Escenario de mercado 

El mercado de mantenimiento predictivo se valoró en 8,96 mil millones de dólares en 2024 y se prevé que alcance los 91,04 mil millones de dólares en 2033, con una tasa de crecimiento del 29,4% CAGR durante el período previsto de 2025-2033.

El mercado de mantenimiento predictivo está experimentando un crecimiento sin precedentes en 2024, impulsado por la necesidad urgente de reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia operativa entre las industrias. Con la integración de las tecnologías de IA e IoT, las empresas están aprovechando estrategias basadas en datos para anticipar las fallas de los equipos antes de que ocurran. Por ejemplo, Siemens ha ampliado su despliegue de sensores con IA en plantas de fabricación, lo que permite una detección de anomalías precisas que evita descomposiciones costosas. Del mismo modo, la plataforma Maximo de IBM ha visto un aumento en la adopción, con miles de empresas que se suscriben a sus soluciones de mantenimiento predictivo para optimizar la gestión de activos. En las industrias pesadas, los kits de monitorización de condición de Caterpillar ahora se usan ampliamente para la supervisión de la flota en tiempo real, lo que garantiza interrupciones mínimas. Estos avances destacan cómo el mantenimiento predictivo se está convirtiendo en una piedra angular de la estrategia industrial, afectando directamente el ahorro de costos y la confiabilidad.

Profundizar en sectores específicos, las industrias automotriz, aeroespacial, de energía y transporte son adoptantes clave en el mercado de mantenimiento predictivo, cada uno enfrentando desafíos únicos con maquinaria compleja. En 2024, Boeing implementó un sistema predictivo que redujo los tiempos de respuesta de mantenimiento en varias horas por ciclo en instalaciones seleccionadas, ilustrando mejoras granulares en la eficiencia del flujo de trabajo. Daimler, por otro lado, lanzó protocolos predictivos estandarizados en docenas de plantas globales, logrando horarios de producción sincronizados a través de datos de monitoreo detallados. Los sistemas basados ​​en sensores de Deutsche Bahn en rutas ferroviarias críticas redujeron los retrasos diarios del tren en más del 60%, mostrando cómo las ideas granulares de los datos en tiempo real pueden transformar la confiabilidad del servicio. Estos ejemplos subrayan el cambio del mercado hacia las decisiones procesables y basadas en datos, alimentadas por mayores capacidades de IA y un enfoque en la sostenibilidad a través de ciclos de vida de activos extendidos y residuos reducidos, una alineación prioritaria con los objetivos ecológicos modernos.

La base tecnológica de este mercado se encuentra en la rápida evolución de las plataformas IoT, el aprendizaje automático y la nube, lo que permite diagnósticos precisos a escala. Iniciativas de IoT Azure de Microsoft en 2024 Análisis predictivo integrado en numerosos sitios piloto, lo que refleja un enfoque granular en soluciones basadas en la nube para el pronóstico de mantenimiento. SAP refinó sus algoritmos de detección de anomalías dentro de su cartera de activos predictivos, mientras que los programas piloto de Hitachi enfatizaron la ingestión de datos en tiempo real para la certeza operativa. El uso de gemelos digitales por parte de Johnson Controls en edificios de gran altura demuestra cómo las tecnologías de simulación proporcionan predicciones detalladas de mantenimiento. Los gigantes de la industria como IBM, GE, Siemens y Bosch continúan liderando con soluciones a medida, impulsando el mercado de mantenimiento predictivo hacia una eficiencia y confiabilidad incomparables a través de innovaciones específicas y procesables.

