Tamaño del mercado de mantenimiento predictivo, participación y análisis de la industria, por componente (hardware, software), por implementación (local, basado en la nube), por tipo de empresa (grandes empresas, pequeñas y medianas empresas), por tecnología (IoT, IA y aprendizaje automático, gemelo digital, análisis avanzado), por aplicación (monitoreo de condición, análisis predictivo, monitoreo remoto, seguimiento de activos y programación de mantenimiento), por uso final (militar y defensa, energía y servicios públicos, Fabricación, atención sanitaria, TI y telecomunicaciones, logística y

El tamaño del mercado mundial de mantenimiento predictivo se valoró en 10,93 mil millones de dólares en 2024 y se prevé que crezca de 13,65 mil millones de dólares en 2025 a 70,73 mil millones de dólares en 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual del 26,5% durante el período previsto. América del Norte dominó el mercado con una participación del 34,22% en 2024.

El Mantenimiento Predictivo (PdM) es un componente vital de la Industria 4.0, cuyo objetivo es monitorear el estado de la maquinaria para prever posibles fallas antes de que ocurran. El mantenimiento predictivo se basa en una combinación de hardware y software para evaluar el estado de los activos mecánicos. Tecnologías clave como el Internet de las cosas (IoT), el análisis predictivo, la tecnología de gemelos digitales y la inteligencia artificial (IA) permiten este proceso.

Los sensores conectados a la maquinaria recopilan datos continuamente, que luego se analizan en el borde o en la nube mediante inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático. El análisis predictivo utiliza técnicas de estadística, inteligencia artificial, análisis de datos y aprendizaje automático para pronosticar resultados futuros. Las aplicaciones comerciales comunes incluyen la detección de fraude, la predicción del comportamiento del cliente y la previsión de la demanda, todas las cuales contribuyen al crecimiento del mercado del mantenimiento predictivo. Las grandes empresas están empleando estrategias como la colaboración, el lanzamiento de productos y la expansión geográfica para captar oportunidades de mercado. Por ejemplo,

• En julio de 2024, Charlee.ai y Duck Creek Technologies formaron una asociación de soluciones destinada a mejorar los procesos comerciales mediante análisis predictivos avanzados.

Además, los actores clave que operan en el mercado del mantenimiento predictivo, como IBM Corporation, General Electric, Siemens, C3.ai, Inc. y otros, están participando en estrategias de asociación y colaboración. A través de estas estrategias, pretenden impulsar sus operaciones y aumentar sus ventas. La colaboración entre empresas de software y proveedores de tecnología industrial es una estrategia clave para combinar experiencia y acelerar el desarrollo de soluciones PdM de extremo a extremo.

La pandemia de COVID-19 tuvo un impacto positivo en el mercado. Empujó a muchas organizaciones a acelerar sustransformación digitaliniciativas. Con las restricciones de viaje y las políticas de trabajo remoto, las empresas buscaron herramientas digitales para monitorear y mantener los equipos de forma remota. El mantenimiento predictivo, impulsado por IoT, IA y computación en la nube, se volvió fundamental para mantener las operaciones funcionando sin problemas sin la necesidad de personal en el sitio.

Tendencias del mercado de mantenimiento predictivo

La creciente demanda de soluciones de mantenimiento asequibles garantiza el crecimiento del mercado

La optimización operativa está impulsando cada vez más la demanda de soluciones de mantenimiento rentables dentro del ámbito del mantenimiento predictivo. Este impulso hacia la optimización tiene sus raíces en el objetivo universal de las empresas de mejorar la eficiencia y reducir los costos operativos. PdM emplea tecnologías avanzadas, como sensores de IoT y algoritmos de IA, para recopilar datos en tiempo real, lo que permite predicciones precisas de las necesidades de mantenimiento. Este enfoque garantiza que los recursos (incluidos materiales, mano de obra y equipos) se asignen de manera eficiente, lo que genera importantes ahorros de costos. Al predecir fallas potenciales antes de que se agraven, PdM minimiza el tiempo de inactividad no planificado, un factor común que altera la productividad y la rentabilidad. Por ejemplo,

• Novity lanzó recientemente una solución de IoT que aprovecha sensores y algoritmos sofisticados para predecir el estado del equipo con más del 90 % de precisión, ampliando los tiempos de respuesta para el mantenimiento.
• Según encuestas recientes, el mantenimiento predictivo puede reducir los costes hasta un 40% en comparación con el mantenimiento reactivo y entre un 8 y un 12% en comparación con el mantenimiento preventivo. También puede reducir el tiempo de inactividad del equipo hasta en un 50 % y prolongar la vida útil de la máquina en un 20 %.

