市場シナリオ 

予知保全市場は2024年に89億6,000万米ドルと評価され、2033年までに910億4,000万米ドルに達すると予測されており、2025年から2033年の予測期間中の成長率は29.4%のCAGRとなります。 

予知保全市場では、計画外のダウンタイムを最小限に抑えるタイムリーなメンテナンス戦略の必要性により、需要が大幅に急増しています。世界中のメーカーやサービスプロバイダーは、機器の故障を減らし、運用効率を高めるために高度な分析を採用しています。 2024 年、シーメンスは、故障が発生する前に異常を検出するために、製造ライン全体に 400 個の独自の AI 駆動センサーを統合しました。同時に、IBM では、機器の維持管理に対する急速に進化するデジタル アプローチを反映して、Maximo 予測メンテナンス ソリューションに対する新たなエンタープライズ サブスクリプションが 3,000 件増加しました。重工業においても、Caterpillar は 750 個の状態監視キットを導入して、大規模な機械群をリアルタイムで管理しました。この勢いは、企業が、特に多様な産業環境における信頼性の向上とコスト削減において、テクノロジー主導のメンテナンスの重要な役割を認識していることを示しています。

予知保全市場の主要な消費者は、自動車、航空宇宙、エネルギー、輸送などの分野にまたがっており、いずれも複雑な機械を操作し、生産の遅延を回避しようとしています。 2024 年にボーイングは、一部の施設で平均メンテナンス所要時間を連続 14 時間短縮する最先端の予測システムを導入し、データ駆動型の洞察がどのようにワークフローを合理化できるかを実証しました。ダイムラーは、世界 60 か所の工場にわたって予知保全プログラムを標準化し、生産スケジュールを最適化する均一な監視プロトコルを確立しました。一方、ドイツ鉄道は、センサーベースの監視フレームワークを備えた路線では、1日あたりの列車の遅延が65件から25件に減少したと報告した。これらのリアルタイム ソリューションは、データ可用性の急増、AI 機能の変革、廃棄物の削減と資産ライフサイクルの延長を通じて環境への責任を推進する持続可能な運用の推進の高まりによって推進されています。

この成長を促進する主な要因は、大規模なプロアクティブな診断を可能にする IoT デバイス、機械学習プラットフォーム、クラウド インフラストラクチャの範囲が拡大していることです。たとえば、Microsoft は、200 の Azure ベースの IoT パイロット サイトに予測的洞察を統合し、高度なクラウドベースの分析への移行を強調しました。 SAP は、予測資産ポートフォリオの異常検出に特化した 18 個のアルゴリズムをアップグレードし、予測保守市場におけるインテリジェントな資産管理への移行をさらに加速しました。日立がリアルタイムのデータ取り込みに焦点を当てた 20 のパイロット プログラムを立ち上げたことは、運用上の不確実性を軽減するためのハードウェアとソフトウェア間の連携の強化を強調しています。 Johnson Controls は、30 の高層ビルにデジタル ツインを適用して、メンテナンス間隔をより高い精度で予測しました。これは、没入型シミュレーション テクノロジーがいかに重要になっているかを示しています。 IBM、GE、シーメンス、ボッシュなどのプロバイダーがこのエコシステムを主導し、運用効率と信頼性の限界を押し上げる堅牢なソリューションを提供しています。

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市場動向 

推進要因: 高度なセンサー データ分析を迅速に使用して、多様で複雑な産業機器のライフサイクルを最適化する

センサーベースの分析は現代のメンテナンスにおいて決定的な力として台頭しており、組織は予知保全市場でシステムが故障するずっと前にコンポーネントの磨耗の兆候を検出できるようになります。 2024 年、トヨタは、世界中のトラック組立ユニット全体に 5,000 個のリアルタイム センサーを統合し、予測的な洞察を得るためにテラバイト規模の運用データを収集しました。フォルクスワーゲンは、センサーによる診断によって従来の方法では見逃されていた故障を特定した後、1,200 個の機械部品を交換しました。ボッシュは、空気圧システムに 600 個のセンサー アレイを設置し、技術者が是正措置の優先順位を付けるのに役立つ微細な変動を捕捉しました。これらの具体的な取り組みは、データが豊富な環境により、企業が介入をより正確にスケジュールし、予期せぬ誤動作の可能性を軽減できる方法を強調しています。ここでの中心的な推進力は、あらゆる可動部品から詳細な情報を収集し、それをインテリジェント モデルに取り込んで、中断を予測し、メンテナンス タスクを合理化する機能です。

