市場概要
予知保全の世界市場規模は2022年に78.5億米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）29.5％で成長すると予測されています。AIとMLを予防保全に組み込むことで、計画外のダウンタイムや資産の故障を防止します。AIベースの予防保全ソリューションには、物理資産を接続するIoTハードウェア・コンポーネントと、故障を予測して計画外のダウンタイムを回避するための高度な分析プラットフォームが含まれます。機器に組み込まれたIoTセンサーは、環境データや製造オペレーションデータなどさまざまなデータを収集し、故障前にコンポーネントの故障を判断します。AIモデルは、特定のコンポーネントの故障モードのパターンを予測することもできます。予知保全におけるAIの主な利点には、設備の不具合による生産ロスの防止、手作業による点検の省略、手の届きにくい場所にある機械からのデータ自動収集による作業場の安全性向上などがあります。
デジタル・ツイン技術は、物理的なシステムや物体の実世界のデータを収集することで、デジタル形式で実際の証明のレプリカを提供します。例えば、さまざまな入力が業務用機器システムにどのような影響を与えるかを判断するなど、シミュレーションされた出力を提供します。主な用途としては、リアルタイムでの製品の可視化、遠隔設備のトラブルシューティング、異種システムの接続とトレーサビリティの促進、複雑性とシステムレベルの連結管理などがあります。予知保全にデジタルツインを使用するためには、一般的に、予知問題、つまり予知すべき目標や結果があること、記録されたデータがユースケースをサポートするために適切かつ十分であること、問題の良い結果と悪い結果の両方を含む運用履歴が必要であること、事業者がドメインの専門知識を持っていることなど、一定の基準を考慮する必要があります。
現在使用されている一部の産業機械は、予知保全に使用されるスマートセンサーと互換性がなく、これが市場成長を抑制する大きな要因となっています。資産の互換性の懸念により、システム統合のために資産が変更され、追加コストが発生する可能性があり、企業が予知保全技術を採用することを抑制しています。
サービスとしての予知保全（PdMaaS）は、手頃な価格で製造工場への容易なアクセスを提供します。いくつかの新興企業がPdMaaSソリューションを提供しており、インフラコストを削減し、資産利用率を最大化するのに役立っています。PdMaaSソリューションはまた、予知保全へのオンデマンド・アクセスを提供し、スケーラビリティの向上とインフラや開発コストの削減に貢献します。その他の利点としては、故障する前に資産に関わる問題を追跡することで、資産の寿命、残存耐用年数、機械の稼働時間、信頼性を向上させることが挙げられます。
予知保全にAIとMLを統合することで、計画外のダウンタイムや資産の故障を防ぎます。AIベースの予防保全ソリューションには、物理資産を接続するIoTハードウェア・コンポーネントと、故障を予測して計画外のダウンタイムを回避するのに役立つ高度な分析プラットフォームが含まれます。組み込まれたIoTセンサーは、故障前に交換が必要な部品を判断するために、環境データや製造オペレーションデータなど、さまざまなデータを収集します。
いくつかの業界では、資産の修理やメンテナンスにAR技術を使用しています。ARは、修理やメンテナンス担当者の安全性と生産性の向上にも役立ちます。AR技術はまた、予知保全活動を支援することで稼働時間の最大化にも役立ちます。
ソリューションセグメントは、2022年の全体収益の80.6%で最大のシェアを占めています。ソリューションによる予知保全には、予知分析とデータ駆動型情報を使用して保全関連作業を改善するソフトウェアまたは技術ソリューションの採用が含まれます。この方法では、過去の情報を使用して予測モデルをトレーニングする人工知能アルゴリズムを採用しています。これらのモデルは、データのパターンと傾向を調査し、機器の故障、衰退、または保守需要を予測します。予知保全ソリューションは、企業が保全手順を合理化し、コスト削減につながるよう支援します。企業は、メンテナンスの問題を認識し、悪化する前に修正することで、費用のかかる事後修理を防ぎ、機器の損傷を最小限に抑え、予備部品や資産の利用を最適化することができます。
サービス分野は、2023年から2030年にかけて最も高いCAGRで成長すると予測されています。予知保全サービス・プロバイダーは、機器記録、検出器、過去のサービス記録など、さまざまな情報源からデータを収集します。サービス・プロバイダーは、数値評価を用いて機器の故障や保守の必要性を予測する予測モデルを作成します。人工知能や機械学習アルゴリズムなどの高度な分析アプローチを使用して情報を分析し、パターン、逸脱、故障の可能性を発見します。
