美國預測性維護市場規模、份額和趨勢分析報告—產業概況和 2032 年預測

美國預測性維護市場分析

美國預測性維護市場正在經歷顯著增長，這得益於透過維護支援服務減少營運負擔的需求、基於專案的設備需求的不斷增長以及技術創新的快速步伐，這使得公司能夠最大限度地降低折舊風險並避免財務損失。然而，市場面臨資本投入高、專用設備有限等限制。機會在於與技術提供者建立夥伴關係和合作關係、擁抱綠色倡議和永續性、以及利用日益增長的工業化和技術採用。儘管有這些前景，市場仍面臨庫存管理複雜性和激烈競爭的挑戰，導致市場飽和。

美國預測性維護市場規模

2024 年美國預測性維護市場規模為 72.3 億美元，預計到 2032 年將達到 551.2 億美元，2025 年至 2032 年預測期內的複合年增長率為 28.89%。除了對市場價值、成長率、細分、地理覆蓋範圍和主要參與者等市場情景的洞察外，Data Bridge Market Research 策劃的市場報告還包括深入的專家分析、按地理位置表示的公司生產和產能、分銷商和合作夥伴的網絡佈局、詳細和更新的價格趨勢分析以及供應鏈和需求的缺口分析。

美國預測性維護市場趨勢

“物聯網和人工智慧的採用”

採用物聯網設備可以透過收集效能和健康狀況的即時數據來持續監控設備。然後使用人工智慧演算法分析這些數據以識別模式並預測潛在故障。透過利用機器學習，組織可以提高維護預測的準確性。這種主動的方法可以最大限度地減少意外停機時間並提高整體營運效率。最終，物聯網和人工智慧的整合將維護從被動維護轉變為預測維護，從而推動更好的資源管理。 。

報告範圍和美國預測性維護市場

預測性維護

美國預測性維護市場定義

汽車產業的預測性維護是指使用數據驅動的分析和即時監控技術來預測車輛的部件（例如引擎、煞車或輪胎）何時需要維護。透過利用感測器、遠端資訊處理和物聯網系統，預測性維護可以識別磨損或潛在故障的模式和早期跡象，從而可以在故障發生之前安排維修或零件更換。這種主動方法可最大限度地減少車輛意外停機時間、提高安全性、降低維護成本並延長汽車零件的整體使用壽命。

美國預測性維護市場動態

司機

• 物聯網在工業運作中的應用日益廣泛

物聯網在工業營運中的日益普及是預測性維護市場的重要驅動力，因為它能夠對各行業的設備和機械進行即時監控和資料收集。 物聯網感測器 持續捕捉溫度、振動、壓力和磨損等關鍵運行數據，然後使用先進的預測演算法進行分析，以便在設備故障發生之前識別潛在的故障。這種主動方法使企業能夠優化維護計劃、減少意外停機時間、延長設備壽命並降低營運成本。隨著各行各業越來越多地採用物聯網進行智慧製造、能源管理和供應鏈最佳化，預測性維護對於確保物聯網環境中的效率、生產力和資產可靠性至關重要。

例如，2024 年 9 月，康卡斯特的 MachineQ 推出了基於物聯網的電力監控解決方案，旨在協助企業管理能源消耗並提高營運效率。此解決方案透過檢測電力使用異常來促進預測性維護，從而能夠對超低溫冷凍機等關鍵設備進行主動維修。 MQpower CT 感測器提供即時數據，提供全面的能源消耗視圖和可操作的見解。這項創新支持了物聯網在工業營運中的日益普及，使企業能夠優化資產利用率並降低整體成本，同時為永續發展做出貢獻。

• 對大數據和分析解決方案的需求不斷增長

隨著企業越來越認識到數據驅動洞察在優化營運效率方面的價值，對大數據和分析解決方案日益增長的需求正在顯著影響預測性維護市場。透過利用高級分析技術，公司可以處理來自物聯網感測器和其他來源的大量即時數據，使他們能夠識別模式、預測設備故障並做出明智的維護決策。這種主動的方法可以最大限度地減少非計劃性停機時間、降低維護成本、提高整體資產效能，從而推動對大數據技術的進一步投資。隨著各行各業繼續採用數據分析作為其維護策略的核心組成部分，預測性維護市場預計將經歷大幅增長，這得益於對提高可靠性和營運效率的需求。例如，

