Mercado de mantenimiento predictivo: por componente (soluciones y servicios); modo de implementación (nube y local); tecnología (monitoreo de vibraciones, pruebas eléctricas, análisis de aceite, detectores ultrasónicos, etc.); tamaño de la organización (grandes empresas, pymes); industria (aeroespacial y defensa, manufactura, energía y servicios públicos, petróleo y gas, etc.); región: tamaño del mercado, dinámica de la industria, análisis de oportunidades y pronóstico para 2025-2033
- Última actualización: 25 de junio de 2025 | | ID del informe: AA0322172
Escenario de mercado
El mercado de mantenimiento predictivo se valoró en US$ 8,96 mil millones en 2024 y se proyecta que alcance los US$ 91,04 mil millones para 2033, con una tasa de crecimiento de 29,4% CAGR durante el período de pronóstico de 2025 a 2033.
El mercado del mantenimiento predictivo experimentará un crecimiento sin precedentes en 2024, impulsado por la urgente necesidad de reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia operativa en todas 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 la implementación de sensores con IA en plantas de fabricación, lo que permite la detección precisa de anomalías y previene costosas averías. De igual manera, la plataforma Maximo de IBM ha experimentado un aumento en su adopción, con miles de empresas suscribiéndose a sus soluciones de mantenimiento predictivo para optimizar la gestión de activos. En la industria pesada, los kits de monitoreo de condición de Caterpillar ahora se utilizan ampliamente para la supervisión de flotas en tiempo real, lo que garantiza interrupciones mínimas. Estos avances resaltan cómo el mantenimiento predictivo se está convirtiendo en una piedra angular de la estrategia industrial, impactando directamente en el ahorro de costos y la confiabilidad.
Profundizando en sectores específicos, las industrias automotriz, aeroespacial, energética y de transporte son actores clave en el mercado del mantenimiento predictivo, cada una enfrentando desafíos únicos con maquinaria compleja. En 2024, Boeing implementó un sistema predictivo que redujo drásticamente los tiempos de respuesta de mantenimiento en varias horas por ciclo en instalaciones seleccionadas, lo que ilustra mejoras granulares en la eficiencia del flujo de trabajo. Daimler, por otro lado, implementó protocolos predictivos estandarizados en docenas de plantas globales, logrando cronogramas de producción sincronizados mediante datos de monitoreo detallados. Los sistemas basados en sensores de Deutsche Bahn en rutas ferroviarias críticas redujeron los retrasos diarios de trenes en más del 60%, lo que demuestra cómo la información granular de los datos en tiempo real puede transformar la confiabilidad del servicio. Estos ejemplos subrayan la transición del mercado hacia decisiones prácticas basadas en datos, impulsadas por capacidades mejoradas de IA y un enfoque en la sostenibilidad mediante ciclos de vida de activos extendidos y reducción de desperdicios, una prioridad alineada con los objetivos ecológicos modernos.
La base tecnológica de este mercado reside en la rápida evolución del IoT, el aprendizaje automático y las plataformas en la nube, lo que permite diagnósticos precisos a escala. Las iniciativas de IoT de Azure de Microsoft en 2024 integraron análisis predictivo en numerosos sitios piloto, lo que refleja un enfoque granular en soluciones basadas en la nube para la previsión de mantenimiento. SAP perfeccionó sus algoritmos de detección de anomalías en su portafolio de Activos Predictivos, mientras que los programas piloto de Hitachi priorizaron la ingesta de datos en tiempo real para garantizar la certeza operativa. El uso de gemelos digitales por parte de Johnson Controls en edificios de gran altura demuestra aún más cómo las tecnologías de simulación proporcionan predicciones de mantenimiento detalladas. Gigantes del sector como IBM, GE, Siemens y Bosch siguen liderando con soluciones a medida, impulsando el mercado del mantenimiento predictivo hacia una eficiencia y fiabilidad inigualables mediante innovaciones específicas y prácticas.
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Dinámica del mercado
Impulsor: creciente necesidad de reducir los costos de mantenimiento y el tiempo de inactividad no planificado
El mercado del mantenimiento predictivo es un foco crítico para las industrias en 2024, impulsado por la urgente necesidad de reducir los costos de mantenimiento y las paradas no planificadas. Para las partes interesadas, este factor es una prioridad absoluta, ya que las fallas inesperadas de los equipos pueden resultar en pérdidas financieras sustanciales e interrupciones operativas. El costo de las paradas no planificadas es alarmante, con una pérdida media estimada en US$ 125.000 por hora en 11 industrias clave, incluyendo 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 basados en IA en sus plantas de fabricación europeas en 2024, detectando posibles problemas con semanas de anticipación y ahorrando millones en costos de reparación de emergencia. Este enfoque granular dentro del mercado del mantenimiento predictivo permite a las empresas pasar de estrategias reactivas a proactivas, lo que impacta directamente en los resultados.
