Tamanho do mercado de manutenção preditiva, análise de participação e indústria, por componente (hardware, software), por implantação (no local, baseado em nuvem), por tipo de empresa (grandes empresas, pequenas e médias empresas), por tecnologia (IoT, IA e aprendizado de máquina, gêmeo digital, análise avançada), por aplicação (monitoramento de condições, análise preditiva, monitoramento remoto, rastreamento de ativos e agendamento de manutenção), por uso final (militar e defesa, energia e serviços públicos, manufatura, Saúde, TI e Telecomunicações, Logística e Transporte), Previsão Regional,

O tamanho global do mercado de manutenção preditiva foi avaliado em US$ 10,93 bilhões em 2024 e deve crescer de US$ 13,65 bilhões em 2025 para US$ 70,73 bilhões até 2032, exibindo um CAGR de 26,5% durante o período de previsão. A América do Norte dominou o mercado com uma participação de 34,22% em 2024.

A Manutenção Preditiva (PdM) é um componente vital da Indústria 4.0, que visa monitorar a condição das máquinas para prever possíveis falhas antes que elas ocorram. A manutenção preditiva depende de uma combinação de hardware e software para avaliar a integridade dos ativos mecânicos. Tecnologias-chave como a Internet das Coisas (IoT), análise preditiva, tecnologia de gêmeos digitais e Inteligência Artificial (IA) permitem esse processo.

Sensores conectados a máquinas coletam dados continuamente, que são então analisados ​​na borda ou na nuvem usando IA e algoritmos de aprendizado de máquina. A análise preditiva utiliza técnicas de estatística, IA, análise de dados e aprendizado de máquina para prever resultados futuros. As aplicações de negócios comuns incluem detecção de fraudes, previsão do comportamento do cliente e previsão de demanda, todas contribuindo para o crescimento do mercado de manutenção preditiva. Grandes empresas estão empregando estratégias como colaboração, lançamento de produtos e expansão geográfica para capturar oportunidades de mercado. Por exemplo,

• Em julho de 2024, Charlee.ai e Duck Creek Technologies formaram uma parceria de soluções destinadas a melhorar os processos de negócios por meio de análises preditivas avançadas.

Além disso, os principais players que operam no mercado de manutenção preditiva, como IBM Corporation, General Electric, Siemens, C3.ai, Inc. e outros, estão envolvidos em estratégias de parceria e colaboração. Por meio dessas estratégias, eles visam potencializar suas operações e ampliar suas vendas. A colaboração entre empresas de software e fornecedores de tecnologia industrial é uma estratégia fundamental para combinar conhecimentos e acelerar o desenvolvimento de soluções PdM ponta a ponta.

A pandemia COVID-19 teve um impacto positivo no mercado. Isso levou muitas organizações a acelerarem seustransformação digitaliniciativas. Com restrições de viagens e políticas de trabalho remoto, as empresas procuraram ferramentas digitais para monitorar e manter equipamentos remotamente. A manutenção preditiva, impulsionada pela IoT, IA e computação em nuvem, tornou-se crítica para manter as operações funcionando perfeitamente, sem a necessidade de pessoal no local.

Tendências de mercado de manutenção preditiva

A crescente demanda por soluções de manutenção acessíveis garante o crescimento do mercado

A otimização operacional está impulsionando cada vez mais a demanda por soluções de manutenção econômicas no âmbito da manutenção preditiva. Este impulso para a otimização está enraizado no objetivo universal das empresas de aumentar a eficiência e reduzir os custos operacionais. A PdM emprega tecnologias avançadas, como sensores IoT e algoritmos de IA, para coletar dados em tempo real, permitindo previsões precisas das necessidades de manutenção. Esta abordagem garante que os recursos – incluindo materiais, mão de obra e equipamentos – sejam alocados de forma eficiente, levando a economias de custos significativas. Ao prever possíveis falhas antes que elas se agravem, o PdM minimiza o tempo de inatividade não planejado, um perturbador comum da produtividade e da lucratividade. Por exemplo,

• A Novity lançou recentemente uma solução IoT que utiliza sensores e algoritmos sofisticados para prever o status do equipamento com mais de 90% de precisão, ampliando os tempos de resposta para manutenção.
• De acordo com pesquisas recentes, a manutenção preditiva pode reduzir custos em até 40% em comparação com a manutenção reativa e em 8 a 12% em comparação com a manutenção preventiva. Também pode diminuir o tempo de inatividade do equipamento em até 50% e prolongar a vida útil da máquina em 20%.

