预测维护市场规模、份额和行业分析，按组件（硬件、软件）、按部署（本地、基于云）、按企业类型（大型企业、中小企业）、按技术（物联网、人工智能和机器学习、数字孪生、高级分析）、按应用（状态监测、预测分析、远程监控、资产跟踪和维护计划）、按最终用途（军事和国防、能源和公用事业、制造业、医疗保健、IT 和电信、物流和运输），区域预测，2025 – 2032 年

2024年全球预测性维护市场规模为109.3亿美元，预计将从2025年的136.5亿美元增长到2032年的707.3亿美元，预测期内复合年增长率为26.5%。 2024 年，北美市场占据主导地位，份额为 34.22%。

预测性维护 (PdM) 是工业 4.0 的重要组成部分，旨在监控机械状况，以在潜在故障发生之前预见到它们。预测性维护依靠硬件和软件的组合来评估机械资产的健康状况。物联网 (IoT)、预测分析、数字孪生技术和人工智能 (AI) 等关键技术实现了这一过程。

连接到机械的传感器不断收集数据，然后使用人工智能和机器学习算法在边缘或云端进行分析。预测分析利用统计、人工智能、数据分析和机器学习技术来预测未来结果。常见的业务应用包括欺诈检测、客户行为预测和需求预测，所有这些都有助于预测性维护市场的增长。大公司正在采用合作、产品发布和地域扩张等策略来捕捉市场机会。例如，

• 2024 年 7 月，Charlee.ai 和 Duck Creek Technologies 建立了解决方案合作伙伴关系，旨在通过高级预测分析增强业务流程。

此外，预测性维护市场的主要参与者，例如 IBM 公司、通用电气、西门子、C3.ai, Inc. 等，正在制定合作伙伴关系和协作战略。通过这些策略，他们的目标是促进运营并扩大销售规模。软件公司和工业技术提供商之间的合作是结合专业知识并加速端到端 PdM 解决方案开发的关键策略。

COVID-19 大流行对市场产生了积极影响。它促使许多组织快速跟踪他们的数字化转型倡议。由于旅行限制和远程工作政策，企业寻求数字工具来远程监控和维护设备。由物联网、人工智能和云计算驱动的预测性维护对于在无需现场人员的情况下保持运营平稳运行至关重要。

预测性维护市场趋势

对经济实惠的维护解决方案的需求不断增长确保了市场增长

运营优化日益推动预测性维护领域对经济高效的维护解决方案的需求。这种优化的推动植根于企业提高效率和降低运营成本的普遍目标。 PdM 采用物联网传感器和人工智能算法等先进技术来收集实时数据，从而能够精确预测维护需求。这种方法可确保资源（包括材料、劳动力和设备）得到有效分配，从而显着节省成本。通过在潜在故障升级之前对其进行预测，PdM 可以最大程度地减少计划外停机（这是生产力和盈利能力的常见干扰因素）。例如，

• Novity 最近推出了一款 IoT 解决方案，该解决方案利用先进的传感器和算法来预测设备状态，准确度超过 90%，从而延长了维护周转时间。
• 根据最近的调查显示，与反应性维护相比，预测性维护可降低高达 40% 的成本，与预防性维护相比，可降低 8% 至 12% 的成本。它还可以将设备停机时间减少多达 50%，并将机器寿命延长 20%。

这些因素代表了推动预测性维护市场增长的一些关键趋势。

生成人工智能的影响

对采用先进预测维护解决方案以提高生产力的需求不断增长，有助于市场增长

技术的进步极大地改变了快速发展的行业中产品的设计、开发和管理方式。虽然预测性维护本身已经是一个强大的工具，但生成式人工智能的集成将其提升到一个新的水平，从而提高公司的生产力、可靠性和效率。

生成式人工智能引入了 PdM 的新时代，可以预测机器故障、自动生成维修计划并提供个性化维修指导。这通过解决传统预测性维护策略面临的许多挑战来实现卓越的维护。例如，生成式人工智能简化了预测模型的开发，减少了对大型数据科学家团队的需求。它可以更准确、更详细地高效处理数据分析和模型创建，从而简化 PdM 系统的实施。

