预测性维护市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（云和本地）、按应用（政府、航空航天和国防、能源和公用事业以及医疗保健）以及到 2035 年的区域见解和预测

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预测性维护市场概述

全球预测性维护市场预计到 2026 年将达到 37.5 亿美元，到 2035 年将达到 146 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率保持在 16.3%。

预测性维护市场在物联网、人工智能和机器学习等技术的推动下蓬勃发展。企业现在正在从传统的反应性维护概念转向预测性维护，以减少停机时间、提高资产效率并降低运营成本。随着实时分析和先进传感器集成到维护中，制造、汽车和能源等行业很快意识到这将成为必要。此类技术允许持续监控、数据收集和分析，以便在设备故障发生之前进行预测。此外，云计算和跨行业数字化转型的兴起为预测性维护解决方案增添了额外的力量，使其成为现代运营战略的核心部分。

主要发现

COVID-19 的影响

COVID-19 加速了预测性维护的采用，推动了市场的显着增长

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

COVID-19 对预测性维护 (PM) 市场的影响正在加大。全球工业运营面临巨大颠覆，这推动了各行业加速数字化转型举措。随着企业适应在家工作的安排，对自动化和远程监控解决方案的突然需求应运而生。预测性维护技术，特别是人工智能驱动的模型，在这些时期在无需人工检查或物理存在的情况下维护机械方面变得至关重要。因此，运营动态的快速转变导致预测性维护系统的接受速度加快，尤其是在医疗保健、制造和能源领域。此次疫情已经证明了非接触式维护的成本效益；因此，在大流行后，它为市场增长提供了积极的推动力，因为组织开始寻求确保服务连续性而不危害员工健康或造成运营效率低下的方法。

最新趋势

数字孪生技术和人工智能驱动的解决方案推动预测维护市场的增长

预测维护市场的一个显着趋势是数字孪生技术获得进一步的关注，物理资产或系统的数字孪生或虚拟模型允许对运行条件进行实时模拟和分析。因此，通过提供预测分析，他们可以降低故障率并改进维护计划。另一个值得注意的趋势是机器学习算法和人工智能的应用，以进一步了解资产性能、故障预测和基于状态的维护操作。公司优先考虑基于云的平台，以确保数据管理、实时分析和远程访问的轻松集中化，从而提高整体运营效率。随着这些技术的成熟，下一波数字孪生和人工智能驱动的预测性维护很可能将塑造这个跨行业市场的未来。

• 温度传感器在预测性维护中应用最广泛，约占传感器部署的 60%，其次是振动传感器，占近 46%。

• 调查显示，79% 的工业设施让技术人员参与预测性维护计划，全球近 30% 的设施已经应用预测方法。

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预测性维护市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为云市场和本地市场

• 云:基于云的预测维护解决方案因其低成本、可扩展性和灵活性而成为各种规模组织的首选。由于云平台上可以实时获取数据，因此远程监控资产变得更加容易，尤其是在具有多个站点的大型运营中。这些解决方案还消除了维护昂贵的本地基础设施的麻烦。它们的进一步吸引力在于它们可以轻松集成到物联网系统和智能传感器中。此外，中小企业（SME）通常对成本更加敏感，由于其平台更便宜且投资低，现在更多地寻求云解决方案。对数字化转型的需求以及无需大量投资或基础设施支持即可提供预测性维护解决方案的能力正在推动该市场中基于云的平台的增长。

• 本地:此类本地预测维护解决方案最适合那些需要对数据安全、定制和性能进行严格治理的行业。优点包括提高可靠性、提高响应请求的速度以及增强对敏感数据的控制，从而使其成为国防、医疗保健和政府等高安全部门的理想选择。在这里，组织可以根据自己独特的运营需求和合规性要求为本地系统开发或定制解决方案。较高的初始成本和所需的专用维护资源使得这些解决方案对大多数组织的吸引力降低。本地解决方案对拥有成熟 IT 基础设施和数据主权问题的组织更具吸引力。尽管云解决方案领域蓬勃发展，但本地系统在具有实时要求应用程序的行业中仍然至关重要:延迟、安全性和定制是重中之重。

