تقرير تحليل حجم السوق الأمريكية للصيانة التنبؤية وحصتها واتجاهاتها – نظرة عامة على الصناعة وتوقعاتها حتى عام 2032

تحليل سوق الصيانة التنبؤية في الولايات المتحدة

يشهد سوق الصيانة التنبؤية في الولايات المتحدة نموًا كبيرًا مدفوعًا بالحاجة إلى تقليل الأعباء التشغيلية من خلال خدمات دعم الصيانة، والطلب المتزايد على المعدات القائمة على المشاريع، والوتيرة السريعة للابتكار التكنولوجي، مما يسمح للشركات بتقليل مخاطر الاستهلاك وتجنب الخسارة المالية. ومع ذلك، يواجه السوق قيودًا مثل الاستثمار الرأسمالي المرتفع والتوافر المحدود للمعدات المتخصصة. تكمن الفرص في تكوين شراكات وتعاون مع مقدمي التكنولوجيا، وتبني المبادرات الخضراء والاستدامة، والاستفادة من التصنيع المتنامي وتبني التكنولوجيا. وعلى الرغم من هذه الآفاق، يواجه السوق تحديات بسبب تعقيدات إدارة المخزون والمنافسة الشديدة، مما يؤدي إلى تشبع السوق.

حجم سوق الصيانة التنبؤية في الولايات المتحدة

تم تقييم حجم سوق الصيانة التنبؤية في الولايات المتحدة بـ 7.23 مليار دولار أمريكي في عام 2024 ومن المتوقع أن يصل إلى 55.12 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032، مع معدل نمو سنوي مركب بنسبة 28.89٪ خلال الفترة المتوقعة من 2025 إلى 2032. بالإضافة إلى الرؤى حول سيناريوهات السوق مثل القيمة السوقية ومعدل النمو والتجزئة والتغطية الجغرافية واللاعبين الرئيسيين، فإن تقارير السوق التي تم تنظيمها بواسطة Data Bridge Market Research تتضمن أيضًا تحليلًا متعمقًا من الخبراء والإنتاج والقدرة التمثيلية الجغرافية للشركة وتخطيطات الشبكة للموزعين والشركاء وتحليل مفصل ومحدث لاتجاهات الأسعار وتحليل العجز في سلسلة التوريد والطلب.

اتجاه سوق الصيانة التنبؤية في الولايات المتحدة

"اعتماد إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي"

يسمح اعتماد أجهزة إنترنت الأشياء بمراقبة مستمرة للمعدات من خلال جمع البيانات في الوقت الفعلي حول الأداء والصحة. ثم يتم تحليل هذه البيانات باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط والتنبؤ بالأعطال المحتملة. من خلال الاستفادة من التعلم الآلي، يمكن للمؤسسات تحسين دقة توقعات الصيانة الخاصة بها. يقلل هذا النهج الاستباقي من وقت التوقف غير المتوقع ويعزز الكفاءة التشغيلية الإجمالية. في النهاية، يحول دمج إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي الصيانة من تفاعلية إلى تنبؤية، مما يؤدي إلى إدارة أفضل للموارد.

نطاق التقرير وسوق الصيانة التنبؤية في الولايات المتحدة

تعريف سوق الصيانة التنبؤية في الولايات المتحدة

تشير الصيانة التنبؤية في صناعة السيارات إلى استخدام التحليلات القائمة على البيانات وتقنيات المراقبة في الوقت الفعلي للتنبؤ بموعد احتياج مكونات السيارة، مثل المحركات أو المكابح أو الإطارات، إلى الصيانة. من خلال الاستفادة من أجهزة الاستشعار والاتصالات عن بعد وأنظمة إنترنت الأشياء، تحدد الصيانة التنبؤية الأنماط والعلامات المبكرة للتآكل أو الفشل المحتمل، مما يسمح بجدولة الإصلاحات أو استبدال الأجزاء قبل حدوث الأعطال. يقلل هذا النهج الاستباقي من وقت تعطل السيارة غير المتوقع، ويعزز السلامة، ويقلل من تكاليف الصيانة، ويطيل العمر الإجمالي لمكونات السيارات.