在制造业中，生成式人工智能被用来监控机器并预测潜在的故障。例如，一家领先的汽车制造商采用了由生成式 AI 驱动的 PdM 系统，使停机时间减少了 30%，维护成本降低了 20%。

预测性维护市场增长因素

将预测性维护应用于原始设备制造正在推动市场增长

通过 OEM（原始设备制造商）级别的预测性维护，用户可以在最早阶段检测到设备问题，并在问题升级为代价高昂的问题之前予以解决。这种主动方法有助于防止重大设备故障、减少计划外停机并提高整体安全性。

许多领先公司越来越多地通过合作和收购来采用 PdM 策略，以提高车辆的安全性、效率和使用寿命。例如，

• 2024 年 9 月，COMREDICT 和雷诺集团宣布建立合作伙伴关系，重点开发使用虚拟传感器的预测性维护技术。 COMPREDICT 基于软件的虚拟传感器无需额外硬件即可提供实时数据，从而显着降低 OEM 的总拥有成本。

这种创新方法提供了前所未有的灵活性，使制造商能够更有效地制定其 PdM 策略。

此外，业界还看到汽车制造商与科技公司合作以增强 PdM 能力的趋势，这进一步推动了不断增长的市场的需求。

市场限制

技术工人稀缺是市场增长的主要制约因素

为了实施基于人工智能的物联网技术进行预测分析，企业需要一支训练有素、训练有素的员工队伍来管理先进的软件系统。随着这些技术的发展，员工通常需要接受培训才能有效地使用新的和改进的预测维护系统。

虽然公司正在迅速采用这些技术，但许多公司面临着高素质人才的严重短缺。随着全球对 PdM 计划的需求不断增加，对熟练专业人员的需求不断增加。企业特别寻求网络安全、网络和应用程序开发等领域的人才来支持这些举措。

此外，公司的目标是利用物联网数据来预测结果、防止错误、优化运营并创新新产品。高级分析方面的专业知识，包括人工智能和机器学习，对于利用这些数据来实现这些目标至关重要。对于希望在不断变化的环境中保持竞争力的企业来说，解释数据洞察并将其应用于预测模型的能力至关重要。因此，这一因素预计将阻碍预测性维护市场的增长。

预测性维护市场机会

技术进步和工业 4.0 的采用为市场参与者创造利润丰厚的机会

预测性维护是工业 4.0 的重要组成部分，强调物联网、人工智能等先进技术的集成以及用于增强制造流程的广泛项目。在技​​术进步和工业 4.0 方法的日益采用的推动下，预测性维护市场正在经历快速增长。例如，

• 普华永道的一份报告显示，72% 的制造企业已经集成了工业 4.0 技术，预测性维护成为最受欢迎的应用之一。积极参与工业 4.0 计划的公司报告称，在运营效率、质量和成本降低方面取得了显着改善。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法的集成是一大机遇，可通过分析大量传感器数据来提高设备故障预测的准确性。这物联网 (IoT)这是另一个重要的机会，可以实现机器的实时监控和数据收集，从而增强维护系统的预测能力。这些因素共同为未来几年预测性维护市场的增长创造了重大机遇。

预测性维护市场细分分析

按成分分析

企业越来越多地采用基于云的平台，推动了对预测维护软件的需求

根据组件，市场分为硬件和软件（集成和独立）。 软件将在 2024 年占据最大的预测维护市场份额，并且预计将在预测期内以最高的复合年增长率 (CAGR) 增长，从而继续保持其主导地位。

人们已经强烈转向基于云的预测维护解决方案，该解决方案提供可扩展性、远程访问性以及与其他企业系统的无缝集成。这些平台允许公司从物联网传感器收集数据并进行分析，而无需本地基础设施。在软件中，独立软件将在 2024 年占据市场主导地位。独立软件的采用正在不断增加，以满足通过采用垂直聚焦和自动化维护技术来满足高级功能的需求。