Más allá del ahorro de costes, minimizar el tiempo de inactividad es vital para mantener la ventaja competitiva y la confianza del cliente, una preocupación clave para los actores del mercado. En la industria automotriz, Ford ha implementado sistemas de mantenimiento predictivo en 12 líneas de ensamblaje globales, monitoreando más de 8,000 componentes críticos en tiempo real para prevenir paradas de producción y reduciendo las paradas no planificadas en cientos de horas anuales por instalación. De igual manera, Shell, en el sector energético, utiliza herramientas predictivas para supervisar 3,500 activos offshore, evitando fallas que podrían interrumpir las cadenas de suministro. El mercado del mantenimiento predictivo actúa así como un facilitador estratégico, garantizando la confiabilidad operativa y protegiendo los flujos de ingresos. Para los actores del mercado, invertir en estas tecnologías en 2024 se traduce en una mayor resiliencia ante las interrupciones. A medida que se intensifica el esfuerzo por eliminar los costosos tiempos de inactividad, el mercado continúa innovando, ofreciendo soluciones a medida que abordan problemas industriales específicos con precisión basada en datos, posicionándolo como una herramienta indispensable para las operaciones modernas.
Tendencia: Uso de gemelos digitales para simular y predecir fallas de activos
En 2024, el mercado del mantenimiento predictivo se está transformando gracias a la tendencia transformadora del uso de gemelos digitales para simular y predecir fallos de activos. Los gemelos digitales, réplicas virtuales de activos físicos, permiten a las partes interesadas probar escenarios, supervisar el rendimiento y anticipar problemas sin riesgos reales, ofreciendo una precisión inigualable en la planificación del mantenimiento. Datos recientes indican más de 7000 implementaciones de gemelos digitales en entornos industriales a nivel mundial este año, lo que destaca su creciente importancia en sectores como el aeroespacial y la fabricación. General Electric (GE) lidera esta tendencia, implementando gemelos digitales en más de 2000 unidades de turbinas, lo que permite a los ingenieros simular el desgaste en diversas condiciones y predecir fallos con meses de antelación. Para los actores del mercado, esta tecnología representa un cambio hacia una gestión de activos altamente detallada y proactiva que minimiza las averías inesperadas.
El impacto de los gemelos digitales se extiende a la optimización de los programas de mantenimiento y la asignación de recursos, crucial para las partes interesadas que buscan maximizar la eficiencia en el mercado del mantenimiento predictivo. Johnson Controls ha aplicado gemelos digitales para gestionar sistemas de climatización (HVAC) en más de 1500 edificios de gran altura, pronosticando las necesidades de mantenimiento de componentes como compresores con precisión diaria, reduciendo las reparaciones de emergencia en cientos de incidentes al año. De igual forma, Amtrak utiliza gemelos digitales para monitorizar 900 locomotoras, simulando puntos de tensión para programar el mantenimiento durante las horas valle y evitando interrupciones del servicio. Esta tendencia en el mercado proporciona información práctica que reduce costes y amplía la vida útil de los activos. Para las partes interesadas, adoptar gemelos digitales en 2024 significa obtener una ventaja competitiva mediante estrategias basadas en simulación que abordan riesgos de fallo específicos con gran detalle. A medida que las industrias integran cada vez más esta tecnología, el mercado evoluciona para ofrecer soluciones de vanguardia que garantizan la continuidad operativa y la toma de decisiones informada en un panorama industrial dinámico y centrado en datos.
Desafío: Problemas de seguridad y calidad de los datos que afectan la eficacia del sistema
Los problemas de seguridad y calidad de los datos plantean un desafío significativo en el mercado del mantenimiento predictivo en 2024, afectando directamente la efectividad del sistema para las partes interesadas. Dado que el mantenimiento predictivo depende de amplios conjuntos de datos de dispositivos y sensores del IoT, proteger estos datos y garantizar su integridad es fundamental. Las filtraciones o imprecisiones pueden generar predicciones erróneas, causando errores costosos o fallos no detectados. Informes recientes destacan más de 4500 incidentes cibernéticos que afectaron a sistemas industriales del IoT a nivel mundial este año, lo que expone la vulnerabilidad de los datos de mantenimiento. Siemens, un actor importante del mercado, se enfrentó a un intento de filtración de datos notable a principios de 2024 que afectó a los sistemas que monitoreaban 3000 activos industriales, aunque se mitigó sin pérdidas significativas. Para las partes interesadas, estos eventos enfatizan la necesidad crítica de contar con medidas robustas de ciberseguridad para proteger las herramientas predictivas.
