Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de mantenimiento predictivo por componente (solución, servicios), por técnicas (evaluaciones de sistemas de energía, termografía infrarroja, monitorización de temperatura, análisis de fluidos, análisis de monitores de circuitos, monitorización de vibraciones), por implementación (en las instalaciones, en la nube), por tamaño de organización (pequeñas y medianas empresas (PYME), grandes empresas), por usuario final (fabricación, gobierno, transporte, energía y servicios públicos, atención médica, aeroespacial y defensa) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el período 2024-2032.

Factores de crecimiento del mercado de mantenimiento predictivo

Reducción significativa de costos

El mantenimiento predictivo identifica posibles fallos en los equipos antes de que se produzcan, lo que permite a las empresas programar el mantenimiento durante los periodos de inactividad planificados o de baja producción. Esto reduce el tiempo de inactividad no planificado, que resulta especialmente costoso en sectores como el manufacturero, donde puede ocasionar pérdidas de ingresos considerables. Según un análisis de Siemens de 2023, el tiempo de inactividad no planificado cuesta a las empresas de Fortune 500 el 11 % de sus ingresos anuales, o más de 1,5 billones de dólares. Un estudio de Kimberlite reveló que una tasa de tiempo de inactividad del 1 % (3,65 días) supone un coste superior a los 5 millones de dólares anuales.

Además, las empresas pueden evitar costosas reparaciones de emergencia resolviendo de forma proactiva los problemas detectados mediante el mantenimiento predictivo. Las reparaciones de emergencia pueden requerir el envío urgente de piezas, el pago de horas extras al personal de mantenimiento y la interrupción de la producción, lo que incrementa los costos de mantenimiento.

• Por ejemplo, un estudio de Deloitte reveló que los costes de mantenimiento no programado pueden ser hasta tres veces superiores a los del mantenimiento planificado.

Además, el mantenimiento predictivo optimiza los programas de mantenimiento al priorizar las tareas según el estado real del equipo, en lugar de intervalos de tiempo fijos. Esto garantiza una correcta utilización de los recursos de mantenimiento, lo que reduce las actividades y los gastos innecesarios. Según un estudio de McKinsey, el mantenimiento predictivo puede reducir los gastos de mantenimiento hasta en un 40 % y aumentar el tiempo de actividad del equipo entre un 10 % y un 20 %. En consecuencia, al utilizar la tecnología y las tácticas de mantenimiento predictivo, las organizaciones pueden lograr importantes ahorros de costes, a la vez que mejoran la fiabilidad, la productividad y la eficiencia operativa de sus equipos.

Factores restrictivos

Complejidad de la implementación

Implementar sistemas de mantenimiento predictivo puede ser difícil, ya que requiere habilidades en análisis de datos, aprendizaje automático y comprensión del dominio de los equipos y procesos involucrados. Integrar soluciones de mantenimiento predictivo en sistemas empresariales existentes, como la gestión de activos oplanificación de recursos empresarialesLa implementación de sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) a veces puede ser difícil. La complejidad de su implementación puede disuadir a las empresas de adoptar el mantenimiento predictivo o provocar retrasos en la obtención de sus beneficios.

El mantenimiento predictivo se basa en la integración de datos de múltiples fuentes, como sensores, bases de datos de equipos, registros de mantenimiento y fuentes de datos externas. La integración de datos puede resultar compleja, especialmente para empresas con sistemas fragmentados y equipos de conectividad obsoletos. Garantizar la calidad, la coherencia y la compatibilidad de los datos entre las distintas fuentes es fundamental para la precisión y la fiabilidad de los modelos de mantenimiento predictivo.

Además, un estudio de McKinsey muestra que solo el 30% de los programas de mantenimiento predictivo cumplen sus objetivos debido a problemas de calidad de los datos, integración del sistema y preparación organizativa. Esto demuestra la complejidad de implementar el mantenimiento predictivo y la importancia de una planificación e implementación adecuadas.