按申请

根据应用，全球市场可分为政府、航空航天和国防、能源和公用事业以及卫生保健

• 政府:政府部门现在正在使用预测性维护概念来确保关键基础设施的可靠性和效率，包括公用事业、公共交通和城市服务。通过预测性维护，可以通过最少的紧急维修以最经济的方式避免服务中断，并且可以为维修和维护工作优化分配资源。通过智慧城市投资，预测性维护正在与城市基础设施联系起来，以便更有效地监控和维护公共资产。预测分析使政府能够使用实时数据进行维护和维修规划，避免潜在的故障成为代价高昂的问题。随着政府提出数字现代化和公共服务可持续性、优化基础设施维护的举措，预测性维护的重要性日益增加，这一领域将继续增长。

• 航空航天和国防:预测性维护在当今的航空航天和国防工业中发挥着至关重要的作用，其中可靠性和资产安全是重中之重。先进的预测性维护解决方案可以实时监控飞机、防御系统和其他关键资产。凭借这些功能，它们可以始终确保完成任务准备或运行的周转。这种预测功能使用户能够根据可能的组件故障的数量进行更准确的预测，从而及时进行干预以避免风险。预测性维护是一种管理航空航天和国防制造商昂贵设备寿命延长的方法，有助于更好地遵守法规并增强安全协议。该行业对人工智能和物联网技术的大力参与有望在未来几年预测性维护解决方案得到更广泛的采用。

• 能源和公用事业:能源和公用事业行业正在越来越多地采用预测性维护方法，以提高电网、涡轮机、管道和其他生命攸关设施的有效运行和可靠性。预测性维护采用实时监控和数据分析来发现与系统相关的问题，而无需借助使用预测手段在导致系统故障之前发现更多问题的方法，从而减少计划外停机时间和维修。随着风和阳光对可再生能源的强化推动了对预测性维护的需求，该过程需要被引导以改进能源生成过程。随着能源和基础设施效率的更高转变，他们必然会在维护方面采取更明智的做法。随着预测性维护市场在该领域的持续蓬勃发展，能源需求的持续上升将为此类公司带来回报。

• 医疗保健:预测性维护解决方案正在医疗保健行业的维修中采用，以使 MRI 机器、CT 扫描仪和呼吸机等关键医疗设备能够持续运行。预测性维护通过在可能发生的故障发生之前进行预测，确保较长的设备正常运行时间并减少服务中断，这是患者安全和及时诊断的重要决定因素。对医疗设备的日益依赖和不断上升的运营成本使得预测性维护成为医疗机构可​​获利的工具。此外，这些解决方案可帮助医疗机构遵守一些最严格的监管标准，并最大限度地降低设备相关错误的风险。随着医院和医疗中心经历数字化转型，预测性维护预计将成为医疗保健生态系统的嵌入式部分。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

减少设备停机时间的需求不断增长

遵循持续方法的行业已将减少设备停机时间视为首要任务。预测性维护通过在设备故障造成重大故障之前识别设备故障来帮助实现这一目标。在实时评估来自传感器的数据时，预测维护系统会交叉引用与潜在即将发生的问题相关的模式和异常情况。早期识别有助于通过最大限度地减少不必要的停机时间和生产损失来更有效地维护计划。此外，预测性维护功能使各行业能够提高资产的使用寿命，从而实现良好的投资回报。维护成本的降低，以及生产率的提高和可靠性的提高，有利于预测性维护在各行业的加速应用。

人工智能、物联网和大数据分析的进步

人工智能、物联网和大数据分析的技术进步正在将预测性维护议程提升到前所未有的水平。智能传感器和设备现在可以收集实时数据，并将这些数据输入人工智能算法，该算法可以高精度地确定何时可能发生故障。设备、传感器和预测分析平台之间的通信通过物联网实现无缝，从而使企业能够进行远程监控并及时干预。人工智能驱动的模型还可以指示进行维护的最佳时间，从而避免不必要的干预。随着这些技术的成熟，行业中采用预测性维护解决方案来优化资产管理和提高运营效率的趋势正在加速。

