A crescente adoção da IoT nas operações industriais é um importante impulsionador do mercado de manutenção preditiva, uma vez que permite a monitorização em tempo real e a recolha de dados de equipamentos e máquinas em vários setores. Os sensores IoT capturam continuamente dados operacionais críticos, como temperatura, vibração, pressão e desgaste, que são depois analisados utilizando algoritmos preditivos avançados para identificar possíveis falhas no equipamento antes que estas ocorram. Esta abordagem proativa permite às empresas otimizar os horários de manutenção, reduzir o tempo de inatividade inesperado, prolongar a vida útil dos equipamentos e reduzir os custos operacionais. À medida que as indústrias adotam cada vez mais a IoT para uma fabricação inteligente, gestão de energia e otimização da cadeia de abastecimento, a manutenção preditiva torna-se essencial para garantir a eficiência, produtividade e fiabilidade dos ativos em ambientes habilitados para IoT.
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A Data Bridge Market Research analisa que o mercado de manutenção preditiva dos EUA deverá atingir os 98,62 mil milhões de dólares até 2034, face aos 5,67 mil milhões de dólares em 2023, crescendo com um CAGR de 29,9% no período previsto de 2024 a 2034.
Principais conclusões do estudo
Crescente procura por soluções de Big Data e Analytics
A crescente procura por soluções de big data e analítica está a moldar significativamente o mercado de manutenção preditiva, à medida que as organizações reconhecem cada vez mais o valor dos insights baseados em dados na otimização da eficiência operacional. Ao tirar partido da análise avançada, as empresas podem processar grandes quantidades de dados em tempo real de sensores IoT e outras fontes, permitindo-lhes identificar padrões, prever falhas de equipamento e tomar decisões informadas sobre a manutenção. Esta abordagem proativa minimiza o tempo de inatividade não planeado, reduz os custos de manutenção e melhora o desempenho global dos ativos, gerando mais investimentos em tecnologias de big data. À medida que os setores continuam a adotar a análise de dados como uma componente essencial das suas estratégias de manutenção, espera-se que o mercado da manutenção preditiva experimente um crescimento substancial, impulsionado pela necessidade de maior fiabilidade e eficácia operacional.
Âmbito do Relatório e Segmentação de Mercado
Métrica de Reporte
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Detalhes
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Período de previsão
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2024 a 2034
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Ano base
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2023
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Anos Históricos
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2022 (Personalizável de 2016 a 2022)
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Unidades quantitativas
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Receita em milhares de dólares americanos
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Segmentos abrangidos
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Oferta (solução e serviços), modo de implementação (cloud e local), aplicação (verificação da transmissão, mudança de óleo, inspeção de pneus, mudança do líquido de refrigeração, travão, filtro de ar do motor, filtro de habitáculo e mudança de correia), dimensão da empresa (organizações de grande dimensão e pequenas e médias empresas), tipo de veículo (ligeiro, veículo comercial e veículo todo-o-terreno), utilizador final (proprietários de frotas, FMS, fabricantes, FMC e particular)
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Participantes do mercado abrangidos
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AISIN CORPORATION (Japão), PHINIA Inc. (China), KPIT (Índia), Microsoft (EUA), Aptiv (Irlanda), Continental AG (Alemanha), Robert Bosch GmbH (Alemanha), Siemens AG (Alemanha), SAP SE (Alemanha), ZF Friedrichshafen AG (Alemanha), Valeo Corporation (França), IBM (EUA), Teletrac Navman (EUA), Garrett Motion Inc. (EUA), pstream Security Ltd. (Reino Unido), Verizon (EUA), Infineon Technologies AG (Alemanha), Uptake technologies inc. (EUA), Fluke Corporation (EUA), PTC (EUA), Rockwell Automation (EUA), Embitel (Índia), Altair Engineering Inc. (EUA), Honeywell International Inc. (EUA), NEC Corporation (Japão), Emerson (EUA), C3.AI (EUA), Progress (EUA), Fiix by Rockwell Automation Inc. (EUA) e Ansys (EUA), entre outros
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Pontos de dados abordados no relatório
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Para além das perspetivas de mercado, tais como o valor de mercado, a taxa de crescimento, os segmentos de mercado, a cobertura geográfica, os participantes do mercado e o cenário de mercado, o relatório de mercado selecionado pela equipa de pesquisa de mercado da Data Bridge inclui uma análise aprofundada de especialistas, análise de importação/exportação, análise de preços, análise de consumo de produção e análise de pilão.