Estos factores representan algunas de las tendencias clave que impulsan el crecimiento del mercado del mantenimiento predictivo.

IMPACTO DE LA IA GENERATIVA

Demanda creciente de adopción de soluciones avanzadas de mantenimiento predictivo para mejorar el crecimiento del mercado de ayudas a la productividad

El avance de la tecnología ha transformado significativamente la forma en que se diseñan, desarrollan y gestionan los productos en industrias en rápida evolución. Si bien el mantenimiento predictivo ya es una herramienta poderosa por sí sola, la integración de la IA generativa lo lleva a un nuevo nivel, mejorando la productividad, la confiabilidad y la eficiencia de las empresas.

La IA generativa introduce una nueva era en PdM, permitiendo anticipar fallas de las máquinas, generar automáticamente planes de reparación y brindar orientación de reparación personalizada. Esto conduce a la excelencia en el mantenimiento al abordar muchos de los desafíos que enfrentan las estrategias tradicionales de mantenimiento predictivo. Por ejemplo, la IA generativa simplifica el desarrollo de modelos predictivos, lo que reduce la necesidad de grandes equipos de científicos de datos. Puede manejar eficientemente el análisis de datos y la creación de modelos con mayor precisión y detalle, agilizando la implementación de sistemas PdM.

En la industria manufacturera, la IA generativa se utiliza para monitorear la maquinaria y predecir posibles fallas. Por ejemplo, un fabricante de automóviles líder adoptó un sistema PdM impulsado por IA generativa, lo que resultó en una reducción del 30 % en el tiempo de inactividad y un 20 % menos en los costos de mantenimiento.

Factores de crecimiento del mercado de mantenimiento predictivo

Aprovechar el mantenimiento predictivo en la fabricación de equipos originales está impulsando el crecimiento del mercado

Con el mantenimiento predictivo a nivel de OEM (fabricante de equipos originales), los usuarios pueden detectar problemas en los equipos en sus primeras etapas y abordarlos antes de que se conviertan en problemas costosos. Este enfoque proactivo ayuda a prevenir fallas importantes en los equipos, reduce el tiempo de inactividad no planificado y mejora la seguridad general.

Muchas empresas líderes están adoptando cada vez más estrategias de PdM a través de asociaciones y adquisiciones para mejorar la seguridad, la eficiencia y la longevidad de los vehículos. Por ejemplo,

• En septiembre de 2024, COMPREDICT y el Grupo Renault anunciaron una asociación centrada en la tecnología de mantenimiento predictivo mediante sensores virtuales. Los sensores virtuales basados ​​en software de COMPREDICT proporcionan datos en tiempo real sin requerir hardware adicional, lo que reduce significativamente el costo total de propiedad para los OEM.

Este enfoque innovador ofrece una flexibilidad sin precedentes, lo que permite a los fabricantes diseñar sus estrategias de PdM de manera más efectiva.

Además, la industria está viendo una tendencia en la que los fabricantes de automóviles se asocian con empresas de tecnología para mejorar las capacidades de PdM, lo que impulsa aún más la demanda en el mercado en crecimiento.

Restricciones del mercado

La escasez de trabajadores calificados es un importante freno al crecimiento del mercado

Para implementar tecnologías de IoT basadas en IA para análisis predictivos, las empresas necesitan una fuerza laboral capacitada y capacitada para administrar sistemas de software avanzados. A medida que estas tecnologías evolucionan, los empleados a menudo necesitan recibir capacitación para utilizar sistemas de mantenimiento predictivo nuevos y mejorados de manera eficiente.