ديناميكيات سوق الصيانة التنبؤية في الولايات المتحدة

سائق

• تزايد استخدام إنترنت الأشياء في العمليات الصناعية

إن التبني المتزايد لإنترنت الأشياء في العمليات الصناعية يشكل محركًا مهمًا لسوق الصيانة التنبؤية، حيث يتيح المراقبة في الوقت الفعلي وجمع البيانات من المعدات والآلات عبر مختلف الصناعات.  تلتقط أجهزة استشعار إنترنت الأشياء  باستمرار البيانات التشغيلية المهمة مثل درجة الحرارة والاهتزاز والضغط والتآكل، والتي يتم تحليلها بعد ذلك باستخدام خوارزميات تنبؤية متقدمة لتحديد أعطال المعدات المحتملة قبل حدوثها. يسمح هذا النهج الاستباقي للشركات بتحسين جداول الصيانة وتقليل وقت التوقف غير المتوقع وإطالة عمر المعدات وخفض تكاليف التشغيل. مع اعتماد الصناعات بشكل متزايد على إنترنت الأشياء للتصنيع الذكي وإدارة الطاقة وتحسين سلسلة التوريد، تصبح الصيانة التنبؤية ضرورية لضمان الكفاءة والإنتاجية وموثوقية الأصول في البيئات التي تدعم إنترنت الأشياء.

على سبيل المثال، في سبتمبر 2024، أطلقت شركة MachineQ التابعة لشركة Comcast حلاً لمراقبة الطاقة يعتمد على إنترنت الأشياء بهدف مساعدة الشركات على إدارة استهلاك الطاقة وتعزيز الكفاءة التشغيلية. سهّل هذا الحل الصيانة التنبؤية من خلال اكتشاف الشذوذ في استخدام الطاقة، مما يتيح الصيانة الاستباقية للمعدات الحيوية مثل المجمدات ذات درجات الحرارة المنخفضة للغاية. قدم مستشعر MQpower CT بيانات في الوقت الفعلي، مما يوفر رؤية شاملة لاستهلاك الطاقة ورؤى قابلة للتنفيذ. دعم هذا الابتكار التبني المتزايد لإنترنت الأشياء في العمليات الصناعية، مما يسمح للشركات بتحسين استخدام الأصول وتقليل التكاليف الإجمالية مع المساهمة في جهود الاستدامة.

• الطلب المتزايد على حلول البيانات الضخمة والتحليلات

إن الطلب المتزايد على حلول البيانات الضخمة والتحليلات يشكل بشكل كبير سوق الصيانة التنبؤية، حيث تدرك المؤسسات بشكل متزايد قيمة الرؤى القائمة على البيانات في تحسين الكفاءة التشغيلية. من خلال الاستفادة من التحليلات المتقدمة، يمكن للشركات معالجة كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة استشعار إنترنت الأشياء وغيرها من المصادر، مما يمكنها من تحديد الأنماط والتنبؤ بفشل المعدات واتخاذ قرارات صيانة مستنيرة. يقلل هذا النهج الاستباقي من وقت التوقف غير المخطط له، ويقلل من تكاليف الصيانة، ويعزز الأداء العام للأصول، مما يدفع المزيد من الاستثمار في تقنيات البيانات الضخمة. مع استمرار الصناعات في تبني تحليلات البيانات كمكون أساسي لاستراتيجيات الصيانة الخاصة بها، من المتوقع أن تشهد سوق الصيانة التنبؤية نموًا كبيرًا، مدفوعًا بالحاجة إلى تحسين الموثوقية والفعالية التشغيلية. على سبيل المثال،

في أبريل 2024، أطلقت شركة Databricks منصة Data Intelligence Platform for Energy، المصممة لدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة. تستخدم هذه المنصة بنية بحيرة مفتوحة، مما يسمح للمؤسسات بإدارة كميات كبيرة من بيانات الطاقة مع الحفاظ على خصوصية البيانات. كما أنها تمكن إدارة أداء الأصول في الوقت الفعلي والصيانة الاستباقية، مما يساعد الشركات على تقليل وقت التوقف غير المخطط له وتعزيز الكفاءة التشغيلية. ومع تحول قطاع الطاقة نحو أنظمة أنظف وأكثر موثوقية، تدعم المنصة الطلب المتزايد على حلول البيانات الضخمة والتحليلات، مما يمكّن المؤسسات من تحسين بنيتها التحتية وتنفيذ استراتيجيات الصيانة التنبؤية بشكل فعال.

