智能预测性维护系统全球市场总体规模

根据QYResearch最新调研报告显示，2023年全球智能预测性维护系统市场规模大约为xx百万美元，预计2029年将达到433亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为28%。

智能预测维护系统

预测性维护也称为基于状态的维护，是指在正常运行期间进行性能监控和设备状态监测，以减少发生故障的机会。 智能预测维护系统的主要目标是根据某些参数和因素预测设备故障。 一旦预测到，制造商就会采取必要的措施，通过纠正或计划维护来防止此类故障。

据调研团队最新报告“全球智能预测性维护系统市场报告2023-2029”显示，预计2029年全球智能预测性维护系统市场规模将达到433亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为28.0%。

• 智能预测性维护系统，全球市场总体规模，预计2029年达到433亿美元
  

主要驱动因素:

工业4.0、物联网、人工智能等技术快速发展。

紧张的供应链促使制造商提高生产线的效率。

传感器在机械、汽车、制造设施和其他硬设备领域的普及率不断上升。

主要阻碍因素:

传统工厂设备和生产线的更新换代成本较高。

技术工人短缺和计划适用性限制。

经济波动风险，COVID-19对预测性维护市场产生了重大影响。 一些制造单位被迫完全关闭，这对预测维护市场产生了不利影响。

行业发展挑战:

成本高

无论您是购买传感器来处理您当前正在建造的资产，还是工厂所有者购买带有智能传感器的资产：由于技术及其附带的监控软件，两者都很昂贵。 除此之外，培训员工使用这项新技术、构建安全的物联网网络（IoT 网络）以及您需要开始的其他一些事情都会产生一些费用。 例如，需要训练有素的数据科学家才能理解收集到的数据。

隐私和安全问题

使用预测性维护策略意味着正在收集大量生产和工厂数据，并将其发送到数据库中的某个位置并存储在数据库中。

需要经常维护和升级以保持系统运行

企业正在采用基于人工智能的物联网解决方案来进行预测性维护和改善客户服务。 市场提供商必须构建预测性维护解决方案，考虑两个关键因素：维护和升级。 为了采用技术更新，基于人工智能的物联网平台必须根据不断变化的业务需求进行升级和维护。 随着附加功能的引入，软件也必须更新。 新系统必须与新旧系统相结合。 随着系统数量的增加，维修成本也会增加。 对于提供不间断解决方案的组织来说，维护和更新基于人工智能的物联网系统将是一项艰巨的任务。

• 智能预测性维护系统，全球市场主要厂商排名，其中2022年前五大厂商占有全球大约2%的市场份额
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全球范围内，智能预测性维护系统主要生产商包括IBM, GE Digital, SAP SE, Siemens, Microsoft Corporation等，其中前五大厂商占有大约27.2的市场份额。

目前，全球核心厂商主要分布在欧美。

就产品类型而言，目前云部署是最主要的细分产品，占据大约92.2%的份额。

• 智能预测性维护系统，全球市场规模，按产品类型细分，云部署处于主导地位

• 就产品类型而言，目前大型企业是最主要的需求来源，占据大约58.0%的份额

  • 全球主要市场智能预测性维护系统规模
    
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