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Dinámica del mercado 

Conductor: el aumento de la necesidad de reducir los costos de mantenimiento y el tiempo de inactividad no planificado

El mercado de mantenimiento predictivo es un enfoque crítico para las industrias en 2024, impulsado por la necesidad urgente de reducir los costos de mantenimiento y el tiempo de inactividad no planificado. Para las partes interesadas, este conductor es una prioridad, ya que las fallas inesperadas del equipo pueden dar lugar a pérdidas financieras y interrupciones operativas sustanciales. El costo del tiempo de inactividad no planificado es asombroso, con una pérdida media estimada en US $ 125,000 por hora en 11 industrias clave, incluidos petróleo y gas, productos químicos y metales. Este impacto financiero ha acelerado la adopción de soluciones de mantenimiento predictivo que aprovechan la IA y el IoT para pronosticar fallas con precisión. Siemens, por ejemplo, ha implementado más de 5,000 sensores impulsados ​​por la IA en sus plantas de fabricación europeas en 2024, detectando posibles problemas con semanas de anticipación y ahorrando millones en costos de reparación de emergencias. Este enfoque granular dentro del mercado de mantenimiento predictivo permite a las empresas cambiar de estrategias reactivas a proactivas, afectando directamente los resultados.

Más allá del ahorro de costos, minimizar el tiempo de inactividad es vital para mantener la ventaja competitiva y la confianza del cliente, una preocupación clave para las partes interesadas del mercado. En la industria automotriz, Ford ha implementado sistemas de mantenimiento predictivo en 12 líneas de ensamblaje global, monitoreando más de 8,000 componentes críticos en tiempo real para evitar las paradas de producción, reduciendo las paradas no planificadas en cientos de horas anuales por instalación. Del mismo modo, Shell en el sector energético utiliza herramientas predictivas para supervisar 3.500 activos en alta mar, evitando fallas que podrían interrumpir las cadenas de suministro. El mercado de mantenimiento predictivo sirve como un facilitador estratégico, asegurando la confiabilidad operativa y la protección de los flujos de ingresos. Para las partes interesadas, invertir en estas tecnologías en 2024 se traduce en una mayor resistencia contra las interrupciones. A medida que el impulso para eliminar el tiempo de inactividad costoso se intensifica, el mercado continúa innovando, ofreciendo soluciones personalizadas que abordan puntos de dolor industriales específicos con precisión basada en datos, posicionándolo como una herramienta indispensable para operaciones modernas.

Tendencia: uso de gemelos digitales para simular y predecir fallas de activos

En 2024, el mercado de mantenimiento predictivo está siendo remodelado por la tendencia transformadora de usar gemelos digitales para simular y predecir fallas de activos. Los gemelos digitales, réplicas virtuales de los activos físicos, permiten a las partes interesadas probar escenarios, monitorear el rendimiento y anticipar problemas sin riesgos del mundo real, ofreciendo una precisión incomparable en la planificación del mantenimiento. Los datos recientes indican más de 7,000 implementaciones gemelas digitales en entornos industriales a nivel mundial este año, destacando su creciente importancia en sectores como el aeroespacial y la fabricación. General Electric (GE) lidera esta tendencia, desplegando gemelos digitales para más de 2,000 unidades de turbina, lo que permite a los ingenieros simular el desgaste en diversas condiciones y predecir fallas en los meses que vienen. Para las partes interesadas en el mercado, esta tecnología representa un cambio hacia una gestión de activos muy detallada y proactiva que minimiza las averías inesperadas.

El impacto de los gemelos digitales se extiende a la optimización de los horarios de mantenimiento y la asignación de recursos, crítico para las partes interesadas que tienen como objetivo maximizar la eficiencia en el mercado de mantenimiento predictivo. Johnson Controls ha aplicado gemelos digitales para administrar los sistemas HVAC en más de 1,500 edificios de gran altura, pronosticando necesidades de mantenimiento de compresores como compresores con precisión a nivel de día, reduciendo las reparaciones de emergencia en cientos de incidentes anualmente. Del mismo modo, AMTRAK usa gemelos digitales para monitorear 900 locomotoras, simulando puntos de estrés para programar el mantenimiento durante las horas de menor actividad, evitando las interrupciones del servicio. Esta tendencia dentro del mercado proporciona ideas procesables que reducen los costos y extienden los ciclos de vida de los activos. Para las partes interesadas, adoptar gemelos digitales en 2024 significa obtener una ventaja competitiva a través de estrategias basadas en la simulación que abordan los riesgos de falla específicos con detalles granulares. A medida que las industrias integran cada vez más esta tecnología, el mercado evoluciona para ofrecer soluciones de vanguardia que garanticen la continuidad operativa y la toma de decisiones informadas en un panorama industrial de ritmo rápido y centrado en los datos.

