能源市场规模的预测性维护
| 研究期 | 2019 - 2029 |
| 市场规模 (2024) | USD 17.9亿美元 |
| 市场规模 (2029) | USD 56.2亿美元 |
| CAGR(2024 - 2029) | 25.77 % |
| 增长最快的市场 | 亚太 |
| 最大的市场 | 北美 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 |
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能源市场分析中的预测性维护
能源市场预测维护规模预计到 2024 年为 17.9 亿美元，预计到 2029 年将达到 56.2 亿美元，预测期内（2024-2029 年）复合年增长率为 25.77%。
- 预测性维护 (PdM) 平台最近获得了市场关注。 PdM 解决方案与新的或现有的机械基础设施集成，以评估机器健康状况并检测即将发生故障的迹象。 PdM 集成可确保投资回报 (ROI)，并使组织能够通过启用全球远程机器监控来实现并超越可持续发展目标。
- 预测性维护极大地帮助能源行业提高资产效率。大数据分析、物联网（IoT）和云数据存储等新兴技术使工业设备和传感器能够将基于状态的数据发送到集中服务器，使故障检测更加实用和直接。正常运行时间的增加、维护成本的降低、意外故障和备件库存同时推动和繁荣了市场。此外，减少维修和大修时间对于预测性维护市场的增长至关重要。
- 大多数能源公司都是资产密集型企业。确保这些资源正常工作以向消费者提供能源需要时间和精力。机器学习技术（例如决策树）可用于优化设备的运行，进而优化整个系统的运行。同样，类似的算法可以自动将预防性维护计划转变为预测性维护计划。它还允许边际定价、时移和资产利用，从而允许产生和交付能源。
- 预测性维护服务和解决方案在机器出现故障之前发出警报。集成业务信息、传感器数据和企业资产管理 (EAM) 系统可以实现从反应性维护服务和解决方案快速过渡到预测性维护服务和解决方案。
- 然而，高安装成本、环境问题、运营成本上升、消费者期望上升以及导致错误请求的数据误解等因素阻碍了预测性维护市场的增长。由于越来越需要更好地洞察使用情况和性能模式以帮助做出更好的决策，这些挑战提高了各种分析工具的采用率。
- COVID-19 对市场产生了重大影响。全球经济放缓对市场既有积极的影响，也有消极的影响。例如，能源消耗下降是由于封锁造成的，这损害了市场。然而，由于疫情期间人员短缺和供应链中断，该行业的企业试图保持机器的良好运行状态。
能源市场趋势中的预测性维护
解决方案领域预计将出现显着增长
- 在能源领域，对定制工业预测性维护解决方案的需求不断增加，主要用于远程监控操作。大数据在分析流程、资产和重型设备方面也发挥了重要作用。
- SAP、IBM 和 Microsoft 等多家供应商活跃在市场中，根据组织的需求提供定制的预测性维护解决方案和服务。这些解决方案可以帮助组织保护其关键设备并在生产力方面获得竞争优势。
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 使组织能够全面了解其运营情况并生成见解，帮助解决行业中一些最具破坏性的挑战。由于能源行业公司产生大量大数据，具有前瞻性思维的企业投资于监控和预测分析工具，以帮助充分利用这些数据的潜力。据 Gartner 称，到预测期内，该行业 40% 的新型监控系统将使用物联网 (IoT) 来实现智能操作。
- 由于煤炭资源的枯竭，发电行业正在从煤炭转向太阳能和风能。由于气候条件的变化，大多数国家对燃煤电厂进行严格监管。随着电力消耗的增加，发展中国家投资先进技术和设备以扩大生产能力。
- 预测性维护解决方案的部署预计将使最终用户能够提高生产力，同时通过最大化创新维护活动来最大限度地减少发电行业的故障。亚太发展中国家的发电行业需要更高的效率、更好的控制和更快的监控，以减少运营故障的可能性。
- 对可再生能源发电（特别是风力涡轮机、海上风电场和太阳能发电场）的投资推动了中国和印度等国家预测性维护解决方案市场的增长。
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北美将占据重要市场份额
