亞太預測性維護市場，按組件（解決方案、服務）、部署模式（雲端、本地）、組織規模（大型企業、中小型企業）、垂直產業（製造、能源和公用事業、交通運輸、政府、醫療保健、航空航太和國防、其他）、利害關係人（MRO、OEM/ODM、技術整合商）劃分——產業趨勢和預測到 2029 年。
亞太預測性維護市場分析及規模
目前，多家公司正在推出下一代端到端雲端平台。新興技術的應用日益廣泛，有助於獲得寶貴的決策洞察，從而促進了產業發展。各類垂直終端用戶日益尋求成本節約和停機時間，這推動了市場成長。
Data Bridge 市場研究公司分析，預測性維護市場在 2021 年的價值為 17.3 億美元，預計到 2029 年將達到 75.9 億美元，預測期內的複合年增長率為 20.3%。除了市場價值、成長率、細分市場、地理覆蓋範圍、市場參與者和市場情景等市場洞察外，Data Bridge 市場研究團隊整理的市場報告還包含深入的專家分析、進出口分析、定價分析、生產消費分析和研杵分析。
亞太預測性維護市場範圍和細分
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報告指標 |
細節 |
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預測期 |
2022年至2029年 |
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基準年 |
2021 |
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歷史歲月 |
2020（可自訂為 2014 - 2019） |
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定量單位 |
收入（單位：十億美元）、銷售量（單位：台）、定價（單位：美元） |
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涵蓋的領域 |
組件（解決方案、服務）、部署模式（雲端、本地）、組織規模（大型企業、中小型企業）、垂直產業（製造、能源和公用事業、交通運輸、政府、醫療保健、航空航太和國防、其他）、利害關係人（MRO、OEM/ODM、技術整合商） |
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覆蓋國家 |
日本、中國、印度、韓國、澳洲、新加坡、馬來西亞、泰國、印尼、菲律賓、亞太其他地區 |
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涵蓋的市場參與者 |
微軟（美國）、IBM 公司（美國）、SAP SE（德國）、SAS AG（德國）、TIBCO Software Inc.（美國）、Hewlett Packard Enterprise Development LP（美國）、Altair Engineering Inc.（美國）、Splunk Inc.（美國）、甲骨文（美國）、Google LLC（美國）、Amazon Web Services, Inc.（美國）、通用電氣（美國）、施耐德電機（法國）、日立有限公司（日本）、PTC（美國）、RapidMiner, Inc.（美國）、Operational Excellence (OPEX) Group Ltd,（英國）、Dingo（澳洲）、Factory5（俄羅斯） |
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機會 |
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市場定義
預測性維護軟體系統用於監控任何儀器儀表或機器在運作過程中的效能和狀態。該軟體系統採用先進技術監控儀器儀表，從而能夠在發生任何故障之前定期維護機器。預測性維護軟體系統已廣泛應用於各個領域，包括檢測諧波失真引起的三相功率不平衡、識別明顯的馬達電氣現象尖峰以及檢測危險軸承引起的發熱。
預測性維護市場動態
- 驅動因素中小企業擴張
推動市場成長的主要因素之一是全球中小企業數量的不斷增加。換句話說，銀行、金融服務和保險 (BFSI)、政府和公共部門、醫療保健和生命科學、製造業、零售和電子商務、電信和資訊科技 (IT) 行業數量的成長直接影響著市場的成長。
- 未來科技的進步
大數據、機器對機器 (M2M) 通訊和人工智慧的不斷進步，為傳播源自人工手段的資訊開闢了新的途徑。物聯網 (IoT) 從各種來源（例如探測器、攝影機和其他相關來源）產生大量資料。然而，除非將這些數據轉化為可操作的情境訊息，否則這些數據毫無價值。大數據和數據視覺化方法使藥劑師能夠透過批次和離線分析獲得新的視角。即時數據分析和決策通常由人工完成；然而，為了使其可擴展，最好實現自動化。
機會
- 高階機器語言操作
在幾乎所有垂直領域，先進的資產營運正變得不再那麼受歡迎。由於互聯偏見的存在，配備人工智慧和機器學習的結果提供者可以收集大量客戶相關數據，並將其轉化為有意義的感知資訊。人工智慧還可以與物聯網偏見相結合，優化服務交付的各個方面，例如預測性維護和品質評估，而無需人工幹預。
限制
- 缺乏熟練工人
訓練有素的員工必須管理最新的軟體系統，才能實施基於人工智慧的物聯網技術和技能組合。因此，員工必須接受如何操作新系統和升級系統的訓練。此外，勤奮的員工在擁抱新科技方面也積極主動。然而，他們面臨專業人才和完整人才庫的短缺。隨著大多數全球商家組織前瞻性的保護系統，對專業人才庫的需求日益增長。企業必須在網路安全、網路和營運等領域培養韌性。
本預測性維護市場報告詳細介紹了最新發展動態、貿易法規、進出口分析、生產分析、價值鏈優化、市場份額、國內和本地市場參與者的影響，並分析了新興收入來源、市場法規變化、戰略市場增長分析、市場規模、品類市場增長、應用領域和主導地位、產品審批、產品發布、地域擴展以及市場技術創新等方面的機遇。如需了解更多關於預測性維護市場的信息，請聯繫 Data Bridge 市場研究部門以獲取分析師簡報，我們的團隊將協助您做出明智的市場決策，實現市場成長。
COVID-19 對預測性維護市場的影響
新冠疫情從根本上改變了企業營運的格局。儘管新冠疫情暴露了各垂直行業商業模式的缺陷，但隨著封鎖期間人工智慧、分析、物聯網和區塊鏈等技術的淘汰和整合增多，它也為企業數位轉型和跨境擴張提供了許多機會。在2020年初和年初之後，零售業和製造業的業績大幅下滑。然而，隨著疫苗的問世和疫情得到有效控制，預計這些產業的投資將在整個疫情期間增加，因為各業務部門的預期節能效果將會提升。
近期發展
- 2021 年 5 月，SAS 研究所推出了 SAS Viya 平台，透過將新的資料操作結果整合到其關鍵的 pall 原生 SASViya 平台中，為資料和邏輯成功奠定基礎。