• 预测性维护可以将设备停机时间减少 35-45%，并将维护成本降低 25-30%，从而显着节省运营成本。

• 在国防部门，每年花费超过 900 亿美元用于资产的生命周期维护，其中预测性维护在提高准备情况和减少不必要的定期维护方面发挥着重要作用。

制约因素

高成本、缺乏专业知识和集成挑战阻碍了市场增长

采用预测性维护技术的最大障碍之一是这种实施需要大量的初始资本投资。对于预算紧张的中小型企业 (SME) 和组织来说，获取复杂传感器、开发人工智能密集型分析平台以及构建所需基础设施的成本可能高得令人望而却步。最重要的是，该技术仍然不具备管理和操作如此复杂系统所需的人力资本。再加上人工智能、数据科学和预测分析方面专业知识的缺乏，严重限制了该技术的采用，特别是在缺乏训练有素的人员的领域。矛盾的是，另一个层面的技术挑战涉及预测性维护与遗留系统的集成，而遗留系统在同一行业中采用变化的速度通常较慢。

• 前期成本高昂:大约 40% 的中小企业表示，由于先进传感器和分析平台需要大量初始投资，因此在采用预测性维护方面遇到困难。

• 缺乏熟练的劳动力:近 35% 的组织表示，人工智能、数据科学和预测分析专业知识的缺乏阻碍了他们充分利用预测维护系统。

基于云的预测性维护解决方案促进全球中小企业的市场增长

机会

基于云的预测性维护解决方案的可用性不断提高，价格不断下降，为中小型企业 (SME) 以及来自新兴预测性维护市场增长的公司提供了重大机遇。对于这些组织来说，现在无需对基础设施进行大量前期投资即可获得预测性维护的好处。这些基于云的平台为中小企业的资产实时监控和维护提供可扩展且经济高效的解决方案。此外，许多新兴经济体政府正在提供补贴和政策支持，以进一步数字化转型和智能技术的采用。与此同时，随着发展中地区的中小企业和组织认识到预测性维护在提高运营效率和降低成本方面的价值，这一趋势有望释放巨大的市场潜力。

• 云采用:基于云的预测维护平台预计将占全球部署的近 63%，为可扩展且经济高效的解决方案创造机会。
• 新兴技术:超过 55% 的新预测维护项目现在正在集成数字孪生、增强现实和边缘计算，以增强模拟、远程访问和实时分析。

 

预测性维护市场的增长依赖于强大的安全性、合规性和信任

挑战

这意味着迫切需要维护预测解决方案来不断收集和分析运营数据，这是数据隐私和网络安全的关键问题。这是因为医疗保健、国防和能源等行业涉及处理非常敏感的数据，这些数据不能被破坏，并且必须远离此类威胁，因为如果发生数据泄露，可能会造成声誉损失、金钱价值损失以及在此类攻击后面临法律问题。此外，组织还遵守多项区域和国际数据保护法律，例如 GDPR、HIPAA 等。但强大的安全措施、强大的加密和遵守法规对于保持客户信任和预测性维护的进一步发展至关重要。

• 数据管理:超过 50% 的实施预测性维护的公司在处理大量传感器数据时面临障碍，包括存储和质量问题。
• 监管合规性:在航空航天和国防等高安全性行业中，大约 30% 的预测性维护计划由于根据严格的监管标准验证模型方面的挑战而遇到延迟。

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预测性维护市场区域洞察

• 北美

北美预测性维护市场的增长由创新驱动

北美仍然主导着最大的预测性维护市场，因为它拥有技术领先、高度工业化以及巨大的研发投资的所有要素。它是美国预测性维护市场的主要组成部分，制造业、航空航天、汽车和医疗保健等大型行业将大部分预算分配给预测性维护技术，大型行业受益于其技术集中度。该地区拥有IBM、通用电气和霍尼韦尔等在人工智能、物联网和预测分析创新方面处于领先地位的科技巨头，而旨在促进智能制造和行业数字化的明确联邦举措和政策进一步促进了北美市场的增长。