故障の早期検出を超えて、予知保全市場におけるセンサー分析の普及により、産業機器のライフサイクル全体が向上します。ボルボは、エンジン製造ライン全体で故障予測を自動化した後、34 のデバッグ ステップをわずか 10 ステップに変換しました。コマツは、AI を活用したセンサー プラットフォーム 200 台を建設機械に導入し、ストレスのしきい値を超えたときにオペレーターが即時にアラートを受信できるようにしました。インテルは、半導体製造のスループットを最適化するためのセンサーベースの予測フレームワークを開発するために、75 人の専門データ サイエンティストを割り当てました。マシンデータの継続的なストリームを収集することにより、組織は現実世界のパフォーマンスと密接に一致する大規模な洞察を収集し、各資産の可能性を最大限に引き出します。この推進力は、メーカーがライセンスを取得したりセンサーベースのモデルを共同開発して自動メンテナンス スケジュールの精度を向上させたりするため、業界を超えたコラボレーションも支えます。全体として、センサー分析の使用の加速は、メンテナンス戦略への単なる派手な追加ではありません。これは、障害検出を強化し、長期的な出費を抑制し、全体的な生産性を向上させる革新的な推進力です。

トレンド: 重要な最新の生産プロセスにおける継続的なリアルタイムの信頼性を実現するために、AI 主導の洞察への依存が増大

AI を活用した洞察は予知保全市場の極めて重要なトレンドに進化し、ミッションクリティカルなワークフロー内での継続的な適応とリアルタイムの意思決定を可能にします。エアバスは、潜在的な失速状態を予測するために航空機エンジンからの 1,500 個のセンサー ストリームを分析するニューラル ネットワーク モデルを実装し、AI が提供できる精度を強調しました。シュナイダー エレクトリックは、配電システム専用の 35 の機械学習アルゴリズムを展開し、オペレーターが電気的異常が発生した瞬間に対応できるようにしました。横河電機は、化学処理条件を評価する 90 個の高度な AI モジュールを導入し、機器の調整が数時間ではなく数秒以内に実行されるようにしました。この AI への依存度の高まりにより、組織は固定スケジュールを超えて、信頼性を高め、安全性を高め、容量利用率を最大化する動的な条件ベースの手順を採用できるようになります。膨大なデータセットに基づいて洗練されたモデルを活用することで、生産ラインは変動する条件にシームレスに適応でき、最終的には機械的ストレスが軽減され、運用の回復力が向上します。

AI を活用した予知保全市場の継続的な性質により、問題を迅速に検出して対処する方法が再定義されています。ホンダはロボット溶接アームに 250 個のディープラーニング センサーを設置し、組立ラインが中断される前に位置ずれを発見することで品質チェックを強化しました。 ABB はロボット部門に 40 のリアルタイム異常検出モデルを導入し、これまで数週間のトラブルシューティングを要していたトルク異常を迅速に特定しました。三菱電機は、HVAC システム用に 55 の AI 対応デジタル インターフェイスを導入し、広大な施設全体で安定した空調制御を確保しました。これらの実装は信頼性を高めるだけでなく、AI の洞察が設備、部門、場合によっては供給ネットワーク全体にわたって共有され、共同の利益が得られるため、共同的な問題解決を促進します。継続的なリアルタイムの信頼性を目標として、メーカーは AI の迅速な評価を活用して、プロセスを最高の効率で実行し続けます。その結果、重要な資産を自律的に監視する傾向が生まれ、業界が日常のメンテナンスを調整し、緊急の混乱に対処する方法の根本的な変化を促しています。