2024 年 4 月，Databricks 推出了能源數據智慧平台，旨在整合整個能源領域的人工智慧能力。該平台採用開放式湖屋架構，允許組織管理大量能源數據，同時保持數據隱私。它支援即時資產績效管理和主動維護，幫助公司減少計劃外停機時間並提高營運效率。隨著能源產業向更清潔、更可靠的系統轉變，該平台支援對大數據和分析解決方案日益增長的需求，使組織能夠優化其基礎設施並有效實施預測性維護策略。

 機會

• 永續發展需求不斷成長

日益增長的可持續性需求為預測性維護市場帶來了重大機會。隨著各行各業致力於降低能源消耗、減少浪費和提高資源效率，預測性維護技術可以透過優化設備性能和防止意外故障發揮關鍵作用。透過及早發現潛在問題，這些解決方案有助於延長機器的使用壽命、減少停機時間並降低營運對環境的影響。這與更廣泛地推動永續實踐的趨勢一致，使得預測性維護成為尋求實現永續發展目標同時提高營運效率的公司的一個有吸引力的選擇。

例如，根據 Software GmbH 發布的一篇文章，2023 年 5 月，物聯網 (IoT) 大大改變了製造業，增強了永續發展努力。物聯網使製造商能夠實施預測性維護，即使用來自感測器的數據來預測設備故障。這種主動方法有助於減少非計劃性停機時間、維護成本和碳排放。預測性維護可以提高生產力25%，並減少故障70%。隨著製造商面臨實現永續發展目標的越來越大的壓力，對預測性維護解決方案的需求預計將會成長。透過優化生產流程和減少浪費，預測性維護直接支持日益增長的永續性需求，使其成為現代製造業的一個重要方面

• 與輪胎製造商合作開發智慧輪胎

與輪胎製造商合作開發智慧輪胎為預測性維護市場提供了寶貴的機會。隨著汽車產業日益向智慧技術轉變，將預測性維護解決方案與智慧輪胎系統結合可提高車輛性能和安全性。這些智慧輪胎配備了可即時監測輪胎健康狀況、壓力和溫度的感測器，可提供預測性維護系統可以分析的關鍵數據。透過利用這些數據，車隊營運商和車主可以主動解決潛在問題，減少停機時間並提高整體車輛效率。此次合作不僅加強了預測性維護市場，也滿足了對智慧和永續汽車解決方案日益增長的需求。

例如，2023 年 9 月，Revvo 和 Smartcar 推出了一款互聯輪胎解決方案，旨在轉變輪胎管理方式，以實現預測性維護。此合作關係使輪胎零售商、車隊和個人能夠整合車輛遠端資訊處理並自動執行預測性維護警報，從而減少停機時間並優化資源。透過利用該平台，輪胎供應商可以解決不斷上漲的輪胎成本，並透過主動維護解決方案改善客戶服務。此次合作標誌著預測性維護市場的重大進步，透過即時數據監控和自動化工作流程實現了更智慧的資源分配和更少的緊急維修。

克制/挑戰

• 整合高品質數據以實現汽車預測性維護

測試和測量設備所需的高額資本投資為新進入者進入市場設置了障礙。建立具有競爭力的庫存所需的大量財務支出阻礙了潛在的新參與者進入該行業。缺乏新的競爭可能會導致市場被少數老牌公司所主導，從而減少創新並限制客戶的選擇。因此，高資本要求不僅限制了租賃公司的成長和多樣化，而且阻礙了整體市場的活力和客戶的選擇。

例如，2024年3月，據KHL Group LLP稱，聯合租賃公司投資11億美元收購了英國A-Plant的臨時道路業務，擴大了其在基礎設施和建築領域的業務。此次策略性收購旨在透過專業設備和服務增強其產品組合，鞏固其在租賃市場的地位。此舉符合聯合租賃公司在全球實現多元化和加強服務能力的策略

• 專用設備供應有限

美國汽車預測性維護市場參與者在整合高品質數據方面面臨重大挑戰。隨著車輛變得越來越複雜，配備了先進的傳感器和連接技術，產生的數據量巨大且多樣化。這使得整合來自各種來源的資訊（例如遠端資訊處理、車載診斷和歷史維護記錄）變得困難。如果資料整合無效，則可能導致車輛健康狀況的評估不完整或不準確，從而削弱預測性維護策略的有效性。此外，遺留系統與現代技術的整合使情況變得更加複雜。許多汽車公司仍然依賴與預測性維護所需的高階數據分析不相容的過時軟體。這種差距阻礙了準確預測維護需求所需的高品質資料的無縫流動。因此，無法有效整合數據會阻礙預測性維護計畫的整體成功，不僅影響車輛的可靠性，還影響營運效率。

