| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 2.25 Billion |
| Marktgröße (2029) | USD 7.08 Billion |
| CAGR (2024 - 2029) | 25.77 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
| Marktkonzentration | Mittel |
Hauptakteure*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
Predictive Maintenance in der Energiemarktanalyse
Die Größe des Predictive Maintenance im Energiemarkt wird im Jahr 2024 auf 1,79 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 5,62 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 25,77 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht.
- Die Predictive Maintenance (PdM)-Plattform hat in letzter Zeit auf dem Markt an Bedeutung gewonnen. PdM-Lösungen werden in die Infrastruktur neuer oder bestehender Maschinen integriert, um den Maschinenzustand zu bewerten und Anzeichen eines drohenden Ausfalls zu erkennen. Die PdM-Integration gewährleistet den Return on Investment (ROI) und ermöglicht es Unternehmen, Nachhaltigkeitsziele zu erreichen und zu übertreffen, indem sie eine globale Fernüberwachung von Maschinen ermöglicht.
- Die vorausschauende Wartung unterstützt die Energiebranche erheblich bei der Verbesserung der Anlageneffizienz. Neue Technologien wie Big-Data-Analyse, das Internet der Dinge (IoT) und Cloud-Datenspeicherung ermöglichen es Industrieanlagen und Sensoren, zustandsbasierte Daten an einen zentralen Server zu senden, wodurch die Fehlererkennung praktischer und direkter wird. Die Erhöhung der Betriebszeit, geringere Wartungskosten, unerwartete Ausfälle und der Ersatzteilbestand haben den Markt gleichzeitig vorangetrieben und gedeihen lassen. Darüber hinaus ist die Verkürzung der Reparatur- und Überholungszeiten für das Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartung von entscheidender Bedeutung.
- Die meisten Energieunternehmen sind vermögensintensive Unternehmen. Es erfordert Zeit und Mühe, sicherzustellen, dass diese Ressourcen ordnungsgemäß funktionieren, um die Verbraucher mit Energie zu versorgen. Techniken des maschinellen Lernens, wie z. B. Entscheidungsbäume, können verwendet werden, um den Betrieb der Geräte und damit des gesamten Systems zu optimieren. Ebenso können vergleichbare Algorithmen die Umwandlung vorbeugender Wartungsprogramme in vorausschauende Programme automatisieren. Es ermöglicht außerdem eine marginale Preisgestaltung, Zeitverschiebung und Anlagennutzung, sodass Energie erzeugt und geliefert werden kann.
- Vorbeugende Wartungsdienste und -lösungen senden eine Warnung, bevor die Maschine ausfällt. Die Integration von Geschäftsinformationen, Sensordaten und Enterprise Asset Management (EAM)-Systemen ermöglicht den schnellen Übergang von reaktiven zu vorausschauenden Wartungsdiensten und -lösungen.
- Allerdings behindern Faktoren wie hohe Installationskosten, Umweltbedenken, steigende Betriebskosten, steigende Verbrauchererwartungen und Datenfehlinterpretationen, die zu falschen Anfragen führen, das Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartung. Aufgrund des wachsenden Bedarfs an besseren Einblicken in Nutzungs- und Leistungsmuster, um bessere Entscheidungen treffen zu können, erhöhen diese Herausforderungen die Akzeptanzrate verschiedener Analysetools.
- COVID-19 hat den Markt erheblich beeinflusst. Die weltweite Konjunkturabschwächung hatte sowohl positive als auch negative Folgen für den Markt. Der Rückgang des Energieverbrauchs sei beispielsweise auf die Lockdowns zurückzuführen, die dem Markt schadeten. Aufgrund des Personalmangels und einer unterbrochenen Lieferkette während des Ausbruchs versuchten die in der Branche tätigen Unternehmen jedoch, die Maschinen in gutem Zustand zu halten.