- 能源市场的预测性维护以北美为主，其次是欧洲。这是由于许多服务提供商的存在、技术进步以及预防性维护知识的增加等根本因素造成的。加拿大和美国等发达经济体日益重视技术进步的研发 (RD)，刺激了整个地区对预测性维护解决方案的需求。据美国能源信息署（US EIA）预计，2020年至2040年间，能源消耗总量将增长5%。
- 企业必须提高能源效率并减少停机时间才能保持盈利。这推动了公用事业和能源领域的数据分析市场。日益严重的环境问题和对可持续能源投资的增加将影响市场增长。
- 推动市场增长的其他因素包括增加对人工智能（AI）和机器学习（ML）的投资以减少资产停机时间和维护成本、物联网（IoT）的采用、延长机械和设备整体使用寿命的需要、传感器价格的下降、传感器技术的进步以及高速网络技术的发展。此外，监管合规性一直是美国采用物联网 (IoT) 技术的重要推动力。美国能源法案（EA）的通过加快了追踪可持续能源消耗的步伐。
- 能源行业是美国最大的行业之一，正在吸引大量投资。例如，据彭博新能源财经（BNEF）报道，美国预计未来20年将在可再生能源产能上投资约7000亿美元。预计这些因素将推动预测性维护市场的增长。
- 随着环境、社会和治理 (ESG) 战略的加强，能源行业仍然是交易活动的目标。尽管宏观经济压力可能会给北美能源、电力和公用事业公司带来各种估值挑战，但总体投资者兴趣仍然很高。例如，摩根大通斥资 78 亿美元（78 亿美元）收购了 South Jersey Industries。同样，ArcLight Clean Energy Transition Corp 斥资 15 亿美元（15 亿美元）收购了 OPAL Fuels LLC。这促进了北美预测性维护的增长。
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能源行业的预测性维护概述
许多国内和国际公司使预测性维护在能源市场上极具竞争力。市场集中度中等，重要企业通过产品创新、并购等策略扩大市场主导地位。 IBM 公司、SAP SE、罗伯特博世有限公司和西门子公司是该市场的一些主要参与者。
2022年6月，西门子收购了Senseye，该公司为工业公司提供预测性维护和资产智能。通过收购 Senseye，西门子扩大了其在创新预测维护和资产智能领域的产品组合。 Senseye 是一家提供以结果为导向的预测性维护解决方案的制造商和工业公司。 Senseye 的预测性维护解决方案可将计划外机器停机时间减少 50%，并将维护人员的工作效率提高 30%。
2022 年 5 月，日立有限公司推出了由 Hitachi Energy 和 Hitachi Vantara 开发的 Lumada Inspection Insights，以帮助企业实现资产检查自动化并推进可持续发展目标。新方法采用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来评估资源、危险和各种图像类型，以解决失败的多种原因。
此外，2022 年 1 月，IBM 宣布收购环境绩效管理数据和分析软件提供商 Envizi。此次收购扩大了 IBM 对人工智能 (AI) 支持的软件不断增长的投资，例如 IBM Maximo 资产管理解决方案、IBM Environmental Intelligence Suite 和 IBM Sterling 供应链解决方案，以帮助组织创建更具弹性和可持续的运营和供应链。
此外，此次收购扩大了公司的产品和服务范围。随着对基于云的服务的需求不断增长，IBM Cloud 广泛的服务和专业知识可帮助全球智慧企业转变流程、吸收新技术和功能，并快速抓住新的市场机遇。
能源市场领导者的预测性维护
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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
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能源市场新闻中的预测性维护