 فرصة

• الطلب المتزايد على الاستدامة

إن الطلب المتزايد على الاستدامة يمثل فرصة كبيرة لسوق الصيانة التنبؤية. ومع سعي الصناعات إلى تقليل استهلاك الطاقة والحد من النفايات وتحسين كفاءة الموارد، يمكن لتقنيات الصيانة التنبؤية أن تلعب دورًا حاسمًا من خلال تحسين أداء المعدات ومنع الأعطال غير المتوقعة. ومن خلال تمكين الكشف المبكر عن المشكلات المحتملة، تساعد هذه الحلول في إطالة عمر الآلات وتقليل وقت التوقف عن العمل وتقليل التأثير البيئي للعمليات. ويتماشى هذا مع الدفع الأوسع نطاقًا نحو الممارسات المستدامة، مما يجعل الصيانة التنبؤية خيارًا جذابًا للشركات التي تسعى إلى تحقيق أهداف الاستدامة مع تحسين الكفاءة التشغيلية.

على سبيل المثال، في مايو 2023، وفقًا لمقال نشرته شركة Software GmbH، حولت إنترنت الأشياء (IoT) صناعة التصنيع بشكل كبير، مما عزز جهود الاستدامة. تمكن إنترنت الأشياء الشركات المصنعة من تنفيذ الصيانة التنبؤية، والتي تستخدم البيانات من أجهزة الاستشعار للتنبؤ بفشل المعدات. يساعد هذا النهج الاستباقي في تقليل وقت التوقف غير المخطط له وتكاليف الصيانة وانبعاثات الكربون. يمكن للصيانة التنبؤية زيادة الإنتاجية بنسبة 25٪ وتقليل الأعطال بنسبة 70٪. مع مواجهة الشركات المصنعة لضغوط متزايدة لتحقيق أهداف الاستدامة، من المتوقع أن ينمو الطلب على حلول الصيانة التنبؤية. من خلال تحسين عمليات الإنتاج وتقليل النفايات، تدعم الصيانة التنبؤية بشكل مباشر الطلب المتزايد على الاستدامة، مما يجعلها جانبًا حيويًا من التصنيع الحديث

• التعاون مع مصنعي الإطارات لإنتاج إطارات ذكية

إن التعاون مع مصنعي الإطارات لإنتاج إطارات ذكية يمثل فرصة قيمة لسوق الصيانة التنبؤية. ومع تحول صناعة السيارات بشكل متزايد نحو التقنيات الذكية، فإن دمج حلول الصيانة التنبؤية مع أنظمة الإطارات الذكية يمكن أن يعزز أداء المركبات وسلامتها. توفر هذه الإطارات الذكية، المجهزة بأجهزة استشعار تراقب صحة الإطارات وضغطها ودرجة حرارتها في الوقت الفعلي، بيانات مهمة يمكن لأنظمة الصيانة التنبؤية تحليلها. ومن خلال الاستفادة من هذه البيانات، يمكن لمشغلي الأساطيل وأصحاب المركبات معالجة المشكلات المحتملة بشكل استباقي، وتقليل وقت التوقف عن العمل، وتحسين كفاءة المركبات بشكل عام. لا يعزز هذا التعاون سوق الصيانة التنبؤية فحسب، بل يتماشى أيضًا مع الطلب المتزايد على حلول السيارات الذكية والمستدامة.

على سبيل المثال، في سبتمبر 2023، قدمت Revvo وSmartcar حلًا للإطارات المتصلة يهدف إلى تحويل إدارة الإطارات للصيانة التنبؤية. سمحت الشراكة لتجار الإطارات والأساطيل والأفراد بدمج أنظمة الاتصالات عن بعد للمركبات وأتمتة تنبيهات الصيانة التنبؤية، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل ويحسن الموارد. من خلال الاستفادة من هذه المنصة، يمكن لبائعي الإطارات معالجة تكاليف الإطارات المتزايدة وتحسين خدمة العملاء بحلول الصيانة الاستباقية. يمثل هذا التعاون تقدمًا كبيرًا في سوق الصيانة التنبؤية، مما يتيح تخصيص الموارد بشكل أكثر ذكاءً وتقليل الإصلاحات الطارئة من خلال مراقبة البيانات في الوقت الفعلي وسير العمل الآلي.

