1 序文
2 調査範囲と方法
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推計
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界の機械状態監視市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 監視技術別市場内訳
6.1 振動監視
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 サーモグラフィー
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 石油分析
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 腐食モニタリング
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
6.5 超音波放出
6.5.1 市場動向
6.5.2 市場予測
6.6 モーター電流分析
6.6.1 市場動向
6.6.2 市場予測
7 製品別市場内訳
7.1 ハードウェア
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 ソフトウェア
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 導入タイプ別市場内訳
8.1 オンプレミス
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 クラウドベース
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
9 市場最終用途産業別内訳
9.1 石油・ガス
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 発電
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 金属・鉱業
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
9.4 化学
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
9.5 自動車
9.5.1 市場動向
9.5.2 市場予測
9.6 航空宇宙・防衛
9.6.1 市場動向
9.6.2 市場予測
9.7 食品・飲料
9.7.1 市場動向
9.7.2 市場予測
9.8 海洋
9.8.1 市場動向
9.8.2 市場予測
9.9その他
9.9.1 市場動向
9.9.2 市場予測
10 地域別市場内訳
10.1 北米
10.1.1 アメリカ合衆国
10.1.1.1 市場動向
10.1.1.2 市場予測
10.1.2 カナダ
10.1.2.1 市場動向
10.1.2.2 市場予測
10.2 アジア太平洋地域
10.2.1 中国
10.2.1.1 市場動向
10.2.1.2 市場予測
10.2.2 日本
10.2.2.1 市場動向
10.2.2.2 市場予測
10.2.3 インド
10.2.3.1 市場動向
10.2.3.2 市場予測
10.2.4 韓国
10.2.4.1 市場動向
10.2.4.2 市場予測
10.2.5 オーストラリア
10.2.5.1 市場動向
10.2.5.2 市場予測
10.2.6 インドネシア
10.2.6.1 市場動向
10.2.6.2 市場予測
10.2.7 その他
10.2.7.1 市場動向
10.2.7.2 市場予測
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.1.1 市場動向
10.3.1.2 市場予測
10.3.2 フランス
10.3.2.1 市場動向
10.3.2.2 市場予測
10.3.3 イギリス
10.3.3.1 市場動向
10.3.3.2 市場予測
10.3.4 イタリア
10.3.4.1 市場動向
10.3.4.2 市場予測
10.3.5 スペイン
10.3.5.1 市場動向
10.3.5.2 市場予測
10.3.6 ロシア
10.3.6.1 市場動向
10.3.6.2 市場予測
10.3.7 その他
10.3.7.1 市場動向
10.3.7.2 市場予測
10.4 ラテンアメリカ
10.4.1 ブラジル
10.4.1.1 市場動向
10.4.1.2 市場予測
10.4.2 メキシコ
10.4.2.1 市場動向
10.4.2.2 市場予測
10.4.3その他
10.4.3.1 市場動向
10.4.3.2 市場予測
10.5 中東およびアフリカ
10.5.1 市場動向
10.5.2 国別市場内訳
10.5.3 市場予測
11 SWOT分析
11.1 概要
11.2 強み
11.3 弱み
11.4 機会
11.5 脅威
12 バリューチェーン分析
13 ポーターのファイブフォース分析
13.1 概要
13.2 買い手の交渉力
13.3 サプライヤーの交渉力
13.4 競争の度合い
13.5 新規参入の脅威
13.6 代替品の脅威
14 価格分析
15 競争環境
15.1 市場構造
15.2 主要プレーヤー
15.3 主要プレーヤーのプロフィール
15.3.1 Brüel & Kjær Vibro GmbH (Spectris Plc)
15.3.1.1 会社概要
15.3.1.2 製品ポートフォリオ
15.3.2 Emerson Electric Co.