Esses fatores representam algumas das principais tendências que alimentam o crescimento do mercado de manutenção preditiva.

IMPACTO DA IA GERATIVA

Aumento da demanda por adoção de solução avançada de manutenção preditiva para aumentar a produtividade auxilia no crescimento do mercado

O avanço da tecnologia transformou significativamente a forma como os produtos são projetados, desenvolvidos e gerenciados em setores em rápida evolução. Embora a manutenção preditiva já seja uma ferramenta poderosa por si só, a integração da IA ​​generativa leva-a a um novo nível, aumentando a produtividade, a fiabilidade e a eficiência das empresas.

A IA generativa introduz uma nova era no PdM, permitindo que falhas de máquinas sejam antecipadas, que planos de reparo sejam gerados automaticamente e que sejam fornecidas orientações de reparo personalizadas. Isto leva à excelência em manutenção, abordando muitos dos desafios enfrentados pelas estratégias tradicionais de manutenção preditiva. Por exemplo, a IA generativa simplifica o desenvolvimento de modelos preditivos, reduzindo a necessidade de grandes equipas de cientistas de dados. Ele pode lidar com eficiência com análise de dados e criação de modelos com maior precisão e detalhes, agilizando a implementação de sistemas PdM.

Na indústria transformadora, a IA generativa está a ser utilizada para monitorizar máquinas e prever potenciais falhas. Por exemplo, um fabricante automóvel líder adotou um sistema PdM alimentado por IA generativa, resultando numa redução de 30% no tempo de inatividade e em 20% menos custos de manutenção.

Fatores de crescimento do mercado de manutenção preditiva

Aproveitar a manutenção preditiva na fabricação de equipamentos originais está impulsionando o crescimento do mercado

Com a manutenção preditiva no nível OEM (Fabricante de Equipamento Original), os usuários podem detectar problemas nos equipamentos em seus estágios iniciais e solucioná-los antes que se transformem em problemas dispendiosos. Esta abordagem proativa ajuda a evitar falhas graves nos equipamentos, reduz o tempo de inatividade não planejado e aumenta a segurança geral.

Muitas empresas líderes estão adotando cada vez mais estratégias de PdM por meio de parcerias e aquisições para melhorar a segurança, a eficiência e a longevidade dos veículos. Por exemplo,

• Em setembro de 2024, COMPREDICT e Grupo Renault anunciaram uma parceria focada em tecnologia de manutenção preditiva por meio de sensores virtuais. Os sensores virtuais baseados em software da COMPREDICT fornecem dados em tempo real sem a necessidade de hardware adicional, reduzindo significativamente o custo total de propriedade para OEMs.

Esta abordagem inovadora oferece flexibilidade sem precedentes, permitindo aos fabricantes elaborar as suas estratégias de PdM de forma mais eficaz.

Além disso, a indústria está a observar uma tendência em que os fabricantes automóveis estabelecem parcerias com empresas tecnológicas para melhorar as capacidades de PdM, o que impulsiona ainda mais a procura no mercado em crescimento.

Restrições de mercado

A escassez de trabalhadores qualificados é a principal restrição ao crescimento do mercado

Para implementar tecnologias IoT baseadas em IA para análise preditiva, as empresas necessitam de uma força de trabalho qualificada e treinada para gerenciar sistemas de software avançados. À medida que estas tecnologias evoluem, os funcionários muitas vezes necessitam de formação para utilizarem sistemas de manutenção preditiva novos e melhorados de forma eficiente.

