Um sistema de software de manutenção preditiva é utilizado para monitorizar e analisar o desempenho e as condições das máquinas e equipamentos enquanto estão em funcionamento. Com o emprego de técnicas avançadas, este sistema de software permite que a manutenção das máquinas seja realizada de forma proativa, prevenindo falhas antes que estas ocorram. O sistema de software de manutenção preditiva tem diversas aplicações, incluindo a deteção de variações na eficiência do motor, a identificação de desequilíbrios de energia trifásicos causados por distorção harmónica e a deteção de calor excessivo gerado por rolamentos defeituosos.
De acordo com a Data Bridge Market Research, o mercado de manutenção preditiva foi responsável por 3.923,85 milhões de dólares em 2022 e deverá atingir os 60.608,62 milhões de dólares até 2030. Espera-se que o mercado cresça com um CAGR de 40,80% no período previsto de 2023 a 2030.
“Crescente procura para reduzir falhas de equipamentos, custos de manutenção e tempo de inatividade”
O crescimento do mercado de manutenção preditiva é impulsionado pela crescente necessidade de minimizar as falhas de equipamento, as despesas de manutenção e o tempo de inatividade. O tempo de paragem do equipamento refere-se ao período em que um equipamento específico não está operacional devido a avarias imprevistas. Este tempo de inatividade não planeado e as falhas frequentes em equipamentos de grande porte impedem as operações comerciais, levando a paragens temporárias na produção, penalizações financeiras, desperdício de tempo da equipa e outros efeitos prejudiciais. Consequentemente, espera-se que a crescente procura por redução de avarias de equipamentos, custos de manutenção e tempo de inatividade impulsione a adoção de soluções de manutenção preditiva no período previsto.
O que restringe o crescimento do mercado da manutenção preditiva ?
“Elevado requisito de manutenção e atualização regulares para manter os sistemas atualizados”
Os sistemas de manutenção preditiva têm uma necessidade significativa de manutenção e atualizações regulares. Devido à natureza dinâmica dos processos industriais e às tecnologias em evolução, estes sistemas requerem uma atenção contínua para garantir um desempenho ideal. As atividades de manutenção regulares, como a calibração de sensores, a validação de dados e as atualizações de software, são necessárias para manter a precisão e a fiabilidade. Além disso, as atualizações periódicas do sistema são essenciais para incorporar novos algoritmos, melhorar as capacidades de análise de dados e manter-se atualizado com as tendências emergentes nas práticas de manutenção preditiva.
Segmentação: Mercado de Manutenção Preditiva da América do Norte
O mercado de manutenção preditiva é segmentado com base em componentes, modo de implementação, integração de sistemas, tamanho da organização, vertical e stakeholders.
- Com base nos componentes, o mercado da manutenção preditiva está segmentado em soluções, integradas, autónomas, serviços, integração de sistemas, suporte e manutenção, consultoria.
- Com base no modo de implementação, o mercado de manutenção preditiva está segmentado em local e cloud.
- Com base na integração de sistemas, o mercado da manutenção preditiva está segmentado em suporte e manutenção, consultoria.
- Com base na dimensão da organização, o mercado da manutenção preditiva está segmentado em grandes empresas, pequenas e médias empresas (PME).
- Com base no segmento vertical, o mercado de manutenção preditiva está segmentado em governo e defesa, fabrico, energia e serviços públicos, transportes e logística, saúde e ciências biológicas.
- Com base nas partes interessadas, o mercado de manutenção preditiva está segmentado em MRO, OEM/ODM e integradores de tecnologia.
Insights regionais: EUA dominam o mercado de manutenção preditiva
Os EUA dominam o mercado de manutenção preditiva devido aos crescentes investimentos em tecnologias emergentes, como a aprendizagem automática, a IoT e a inteligência artificial, o que melhora os segmentos de soluções e serviços desta região. Além disso, a crescente adoção da manutenção preditiva pelos setores bancário, de TI e de telecomunicações aumentará ainda mais o mercado desta região.
Para saber mais sobre o estudo, visite https://www.databridgemarketresearch.com/reports/north-america-predictive-maintenance-market
Desenvolvimentos recentes
- Em 2022, a Siemens, uma empresa de tecnologia sediada na Alemanha, focada nos transportes, saúde, indústria e infraestruturas, adquiriu a Senseye por um valor não revelado. Com esta aquisição, a Senseye tornou-se uma subsidiária da Siemens e deverá reforçar a sua posição no portefólio de serviços digitais.
Os principais participantes que operam no mercado de manutenção preditiva incluem:
- Microsoft (EUA)
- IBM (EUA)
- SAP (Alemanha)
- SAS Institute Inc. (EUA)
- Software AG (Alemanha)
- Cloud Software Group, Inc. (EUA)
- Hewlett Packard Enterprise Development LP (EUA)
- Altair Engineering Inc. (EUA)
- Splunk Inc. (EUA)
- Oracle (EUA)
- Google (EUA)
- Amazon Web Services, Inc. (EUA)
- General Electric (EUA)
- Schneider Electric (França)
- Hitachi, Ltd. (Japão)
- PTC (EUA)
- RapidMiner (EUA)
- Operational Excellence (OPEX) Group Ltd, (Reino Unido)
- A DINGO Software Pty. Lda. (Austrália)
- CHIRON Swiss SA (Rússia)
Acima estão os principais participantes abordados no relatório. Para saber mais sobre a lista exaustiva de empresas do mercado de manutenção preditiva, contacte https://www.databridgemarketresearch.com/contact
Metodologia de Investigação: Mercado de Manutenção Preditiva na América do Norte
A recolha de dados e a análise do ano base são feitas através de módulos de recolha de dados com grandes tamanhos de amostra. Os dados de mercado são analisados e estimados utilizando modelos estatísticos e coerentes de mercado. Além disso, a análise da quota de mercado e a análise das principais tendências são os principais fatores de sucesso no relatório de mercado. A principal metodologia de investigação utilizada pela equipa de investigação do DBMR é a triangulação de dados, que envolve a mineração de dados, a análise do impacto das variáveis de dados no mercado e a validação primária (especialista do setor). Além disso, os modelos de dados incluem grelha de posicionamento de fornecedores, análise da linha do tempo do mercado, visão geral e guia de mercado, grelha de posicionamento da empresa, análise da quota de mercado da empresa, padrões de medição, América do Norte vs. análise regional e de participação dos fornecedores. Solicite a chamada de um analista em caso de dúvidas adicionais.
