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予測メンテナンスの世界市場規模は、2022年に45億米ドルと評価され、2023年から2032年までの予測期間中に年平均成長率27.1%で成長し、2032年までに約493億4,000万米ドルを超えると予測されている。
重要な洞察
コンポーネント別では、2023年から2032年にかけてソリューション・セグメントが最大の市場シェアを占める。
展開形態別では、クラウドベースのセグメントが2023年から2032年にかけて最も高いCAGRを示すと予想され、2022年にはこのセグメントが市場を席巻している。
組織規模別では、大企業が2032年までに最大の市場シェアを持ち、2023年から2032年にかけて最も高いCAGRで成長すると予想される。
北米地域は、2023年から2032年までの予測期間中に大きく成長すると予想されている。
多くのメンテナンス手法は、組織内のひどい稼動機器の状態を把握・分析するために考案されたものである。世界の多くの国々で急速な都市化とデジタル化が進み、メンテナンス手法に力を入れる必要性が生じている。機器のメンテナンスが必要な時期を予測することで、機械の故障を回避することができます。発展途上国や先進国を問わず、産業機器のメンテナンスコストを削減したいという需要が高まっており、このことが予測期間中の市場成長を促進すると予想される。
パンデミック（世界的大流行）によりサプライチェーンが寸断され、社会的距離を置くための法律が厳しくなったため、製造能力は大幅に低下した。機器のメンテナンスに必要な様々なハードウェアの供給不足により、この市場の成長は減少した。COVID-19の大流行は、予知保全市場に大きな影響を与えた。他のすべての分野と同様に、ITインフラストラクチャーもパンデミックの間にマイナスの影響を見た。
IT産業だけでなく、多くの産業が製造業に多大な影響を受けた。予知保全は、ほとんどの製造企業やオフショア石油・ガス産業において非常に重要である。なぜなら、機器の故障が発生した場合、製造に支障をきたし、運用・保守コストが高くなり、市場に影響を与えるからである。予知保全は保全コストを減少させるため、市場は予測期間中に成長すると予想される。
成長因子
ほとんどの産業組織や企業は、労働者に安全な環境を提供するために、設備の信頼性を高め、産業のパフォーマンスを向上させることを最も重要な優先事項としている。予知保全は、重要な資産のほとんどに対して最高のリターンを提供するのに役立つため、組織は予知保全を支持している。既存の設備を維持し、この設備すべて、またはこの設備の使用を通じて、業界全体のコストを削減するのに役立つリターンを最大化することに強い関心を寄せている。企業は、製品の製造コストを削減するために、リソースを活用する努力を行っている。組織は、運用コストを削減するため、あるいは古い設備が故障した場合に新しい設備の購入を控えるために、予知保全を採用している。さまざまな企業によって設計されたこのソフトウェアはすべて、すべての機器の今後のメンテナンスを守る彼女の通知を提供する上で非常に便利です。
将来的にメンテナンスが必要となる機器のスイッチの早期診断は、実際の損傷が機器に起こる可能性がある少なくとも数週間から数ヶ月前に発行されます。このソフトウェアは、故障の前倒しで機器の問題を診断するように設計されています。彼らは機器のダウンタイムを減らすのに役立つように製造業のすべてが予測保守ソリューションは非常に重要であることがわかります。このソフトウェアの使用は、この機器の信頼性を向上させるのに役立ち、予測保守は、順番に生産性を向上させるのに役立ち、これらの車両のメンテナンスに発生する可能性のある支出を削減するのに役立ちます。製造業では、設備に何らかの問題が発生すると、すべての機能が停止する。ファクタリング業界は非常に競争の激しい業界であり、他のすべての部門と同様に、製造部門も顧客の増大する要求に応えるべく、常に機能するよう努めています。生産要件を満たすためには、設備は効率的でなければなりません。予知保全ソフトウェアやソリューションの使用は、効率を達成するのに役立ちます。予知保全ソリューションは、あらゆる機器の故障の可能性を監視することができる。これらのソリューションの使用は、利用可能な限られたリソースを配置することにより、機器の出力を最大化するのに役立ちます。
これらのソリューションは生産性と品質の向上に役立つため、利害関係者の満足度も向上する。先進国の大半は、資産を評価するために予知保全ソリューションを採用している。人工知能やビッグデータの利用は、この市場の成長に多くの機会を提供している。先進国だけでなく発展途上国の中規模企業や小規模企業の多くで、製品メンテナンス・ソリューションに対する需要が高まっている。予測メンテナンス・ソリューションは、小売Eコマース、電気通信、政府・公共部門、金融部門、保険部門など、多くの部門にまたがって使用されている。これらのソリューションの使用は、メーカーからの迅速なアクションを支援するリアルタイムのデータを提供するのに役立ちます。世界中のあらゆる産業でソリューションの使用が増加しているのは、これらのソリューションとその信頼性に対する認識が高まっているためです。
市場ダイナミクス
ドライバー
しかし、人工知能では正しい選択肢を選択するための条件を除外することができないため、意思決定はほとんどが手作業となる。ここで重要な役割を果たすのは、大量のデータの調査が始まるときである。このデータは、予測可能な形式に再構築する必要がある。様々な技術産業が、データ解釈のプロセスを容易にする人工知能の助けを借りて分析を行う努力をしている。これにより、システムから直接的な洞察を得ることができる。このシステムは、情報を正確に解釈するために人工知能を選択するために、複数の産業を提供しています。クラウド技術の導入と情報の機械間転送は、産業、カメラ、センサーから受信したデータの再評価の必要性を推進している。しかし、このシステムは、目に見える形でシステムに入力されなければ、それだけで情報を提供することはできない。
