Predictive Maintenance Market

Aperçu du marché de la maintenance prédic

Le marché de la maintenance prédictive (PdM) devrait croître à un TCAC de 26,2 % pour atteindre 111,34 milliards de dollars américains en 2030 au cours de la période de prévision.

La maintenance prédictive (PdM) est une stratégie de maintenance basée sur la technologie d'analyse prédictive. Les solutions sont installées pour surveiller et détecter les défaillances ou les anomalies des équipements, mais elles ne sont utilisées qu'en cas de défaillance critique. Cela permet de déployer des ressources limitées, de maximiser la disponibilité des appareils ou des équipements, d'améliorer la qualité et les processus de la chaîne d'approvisionnement et d'améliorer la satisfaction globale de toutes les parties prenantes impliquées. Les équipements sont surveillés à l'aide de techniques traditionnelles et avancées qui permettent de planifier la maintenance des machines avant qu'une panne ne se produise. Ces deux techniques sont équipées de divers outils de test ou de surveillance pour la surveillance des vibrations, l'isolation électrique, la thermographie infrarouge, la surveillance de la température, la détection de fuites par ultrasons et l'analyse de l'huile. La plupart des pays adoptent la maintenance prédictive pour la surveillance de l'état afin d'évaluer la performance d'un actif en temps réel. Cependant, les techniques avancées sont largement utilisées dans les économies développées telles que les États-Unis, dans quelques pays d'Europe occidentale et dans quelques économies développées de la région Asie-Pacifique et Moyen-Orient. L'élément clé d'un processus avancé est la technologie de l'Internet des objets (IoT) qui permet à différents actifs et systèmes de se connecter, de travailler ensemble, de partager, d'analyser et d'agir sur les données. L'IoT s'appuie sur des capteurs de maintenance prédictive pour capturer les informations, les analyser et identifier les zones nécessitant une attention immédiate

L'adoption croissante de la technologie d'analyse du streaming en temps réel est l'un des facteurs moteurs de la croissance du marché de la maintenance prédictive. Cela implique des calculs analytiques de données en temps réel provenant d'applications, de capteurs, d'appareils et autres. Il fournit des informations urgentes et rapides et une intégration linguistique pour les applications spécialisées. L'analyse en continu est l'un des piliers de la maintenance prédictive, car elle fournit des données en temps réel à des systèmes de surveillance automatisés pour maintenir la santé des actifs ou au personnel pour effectuer des opérations de maintenance en cas de besoin.

Analyse segmentaire

Le marché de la maintenance prédictive (PdM) a été segmenté en fonction du composant, du type de test, du déploiement, de la technique, de la verticale et de la région.

Sur la base des composants, le marché de la maintenance prédictive a été segmenté en matériel, solution et services. Le segment des services a été davantage segmenté en conseil, support et maintenance, et intégration de systèmes. Le segment du matériel représentait la plus grande part de marché en 2018, tandis que le segment des services devrait enregistrer le TCAC le plus élevé

Par type de test, le marché de la maintenance prédictive a été segmenté en surveillance des vibrations, isolation électrique, thermographie infrarouge, surveillance de la température, fuite par ultrasons détecteur, analyse d'huile. Le segment de la surveillance des vibrations représentait la plus grande part de marché en 2018, tandis que l'analyse de l'huile devrait enregistrer le TCAC le plus élevé.

Grâce au déploiement, le marché de la maintenance prédictive a été segmenté en cloud et sur site. Le segment sur site représentait la plus grande part de marché en 2018, tandis que le segment cloud devrait enregistrer un TCAC plus élevé.

Par technique, le marché a été classé en techniques traditionnelles et avancées. Le segment des techniques avancées a été divisé entre la technique IoT et le Big Data et la technique basée sur l'apprentissage automatique. Le segment des techniques traditionnelles représentait la plus grande part de marché en 2018, tandis que le segment des techniques avancées devrait enregistrer un TCAC plus élevé.

Analyse régionale

Géographiquement, le marché de la maintenance prédictive a été classé comme suit : Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique, et Amérique du Sud

L'Amérique du Nord représentait le plus grand marché du marché de la maintenance prédictive. Les avancées technologiques dans tous les secteurs, l'expansion de la connectivité IoT et l'adoption rapide de technologies avancées, en particulier l'apprentissage automatique, sont quelques-uns des facteurs responsables de la croissance du marché de la maintenance prédictive dans la région. Les principaux acteurs de la région incluent IBM Corporation, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, XMPro et RapidMiner qui opèrent dans la région.

L'Europe détenait la deuxième plus grande part du marché de la maintenance préventive en 2018. L'Europe a été segmentée entre le Royaume-Uni, l'Allemagne, la France, l'Italie, l'Espagne et le reste de l'Europe. Selon l'analyse du MRFR, l'Allemagne devrait gagner la plus grande part de marché, suivie par le Royaume-Uni, la France et l'Italie. Parmi les facteurs responsables de la croissance du marché, citons la croissance de la connectivité IoT, l'augmentation des investissements dans la maintenance prédictive et la croissance du secteur automobile au cours de la période de prévision. La présence de sociétés telles que Robert Bosch GmbH, Schneider Electric SA et SAP SE favorise le développement de solutions de maintenance préventive dans la région.

Entreprises couvertes

Les principaux acteurs du marché mondial de la maintenance prédictive sont Axiomtek Co. Ltd (Taïwan), Oracle Corporation (États-Unis), Microsoft Corporation (États-Unis), XMPro (États-Unis), IBM Corporation (États-Unis), RapidMiner (États-Unis), Hitachi, Ltd (Japon), SAP SE (Allemagne), Comtrade (Irlande), C3 IoT (États-Unis) et Software AG (Allemagne).

En outre, d'autres entreprises proposent de telles solutions, notamment General Electric (General Digital), Senseye, Schneider Electric, ABB, Bentley Systems et Uptake

Développements clés

• En mars 2019, IBM a lancé une nouvelle suite de solutions IIoT (Internet des objets industriel) pour maintenance prédictive qui utilise des technologies d'analyse avancée et d'intelligence artificielle. La solution minimisera le risque de défaillance associé aux actifs physiques, notamment aux robots de fabrication, aux véhicules, aux turbines, aux transformateurs électriques, aux ascenseurs et aux équipements miniers.

• En mars 2019, Oracle a annoncé le lancement de la version 19.1.5 d'Oracle IoT Asset Monitoring Cloud Service. Cette version intègre un simulateur numérique jumeau qui peut créer des simulations de capteurs d'actifs. Le simulateur peut être utilisé pour créer et simuler des modèles de données pour des capteurs associés à un actif.

• En octobre 2018, Hitachi, Ltd a lancé un service de maintenance prédictive assisté par IA pour les usines pétrochimiques afin de détecter les conditions opérationnelles en temps réel. Cela permet aux usines pétrochimiques d'augmenter leur efficacité opérationnelle et leurs tâches de maintenance.

• En février 2018, SAP a annoncé le lancement de la solution SAP Asset Strategy and Performance Management. Ce produit améliore les capacités de la technologie Leonardo IoT de SAP.