Embora as empresas estejam adotando rapidamente essas tecnologias, muitas enfrentam uma escassez significativa de pessoal altamente qualificado. Com o aumento da procura por iniciativas de PdM a nível mundial, a necessidade de profissionais qualificados continua a aumentar. As empresas procuram particularmente talentos em áreas como segurança cibernética, redes e desenvolvimento de aplicações para apoiar estas iniciativas.

Além disso, as empresas pretendem aproveitar os dados da IoT para prever resultados, prevenir erros, otimizar suas operações e inovar em novos produtos. Experiência em análises avançadas, incluindo IA eaprendizado de máquina, é essencial para aproveitar esses dados para atingir esses objetivos. A capacidade de interpretar insights de dados e aplicá-los a modelos preditivos será fundamental para as empresas que buscam permanecer competitivas neste cenário em evolução. Assim, espera-se que esse fator dificulte o crescimento do mercado de manutenção preditiva.

Oportunidades do mercado de manutenção preditiva

Avanço na tecnologia e adoção da indústria 4.0 para criar oportunidades lucrativas para os participantes do mercado

A manutenção preditiva é um componente crucial da Indústria 4.0, enfatizando a integração de tecnologias avançadas como IoT, IA e projetos extensos para melhorar os processos de fabricação. O mercado de manutenção preditiva está passando por um rápido crescimento, impulsionado pelos avanços tecnológicos e pela crescente adoção de metodologias da Indústria 4.0. Por exemplo,

• Um relatório da PwC revela que 72% das empresas de manufatura integraram tecnologias da Indústria 4.0, com a manutenção preditiva emergindo como uma das aplicações mais populares. As empresas ativamente envolvidas em iniciativas da Indústria 4.0 estão a reportar melhorias substanciais na eficiência operacional, qualidade e redução de custos.

Uma grande oportunidade reside na integração de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML), que aumentam a precisão das previsões de falhas de equipamentos por meio da análise de extensos dados de sensores. OInternet das Coisas (IoT)é outra oportunidade significativa, permitindo o monitoramento em tempo real e a coleta de dados das máquinas, o que reforça as capacidades preditivas dos sistemas de manutenção. Esses fatores criam coletivamente oportunidades significativas de crescimento no mercado de manutenção preditiva nos próximos anos.

Análise de segmentação de mercado de manutenção preditiva

Por análise de componentes

A crescente adoção de plataformas baseadas em nuvem nas empresas estimula a demanda por software de manutenção preditiva

Com base nos componentes, o mercado é dividido em hardware e software (integrado e autônomo). O software capturou a maior participação de mercado de manutenção preditiva em 2024 e espera-se que continue seu domínio crescendo na mais alta taxa composta de crescimento anual (CAGR) durante o período de previsão.

Houve uma forte mudança em direção a soluções de manutenção preditiva baseadas em nuvem, que oferecem escalabilidade, acessibilidade remota e integração perfeita com outros sistemas empresariais. Essas plataformas permitem que as empresas coletem dados de sensores IoT e os analisem sem a necessidade de infraestrutura local. Entre os softwares, o software autônomo dominou o mercado em 2024. A adoção de software autônomo está aumentando para atender à necessidade de recursos avançados, empregando técnicas de manutenção automatizadas e com foco vertical.

Espera-se que o hardware cresça a um CAGR notável nos próximos anos. O hardware de edge computing permite o processamento de dados próximo à fonte, possibilitando a análise em tempo real das condições do equipamento e reduzindo a latência em comparação com soluções somente em nuvem. Os dispositivos Edge ajudam a gerenciar grandes volumes de dados gerados por sensores IoT e fornecem insights imediatos para manter as equipes. Esses dispositivos são particularmente úteis em ambientes remotos ou com recursos limitados, onde a conectividade constante à nuvem não é possível.

Por análise de implantação

A crescente demanda por maior segurança de dados e privacidade estimula a adoção de sistemas locais

Com base na implantação, o mercado é bifurcado em local e baseado em nuvem. A implantação no local capturou a maior participação de mercado de manutenção preditiva em 2024. Uma das principais vantagens de um sistema de manutenção preditiva no local é a sua capacidade de manter todos os dados operacionais confidenciais dentro da própria infraestrutura da organização. Isto é particularmente benéfico para setores com regulamentações rígidas de privacidade de dados ou em regiões com leis rigorosas de soberania de dados.

