市場概要
世界のプラント資産管理市場規模は2023年に68億米ドルと推定され、2024年から2030年にかけて年平均成長率15.4%で成長する見込みです。産業部門における自動化とデジタル化の需要の高まりが、市場の成長を後押ししています。石油・ガス、化学、製造、エネルギーなどの業界では、資産を効率的に監視、制御、保守するためのデジタルソリューションの導入が進んでいます。プラント資産管理システムは、リアルタイムの監視、予知保全、最適なリソース割り当てを可能にし、ダウンタイムと運用コストを削減します。このような自動化とインダストリー4.0の進展の重視は、市場を前進させます。
運転効率の向上とプラント資産の寿命延長への注目の高まりが、市場の成長を後押ししています。企業は、予期せぬ故障を減らし、円滑な操業を確保する上で、予知保全と状態監視の重要性を認識しています。PAMシステムを活用することで、企業はデータ駆動型の意思決定を行い、資産性能の向上、生産性の向上、メンテナンス・スケジュールの最適化を図ることができます。特に、計画外のダウンタイムが高額な損失につながる可能性のある業界では、PAMシステムは戦略的な投資となります。
さらに、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、クラウドコンピューティングなどの技術の進歩は、市場の成長に大きく貢献しています。これらの技術はPAMシステムの機能を強化し、より高度な監視、データ分析、遠隔資産管理を可能にします。IoTやAIを活用したソリューションを採用する業界が増えるにつれ、高度なPAMシステムに対する需要が高まり、市場の成長がさらに加速すると予想されます。
しかし、PAMシステムを採用する際の技術的な複雑さが市場の成長を抑制しています。PAMシステムは高度に洗練されており、技術と工場固有のプロセスの両方を深く理解する必要があります。これらのシステムをレガシー機器と統合することは困難で、導入の際の課題につながります。企業は、これらのシステムを管理・最適化する熟練した人材が不足していることが多く、導入がさらに遅れています。また、さまざまな資産にまたがるデータ統合やリアルタイムのモニタリングに伴う複雑さも、PAMソリューションの採用を躊躇させる要因となっています。
2023年の収益シェアは、ソリューション部門が63%超で最大。予知保全戦略が重視されるようになったことが、このセグメントの成長を後押ししています。従来の事後保全とは異なり、予知保全ではPAMシステムを使用して資産の状態を監視し、潜在的な故障を事前に予測します。これにより、計画外のダウンタイムが短縮されるだけでなく、問題に事前に対処することでメンテナンスコストの最小化にも役立ちます。予知保全は、化学、エネルギー、運輸部門など、機器の故障が安全上のリスクや多額の金銭的損失につながる可能性のある業界において、資産管理の重要な一部となっています。
サービス分野は、予測期間中に年平均成長率15.9%で成長する見込みです。クラウドベースのプラント資産管理ソリューションの採用が拡大していることも、サービス市場を牽引する重要な要因です。クラウドベースのシステムは、柔軟性、拡張性、リモートアクセスを可能にし、特に複数の拠点や地理的に分散したオペレーションを行う企業にとって魅力的です。サービス・プロバイダーは、オンプレミスのシステムからクラウドへの移行を支援するため、クラウドの導入、データ管理、サイバーセキュリティ・サービスを提供しています。クラウドベースのPAMサービスは、導入が容易で初期コストが低いため、導入がさらに加速しています。
クラウド分野は2023年に50%以上の市場シェアを占め、2030年には市場を支配すると予測されています。クラウドが提供する費用対効果が、このセグメントの成長を後押ししています。従来のオンプレミス型システムでは、インフラ、ハードウェア、メンテナンスに多額の先行投資が必要でした。対照的に、クラウドベースのソリューションはサブスクリプションまたは従量課金モデルで運用されるため、初期資本支出を削減し、コストを運用予算に振り向けることができます。このモデルは、ITコストの削減を目指す中小企業や大企業にとって魅力的です。
オンプレミス型セグメントは、予測期間中に年平均成長率14.8%で成長する見込みです。オンプレミス型はカスタマイズの柔軟性が高いため、企業は特定の運用要件に合わせてPAMシステムをカスタマイズできます。幅広いユーザーに対応するために標準化されていることが多いクラウドベースのソリューションとは異なり、オンプレミスシステムは、レガシー機器や特殊なワークフローとのカスタム統合のためのオプションが豊富です。
2023年の売上シェアは54%超で、2030年には生産資産が市場を支配すると予想されています。設備と性能への注目の高まりが市場の成長を促進 製造業、エネルギー、石油・ガスなどの産業では、生産資産の性能が生産高と収益性に直接影響します。PAMシステムは、リアルタイムモニタリングと予測分析を提供し、企業の積極的な設備保守、潜在的な故障の検出、性能の最適化を支援します。