統合型セグメントは、エンドユーザーの既存の企業資源計画（ERP）、顧客関係管理（CRM）、およびその他のソフトウェアと容易に統合でき、リアルタイム機器監視による応答性の向上、AIによるサービス手順の自動化、ビッグデータの活用による深い洞察の取得などを実現する予測保守ソリューションへの嗜好の高まりにより、2022年の全体収益の75.1%で最大のシェアを占めています。
スタンドアロン分野は、従うべきプロセス、使用する機械、維持すべき動作温度や圧力など、さまざまな産業や業種において複雑さが増しているため、2023年から2030年にかけて大きく成長すると予測されています。このような複雑さは、より環境に優しい原材料の採用が重視され、産業プロセスの力学が変化している様々な製造施設においてより顕著です。
統合・展開分野は、2022年に市場シェアの42.6%を占めると推定されます。デジタル化の継続、技術意識の高まり、予知保全ソリューションの採用増加などが要因。クラウドベースの予知保全ソリューションに対する中小企業の嗜好の高まりや、費用対効果の高いクラウドベースの予知保全ソリューションの容易な利用可能性も、このセグメントの成長に良い兆しです。
トレーニング＆コンサルティング・セグメントは、2023年から2030年にかけて最も高いCAGRで成長すると予測されます。これは、運転条件や産業オペレーションで使用される機械における複雑さのレベルが高まっているため、エンドユーザーがメンテナンス戦略を立案する前に予測メンテナンスの専門家から専門的な意見を得ることが求められており、それによってトレーニング＆コンサルティング・サービスの採用が促進されているためです。これらの専門家は、機器の使用、作業指示分析、メンテナンス情報、標準作業手順（SOP）などの様々な要因に基づいてカスタマイズされた予測メンテナンス戦略を考案する上で重要な役割を果たします。
オンプレミス部門は、オンプレミス設置によるより良い制御や高度なカスタマイズなどの利点により、2022年には75.8%の最大市場シェアを占めると予測されています。オンプレミス・ソリューションは、いくつかの大手企業が提供しています。例えば、SAP SEは予知保全ソリューションのオンプレミス版を提供しています。
クラウドセグメントは、クラウドベースの展開に関連するコスト削減、データへの容易なアクセス、データへのリモートアクセス、情報の統一、自動更新などの要因により、2023年から2030年にかけて予測メンテナンス市場で最も高いCAGRで成長すると予測されています。例えば、2022年5月、Google CloudはManufacturing ConnectとManufacturing Data Engineの2つの新しいソリューションを発表しました。
大企業セグメントは2022年に72.0%を占める見込み。大規模なサプライチェーンを通じて何千もの顧客に製品を製造、販売、流通させる大企業には、資産の追跡、保守、リアルタイムでの洞察を提供する強力なソフトウェアが必要です。大企業は、オペレーションを合理化し、競争力を得るために、予知保全ソフトウェアに大きく依存しています。このセグメントの成長は、大企業が車両、資産パフォーマンス、その他の設備に関連する主要業績評価指標（KPI）を追跡する必要性が高まっていること、および作業指示管理、在庫管理、組織化されたシステムでのレポート作成など複数の機能を統合する必要性が高まっていることにも起因しています。
中小企業セグメントは、2023年から2030年にかけて予知保全市場で最も高いCAGRで成長すると予測されています。中小企業は従来、資産管理とメンテナンス活動のスケジューリングにスプレッドシートと手作業を使用してきました。しかし、中小企業は業務を合理化し、資産管理のための一元化されたプラットフォームを提供し、管理とメンテナンス活動に関連する過剰なコストを削減する近代化されたソリューションにシフトしています。中小企業では、クラウドベースの予知保全ソフトウェアへの投資が増えています。クラウドベースのソリューションは初期投資が少なくて済み、リモートで資産を管理できるため、従業員の仕事の自由度が高まります。この要因は、セグメントの成長を促進する重要な要因として観察されています。
振動モニタリング分野は、センサーの技術的進歩により、数種類の機器から正確でリアルタイムのデータを取得できるようになり、2022年には26.6%を占める見込み。さらに、IoTの統合は、機械の状態に関するリアルタイムの情報を提供する集中監視システムとセンサーのシームレスな接続により、振動モニタリングの成長を促進しています。
オイル分析技術の進歩により、潤滑油の物理的・化学的特性の定期的な監視が可能になり、摩耗や汚染などの特定に役立つため、オイル分析分野は2023年から2030年にかけて予測保全市場で最も高いCAGRで成長すると予測されています。AIやMLなどの先進技術を予測保全システムに統合することで、オイル交換などに関する正確な予測を行うための大量のデータ分析が可能になり、安全性の向上や機械の長寿命化などが可能になります。