15.3.2.1 会社概要
15.3.2.2 製品ポートフォリオ
15.3.2.3 財務状況
15.3.2.4 SWOT分析
15.3.3 FLIR Systems Inc.
15.3.3.1 会社概要
15.3.3.2 製品ポートフォリオ
15.3.3.3 財務状況
15.3.3.4 SWOT分析
15.3.4 Fluke Corporation (Fortive)
15.3.4.1 会社概要
15.3.4.2 製品ポートフォリオ
15.3.5 General Electric (GE) Company
15.3.5.1 会社概要
15.3.5.2 製品ポートフォリオ
15.3.5.3 財務状況
15.3.5.4 SWOT分析
15.3.6 Honeywell International Inc.
15.3.6.1 会社概要
15.3.6.2 製品ポートフォリオ
15.3.6.3 財務状況
15.3.6.4 SWOT分析
15.3.7 National Instruments Corp.
15.3.7.1会社概要
15.3.7.2 製品ポートフォリオ
15.3.7.3 財務状況
15.3.7.4 SWOT分析
15.3.8 パーカー・ハネフィン社
15.3.8.1 会社概要
15.3.8.2 製品ポートフォリオ
15.3.8.3 財務状況
15.3.8.4 SWOT分析
15.3.9 PCBピエゾトロニクス社（MTSシステムズ社）
15.3.9.1 会社概要
15.3.9.2 製品ポートフォリオ
15.3.10 ロックウェル・オートメーション社
15.3.10.1 会社概要
15.3.10.2 製品ポートフォリオ
15.3.10.3 財務状況
15.3.10.4 SWOT分析
15.3.11 シェフラーグループ
15.3.11.1 会社概要
15.3.11.2 製品ポートフォリオ
15.3.12 SKF
15.3.12.1 会社概要
15.3.12.2 製品ポートフォリオ
15.3.12.3 財務状況
15.3.13 Symphony AzimaAI
15.3.13.1 会社概要
15.3.13.2 製品ポートフォリオ
15.3.14 Wilcoxon Sensing Technologies (Amphenol Corporation)
15.3.14.1 会社概要
15.3.14.2 製品ポートフォリオ
| ※参考情報 機械状態監視（Machine Condition Monitoring）は、機械や設備の運転状況をリアルタイムで監視し、その状態を評価するプロセスです。この監視により、設備の異常や劣化を早期に発見し、適切な保守や修理を行うことが可能になります。機械の稼働時間や運転条件を考慮しつつ、振動、温度、音圧などの様々なパラメータを測定し、そのデータを分析して状態を判断します。 機械状態監視の主な目的は、予知保全（Predictive Maintenance）を実現することです。これは、故障が発生する前に適切な対策を取ることにより、ダウンタイムを減少させ、設備の寿命を延ばし、運用コストを削減することを目指しています。特に、産業用機械や装置においては、突然の故障は生産ライン全体に影響を及ぼし、重大な経済的損失を引き起こす可能性があるため、効率的な監視が求められます。 機械状態監視には、いくつかの種類があります。具体的には、振動分析、温度監視、音響測定、潤滑油分析、電流/電圧測定などが挙げられます。振動分析は、機械の機構や部品の異常を検出するために用いられ、特に回転機械の故障診断に適しています。温度監視は、過熱を指標とする異常を検出し、機械の冷却状態や潤滑状態を評価します。音響測定では、異常音を検出し、隠れた故障を特定することができます。潤滑油分析は、油の劣化や内部の摩耗状態を知るために行われ、電流/電圧測定は、電気機器の性能を測定し、過負荷や異常を早期に発見する方法です。 これらの監視技術は、単独で運用されることもありますが、複数の技術を組み合わせてトータルな状態監視を行うケースが増えています。データの分析手法には、シグナル処理、波形解析、機械学習や人工知能（AI）を利用した手法も含まれ、これにより従来よりも高精度で効率的な状態判断が可能になっています。 用途としては、製造業、エネルギー産業、交通機関、風力発電、化学プラントなど、多岐にわたります。特に製造業では、生産機械の稼働率向上や品質管理の精度向上に寄与します。また、エネルギー産業では、発電機やタービンの状態管理が重要で、これにより必要なメンテナンスを計画的に行うことができます。交通機関においては、電車や航空機のメンテナンスに機械状態監視が活用され、運行の安全性を確保します。 関連技術としては、IoT（Internet of Things）やビッグデータ解析が挙げられます。IoTの進化により、センサーから収集したデータをクラウド上で管理・分析し、リアルタイムでの状態監視が行えるようになっています。ビッグデータ解析を活用することで、蓄積された膨大なデータから故障の兆候を見出し、より精度の高い予測が可能となります。 機械状態監視は、今後も新しい技術の進化によりさらなる発展が期待されます。例えば、AIや機械学習の進化は、データ分析の精度を一層高め、自動化された判断をもたらすことになるでしょう。このように、機械状態監視は、産業界において重要な役割を果たしており、設備の効率的な運用と维护を支える基盤となっています。 |
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