Para agravar el problema de seguridad, se encuentra el desafío de la calidad de los datos, que impacta la confiabilidad del análisis predictivo en el mercado del mantenimiento predictivo, una preocupación apremiante para las partes interesadas. Los datos inconsistentes o incompletos de los sensores pueden distorsionar los algoritmos, generando falsos positivos o alertas omitidas. En el sector energético, BP enfrentó problemas de calidad de datos con los sensores de 1200 plataformas marinas, donde lecturas inexactas provocaron revisiones de mantenimiento innecesarias en más de 300 unidades, lo que incrementó los costos. Para abordar esto, IBM ha introducido protocolos mejorados de validación de datos para su plataforma Maximo, procesando las entradas de más de 6000 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 la información operativa confidencial del mercado. Superar este doble desafío es crucial para aprovechar al máximo el potencial del mantenimiento predictivo, garantizar que los sistemas brinden resultados confiables y prácticos en medio de la creciente complejidad digital y mantener la confianza en las estrategias de mantenimiento basadas en datos.
Análisis segmentario
Por componente
Las soluciones de mantenimiento predictivo, integradas e independientes, con una cuota de mercado superior al 70%, han revolucionado las operaciones industriales gracias a sus análisis exhaustivos y sus capacidades de monitorización en tiempo real. En 2024, la plataforma Watson IoT de IBM prestó servicio a 520 plantas de fabricación a nivel mundial, procesando diariamente más de 15 millones de puntos de datos de equipos para predecir fallos antes de que se produzcan. La solución Senseye de Siemens se ha implementado en 88 plantas de automoción, lo que ha permitido el análisis predictivo, lo que ha reducido los costes de mantenimiento en 8,5 millones de dólares estadounidenses en conjunto. La suite Azure IoT de Microsoft impulsa el mantenimiento predictivo en 340 plantas de fabricación discretas, aprovechando algoritmos de aprendizaje automático que analizan los patrones de los equipos con una precisión sin precedentes. EcoStruxure Asset Advisor de Schneider Electric monitoriza 2.800 activos críticos en 65 instalaciones farmacéuticas, proporcionando información práctica que evitó 450 posibles averías solo en el primer trimestre de 2024.
El predominio de las soluciones integradas en el mercado del mantenimiento predictivo se debe a su capacidad para unificar fuentes de datos dispares y proporcionar una visión holística del estado de los equipos. La plataforma ThingWorx de PTC ahora cuenta con 280 algoritmos especializados, diseñados para aplicaciones aeroespaciales, y presta servicio a 45 importantes fabricantes de aeronaves. FactoryTalk Analytics de Rockwell Automation ha ganado terreno entre 75 proveedores de la industria automotriz, ofreciendo implementaciones modulares que se adaptan a los requisitos específicos de la maquinaria. La integración de sensores avanzados de IoT ha acelerado su adopción, con Honeywell enviando 4500 dispositivos de monitoreo equipados con sensores a plantas de procesamiento de alimentos en 2024. Además, los modelos de suscripción flexibles han mejorado la accesibilidad, como lo demuestra la suite de mantenimiento predictivo de SAP, que ha atraído a 180 nuevos clientes empresariales gracias a sus precios basados en el uso. Estas soluciones integrales continúan impulsando el mercado, ofreciendo un retorno de la inversión medible mediante la reducción del tiempo de inactividad, la prolongación de la vida útil de los equipos y la optimización de los programas de mantenimiento en diversos sectores industriales.
