世界の予知保全市場規模は、2023年に75億米ドルと評価され、 2032年までに888億米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年～2032年）中に31.6%のCAGRを記録します。マシンツーマシン（M2M）通信の使用の増加、老朽化したさまざまな産業機械の寿命を延ばすための投資の増加、高度な検査を実施するためのリモート監視との統合の増加は、予知保全市場シェアを推進する主な要因です。
予測保守 (PdM) は、データ分析、機械学習、センサー技術を使用して機器の故障時期を予測し、故障が発生する前に積極的に修理を実施できる高度な保守手法です。
現時点では、市場にプラスの影響を与えている根本的な理由の 1 つは、さまざまな産業資産の運用が自動化されるにつれて、予知保全の需要が高まっていることです。それとは別に、産業資産やビジネス資産から収集されたさまざまなデータを調査するためのマシンツーマシン (M2M) 接続とクラウド テクノロジの使用が増えていることで、業界の見通しが明るくなっています。さらに、専門家は予知保全を使用して、適切な手順で修理を予測し、準備するケースが増えています。生産サイクルの中断や不要なダウンタイムを回避するための予知保全の使用が増えていることで、市場が拡大しています。
これに加えて、組織は投資収益を具体的に生み出すために、予測メンテナンスをますます利用しています。さまざまな古い産業機械の寿命を延ばすための投資の増加が、市場の拡大を牽引しています。さらに、予測メンテナンスとリモート モニタリングの統合が増え、高度な検査を実行し、コンポーネントや機器の故障を予測することが、市場の拡大を牽引しています。さらに、医療インフラの信頼性を向上させるために医療業界で予測メンテナンスの利用が増えていることも、市場の拡大を牽引しています。
ハイライト
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2023 |
| 研究期間 | 2020-2032 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 31.6% |
| 市場規模 | |
| 急成長市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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予知保全は、機器の故障の可能性を事前に特定し、計画的なダウンタイムや低生産期間にメンテナンスを手配できるようにします。これにより、ダウンタイムがかなりの収益損失につながる製造業などのビジネスでは特にコストがかかる計画外のダウンタイムが削減されます。2023 年のシーメンスの分析によると、計画外のダウンタイムはフォーチュン 500 企業の年間収益の 11%、つまり 1.5 兆米ドル以上の損失をもたらします。キンバーライトの調査では、1% のダウンタイム率が 3.65 日の場合、年間 500 万米ドル以上のコストがかかることが判明しました。
さらに、企業は予測メンテナンスによって特定された問題を積極的に解決することで、高額な緊急修理を回避できます。緊急修理には、部品の早急な発送、メンテナンス担当者の残業代、生産停止が必要になる場合があり、メンテナンス費用が増加します。たとえば、デロイトの調査では、予定外のメンテナンス費用は予定メンテナンスの 3 倍にもなることが判明しました。
さらに、予知保全は、固定された時間間隔ではなく、機器の実際の状態に基づいてメンテナンス タスクに優先順位を付けることで、メンテナンス スケジュールの最適化に役立ちます。これにより、メンテナンス リソースが適切に使用されることが保証され、不要なメンテナンス アクティビティと費用が減ります。マッキンゼーの調査によると、予知保全により、メンテナンス費用が最大 40% 削減され、機器の稼働時間が 10% ～ 20% 増加します。その結果、予知保全のテクノロジと戦術を利用することで、組織は大幅なコスト削減を実現しながら、機器の信頼性、生産性、運用効率を向上させることができます。
予知保全システムの実装は難しい場合があり、データ分析、機械学習、および関連する機器とプロセスのドメイン理解のスキルが必要です。資産管理やエンタープライズ リソース プランニング(ERP) などの既存のエンタープライズ システムに予知保全ソリューションを統合することは、難しい場合があります。実装の複雑さにより、企業が予知保全の採用を躊躇したり、そのメリットの実現が遅れたりする可能性があります。
予知保全は、センサー、機器データベース、保守記録、外部データ ソースなど、複数のソースからのデータを統合することに基づいています。特に、システムが断片化され、接続機器が古い企業では、データの統合が困難になることがあります。複数のデータ ソース間でデータの品質、一貫性、互換性を確保することは、予知保全モデルの精度と信頼性にとって重要です。
さらに、マッキンゼーの調査によると、データ品質、システム統合、組織の準備の問題により、予測メンテナンス プログラムのうち目的を達成しているのはわずか 30% です。これは、予測メンテナンスの実装の複雑さと、適切な計画と実装の重要性を示しています。
インダストリー 4.0 は、相互接続されたシステムとガジェットが自律的に相互作用して連携し、生産プロセスを最適化するスマート製造の概念をサポートします。予測メンテナンスは、生産の中断を最小限に抑えながら重要な機器の耐久性と可用性を確保するため、スマート製造において重要です。