- 2022 年 9 月：发展中经济体的电力增长和使用预测分析平台 Atlas AI 与美国能源研究组织洛克菲勒基金会合作，协助肯尼亚、卢旺达、乌干达和尼日利亚等撒哈拉以南非洲国家通过使用卫星数据和机器学习（ML）技术，解决迫在眉睫的绿色基础设施投资缺口并加速气候行动举措。
- 2022 年 6 月：电动汽车工程和数字服务公司 Hinduja Tech 凭借 Senseye 进入物联网 (IoT) 市场，该公司为机器可靠性和预测性维护提供人工智能 (AI) 驱动的解决方案。该平台通过集成端到端 SAP 汽车解决方案以及制造和工厂工程经验等数字服务来预测机器故障，从而改善护理。
- 2022 年 2 月：欧盟宣布计划向摩洛哥绿色能源领域投资 16 亿欧元（16.9 亿美元），以促进绿色和数字化转型。因此，预测性维护解决方案预计将受到消费者的欢迎。
能源市场报告中的预测性维护 - 目录
1. 介绍
1.1 研究假设和市场定义
1.2 研究范围
2. 研究方法论
3. 执行摘要
4. 市场动态
4.1 市场概况
4.2 市场驱动因素
4.2.1 增加能源领域投资
4.2.2 越来越多地采用自动化
4.3 市场挑战
4.3.1 部署成本较高
4.4 行业价值链分析
4.5 行业吸引力——波特五力分析
4.5.1 新进入者的威胁
4.5.2 买家的议价能力
4.5.3 供应商的议价能力
4.5.4 替代产品的威胁
4.5.5 竞争激烈程度
4.6 评估 COVID-19 对市场的影响
5. 市场细分
5.1 通过提供
5.1.1 解决方案
5.1.2 服务
5.2 按部署模型
5.2.1 本地部署
5.2.2 云
5.3 按地区
5.3.1 北美
5.3.2 欧洲
5.3.3 亚太
5.3.4 拉美
5.3.5 中东和非洲
6. 竞争格局
6.1 公司简介
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. 投资分析
8. 市场机会和未来趋势
能源行业细分中的预测性维护
预测性维护（PdM）是一种使用数据分析工具和技术来检测操作异常以及设备和流程中的潜在缺陷，以便在出现故障之前进行修复的技术。预测性维护允许尽可能低的维护频率，以避免计划外的反应性维护，同时避免因执行过多的预防性维护而产生的成本。
能源市场的预测维护按产品（解决方案和服务）、部署模型（本地和云）和地理位置（北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及拉丁美洲）进行细分。
上述所有细分市场的市场规模和预测均按价值（百万美元）提供。
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能源市场研究中的预测性维护常见问题解答
能源市场的预测性维护有多大？
能源预测维护市场规模预计到 2024 年将达到 17.9 亿美元，并以 25.77% 的复合年增长率增长，到 2029 年将达到 56.2 亿美元。
目前能源市场预测性维护的规模有多大？
2024年，能源市场预测维护规模预计将达到17.9亿美元。
谁是能源市场预测维护的关键参与者？
IBM Corporation、SAP SE、Siemens AG、Intel Corporation、Robert Bosch GmbH 是能源市场中从事预测性维护的主要公司。
能源市场预测维护增长最快的地区是哪个？
预计亚太地区在预测期内（2024-2029 年）复合年增长率最高。
哪个地区在能源市场的预测维护方面占有最大份额？
2024年，北美在能源市场预测维护方面占据最大的市场份额。
本次能源市场预测维护涵盖哪些年份？2023 年的市场规模有多大？
2023 年，能源市场预测维护规模预计为 14.2 亿美元。该报告涵盖了能源市场预测维护的历史市场规模：2019年、2020年、2021年、2022年和2023年。该报告还预测了能源市场预测维护的市场规模：2024年、2025年、2026年、2027年、2028年和 2029 年。
能源行业报告中的预测性维护
Mordor Intelligence™ 行业报告创建的 2024 年预测性维护能源市场份额、规模和收入增长率统计数据。能源分析中的预测性维护包括 2029 年的市场预测展望和历史概览。获取此行业分析的样本（免费下载 PDF 报告）。