予知保全市場の製造業セグメントは、2022年に27.9%を占める見込み。予知保全のような高度な分析ソリューションを使用することで、デジタル技術は製造業者のコスト削減、生産と効率の向上に役立ちます。これらのシステムは、ダウンタイムを削減し、生産効率を向上させるのに役立ちます。いくつかのメーカーは、データレイク、AIツール、新しい接続規格、ロボット工学、高度分析などの新技術を導入することで、デジタルトランスフォーメーションの取り組みを加速しています。
航空宇宙・防衛分野は、2023年から2030年にかけて予知保全市場で最も高いCAGRで成長すると予測されています。企業は、パターンを発見したり、早期の故障診断や分離を可能にするために、より広範で洞察力を必要とする時代遅れのデータ管理アプローチを利用することがよくあります。航空機のインターネット接続が進むにつれて、メンテナンス・データは指数関数的に増加し、従来のデータ管理手法はもはや持続不可能になると予想されます。
2022年の市場シェアは北米地域が34.81%を占めました。この成長の背景には、機械学習（ML）、音響モニタリング、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）などの先進技術の採用の増加、顧客チャネルの急増、資産のメンテナンスや運用コストに対する懸念の高まりがあります。さらに、家電やM2MアプリケーションにおけるIoT接続デバイスの採用、自動車業界におけるコネクテッドカー需要の増加、革新的な家電に対するニーズの高まりが、市場の成長を促進しています。
アジア太平洋地域は、2023年から2030年にかけて予知保全市場で最も高いCAGRで成長すると予測されています。アジア太平洋地域の市場成長の背景には、中小産業の多様な拡大、ビッグデータ、M2M（Machine-to-Machine）、AIなどの絶え間ない進歩、あらゆる組織によるコスト効率の高いクラウドベースのソリューションの採用拡大などがあります。
主要企業・市場シェア
予知保全（MVNO）市場の主要企業は、Cisco Systems, Inc.、General Electric Company、SAP SE、Schneider Electric SE、Siemensです。業界プレーヤーはまた、パートナーシップ、M&A、競争力を得るための他社との提携、より良い顧客サービスの展開など、さまざまな戦略的イニシアチブを採用しています。例えば、2023年5月、シスコシステムズと通信インフラサービス会社のNTTは、予知保全、サプライチェーン管理、資産追跡機能を活用したリアルタイムのデータ洞察、意思決定の改善、セキュリティの強化を開発・提供するために協業。
2023年6月、アクセンチュア・ピーエルシーは、アマゾン ウェブ サービス（AWS）のプレミア・パートナーであるネクステイラを買収しました。これらのAWSサービスおよびソリューションは、アクセンチュア・クラウド・ファーストのエンジニアリング能力を強化し、クライアントに本格的なクラウド機能を提供するのに役立ちます。Nextiraは、最先端の人工知能、機械学習、エンジニアリングスキル、データ分析を備えたクラウドベースのサービスを提供し、消費者による高性能コンピューティング環境の構築、設計、立ち上げ、改善を支援します。世界の予知保全市場で事業を展開する主な企業は以下の通り：
アクセンチュア
シスコシステムズ
ゼネラル・エレクトリック
ハネウェル・インターナショナル
日立製作所
IBMコーポレーション
マイクロソフト
PTC
ロバート・ボッシュ
ロックウェル・オートメーション
SAP SE
SAS Institute
シュナイダーエレクトリックSE
シーメンス
ソフトウェアAG
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、2018年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査の目的のため、Grand View Research社は世界の予測保全市場レポートをコンポーネント、ソリューション、サービス、展開、企業規模、監視技術、エンドユース、地域に基づいて区分しています：
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
サービス
ソリューションの展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
統合型
スタンドアロン
サービスの展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
統合と展開
サポート＆メンテナンス