拘束
疲労予知保全の進歩に伴い、市場は経験豊富で熟練した労働力を求めている。ネットワーキング、アプリケーション、サイバーセキュリティの分野における専門家システムは、産業界が開発を必要とする時代のニーズである。これらの技術の発展により、最終的な作業にかかる運用コストは大幅に削減される。モノのインターネットは、失敗を防止し、強力な分析を提供する能力のある最新技術を開発することによって結果を最適化するために、結果に関する見積もりを持つために閲覧される必要がある。これらのプロセスには、主にMLと共に人工知能が多用されている。人工知能ベースの技術やIoTデータを扱うには、専門の従業員が不可欠である。したがって、予測期間中にかなりの成長を記録するために、技術の進歩に従って現在の労働力を訓練することが、開発中の市場にとって時の必要性になる。
チャンス
情報の適切なデータ解釈と管理は、人工知能の採用が進むにつれて、市場の特定分野で人間の介入が不要になり、非常に重要な機能となっている。最近の人工知能の採用により、膨大な量のデータを一瞬で処理し、製品情報に変換することができる。この情報をモノのインターネットと組み合わせてデータを作成することができる。モノのインターネットを人工知能と組み合わせることで、質の高いサービスを提供することができる。企業の基幹システムに人工知能が組み込まれることで、市場の成長に合わせて技術がさらに発展する。作成される大容量データの絶え間ない増加とクラウド技術は、情報の取り扱いを強化するのに役立つ。輸出と熟練労働力の必要性は、人口に複数の雇用機会を創出するのに役立つ。
課題
新しく開発された技術を取り入れることで、会社のソフトウェアも更新される必要がある。企業システムは既存の技術と同等に開発される必要がある。新技術の導入が進むにつれて、これらのシステムを維持する複雑さも増しており、その結果、同業他社のペースに追いつくことが市場の課題となっている。絶えず変化するビジネスの不確実性は、精度の高い有意義なデータを抽出するために人工知能システムを更新する必要がある企業に挑戦している。
セグメント・インサイト
コンポーネント・インサイト
コンポーネント別では、予測メンテナンス市場のソリューション部門が予測期間中に最も高い市場シェアを占めるだろう。このセグメントは近年著しい成長を遂げている。ソリューション分野は、将来の機器の故障を予測する上で非常に重要であるため、予測期間中に大きく成長すると予想される。ソリューションは、機器の故障原因の特定に役立つように設計されている。銀行・金融部門、製造部門、医療部門など、さまざまな部門で生産性の高いメンテナンス・ソリューションの採用が増加しており、予測期間中の市場の牽引役となることが期待される。
クラウド技術の継続的な発展により、マママシン間通信やビッグデータは、産業機器から得られる情報を分析するための新たな可能性を効率的に提供してきた。ユーザーは、機器のメンテナンスに関する適切な意思決定に役立つ貴重なデータを得ることができる。しかし、熟練労働者や訓練された技術者の不足は、市場の成長を妨げる可能性がある。多くの産業が生産性の高いメンテナンス・ソリューションの導入を計画しているため、熟練した労働力の不足がソリューション・セグメントの成長を妨げている。ソリューション・セグメントは、設備に関する迅速な対応を誘導する。予測期間中、サービスベース・セグメントは高成長が見込まれる。
展開モードの洞察
導入形態別では、クラウドベースのセグメントが予測期間中に最も高い複合年間成長率を示すと予想されている。このセグメントは過去に市場を支配してきた。クラウドベースの展開モードの使用は、組織にコストメリットを提供するのに役立つ。クラウドベースのセグメントは、すべての情報がクラウドに保存され、ソフトウェアが使用される前提で多くのメンテナンスを行う必要がないため、非常に費用対効果が高い。クラウドベースのソリューションの場合、メンテナンスのために専門技術者を雇用するコストが削減される。
ソフトウェア・ソリューションのメンテナンスを担当する技術者の育成は、運用コストの増加につながる。クラウドベースのセグメントでは、これらのコストが大幅に削減されるため、組織に競争上の優位性を提供するのに役立つ。クラウドベースのデプロイメントを使用することで、オンプレミスのデプロイメントにはない直接的な制御や高速なデータ処理など、他にも多くの利点が得られる。クラウドベースのセグメントでは、データのメンテナンスが非常に簡単であるため、予測期間中にこのセグメントは良い成長を遂げると予想される。
組織規模の洞察
組織の規模別では、大企業が予知保全市場で最大の市場シェアを占めており、2032年までの予測期間中に最も高い複合年間成長率で成長すると予測されている。大企業では、いずれかの機器の中断がより大きな影響につながる可能性があり、企業の大きな損失を防ぐために、大企業における予測保守ソリューションの使用が必要不可欠となっている。大企業における予知保全ソリューションの使用は、機械が故障した場合の追加保全費用を削減できるため、コスト削減にもつながる。中小企業や中堅企業では、予知保全ソリューションの需要が高まっている。予測期間中、これらのソリューションの利用は中小企業・中堅企業セグメントで拡大すると予想される。
地域インサイト
予知保全市場は北米地域で大きく成長すると予想される。北米地域はこれまで市場を支配してきたが、今後も支配していくと予想される。北米地域における主要な市場プレイヤーの存在は、この市場の成長を促進すると予想される。この地域では技術の進歩や開発が進んでいるため、市場の成長が見込まれる。北米地域では、予知保全市場プレーヤーの数が増加している。