Si bien las empresas están adoptando rápidamente estas tecnologías, muchas enfrentan una escasez significativa de personal altamente calificado. Con la creciente demanda de iniciativas de PdM a nivel mundial, la necesidad de profesionales capacitados continúa aumentando. Las empresas buscan especialmente talento en áreas como ciberseguridad, redes y desarrollo de aplicaciones para respaldar estas iniciativas.

Además, las empresas pretenden aprovechar los datos de IoT para pronosticar resultados, prevenir errores, optimizar sus operaciones e innovar con nuevos productos. Experiencia en análisis avanzado, incluida la IA yaprendizaje automático, es esencial para aprovechar estos datos para lograr estos objetivos. La capacidad de interpretar conocimientos de datos y aplicarlos a modelos predictivos será fundamental para las empresas que buscan seguir siendo competitivas en este panorama en evolución. Por lo tanto, se espera que este factor obstaculice el crecimiento del mercado del mantenimiento predictivo.

Oportunidades de mercado de mantenimiento predictivo

Avance en tecnología y adopción de la Industria 4.0 para crear oportunidades lucrativas para los actores del mercado

El mantenimiento predictivo es un componente crucial de la Industria 4.0, que enfatiza la integración de tecnologías avanzadas como IoT, AI y proyectos extensos para mejorar los procesos de fabricación. El mercado del mantenimiento predictivo está experimentando un rápido crecimiento, impulsado por los avances tecnológicos y la creciente adopción de metodologías de la Industria 4.0. Por ejemplo,

• Un informe de PwC revela que el 72% de las empresas manufactureras han integrado tecnologías de Industria 4.0, siendo el mantenimiento predictivo una de las aplicaciones más populares. Las empresas que participan activamente en iniciativas de Industria 4.0 informan mejoras sustanciales en la eficiencia operativa, la calidad y la reducción de costos.

Una gran oportunidad radica en la integración de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML), que mejoran la precisión de las predicciones de fallas de los equipos mediante el análisis de una gran cantidad de datos de sensores. ElInternet de las cosas (IoT)es otra oportunidad importante, que permite el monitoreo en tiempo real y la recopilación de datos de las máquinas, lo que refuerza las capacidades predictivas de los sistemas de mantenimiento. Estos factores en conjunto crean importantes oportunidades de crecimiento en el mercado del mantenimiento predictivo en los próximos años.

Análisis de segmentación del mercado de mantenimiento predictivo

Por análisis de componentes

La creciente adopción de plataformas basadas en la nube en las empresas impulsa la demanda de software de mantenimiento predictivo

Según los componentes, el mercado se divide en hardware y software (integrado y autónomo). El software capturó la mayor cuota de mercado de mantenimiento predictivo en 2024 y se espera que continúe su dominio creciendo a la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) más alta durante el período de pronóstico.

Ha habido un fuerte cambio hacia soluciones de mantenimiento predictivo basadas en la nube, que ofrecen escalabilidad, accesibilidad remota e integración perfecta con otros sistemas empresariales. Estas plataformas permiten a las empresas recopilar datos de sensores de IoT y analizarlos sin la necesidad de una infraestructura local. Entre el software, el software independiente dominó el mercado en 2024. La adopción de software independiente está aumentando para satisfacer la necesidad de capacidades avanzadas mediante el empleo de técnicas de mantenimiento automatizadas y centradas verticalmente.

Se espera que el hardware crezca a una CAGR notable en los próximos años. El hardware de computación perimetral permite el procesamiento de datos cerca de la fuente, lo que permite el análisis en tiempo real de las condiciones del equipo y reduce la latencia en comparación con las soluciones basadas únicamente en la nube. Los dispositivos perimetrales ayudan a gestionar grandes volúmenes de datos generados por sensores de IoT y proporcionan información inmediata para mantener a los equipos. Estos dispositivos son particularmente útiles en entornos remotos o con recursos limitados donde no es posible una conectividad constante en la nube.

Por análisis de implementación

La creciente demanda de mayor seguridad y privacidad de los datos impulsa la adopción de sistemas locales

Según la implementación, el mercado se divide en local y basado en la nube. La implementación local capturó la mayor participación de mercado de mantenimiento predictivo en 2024. Una de las principales ventajas de un sistema de mantenimiento predictivo local es su capacidad para mantener todos los datos operativos confidenciales dentro de la propia infraestructura de la organización. Esto es particularmente beneficioso para industrias con regulaciones estrictas de privacidad de datos o en regiones con leyes estrictas de soberanía de datos.

