Mantenimiento Predictivo en el Tamaño del Mercado Energético
| Período de Estudio | 2019 - 2029 |
| Volumen del mercado (2024) | USD 1.79 mil millones de dólares |
| Volumen del mercado (2029) | USD 5.62 mil millones de dólares |
| CAGR(2024 - 2029) | 25.77 % |
| Mercado de Crecimiento Más Rápido | Asia-Pacífico |
| Mercado Más Grande | América del norte |
Principales actores
*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial |
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Mantenimiento Predictivo en el Análisis del Mercado Energético
El tamaño del mantenimiento predictivo en el mercado energético se estima en 1,79 mil millones de dólares en 2024, y se espera que alcance los 5,62 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 25,77% durante el período previsto (2024-2029).
- La plataforma de mantenimiento predictivo (PdM) ha ganado recientemente terreno en el mercado. Las soluciones PdM se integran con la infraestructura de maquinaria nueva o existente para evaluar el estado de la máquina y detectar signos de falla inminente. La integración de PdM garantiza el retorno de la inversión (ROI) y permite a las organizaciones cumplir y superar los objetivos de sostenibilidad al permitir el monitoreo remoto global de las máquinas.
- El mantenimiento predictivo está ayudando significativamente a la industria energética a mejorar la eficiencia de los activos. Las tecnologías emergentes como el análisis de big data, el Internet de las cosas (IoT) y el almacenamiento de datos en la nube permiten que los equipos y sensores industriales envíen datos basados en la condición a un servidor centralizado, lo que hace que la detección de fallas sea más práctica y directa. El aumento del tiempo de actividad, los menores costos de mantenimiento, las fallas inesperadas y el inventario de repuestos han impulsado y florecido el mercado simultáneamente. Además, reducir los tiempos de reparación y revisión es fundamental para el crecimiento del mercado del mantenimiento predictivo.
- La mayoría de las empresas de energía son negocios intensivos en activos. Se necesita tiempo y esfuerzo para garantizar que estos recursos funcionen correctamente para proporcionar energía a los consumidores. Se pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático, como los árboles de decisión, para optimizar el funcionamiento del equipo y, por extensión, de todo el sistema. De manera similar, algoritmos comparables pueden automatizar la transformación de programas de mantenimiento preventivo en predictivos. También permite precios marginales, cambios de tiempo y utilización de activos, lo que permite generar y entregar energía.
- Los servicios y soluciones de mantenimiento predictivo envían una alerta antes de que falle la máquina. La integración de información empresarial, datos de sensores y sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) permite una transición rápida de servicios y soluciones de mantenimiento reactivo a predictivo.
- Sin embargo, factores como los altos costos de instalación, las preocupaciones ambientales, los crecientes costos operativos, las crecientes expectativas de los consumidores y la mala interpretación de los datos que conducen a solicitudes falsas obstaculizan el crecimiento del mercado del mantenimiento predictivo. Debido a la creciente necesidad de obtener mejores conocimientos sobre los patrones de uso y rendimiento para ayudar a tomar mejores decisiones, estos desafíos aumentan la tasa de adopción de diversas herramientas de análisis.
- COVID-19 afectó significativamente al mercado. La desaceleración económica mundial tuvo consecuencias tanto positivas como negativas para el mercado. Por ejemplo, la caída del consumo de energía se debió a los confinamientos, que perjudicaron al mercado. Sin embargo, debido a la falta de personal y a una cadena de suministro interrumpida durante el brote, las empresas que operan en la industria intentaron mantener la maquinaria en funcionamiento en buenas condiciones.
Mantenimiento Predictivo en las Tendencias del Mercado Energético
Se prevé que el segmento de soluciones sea testigo de un crecimiento significativo
- En el sector energético, ha habido un aumento en la demanda de soluciones personalizadas de mantenimiento predictivo industrial, principalmente para operaciones de monitoreo remoto. Big data también ha jugado un papel esencial en el análisis de procesos, activos y equipos pesados.
- Varios proveedores, incluidos SAP, IBM y Microsoft, están activos en el mercado y ofrecen soluciones y servicios de mantenimiento predictivo personalizados basados en las necesidades de las organizaciones. Estas soluciones pueden ayudar a las organizaciones a proteger sus equipos críticos y obtener una ventaja competitiva en productividad.