先進国同様、発展途上国もまた、資産や設備をメンテナンスすることで最大の生産性を達成するために、技術の進歩やイノベーションを求めている。アジア太平洋地域全体でメンテナンス・ソリューションの需要が増加しており、予測期間中に着実な成長が見込まれる。アジア太平洋地域のインド、日本、中国のような多くの国々でこれらのソリューションが使用されているのは、その信頼性と効率性によるものである。中国や日本のような発展途上国における中小規模の製造業の増加により、予知保全ソリューションの需要はこの地域で伸びると予想される。多くの産業でこれらのソリューションが使用され、高度な技術が使用されていることから、予測期間中、アジア太平洋地域の市場を牽引すると予想される。欧州市場もまた、同地域の競合企業数の増加により、耐久性のある成長が見込まれている。
主な市場動向
SAS Instituteは2021年5月にSAS Viyaプラットフォームを発表した。このソリューションは、データ管理ソリューションを同社の他のクラウド・ソリューションであるSASViyaプラットフォームに統合することで、情報と分析の効率を提供するのに役立ち、ユーザーにとって恩恵となる。
TIBCO Data VirtualizationとTIBCO EBXは、TIBCO Softwareによって2021年5月に発売された。このソフトウェアは、ユーザーに大量のデータの可能性を提供するものとして重要である。
主要市場プレイヤー
マイクロソフト（米）
グーグル
SAP（ドイツ）
スプランク
米IBM
オラクル
OPEXグループ（英国）
GE（米国）
シュナイダーエレクトリック（フランス）
AWS
SAS Institute（米国）
ソフトウェアAG（ドイツ）
TIBCOソフトウェア（米国）
日立製作所（日本）
HPE（米国）
アルテア
PTC（米国）
ラピッドマイナー
ディンゴ（オーストラリア）
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
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
マネージドサービス
プロフェッショナルサービス
システムインテグレーション
サポートとメンテナンス
コンサルティング
展開モード別
オンプレミス
クラウド
パブリッククラウド
プライベートクラウド
ハイブリッドクラウド
組織規模別
大企業
中小企業（SMEs）
バーティカル
政府と防衛
製造業
エネルギーと公益事業
運輸・物流
ヘルスケアとライフサイエンス
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 予知保全市場への影響
5.1.COVID-19の展望：予知保全産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章 予知保全の世界市場予測メンテナンスの世界市場、コンポーネント別
8.1.予知保全市場、コンポーネント別、2023～2032年
8.1.1.解決策
8.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
8.1.2.サービス
8.1.2.1.市場収益と予測（2021-2032年）
第9章 予知保全の世界市場予測メンテナンスの世界市場、展開モード別
9.1.予知保全市場、展開モード別、2023-2032年
9.1.1.オンプレミス
9.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
9.1.2.クラウド
9.1.2.1.市場収益と予測（2021-2032年）
第10章 予知保全の世界市場予測メンテナンスの世界市場、組織規模別
10.1.予知保全市場、組織規模別、2023～2032年
10.1.1.大企業
10.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
10.1.2.中小企業（SMEs）
10.1.2.1.市場収入と予測（2021-2032年）
第11章.予知保全の世界市場、業種別
11.1.予知保全市場、分野別、2023-2032年
11.1.1.政府と防衛
11.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
11.1.2.製造
11.1.2.1.市場収入と予測（2021-2032年）
11.1.3.エネルギーとユーティリティ
11.1.3.1.市場収入と予測（2021-2032年）
11.1.4.輸送とロジスティクス
11.1.4.1.市場収入と予測（2021-2032年）
11.1.5.ヘルスケアとライフサイエンス
11.1.5.1.市場収入と予測（2021-2032年）
第12章.予測メンテナンスの世界市場、地域別推計と動向予測
12.1.北米
12.1.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021-2032年）
12.1.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.1.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.1.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.1.5.米国
12.1.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.1.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.1.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.1.5.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.1.6.その他の北米地域