Se prevé que la implementación basada en la nube crecerá al CAGR más alto en los próximos años, debido a factores como costos reducidos, fácil acceso a los datos, acceso remoto a los datos, unificación de información y actualizaciones automáticas, entre otros, asociados con la implementación basada en la nube. La escalabilidad que ofrecen las soluciones en la nube es incomparable, lo que elimina la necesidad de costosas actualizaciones de hardware. Las empresas pueden adaptarse fácilmente a las demandas cambiantes sin limitaciones, garantizando operaciones fluidas independientemente de la escala.

Por análisis de tipo de empresa

El aumento de la integración de la solución de mantenimiento predictivo con la iniciativa de transformación digital en las grandes empresas impulsa el crecimiento del mercado

Según el tipo de empresa, el mercado se divide en grandes empresas y pequeñas y medianas empresas (PYME). El segmento de grandes empresas representó la mayor cuota de mercado de mantenimiento predictivo en 2024. Muchas grandes empresas han integrado el mantenimiento predictivo como parte de estrategias más amplias de transformación digital. Empresas como Siemens, General Electric e IBM han estado a la vanguardia, aprovechando esta solución para reducir los riesgos operativos, mejorar la confiabilidad de los equipos y reducir costos.

Se espera que las pequeñas y medianas empresas (PYME) crezcan a la CAGR más alta en los próximos años. Las PYMES suelen operar con presupuestos más ajustados y son más cautelosas a la hora de invertir en hardware o software costosos. Sin embargo, la creciente disponibilidad de plataformas PdM asequibles basadas en SaaS, como UpKeep y Fiix, está permitiendo a las pymes adoptar estas soluciones con costos iniciales mínimos y modelos de precios escalables.

Por análisis de tecnología

El aumento de la demanda de recopilación de datos y conectividad impulsa la adopción de la tecnología IoT

Según la tecnología, el mercado se clasifica en IoT,inteligencia artificialy aprendizaje automático, gemelo digital, análisis avanzado y otros (base de datos moderna, ERP y otros). La tecnología IoT (Internet de las cosas) capturó la mayor cuota de mercado de mantenimiento predictivo en 2024. La tecnología IoT desempeña un papel crucial en el mantenimiento predictivo al permitir la recopilación continua de datos de los activos conectados.

IoT utiliza sensores conectados y análisis avanzados para transformar el mantenimiento de los equipos. A través de la recopilación y transmisión en tiempo real de datos de rendimiento de los equipos, las tecnologías de IoT pueden realizar análisis PdM para detectar problemas potenciales que podrían provocar fallas en los equipos.

Se prevé que las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático crecerán al CAGR más alto en los próximos años. El mantenimiento predictivo impulsado por IA puede reducir las paradas de equipos entre un 30% y un 50%. La inteligencia artificial aplica los principios del aprendizaje automático para abordar diversos problemas relacionados con los servicios. La automatización del aprendizaje automático crea modelos analíticos que pueden permitir a los técnicos de servicio tomar acciones predictivas para evitar posibles tiempos de inactividad antes de que ocurran. La IA y el aprendizaje automático son sistemas dinámicos que producen resultados más sólidos a medida que están expuestos a más datos.

Por análisis de aplicaciones

El aumento de la demanda de detección de anomalías y predicción de fallos impulsa la adopción de soluciones de mantenimiento predictivo en el monitoreo de condiciones

Según la aplicación, el mercado del mantenimiento predictivo se clasifica en monitoreo de condición, análisis predictivo, monitoreo remoto, seguimiento de activos y programación de mantenimiento. El monitoreo de condiciones capturó la mayor participación de mercado en 2024, ya que utiliza inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático para detectar patrones inusuales en los datos de los sensores, lo que podría indicar las primeras etapas de falla del equipo.

