1 序文
2 調査範囲と方法論
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 市場推定
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 主要産業動向
5 予知保全の世界市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 コンポーネント別市場構成
6.1 ソリューション
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 サービス
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
7 技術別市場内訳
7.1 振動モニタリング
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 電気試験
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 石油分析
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 超音波リークディテクター
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 ショックパルス
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
7.6 赤外線
7.6.1 市場動向
7.6.2 市場予測
7.7 その他
7.7.1 市場動向
7.7.2 市場予測
8 デプロイメントタイプ別市場内訳
8.1 クラウド型
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 オンプレミス型
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
9 組織規模別市場
9.1 中堅・中小企業
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 大企業
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
10 業種別市場
10.1 製造業
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 エネルギー・公益事業
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 航空宇宙・防衛
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
10.4 輸送と物流
10.4.1 市場動向
10.4.2 市場予測
10.5 政府
10.5.1 市場動向
10.5.2 市場予測
10.6 ヘルスケア
10.6.1 市場動向
10.6.2 市場予測
10.7 その他
10.7.1 市場動向
10.7.2 市場予測
11 地域別市場内訳
11.1 北米
11.1.1 米国
11.1.1.1 市場動向
11.1.1.2 市場予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場動向
11.1.2.2 市場予測
11.2 アジア太平洋
11.2.1 中国
11.2.1.1 市場動向
11.2.1.2 市場予測
11.2.2 日本
11.2.2.1 市場動向
11.2.2.2 市場予測
11.2.3 インド
11.2.3.1 市場動向
11.2.3.2 市場予測
11.2.4 韓国
11.2.4.1 市場動向
11.2.4.2 市場予測
11.2.5 オーストラリア
11.2.5.1 市場動向
11.2.5.2 市場予測
11.2.6 インドネシア
11.2.6.1 市場動向
11.2.6.2 市場予測
11.2.7 その他
11.2.7.1 市場動向
11.2.7.2 市場予測
11.3 欧州
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 市場動向
11.3.1.2 市場予測
11.3.2 フランス
11.3.2.1 市場動向
11.3.2.2 市場予測
11.3.3 イギリス
11.3.3.1 市場動向
11.3.3.2 市場予測
11.3.4 イタリア
11.3.4.1 市場動向
11.3.4.2 市場予測
11.3.5 スペイン
11.3.5.1 市場動向
11.3.5.2 市場予測
11.3.6 ロシア
11.3.6.1 市場動向
11.3.6.2 市場予測
11.3.7 その他
11.3.7.1 市場動向
11.3.7.2 市場予測
11.4 中南米
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場動向
11.4.1.2 市場予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場動向
11.4.2.2 市場予測
11.4.3 その他
11.4.3.1 市場動向
11.4.3.2 市場予測
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 国別市場内訳
11.5.3 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 長所
12.3 弱点
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターズファイブフォース分析
14.1 概要
14.2 買い手の交渉力
14.3 供給者の交渉力
14.4 競争の程度
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格分析
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2 主要プレーヤー
16.3 主要プレーヤーのプロフィール
16.3.1 アシストム
16.3.1.1 会社概要
16.3.1.2 製品ポートフォリオ
16.3.2 C3.ai Inc.
