다. 가장 중요한 것은이 기술에는 여전히 복잡한 시스템을 관리하고 운영하는 데 필요한 인적 자본이 없다는 것입니다. AI, 데이터 과학 및 예측 분석에 대한 이러한 전문 지식 부족과 함께, 특히 훈련 된 직원이 널리 사용할 수없는 지역에서 기술의 흡수를 심각하게 억제합니다. 역설적으로, 또 다른 수준의 기술적 과제는 예측 유지 보수를 일반적으로 같은 산업의 변화를 채택하는 데 속도가 느린 레거시 시스템과 통합하는 것입니다.
기회
클라우드 기반 예측 유지 보수 솔루션은 전 세계 중소기업의 시장 성장을 가능하게합니다.
클라우드 기반 예측 유지 보수 솔루션의 가용성과 가격 하락은 중소 기업 (SMES)과 신흥 예측 유지 보수 시장 성장 회사에게 중요한 기회를 제공합니다. 이러한 조직의 경우 이제 인프라에 대한 대규모 투자를하지 않고 예측 유지 보수의 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 클라우드 기반 플랫폼은 중소기업 자산의 실시간 모니터링 및 유지 보수를위한 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 또한, 신흥 경제의 많은 정부는 스마트 기술의 추가 디지털 혁신 및 채택을위한 보조금 및 정책 지원을 제공하고 있습니다. 동시에, 개발 도상국의 중소기업과 조직이 운영 효율성을 향상시키고 비용 절감 측면에서 예측 유지 보수의 가치를 인식함에 따라 상당한 시장 잠재력을 해제해야합니다.
도전
예측 유지 보수 시장 성장은 강력한 보안, 규정 준수 및 신뢰에 의존합니다.
이는 데이터 개인 정보 및 사이버 보안에 대한 중요한 관심사로 운영 데이터를 끊임없이 수집하고 분석하기위한 유지 보수 예측 솔루션의 급격한 필요성을 의미합니다. 이는 의료, 방어 및 에너지와 같은 산업이 위반 될 수없는 매우 민감한 데이터를 처리하는 것이 포함되며, 평판 손실, 금전적 가치로 인해 발생할 수있는 비용으로 인해 그러한 위협으로부터 분리되어야하며, 데이터에 대한 타협이 발생할 경우 그러한 공격 후에 법적 문제를 겪어야하기 때문입니다. 또한 조직은 GDPR, HIPAA 등과 같은 여러 지역 및 국제 데이터 보호법을 준수합니다. 그러나 강력한 보안 조치, 강력한 암호화 및 규정 준수는 고객 신뢰를 유지하고 예측 유지 보수의 추가 성장에 중요합니다.
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예측 유지 보수 시장 지역 통찰력
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북아메리카
예측 유지 보수에서 북미의 시장 성장은 혁신에 의해 주도됩니다.
북미는 기술 리더십, 높은 산업화 및 연구 개발에 대한 막대한 투자의 모든 성분을 보유하고 있기 때문에 여전히 예측 유지 보수 시장을 지배하고 있습니다. 제조, 항공 우주, 자동차 및 예산의 많은 부분을 예측 유지 보수 기술에 투자하기 위해 예산의 많은 부분을 할당하는 대규모 산업과 같은 대규모 산업이 기술 집중으로부터 혜택을받는 것은 미국 예측 유지 보수 시장 에서이 라인의 주요 부분입니다. 이 지역은 IBM, General Electric 및 Honeywell과 같은 기술 거대 기업이 AI, IoT 및 예측 분석의 혁신을 이끌고 있지만 스마트 제조를 촉진하고 산업의 디지털화를 목표로하는 연방 이니셔티브 및 정책을 통해 북미 지역의 시장 성장을 더욱 발전시키는 것을 목표로합니다.
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유럽
지속 가능성 및 혁신에 대한 유럽의 초점은 꾸준한 예측 유지 보수 시장 성장을 이끌어냅니다.
유럽은 독일, 프랑스 및 영국과의 예측 유지 보수 시장 점유율의 주요 지역 중 하나입니다. 유럽 연합의 주요 초점에 따른 에너지 효율, 지속 가능성 및 스마트 인프라는 주로 제조, 유틸리티 및 자동차 부문에서 예측 유지 보수 솔루션의 흡수를 장려하고 있습니다. 반면, 에너지 효율, 환경 표준 및 인프라 신뢰성의 강력한 규제 프레임 워크로 인해 산업은 더 똑똑한 유지 보수 관행을 향해 추진됩니다. 유럽 기업들은 또한 유지 보수 능력을 향상시키기 위해 AI 및 IoT 기술에 대량으로 투자하고 있습니다. 따라서 혁신과 지속 가능성에 대한 이러한 헌신은 시장의 꾸준한 성장을 보장합니다.
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아시아
예측 유지 보수에서 아시아의 시장 성장은 산업화에 의해 주도됩니다.