Por tecnología
La tecnología de monitorización de vibraciones, con una cuota de mercado superior al 22,6 %, se ha consolidado como un pilar fundamental del mercado del mantenimiento predictivo, ofreciendo capacidades inigualables de detección temprana de fallos en aplicaciones industriales. En 2024, los sensores de vibración inalámbricos de SKF monitorizaron 1100 aerogeneradores en todo el mundo, previniendo fallos catastróficos en las cajas de engranajes mediante el análisis continuo del espectro. General Electric implementó 150 sistemas avanzados de monitorización de vibraciones en su planta de motores de aeronaves de Cincinnati, identificando defectos en los rodamientos semanas antes de posibles fallos. El monitor de estado de la maquinaria AMS 6500 de Emerson protege 890 activos rotativos críticos en refinerías de Norteamérica, generando alertas en tiempo real que evitaron 67 paradas imprevistas en 2024. Los sensores de vibración 3561 FC de Fluke, instalados en 195 plantas de procesamiento químico, automatizan los informes de estado y reducen la necesidad de inspección manual en 40 horas semanales por planta.
La adopción generalizada de la monitorización de vibraciones en el mercado del mantenimiento predictivo refleja su versatilidad en diversas aplicaciones industriales. El gigante minero BHP utiliza análisis avanzado de vibraciones 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, monitorizando 45 prensas de comprimidos y reduciendo las desviaciones de calidad relacionadas con los equipos. Nestlé, líder en procesamiento de alimentos, implementó 310 monitores de vibración inalámbricos en su planta de California, activando el mantenimiento solo cuando se superan los umbrales predeterminados. La eficacia de la tecnología se evidencia aún más con la distribución de 3800 unidades de monitorización de vibraciones por parte de Brüel & Kjær en 2024, impulsada por estrictos requisitos de fiabilidad. Estas implementaciones demuestran cómo la monitorización de vibraciones continúa moldeando el mercado, generando mejoras mensurables en la fiabilidad de los equipos, la eficiencia operativa y la optimización de los costes de mantenimiento en sectores industriales críticos de todo el mundo.
Por industria
Según la industria, los fabricantes dominan el mercado del mantenimiento predictivo, controlando más del 25,7 % de la cuota de mercado mediante la implementación estratégica de tecnologías de monitorización avanzadas. En 2024, la planta de Caterpillar en Peoria operaba 45 modelos predictivos que analizaban datos de 2200 sensores en las líneas de montaje, lo que prevenía fallos críticos en los equipos durante los picos de producción. Bosch implementó el mantenimiento predictivo basado en IA en 32 prensas de estampación de su planta de Stuttgart, reduciendo las averías inesperadas a 3 incidentes al mes. La Gigafactory Texas de Tesla monitoriza 650 estaciones de soldadura robótica mediante algoritmos predictivos que programan el mantenimiento durante los intervalos de producción planificados. Las operaciones de John Deere en Waterloo integraron el análisis predictivo en 18 líneas de montaje, analizando 3,2 millones de puntos de datos diariamente para optimizar el rendimiento de los equipos. Estas implementaciones demuestran cómo los fabricantes aprovechan el mercado para mantener ventajas competitivas mediante la excelencia operativa.
Los procesos de fabricación que más se benefician del mantenimiento predictivo incluyen el ensamblaje automatizado, el mecanizado de precisión y los sistemas de control de calidad. La planta de Ford en Dearborn ejecuta análisis predictivos en 42 robots de pintura, lo que previene defectos de recubrimiento mediante el análisis de patrones de humedad y temperatura. La planta de fabricación de semiconductores de Samsung en Austin monitoriza 38 puntos críticos del proceso, detectando microvariaciones que podrían afectar la calidad del chip. En 2024, la planta de Toyota en Kentucky instaló 1400 sensores IoT que monitorizan el rendimiento de las prensas de estampación, lo que permite a los equipos de mantenimiento abordar los problemas antes de que se produzcan impactos en la producción. El Grupo Volkswagen implementó el mantenimiento predictivo en 55 líneas de producción a nivel mundial, estandarizando los protocolos de monitorización de equipos. El proveedor de componentes industriales SKF entregó 500 unidades de rodamientos inteligentes con sensores integrados a fabricantes de automóviles, lo que pone de relieve el ecosistema que respalda esta tendencia. El liderazgo del sector manufacturero en el mercado del mantenimiento predictivo continúa impulsando la innovación, y las empresas informan de una reducción del tiempo de inactividad, una mejora de la calidad de los productos y una asignación optimizada de recursos de mantenimiento.