トレーニング＆コンサルティング
展開モデルの展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
クラウド
オンプレミス
企業規模の見通し（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
中小企業
大企業
モニタリング手法の展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
トルク監視
振動モニタリング
オイル分析
サーモグラフィー
腐食モニタリング
その他
最終用途の展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
航空宇宙・防衛
自動車・運輸
エネルギー・公益事業
ヘルスケア
IT・通信
製造業
石油・ガス
その他
地域別展望（売上高、10億米ドル、2018年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
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
メキシコ
アルゼンチン
中東・アフリカ
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. セグメンテーションとスコープ
1.2. 情報調達
1.2.1. 購入データベース
1.2.2. GVR社内データベース
1.2.3. 二次情報源と第三者の視点
1.2.4. 一次調査
1.3. 情報分析
1.3.1. データ分析モデル
1.4. 市場形成とデータの可視化
1.5. データの検証と公開
第2章. エグゼクティブ・サマリー
2.1. 予知保全市場 – 市場スナップショット、2018年～2030年
2.2. 予知保全市場 – コンポーネントスナップショット、2018年～2030年
2.3. 予知保全市場 – ソリューションスナップショット、2018年～2030年
2.4. 予知保全市場 – サービススナップショット、2018年～2030年
2.5. 予知保全市場 – 展開スナップショット、2018年～2030年
2.6. 予知保全市場 – 企業規模スナップショット：2018年～2030年
2.7. 予知保全市場 – 監視手法スナップショット：2018年～2030年
2.8. 予知保全市場 – エンドユーススナップショット：2018年～2030年
2.9. 予知保全市場：競合スナップショット
第3章 予知保全市場 予知保全市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場の系譜の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.2. 産業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/課題分析
3.3.3. 市場機会分析
3.4. 事業環境分析ツール
3.4.1. ポーターのファイブフォース分析
3.4.2. PEST分析
3.5. COVID-19インパクト分析
第4章. 予知保全市場のコンポーネント展望
4.1. 予測保全市場のコンポーネント別シェア、2022年および2030年（10億米ドル）
4.2. ソリューション
4.2.1. 市場規模の推定と予測、2018年〜2030年（10億米ドル）
4.3. サービス
4.3.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
第5章. 予知保全市場のソリューション展望
5.1. 予測保全市場のソリューション別シェア、2022年および2030年（10億米ドル）
5.2. 統合型
5.2.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（10億米ドル）
5.3. 独立型
5.3.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
第6章. 予知保全市場のサービス展望
6.1. 予知保全市場のサービス別シェア、2022年〜2030年（10億米ドル）
6.2. 統合と展開
6.2.1. 市場規模の推定と予測、2018年〜2030年（10億米ドル）
6.3. サポートと保守
6.3.1. 市場規模の推定と予測、2018年～2030年（USD Billion）
6.4. トレーニング＆コンサルティング
6.4.1. 市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Billion）
…
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レポートコード： GVR-3-68038-834-3