아시아는 특히 중국 및 인도와 같은 국가에서 예측 유지 보수를위한 빠르게 성장하는 지역이되고 있으며, 이는 빠른 산업화, 인프라 개발 및 산업 4.0을 지원하는 정부 이니셔티브로 인해 강력한 수요를 목격하고 있습니다. 이 지역의 거대한 제조 기반은 스마트 기술에 대한 투자가 증가함에 따라 예측 유지 보수 솔루션의 채택을 장려하고 있습니다. 중국과 인도의 정부는 또한 IoT, AI 및 기타 산업 운영 기술을 선호하는 다양한 정책을 통해 디지털 혁신을 추구하고 있습니다. 에너지, 운송 및 제조 부문을 통해 성장이 계속됨에 따라 아시아는 예측 유지 보수 시장의 글로벌 성장에 크게 기여할 것입니다.
주요 업계 플레이어
IBM 및 GE 드라이브와 같은 회사는 전 세계적으로 예측 유지 보수 시장 성장
이 예측 유지 보수 시장 의이 영역은 IBM Corporation, General Electric, Siemens AG, Schneider Electric, SAP SE 및 Honeywell International과 같은 회사에 빛을 발합니다. AI, IoT 및 클라우드 기술에서 핵심 강점을 사용하여 혁신적인 예측 유지 보수 솔루션을 구축하고 있습니다. 머신 러닝, 빅 데이터 분석 및 실시간 모니터링을 솔루션에 통합하는 데 전략적으로 초점을 맞추면 고객에게 가치를 제공하여 장비 고장 발생을 예측하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 업계 플레이어와 전략적 제휴를 만들고 지속적으로 연구 및 개발에 참여 함으로써이 플레이어들은 시장을 더욱 추진하고 있습니다. 그들의 독창성과 시장 침투 전략은 국제 산업 규모의 실행 가능한 작업 솔루션으로서 예측 유지 보수의 수용 및 성공과 매우 관련이 있습니다.
최고의 예측 유지 관리 회사 목록
- Augury Systems (ISRAEL)
- Bosch Software Innovations (GERMANY)
- C3 IoT (U.S)
- Dell (U.S)
- Fluke (U.S)
주요 산업 개발
2020 년 10 월 :IBM은 2020 년 10 월에 개선 된 Maximo Application Suite를 도입했으며, 이는 예측 유지 보수 도구를위한 본격적인 AI 기반 솔루션입니다. 하나의 단일 인터페이스의 전체 자산 모니터링, 원격 검사 및 신뢰성 계획은 의사 결정의 흐름과 개선을 촉진하도록 설계되었습니다. Maximo Suite는 장비 건강의 실시간 가시성과 클라우드 하이브리드 배포 인 적시 유지 보수 조치의 완료를 제공하며 예측 유지 보수를 자산 모니터링, 해당 원격 검사 및 신뢰성 계획과 통합하여 그렇게합니다. 이것은 또한 IBM이 제시 한 일반 전략의 한 부분으로, 고객이 지능형 자동화를 사용하여 기업 성과에 대한 유행성의 과제를 극복 할 수 있도록 돕습니다. IBM은 산업이 유지 보수 노력을 간소화하고 그 후 다운 타임 감소로 생산성을 향상시키는 데 활용할 수있는 생산적인 도구를 통해 예측 유지 보수 시장의 최전선에 단단히 배치합니다.
보고서 적용 범위
이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장의 잠재적 영역을 식별합니다.
이 연구 보고서는 정량적 및 질적 방법을 모두 사용하여 시장에 대한 전략 및 재무 관점의 영향을 평가하는 철저한 분석을 제공하여 시장의 분할을 검토합니다. 또한 보고서의 지역 평가는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적 인 공급 및 수요력을 고려합니다. 경쟁 환경은 상당한 시장 경쟁 업체의 주식을 포함하여 세 심하게 상세합니다. 이 보고서에는 예상되는 시간 프레임에 맞게 조정 된 비 전통적인 연구 기술, 방법론 및 주요 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로, 그것은 전문적이고 이해할 수있는 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적 인 통찰력을 제공합니다.
속성 | 세부사항 |
---|---|
시장 규모 값 (단위) |
US$ 2.767 Billion 내 2024 |
시장 규모 값 기준 |
US$ 10.816 Billion 기준 2033 |
성장률 |
복합 연간 성장률 (CAGR) 16.3% ~ 2025 to 2033 |
예측 기간 |
2025-2033 |
기준 연도 |
2024 |
과거 데이터 이용 가능 |
Yes |
지역 범위 |
글로벌 |
세그먼트가 덮여 있습니다 | |
유형별
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응용 프로그램에 의해
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자주 묻는 질문
AI, IoT 및 Big Data Analytics의 장비 다운 타임 및 발전 감소에 대한 수요가 증가하여 예측 유지 보수 시장 성장을 확대합니다.
유형을 기반으로 예측 유지 보수 시장은 클라우드 및 온-프레미스를 포함하는 주요 시장 세분화가 포함됩니다. 응용 프로그램을 기반으로 예측 유지 보수 시장은 정부, 항공 우주 및 방어, 에너지 및 유틸리티 및 건강 관리로 분류됩니다.
예측 유지 보수 시장은 2033 년까지 10.816 억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
예측 유지 보수 시장은 2033 년까지 16.3%의 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.