Oportunidades de mercado

Industria 4.0 y transformación digital

La Industria 4.0 respalda el concepto de fabricación inteligente, en la que sistemas y dispositivos interconectados interactúan y colaboran de forma autónoma para optimizar los procesos de producción. El mantenimiento predictivo es fundamental en la fabricación inteligente, ya que garantiza la durabilidad y disponibilidad de los equipos esenciales, minimizando al mismo tiempo las interrupciones en la producción.

Aunque la tecnología 5G ya está disponible, el número de aplicaciones de fabricación que impulsará es en gran medida incierto. Según un estudio reciente de Accenture, las fábricas con tecnología 5G podrían aumentar la productividad general entre un 20 % y un 30 %, incluyendo un tiempo de ensamblaje un 50 % más rápido, una vida útil de los activos un 20 % mayor y una detección de defectos un 90 % mejor. 2023 es el año para construir una red troncal 5G que respalde la expansión empresarial y de fabricación de la próxima década. La fábrica inteligente cuenta con sensores IoT implantados en sus equipos de producción que recopilan datos en tiempo real sobre características como la temperatura, la vibración y el consumo de energía. Esta información se incorpora fácilmente a una plataforma de datos centralizada, que se recopila, procesa y analiza con algoritmos analíticos avanzados.

Según un informe de PwC, el 72% de las organizaciones manufactureras ya han incorporado la tecnología Industria 4.0, y el mantenimiento predictivo se sitúa como una de las aplicaciones más populares. El estudio también descubrió que las organizaciones que participan enIndustria 4.0Estos esfuerzos permiten lograr aumentos considerables en la eficiencia operativa, la calidad y el ahorro de costes.

Análisis de la segmentación del mercado de mantenimiento predictivo

Por componentes

La categoría de soluciones representó la mayor cuota de mercado en 2023. Es probable que continúe haciéndolo durante el período de previsión, debido a la creciente demanda de soluciones de mantenimiento predictivo basadas en IoT y a la mayor concienciación del sector sobre la necesidad de implementar soluciones rentables. Estas soluciones suelen incorporar la recopilación de datos, el análisis, el modelado predictivo, la visualización y la integración con los sistemas empresariales existentes. Las organizaciones pueden utilizar tecnologías de mantenimiento predictivo para supervisar el estado de los equipos, detectar anomalías, predecir posibles averías y planificar acciones de mantenimiento.

El segmento de soluciones se subdivide en soluciones integradas e independientes. Se prevé que el segmento de soluciones integradas lidere el mercado durante el período de pronóstico debido a la creciente demanda de soluciones personalizadas y soluciones específicas para aplicaciones en diversos sectores industriales.

De igual modo, los servicios de mantenimiento predictivo incluyen una amplia gama de servicios de consultoría, implementación, integración, formación y soporte ofrecidos por proveedores de tecnología, integradores de sistemas y empresas de consultoría para ayudar a las organizaciones a adoptar y maximizar el valor de las soluciones de mantenimiento predictivo. Estos servicios podrían comprender una evaluación inicial y de preparación, diseño y personalización de la solución, integración y configuración de datos, creación y ajuste de modelos, formación de usuarios y soporte técnico y mantenimiento continuos.

La sección de servicios se divide en tres categorías: despliegue e instalación, soporte y mantenimiento, y consultoría. Se prevé que el segmento de servicios de despliegue e instalación domine el mercado en los próximos años, debido a la creciente demanda de servicios de mantenimiento predictivo en sectores como el automotriz y el transporte, el energético y el de servicios públicos, y el aeroespacial y de defensa.

Por técnicas

El sector de la monitorización de vibraciones dominó el mercado global de mantenimiento predictivo debido a su capacidad para detectar y diagnosticar fallos, así como para proporcionar información sobre la vida útil de la máquina y los posibles modos de fallo. La monitorización de vibraciones mide y evalúa las vibraciones mecánicas en maquinaria, equipos y estructuras rotativas para determinar su estado e identificar posibles problemas o fallos. Este método emplea sensores de vibración o acelerómetros para recopilar datos, que posteriormente se evalúan para detectar patrones de vibración anormales, como amplitud, frecuencia o desfase excesivos. La monitorización de vibraciones permite a las organizaciones detectar problemas como desequilibrio, desalineación, desgaste de rodamientos y fallos estructurales de forma temprana, lo que posibilita un mantenimiento y una reparación proactivos para evitar fallos catastróficos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la fiabilidad de los equipos.