亞太地區預測性維護市場範圍
預測性維護市場根據組件、部署模式、組織規模、垂直行業和利害關係人進行細分。這些細分市場的成長將有助於您分析行業中成長乏力的細分市場，並為用戶提供有價值的市場概覽和市場洞察，幫助他們做出策略決策，確定核心市場應用。
成分
- 解決方案
- 服務
部署模式
- 雲
- 本地部署
組織規模
- 大型企業
- 中小企業
垂直的
- 製造業
- 能源和公用事業
- 運輸
- 政府
- 衛生保健
- 航太
- 防禦
- 其他的
利害關係人
- 維護、維修和運作 (MRO)
- 原始設備製造商/原始設計製造商
- 技術整合商
預測性維護市場區域分析/洞察
對預測性維護市場進行了分析，並按國家、組件、部署模式、組織規模、垂直和利益相關者提供了市場規模洞察和趨勢，如上所述。
預測性維護市場報告涵蓋的國家包括日本、中國、印度、韓國、澳洲、新加坡、馬來西亞、泰國、印尼、菲律賓和亞太其他地區。
中國是主導地區，因為越來越多地使用智慧感測器和可透過基於雲端的分析系統進行通訊的車載電子設備，產品供應商能夠提前評估設備的工作狀況和服務要求。
報告的國家部分還提供了影響各個市場當前和未來趨勢的因素以及市場監管變化。下游和上游價值鏈分析、技術趨勢、波特五力模型分析以及案例研究等數據點，是預測各國市場狀況的一些指標。此外，在對國家/地區數據進行預測分析時，還考慮了亞太地區品牌的存在和可用性，以及它們因本土和國內品牌的激烈競爭或稀缺而面臨的挑戰，國內關稅和貿易路線的影響。
競爭格局與預測性維護市場佔有率分析
預測性維護市場競爭格局提供了按競爭對手劃分的詳細資訊。詳細資訊包括公司概況、公司財務狀況、收入、市場潛力、研發投入、新市場計劃、亞太地區業務、生產基地和設施、生產能力、公司優勢和劣勢、產品發布、產品寬度和廣度以及應用主導地位。以上提供的數據僅與公司在預測性維護市場的重點相關。
預測性維護市場的一些主要參與者包括：
- 微軟（美國）
- IBM公司（美國）
- SAP SE（德國）
- SAS AG（德國）
- TIBCO Software Inc.（美國）
- 惠普企業開發有限公司（美國）
- Altair Engineering Inc.（美國）
- Splunk Inc.（美國）
- 甲骨文（美國）
- 谷歌有限責任公司（美國）
- 亞馬遜網路服務公司（美國）
- 通用電氣（美國）
- 施耐德電機（法國）
- 日立有限公司（日本）
- PTC（美國）
- RapidMiner, Inc.（美國）
- 卓越營運（OPEX）集團有限公司（英國）
- 澳洲野狗（澳洲）
- Factory5（俄羅斯）
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- Latest News, Updates & Trend analysis
- Harness the Power of Benchmark Analysis for Comprehensive Competitor Tracking
目录
1 INTRODUCTION
1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 OVERVIEW OF ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET
1.4 CURRENCY AND PRICING
1.5 LIMITATION
1.6 MARKETS COVERED
2 MARKET SEGMENTATION
2.1 KEY TAKEAWAYS
2.2 ARRIVING AT THE ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET
2.3 VENDOR POSITIONING GRID
2.4 TECHNOLOGY LIFE LINE CURVE
2.5 MARKET GUIDE
2.6 MULTIVARIATE MODELLING
2.7 TOP TO BOTTOM ANALYSIS
2.8 STANDARDS OF MEASUREMENT
2.9 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.1 DATA POINTS FROM KEY PRIMARY INTERVIEWS
2.11 DATA POINTS FROM KEY SECONDARY DATABASES
2.12 ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET: RESEARCH SNAPSHOT
2.13 ASSUMPTIONS
3 MARKET OVERVIEW
3.1 DRIVERS
3.2 RESTRAINTS
3.3 OPPORTUNITIES
3.4 CHALLENGES
4 EXECUTIVE SUMMARY
5 ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY TYPE
5.1 OVERVIEW
5.2 SOLUTIONS
5.2.1 INTEGRATED
5.2.2 STANDALONE
5.3 SERVICE
5.3.1 MANAGED SERVICES
5.3.2 PROFESSIONAL SERVICES
5.3.2.1. SYSTEM INTEGRATION
5.3.2.2. SUPPORT AND MAINTENANCE
5.3.2.3. CONSULTING
6 ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY DEPLOYMENT MODE
6.1 OVERVIEW
6.2 ON-PREMISES
6.3 CLOUD
6.3.1 PUBLIC CLOUD
6.3.2 PRIVATE CLOUD
6.3.3 HYBRID CLOUD
7 ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY ORGANISATION SIZE
7.1 OVERVIEW
7.2 LARGE ENTERPRISE
7.3 SMALL AND MEDIUM SIZED ENTERPRISES
8 ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY VERTICAL
8.1 OVERVIEW
8.2 GOVERNMENT AND DEFENSE
8.2.1 SOLUTIONS
8.2.1.1. INTEGRATED
8.2.1.2. STANDALONE
8.2.2 SERVICE
8.2.2.1. MANAGED SERVICES
8.2.2.2. PROFESSIONAL SERVICES