Vorausschauende Wartung in den Energiemarkttrends
Für das Lösungssegment wird ein deutliches Wachstum erwartet
- Im Energiesektor ist die Nachfrage nach maßgeschneiderten industriellen Lösungen für die vorausschauende Wartung, vor allem für Fernüberwachungsvorgänge, gestiegen. Big Data hat auch bei der Analyse von Prozessen, Anlagen und schwerem Gerät eine wesentliche Rolle gespielt.
- Mehrere Anbieter, darunter SAP, IBM und Microsoft, sind auf dem Markt aktiv und bieten maßgeschneiderte Predictive-Maintenance-Lösungen und -Services an, die auf die Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind. Diese Lösungen können Unternehmen dabei helfen, ihre kritische Ausrüstung zu schützen und sich einen Wettbewerbsvorteil bei der Produktivität zu verschaffen.
- Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ermöglichen es Unternehmen, einen vollständigen Überblick über ihre Abläufe zu erhalten und Erkenntnisse zu gewinnen, die bei der Lösung einiger der disruptivsten Herausforderungen der Branche helfen können. Aufgrund der Menge an Big Data, die von Unternehmen im Energiesektor generiert wird, investieren zukunftsorientierte Unternehmen in Überwachungs- und Predictive-Analytics-Tools, die dabei helfen, das volle Potenzial dieser Daten auszuschöpfen. Laut Gartner werden bis zum prognostizierten Zeitraum 40 % der neuen Überwachungs- und Steuerungssysteme in diesem Sektor das Internet der Dinge (IoT) nutzen, um intelligente Abläufe zu ermöglichen.
- Aufgrund der Erschöpfung der Kohleressourcen verlagert sich die Stromerzeugungsindustrie weg von Kohle und hin zu Solar- und Windenergie. Aufgrund der sich ändernden klimatischen Bedingungen regulieren die meisten Länder Kohlekraftwerke streng. Da der Stromverbrauch steigt, investieren Entwicklungsländer in fortschrittliche Technologien und Ausrüstung, um ihre Produktionskapazitäten zu erweitern.
- Durch den Einsatz vorausschauender Wartungslösungen wird erwartet, dass Endbenutzer ihre Produktivität steigern und gleichzeitig Ausfälle in der Energieerzeugungsindustrie durch Maximierung innovativer Wartungsaktivitäten minimieren können. Die Energieerzeugungsindustrie in den Entwicklungsländern im asiatisch-pazifischen Raum erfordert eine höhere Effizienz, bessere Steuerung und schnellere Überwachung, um die Wahrscheinlichkeit von Betriebsausfällen zu verringern.
- Investitionen in die Erzeugung erneuerbarer Energien, insbesondere in Windkraftanlagen, Offshore-Windparks und Solarparks, haben das Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartungslösungen in Ländern wie China und Indien vorangetrieben.
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Nordamerika wird einen bedeutenden Marktanteil einnehmen
- Die vorausschauende Wartung im Energiemarkt wird von Nordamerika dominiert, gefolgt von Europa. Dies ist auf zugrunde liegende Faktoren wie die Existenz zahlreicher Dienstleister, technologische Fortschritte und zunehmende Kenntnisse über vorbeugende Wartung zurückzuführen. Der wachsende Schwerpunkt auf Forschung und Entwicklung (FE) für technologische Fortschritte in entwickelten Volkswirtschaften wie Kanada und den Vereinigten Staaten hat die Nachfrage nach vorausschauenden Wartungslösungen in der gesamten Region angeheizt. Nach Angaben der United States Energy Information Administration (US EIA) wird der Gesamtenergieverbrauch zwischen 2020 und 2040 voraussichtlich um 5 % steigen.
- Um profitabel zu bleiben, müssen Unternehmen für Energieeffizienz sorgen und Ausfallzeiten reduzieren. Dies treibt den Datenanalysemarkt in den Bereichen Versorgung und Energie voran. Steigende Umweltbedenken und verstärkte Investitionen in nachhaltige Energie werden sich auf das Marktwachstum auswirken.