オートメーション資産セグメントは、予測期間中に15.8%のCAGRで成長する見込みです。製造、石油・ガス、化学、製薬など、さまざまな分野で産業オートメーションが広く採用されていることが、オートメーション資産セグメントの成長をさらに促進しています。ロボット工学、自動マテリアルハンドリングシステム、高度制御システムなどの自動化技術は、事業規模の拡大、安全性の向上、高い生産需要への対応を目指す企業にとって不可欠なものとなっています。より多くの自動化資産が導入される中、企業はこれらの資産を追跡・管理し、完全な稼働状態を維持し、安定したパフォーマンスを提供するための堅牢なPAMシステムを必要としています。
エネルギー・電力分野は、2023年に23%を超える最大の売上シェアを占めました。運用コスト削減のニーズが市場成長の原動力 エネルギー・電力部門は資本集約的であり、企業は運用・保守コストを削減する方法を常に模索しています。プラント資産管理ソリューションは、予知保全、性能監視、分析機能を提供することで、ボイラー、タービン、冷却システムなどの重要資産の性能を最適化することを可能にします。
製造業セグメントは、予測期間中に年平均成長率16.7%で成長する見込みです。業務効率を高めるニーズの高まりが市場の成長を後押しします。製造企業は、グローバル市場で競争力を維持するために、常に業務効率の向上に努めています。プラント資産管理システムは、製造業者の資産パフォーマンスの最適化、エネルギー消費の削減、ダウンタイムの最小化を支援します。重要な設備や機械をリアルタイムで監視・分析することで、PAMシステムは製造プロセスの非効率性やボトルネックを検出することができます。
北米のプラント資産管理市場は、2023年に36%を超える最大の収益シェアを占めました。IoT、AI、高度な分析を統合したインダストリー4.0イニシアチブの採用が、北米におけるプラント資産管理（PAM）ソリューションの需要を加速しています。産業がデジタルトランスフォーメーションを取り入れる中、企業はプロセスの自動化、機器のリアルタイム監視、資産パフォーマンスの強化のためにスマートテクノロジーを導入しています。IoTセンサーとAI主導の分析による予知保全は、ダウンタイムの削減、運用効率の最適化、資産ライフサイクルの延長に役立ちます。このような先進的なデジタルツールへの移行により、企業は資産の健全性をよりよく把握できるようになり、最終的には製造業、エネルギー、石油・ガスなどの業界において生産性の向上とメンテナンスコストの削減が実現します。
アメリカのプラント資産管理市場は、2024年から2030年にかけて年平均成長率14.7%で大きく成長しています。アメリカでは、石油・ガス、製造業、エネルギーなどの業界で、運転効率を向上させるために予知保全の導入が進んでいます。予知保全では、IoTセンサー、AI、データ分析を使って機器の健全性をリアルタイムで監視し、企業が潜在的な故障を事前に予測できるようにします。これにより、計画外のダウンタイムが短縮され、メンテナンスコストが削減され、重要な資産の寿命が延びます。パフォーマンスを最適化し、中断を最小限に抑えることで、予知保全は生産性を高め、継続的な稼働を保証します。その導入の拡大は、資産の信頼性と全体的な運用パフォーマンスの最大化を目的としたデジタル変革の広範な傾向を反映しています。
アジア太平洋地域のプラント資産管理市場は、2024年から2030年にかけてCAGR 16.4%で大きく成長します。中国、インド、東南アジア諸国などの国々は、急速な産業拡大を目の当たりにしており、プラント資産管理（PAM）ソリューションの需要に拍車をかけています。このような産業の成長は、大規模なインフラストラクチャの管理における複雑さの増大につながり、運用効率の最適化、ダウンタイムの最小化、シームレスな生産の確保にPAMシステムが不可欠となっています。この地域では、製造業やインフラへの投資が増加しており、PAMシステムの導入が進んでいます。特に自動車、建設、公共事業などの業界では、これらのソリューションを使用して重要な資産を監視・管理し、ライフサイクルの延長と信頼性の向上を図っています。PAMシステムは、これらの資本集約的なセクターにおいて、オペレーションの合理化、生産性の向上、高性能基準の維持を支援します。
ヨーロッパのプラント資産管理市場は、2024年から2030年にかけてCAGR 15.3%で大きく成長します。ヨーロッパでは、厳しい環境規制と持続可能性への注目が、プラント資産管理（PAM）ソリューションの採用の主な推進要因となっています。エネルギー消費を最適化し、二酸化炭素排出量を削減し、EUのグリーンエネルギー目標に準拠するために、PAMシステムを統合する産業が増えています。これらのソリューションは、企業が資産を効率的に監視・管理し、環境への影響を最小限に抑えながら持続可能性目標を確実に達成できるよう支援します。また、PAMシステムは、エネルギー、製造、公益事業などの分野において、資産パフォーマンスの改善、運用効率の向上、規制遵守の徹底により再生可能エネルギーへの取り組みを支援し、ヨーロッパ全体の持続可能性目標に貢献します。
主要企業・市場シェア