- La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) permiten a las organizaciones obtener una visibilidad completa de sus operaciones y generar conocimientos que pueden ayudar a resolver algunos de los desafíos más disruptivos de la industria. Debido al volumen de big data generado por las empresas del sector energético, las empresas con visión de futuro invierten en herramientas de seguimiento y análisis predictivo que ayudan a aprovechar estos datos en todo su potencial. Según Gartner, el 40% de los nuevos sistemas de seguimiento y control en este sector utilizarán Internet de las cosas (IoT) para permitir operaciones inteligentes en el período previsto.
- Debido al agotamiento de los recursos de carbón, la industria de generación de energía se está alejando del carbón hacia la energía solar y eólica. Debido a las condiciones climáticas cambiantes, la mayoría de los países regulan estrictamente las centrales eléctricas de carbón. A medida que aumenta el consumo de electricidad, los países en desarrollo invierten en tecnologías y equipos avanzados para ampliar sus capacidades de producción.
- Se espera que la implementación de soluciones de mantenimiento predictivo permita a los usuarios finales aumentar la productividad y al mismo tiempo minimizar las fallas en la industria de generación de energía al maximizar las actividades de mantenimiento innovadoras. La industria de generación de energía en los países en desarrollo de Asia y el Pacífico requiere mayor eficiencia, mejor control y monitoreo más rápido para reducir la probabilidad de fallas operativas.
- Las inversiones en generación de energía renovable, en particular turbinas eólicas, parques eólicos marinos y parques solares, han impulsado el crecimiento del mercado de soluciones de mantenimiento predictivo en países como China e India.
Para comprender las principales tendencias, descargue el informe de muestra
América del Norte ocupará una importante cuota de mercado
- El mantenimiento predictivo en el mercado energético está dominado por América del Norte, seguida de Europa. Esto se debe a factores subyacentes como la existencia de muchos proveedores de servicios, avances tecnológicos y un mayor conocimiento del mantenimiento preventivo. El creciente énfasis en la investigación y el desarrollo (I+D) para los avances tecnológicos en economías desarrolladas como Canadá y Estados Unidos ha impulsado la demanda de soluciones de mantenimiento predictivo en toda la región. Según la Administración de Información Energética de Estados Unidos (US EIA), se espera que la tasa de consumo total de energía aumente un 5% entre 2020 y 2040.
- Las empresas deben ofrecer eficiencia energética y reducir el tiempo de inactividad para seguir siendo rentables. Esto impulsa el mercado de análisis de datos en servicios públicos y energía. Las crecientes preocupaciones ambientales y el aumento de las inversiones en energía sostenible afectarán el crecimiento del mercado.
- Otros factores que impulsan el crecimiento del mercado incluyen una mayor inversión en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para reducir el tiempo de inactividad de los activos y los costos de mantenimiento, la adopción del Internet de las cosas (IoT), la necesidad de extender la vida útil general de la maquinaria y el equipo, la caída de los precios de los sensores, los avances en la tecnología de sensores y la evolución de las tecnologías de redes de alta velocidad. Además, el cumplimiento normativo ha sido un importante impulsor de la adopción de la tecnología Internet de las cosas (IoT) en los Estados Unidos. La aprobación de la Ley de Energía (EA) en Estados Unidos ha acelerado los esfuerzos para rastrear el consumo de energía sostenible.
- La industria energética, una de las más grandes de Estados Unidos, está atrayendo importantes inversiones. Por ejemplo, según Bloomberg New Energy Finance (BNEF), se espera que Estados Unidos invierta aproximadamente 700.000 millones de dólares en capacidad de energía renovable durante los próximos 20 años. Se espera que estos factores impulsen el crecimiento del mercado de mantenimiento predictivo.
- El sector energético sigue siendo un objetivo para la actividad comercial a medida que se fortalecen las estrategias ambientales, sociales y de gobernanza (ESG). El interés general de los inversores sigue siendo alto, aunque las presiones macroeconómicas podrían plantear diversos desafíos de valoración para las empresas de energía, electricidad y servicios públicos de América del Norte. Por ejemplo, JP Morgan pagó 7.800 millones de dólares (7.800 millones de dólares) por South Jersey Industries. De manera similar, ArcLight Clean Energy Transition Corp pagó USD 1.500 millones (USD 1.500 millones) para adquirir OPAL Fuels LLC. Esto impulsa el crecimiento del mantenimiento predictivo en América del Norte.