5G は現在利用可能ではあるものの、それが実現する製造アプリケーションの数はほとんど不確実です。最近のアクセンチュアの調査によると、5G 対応の工場では、組み立て時間が 50% 短縮され、資産寿命が 20% 延び、欠陥検出が 90% 向上するなど、全体的な生産性が 20～30% 向上する可能性があります。2023 年は、次の 10 年間の製造と企業の拡大を支える 5G ネットワーク バックボーンを構築する年です。スマート ファクトリーでは、生産設備に IoT センサーが埋め込まれ、温度、振動、エネルギー使用量などの特性に関するデータをリアルタイムで収集します。この情報は、集中型データ プラットフォームに簡単に組み込まれ、高度な分析アルゴリズムを使用して収集、処理、分析されます。
PwC のレポートによると、製造業の 72% がすでにインダストリー 4.0 テクノロジを導入しており、予測メンテナンスは最も人気のあるアプリケーションの 1 つに挙げられています。また、この調査では、インダストリー 4.0の取り組みに参加している組織は、運用効率、品質、コスト削減の大幅な向上を実現していることも明らかになりました。
世界の予知保全市場は、コンポーネント、技術、展開、組織規模、エンドユーザーに基づいてセグメント化されています。
市場はコンポーネント別にソリューションとサービスにさらに細分化されています。
このソリューション カテゴリは、2023 年に最大の市場シェアを占めました。IoT ベースの予知保全ソリューションの需要が高まり、コスト効率の高いソリューションを導入する必要性に対する業界の認識が高まっているため、予測期間中も引き続きそのシェアを維持する可能性があります。これらのソリューションには通常、データ収集、分析、予測モデリング、視覚化、既存のエンタープライズ システムとの統合が組み込まれています。組織は予知保全テクノロジを使用して、機器の状態を監視し、異常を発見し、故障の可能性を予測し、メンテナンス アクションを計画できます。
ソリューションセグメントはさらに統合ソリューションとスタンドアロンソリューションに分かれています。これらのうち、統合ソリューションセグメントは、さまざまな業界分野でカスタマイズされたソリューションとアプリケーション固有のソリューションの需要が高まっているため、予測期間中に市場をリードすると予想されています。
同様に、予知保全サービスには、テクノロジ ベンダー、システム インテグレーター、コンサルティング会社が提供する、組織が予知保全ソリューションを導入してその価値を最大化できるように支援する幅広いコンサルティング、実装、統合、トレーニング、サポート サービスが含まれます。これらのサービスには、初期評価と準備状況の評価、ソリューションの設計とカスタマイズ、データの統合と構成、モデルの構築と調整、ユーザー トレーニング、継続的な技術サポートとメンテナンスが含まれます。
サービス部門は、導入と設置、サポートとメンテナンス、コンサルティングの 3 つのカテゴリに分かれています。このうち、自動車・輸送、エネルギー・公共事業、航空宇宙・防衛などの業界で予測メンテナンス サービスの需要が高まっているため、導入と設置のサービス セグメントが今後数年間で市場を独占すると予想されています。
技術に基づいて、市場は電力システム評価、赤外線サーモグラフィー、温度監視、流体分析、回路モニター分析、および振動監視に細分化されています。
振動監視部門は、故障を検出して診断し、機械の寿命と潜在的な故障モードに関する情報を提供できることから、世界の予知保全市場を支配してきました。振動監視は、回転する機械、装置、構造物の機械的振動を測定および評価して、それらの状態を判断し、起こりうる問題や故障を特定します。この方法では、振動センサーまたは加速度計を使用してデータを収集し、そのデータを評価して、過剰な振幅、周波数、位相シフトなどの異常な振動パターンを検出します。振動監視により、組織は不均衡、ミスアライメント、ベアリングの摩耗、構造上の欠陥などの問題を早期に発見できるため、予防的な保守と修理が可能になり、壊滅的な故障を回避し、ダウンタイムを短縮し、装置の信頼性を向上させることができます。
流体分析セグメントは、液体汚染を検出し、メンテナンス部門の不確実性、リスク、および対応作業を削減する能力により、予測期間中に最大の CAGR を記録しました。流体分析は、オイル分析または潤滑油分析とも呼ばれ、機械や装置で使用されるオイル、油圧流体、冷却剤、潤滑剤などの流体の特性と不純物をテストおよび分析するプロセスです。
さらに、流体サンプル分析により、企業は機器コンポーネントの品質を分析し、摩耗、腐食、汚染を検出し、ベアリングの故障、流体漏れ、機器の故障などの潜在的な問題を特定できます。流体分析は、企業がメンテナンスの問題を特定して積極的に対処することで、メンテナンススケジュールを最適化し、機器の寿命を延ばし、ダウンタイムを削減するのに役立ちます。
展開によって、市場はさらにオンプレミスとクラウドに分割されます。
オンプレミス展開は 2023 年に最も大きな市場シェアを占め、クラウド インフラストラクチャに関するデータ プライバシーの懸念の高まりにより、予測期間中もその状態が続く可能性があります。その結果、ほとんどの企業は、社内および社外のソフトウェア ソリューションを正常に実行するために独自のサーバーとデータ センターを持つことを選択し、オンプレミス ソリューションの需要が高まっています。