ضبط النفس/التحدي

• دمج البيانات عالية الجودة للصيانة التنبؤية للسيارات

إن الاستثمار الرأسمالي المرتفع المطلوب لمعدات الاختبار والقياس يخلق حاجزًا أمام الوافدين الجدد إلى السوق. إن الإنفاق المالي الكبير اللازم لبناء مخزون تنافسي يمنع اللاعبين الجدد المحتملين من دخول الصناعة. يمكن أن يؤدي هذا الافتقار إلى المنافسة الجديدة إلى هيمنة عدد قليل من الشركات الراسخة على السوق، مما يقلل من الإبداع ويحد من الخيارات للعملاء. وبالتالي، فإن متطلبات رأس المال المرتفعة لا تقيد نمو وتنويع شركات التأجير والتأجير فحسب، بل تعيق أيضًا ديناميكية السوق بشكل عام واختيار العملاء.

على سبيل المثال، في مارس 2024، وفقًا لشركة KHL Group LLP، استثمرت شركة United Rentals مبلغ 1.1 مليار دولار أمريكي لشراء أعمال الطرق المؤقتة لشركة A-Plant التي تتخذ من المملكة المتحدة مقراً لها، مما أدى إلى توسيع عروضها في قطاعي البنية التحتية والبناء. ويهدف هذا الاستحواذ الاستراتيجي إلى تعزيز محفظتها بالمعدات والخدمات المتخصصة، وتعزيز مكانتها في سوق الإيجار. تتماشى هذه الخطوة مع استراتيجية شركة United Rentals لتنويع وتعزيز قدراتها الخدمية على مستوى العالم.

• توفر محدود للمعدات المتخصصة

يواجه لاعبو سوق الصيانة التنبؤية للسيارات في الولايات المتحدة تحديًا كبيرًا في دمج البيانات عالية الجودة. مع تزايد تعقيد المركبات وتجهيزها بأجهزة استشعار متقدمة وتقنيات متصلة، فإن كمية البيانات الناتجة هائلة ومتنوعة. وهذا يجعل من الصعب دمج المعلومات من مصادر مختلفة، مثل الاتصالات عن بعد والتشخيصات على متن السيارة وسجلات الصيانة التاريخية. إذا كان تكامل البيانات غير فعال، فقد يؤدي ذلك إلى تقييمات غير كاملة أو غير دقيقة لصحة السيارة، مما يقوض فعالية استراتيجيات الصيانة التنبؤية. بالإضافة إلى ذلك، فإن دمج الأنظمة القديمة مع التقنيات الحديثة يزيد من تعقيد الموقف. لا تزال العديد من شركات السيارات تعتمد على برامج قديمة غير متوافقة مع تحليلات البيانات المتقدمة المطلوبة للصيانة التنبؤية. تمنع هذه الفجوة التدفق السلس للبيانات عالية الجودة اللازمة للتنبؤ الدقيق باحتياجات الصيانة. وبالتالي، فإن عدم القدرة على دمج البيانات بشكل فعال يمكن أن يعيق النجاح العام لمبادرات الصيانة التنبؤية، مما يؤثر ليس فقط على موثوقية السيارة ولكن أيضًا على الكفاءة التشغيلية.

على سبيل المثال، تشكل أنظمة Tesla Autopilot وFull Self-Driving تحديات كبيرة بسبب تعقيد معالجة البيانات في الوقت الفعلي من أجهزة استشعار وكاميرات متعددة. والاعتماد على البيانات الدقيقة لميزات مثل Traffic Aware Cruise Control وAuto Lane Change يعني أن أي تناقضات يمكن أن تؤدي إلى مخاوف تتعلق بالسلامة وعدم الكفاءة التشغيلية. بالإضافة إلى ذلك، فإن الحاجة إلى تحديثات البرامج المستمرة ومعايرة النظام تعقد عملية التكامل، مما يجعل من الضروري الحفاظ على تدفق سلس للبيانات عالية الجودة لتحقيق الأداء الأمثل للسيارة.