Desafío: seguridad de datos y problemas de calidad que afectan la efectividad del sistema

Los problemas de seguridad y calidad de datos plantean un desafío significativo en el mercado de mantenimiento predictivo en 2024, afectando directamente la efectividad del sistema para las partes interesadas. Con el mantenimiento predictivo que depende de extensos conjuntos de datos de dispositivos y sensores IoT, protegiendo estos datos y garantizar que su integridad sea primordial. Las infracciones o inexactitudes pueden conducir a predicciones defectuosas, causando errores costosos o fallas perdidas. Informes recientes destacan más de 4,500 incidentes cibernéticos dirigidos a sistemas de IoT industriales a nivel mundial este año, exponiendo la vulnerabilidad de los datos de mantenimiento. Siemens, un jugador importante en el mercado, enfrentó un intento notable de violación de datos a principios de 2024 que afectan los sistemas que monitorean 3.000 activos industriales, aunque se mitigó sin pérdidas significativas. Para las partes interesadas, tales eventos enfatizan la necesidad crítica de medidas sólidas de seguridad cibernética para proteger las herramientas predictivas.

Compuesto el problema de seguridad es el desafío de la calidad de los datos, lo que afecta la confiabilidad del análisis predictivo en el mercado de mantenimiento predictivo, una preocupación apremiante para las partes interesadas. Los datos de sensores inconsistentes o incompletos pueden distorsionar algoritmos, lo que lleva a falsos positivos o alertas perdidas. En el sector energético, BP enfrentó problemas de calidad de datos con sensores en 1.200 plataformas en alta mar, donde las lecturas inexactas desencadenaron controles de mantenimiento innecesarios en más de 300 unidades, inflando los costos. Al abordar esto, IBM ha introducido protocolos mejorados de validación de datos para su plataforma Maximo, procesando entradas de más de 6,000 dispositivos conectados para filtrar anomalías antes del análisis. Para las partes interesadas, invertir en tecnologías avanzadas de cifrado y limpieza de datos en 2024 es esencial para garantizar predicciones precisas y proteger ideas operativas confidenciales dentro del mercado. Superar estos desafíos duales es crucial para realizar el máximo potencial del mantenimiento predictivo, asegurando que los sistemas ofrecen resultados confiables y procesables en medio de crecientes complejidades digitales y manteniendo la confianza en las estrategias de mantenimiento basadas en datos.

Análisis segmentario 

Por componente

Las soluciones de mantenimiento predictivo integradas y independientes con una participación de mercado de más del 70% en el mercado de mantenimiento predictivo han revolucionado las operaciones industriales a través de análisis integrales y capacidades de monitoreo en tiempo real. En 2024, la plataforma Watson IoT de IBM sirve 520 instalaciones de fabricación a nivel mundial, procesando más de 15 millones de puntos de datos del equipo diariamente para predecir fallas antes de que ocurran. La solución Senseye de Siemens se ha implementado en 88 plantas automotrices, lo que permite un análisis predictivo que redujo los costos de mantenimiento en US $ 8,5 millones colectivamente. Microsoft's Azure IoT Suite potencia Mantenimiento predictivo para 340 sitios de fabricación discretos, aprovechando algoritmos de aprendizaje automático que analizan los patrones de equipos con precisión sin precedentes. El asesor de activos de EcoStruxure de Schneider Electric monitorea 2.800 activos críticos en 65 instalaciones farmacéuticas, proporcionando ideas procesables que impidieron 450 posibles desgloses en el primer trimestre de 2024 solo.