課題: グローバルな産業メンテナンス アーキテクチャ内の複数の多様なレガシー システムにわたる複雑な統合のハードルを克服する

予測ツールが、最新の分析向けに設計されていない数十年前のプラットフォームとシームレスに機能しなければならない場合、複雑な統合のハードルが生じます。シーメンスは、従来の SCADA システムとクラウドベースの予測モジュールを統合する際に 80 件のソフトウェア競合に遭遇しました。これは、これらのプロジェクトに固有の技術的な摩擦を示しています。ハネウェルの技術者は、古い換気制御をリアルタイム監視センサーで改造する際に、22 件の予期せぬ互換性の問題に対処しました。予知保全市場の主要企業の 1 つであるフィリップスは、過去のコントロール パネルからのデータ ストリームを統合するために必要な 15 の個別のプロトコル変換を文書化しました。このような統合の問題により、データ フローが滞ったり、不完全な分析が生成されたり、アラートがずれたりする可能性があり、その結果、予知保全の取り組みの有効性そのものが損なわれる可能性があります。課題は、大規模なオーバーホールのために操業を停止することなく、新旧の間のギャップを埋めることにあります。

さらに、施設が別々の地域に分散している場合、多国籍企業は大規模な統合タスクをやりくりする必要があります。ティッセンクルップのエンジニアは、さまざまな大陸の製鉄所にまたがる統合メンテナンス システムを展開した後、12 件の局所的な接続障害を解決しました。富士通は、センサー情報を正確に中継するために特殊なアダプターを必要とする古い組み立てラインで 20 件のファームウェアのアップグレードに取り組みました。ネスレは、予知保全市場の食品加工装置における 10 件のフィールド デバイスの不一致を克服し、デジタル環境とアナログ環境全体でリアルタイム ダッシュボードの一貫性を確保しました。これらの調査結果はいずれも、多様なレガシー テクノロジーの存在によって予知保全の導入が大幅に遅れ、IT チームやエンジニアリング チームが段階的なモダナイゼーション戦略を策定するのに課題を抱えている可能性があることを強調しています。包括的なソリューションには、1 回限りの修正ではなく、堅牢なデータ変換レイヤー、改訂されたワークフロー、明確なガバナンス プロセスが組み込まれている必要があります。可動部分が非常に多いため、統合のハードルを克服することは依然として困難な課題であり、実質的な計画、部門横断的な専門知識、世代間の技術格差を埋めるための断固とした取り組みが必要となります。

セグメント分析 

コンポーネント別 

予知保全市場で 70% 以上の市場シェアを誇る統合型およびスタンドアロンの予知保全ソリューションは、多くの産業運営のバックボーンとなっており、リアルタイムの機械の洞察、履歴傾向の監視、および高度な分析を提供します。 ARC Advisory Group による 2024 年のホワイトペーパーで報告されているように、世界中の 450 の施設に導入されている IBM の Maximo APM プラットフォームは、統合ソリューションの代表的な例です。 Reliabilityweb.com による 2023 年のユーザー調査によると、エマソンの AMS デバイス マネージャーは 79 のエネルギー プラントに導入されており、予期せぬシャットダウンが年間 12 日間減少しました。もう 1 つの傑出した製品は、昨年ドイツの 1 つの自動車工場で 25 億のデータ ポイントを追跡し、メンテナンス スケジュールを大幅に合理化したシーメンスの MindSphere です。 LNS Research の 2024 年のケーススタディに記載されているように、SAP の予測メンテナンス スイートは 300 の個別製造現場を強化しています。デロイトの2023年のレポートによると、2019年に立ち上げられたハネウェル・フォージは、食品加工工場間で新たに500件のライセンス契約を獲得したという。

予知保全市場におけるソリューション主導型の優位性の理由の 1 つは、カスタマイズ可能な分析モデルに対する需要の高まりであり、PTC は、2024 年には航空宇宙顧客向けの ThingWorx プラットフォームに 220 の特殊なアルゴリズムが搭載されると指摘しています。さらに、ロックウェル・オートメーションの FactoryTalk Analytics スイートは、60 社に採用されています。自動車サプライヤーは、マシンタイプに合わせたモジュール式の導入を可能にします。もう 1 つの要因は、IoT センサーの統合であり、SKF が 2023 年に高度な診断用に 3,200 個のセンサーを備えたベアリングを出荷すると報告しています。さらに、強力なベンダーのサポートが自信を高めています。シュナイダー エレクトリックは昨年、さまざまな業界向けに 38 のトレーニング ワークショップを主導し、ソリューションの導入を簡素化し、統合。 Fluke が提供する従量課金制のサブスクリプションに代表される、柔軟なライセンス モデルの普及も、市場の存続可能性を強化します。アバディーンが最近報告したように、これらの要因を総合すると、資産の信頼性を高め、機器の寿命を延ばし、生産性を向上させ、ROI を向上させることを目指す業界にとって、統合ソリューションとスタンドアロン ソリューションが最初の選択肢となります。

