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、設備や機器の故障を予測し、その予測に基づいて適切なタイミングでメンテナンスを行う手法です。従来の保全方法である予防保全が定期的な点検やメンテナンスを重視するのに対し、予知保全はセンサーやデータ解析を用いて、実際の機器の状態や稼働データを基に保全のタイミングを決める点が特色です。これにより、無駄なメンテナンスを減らし、故障によるダウンタイムを最小限に抑えることが可能になります。 予知保全の概念は、データ主導のアプローチに基づいています。機器の状態に関するデータを収集し、分析することで、故障に至る前兆を検出します。これには、振動、温度、圧力、音、電流など、さまざまな物理的データが利用されます。これらのデータは、IoT（モノのインターネット）技術を介して常時監視されることが多く、リアルタイムでの異常検知が可能となります。 予知保全にはいくつかの種類があります。代表的なものには、振動解析、熱画像診断、油中の金属粒子分析、超音波検査などがあります。振動解析は、モーターやポンプなどの回転機器の状態を評価するために広く用いられています。熱画像診断は、温度の異常を視覚的に捉える手法で、電気機器や配管の問題を特定するのに役立ちます。油中の金属粒子分析は、機器内部の摩耗状態を知るために用いられ、特にエンジンやトランスミッションの状態監視に利用されます。超音波検査は、設備内部の欠陥や漏れを検出するための手法です。 予知保全の用途は非常に幅広く、製造業やエネルギー分野、輸送業界などで多く利用されています。製造業では、機械のダウンタイムを減らすことで生産性を向上させ、コスト削減を図ることができます。エネルギー業界では、発電設備や送電網の信頼性を向上させるための重要な手段となっています。輸送業界では、航空機や鉄道の保守においても予知保全が活用され、安全性や効率を高めています。 予知保全に関連する技術には、データ解析、機械学習、人工知能（AI）、クラウドコンピューティング、IoTなどがあります。データ解析は、故障のパターンを特定するための重要な手段であり、ビッグデータを用いることで従来の手法では気づかなかった異常を発見することができます。機械学習やAIは、膨大なデータから学習し、将来的な故障の予測精度を向上させる役割を果たします。クラウドコンピューティングは、リアルタイムでデータを集約・解析し、分析結果を瞬時に利用可能にするための基盤を提供します。IoTは、センサーを通じてデータを自動的に収集することで、より高精度な予知保全を実現します。 近年、デジタルトランスフォーメーションが進む中で、予知保全の重要性はますます高まっています。企業は、設備の効率的運用とコスト管理を実現するために、新しい技術を積極的に導入しています。今後、予知保全の技術はさらに進化し、より多くの分野での応用が期待されます。また、データのセキュリティやプライバシーに対する配慮も重要な課題として浮上していますが、これらに対応したシステムの開発が進むことで、より安全な予知保全が実現されるでしょう。 このように、予知保全は現代のメンテナンス手法の中でも特に注目されている分野です。様々な技術との連携を通じて、より効率的で信頼性の高い運用を支える重要な取り組みとなっています。 |
❖ 世界の予知保全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%成長すると予測しています。
・世界の予知保全市場における主要企業は？
→IMARC社は「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 ...」をグローバル予知保全市場の主要企業として認識しています。
※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、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。