8.2.2.2.1. SYSTEM INTEGRATION
8.2.2.2.2. SUPPORT AND MAINTENANCE
8.2.2.2.3. CONSULTING
8.3 MANUFACTURING
8.3.1 SOLUTIONS
8.3.1.1. INTEGRATED
8.3.1.2. STANDALONE
8.3.2 SERVICE
8.3.2.1. MANAGED SERVICES
8.3.2.2. PROFESSIONAL SERVICES
8.3.2.2.1. SYSTEM INTEGRATION
8.3.2.2.2. SUPPORT AND MAINTENANCE
8.3.2.2.3. CONSULTING
8.4 ENERGY AND UTILITIES
8.4.1 SOLUTIONS
8.4.1.1. INTEGRATED
8.4.1.2. STANDALONE
8.4.2 SERVICE
8.4.2.1. MANAGED SERVICES
8.4.2.2. PROFESSIONAL SERVICES
8.4.2.2.1. SYSTEM INTEGRATION
8.4.2.2.2. SUPPORT AND MAINTENANCE
8.4.2.2.3. CONSULTING
8.5 TRANSPORTATION AND LOGISTICS
8.5.1 SOLUTIONS
8.5.1.1. INTEGRATED
8.5.1.2. STANDALONE
8.5.2 SERVICE
8.5.2.1. MANAGED SERVICES
8.5.2.2. PROFESSIONAL SERVICES
8.5.2.2.1. SYSTEM INTEGRATION
8.5.2.2.2. SUPPORT AND MAINTENANCE
8.5.2.2.3. CONSULTING
8.6 HEALTHCARE AND LIFE SCIENCES
8.6.1 SOLUTIONS
8.6.1.1. INTEGRATED
8.6.1.2. STANDALONE
8.6.2 SERVICE
8.6.2.1. MANAGED SERVICES
8.6.2.2. PROFESSIONAL SERVICES
8.6.2.2.1. SYSTEM INTEGRATION
8.6.2.2.2. SUPPORT AND MAINTENANCE
8.6.2.2.3. CONSULTING
9 ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY GEOGRAPHY
9.1 ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCES MARKET, (ALL SEGMENTATION PROVIDED ABOVE IS REPRESENTED IN THIS CHAPTER BY COUNTRY)
9.1.1 ASIA PACIFIC
9.1.1.1. JAPAN
9.1.1.2. CHINA
9.1.1.3. SOUTH KOREA
9.1.1.4. INDIA
9.1.1.5. AUSTRALIA
9.1.1.6. SINGAPORE
9.1.1.7. THAILAND
9.1.1.8. MALAYSIA
9.1.1.9. INDONESIA
9.1.1.10. PHILIPPINES
9.1.1.11. REST OF ASIA PACIFIC
9.2 KEY PRIMARY INSIGHTS: BY MAJOR COUNTRIES
10 ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, COMPANY LANDSCAPE
10.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: ASIA-PACIFIC
10.2 MERGERS & ACQUISITIONS
10.3 NEW PRODUCT DEVELOPMENT & APPROVALS
10.4 EXPANSIONS
10.5 REGULATORY CHANGES
10.6 PARTNERSHIP AND OTHER STRATEGIC DEVELOPMENTS
11 ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, SWOT ANALYSIS
12 ASIA-PACIFIC PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, COMPANY PROFILE
12.1 MICROSOFT
12.1.1 COMPANY SNAPSHOT
12.1.2 REVENUE ANALYSIS
12.1.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.1.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.1.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.2 IBM
12.2.1 COMPANY SNAPSHOT
12.2.2 REVENUE ANALYSIS
12.2.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.2.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.2.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.3 SAP
12.3.1 COMPANY SNAPSHOT
12.3.2 REVENUE ANALYSIS
12.3.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.3.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.3.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.4 SAS INSTITUTE
12.4.1 COMPANY SNAPSHOT
12.4.2 REVENUE ANALYSIS
12.4.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.4.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.4.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.5 SOFTWARE AG