クラウドベースのソリューションセグメントは、データ処理の高速化、ITの直接制御、リソースの効率的な使用、コスト効率など、クラウドソリューションの利点に対する認識が高まっているため、予測期間中に最も急速に成長すると予測されています。さらに、世界市場で事業を展開している大手サプライヤーは、機器メンテナンスの効果的な自動化と関連収益の最大化を実現するクラウドベースのソリューションを提供しています。
組織の規模に基づいて、市場は中小企業 (SME) と大企業に細分化されます。
大企業は、予測メンテナンス ソリューションを通じて運用メンテナンス プロセスを最適化および自動化したいという企業の要望が高まっているため、世界中の予測メンテナンス市場のかなりの部分を占めています。大企業は、さまざまな機器や資産を備えた複雑な製造施設、産業プラント、インフラストラクチャを頻繁に運用しています。大企業は、予測メンテナンスを使用して、資産ポートフォリオ全体のメンテナンス戦略を改善し、重要度とリスクに基づいてメンテナンス タスクに優先順位を付け、予測メンテナンス データを ERP や資産管理などの他のエンタープライズ システムとリンクできます。
さらに、大規模組織ではダウンタイムや資産が比較的安価であるため、世界中の大規模組織で予知保全ソリューションの需要が急速に拡大しています。
中小企業 (SME) は、新規設立への支出の増加と世界中の中小企業の増加により、推定期間中に最も速い CAGR で発展すると予想されています。中小企業の需要と財政的制約に適したクラウドベースの予知保全ソリューションとマネージド サービスにより、これらの企業はインフラストラクチャや知識への多額の先行投資をすることなく予知保全を実装できます。予知保全は、中小企業が資産の信頼性を向上させ、保守コストを削減し、特定の市場で競争力を高めるのに役立ちます。
市場は、エンドユーザー別に、製造、政府、エネルギー、公共事業、輸送、ヘルスケア、航空宇宙、防衛に分類されます。
全体的なダウンタイムを削減するために、機械、エレベーター、産業用ロボット、ポンプなどの機器メンテナンスの需要が高まっているため、製造業のカテゴリが世界の予知保全市場を支配しています。さらに、インダストリー4.0の台頭により、今後数年間で予知保全の需要が増加すると予測されています。
エネルギーおよび公共事業市場は、資産の監視と修理、機械の効率と信頼性の向上に対する要求の増加により、予測期間中に最も急速に成長すると予想されています。さらに、エネルギーおよび公共事業インフラストラクチャの古いコンポーネントの故障を予測する需要の増加が、業界の成長を牽引しています。
世界的な予知保全市場分析は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、ラテンアメリカで実施されています。
北米は、世界の予知保全市場において最も重要なシェアを占めており、予測期間中に31.3%のCAGRで成長すると予測されています。予測期間中、IoT、クラウドコンピューティング、機械学習、人工知能(AI)などの高度なテクノロジーに基づく予知保全ソリューションの利用が増加しているため、北米は世界の予知保全市場を支配するでしょう。
さらに、地域の組織は、運用パフォーマンスの問題を検出し、メンテナンスの実践と信頼性を向上させるために、予知保全ソリューションを実装しています。北米の予知保全市場では、米国が最大の市場シェアを占めています。この地域で米国が目立つのは、市場収益に貢献しているいくつかの定評ある企業によるものです。これらの企業は、新しい方法論を使用し、高度なソリューションを提供するために多額の投資を行っています。さらに、Microsoft、AWS、IBM などの重要な企業が、米国での市場成長の推進に貢献しています。
ヨーロッパは、予測期間中に31.0%のCAGRを示すことが予想されています。ヨーロッパでは、組織投資の増加と競争上の優位性を獲得するための予知保全技術の価値の理解により、予知保全ソリューションの必要性が高まっています。たとえば、多くのヨーロッパの軍事防衛企業は、艦隊のメンテナンスに不可欠なスペア部品の可用性を高めるために予知保全を採用しています。これは、物流上の障害、財務リスク、経済状況の調査に役立ち、サプライチェーンの効率化と航空機の修理費用の削減につながります。
アジア太平洋地域は、多くの分野が急速に拡大しているインドやシンガポールなどの未開発市場に大きな可能性があることから、CAGR の観点から世界の予知保全市場で最も急速に成長する地域になると予想されています。アジア太平洋地域では、予知保全ソリューション ベンダーが AI と IoT 対応の予知保全システムを構築し、地域全体の予知保全サービスの向上に取り組んでいます。
さらに、IoT アプリケーションの大幅な成長により、中国市場が拡大する可能性があります。ビッグデータ、IIoT、AI など、さまざまな最新技術の導入が進むことで、今後 10 年間の市場成長が促進されるでしょう。近年、クラウドベースの分析システムと通信できるオンボード エレクトロニクスやインテリジェント センサーの使用が増えています。デバイス ベンダーは、対応する機器のサービス要件と動作条件を事前に調査することが求められており、これにより運用効率を確保できます。
中東およびアフリカでは、予知保全業界が着実に成長すると予想されています。よりコスト効率の高い予知保全ソリューションに対する需要の高まりと、機械の故障を減らしたいという要望により、この地域全体で予知保全市場の拡大が促進されるでしょう。