• 欧洲

欧洲对可持续性和创新的关注推动了预测性维护市场的稳定增长

欧洲是预测维护市场份额的主要地区之一，其中德国、法国和英国是主要的增长动力。欧盟重点关注的能源效率、可持续性和智能基础设施正在鼓励预测性维护解决方案的采用，主要是在制造、公用事业和汽车领域。另一方面，由于能源效率、环境标准和基础设施可靠性方面健全的监管框架，各行业被推动采取更智能的维护实践。欧洲公司还大力投资人工智能和物联网技术，以提高维护能力。因此，这种对创新和可持续发展的承诺保证了市场的稳定增长。

• 亚洲

工业化推动亚洲预测性维护市场增长

亚洲正在成为预测性维护快速增长的地区，特别是在中国和印度等国家，由于快速工业化、基础设施发展和政府支持工业 4.0 的举措，这些国家的需求强劲。该地区庞大的制造基地正在不断增加对智能技术的投资，从而鼓励采用预测性维护解决方案。中国和印度政府也在通过有利于物联网、人工智能和其他工业运营先进技术的各种政策来追求数字化转型。随着能源、运输和制造业的持续增长，亚洲将成为全球预测性维护市场增长的重要贡献者。

主要行业参与者

IBM 和 GE 等公司推动全球预测维护市场增长

预测性维护市场的整个领域为 IBM 公司、通用电气、西门子股份公司、施耐德电气、SAP SE 和霍尼韦尔国际公司等公司带来了光明。他们利用人工智能、物联网和云技术的核心优势来构建创新的预测性维护解决方案。他们的战略重点是将机器学习、大数据分析和实时监控集成到解决方案中，这将为客户提供价值，使他们能够预测设备故障的发生并提高性能。通过与行业参与者建立战略联盟并不断参与研发，这些参与者正在进一步推动市场发展。他们的独创性和市场渗透策略与预测性维护作为国际范围内各行业可行的工作解决方案的接受度和成功密切相关。

• IBM:其 Maximo 应用程序套件通过人工智能驱动的监控和检查将计划外停机时间减少了高达 25%。

• 通用电气 (GE):GE 在涡轮机和机车中应用预测分析，实现覆盖其近 70% 已安装设备基础的状态监测。

顶级预测维护公司名单

• Augury Systems (ISRAEL)
• Bosch Software Innovations (GERMANY)
• C3 IoT (U.S)
• Dell (U.S)
• Fluke (U.S)

重点产业发展

2020 年 10 月:IBM 于 2020 年 10 月推出了改进的 Maximo 应用套件，这是一个基于人工智能的成熟的预测维护工具解决方案。在一个界面中实现整个资产监控、远程检查和可靠性规划，旨在促进决策的流程和改进。 Maximo 套件提供设备运行状况的实时可见性并完成及时的维护操作（即云混合部署），并通过将预测性维护与资产监控、适用的远程检查和可靠性规划相集成来实现这一点。这也是IBM制定的总体战略的一部分，旨在帮助客户利用智能自动化来克服疫情对企业绩效的挑战。它使 IBM 凭借高效的工具稳居预测性维护市场的前沿，各行业可以利用这些工具来简化维护工作，并通过减少停机时间来提高生产力。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

本研究报告使用定量和定性方法研究市场细分，提供全面的分析，还评估战略和财务观点对市场的影响。此外，该报告的区域评估考虑了影响市场增长的主导供需力量。竞争格局非常详细，包括重要市场竞争对手的份额。该报告纳入了针对预期时间框架量身定制的非常规研究技术、方法和关键策略。总体而言，它以专业且易于理解的方式提供了对市场动态的有价值且全面的见解。