El segmento de análisis de fluidos registró el mayor crecimiento anual compuesto durante el período de pronóstico debido a su capacidad para detectar la contaminación de líquidos y reducir la incertidumbre, el riesgo y el trabajo correctivo para el departamento de mantenimiento. El análisis de fluidos, también conocido como análisis de aceite o análisis de lubricantes, es el proceso de analizar las características e impurezas de fluidos como aceite, fluido hidráulico, refrigerante o lubricantes utilizados en maquinaria y equipos.

Además, el análisis de muestras de fluidos permite a las empresas analizar la calidad de los componentes de los equipos, detectar desgaste, corrosión o contaminación, e identificar posibles problemas como fallas en los rodamientos, fugas de fluidos o mal funcionamiento de los equipos. El análisis de fluidos ayuda a las empresas a optimizar los programas de mantenimiento, prolongar la vida útil de los equipos y reducir el tiempo de inactividad mediante la identificación y solución proactiva de problemas de mantenimiento.

Mediante despliegue

El despliegue local tuvo la mayor cuota de mercado en 2023 y es probable que siga siéndolo durante el período de proyección, debido a la creciente preocupación por la privacidad de los datos en la infraestructura en la nube. Como resultado, la mayoría de las empresas optan por tener sus propios servidores y centros de datos para ejecutar con éxito sus soluciones de software internas y externas, lo que aumenta la demanda de soluciones locales.

Se prevé que el segmento de soluciones en la nube experimente el mayor crecimiento durante el período de pronóstico, debido a la creciente concienciación sobre los beneficios de estas soluciones, como un procesamiento de datos más rápido, un control de TI directo, un uso eficiente de los recursos y una mayor rentabilidad. Además, los principales proveedores que operan en el mercado global ofrecen soluciones en la nube para la automatización eficaz del mantenimiento de equipos, maximizando así los ingresos relacionados.

Por tamaño de la organización

Las grandes empresas representan una parte considerable del mercado mundial de mantenimiento predictivo, debido a su creciente interés por optimizar y automatizar sus procesos operativos mediante soluciones de mantenimiento predictivo. Estas grandes corporaciones suelen gestionar instalaciones de fabricación complejas, plantas industriales e infraestructuras con una amplia gama de equipos y activos. El mantenimiento predictivo les permite mejorar sus estrategias de mantenimiento en toda su cartera de activos, priorizar las tareas de mantenimiento según su criticidad y riesgo, e integrar los datos de mantenimiento predictivo con otros sistemas empresariales como ERP y gestión de activos.

Además, el tiempo de inactividad y los activos son relativamente económicos en las grandes organizaciones. Por lo tanto, la demanda de soluciones de mantenimiento predictivo crece rápidamente en las grandes organizaciones de todo el mundo.

Se espera que las pequeñas y medianas empresas (PYME) se desarrollen a la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) más rápida durante el período estimado, debido al aumento de los gastos en nuevos establecimientos y al incremento de las pequeñas y medianas empresas en todo el mundo. Las soluciones de mantenimiento predictivo basadas en la nube yservicios gestionadosAdaptado a las necesidades y limitaciones financieras de las PYMES, permite a estas empresas implementar el mantenimiento predictivo sin grandes inversiones iniciales en infraestructura o conocimientos. El mantenimiento predictivo ayuda a las PYMES a mejorar la fiabilidad de sus activos, reducir los costes de mantenimiento y aumentar la competitividad en sus mercados específicos.