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Análise de Segmentos
O mercado de manutenção preditiva dos EUA está segmentado em seis segmentos notáveis com base na oferta, modo de implementação, aplicação, tamanho da empresa, tipo de veículo e utilizador final.
- Com base na oferta, o mercado de manutenção preditiva dos EUA está segmentado em soluções e serviços
Em 2024, espera-se que a solução domine o mercado de manutenção preditiva dos EUA
Em 2024, prevê-se que o segmento de soluções domine o mercado com uma quota de mercado de 65,08% devido à ampla adoção de software avançado e tecnologias IoT que permitem a monitorização em tempo real e insights baseados em dados. Estas soluções oferecem maior eficiência e escalabilidade, permitindo às empresas automóveis implementar a manutenção preditiva de forma mais eficaz em frotas ou veículos individuais.
- Com base no modo de implementação, o mercado de manutenção preditiva dos EUA está segmentado em cloud e local
Em 2024, espera-se que a cloud domine o mercado de manutenção preditiva dos EUA
Em 2024, prevê-se que a cloud domine o mercado com uma quota de mercado de 66,08% devido à sua escalabilidade, flexibilidade e relação custo-benefício, permitindo às empresas automóveis aceder e analisar facilmente grandes volumes de dados sem investimentos iniciais significativos em infraestruturas. Além disso, as soluções na cloud permitem atualizações em tempo real e acesso remoto, facilitando a colaboração melhorada e a tomada de decisões mais rápida entre equipas.
- Com base na aplicação, o mercado de manutenção preditiva dos EUA está segmentado em verificação da transmissão, mudança de óleo, inspeção de pneus, mudança de líquido de refrigeração, travões, filtro de ar do motor, filtro do habitáculo, mudança de correia e outros. Em 2024, prevê-se que a verificação da transmissão domine o mercado com uma quota de mercado de 19,87%
- Com base no tamanho da empresa, o mercado de manutenção preditiva dos EUA está segmentado em organizações de grande dimensão e organizações de pequena e média dimensão. Em 2024, prevê-se que as grandes organizações dominem o mercado com uma quota de mercado de 62,51%
- Com base no tipo de veículo, o mercado de manutenção preditiva dos EUA está segmentado em automóveis de passageiros, veículos comerciais e veículos todo-o-terreno. Em 2024, prevê-se que os automóveis de passageiros dominem o mercado com uma quota de mercado de 62,60%
- Com base no utilizador final, o mercado de manutenção preditiva dos EUA está segmentado em proprietários de frotas, FMS, fabricantes, FMC, particulares e outros. Em 2024, prevê-se que os proprietários de frotas dominem o mercado com uma quota de mercado de 37,04%
Principais jogadores
A Data Bridge Market Research analisa a AISIN CORPORATION (Japão), a PHINIA Inc. (China), a KPIT (Índia), a Microsoft (EUA) e a Aptiv (Irlanda) como as principais empresas que operam no mercado de manutenção preditiva dos EUA.
Desenvolvimento de Mercado
- Em janeiro de 2024, a Infineon Technologies AG e a Aurora Labs uniram-se para apresentar soluções de manutenção preditiva alimentadas por IA para o setor automóvel, com o objetivo de aumentar a segurança e a fiabilidade de componentes essenciais como a direção, os travões e os airbags. Esta parceria melhora as ofertas de manutenção preditiva da Infineon, aproveitando a monitorização em tempo real e a resposta a falhas com microcontroladores AURIX TC4x, permitindo aos fabricantes automóveis melhorar a segurança e o desempenho dos veículos a longo prazo.
- Em fevereiro de 2020, a PTC estabeleceu uma parceria com a Senseye para integrar o seu software de manutenção preditiva, Senseye PdM, com a plataforma ThingWorx Industrial IoT, permitindo aos utilizadores monitorizar automaticamente os ativos e antecipar falhas de máquinas. Esta colaboração fortalece as capacidades de manutenção preditiva da PTC, permitindo aos utilizadores do ThingWorx aceder rapidamente a insights dos dados das suas máquinas, o que, por sua vez, melhora a eficiência operacional, minimiza o tempo de inatividade não planeado e reduz os custos de manutenção.
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