1 市場概要
1.1 スマート予知保全システムの定義
1.2 グローバルスマート予知保全システムの市場規模・予測
1.3 中国スマート予知保全システムの市場規模・予測
1.4 世界市場における中国スマート予知保全システムの市場シェア
1.5 スマート予知保全システム市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 スマート予知保全システム市場ダイナミックス
1.6.1 スマート予知保全システムの市場ドライバ
1.6.2 スマート予知保全システム市場の制約
1.6.3 スマート予知保全システム業界動向
1.6.4 スマート予知保全システム産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界スマート予知保全システム売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバルスマート予知保全システムのトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバルスマート予知保全システムの市場集中度
2.4 グローバルスマート予知保全システムの合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社のスマート予知保全システム製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国スマート予知保全システム売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国スマート予知保全システムのトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 スマート予知保全システム産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 スマート予知保全システムの主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 スマート予知保全システム調達モデル
4.7 スマート予知保全システム業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 スマート予知保全システム販売モデル
4.7.2 スマート予知保全システム代表的なディストリビューター
5 製品別のスマート予知保全システム一覧
5.1 スマート予知保全システム分類
5.1.1 Cloud Deployment
5.1.2 On-Premises
5.2 製品別のグローバルスマート予知保全システムの売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバルスマート予知保全システムの売上（2019～2030）
6 アプリケーション別のスマート予知保全システム一覧
6.1 スマート予知保全システムアプリケーション
6.1.1 Large Enterprises
6.1.2 SMEs
6.2 アプリケーション別のグローバルスマート予知保全システムの売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバルスマート予知保全システムの売上（2019～2030）
7 地域別のスマート予知保全システム市場規模一覧
7.1 地域別のグローバルスマート予知保全システムの売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバルスマート予知保全システムの売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米スマート予知保全システムの市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米スマート予知保全システム市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパスマート予知保全システム市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパスマート予知保全システム市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域スマート予知保全システム市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域スマート予知保全システム市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米スマート予知保全システムの市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米スマート予知保全システム市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別のスマート予知保全システム市場規模一覧
8.1 国別のグローバルスマート予知保全システムの市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバルスマート予知保全システムの売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国スマート予知保全システム市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパスマート予知保全システム市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパスマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパスマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国スマート予知保全システム市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国スマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国スマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本スマート予知保全システム市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本スマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本スマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国スマート予知保全システム市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国スマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国スマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジアスマート予知保全システム市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジアスマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジアスマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インドスマート予知保全システム市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインドスマート予知保全システム売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインドスマート予知保全システム売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカスマート予知保全システム市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカスマート予知保全システム売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカスマート予知保全システム売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 IBM
9.1.1 IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 IBM 会社紹介と事業概要
9.1.3 IBM スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 IBM スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 IBM 最近の動向
9.2 Microsoft Corporation
9.2.1 Microsoft Corporation 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 Microsoft Corporation 会社紹介と事業概要
9.2.3 Microsoft Corporation スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 Microsoft Corporation スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 Microsoft Corporation 最近の動向
9.3 SAP SE
9.3.1 SAP SE 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 SAP SE 会社紹介と事業概要
9.3.3 SAP SE スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 SAP SE スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 SAP SE 最近の動向
9.4 Schneider Electric
9.4.1 Schneider Electric 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Schneider Electric 会社紹介と事業概要
9.4.3 Schneider Electric スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Schneider Electric スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 Schneider Electric 最近の動向
9.5 SAS Institute
9.5.1 SAS Institute 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 SAS Institute 会社紹介と事業概要
9.5.3 SAS Institute スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 SAS Institute スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 SAS Institute 最近の動向