- Weitere Faktoren, die das Marktwachstum vorantreiben, sind erhöhte Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um Ausfallzeiten und Wartungskosten von Anlagen zu reduzieren, die Einführung des Internets der Dinge (IoT) und die Notwendigkeit, die Gesamtlebensdauer von Maschinen und Geräten zu verlängern. sinkende Sensorpreise, Fortschritte in der Sensortechnologie und die Entwicklung von Hochgeschwindigkeits-Netzwerktechnologien. Darüber hinaus war die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ein wesentlicher Treiber für die Einführung der Internet-of-Things-Technologie (IoT) in den Vereinigten Staaten. Die Verabschiedung des Energy Act (EA) in den Vereinigten Staaten hat die Bemühungen zur Verfolgung des nachhaltigen Energieverbrauchs beschleunigt.
- Die Energiebranche, eine der größten in den Vereinigten Staaten, zieht erhebliche Investitionen an. Laut Bloomberg New Energy Finance (BNEF) werden die Vereinigten Staaten beispielsweise in den nächsten 20 Jahren voraussichtlich etwa 7,00 Milliarden US-Dollar in Kapazitäten für erneuerbare Energien investieren. Es wird erwartet, dass diese Faktoren das Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartung ankurbeln werden.
- Der Energiesektor bleibt ein Ziel für Transaktionsaktivitäten, da Umwelt-, Sozial- und Governance-Strategien (ESG) gestärkt werden. Das allgemeine Anlegerinteresse bleibt hoch, obwohl der makroökonomische Druck verschiedene Bewertungsherausforderungen für nordamerikanische Energie-, Strom- und Versorgungsunternehmen mit sich bringen könnte. Beispielsweise zahlte JP Morgan 7,8 Milliarden US-Dollar (7.800 Millionen US-Dollar) für South Jersey Industries. Ebenso zahlte ArcLight Clean Energy Transition Corp 1,5 Milliarden US-Dollar (1.500 Millionen US-Dollar) für die Übernahme von OPAL Fuels LLC. Dies fördert das Wachstum der vorausschauenden Wartung in Nordamerika.
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Überblick über vorausschauende Wartung in der Energiebranche
Zahlreiche nationale und internationale Unternehmen machen Predictive Maintenance im Energiemarkt äußerst wettbewerbsfähig. Der Markt ist mäßig konzentriert, wobei bedeutende Akteure ihre Marktdominanz durch Strategien wie Produktinnovationen sowie Fusionen und Übernahmen ausbauen. IBM Corporation, SAP SE, Robert Bosch GmbH und Siemens AG gehören zu den Hauptakteuren des Marktes.
Im Juni 2022 erwarb Siemens Senseye, das Industrieunternehmen mit vorausschauender Wartung und Anlagenintelligenz versorgt. Mit der Übernahme von Senseye erweiterte Siemens sein Portfolio im Bereich innovativer vorausschauender Wartung und Asset Intelligence. Senseye ist ein Hersteller und Industrieunternehmen, das ergebnisorientierte Lösungen für die vorausschauende Wartung anbietet. Die vorausschauende Wartungslösung von Senseye ermöglicht eine Reduzierung ungeplanter Maschinenstillstandszeiten um 50 % und eine Steigerung der Produktivität des Wartungspersonals um 30 %.
Im Mai 2022 führte Hitachi Ltd. Lumada Inspection Insights ein, das von Hitachi Energy und Hitachi Vantara entwickelt wurde, um Unternehmen bei der Automatisierung der Anlageninspektion und der Förderung von Nachhaltigkeitszielen zu unterstützen. Der neue Ansatz nutzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um Ressourcen, Gefahren und verschiedene Bildtypen zu bewerten und so mehrere Fehlerursachen anzugehen.