Prevê-se que a implantação baseada na nuvem cresça no maior CAGR nos próximos anos, devido a fatores como custos reduzidos, acesso fácil aos dados, acesso remoto aos dados, unificação de informações e atualizações automáticas, entre outros, associados à implantação baseada na nuvem. A escalabilidade oferecida pelas soluções em nuvem é incomparável, eliminando a necessidade de atualizações caras de hardware. As empresas podem adaptar-se facilmente às novas demandas sem limitações, garantindo operações tranquilas independentemente da escala.

Por análise de tipo empresarial

Aumento na integração da solução de manutenção preditiva com a iniciativa de transformação digital em grandes empresas alimenta o crescimento do mercado

Com base no tipo de empresa, o mercado é dividido em grandes empresas e pequenas e médias empresas (PMEs). O segmento de grandes empresas foi responsável pela maior participação de mercado de manutenção preditiva em 2024. Muitas grandes empresas integraram a manutenção preditiva como parte de estratégias mais amplas de transformação digital. Empresas como a Siemens, a General Electric e a IBM têm estado na vanguarda, aproveitando esta solução para reduzir riscos operacionais, melhorar a fiabilidade dos equipamentos e cortar custos.

Espera-se que as pequenas e médias empresas (PMEs) cresçam no maior CAGR nos próximos anos. As PME normalmente operam com orçamentos mais apertados e são mais cautelosas quanto ao investimento em hardware ou software dispendioso. No entanto, a crescente disponibilidade de plataformas PdM baseadas em SaaS acessíveis, como UpKeep e Fiix, está a permitir que as PME adotem estas soluções com custos iniciais mínimos e modelos de preços escaláveis.

Por análise de tecnologia

Aumento da demanda por coleta de dados e conectividade impulsiona a adoção da tecnologia IoT

Com base na tecnologia, o mercado é classificado em IoT,inteligência artificiale aprendizado de máquina, gêmeo digital, análise avançada e outros (banco de dados moderno, ERP e outros). A tecnologia IoT (Internet das Coisas) conquistou a maior participação no mercado de manutenção preditiva em 2024. A tecnologia IoT desempenha um papel crucial na manutenção preditiva, permitindo a coleta contínua de dados de ativos conectados.

A IoT utiliza sensores conectados e análises avançadas para transformar a manutenção de equipamentos. Através da recolha e transmissão em tempo real de dados de desempenho do equipamento, as tecnologias IoT podem realizar análises PdM para detectar potenciais problemas que possam levar à falha do equipamento.

Prevê-se que a inteligência artificial e as tecnologias de aprendizado de máquina cresçam no maior CAGR nos próximos anos. A manutenção preditiva alimentada por IA pode diminuir as paradas de equipamentos em 30% a 50%. Os princípios de aprendizado de máquina são aplicados pela inteligência artificial para resolver vários problemas relacionados a serviços. A automação do aprendizado de máquina cria modelos analíticos que podem permitir que os técnicos de serviço tomem ações preditivas para evitar possíveis tempos de inatividade antes que eles ocorram. A IA e o aprendizado de máquina são sistemas dinâmicos que produzem resultados mais robustos à medida que são expostos a mais dados.

Por análise de aplicação

O aumento na demanda por detecção de anomalias e previsão de falhas impulsiona a adoção de soluções de manutenção preditiva no monitoramento de condições

Com base na aplicação, o mercado de manutenção preditiva é categorizado em monitoramento de condições, análise preditiva, monitoramento remoto, rastreamento de ativos e agendamento de manutenção. O monitoramento de condições capturou a maior participação de mercado em 2024, pois utiliza IA e algoritmos de aprendizado de máquina para detectar padrões incomuns nos dados dos sensores, o que poderia indicar os estágios iniciais de falha do equipamento.

Por exemplo, um aumento repentino nos níveis de vibração pode indicar que um componente da máquina está desgastado. O monitoramento das condições reduz a necessidade de tarefas programadas de manutenção preventiva, levando à diminuição dos custos de mão de obra e às despesas com peças de reposição.

