植物资产管理的市场规模，份额和行业分析，通过提供（软件和服务），部署（基于云和本地），通过资产（生产和自动化），通过应用（能源与电力，金属和金属，金属与矿业，制药和生物技术，油与天然气，石油与天然气，油与天然气，油及天然气，空中和国防，汽车和国防，自动保健，自动保健，及其他地区，以及其他地区，以及其他领域，以及其他领域，以及其他区域，以及其他地区，以及区域性的），以及filtion，以及其他区域，以及filtion，及其他地区，以及范围，以及范围，以及范围，以及其他地区，以及范围，及其他地区，及其他地区，以及其他地区，以及范围。

Region : Global | 报告编号 : FBI111239 | 状态：进行中

主要市场见解

由于对工业流程的优化和复杂性的需求越来越大，全球工厂资产管理（PAM）市场的增长大大增长。工厂资产管理正在优化工业和制造设施中物理资产的生命周期，以确保生产力和运营效率。这包括监视，评估，维护和优化设备，机械和基础设施性能。它旨在减少停机时间，最大程度地减少运营成本，延长资产寿命，并通过数据驱动的决策和预测维护策略提高盈利能力。随着行业采用智能制造和行业4.0，对PAM解决方案的需求不断增长。此外，将PAM与物联网，数据分析和自动化整合在一起，为各个行业的市场提供了市场。

2021年2月，Rotork加入了Endress+Hauser Open Integration合作伙伴计划，该计划促进了从各种制造商生产产品的无缝集成。该合作伙伴关系旨在简化多供应商解决方案并改善流程控制系统。这项合作可以改善工业解决方案的互操作性，确保最终用户的安装，调试和操作更顺畅。

该合作伙伴关系通过在不同技术之间实现更平稳的整合来增强植物资产管理。它允许更好的数据流和资产监视，这对于维护和优化基于云的系统至关重要。

AI对工厂资产管理市场的影响

人工智能（AI）对于彻底改变植物资产管理至关重要。 AI驱动的解决方案通过分析从传感器收集的数据来增强预测性维护能力。它可以实现维护时间表的自动化，从而帮助行业根据实时资产健康和批判性来确定任务的优先级。这会导致更有效的资源分配，降低维护成本以及提高生产率。此外，机器学习算法有助于识别模式并预测潜在的设备故障，从而使行业能够采取预防措施并避免停机时间。

2022年6月，美国Yogokawa Corporation在北美介绍了其Oprex资产管理和Integrity无线解决方案的寿司传感器，用于IIT植物资产管理应用程序。该解决方案通过GA10软件利用AI分析来增强设备监测并促进对异常的早期检测。

植物资产管理市场驱动力

不断增长的工业化推动市场增长

随着最大程度地提高生产率并最大程度地增加停机时间的压力，工厂资产管理解决方案为优化资产绩效，降低维护成本并防止昂贵的设备故障提供了途径。由于组织需要现代化其基础设施并提高可靠性，因此新兴市场中的工业扩张和城市化推动了对PAM解决方案的需求。此外，诸如物联网，AI和数据分析等技术的集成使行业能够过渡到预测性维护和实时监控。

植物资产管理市场约束

高初始成本可能会阻碍市场增长

工厂资产管理需要高初始投资来实施高级系统。部署PAM解决方案涉及与购买硬件，集成复杂的软件以及培训人员有效使用这些系统有关的巨大成本。此外，持续的维护和系统升级进一步增加了总拥有成本。除了成本障碍之外，缺乏能够处理高级PAM技术的熟练劳动力仍然是一个关键问题。

植物资产管理市场机会

技术进步为市场增长提供了机会

AI，IoT和机器学习的进步为预测性和规范性维护创造了新的可能性，使公司可以利用实时数据进行更智能的决策。随着行业寻求通过优化资产利用和能源消耗来减少环境足迹，人们对可持续性和能源效率的越来越重大。此外，新兴市场的快速工业化需要复杂的资产管理解决方案，以优化运营，降低成本并确保法规合规性。这些因素同时为市场增长带来了巨大的机会。

2024年5月，英特尔与阿波罗全球管理公司（Apollo Global Management）进行了谈判，以确保在爱尔兰建造新的芯片制造设施的资金大约110亿美元。此外，英特尔正在准备在德国和马来西亚扩展以提高其盈利能力。