预计未来几年硬件将以显着的复合年增长率增长。与纯云解决方案相比，边缘计算硬件允许在靠近源的位置进行数据处理，从而能够实时分析设备状况并减少延迟。边缘设备有助于管理物联网传感器生成的大量数据，并为维护团队提供即时见解。这些设备在无法实现持续云连接的远程或资源有限的环境中特别有用。

按部署分析

对更高数据安全和隐私的需求不断增长，推动了本地系统的采用

根据部署，市场分为本地市场和基于云的市场。 本地部署在 2024 年占据了最大的预测性维护市场份额。本地预测性维护系统的主要优势之一是能够将所有敏感操作数据保留在组织自己的基础设施内。这对于具有严格数据隐私法规的行业或具有严格数据主权法的地区尤其有利。

由于与基于云的部署相关的成本降低、轻松访问数据、远程访问数据、信息统一和自动更新等因素，基于云的部署预计在未来几年将以最高复合年增长率增长。云解决方案提供的可扩展性是无与伦比的，无需昂贵的硬件升级。企业可以轻松地适应不断变化的需求，不受限制，无论规模大小，都能保证平稳运营。

按企业类型分析

大型企业中预测性维护解决方案与数字化转型计划的集成激增推动了市场增长

根据企业类型，市场分为大型企业和中小企业（SME）。 到 2024 年，大型企业细分市场将占据最大的预测性维护市场份额。许多大型企业已将预测性维护集成为更广泛的数字化转型战略的一部分。西门子、通用电气和 IBM 等公司一直走在最前沿，利用该解决方案来降低运营风险、提高设备可靠性并削减成本。

中小企业 (SME) 预计在未来几年将以最高的复合年增长率增长。中小企业通常预算紧张，对投资昂贵的硬件或软件更加谨慎。然而，价格实惠的基于 SaaS 的 PdM 平台（例如 UpKeep 和 Fiix）的可用性不断增加，使中小企业能够以最低的前期成本和可扩展的定价模型采用这些解决方案。

按技术分析

数据收集和连接需求的增长推动物联网技术的采用

根据技术，市场分为物联网、人工智能以及机器学习、数字孪生、高级分析等（现代数据库、ERP 等）。 IoT（物联网）技术将在 2024 年占据最大的预测性维护市场份额。物联网技术通过实现从互联资产的持续数据收集，在预测性维护中发挥着至关重要的作用。

物联网利用连接的传感器和高级分析来改变设备维护。通过收集和实时传输设备性能数据，物联网技术可以进行PdM分析，以发现可能导致设备故障的潜在问题。

人工智能和机器学习技术预计在未来几年将以最高复合年增长率增长。 AI 支持的预测性维护可以将设备停机率减少 30% 至 50%。人工智能应用机器学习原理来解决各种与服务相关的问题。机器学习的自动化创建了分析模型，使服务技术人员能够采取预测措施，以防止潜在的停机发生。人工智能和机器学习是动态系统，当它们接触更多数据时，它们会产生更可靠的结果。

按应用分析

异常检测和故障预测需求的增加促进了状态监测中预测性维护解决方案的采用

根据应用，预测性维护市场分为状态监测、预测分析、远程监控、资产跟踪和维护计划。 状态监测在 2024 年占据了最大的市场份额，因为它使用人工智能和机器学习算法来检测传感器数据中的异常模式，这可能表明设备故障的早期阶段。

例如，振动水平突然增加可能表明机器部件正在磨损。状态监测减少了计划预防性维护任务的必要性，从而降低了劳动力成本和备件费用。

预测分析预计在未来几年将以最高的复合年增长率增长。通过检测与正常操作条件的偏差，预测分析有助于识别设备故障的早期迹象。这使得维护团队能够在问题导致代价高昂的故障之前解决问题。预测分析可以准确预测设备故障，帮助企业在最佳时间计划维护并防止意外停机。

按最终用途分析

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减少停机时间的需求日益增长，推动了制造业中预测性维护解决方案的采用 