Espera-se que a análise preditiva cresça no maior CAGR nos próximos anos. Ao detectar desvios das condições normais de operação, a análise preditiva ajuda a identificar sinais precoces de mau funcionamento do equipamento. Isso permite que as equipes de manutenção resolvam os problemas antes que eles resultem em avarias dispendiosas. A análise preditiva prevê com precisão as falhas dos equipamentos, ajudando as empresas a planejar a manutenção nos momentos ideais e a evitar paralisações inesperadas.

Por análise de uso final

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Necessidade crescente de reduzir o tempo de inatividade estimula a adoção de soluções de manutenção preditiva na fabricação 

Com base no uso final, o mercado de manutenção preditiva é categorizado em militar e defesa, energia e serviços públicos, manufatura, saúde, TI e telecomunicações, logística e transporte e outros (produtos químicos, papel e impressão, agricultura e outros).

A manufatura capturou a maior participação de mercado em 2024 e espera-se que continue seu domínio crescendo no maior CAGR durante o período de previsão. A indústria transformadora está a adotar cada vez mais soluções de manutenção preditiva, uma vez que o tempo de inatividade não planeado é caro e custa aos fabricantes industriais cerca de 50 mil milhões de dólares anualmente. O PdM minimiza o tempo de inatividade não planejado, otimizando o desempenho dos ativos e identificando falhas antes que elas se manifestem ou aumentem.

Prevê-se que os cuidados de saúde cresçam a um CAGR proeminente durante o período de previsão. Os sistemas de manutenção preditiva podem identificar sinais precoces de deterioração ou mau funcionamento monitorando constantemente a saúde e o desempenho dos dispositivos médicos, solicitando intervenções proativas para resolver possíveis problemas. Este método proativo ajuda a reduzir o tempo de inatividade e a garantir a disponibilidade contínua de equipamentos médicos essenciais.

Informações regionais

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Tendências do setor de manutenção preditiva na América do Norte

A América do Norte deterá a maior participação de mercado de manutenção preditiva em 2024, devido à crescente adoção de soluções de manutenção preditiva que aproveitam tecnologias avançadas, incluindo IoT, computação em nuvem, aprendizado de máquina e Inteligência Artificial (IA).  A crescente demanda por IA avançada ecomputação em nuvemAs plataformas baseadas em IA e a rápida adoção da tecnologia de IA nos países da América do Norte estão impulsionando o mercado de manutenção preditiva. Por exemplo,

• Em Março de 2023, o investimento global em tecnologia de IA atingiu 154 mil milhões de dólares, marcando um aumento de 26,9% em relação a 2022. Prevê-se que os gastos em sistemas centrados em IA ultrapassem os 300 mil milhões de dólares em 2026, de acordo com um relatório da IDC.

Na região, as empresas estão a utilizar sistemas PdM para identificar factores de desempenho operacional e melhorar os procedimentos de manutenção e a fiabilidade. Portanto, esses fatores desempenham um papel vital na condução do crescimento do mercado de manutenção preditiva na região.

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De acordo com o Bureau of Economic Analysis (BEA) dos EUA, a indústria transformadora nos EUA foi responsável por 10,3% da produção de valor acrescentado na economia dos EUA em 2023. Ao mesmo tempo, a produção real de valor acrescentado no sector transformador aumentou de 2,313 biliões de dólares no terceiro trimestre para 2,360 biliões de dólares no quarto trimestre. Entre os 10 principais países produtores, os EUA são o quarto maior país em valor agregado per capita e ocupam o 14º lugar entre todos os países. Além disso, a presença de um grande número de participantes importantes do mercado nos EUA desempenha um papel importante no fomento do crescimento do mercado no país.

Tendências do setor de manutenção preditiva da Ásia-Pacífico

 Espera-se que a Ásia-Pacífico cresça no maior CAGR durante o período de previsão. Os governos da região estão na vanguarda da promoção da integração deIndústria 4.0tecnologias, utilizando planeamento específico do sector, incentivos, investimentos em investigação e desenvolvimento, colaborações internacionais e melhorias de infra-estruturas. Como resultado, a crescente importância do sector transformador no avanço económico está a aumentar a necessidade de PdM em várias indústrias, uma vez que a monitorização regular das condições de equipamentos e sistemas pode levar a uma redução de falhas súbitas de máquinas em mais de 50%.