يقدم تقرير السوق هذا تفاصيل عن التطورات الحديثة الجديدة واللوائح التجارية وتحليل الاستيراد والتصدير وتحليل الإنتاج وتحسين سلسلة القيمة وحصة السوق وتأثير اللاعبين المحليين والمحليين في السوق وتحليل الفرص من حيث جيوب الإيرادات الناشئة والتغييرات في لوائح السوق وتحليل نمو السوق الاستراتيجي وحجم السوق ونمو سوق الفئات ومنافذ التطبيق والهيمنة وموافقات المنتجات وإطلاق المنتجات والتوسعات الجغرافية والابتكارات التكنولوجية في السوق. للحصول على مزيد من المعلومات حول السوق، اتصل بـ Data Bridge Market Research للحصول على موجز محلل، وسيساعدك فريقنا في اتخاذ قرار سوقي مستنير لتحقيق نمو السوق.

نطاق سوق الصيانة التنبؤية في الولايات المتحدة

يتم تقسيم السوق على أساس طريقة النشر والتطبيق وحجم المؤسسة ونوع السيارة والمستخدم النهائي. سيساعدك النمو بين هذه القطاعات على تحليل قطاعات النمو الضئيلة في الصناعات وتزويد المستخدمين بنظرة عامة قيمة على السوق ورؤى السوق لمساعدتهم على اتخاذ قرارات استراتيجية لتحديد تطبيقات السوق الأساسية.

عرض

• حل
• خدمات

وضع النشر

• سحاب
• في الموقع

طلب

• فحص ناقل الحركة
• تغيير الزيت
• فحص الإطارات
• استبدال سائل التبريد
• الفرامل
• فلتر هواء المحرك
• فلتر المقصورة
• Belt Change

Enterprise Size

• Large Size Organizations
• Small & Medium Sized Organization

Vehicle Type

• Passenger Car
• Commercial Vehicle
• Off Road Vehicle

End User

• Fleet Owners
• FMS
• Manufacturers
• FMC
• Individual

U.S. Predictive Maintenance Market Share

Global predictive maintenance market competitive landscape provides details of competitors. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in R&D, new market initiatives, production sites and facilities, company strengths and weaknesses, product launch, product approvals, product width and breadth, application dominance, and product type lifeline curve. The above data points provided are only related to the company’s focus on Predictive Maintenance the market.

Predictive maintenance market players operating in the market are:

• AISIN CORPORATION (Japan)
• PHINIA Inc. (China)
• KPIT (India)
• Microsoft (U.S.)
• Aptiv (Ireland)
• Continental AG (Germany)
• Robert bosch gmbh (Germany)
• Siemens ag (Germany)
• SAP se (Germany)
• ZF friedrichshafen ag (Germany)
• Valeo corporation (France)
• IBM (U.S.)
• Teletrac navman (U.S.)
• Garrett motion inc. (U.S.)
• Upstream Security Ltd. (U.K.)
• Verizon (U.S.)
• Infineon Technologies AG (Germany)
• Uptake technologies inc. (U.S.)
• Fluke Corporation (U.S.)
• PTC (U.S.)
• Rockwell Automation (U.S.)
• Embitel (India)
• Altair Engineering Inc. (U.S.)
• Honeywell International Inc. (U.S.)
• NEC Corporation (Japan)
• Emerson (U.S.)
• C3.AI (U.S.)
• Progress (U.S.)
• Fiix by Rockwell Automation Inc. (U.S.)
• Ansys (U.S.)

Latest Developments in U.S. Predictive Maintenance Market

• In July 2024, Fluke Reliability has teamed up with Augmentir to merge their connected worker platform with Fluke's AI-driven enterprise asset management solution, which aims to boost productivity and enhance Maintenance, Repair, and Operations (MRO) for industrial clients. This collaboration allows Fluke Corporation's customers to implement predictive maintenance strategies, enabling them to evaluate asset health and leverage AI diagnostics to anticipate faults up to six months ahead, thereby reducing unplanned downtime and streamlining maintenance processes
• In February 2023, Uptake has partnered with Daimler Truck North America to improve its predictive maintenance technology using a data-as-a-service model, granting DTNA customers access to datadriven insights that reduce unplanned fleet downtime and maintenance costs. This collaboration enables Uptake to utilize DTNA's streaming data, enhancing its predictive maintenance capabilities for more accurate vehicle issue predictions, optimized vehicle lifecycles, and tailored repair schedules, thereby minimizing unplanned maintenance events for customers

SKU-73059