16.3.2.1 会社概要
16.3.2.2 製品ポートフォリオ
16.3.2.3 財務
16.3.3 ゼネラル・エレクトリック・カンパニー
16.3.3.1 会社概要
16.3.3.2 製品ポートフォリオ
16.3.3.3 財務
16.3.3.4 SWOT分析
16.3.4 グーグル合同会社（アルファベット社）
16.3.4.1 会社概要
16.3.4.2 製品ポートフォリオ
16.3.4.3 SWOT分析
16.3.5 株式会社日立製作所
16.3.5.1 会社概要
16.3.5.2 製品ポートフォリオ
16.3.5.3 財務
16.3.5.4 SWOT分析
16.3.6 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
16.3.6.1 会社概要
16.3.6.2 製品ポートフォリオ
16.3.6.3 財務
16.3.6.4 SWOT分析
16.3.7 マイクロソフト・コーポレーション
16.3.7.1 会社概要
16.3.7.2 製品ポートフォリオ
16.3.7.3 財務
16.3.7.4 SWOT 分析
16.3.8 PTC Inc.
16.3.8.1 会社概要
16.3.8.2 製品ポートフォリオ
16.3.8.3 財務
16.3.8.4 SWOT分析
16.3.9 SAP SE
16.3.9.1 会社概要
16.3.9.2 製品ポートフォリオ
16.3.9.3 財務
16.3.9.4 SWOT分析
16.3.10 ソフトウェアAG
16.3.10.1 会社概要
16.3.10.2 製品ポートフォリオ
16.3.10.3 財務
16.3.11 Tibco Software Inc.
16.3.11.1 会社概要
16.3.11.2 製品ポートフォリオ
16.3.11.3 SWOT分析
16.3.12 Uptake Technologies Inc.
16.3.12.1 会社概要
16.3.12.2 製品ポートフォリオ
| ※参考情報 予知保全とは、設備の故障を事前に予測し、適切なタイミングで保守・修理を行うことで、ダウンタイムやコストを最小限に抑える手法です。このアプローチにより、設備の稼働率や生産性を向上させることが可能となります。予知保全は、IoT技術やデータ分析の進展により、その実施がより現実的になっています。 予知保全の概念は、従来の保守手法と比較すると革新的です。従来の定期保全は、計画的にメンテナンスを行う手法であり、故障が起こる前に必要な作業を行います。しかし、これには過剰なメンテナンスが発生する可能性があり、無駄なコストがかかることがあります。また、故障が発生した後に行う事後保全は、設備の稼働停止を招き、大きな損失につながることがあります。予知保全は、この中間に位置し、データに基づいて必要な時に必要なメンテナンスを行うため、効率的にリソースを活用できます。 予知保全には、いくつかの種類があります。まず、機械学習やデータマイニング技術を利用して、過去の故障データを分析し、故障の予測モデルを構築する方法です。次に、温度や振動、音などの各種センサーデータをリアルタイムで監視し、異常値を検知する手法があります。これにより、機械の状態を常に把握し、危険な兆候を早期に見つけることができます。また、コンディションベースドメンテナンス（CBM）という方法では、実際の機械の状態に基づいてメンテナンスを行い、必要に応じて保全を実施します。 予知保全の用途は非常に多岐にわたります。製造業では、機械の停止を最小限に抑えることが重要であり、設備の効率的な運用を実現します。輸送業や物流業界でも、車両や機器のメンテナンスに役立ち、安全な運行が保障されます。また、エネルギー産業においても、発電所や送配電設備の予知保全は、安定した電力供給を維持するために不可欠です。さらに、医療機器や化学プラントなど、多くの業界で適用されています。 関連技術としては、人工知能（AI）、機械学習、IoT（モノのインターネット）、クラウドコンピューティングなどがあります。AIや機械学習はデータ分析の精度を向上させ、故障予測のモデルを精緻化するのに役立ちます。IoTは、各機器やセンサーをインターネットに接続し、リアルタイムでのデータ収集を可能にします。クラウドコンピューティングは、膨大なデータを扱う際に必要となるストレージと計算能力を提供します。これらの技術の組み合わせにより、予知保全はより効果的かつ効率的に実施されるようになります。 最後に、予知保全は今後ますます重要性を増すと考えられています。少子高齢化や人材不足が進む中、自動化や効率化が求められる中で、予知保全は生産性向上の手段として注目されています。データを活用した意思決定が重要視される現代において、予知保全の導入は企業の競争力を高める要素となるでしょう。 |
*** 予知保全の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・予知保全の世界市場規模は？
→IMARC社は2023年の予知保全の世界市場規模を103億米ドルと推定しています。
・予知保全の世界市場予測は？
→IMARC社は2032年の予知保全の世界市場規模を723億米ドルと予測しています。
・予知保全市場の成長率は？
→IMARC社は予知保全の世界市場が2024年〜2032年に年平均23.8%成長すると展望しています。
・世界の予知保全市場における主要プレイヤーは？
→「Asystom、C3.ai Inc.、General Electric Company、Google LLC (Alphabet Inc.)、Hitachi Ltd.、International Business Machines Corporation、Microsoft Corporation、PTC Inc.、SAP SE、Software AG、Tibco Software Inc. and Uptake Technologies Inc.など ...」を予知保全市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
*** 免責事項 ***
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