Por ejemplo, un aumento repentino en los niveles de vibración podría indicar que un componente de la máquina se está desgastando. El monitoreo de condición reduce la necesidad de tareas de mantenimiento preventivo programadas, lo que genera menores costos de mano de obra y menores gastos de repuestos.

Se espera que el análisis predictivo crezca al CAGR más alto en los próximos años. Al detectar desviaciones de las condiciones operativas normales, el análisis predictivo ayuda a identificar signos tempranos de mal funcionamiento del equipo. Esto permite a los equipos de mantenimiento abordar los problemas antes de que provoquen costosas averías. Los análisis predictivos predicen con precisión las fallas de los equipos, lo que ayuda a las empresas a planificar el mantenimiento en momentos óptimos y evitar tiempos de inactividad inesperados.

Por análisis de uso final

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La creciente necesidad de reducir el tiempo de inactividad impulsa la adopción de una solución de mantenimiento predictivo en la fabricación 

Según el uso final, el mercado del mantenimiento predictivo se clasifica en militar y defensa, energía y servicios públicos, manufactura, atención médica, TI y telecomunicaciones, logística y transporte, y otros (químicos, papel e imprenta, agricultura, y otros).

La fabricación capturó la mayor cuota de mercado en 2024 y se espera que continúe su dominio creciendo al CAGR más alto durante el período previsto. La industria manufacturera está adoptando cada vez más soluciones de mantenimiento predictivo, ya que el tiempo de inactividad no planificado es costoso y cuesta a los fabricantes industriales cerca de 50 mil millones de dólares al año. PdM minimiza el tiempo de inactividad no planificado al optimizar el rendimiento de los activos e identificar fallas antes de que se manifiesten o escale.

Se prevé que la atención sanitaria crezca a una CAGR destacada durante el período previsto. Los sistemas de mantenimiento predictivo pueden identificar signos tempranos de deterioro o mal funcionamiento al monitorear constantemente la salud y el rendimiento de los dispositivos médicos, lo que genera intervenciones proactivas para abordar problemas potenciales. Este método proactivo ayuda a reducir el tiempo de inactividad y garantizar la disponibilidad continua de equipos médicos esenciales.

Perspectivas regionales

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Tendencias de la industria del mantenimiento predictivo en América del Norte

América del Norte tendrá la mayor participación de mercado de mantenimiento predictivo en 2024, debido a la creciente adopción de soluciones de mantenimiento predictivo que aprovechan tecnologías avanzadas, incluidas IoT, computación en la nube, aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA).  La creciente demanda de IA avanzada ycomputación en la nubeLas plataformas basadas en tecnología y la rápida adopción de la tecnología de inteligencia artificial en los países de América del Norte están impulsando el mercado del mantenimiento predictivo. Por ejemplo,

• En marzo de 2023, la inversión mundial en tecnología de IA alcanzó los 154 mil millones de dólares, lo que supone un aumento del 26,9 % con respecto a 2022. Se prevé que el gasto en sistemas centrados en la IA superará los 300 mil millones de dólares en 2026, según un informe de IDC.

En la región, las empresas están empleando sistemas PdM para identificar factores de desempeño operativo y mejorar los procedimientos de mantenimiento y la confiabilidad. Por lo tanto, estos factores desempeñan un papel vital a la hora de impulsar el crecimiento del mercado de mantenimiento predictivo en la región.

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Según la Oficina de Análisis Económico de Estados Unidos (BEA), la manufactura en Estados Unidos representó el 10,3% de la producción de valor agregado de la economía estadounidense en 2023. Al mismo tiempo, la producción de valor agregado real en el sector manufacturero aumentó de 2,313 billones de dólares en el tercer trimestre a 2,360 billones de dólares en el cuarto. Entre los 10 principales países productores, Estados Unidos es el cuarto país más grande en valor agregado per cápita y ocupa el puesto 14 entre todos los países. Además, la presencia de una gran cantidad de actores clave del mercado en los EE. UU. juega un papel importante a la hora de impulsar el crecimiento del mercado en el país.