Além disso, os principais intervenientes na região estão cada vez mais envolvidos em parcerias estratégicas para responder à crescente procura de soluções de manutenção preditiva em toda a região. Por exemplo,

• Em junho de 2024, a Hitachi, Ltd. firmou uma parceria multibilionária com a Microsoft Corporation durante os próximos três anos. Esta colaboração ajudará a empresa a impulsionar o crescimento dos negócios da Lumada, melhorando a eficiência operacional e a produtividade com a utilização de soluções PdM.

Tendências do setor de manutenção preditiva da América do Sul

A América do Sul tornou-se uma região com grande potencial de crescimento e desenvolvimento na arena digital. As organizações da região estão a adoptar tecnologias emergentes a um ritmo mais rápido do que noutras regiões.

• De acordo com o relatório sobre o estado da TI de 2022 da Spiceworks Ziff Davis, os gastos com novas tecnologias estão aumentando na região sul-americana. Cerca de 74% das organizações no Brasil aumentaram seus orçamentos de TI em 2022.

A América do Sul está preparada para a transformação digital e a necessidade das empresas automatizarem seus processos e incorporarem IA em suas operações é uma tendência. Prevê-se que o investimento em tecnologia de automação de TI cresça cerca de 83% até ao final de 2024 e 77% em IA. Esses fatores desempenham um papel importante no fomento do crescimento do mercado na região durante o período de previsão.

Tendências da indústria de manutenção preditiva na Europa

Na Europa, o mercado de manutenção preditiva está a crescer a um ritmo proeminente. A solução PdM alimentada por IA está a tornar-se cada vez mais popular na região devido aos efeitos económicos positivos que tem nas empresas europeias. Aproximadamente 75% das organizações que utilizam IA registaram um aumento nas receitas e na produtividade. No entanto, cerca de 51% das grandes empresas estão mais inclinadas a adotar a IA e outras tecnologias digitais, em comparação com 31% das PME. As PME enfrentam obstáculos notáveis ​​na adoção da IA, principalmente devido a questões regulamentares e aos custos associados à implementação. Assim, os fatores acima estão impulsionando o crescimento do mercado na região.

Tendências da indústria de manutenção preditiva no Oriente Médio e África

Espera-se que o Oriente Médio e a África apresentem um crescimento notável durante o período de previsão. A adopção digital está a ganhar impulso à medida que os governos dos países do Médio Oriente executam múltiplas iniciativas nacionais. Os governos estão a realizar programas de adoção de tecnologia digital apoiados por tecnologias como a Internet das Coisas, a computação em nuvem, a inteligência artificial e a aprendizagem automática.

A adoção da tecnologia PdM em edifícios inteligentes oferece uma vantagem adicional de maior segurança, beneficiando tanto os sistemas como os ocupantes do edifício. Desempenha um papel vital na identificação de perigos potenciais, uma vez que as capacidades de monitorização constante facilitam a identificação rápida e precisa de irregularidades no equipamento ou indicações de deterioração. A identificação precoce de problemas pode reduzir preocupações de segurança, prevenir acidentes que possam prejudicar os ocupantes ou causar danos materiais e limitar perturbações em toda a região.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

Os principais players do mercado estão se concentrando em estratégias de parceria e aquisição para expandir seus serviços de análise em todo o mundo

Os principais intervenientes estão concentrados na expansão da sua presença geográfica global, apresentando serviços específicos do setor. Os principais intervenientes estão a concentrar-se estrategicamente em aquisições e colaborações com intervenientes regionais para manter o domínio entre regiões. Os principais participantes do mercado estão lançando novas soluções para aumentar a sua base de consumidores. Um aumento nos constantes investimentos em P&D para inovações de produtos está potencializando a expansão do mercado. Assim, as principais empresas estão a implementar rapidamente estas iniciativas estratégicas para sustentar a sua competitividade no mercado.