El dominio de las soluciones integradas en el mercado de mantenimiento predictivo proviene de su capacidad para unificar fuentes de datos dispares y proporcionar vistas de salud de equipos holísticos. La plataforma ThingWorx de PTC ahora cuenta con 280 algoritmos especializados diseñados para aplicaciones aeroespaciales, atendiendo a 45 principales fabricantes de aviones. FactoryTalk Analytics de Rockwell Automation ha ganado terreno entre 75 proveedores automotrices, ofreciendo implementaciones modulares que se adaptan a requisitos de maquinaria específicos. La integración de los sensores de IoT avanzados ha acelerado la adopción, con Honeywell envío de 4.500 dispositivos de monitoreo equipados con sensores a plantas de procesamiento de alimentos en 2024. Además, los modelos de suscripción flexibles tienen una accesibilidad mejorada, como lo evidenció el conjunto de mantenimiento predictivo de SAP que atrae a 180 nuevos clientes empresariales a través de un precio basado en el uso. Estas soluciones integrales continúan impulsando el mercado hacia adelante, ofreciendo un ROI medible a través del tiempo de inactividad reducido, la vida útil de los equipos extendidos y los horarios de mantenimiento optimizados en diversos sectores industriales.

Por tecnología

La tecnología de monitoreo de vibraciones con una participación de mercado de más del 22.6% ha surgido como una piedra angular del mercado de mantenimiento predictivo, que ofrece capacidades de detección de fallas tempranas incomparables en las aplicaciones industriales. En 2024, los sensores de vibración inalámbricos de SKF monitorean 1.100 turbinas eólicas a nivel mundial, evitando fallas catastróficas en la caja de cambios a través del análisis de espectro continuo. General Electric desplegó 150 sistemas avanzados de monitoreo de vibraciones en su instalación de motor de aviones Cincinnati, identificando defectos de los rodamientos semanas antes de las fallas potenciales. El monitor de salud de la maquinaria AMS 6500 de Emerson protege 890 activos rotativos críticos en las refinerías norteamericanas, proporcionando alertas en tiempo real que impidieron 67 apagados no planificados en 2024. Sensores de vibración 3561 FC de Fluke, instalados en 195 plantas de procesamiento químico, automatizar informes de condición y reducir los requisitos de inspección manual por 40 horas semanales por facilidad.

La adopción generalizada del monitoreo de vibraciones en el mercado de mantenimiento predictivo refleja su versatilidad en diversas aplicaciones industriales. El gigante minero BHP utiliza un análisis de vibración avanzado en 85 camiones de transporte en sus operaciones australianas, detectando problemas de transmisión en entornos hostiles. En el sector farmacéutico, Pfizer integró 260 sensores de vibración en sus instalaciones de Michigan, monitoreando 45 prensas de tabletas y reduciendo las desviaciones de calidad relacionadas con el equipo. El líder de procesamiento de alimentos Nestlé desplegó 310 monitores de vibración inalámbrica en su planta de California, lo que desencadena el mantenimiento solo cuando se exceden los umbrales predeterminados. La efectividad de la tecnología se evidencia aún más por la distribución de Brüel y Kjær de 3.800 unidades de monitoreo de vibraciones en 2024, impulsadas por estrictos requisitos de confiabilidad. Estas implementaciones demuestran cómo el monitoreo de la vibración continúa dando forma al mercado, ofreciendo mejoras medibles en la confiabilidad del equipo, la eficiencia operativa y la optimización de los costos de mantenimiento en los sectores industriales críticos en todo el mundo.

Por industria

Según la industria, los fabricantes están dominando el mercado de mantenimiento predictivo al controlar más del 25.7% de participación de mercado a través de la implementación estratégica de tecnologías de monitoreo avanzado. En 2024, la instalación de Peoria de Caterpillar opera 45 modelos predictivos que analizan datos de 2.200 sensores en las líneas de ensamblaje, evitando fallas críticas de equipos durante los períodos de producción máximos. Bosch implementó mantenimiento predictivo impulsado por la IA en 32 prensas de estampado en su planta de Stuttgart, reduciendo las averías inesperadas a 3 incidentes mensualmente. Gigafactory Texas de Tesla monitorea 650 estaciones de soldadura robótica utilizando algoritmos predictivos que programan el mantenimiento durante las brechas de producción planificadas. Las operaciones de Waterloo de John Deere integraron análisis predictivos en 18 líneas de ensamblaje, analizando 3.2 millones de puntos de datos diariamente para optimizar el rendimiento del equipo. Estas implementaciones demuestran cómo los fabricantes aprovechan el mercado para mantener ventajas competitivas a través de la excelencia operativa.