テクノロジー別 

22.6%を超える市場シェアを持つ振動監視テクノロジは、初期段階の機械故障を検出する実績のある能力により、さまざまな業界の予知保全市場で大きな注目を集めています。 SKF のマイクロログ アナライザーは、世界中で 950 基の風力タービンに設置されており、継続的な振動の読み取りによりギアボックスの故障を防止してきました。 2024 年、ゼネラル モーターズはデトロイトのパワートレイン工場に 120 個の振動センサーを導入し、ミスアライメントが悪化する前にミスアライメントを特定しました。 Vibration Institute の論文では、オハイオ州の製鉄所がポータブル振動機器を導入したことで、計画外のダウンタイムで年間 270 万ドルを節約したと述べています。 Fluke の 810 振動試験機は、世界中の 160 の化学施設で使用されており、機械の状態レポートを自動化して手動検査を削減します。一方、National Instruments は、2023 年に 700 台の CompactDAQ ベースの振動ソリューションを配布すると報告し、古い機械であってもリアルタイムの状態分析から恩恵を受けることができることを示しています。この傾向は、稼働時間に重点を置いた世界中のさまざまな分野において、振動測定の多用途性と予知保全戦略に重大な影響を与えていることを浮き彫りにしています。

リオ ティントなどの鉱山事業者は、高度な振動システムを利用して 67 台の運搬トラックを監視し、遠隔地での機械的故障を最小限に抑えています。一方、ボーイングのような予知保全市場の航空宇宙企業は、単一のエンジン試験施設に 46 個の 3 軸加速度計を設置し、ローターの不均衡を高精度で特定しました。食品加工分野では、ネスレはウィスコンシン工場に 230 個のセンサーを統合し、振動閾値を超えた場合にのみメンテナンス措置をトリガーしました。医薬品も振動データを活用しています。ファイザーは、32 台のカプセル充填機のリアルタイム分析のおかげで、年間 54 件のライン停止が 40 件に減少したことを記録しました。ここでも機器プロバイダーが主要な推進者であり続けます。ブリュエル・ケアーは、安全規制と計画外ダウンタイムゼロの推進により、2023 年に 3,100 台の振動モニターの記録的な販売を報告しました。これらの例は、機器の信頼性と製品品質、および運用の一貫性が最優先される業界における振動モニタリングの重要な役割を強調しています。

業界別

業界別に見ると、メーカーは 25.7% 以上の市場シェアを掌握し、予知保全市場を支配しています。自動車、エレクトロニクス、重機の各分野のメーカーは、ダウンタイムを削減するためにワークフローに予知保全を組み込んでいます。 Caterpillar のラファイエット エンジン工場では、リアルタイムの故障検出のためにセンサー入力を相互参照する 38 の予測モデルを運用しています。 2023 年、ボッシュ レックスロスは 27 台の鍛造プレスに機械学習を導入し、予期せぬ停止を四半期あたり 5 件に削減しました。 GE アプライアンスは、ケンタッキー州の冷蔵庫の生産ラインに 560 個の状態センサーを装備し、メンテナンス チームが効率的に介入をスケジュールできるようにしました。同様に、John Deere は AI を活用した予測チェックを 14 の組立ラインに統合し、収穫装置の生産のピーク時の重大な故障を防止しました。パイロットプロジェクトで 2,200 個のサーボモーター信号を追跡したホンダのメリーズビル施設では、必須のメンテナンス間隔が顕著に減少したと報告しました。このようなプロアクティブな戦略により、メーカーは生産サイクルを最適化し、異常に即座に対応できるようになり、予知保全の導入における業界のリードを強化し、毎年の運用コストを大幅に削減できます。

