按组件（解决方案，服务），通过部署（基于云的，基于云，混合）的规定维护市场规模，股份和行业分析，按行业（政府和国防，制造，能源与公用事业，运输与物流，运输与物流，医疗保健与生命科学，其他）和地区预测，2025-2032-2032-2032-2032

通过采用人工智能（AI），机器学习和人工神经网络（ANN）等新兴技术，世界变得越来越明智。行业还希望将这种先进技术与当前系统集成，以提高效率，降低潜伏期，成本和劳动力。机器维护是任何行业的亲密碎片。如果有机器，则维护是关键部分。此外，通过采用先进技术，维护行业也正在增强。维护机器或系统会在一段时间内发展的方法。以下是跨iDnustries进行的维护类型，

1. 矫正维护
2. 预防性维护/规定维护
3. 基于条件的维护
4. 预测性维护
5. 预定的维护

规范性维护是一个战略维护过程，它通过应用认知分析和IIT工具不断监视和确定资产故障。它还为最终用户提供解决方案。由于能力从实时数据分析中做出明智和及时的决策，规范性维护市场的增长估计会增加。此外，成本优化和减少的停机时间使该系统更有效地采用了，这进一步贡献了规范性维护市场的发展。

主要市场驱动因素 -

• Growing need to reduce maintainance time and cost • Adoption of innovative technologies

主要市场限制因素 -

• Deficiency of skilled workforce

实时状况监测以帮助采取快速行动为市场增长带来了机会。隐私和数据安全问题可能对规范性维护市场具有挑战性。定期维护和升级需要保持系统的更新。

涵盖的主要参与者：

Infor。，埃森哲，SAS Institute Inc.，IBM Corporation，General Electric，Schneider Electric，Teradata。，Hitachi。在实施规定性维护中发挥了重要作用。这些公司采用了不同的增长策略，例如合作伙伴关系和合作，新产品发布，收购，以进一步扩大其在全球规定维护市场中的发生。

SAP SE是一家云公司，可提供企业资源计划（ERP）软件，分析，智能技术和管理。 Gruppo FS Italiane（Trenitalia）创建了一个动态资产系统，该系统能够通过使用SAP预测维护和服务解决方案来做出更好，实时和错误预测决策。现在，该公司正在寻求使用启用IoT和机器学习工程模拟的规范性维护，以降低维护成本，计划外的失败以及维护操作的数量。

Schneider Electric提供能源和数字自动化解决方案。该公司结合了实时自动化，领先的能源技术，软件和服务，为数据中心，房屋，建筑物，基础设施和行业提供集成解决方案。该公司还提供了电源维护方面的解决方案。随着维护技术的发展，施耐德电气采用了从反应性维护到规定性维护的高级维护策略。

区域分析：

制造商对基于可靠性的维护的趋势不断增长，为北美规定维护市场的增长提供了机会。对较高资产正常运行时间和较低维护成本的需求不断增长，预计将推动规范性维护市场的增长。将维护系统与物联网等新兴技术集成，机器学习可以提高系统的性能。这种增强有助于改善欧洲规定维护的方法。电气分配维护的技术进步还提供了推动该地区市场增长的机会。全球技术演化，实时数据分析，智能资产故障跟踪和解决方案是规定维护的有利特征。这是鼓励行业采用规定维护技术的，为亚太，中东和拉丁美洲的市场增长做出贡献。

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分割

关键行业发展

• 2018年4月：Hitachi Power Solution Co。 Ltd.启动了“基于知识的分析解决方案用于规定维护”，并使用了专利的“结构标识符管理技术”（SIMT）应用
• 2019年4月：SAS宣布与西门子合作，将其“流媒体分析”与西门子的“ Mindsphere”团结在一起。该组合有助于提高生产率，优化资产绩效，并通过预测性和规定性维护来降低运营风险。