Tendencias de la industria del mantenimiento predictivo de Asia Pacífico

 Se espera que Asia Pacífico crezca al CAGR más alto durante el período previsto. Los gobiernos de la región están a la vanguardia de la promoción de la integración deIndustria 4.0tecnologías, utilizando planificación específica del sector, incentivos, inversiones en investigación y desarrollo, colaboraciones internacionales y mejoras de infraestructura. Como resultado, la creciente importancia del sector manufacturero en el avance económico está aumentando la necesidad de PdM en diversas industrias, ya que el monitoreo regular del estado de los equipos y sistemas puede conducir a una reducción de fallas repentinas de las máquinas en más del 50%.

Además, los actores clave de la región participan cada vez más en asociaciones estratégicas para abordar la creciente demanda de soluciones de mantenimiento predictivo en toda la región. Por ejemplo,

• En junio de 2024, Hitachi, Ltd. firmó una asociación multimillonaria con Microsoft Corporation durante los próximos tres años. Esta colaboración ayudará a la empresa a impulsar el crecimiento del negocio de Lumada mejorando la eficiencia operativa y la productividad con el uso de soluciones PdM.

Tendencias de la industria del mantenimiento predictivo en América del Sur

América del Sur se ha convertido en una región con gran potencial de crecimiento y desarrollo en el ámbito digital. Las organizaciones de la región están adoptando tecnologías emergentes a un ritmo más rápido que en otras regiones.

• Según el informe sobre el estado de TI de 2022 de Spiceworks Ziff Davis, el gasto en nueva tecnología está aumentando en la región de América del Sur. Alrededor del 74% de las organizaciones en Brasil aumentaron sus presupuestos de TI en 2022.

América del Sur está preparada para la transformación digital y la necesidad de que las empresas automaticen sus procesos e incorporen IA a sus operaciones es una tendencia. Se espera que la inversión en tecnología de automatización de TI crezca alrededor del 83% para fines de 2024 y del 77% para la IA. Estos factores desempeñan un papel importante a la hora de impulsar el crecimiento del mercado en la región durante el período previsto.

Tendencias de la industria del mantenimiento predictivo en Europa

En Europa, el mercado del mantenimiento predictivo está creciendo a un ritmo destacado. La solución PdM impulsada por IA se está volviendo cada vez más popular en la región debido a los efectos económicos positivos que tiene en las empresas europeas. Aproximadamente el 75% de las organizaciones que utilizan IA han experimentado un aumento en los ingresos y la productividad. Sin embargo, alrededor del 51% de las empresas más grandes están más inclinadas a adoptar la IA y otras tecnologías digitales, en comparación con el 31% de las pymes. Las pymes enfrentan obstáculos notables para adoptar la IA, principalmente debido a cuestiones regulatorias y los costos asociados con la implementación. De este modo, los factores anteriores están impulsando el crecimiento del mercado en la región.

Tendencias de la industria del mantenimiento predictivo en Oriente Medio y África

Se espera que Oriente Medio y África muestren un crecimiento notable durante el período previsto. La adopción digital está ganando impulso a medida que los gobiernos de los países de Medio Oriente están ejecutando múltiples iniciativas nacionales. Los gobiernos están llevando a cabo programas de adopción de tecnología digital respaldados por tecnologías como Internet de las cosas, computación en la nube, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

La adopción de la tecnología PdM en edificios inteligentes ofrece una ventaja adicional de seguridad mejorada, beneficiando tanto a los sistemas como a los ocupantes del edificio. Desempeña un papel vital en la identificación de peligros potenciales, ya que las capacidades de monitoreo constante facilitan la identificación rápida y precisa de irregularidades o indicios de deterioro del equipo. La identificación temprana de problemas puede reducir las preocupaciones de seguridad, prevenir accidentes que puedan dañar a los ocupantes o causar daños a la propiedad y limitar las interrupciones en toda la región.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Los actores clave del mercado se están centrando en estrategias de asociación y adquisición para expandir sus servicios de análisis en todo el mundo

Los actores clave se están centrando en expandir su presencia geográfica global presentando servicios específicos de la industria. Los principales actores se están centrando estratégicamente en adquisiciones y colaboraciones con actores regionales para mantener el dominio en todas las regiones. Los principales participantes del mercado están lanzando nuevas soluciones para aumentar su base de consumidores. Un aumento de las inversiones constantes en I+D para innovaciones de productos está mejorando la expansión del mercado. Por lo tanto, las principales empresas están implementando rápidamente estas iniciativas estratégicas para mantener su competitividad en el mercado.