同市場で事業を展開する主な企業は、Siemens AG、ABB Ltd.、Schneider Electric、Honeywell International Inc.、Emerson Electric Co.、Rockwell Automation, Inc.、General Electric (GE)、IBM Corporation、Bentley Systems, Inc.、横河電機株式会社など。各社は、ライバルに対して競争優位に立つために、新製品開発、パートナーシップ＆コラボレーション、契約など、さまざまな戦略的取り組みに注力しています。
以下は、プラント資産管理市場の主要企業です。これらの企業は合計で最大の市場シェアを持ち、業界のトレンドを決定します。
Siemens AG, ABB Ltd.
Schneider Electric
Honeywell International Inc.
Emerson Electric Co.
Rockwell Automation, Inc.
General Electric (GE)
IBM Corporation
Bentley Systems, Inc.
Yokogawa Electric Corporation
2024年3月21日、横河電機株式会社は新しいOpreX Control Performance Managementソリューションを発表しました。この先進的なソフトウェアツールは、制御システムのリアルタイム監視、診断、最適化を提供することで、制御性能と運用効率を向上させます。このソリューションは、より効果的な制御と管理を通じて、プロセスの安定性と性能の向上、運用コストの削減、全体的な生産性の向上を支援するよう設計されています。
2023年11月、ABBは2024年9月5日に計装機器向けの新しいデジタル・アセット・パフォーマンス・マネジメント・プラットフォームを発表しました。この革新的なプラットフォームは、資産パフォーマンスとライフサイクル管理を最適化するための高度な分析とリアルタイムモニタリングを提供します。このプラットフォームは、運用効率を高め、ダウンタイムを削減し、計装資産の寿命を延ばすことを目的としています。様々なソースからのデータを統合することで、このプラットフォームは、意思決定と資産全体の信頼性を向上させるための実用的な洞察を提供します。
2023年3月28日、横河電機株式会社は、クラウドベースのプラント資産監視サービスをアップグレードしたOpreX Asset Health Insights（2.0）の提供を開始しました。この新バージョンは、先進的な資産監視・管理機能を統合し、横河電機として初めてAlibaba Cloudと技術提携しました。このサービスは、運転データとプロセスデータを集約・精緻化し、資産の包括的なビューを提供することで、管理、効率、意思決定を改善します。
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、各サブセグメントにおける2018年から2030年までの最新の業界動向の分析を提供しています。この調査に関して、Grand View Research社は世界のプラント資産管理市場レポートをコンポーネント、展開に基づいてセグメント化しています。資産の種類別、エンドユーザー別、地域別：
コンポーネントの展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
ソリューション
資産ライフサイクル管理
予知保全
作業指示管理
在庫管理
サービス
プロフェッショナルサービス
マネージドサービス
展開の見通し（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
クラウド
オンプレミス
資産タイプの展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
生産資産
自動化資産
エンドユーザー別の展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
エネルギー・電力
石油・ガス
製造業
鉱業・金属
航空宇宙・防衛
自動車
その他
地域別展望（売上高、10億米ドル、2018～2030年）
北米
アメリカ
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
ラテンアメリカ
ブラジル
中東・アフリカ（MEA）
アラブ首長国連邦
サウジアラビア
南アフリカ
【目次】
第1章. 方法論とスコープ
1.1. 方法論の区分と範囲
1.2. 市場の定義
1.3. 調査方法
1.3.1. 情報収集
1.3.2. 情報またはデータ分析
1.3.3. 市場形成とデータの可視化
1.3.4. データの検証・公開
1.4. 調査範囲と前提条件
1.4.1. データソース一覧
第2章. エグゼクティブサマリー
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章 プラント資産管理 プラント資産管理の変数、動向、範囲
3.1. 市場導入/ライン展望