例如，特斯拉自動駕駛儀和全自動駕駛系統由於來自多個感測器和攝影機的即時數據處理的複雜性而帶來了重大挑戰。交通感知巡航控制和自動變換車道等功能依賴準確的數據，這意味著任何差異都可能導致安全問題和運作效率低下。此外，持續的軟體更新和系統校準的需求使整合過程變得複雜，因此必須保持高品質的資料無縫流動，以實現最佳的車輛性能。

本市場報告提供了最新發展、貿易法規、進出口分析、生產分析、價值鏈優化、市場份額、國內和本地化市場參與者的影響的詳細信息，分析了新興收入領域的機會、市場法規的變化、戰略市場增長分析、市場規模、類別市場增長、應用領域和主導地位、產品批准、產品發布、地理擴展、市場技術創新。要獲取更多市場信息，請聯繫 Data Bridge Market Research 獲取分析師簡報，我們的團隊將幫助您做出明智的市場決策，實現市場成長。

美國預測性維護市場範圍

市場根據部署模式、應用、企業規模、車輛類型和最終用戶進行細分。這些細分市場之間的成長將幫助您分析行業中成長微弱的細分市場，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。

奉獻

• 解決方案
• 服務

部署模式

• 雲
• 本地部署

應用

• 變速箱檢查
• 換油
• 輪胎檢查
• 冷卻液更換
• 煞車
• 引擎空氣濾清器
• 空調濾清器
• 皮帶更換

企業規模

• 大型組織
• 中小型組織

車輛 類型

• 搭乘用車
• 商用車
• 越野車

最終用戶

• 車隊車主
• 柔性製造系統
• 製造商
• 固定行動通訊
• 個人

美國預測性維護市場份額

全球預測性維護市場競爭格局提供了競爭對手的詳細資訊。詳細資訊包括公司概況、公司財務狀況、收入、市場潛力、研發投資、新市場計劃、生產基地和設施、公司優勢和劣勢、產品發布、產品批准、產品寬度和廣度、應用優勢以及產品類型生命線曲線。以上提供的數據點僅與公司對預測性維護市場的關注有關。

在預測性維護市場中運作的參與者有：

• 愛信株式會社（日本）
• PHINIA公司（中國）
• KPIT（印度）
• 微軟（美國）
• Aptiv（愛爾蘭）
• 大陸集團（德國）
• 羅伯特·博世有限公司（德國）
• 西門子股份公司（德國）
• SAP se（德國）
• 採埃孚腓特烈港股份公司（德國）
• 法雷奧集團（法國）
• IBM（美國）
• Teletrac navman（美國）
• 加勒特運動公司（我們）
• Upstream Security Ltd.（英國）
• Verizon（美國）
• 英飛凌科技股份公司（德國）
• Uptake 科技公司（們）
• 福祿克公司（美國）
• PTC（美國）
• 羅克韋爾自動化（美國）
• Embitel（印度）
• Altair Engineering Inc.（美國）
• 霍尼韋爾國際公司（美國）
• NEC公司（日本）
• 愛默生（美國）
• C3.AI（美國）
• 進展（美國）
• 羅克韋爾自動化公司（美國）的 Fiix
• Ansys（美國）

美國預測性維護市場的最新發展

• 2024 年 7 月，Fluke Reliability 與 Augmentir 合作，將其連網工人平台與 Fluke 的 AI 驅動型企業資產管理解決方案合併，旨在提高生產力並增強工業客戶的維護、維修和營運 (MRO)。此次合作使福祿克公司的客戶能夠實施預測性維護策略，使他們能夠評估資產健康狀況並利用人工智慧診斷來預測長達六個月的故障，從而減少計劃外停機時間並簡化維護流程
• 2023 年 2 月，Uptake 與戴姆勒北美卡車公司合作，使用數據即服務模式改進其預測性維護技術，使 DTNA 客戶能夠獲得數據驅動的洞察，從而減少計劃外的車隊停機時間和維護成本。此次合作使 Uptake 能夠利用 DTNA 的流數據，增強其預測性維護能力，從而更準確地預測車輛問題、優化車輛生命週期並製定定制的維修計劃，從而最大限度地減少客戶的計劃外維護事件

SKU-73059