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Mantenimiento predictivo en la industria energética
Numerosas empresas nacionales e internacionales hacen que el mantenimiento predictivo sea extremadamente competitivo en el mercado energético. El mercado está moderadamente concentrado y actores importantes amplían su dominio del mercado mediante estrategias como la innovación de productos y fusiones y adquisiciones. IBM Corporation, SAP SE, Robert Bosch GmbH y Siemens AG son algunos de los principales actores del mercado.
En junio de 2022, Siemens adquirió Senseye, que proporciona a las empresas industriales mantenimiento predictivo e inteligencia de activos. Con la adquisición de Senseye, Siemens amplió su cartera en mantenimiento predictivo innovador e inteligencia de activos. Senseye es una empresa industrial y fabricante que ofrece soluciones de mantenimiento predictivo orientadas a resultados. La solución de mantenimiento predictivo de Senseye permite una reducción del 50 % en el tiempo de inactividad no planificado de la máquina y un aumento del 30 % en la productividad del personal de mantenimiento.
En mayo de 2022, Hitachi Ltd. lanzó Lumada Inspection Insights, desarrollado por Hitachi Energy y Hitachi Vantara, para ayudar a las empresas a automatizar la inspección de activos y avanzar en los objetivos de sostenibilidad. El nuevo enfoque emplea inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para evaluar recursos, peligros y varios tipos de imágenes para abordar múltiples razones de falla.
Además, en enero de 2022, IBM anunció la adquisición de Envizi, un proveedor de software de análisis y datos para la gestión del desempeño ambiental. Esta adquisición amplía las crecientes inversiones de IBM en software impulsado por inteligencia artificial (IA), como las soluciones de gestión de activos IBM Maximo, IBM Environmental Intelligence Suite y las soluciones de cadena de suministro IBM Sterling, para ayudar a las organizaciones a crear operaciones y cadenas de suministro más resilientes y sostenibles.
Además, la adquisición amplía la oferta de productos y servicios de la empresa. Con la creciente demanda de servicios basados en la nube, la amplia gama de servicios y experiencia de IBM Cloud ayudan a las empresas más inteligentes del mundo a transformar sus procesos, asimilar nuevas tecnologías y capacidades, y girar rápidamente hacia nuevas oportunidades de mercado.
Mantenimiento Predictivo en los Líderes del Mercado Energético
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IBM Corporation
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SAP SE
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Siemens AG
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Intel Corporation
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Robert Bosch GmbH
*Nota aclaratoria: los principales jugadores no se ordenaron de un modo en especial
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Mantenimiento Predictivo en el Mercado Energético Noticias
- Septiembre de 2022 Crecimiento y uso de la electricidad en las economías en desarrollo Atlas AI, una plataforma de análisis predictivo, se asoció con la Fundación Rockefeller, una organización de investigación energética con sede en EE. UU., para ayudar a los países del África subsahariana como Kenia, Ruanda, Uganda y Nigeria a abordar la inminente brecha de inversión en infraestructura verde y acelerar las iniciativas de acción climática mediante el uso de datos satelitales y tecnologías de aprendizaje automático (ML).
- Junio de 2022 Hinduja Tech, una empresa de servicios digitales e ingeniería de movilidad eléctrica, ingresó al mercado de Internet de las cosas (IoT) con Senseye, que ofrece soluciones impulsadas por inteligencia artificial (IA) para la confiabilidad de las máquinas y el mantenimiento predictivo. Esta plataforma predice fallas de las máquinas para mejorar la atención mediante la integración de servicios digitales, como soluciones automotrices de SAP de extremo a extremo y experiencia en ingeniería de plantas y fabricación.
- Febrero de 2022 La Unión Europea anunció planes para invertir 1.600 millones de euros (1.690 millones de dólares) en el sector de energía verde de Marruecos para promover la transición verde y digital. Por tanto, se espera que las soluciones de mantenimiento predictivo ganen popularidad entre los consumidores.