Los procesos de fabricación que se benefician más del mantenimiento predictivo incluyen ensamblaje automatizado, mecanizado de precisión y sistemas de control de calidad. La planta de Dearborn de Ford ejecuta análisis predictivo en 42 robots de pintura, evitando los defectos de recubrimiento a través del análisis de la humedad y los patrones de temperatura. La instalación de fabricación de semiconductores de Samsung en Austin monitorea 38 puntos de proceso críticos, detectando microvariaciones que podrían afectar la calidad del chip. En 2024, la planta de Kentucky de Toyota instaló 1.400 sensores IoT de seguimiento del rendimiento de la prensa de estampado, lo que permite a los equipos de mantenimiento abordar los problemas antes de que ocurran los impactos de producción. Volkswagen Group desplegó mantenimiento predictivo en 55 líneas de producción a nivel mundial, estandarizando los protocolos de monitoreo de equipos. El proveedor de componentes industriales SKF entregó 500 unidades de rodamiento inteligente con sensores integrados a fabricantes de automóviles, destacando el ecosistema que respalda esta tendencia. El liderazgo del sector manufacturero en el mercado de mantenimiento predictivo continúa impulsando la innovación, con empresas que informan un tiempo de inactividad reducido, mejoran la calidad del producto y la asignación de recursos de mantenimiento optimizado.

Por implementación

Las implementaciones locales han tenido prioridad al capturar más del 63.6% de participación de mercado en el mercado de mantenimiento predictivo debido a los requisitos de seguridad y control de datos mejorados. En 2024, ExxonMobil invirtió US $ 5.8 millones en infraestructura de mantenimiento predictivo en las instalaciones en 15 refinerías, asegurando la soberanía completa de los datos y el análisis en tiempo real sin dependencias externas. Las instalaciones de producción de acero de ArcelorMittal ejecutan servidores dedicados en el proceso de procesamiento 1.8 Terabytes de datos de equipos diariamente, manteniendo un control estricto sobre la información operativa patentada. El Departamento de Defensa de los Estados Unidos mejoró 35 instalaciones de mantenimiento militar a plataformas predictivas locales, cumpliendo con los estrictos protocolos de ciberseguridad mientras monitorea 4.200 activos críticos. El gigante farmacéutico Merck opera sistemas locales aislados en 28 sitios de producción, protegiendo la propiedad intelectual al tiempo que permite el monitoreo de equipos avanzados.

Las consideraciones de seguridad y el cumplimiento regulatorio impulsan la preferencia por las soluciones locales en el mercado de mantenimiento predictivo en las industrias reguladas. En 2024, Siemens Energy documentó que 48 servicios públicos europeos seleccionaron implementaciones locales para cumplir con los estándares críticos de protección de la infraestructura. El fabricante japonés Mitsubishi Heavy Industries ejecuta un grupo de mantenimiento predictivo dedicado con 1,200 núcleos de procesamiento, asegurando cero exposición a datos externos para diagnósticos confidenciales de turbinas. El productor químico BASF mantiene 22 servidores locales en instalaciones globales, realizando auditorías de seguridad diarias mientras procesa millones de lecturas de sensores. Las consideraciones financieras también favorecen las implementaciones locales, con General Motors que informan costos anuales predecibles de US $ 2.4 millones por su sistema interno versus gastos de nubes variables. Estas implementaciones subrayan por qué las organizaciones en el mercado de mantenimiento predictivo continúan eligiendo implementaciones locales, equilibrando las capacidades de análisis avanzados con requisitos de seguridad estrictos y las necesidades de cumplimiento regulatorio.