Lista de empresas clave perfiladas:

• Corporación IBM (EE.UU.)
• General Electric (EE.UU.)
• siemens(Alemania)
• C3.ai, Inc. (EE. UU.)
• Rockwell Automation (EE. UU.)
• PTC(A NOSOTROS.)
• Hitachi Ltd. (Japón)
• UpKeep (EE. UU.)
• Augury Ltd. (EE.UU.)
• El adivino (P-Dictor)(Tailandia)
• Fujitsu (Japón)
• SAP SE (Alemania)
• Software AG (Alemania)
• Oracle Corporation (EE.UU.)
• Corporación Microsoft (EE.UU.)
• Schneider Electric SE (Francia)
• TEJIDO(Suiza)
• Honeywell International Inc. (EE. UU.)
• SparkCognition (EE. UU.)
• MantenerX (EE.UU.)

DESARROLLOS CLAVE DE LA INDUSTRIA:

• Septiembre de 2024: Siemens firma una asociación estratégica con Merck, una empresa de ciencia y tecnología. A través de esta colaboración, la empresa pretende impulsar la transformación digital y llevar la fabricación inteligente al siguiente nivel.
• Junio ​​de 2024: IBM Corporation presentó la versión 9.0 de Maximo Application Suite (MAS). Esta versión actualizada está habilitada con características como una solución PdM mejorada impulsada por IA con una interfaz fácil de usar para mejorar la usabilidad y una integración ampliada de IoT para análisis de datos y monitoreo de activos en tiempo real.
• Junio ​​de 2024: C3.ai, Inc. entrega su solución C3 AI Reliability a Holcim, un proveedor de soluciones de construcción sostenible. Holcim integrará C3 AI Reliability, una novedosa solución PdM, en sus plantas a nivel mundial para su transformación digital y un futuro neto cero.
• Marzo de 2024: General Electric Vernova anunció que proporcionará su novedoso software de análisis predictivo a National Industrialization Company (TASNEE), una empresa petroquímica con sede en Arabia Saudita. A través de este software, la empresa pretende evitar las paradas de los equipos detectando, pronosticando y previniendo fallos críticos en las empresas industriales.
• Enero de 2024: Rockwell Automation inició una asociación estratégica con MakinaRocks, un proveedor de soluciones avanzadas para la industria manufacturera. A través de esta colaboración, la empresa pretende impulsar la integración de soluciones de IA en la automatización. Ayudará a los fabricantes a aumentar la productividad y reducir las paradas no planificadas a través de la solución PdM.

ANÁLISIS DE INVERSIÓN Y OPORTUNIDADES

Grandes inversiones para integrar tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Muchas empresas invierten mucho en la integración de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) en sus soluciones de mantenimiento predictivo para mejorar la precisión y la escalabilidad. Esto permite el desarrollo de herramientas de análisis más avanzadas capaces de predecir fallas en los equipos con mayor precisión. Los actores clave del mercado incluyen IBM Corporation, General Electric, Siemens, Rockwell Automation y C3, ai, Inc., entre otros. Estos actores se están centrando y realizando inversiones recurrentes en actividades de investigación y desarrollo para lanzar nuevas soluciones. Por ejemplo,

• En julio de 2024, General Electric planea apoyar el negocio aeroespacial proporcionando tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático en servicios de mantenimiento predictivo y procesos de inspección automatizados. Esto ayudará a las empresas aeroespaciales a mejorar sus productos y aumentar la eficiencia.

Se espera que estos factores creen una oportunidad lucrativa para el crecimiento del mercado.

COBERTURA DEL INFORME

El informe proporciona un análisis detallado del mercado y se centra en aspectos clave como empresas líderes, tipos de servicios y aplicaciones líderes del producto. Además, ofrece información sobre las tendencias del mercado y destaca desarrollos clave de la industria. Además de los factores anteriores, abarca varios factores que contribuyeron al crecimiento del mercado en los últimos años.

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ALCANCE Y SEGMENTACIÓN DEL INFORME