9.6 Hitachi Ltd.
9.6.1 Hitachi Ltd. 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 Hitachi Ltd. 会社紹介と事業概要
9.6.3 Hitachi Ltd. スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 Hitachi Ltd. スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 Hitachi Ltd. 最近の動向
9.7 Oracle Corporation
9.7.1 Oracle Corporation 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Oracle Corporation 会社紹介と事業概要
9.7.3 Oracle Corporation スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Oracle Corporation スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 Oracle Corporation 最近の動向
9.8 Siemens
9.8.1 Siemens 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 Siemens 会社紹介と事業概要
9.8.3 Siemens スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Siemens スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 Siemens 最近の動向
9.9 Software AG
9.9.1 Software AG 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Software AG 会社紹介と事業概要
9.9.3 Software AG スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Software AG スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 Software AG 最近の動向
9.10 Fujitsu
9.10.1 Fujitsu 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 Fujitsu 会社紹介と事業概要
9.10.3 Fujitsu スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 Fujitsu スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 Fujitsu 最近の動向
9.11 GE Digital
9.11.1 GE Digital 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 GE Digital 会社紹介と事業概要
9.11.3 GE Digital スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 GE Digital スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.11.5 GE Digital 最近の動向
9.12 Rockwell Automation
9.12.1 Rockwell Automation 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.12.2 Rockwell Automation 会社紹介と事業概要
9.12.3 Rockwell Automation スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.12.4 Rockwell Automation スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.12.5 Rockwell Automation 最近の動向
9.13 Emerson
9.13.1 Emerson 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.13.2 Emerson 会社紹介と事業概要
9.13.3 Emerson スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.13.4 Emerson スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.13.5 Emerson 最近の動向
9.14 ABB
9.14.1 ABB 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.14.2 ABB 会社紹介と事業概要
9.14.3 ABB スマート予知保全システムモデル、仕様、アプリケーション
9.14.4 ABB スマート予知保全システム売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.14.5 ABB 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
| ※参考情報 スマート予知保全システムは、企業や工場において機械や設備の状態をリアルタイムで監視し、故障の兆候を早期に発見することを目的とした高度な保全システムです。このシステムは、IoT（モノのインターネット）、ビッグデータ、機械学習、人工知能（AI）などの先進技術を駆使し、設備の稼働状況を分析することで、より効果的なメンテナンスを実現します。これにより、計画的な保全作業を行うことができ、予期せぬ故障によるダウンタイムを最小限に抑えることが可能となります。 スマート予知保全システムの特徴として、まず挙げられるのはリアルタイムモニタリングです。これにより、センサーから取得したデータが常に監視され、異常が発生した際には即座にアラートが発信される仕組みがあります。また、データ分析を通じて、機械の稼働状態や劣化状況を定量的に評価できるため、従来の定期的なメンテナンスに比べて、より効率的にメンテナンス計画を立てられます。 次に、予知分析機能もその重要な特徴の一つです。多くのスマート予知保全システムは、過去のデータを基に故障のパターンを学習するため、同様の故障が発生する可能性を予測することができます。これにより、事前に対応策を講じることができ、機器の停止時間を削減し、生産性を向上させることができます。 スマート予知保全システムは、いくつかの種類に分けられます。一般的には、振動解析、熱画像診断、油中の微粒子分析、音響診断など、多様な診断手法が用いられます。これらの手法は、それぞれ異なる特徴を持ち、設備の種類や特性に応じて適切な手法を選ぶことが重要です。例えば、振動解析は回転機械に対して効果的ですが、熱画像診断は電気設備やボイラー等の温度管理に向いています。 スマート予知保全システムの用途としては、製造業やエネルギー産業、交通運輸業、建設業など、多岐にわたります。製造業では、生産ラインの機械設備の故障を予防することで、効率的な生産を促進します。また、エネルギー産業では、発電設備や送配電設備の最適運用を支えるために利用されており、故障を未然に防ぐことで、エネルギー供給の安定性を向上させます。交通運輸業では、航空機、鉄道、車両の保全に利用され、安全性の向上に貢献しています。 関連技術について考えると、IoT技術が根幹をなす要素であり、センサーから収集されたデータがクラウドに送信され、分析や可視化に利用されます。ビッグデータ解析技術は、膨大なデータを処理し、価値ある情報を引き出すことに寄与します。また、人工知能や機械学習技術は、予測モデルを構築し、将来の故障の兆候を特定する能力を向上させます。 さらに、スマート予知保全システムの発展に寄与する要素として、デジタルツイン技術も挙げられます。デジタルツインは、物理的な機械や設備の正確なデジタル表現を提供し、リアルタイムでの状態監視やシミュレーションの実施を可能にします。これにより、より高度な予測分析や意思決定支援が実現されます。 スマート予知保全システムは、またコスト削減にも寄与します。故障が未然に防がれることで、修理や設備交換にかかるコストを大幅に削減できるため、企業にとって経済的なメリットも大きいです。さらに、効率的なメンテナンスによって作業時間を短縮し、人的リソースの最適化も図ることができます。 ただし、スマート予知保全システムにはいくつかの課題も存在します。データの正確性や信頼性が確保されなければ、誤った判断を引き起こす恐れがあります。また、導入コストや技術者の育成、システムの運用・保守に関するノウハウの蓄積も重要です。そのため、企業は導入前に慎重な検討と計画を行う必要があります。 今後のスマート予知保全システムの進展として、AI技術のさらなる発展や新しいセンサー技術の導入が期待されます。特に、深層学習や強化学習を活用した予測精度の向上が見込まれています。また、5Gなどの高速通信技術の普及により、より多くのデバイスからのリアルタイムデータを迅速に収集・分析することが可能となり、システムの効果がさらに高まるでしょう。 このように、スマート予知保全システムは、先進的な技術を活用した次世代の保全ノウハウとして、今後の産業界においてますます重要な役割を果たすことが期待されています。企業はこのシステムを取り入れることで、競争力の強化を図り、持続可能な事業運営を実現することができるでしょう。 |