予知保全市場でこのアプローチを採用している主要なプロセスには、組立ライン診断、溶接状態の監視、自動塗装チェックなどがあります。コマツの大阪工場では、溶接品質をリアルタイムで分析する 8 つの予測分析アルゴリズムを実行しています。一方、サムスン電子は33の半導体製造ポイントで非破壊検査を実施し、製品完成前に微小な欠陥を発見している。 2024 年のマッキンゼーの事例研究では、ボルボのエンジン鋳造部門が 30 分ごとにセンサー スイープを実行し、溶融金属プロセスの異常を正確に特定していることが文書化されています。さらに、ダイムラーのトラック部門は、塗装ブースの湿度レベルを監視するために 1,200 個の IoT ノードを設置し、塗装の欠陥による手戻りを防止しました。産業用コンポーネントの大手プロバイダーである John Crane は、2023 年に回転機器向けに調整された 400 台の高度なセンサーを出荷しました。これは、予測ソリューションの重視を示しています。全体として、これらの実践により、製品の品質が向上し、スクラップ率が低下し、サプライチェーンが合理化され、製造業が予知保全を採用し、継続的なイノベーションを保証するトップセクターになりました。

展開別 

データ ガバナンス要件の厳格化とハードウェアの直接統合の必要性により、オンプレミス展開が優先され、63.6% 以上の市場シェアを獲得しています。 MESA International による 2024 年の調査では、回答した 600 工場のうち 410 工場が、外部からの侵害を避けるために重要なメンテナンス データを内部サーバーでホストすることを好んでいることがわかりました。石油・ガス部門では、Neoenergia は接続リスクのないリアルタイム分析を確保するためにオンプレミス システムに 420 万ドルを投資したと報告しました。三菱電機の PLC ベースの監視ソリューションは、世界中の 230 の製造現場に設置されており、局所的な処理によって遅延が最小限に抑えられることを実証しています。 サイバーセキュリティのためにオンプレミスの予測プラットフォームにアップグレードしていることが示されています。さらに、エンド ユーザーはデータ ログへの即時アクセスを挙げています。社内調査によると、ブラジルでの Vale の採掘事業では、毎日 1.3 テラバイトの機器データを収集しており、ローカル データ ストレージと迅速な分析の恩恵を大いに受けています。

セキュリティとコンプライアンスは、予知保全市場におけるこの優先順位の背後にある原動力です。シュナイダーエレクトリックの2023年のサイバーセキュリティ説明会では、欧州の42の地方自治体がデータ主権規制を満​​たすためにオンプレミスサーバーを選択したことが明らかになった。日本では、トヨタの堤組立工場が、主に内部のデータ フローを制御するために、850 個の CPU コアを収容する専用の予知保全クラスターを導入しました。ボッシュのエンジニアリング部門は、19 台の個別のオンサイト サーバーで毎週脆弱性スキャンを実行し、外部の脅威への露出を最小限に抑えています。さらに、2024 年の調査では、57 の製薬研究所が知的財産保護のためにオンプレミスのソリューションに依存していることが指摘されています。コストの予測可能性も重要です。ジョンソン コントロールズは、社内分析システムの初期費用として 310 万ドルを記録しましたが、クラウド サブスクリプションとは異なり、安定した年間費用を報告しました。その結果、多くの企業は、独自のデータと分析を明確に制御できることを理由に、高度な監視、セキュリティ リスクの軽減、厳格な規制順守を目的としてオンプレミス展開を好み続けています。