Lista das principais empresas perfiladas:

• Corporação IBM (EUA)
• General Electric (EUA)
• Siemens(Alemanha)
• (EUA)
• Rockwell Automation (EUA)
• PTC(NÓS.)
• Hitachi Ltd. (Japão)
• UpKeep (EUA)
• Augury Ltd. (EUA)
• O Adivinho (P-Dictor)(Tailândia)
• Fujitsu (Japão)
• SAP SE (Alemanha)
• Software AG (Alemanha)
• Oracle Corporation (EUA)
• Corporação Microsoft (EUA)
• Schneider Electric SE (França)
• ABB(Suíça)
• Honeywell International Inc. (EUA)
• SparkCognition (EUA)
• ManterX (EUA)

PRINCIPAIS DESENVOLVIMENTOS DA INDÚSTRIA:

• Setembro de 2024: A Siemens firmou uma parceria estratégica com a Merck, uma empresa de ciência e tecnologia. Através desta colaboração, a empresa pretende impulsionar a transformação digital e levar a produção inteligente para o próximo nível.
• Junho de 2024: IBM Corporation lançou o Maximo Application Suite (MAS) versão 9.0. Esta versão atualizada é habilitada com recursos como uma solução PdM aprimorada orientada por IA com uma interface amigável para aprimorar a usabilidade e integração expandida de IoT para análise de dados em tempo real e monitoramento de ativos.
• Junho de 2024: C3.ai, Inc. entrega sua solução C3 AI Reliability para Holcim, fornecedora de soluções de construção sustentável. A Holcim integrará o C3 AI Reliability, uma nova solução PdM, em suas fábricas em todo o mundo para sua transformação digital e um futuro líquido zero.
• Março de 2024: A General Electric Vernova anunciou que fornecerá seu novo software de análise preditiva para a National Industrialization Company (TASNEE), uma empresa petroquímica com sede na Arábia Saudita. Através deste software, a empresa visa evitar paradas de equipamentos, detectando, prevendo e prevenindo falhas críticas em empresas industriais.
• Janeiro de 2024: A Rockwell Automation firmou uma parceria estratégica com a MakinaRocks, fornecedora de soluções avançadas para a indústria de manufatura. Através desta colaboração, a empresa pretende impulsionar a integração de soluções de IA na automação. Ajudará os fabricantes a aumentar a produtividade e reduzir paradas não planejadas através da solução PdM.

ANÁLISE DE INVESTIMENTO E OPORTUNIDADES

Investimentos pesados ​​para integrar tecnologias de IA e aprendizado de máquina

Muitas empresas investem pesadamente na integração de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) em suas soluções de manutenção preditiva para aumentar a precisão e a escalabilidade. Isso permite o desenvolvimento de ferramentas analíticas mais avançadas, capazes de prever falhas de equipamentos com maior precisão. Os principais players do mercado incluem IBM Corporation, General Electric, Siemens, Rockwell Automation e C3, ai, Inc., entre outros. Esses players estão focando e fazendo investimentos recorrentes em atividades de pesquisa e desenvolvimento para lançar novas soluções. Por exemplo,

• Em julho de 2024, a General Electric planeia apoiar o negócio aeroespacial, fornecendo inteligência artificial e tecnologia de aprendizagem automática em serviços de manutenção preditiva e processos de inspeção automatizados. Isto ajudará as empresas aeroespaciais a melhorar os seus produtos e aumentar a eficiência.

Espera-se que esses fatores criem uma oportunidade lucrativa para o crescimento do mercado.

COBERTURA DO RELATÓRIO

O relatório fornece uma análise detalhada do mercado e concentra-se em aspectos-chave, como empresas líderes, tipos de serviços e aplicações líderes do produto. Além disso, oferece insights sobre as tendências do mercado e destaca os principais desenvolvimentos do setor. Além dos fatores acima, engloba diversos fatores que contribuíram para o crescimento do mercado nos últimos anos.

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ESCOPO E SEGMENTAÇÃO DO RELATÓRIO