Por el usuario final

El sector manufacturero dominó el mercado global de mantenimiento predictivo, debido a la creciente demanda de mantenimiento de equipos como maquinaria, ascensores, robots industriales y bombas para reducir el tiempo de inactividad. Además, se prevé que el auge de la Industria 4.0 incremente la demanda de mantenimiento predictivo en los próximos años.

Se prevé que el mercado de energía y servicios públicos experimente el mayor crecimiento durante el período de pronóstico, debido a la creciente necesidad de monitorear y reparar activos, así como de mejorar la eficiencia y confiabilidad de la maquinaria. Además, la creciente demanda de predicción de fallas en componentes antiguos de la infraestructura energética y de servicios públicos está impulsando el crecimiento del sector.

Perspectivas regionales

América del Norte: Región dominante con un crecimiento anual compuesto del 31,3%.

América del Norte es el accionista más importante del mercado mundial y se estima que crecerá a una CAGR del 31,3% durante el período de pronóstico. América del Norte dominará el mercado mundial de mantenimiento predictivo durante el período de pronóstico, debido al creciente uso de soluciones de mantenimiento predictivo basadas en tecnologías avanzadas como IoT,computación en la nubeaprendizaje automático e inteligencia artificial (IA).

Además, las organizaciones regionales implementan soluciones de mantenimiento predictivo para detectar problemas de rendimiento operativo, a la vez que mejoran las prácticas de mantenimiento y la fiabilidad. Estados Unidos ostenta la mayor cuota de mercado en el sector del mantenimiento predictivo en Norteamérica. Su prominencia en la región se debe a la contribución de varias empresas consolidadas a los ingresos del mercado. Estas empresas utilizan metodologías innovadoras y realizan importantes inversiones para ofrecer soluciones sofisticadas. Asimismo, algunos actores clave, como Microsoft, AWS, IBM y otros, impulsan el crecimiento del mercado en Estados Unidos.

Europa: Región de mayor crecimiento con la tasa de crecimiento anual compuesta más alta.

Se prevé que Europa experimente una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 31,0 % durante el período de pronóstico. La necesidad de soluciones de mantenimiento predictivo está creciendo en Europa, debido al aumento de las inversiones de las organizaciones y a la comprensión del valor de la tecnología de mantenimiento predictivo para obtener una ventaja competitiva.

• Por ejemplo, muchas empresas europeas de defensa militar emplean el mantenimiento predictivo para garantizar una alta disponibilidad de componentes de repuesto, algo fundamental para el mantenimiento de la flota. Esto ayudó a estudiar los obstáculos logísticos, el riesgo financiero y las situaciones económicas, lo que dio como resultado una cadena de suministro más eficiente y reparaciones de aeronaves menos costosas.

Se prevé que la región de Asia-Pacífico sea la de mayor crecimiento en el mercado mundial en términos de tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC), debido al enorme potencial de mercados en desarrollo como India y Singapur, donde numerosos sectores se están expandiendo rápidamente. En la región de Asia-Pacífico, los proveedores de soluciones de mantenimiento predictivo están creando sistemas de mantenimiento predictivo basados ​​en IA e IoT para mejorar los servicios de mantenimiento predictivo en toda la región.

Además, el importante crecimiento de las aplicaciones de IoT probablemente expandirá el mercado chino. La creciente implementación de diversas tecnologías modernas, incluyendo big data, IIoT e IA, contribuirá al crecimiento del mercado durante los próximos diez años. En los últimos años se ha observado un uso creciente de electrónica integrada y sensores inteligentes que pueden comunicarse con sistemas de análisis basados ​​en la nube. Se espera que los proveedores de dispositivos examinen con antelación los requisitos de servicio y las condiciones de funcionamiento del equipo correspondiente, lo que ayuda a garantizar la eficiencia operativa.

Se prevé que Oriente Medio y África experimenten un crecimiento constante en este sector. La creciente demanda de soluciones de mantenimiento predictivo más rentables y el deseo de reducir las averías de las máquinas impulsarán la expansión del mercado del mantenimiento predictivo en toda la región.