3.2. 業界バリューチェーン分析
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場促進要因分析
3.3.2. 市場阻害要因分析
3.3.3. 産業機会
3.4. プラント資産管理分析ツール
3.4.1. ポーター分析
3.4.1.1. サプライヤーの交渉力
3.4.1.2. 買い手の交渉力
3.4.1.3. 代替の脅威
3.4.1.4. 新規参入による脅威
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治情勢
3.4.2.2. 経済・社会情勢
3.4.2.3. 技術的ランドスケープ
3.4.2.4. 環境的ランドスケープ
3.4.2.5. 法的景観
第4章. プラント資産管理市場 コンポーネントの推定とトレンド分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. プラント資産管理： コンポーネントの動向分析、2023 年と 2030 年（10 億米ドル）
4.3. ソリューション
4.3.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
4.3.2. 資産ライフサイクル管理
4.3.2.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
4.3.3. 予知保全
4.3.3.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
4.3.4. 作業指示管理
4.3.4.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
4.3.5. 在庫管理
4.3.5.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
4.4. サービス
4.4.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
4.4.2. プロフェッショナルサービス
4.4.2.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
4.4.3. マネージドサービス
4.4.3.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
第5章 プラント資産管理市場 プラント資産管理市場 展開の推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. プラント資産管理： 展開動向分析、2023 年と 2030 年（10 億米ドル）
5.3. クラウド
5.3.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
5.4. オンプレミス
5.4.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
第6章 プラント資産管理市場 プラント資産管理市場 資産タイプの推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. プラント資産管理： 資産タイプ別動向分析、2023年および2030年 (10億米ドル)
6.3. 生産資産
6.3.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
6.4. 自動化資産
6.4.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
第7章 プラント資産管理市場 プラント資産管理市場 エンドユーザー別の推定と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. プラント資産管理： エンドユーザー別動向分析、2023年および2030年（10億米ドル）
7.3. エネルギー・電力
7.3.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
7.4. 石油・ガス
7.4.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
7.5. 製造業
7.5.1. 市場規模の推定と予測、2018～2030年（USD Billion）
7.6. 鉱業・金属
7.6.1. 市場規模の推定と予測、2018～2030年（USD Billion）
7.7. 航空宇宙・防衛
7.7.1. 市場規模の推定と予測、2018〜2030年（USD Billion）
7.8. 自動車
7.8.1. 市場規模の推定と予測、2018～2030年（USD Billion）
7.9. その他
7.9.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
…
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レポートコード：GVR-4-68040-469-7