12.5.1 COMPANY SNAPSHOT
12.5.2 REVENUE ANALYSIS
12.5.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.5.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.5.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.6 TIBCO SOFTWARE
12.6.1 COMPANY SNAPSHOT
12.6.2 REVENUE ANALYSIS
12.6.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.6.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.6.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.7 HPE
12.7.1 COMPANY SNAPSHOT
12.7.2 REVENUE ANALYSIS
12.7.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.7.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.7.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.8 ORACLE
12.8.1 COMPANY SNAPSHOT
12.8.2 REVENUE ANALYSIS
12.8.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.8.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.8.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.9 AWS
12.9.1 COMPANY SNAPSHOT
12.9.2 REVENUE ANALYSIS
12.9.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.9.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.9.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.1 GOOGLE
12.10.1 COMPANY SNAPSHOT
12.10.2 REVENUE ANALYSIS
12.10.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.10.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.10.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.11 SCHNEIDER ELECTRIC
12.11.1 COMPANY SNAPSHOT
12.11.2 REVENUE ANALYSIS
12.11.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.11.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.11.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.12 HITACHI
12.12.1 COMPANY SNAPSHOT
12.12.2 REVENUE ANALYSIS
12.12.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.12.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.12.5 RECENT DEVELOPMENTS
12.13 OPEX GROUP
12.13.1 COMPANY SNAPSHOT
12.13.2 REVENUE ANALYSIS
12.13.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
12.13.4 PRODUCT PORTFOLIO
12.13.5 RECENT DEVELOPMENTS
*NOTE: THE COMPANIES PROFILED IS NOT EXHAUSTIVE LIST AND IS AS PER OUR PREVIOUS CLIENT REQUIREMENT. WE PROFILE MORE THAN 100 COMPANIES IN OUR STUDY AND HENCE THE LIST OF COMPANIES CAN BE MODIFIED OR REPLACED ON REQUEST
13 RELATED REPORTS
14 QUESTIONNAIRE
15 ABOUT DATA BRIDGE MARKET RESEARCH
研究方法
数据收集和基准年分析是使用具有大样本量的数据收集模块完成的。该阶段包括通过各种来源和策略获取市场信息或相关数据。它包括提前检查和规划从过去获得的所有数据。它同样包括检查不同信息源中出现的信息不一致。使用市场统计和连贯模型分析和估计市场数据。此外，市场份额分析和关键趋势分析是市场报告中的主要成功因素。要了解更多信息，请请求分析师致电或下拉您的询问。
DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量，其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要（行业专家）验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息，请向我们的行业专家咨询。
可定制
Data Bridge Market Research 是高级形成性研究领域的领导者。我们为向现有和新客户提供符合其目标的数据和分析而感到自豪。报告可定制，包括目标品牌的价格趋势分析、了解其他国家的市场（索取国家列表）、临床试验结果数据、文献综述、翻新市场和产品基础分析。目标竞争对手的市场分析可以从基于技术的分析到市场组合策略进行分析。我们可以按照您所需的格式和数据样式添加您需要的任意数量的竞争对手数据。我们的分析师团队还可以为您提供原始 Excel 文件数据透视表（事实手册）中的数据，或者可以帮助您根据报告中的数据集创建演示文稿。