这一开发表明，英特尔在大型高科技设施上的投资将需要高级PAM解决方案，以优化这些复杂且昂贵的资产的生命周期，并确保运营效率，最大程度地减少停机时间并延长关键制造设备的寿命。

分割

通过奉献	通过部署	通过资产	通过应用	通过地理
软件服务	基于云本地	生产自动化	能源和力量金属和采矿药品和生物技术石油和天然气航空航天与防御汽车卫生保健电子产品其他（食品和饮料，化学品）	北美（美国，加拿大和墨西哥）欧洲（英国，德国，法国，西班牙，意大利，俄罗斯，贝内克斯，北欧和欧洲其他地区）亚太地区（日本，中国，印度，韩国，东盟，大洋洲和亚太其他地区）中东和非洲（土耳其，以色列，南非海湾合作委员会，北非以及中东和非洲其他地区）南美（巴西，阿根廷和南美其他地区）

关键见解

该报告涵盖了以下关键见解：

微宏经济指标
驱动因素，限制因素，趋势和机遇
主要参与者采用的业务策略
AI对全球工厂资产管理市场的影响
关键参与者的合并SWOT分析

通过发行分析

通过发行，市场分为软件和服务。

由于自动化技术的采用，预测性维护的增加以及对实时数据分析的需求不断增长，软件领导了工厂资产管理市场。它对于监视，分析和管理工业资产至关重要，以最大程度地提高效率，正常运行时间和绩效。此外，该软件随着行业4.0的越来越多的采用以及与IoT设备，传感器和AI的集成，以提供精确且可行的数据而发展。

预计该服务将在预测期间的最高复合年增长率增长，这是由于对定制解决方案的需求越来越多，并且持续支持的资产管理系统的持续支持。工厂资产管理系统的复杂性结合了需要专业服务的AI，IoT和云技术，以进行安装，自定义，培训和支持。

2023年12月，Jowat通过实施SAP的企业资产管理（EAM）解决方案来改善其资产管理。数字转换简化了维护公主，提高了生产力并大大降低了停机时间。

这种采用表明了技术人员和主管的效率，从而实现了对资产管理和库存的更明智的决定。

通过部署分析

通过部署，市场分为基于云和本地。

由于各个行业的严格监管和安全要求，本地人在植物资产管理市场中占主导地位。这些解决方案对系统配置，安全协议和数据管理提供了更大的控制，这对于处理敏感操作至关重要。此外，它们允许自定义满足特定的操作要求，然后进行严格的监管合规性。此外，预计基于云的部署将在预测期内见证最高的复合年增长率，这是由成本效率，可伸缩性和远程可访问性驱动的。随着行业采用数字化转型，AI，IoT和大数据分析，基于云的解决方案变得越来越流行。这些解决方案托管在远程服务器上，并通过Internet访问，为本地模型提供了更灵活，更具成本效益的替代品。

通过资产分析

根据资产，市场分为生产和自动化。

由于需要最大程度地提高生产效率，最大程度地减少运营破坏并实现更长的设备寿命，因此生产领导了工厂资产管理市场。石油和天然气，能源，制造业和化学品等各种行业在很大程度上依赖生产资产来满足不断增长的资产管理需求。这些资产着重于监视机器的健康，调度预防性维护以及确保最少的停机时间以优化生产。

预计在预测期内，自动化将在跨行业的自动化技术迅速采用的驱动下增长。上升的需求需要有效地管理资产，以确保整合智能自动化系统的平稳，连续的艾滋病行业。自动化有助于简化工作流程，减少错误，提高生产力，维持有效的操作，实时监控绩效并提供预测性维护见解。

通过应用分析

通过应用，市场分为能源和电力，金属与采矿，制药与生物技术，石油和天然气，航空航天与国防，汽车，医疗保健，电子产品等。

石油和天然气部门由于高度依赖大规模，资本密集型资产的依赖而领导工厂资产管理市场，并且需要维持运营效率。石油和天然气行业是PAM系统的重型用户，因为它依赖复杂且昂贵的基础设施，钻机，管道和炼油厂。这些解决方案对于监视基础设施健康，减少计划外停机时间和管理维护时间表至关重要。此外，由于其复杂的制造工艺，预计汽车行业将在预测期间见证最高的复合年增长率。随着电动汽车（EV）和自动制造的广泛采用，对实时监控和对生产资产进行有效管理的需求增长。 PAM解决方案可帮助汽车制造商减少停机时间，优化生产并提高竞争激烈的市场的质量。