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Análisis Regional 

América del Norte liderando el mercado de mantenimiento predictivo

El dominio de América del Norte en el mercado de mantenimiento predictivo proviene de su robusta infraestructura industrial, adopción de tecnología temprana e inversiones sustanciales en iniciativas de transformación digital en los sectores de fabricación, energía y atención médica. La región alberga la sede de los principales proveedores de soluciones, incluidos IBM, Microsoft, General Electric y PTC, creando un ecosistema que impulsa la innovación y la implementación rápida. En 2024, las instalaciones de fabricación de América del Norte invirtieron US $ 4.2 mil millones en sistemas de mantenimiento predictivo habilitados para IoT, con compañías como Boeing que implementan análisis avanzados en 85 líneas de producción que monitorean más de 12,000 componentes críticos. El sector automotriz lidera la adopción, con General Motors desplegando soluciones predictivas en 28 plantas de ensamblaje, analizando 3.5 millones de puntos de datos diariamente. Además, la infraestructura de nube madura de la región admite sofisticadas aplicaciones de mercado de mantenimiento predictivo, con los servicios web de Amazon alojando más de 2,800 plataformas de IoT industriales que procesan datos de equipos de 45,000 instalaciones conectadas en todo el continente, lo que permite la predicción de falla en tiempo real y la planificación de mantenimiento optimizado.

• Estados Unidos como el mayor contribuyente

Estados Unidos impulsa el mercado de mantenimiento predictivo a través de su liderazgo tecnológico, base industrial masiva y un entorno regulatorio favorable que fomenta la innovación en la automatización industrial y la fabricación inteligente. Las compañías estadounidenses invirtieron US $ 3.1 mil millones en tecnologías de mantenimiento predictivo en 2024, con importantes implementaciones que incluyen la implementación de ExxonMobil en 22 refinerías que monitorean 8,500 activos críticos y la integración de Ford de los sistemas de mantenimiento basados ​​en IA en 15 instalaciones de fabricación. El sector aeroespacial avanzado del país, dirigido por compañías como Lockheed Martin y Northrop Grumman, utiliza análisis predictivos en más de 6.200 componentes de aeronaves, estableciendo estándares globales para la excelencia de mantenimiento. Además, la adopción de mantenimiento predictivo de la industria de la salud de los Estados Unidos para equipos médicos representa un segmento de mercado de US $ 850 millones, con hospitales como Mayo Clinic que monitorean 3.400 dispositivos en 18 instalaciones. La presencia de gigantes tecnológicos de Silicon Valley que desarrollan soluciones del mercado de mantenimiento predictivo de vanguardia, combinados con una financiación sustancial de capital de riesgo de US $ 780 millones en 2024 para nuevas empresas industriales de IoT, refuerza la posición de Estados Unidos como líder global en la innovación e implementación de mantenimiento predictivo.

Europa como el segundo mercado más grande

Europa asegura su posición como el segundo mercado de mantenimiento predictivo más grande a través de estrictas regulaciones de seguridad industrial, un fuerte patrimonio de fabricación y compromiso con las iniciativas de la Industria 4.0 en los Estados miembros. Alemania lidera la adopción regional con gigantes automotrices como Volkswagen y BMW que implementan análisis predictivos en 42 instalaciones de producción, monitoreando 15,000 robots y sistemas de ensamblaje. El Reino Unido sigue con implementaciones significativas en el aeroespacial, donde Rolls-Royce monitorea 9,800 motores de aeronaves utilizando algoritmos predictivos avanzados. El sector energético de Francia impulsa la demanda a través de la implementación de EDF en 58 reactores nucleares, analizando 2,2 millones de lecturas de sensores diariamente. La base de fabricación de Italia contribuye sustancialmente, con compañías como Ferrari y Pirelli que invierten US $ 125 millones colectivamente en sistemas de mantenimiento predictivo para 28 líneas de producción. Estos cuatro países representan US $ 2.8 mil millones en inversiones en el mercado, respaldados por programas de financiación de la UE que asignan US $ 450 millones para proyectos de digitalización industrial que priorizan el mantenimiento predictivo como un componente clave de las prácticas de fabricación sostenible.