Por implementación
Las implementaciones locales han cobrado importancia, alcanzando más del 63,6 % de cuota de mercado en el mercado del mantenimiento predictivo gracias a la mejora en el control de datos y los requisitos de seguridad. En 2024, ExxonMobil invirtió 5,8 millones de dólares estadounidenses en infraestructura de mantenimiento predictivo local en 15 refinerías, garantizando la completa soberanía de los datos y análisis en tiempo real sin dependencias externas. Las instalaciones de producción de acero de ArcelorMittal utilizan servidores locales dedicados que procesan 1,8 terabytes de datos de equipos diariamente, manteniendo un estricto control sobre la información operativa confidencial. El Departamento de Defensa de EE. UU. actualizó 35 instalaciones de mantenimiento militar con plataformas predictivas locales, cumpliendo estrictos protocolos de ciberseguridad y monitorizando 4200 activos críticos. El gigante farmacéutico Merck opera sistemas locales aislados en 28 plantas de producción, protegiendo la propiedad intelectual y permitiendo la monitorización avanzada de equipos.
Las consideraciones de seguridad y el cumplimiento normativo impulsan la preferencia por las soluciones locales en el mercado del mantenimiento predictivo en las industrias reguladas. En 2024, Siemens Energy documentó que 48 empresas de servicios públicos europeas seleccionaron implementaciones locales para cumplir con los estándares de protección de infraestructuras críticas. El fabricante japonés Mitsubishi Heavy Industries gestiona un clúster dedicado al mantenimiento predictivo con 1200 núcleos de procesamiento, lo que garantiza una exposición cero a datos externos para el diagnóstico sensible 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, ya que General Motors informa costos anuales predecibles de US$2,4 millones para su sistema interno frente a los gastos variables en la nube. Estas implementaciones subrayan por qué las organizaciones del mercado del mantenimiento predictivo siguen optando por las implementaciones locales, equilibrando las capacidades de análisis avanzado con los estrictos requisitos de seguridad y las necesidades de cumplimiento normativo.
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Análisis Regional
América del Norte lidera el mercado de mantenimiento predictivo
El dominio de Norteamérica en el mercado del mantenimiento predictivo se debe a su robusta infraestructura industrial, la adopción temprana de tecnología y las sustanciales inversiones en iniciativas de transformación digital en los sectores manufacturero, energético y sanitario. La región alberga las sedes de importantes proveedores de soluciones, como IBM, Microsoft, General Electric y PTC, lo que crea un ecosistema que impulsa la innovación y la rápida implementación. En 2024, las plantas de fabricación de Norteamérica invirtieron 4200 millones de dólares en sistemas de mantenimiento predictivo basados en IoT, con empresas como Boeing implementando análisis avanzados en 85 líneas de producción que monitorizan más de 12 000 componentes críticos. El sector automotriz lidera la adopción, con General Motors implementando soluciones predictivas en 28 plantas de ensamblaje, analizando 3,5 millones de puntos de datos diariamente. Además, la consolidada infraestructura en la nube de la región respalda sofisticadas aplicaciones del mercado del mantenimiento predictivo, con Amazon Web Services alojando más de 2800 plataformas de IoT industrial que procesan datos de equipos de 45 000 instalaciones conectadas en todo el continente, lo que permite la predicción de fallos en tiempo real y la optimización de la programación del mantenimiento.
- Estados Unidos como el mayor contribuyente
Estados Unidos impulsa el mercado del mantenimiento predictivo gracias a su liderazgo tecnológico, su enorme base industrial y un entorno regulatorio favorable que fomenta la innovación en automatización industrial y fabricación inteligente. Las empresas estadounidenses invirtieron 3100 millones de dólares en tecnologías de mantenimiento predictivo en 2024, con importantes implementaciones como la de ExxonMobil en 22 refinerías que monitorean 8500 activos críticos y la integración de Ford de sistemas de mantenimiento basados en IA en 15 plantas de fabricación. El avanzado sector aeroespacial del país, liderado por empresas como Lockheed Martin y Northrop Grumman, utiliza análisis predictivo en más de 6200 componentes de aeronaves, estableciendo estándares globales de excelencia en mantenimiento. Además, la adopción del mantenimiento predictivo para equipos médicos en la industria sanitaria estadounidense representa un segmento de mercado de 850 millones de dólares, con hospitales como Mayo Clinic que monitorean 3400 dispositivos en 18 instalaciones. La presencia de gigantes tecnológicos de Silicon Valley que desarrollan soluciones de vanguardia para el mercado de mantenimiento predictivo, combinada con una financiación sustancial de capital de riesgo de 780 millones de dólares en 2024 para nuevas empresas de IoT industrial, refuerza la posición de Estados Unidos como líder mundial en innovación e implementación de mantenimiento predictivo.