根据最终用途，预测维护市场分为军事和国防、能源和公用事业、制造、医疗保健、IT 和 电信、物流和运输以及其他（化学品、造纸和印刷、农业等）。

制造业将在 2024 年占据最大的市场份额，并且预计将在预测期内以最高复合年增长率增长，从而继续保持主导地位。制造业越来越多地采用预测性维护解决方案，因为计划外停机成本高昂，每年给工业制造商造成近 500 亿美元的损失。 PdM 通过优化资产性能并在故障出现或升级之前识别故障，最大限度地减少意外停机。

预计医疗保健在预测期内将以显着的复合年增长率增长。预测性维护系统可以通过持续监控医疗设备的运行状况和性能来识别恶化或故障的早期迹象，从而促使采取主动干预措施来解决潜在问题。这种主动方法有助于减少停机时间并保证基本医疗设备的持续可用性。

区域洞察

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北美预测维护行业趋势

由于越来越多地采用利用物联网、云计算、机器学习和人工智能 (AI) 等先进技术的预测性维护解决方案，北美将在 2024 年占据最大的预测性维护市场份额。  对先进人工智能和技术的需求不断增长云计算基于平台的平台和人工智能技术在北美国家的快速采用正在推动预测性维护市场。例如，

• 2023年3月，全球人工智能技术投资达到1540亿美元，较2022年增长26.9%。根据IDC的报告，预计2026年以人工智能为中心的系统支出将超过3000亿美元。

在该地区，公司正在采用 PdM 系统来查明运营绩效因素并增强维护程序和可靠性。因此，这些因素在推动该地区预测性维护市场增长方面发挥着至关重要的作用。

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美国经济分析局(BEA)预计，2023年美国制造业占美国经济增加值产出的10.3%。同时，制造业实际增加值从第三季度的2.313万亿美元增至第四季度的2.360万亿美元。在前10名生产国中，美国是人均增加值第四大国家，在所有国家中排名第14位。此外，美国各地大量主要市场参与者的存在在推动该国市场增长方面发挥着重要作用。

亚太地区预测维护行业趋势

 预计亚太地区在预测期内将以最高的复合年增长率增长。该地区各国政府处于推动一体化进程的最前沿工业4.0技术，利用特定部门的规划、激励措施、研发投资、国际合作和基础设施增强。因此，制造业在经济发展中的重要性日益增强，推动了各行业对 PdM 的需求，因为对设备和系统进行定期状态监测可以将突发机器故障减少 50% 以上。

此外，该地区的主要参与者越来越多地参与战略合作伙伴关系，以满足该地区对预测性维护解决方案不断增长的需求。例如，

• 2024 年 6 月，日立有限公司与微软公司在未来三年内建立了价值数十亿美元的合作伙伴关系。此次合作将通过使用 PdM 解决方案提高运营效率和生产力，帮助该公司促进 Lumada 业务的增长。

南美预测维护行业趋势

南美洲已成为数字领域增长和发展潜力巨大的地区。该地区的组织采用新兴技术的速度比其他地区更快。

• 根据 Spiceworks Ziff Davis 的 2022 年 IT 状况报告，南美地区的新技术支出正在增加。巴西约 74% 的组织在 2022 年增加了 IT 预算。

南美洲已做好数字化转型的准备，企业需要实现流程自动化并将人工智能纳入运营中已成为一种趋势。到 2024 年底，IT 自动化技术的投资预计将增长 83% 左右，人工智能的投资将增长 77%。这些因素在预测期内推动该地区的市场增长发挥着重要作用。

欧洲预测维护行业趋势

在欧洲，预测性维护市场正在以惊人的速度增长。由于人工智能驱动的 PdM 解决方案对欧洲企业产生的积极经济影响，该解决方案在该地区变得越来越受欢迎。大约 75% 使用 AI 的组织的收入和生产力有所提高。然而，约 51% 的大型企业更倾向于采用人工智能和其他数字技术，而中小企业的这一比例为 31%。中小企业在采用人工智能方面面临着显着的障碍，主要是由于监管问题和实施相关的成本。因此，上述因素正在推动该地区的市场增长。

中东和非洲预测维护行业趋势

预计中东和非洲在预测期内将出现显着增长。随着中东国家政府正在执行多项国家举措，数字化应用正在蓬勃发展。各国政府正在实施由物联网、云计算、人工智能和机器学习等技术支持的数字技术采用计划。