Desarrollos clave en el mercado de mantenimiento predictivo

• En febrero de 2025, IBM completó la adquisición de Hashicorp por US $ 6.4 mil millones, fortaleciendo sus ofertas multicloud y soluciones de mantenimiento predictivo a través de la integración con la cartera de Red Hat.
• En marzo de 2025, Siemens lanzó su plataforma de mantenimiento predictivo de próxima generación que incorpora capacidades generativas de IA para mejorar la predicción de fallas del equipo y la escasez de habilidades del sector de mantenimiento de la dirección.
• En junio de 2025, C3 AI recibió una orden de tareas de US $ 13 millones de la Oficina de Sosteninación Rápida de la Fuerza Aérea de EE. UU. Para expandir su sistema de mantenimiento predictivo habilitado para AI en plataformas de aeronaves adicionales.
• En febrero de 2024, Novity Inc. obtuvo US $ 7.8 millones en fondos dirigidos por Weru Investment para expandir su plataforma Truprogntics AI en las industrias de productos químicos, fabricación y agua.
• En marzo de 2024, KBR recibió un contrato significativo de Petro Rabigh para proporcionar servicios integrales de mantenimiento predictivo para optimizar el ciclo de vida de activos y el rendimiento de la maquinaria.
• En mayo de 2023, el tiempo de actividad infinito obtuvo US $ 18.85 millones en fondos de la Serie B3 dirigido por Tiger Global para mejorar sus soluciones de mantenimiento predictivo industrial basado en IoT.
• En junio de 2024, NVIDIA adquirió Shoreline.io por US $ 100 millones para mejorar su negocio DGX en la nube e integrar las capacidades de resolución de problemas de Centro de datos automatizado en su conjunto de software AI Enterprise para el mantenimiento predictivo de los grupos de GPU.
• En agosto de 2024, Aiomatic recaudó US $ 2.2 millones (€ 2 millones) en fondos respaldados por EIT Manufacturing para expandir su plataforma de mantenimiento predictivo basada en AI en Europa.

Principales jugadores en el mercado de mantenimiento predictivo:

• Fujitsu limitada
• Hitachi, Ltd.
• Corporación Toshiba
• Corporación eléctrica Mitsubishi
• google llc
• Corporación IBM
• Corporación Microsoft
• Corporación Oráculo
• SAP SE
• Software Ag
• Perspectiva de ónix
• Servicios web de Amazon, Inc.
• Instituto SAS
• Soluciones Hakunamatata
• Otros jugadores destacados

Descripción general de la segmentación del mercado:

Por componente:

• Soluciones
  • Integrado
  • Autónomo
• Servicios
  • Servicios Gestionados
  • Servicios profesionales

Por modo de implementación:

• Nube
  • Nube pública
  • Nube privada
  • Nube híbrida
• Local

Por tecnología:

• Monitoreo de vibraciones
• Pruebas eléctricas
• Análisis de aceite
• Detectores ultrasónicos
• Pulso de choque
• Monitoreo térmico/infrarrojo
• Monitoreo óptico (cámaras)
• Base de datos de aprendizaje automático
• Otros

Por tamaño de organización:

• Grandes Empresas
• Pequeñas y Medianas Empresas

Por industria:

• Aeroespacial y Defensa
• Fabricación
• Energía y servicios públicos
• Petróleo y gas
• Transporte
• Almacén y Logística
• Salud y ciencias biológicas
• Automotor
• Marina/Envío
• Otros

Por región:

• América del norte
  • Estados Unidos
  • Canadá
  • México
• Europa
  • el reino unido
  • Alemania
  • Francia
  • España
  • Italia
  • Rusia
  • Polonia
  • Resto de Europa
• Asia Pacífico
  • Porcelana
  • India
  • Japón
  • Australia y Nueva Zelanda
  • ASEAN
  • Resto de Asia Pacífico
• Medio Oriente y África (MEA)
  • Emiratos Árabes Unidos
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica
  • Resto de MEA
• Sudamerica
  • Argentina
  • Brasil
  • Resto de Sudamérica