Informe sobre mantenimiento predictivo en el mercado energético índice
1. INTRODUCCIÓN
1.1 Supuestos de estudio y definición de mercado
1.2 Alcance del estudio
2. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN
3. RESUMEN EJECUTIVO
4. DINÁMICA DEL MERCADO
4.1 Visión general del mercado
4.2 Indicadores de mercado
4.2.1 Inversiones crecientes en el sector energético
4.2.2 Aumento de la adopción de la automatización
4.3 Desafíos del mercado
4.3.1 Mayor costo de implementación
4.4 Análisis de la cadena de valor de la industria
4.5 Atractivo de la industria: análisis de las cinco fuerzas de Porter
4.5.1 Amenaza de nuevos participantes
4.5.2 El poder de negociación de los compradores
4.5.3 El poder de negociacion de los proveedores
4.5.4 Amenaza de productos sustitutos
4.5.5 La intensidad de la rivalidad competitiva
4.6 Evaluación del impacto de COVID-19 en el Mercado
5. SEGMENTACIÓN DE MERCADO
5.1 Ofreciendo
5.1.1 Soluciones
5.1.2 Servicios
5.2 Por modelo de implementación
5.2.1 En la premisa
5.2.2 Nube
5.3 Por región
5.3.1 América del norte
5.3.2 Europa
5.3.3 Asia-Pacífico
5.3.4 América Latina
5.3.5 Medio Oriente y África
6. PANORAMA COMPETITIVO
6.1 Perfiles de empresa
6.1.1 IBM Corporation
6.1.2 SAP SE
6.1.3 Siemens AG
6.1.4 Intel Corporation
6.1.5 Robert Bosch GmbH
6.1.6 Accenture PLC
6.1.7 ABB Ltd
6.1.8 Schneider Electric
6.1.9 Banner Engineering Corp.
6.1.10 GE Automation & Control
7. ANÁLISIS DE INVERSIONES
8. OPORTUNIDADES DE MERCADO Y TENDENCIAS FUTURAS
Mantenimiento Predictivo en la Segmentación de la Industria Energética
El Mantenimiento Predictivo (PdM) es una técnica que utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para detectar anomalías en el funcionamiento y posibles defectos en equipos y procesos para que puedan repararse antes de que fallen. El mantenimiento predictivo permite que la frecuencia de mantenimiento sea lo más baja posible para evitar un mantenimiento reactivo no planificado y al mismo tiempo evitar los costos asociados con realizar demasiado mantenimiento preventivo.
El mantenimiento predictivo en el mercado energético está segmentado por oferta (soluciones y servicios), modelo de implementación (local y en la nube) y geografía (América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África, y América Latina).
Los tamaños de mercado y las previsiones se proporcionan en términos de valor (millones de dólares) para todos los segmentos anteriores.
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| Por modelo de implementación | ||
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| Por región | ||
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Preguntas frecuentes sobre el mantenimiento predictivo en el mercado energético
¿Qué importancia tiene el Mantenimiento Predictivo en el Mercado Energético?
Se espera que el tamaño del mantenimiento predictivo en el mercado energético alcance los 1,79 mil millones de dólares en 2024 y crezca a una tasa compuesta anual del 25,77% hasta alcanzar los 5,62 mil millones de dólares en 2029.
¿Cuál es el tamaño actual del mercado Mantenimiento predictivo en la energía?
En 2024, se espera que el tamaño del mantenimiento predictivo en el mercado energético alcance los 1.790 millones de dólares.
¿Quiénes son los actores clave en Mantenimiento Predictivo en el Mercado Energético?
IBM Corporation, SAP SE, Siemens AG, Intel Corporation, Robert Bosch GmbH son las principales empresas que operan en Mantenimiento Predictivo en el Mercado Energético.
¿Cuál es la región de más rápido crecimiento en Mantenimiento Predictivo en el Mercado Energético?
Se estima que Asia-Pacífico crecerá a la CAGR más alta durante el período previsto (2024-2029).
¿Qué región tiene la mayor participación en Mantenimiento Predictivo en el Mercado Energético?
En 2024, América del Norte representa la mayor cuota de mercado en Mantenimiento Predictivo en el Mercado Energético.
¿Qué años cubre este Mantenimiento Predictivo en el Mercado Energético y cuál era el tamaño del mercado en 2023?
En 2023, el tamaño del mantenimiento predictivo en el mercado energético se estimó en 1.420 millones de dólares. El informe cubre el tamaño histórico del mercado de Mantenimiento predictivo en la energía para los años 2019, 2020, 2021, 2022 y 2023. El informe también pronostica el tamaño del mercado de Mantenimiento predictivo en la energía para los años 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 y 2029.
Informe sobre mantenimiento predictivo en la industria energética
Estadísticas para la participación de mercado, el tamaño y la tasa de crecimiento de ingresos de Mantenimiento predictivo en la energía en 2024, creadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. El análisis de Mantenimiento Predictivo en la Energía incluye una perspectiva de pronóstico del mercado hasta 2029 y una descripción histórica. Obtenga una muestra de este análisis de la industria como descarga gratuita del informe en PDF.
Mantenimiento Predictivo en la Energía Panorama de los reportes