在智能建筑中采用 PdM 技术还提供了提高安全性的额外优势，使系统和建筑居住者受益。它在查明潜在危险方面发挥着至关重要的作用，因为持续的监控能力有助于及时、准确地识别设备异常情况或恶化迹象。及早发现问题可以减少安全隐患，防止可能伤害居住者或造成财产损失的事故，并限制整个地区的干扰。

主要行业参与者

主要市场参与者正专注于合作和收购策略，以在全球范围内扩展其分析服务

主要参与者正致力于通过提供特定行业的服务来扩大其全球地域影响力。主要参与者战略性地将重点放在与区域参与者的收购和合作上，以保持跨地区的主导地位。顶级市场参与者正在推出新的解决方案以扩大其消费者基础。产品创新不断增加的研发投资正在促进市场扩张。因此，顶尖公司正在迅速实施这些战略举措，以维持其在市场上的竞争力。

主要公司简介：

• IBM公司（美国）
• 通用电气（美国）
• 西门子（德国）
• C3.ai, Inc.（美国）
• 罗克韦尔自动化（美国）
• 正温度系数（我们。）
• 日立有限公司（日本）
• 维护（美国）
• Augury 有限公司（美国）
• 占卜者 (P-Dictor)（泰国）
• 富士通（日本）
• SAP SE（德国）
• 软件股份公司（德国）
• 甲骨文公司（美国）
• 微软公司（美国）
• 施耐德电气公司（法国）
• ABB（瑞士）
• 霍尼韦尔国际公司（美国）
• SparkCognition（美国）
• MaintenanceX（美国）

主要行业发展：

• 2024年9月：西门子与科技公司默克建立战略合作伙伴关系。通过此次合作，该公司旨在推动数字化转型，并将智能制造提升到新的水平。
• 2024 年 6 月：IBM 公司推出 Maximo Application Suite (MAS) 9.0 版。此更新版本具有改进的人工智能驱动的 PdM 解决方案等功能，该解决方案具有用户友好的界面，可增强可用性，并扩展了用于实时数据分析和资产监控的物联网集成。
• 2024 年 6 月：C3.ai, Inc. 向可持续建筑解决方案提供商 Holcim 交付其 C3 AI 可靠性解决方案。 Holcim 将在其全球工厂中集成 C3 AI Reliability（一种新颖的 PdM 解决方案），以实现数字化转型和净零未来。
• 2024 年 3 月：通用电气 Vernova 宣布将向位于沙特阿拉伯的石化公司 National Industrialization Company (TASNEE) 提供新型预测分析软件。通过该软件，该公司旨在通过检测、预测和预防工业公司的严重故障来避免设备停机。
• 2024 年 1 月：罗克韦尔自动化与制造业先进解决方案提供商 MakinaRocks 建立战略合作伙伴关系。通过此次合作，该公司旨在促进人工智能解决方案在自动化领域的集成。它将通过 PdM 解决方案帮助制造商提高生产率并减少意外停机。

投资分析和机会

巨额投资整合人工智能和机器学习技术

许多公司投入巨资将人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术集成到其预测维护解决方案中，以提高准确性和可扩展性。这使得能够开发更先进的分析工具，能够更精确地预测设备故障。主要市场参与者包括 IBM 公司、通用电气、西门子、罗克韦尔自动化和 C3, ai, Inc. 等。这些参与者正在专注于研发活动并进行经常性投资，以推出新的解决方案。例如，

• 2024年7月，通用电气计划通过在预测性维护服务和自动化检查流程中提供人工智能和机器学习技术来支持航空航天业务。这将帮助航空航天企业改进产品并提高效率。

预计这些因素将为市场增长创造有利可图的机会。

报告范围

报告对市场进行了详细分析，重点关注领先企业、服务类型、产品领先应用等关键方面。此外，它还提供了对市场趋势的洞察并突出了关键的行业发展。除了上述因素外，它还包括近年来促进市场增长的几个因素。

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