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地域分析 

北米が 35.3% 以上の市場シェアを獲得し、予知保全市場でリーダーシップを発揮しているのは、主にこの地域の強固な産業基盤、最先端の技術インフラ、および有利な政府政策によるものです。 2024 年、米国エネルギー省は、AI を活用したメンテナンス ソリューションを推進するために、Senseye や Augury などの企業に 630 万ドルの補助金を与えました。さらに、ロッキード・マーティンは、740 の航空宇宙部品に予測分析を導入し、軍事契約の検査を合理化したと報告しました。 350 個のネットワーク接続されたセンサーを備えたフォードの施設を含むミシガン州の自動車工場では、リアルタイムのデータ収集がどのようにダウンタイムの削減を促進するかを強調しています。デロイトの分析によると、米国の製油所の 62% が高度な診断を使用しており、その例としてシェブロンが 45 のパイプライン ステーションにオフライン振動監視ユニットを採用していることが示されています。一方、食品医薬品局は、19 の製薬研究所でセンサーベースのメンテナンスを組み込んだパイロット プログラムをテストしました。このような公式の承認により投資が加速する一方、アマゾン ウェブ サービスに特化した IoT 製品を特徴とする西海岸のテクノロジー エコシステムが導入をさらに推進します。全体として、北米のデジタル変革への取り組みが、予知保全の持続的な成長と業界全体での受け入れを支えています。ニューヨークに本社を置くIBMは、今年、防衛、ヘルスケア、自動車分野にわたる312件の予知保全プロジェクトをアクティブに進めている。

需要の観点から見ると、ドミニオン・エナジー社の電力網全体での 68 件の予知保全トライアルによって証明されているように、米国の予知保全市場における導入チャートでは製造業と公益事業がトップとなっています。カナダもこれに続き、ボンバルディアは条件に基づいたスケジュール設定のために 120 両の鉄道車両にデータ駆動型のアプローチを導入しました。一方、メキシコのペメックスは、過酷な環境でのダウンタイムを削減するために、14 の海洋プラットフォームで赤外線サーモグラフィーを利用するパイロットプロジェクトを開始しました。セントルイスを拠点に事業を展開するエマソンのような大手企業は、リアルタイム分析への関心の高まりを反映して、2023 年に Plantweb ソリューションに対する 2,500 件のサービス リクエストを記録しました。並行して、ハネウェルのフェニックスに拠点を置く研究開発センターは、HVAC とビルオートメーションに焦点を当てた 6 つの新しい予測モジュールを立ち上げました。強力な政府の奨励金、大規​​模な産業顧客ベース、持続的な研究開発投資により、北米は予知保全において決定的なリードを保っています。予知保全市場におけるこの確固たる基盤は、業界を超えたコラボレーション、豊富なベンチャーキャピタル、大陸全体にデジタルインフラストラクチャを拡張しようとする熱意によって強化されています。多くの組織もスキル開発が重要であると指摘しており、カリフォルニア大学バークレー校は 2024 年に 240 人のメンテナンス エンジニアを対象とした専門トレーニングを実施しています。将来の拡張には航空宇宙アプリケーションも含まれる予定です。

予知保全市場のトッププレーヤー:

• 富士通株式会社
• 株式会社日立製作所
• 株式会社東芝
• 三菱電機株式会社
• Google Llc
• アイ・ビー・エム株式会社
• マイクロソフト株式会社
• オラクル株式会社
• SAP Se
• ソフトウェアAG
• オニキス インサイト
• アマゾン ウェブ サービス, Inc.
• SAS インスティテュート
• ハクナマタタ ソリューション
• その他の著名な選手

市場セグメンテーションの概要:

コンポーネント別:

• ソリューション
  • 統合された
  • スタンドアロン
• サービス
  • マネージドサービス
  • プロフェッショナルサービス

導入モード別:

• 雲
  • パブリッククラウド
  • プライベートクラウド
  • ハイブリッドクラウド
• オンプレミス

テクノロジー別:

• 振動監視
• 電気試験
• オイル分析
• 超音波検出器
• ショックパルス
• 熱/赤外線モニタリング
• 光学式（カメラ）モニタリング
• ML データベース
• その他

組織規模別:

• 大企業
• 中小企業

業界別:

• 航空宇宙と防衛
• 製造業
• エネルギーと公共事業
• 石油とガス
• 交通機関
• 倉庫と物流
• ヘルスケアとライフサイエンス
• 自動車
• 海運・海運
• その他

地域別:

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• ヨーロッパ
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • ロシア
  • ポーランド
  • ヨーロッパの残りの部分
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリアとニュージーランド
  • アセアン
  • 残りのアジア太平洋地域
• 中東およびアフリカ (MEA)
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • MEAの残りの部分
• 南アメリカ
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • 南アメリカの残りの地域