12.1.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.1.6.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.1.6.3.市場収益と予測、組織規模別（2021～2032年）
12.1.6.4.市場収益と予測、業種別（2021～2032年）
12.2.ヨーロッパ
12.2.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021-2032年）
12.2.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.2.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.2.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.2.5.英国
12.2.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.2.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.2.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.2.5.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.2.6.ドイツ
12.2.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.2.6.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.2.6.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.2.6.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.2.7.フランス
12.2.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.2.7.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.2.7.3.市場収益と予測、組織規模別（2021～2032年）
12.2.7.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.2.8.その他のヨーロッパ
12.2.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.2.8.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.2.8.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.2.8.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.3.APAC
12.3.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021-2032年）
12.3.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.3.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.3.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.3.5.インド
12.3.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.3.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.3.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2021～2032年）
12.3.5.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.3.6.中国
12.3.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.3.6.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.3.6.3.市場収益と予測、組織規模別（2021～2032年）
12.3.6.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.3.7.日本
12.3.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.3.7.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.3.7.3.市場収益と予測、組織規模別（2021～2032年）
12.3.7.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.3.8.その他のAPAC地域
12.3.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.3.8.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.3.8.3.市場収益と予測、組織規模別（2021～2032年）
12.3.8.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.4.MEA
12.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021-2032年）
12.4.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.4.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.4.4.業種別市場収益と予測（2021-2032年）
12.4.5.GCC
12.4.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.4.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.4.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.4.5.4.市場収益と予測、業種別（2021～2032年）
12.4.6.北アフリカ
12.4.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.4.6.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.4.6.3.市場収益と予測、組織規模別（2021～2032年）
12.4.6.4.市場収益と予測、業種別（2021～2032年）
12.4.7.南アフリカ
12.4.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.4.7.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.4.7.3.市場収益と予測、組織規模別（2021～2032年）
12.4.7.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.4.8.その他のMEA諸国
12.4.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.4.8.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.4.8.3.市場収益と予測、組織規模別（2021～2032年）
12.4.8.4.市場収益と予測、業種別（2021～2032年）
12.5.ラテンアメリカ
12.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021-2032年）
12.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.5.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
12.5.5.ブラジル
12.5.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.5.5.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.5.5.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.5.5.4.市場収益と予測、業種別（2021～2032年）
12.5.6.その他のラタム諸国
12.5.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2021～2032年）
12.5.6.2.市場収益と予測、展開モード別（2021～2032年）
12.5.6.3.市場収益と予測、組織規模別（2021-2032年）
12.5.6.4.市場収益と予測、業種別（2021-2032年）
第13章.企業プロフィール
13.1.マイクロソフト（米国）
13.1.1.会社概要
13.1.2.提供商品
13.1.3.財務パフォーマンス
13.1.4.最近の取り組み
13.2. グーグル（米国）
13.2.1.会社概要
13.2.2.提供商品
13.2.3.財務パフォーマンス
13.2.4.最近の取り組み
13.3.SAP（ドイツ）
13.3.1.会社概要
13.3.2.提供商品
13.3.3.財務パフォーマンス
13.3.4.最近の取り組み
13.4. スプランク（米国）
13.4.1.会社概要
13.4.2.提供商品
13.4.3.財務パフォーマンス
13.4.4.最近の取り組み
13.5.IBM（米国）
13.5.1.会社概要
13.5.2.提供商品
13.5.3.財務パフォーマンス
13.5.4.最近の取り組み
13.6. オラクル（米国）
13.6.1.会社概要
13.6.2.提供商品
13.6.3.財務パフォーマンス
13.6.4.最近の取り組み
13.7. OPEXグループ（英国）
13.7.1.会社概要
13.7.2.提供商品
13.7.3.財務パフォーマンス
13.7.4.最近の取り組み
13.8. GE（米国）
13.8.1.会社概要
13.8.2.提供商品
13.8.3.財務パフォーマンス
13.8.4.最近の取り組み
13.9. シュナイダーエレクトリック（フランス）
13.9.1.会社概要
13.9.2.提供商品
13.9.3.財務パフォーマンス
13.9.4.最近の取り組み
13.10. AWS（アメリカ）
13.10.1.会社概要
13.10.2.提供商品
13.10.3.財務パフォーマンス
13.10.4.最近の取り組み
第14章 調査方法研究方法論
14.1.一次調査
14.2.二次調査
14.3.前提条件
第15章.付録
15.1.私たちについて
15.2.用語集
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