Europa como el segundo mercado más grande
Europa consolida su posición como el segundo mayor mercado de mantenimiento predictivo gracias a estrictas regulaciones de seguridad industrial, una sólida trayectoria manufacturera y el compromiso con las iniciativas de la Industria 4.0 en todos los estados miembros. Alemania lidera la adopción regional con gigantes automotrices como Volkswagen y BMW, que implementan análisis predictivos en 42 plantas de producción y monitorean 15.000 robots y sistemas de ensamblaje. El Reino Unido le sigue con importantes implementaciones en el sector aeroespacial, donde Rolls-Royce monitorea 9.800 motores de aeronaves mediante algoritmos predictivos avanzados. El sector energético francés impulsa la demanda gracias a la implementación de EDF en 58 reactores nucleares, que analizan 2,2 millones de lecturas de sensores diariamente. La base manufacturera italiana contribuye sustancialmente, con empresas como Ferrari y Pirelli invirtiendo 125 millones de dólares en sistemas de mantenimiento predictivo para 28 líneas de producción. Estos cuatro países representan 2.800 millones de dólares en inversiones de mercado, respaldadas por programas de financiación de la UE que asignan 450 millones de dólares a proyectos de digitalización industrial que priorizan el mantenimiento predictivo como un componente clave de las prácticas de fabricación sostenible.
Desarrollos clave en el mercado del mantenimiento predictivo
- En febrero de 2025, IBM completó la adquisición de HashiCorp por US$ 6.400 millones, fortaleciendo sus ofertas multicloud y soluciones de mantenimiento predictivo a través de la integración con el portafolio de Red Hat.
- En marzo de 2025, Siemens lanzó su plataforma de mantenimiento predictivo de próxima generación que incorpora capacidades de inteligencia artificial generativa para mejorar la predicción de fallas de equipos y abordar la escasez de habilidades en el sector de mantenimiento.
- En junio de 2025, C3 AI recibió una orden de trabajo por 13 millones de dólares de la Oficina de Mantenimiento Rápido de la Fuerza Aérea de EE. UU. para expandir su sistema de mantenimiento predictivo habilitado con IA en plataformas de aeronaves adicionales.
- En febrero de 2024, Novity Inc. obtuvo US$ 7,8 millones en financiación liderada por WERU Investment para expandir su plataforma de inteligencia artificial TruPrognostics en las industrias química, manufacturera y del agua.
- En marzo de 2024, KBR recibió un contrato importante de Petro Rabigh para brindar servicios integrales de mantenimiento predictivo para optimizar el ciclo de vida de los activos y el rendimiento de la maquinaria.
- En mayo de 2023, Infinite Uptime obtuvo US$ 18,85 millones en financiación de Serie B3 liderada por Tiger Global para mejorar sus soluciones de mantenimiento predictivo basadas en IoT industrial.
- En junio de 2024, Nvidia adquirió Shoreline.io por 100 millones de dólares para mejorar su negocio DGX Cloud e integrar capacidades de resolución automatizada de problemas del centro de datos en su suite de software AI Enterprise para el mantenimiento predictivo de clústeres de GPU.
- En agosto de 2024, Aiomatic recaudó 2,2 millones de dólares estadounidenses (2 millones de euros) en financiación respaldada por EIT Manufacturing para expandir su plataforma de mantenimiento predictivo impulsada por IA en toda Europa.
Principales actores 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 ML
- Otros
Por tamaño de la organización:
- Grandes Empresas
- Pequeñas y medianas empresas
Por industria:
- Aeroespacial y Defensa
- Fabricación
- Energía y servicios públicos
- Petróleo y gas
- Transporte
- Almacén y logística
- Atención sanitaria y ciencias de la vida
- 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
ALCANCE DEL INFORME
| Atributo del informe | Detalles |
|---|---|
| Valor del tamaño del mercado en 2024 | US$ 8.96 mil millones |
| Ingresos esperados en 2033 | US$ 91.04 mil millones |
| Datos históricos | 2020-2023 |
| Año base | 2024 |
| Período de pronóstico | 2025-2033 |
| Unidad | Valor (millones de dólares) |
| CAGR | 29.4% |
| Segmentos cubiertos | Por componente, por modo de implementación, por tecnología, por tamaño de la organización, por región |
| Empresas clave | Fujitsu Limited, Hitachi, Ltd., Toshiba Corporation, Mitsubishi Electric Corporation, Google LLC, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAP Se, Software Ag, Onyx Insight, Amazon Web Services, Inc., SAS Institute, Hakunamatata Solutions y otras empresas destacadas |
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