Darüber hinaus gab IBM im Januar 2022 die Übernahme von Envizi bekannt, einem Daten- und Analysesoftwareanbieter für Umweltleistungsmanagement. Diese Übernahme erweitert die wachsenden Investitionen von IBM in auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Software, wie IBM Maximo Asset Management-Lösungen, IBM Environmental Intelligence Suite und IBM Sterling Supply Chain Solutions, um Unternehmen bei der Schaffung widerstandsfähigerer und nachhaltigerer Betriebsabläufe und Lieferketten zu unterstützen.
Darüber hinaus erweitert die Übernahme das Produkt- und Serviceangebot des Unternehmens. Angesichts der steigenden Nachfrage nach Cloud-basierten Diensten unterstützt das breite Spektrum an Diensten und Fachwissen von IBM Cloud die intelligenteren Unternehmen der Welt dabei, ihre Prozesse zu transformieren, neue Technologien und Funktionen zu integrieren und schnell auf neue Marktchancen umzusteigen.
Predictive Maintenance bei den Energiemarktführern
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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
- *Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
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Predictive Maintenance in den Energiemarktnachrichten
- September 2022 Stromwachstum und -nutzung in Entwicklungsländern Atlas AI, eine prädiktive Analyseplattform, hat sich mit der Rockefeller Foundation, einer in den USA ansässigen Energieforschungsorganisation, zusammengetan, um Länder südlich der Sahara wie Kenia, Ruanda, Uganda und Nigeria dabei zu unterstützen Behebung der drohenden Investitionslücke in der grünen Infrastruktur und Beschleunigung von Klimaschutzinitiativen durch den Einsatz von Satellitendaten und maschinellen Lerntechnologien (ML).
- Juni 2022 Hinduja Tech, ein Unternehmen für Elektromobilitätstechnik und digitale Dienstleistungen, betritt mit Senseye den Markt für das Internet der Dinge (IoT), das künstliche Intelligenz (KI) bietet – Lösungen für Maschinenzuverlässigkeit und vorausschauende Wartung. Diese Plattform prognostiziert Maschinenausfälle und verbessert die Pflege durch die Integration digitaler Dienste wie End-to-End-SAP-Automobillösungen sowie Erfahrung in der Fertigung und im Anlagenbau.
- Februar 2022 Die Europäische Union kündigt Pläne an, 1,6 Milliarden Euro (1.690 Millionen US-Dollar) in Marokkos grünen Energiesektor zu investieren, um den grünen und digitalen Wandel zu fördern. Es wird daher erwartet, dass prädiktive Wartungslösungen bei Verbrauchern an Beliebtheit gewinnen.
Vorausschauende Wartung in der Energiebranche
Predictive Maintenance (PdM) ist eine Technik, die Datenanalysetools und -techniken nutzt, um Anomalien im Betrieb und potenzielle Mängel an Geräten und Prozessen zu erkennen, damit diese behoben werden können, bevor sie ausfallen. Durch die vorausschauende Wartung kann die Wartungshäufigkeit so gering wie möglich gehalten werden, um ungeplante reaktive Wartung zu vermeiden und gleichzeitig die Kosten zu vermeiden, die mit der Durchführung zu vieler vorbeugender Wartung verbunden sind.
Die vorausschauende Wartung im Energiemarkt ist nach Angebot (Lösung und Dienstleistungen), Bereitstellungsmodell (vor Ort und Cloud) und Geografie (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika sowie Lateinamerika) segmentiert.
Die Marktgrößen und Prognosen werden für alle oben genannten Segmente in Wert (in Mio. USD) angegeben.
| Durch Anbieten von | Lösungen |
| Dienstleistungen | |
| Nach Bereitstellungsmodell | Vor Ort |
| Wolke | |
| Nach Region | Nordamerika |
| Europa | |
| Asien-Pazifik | |
| Lateinamerika | |
| Naher Osten und Afrika |
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Predictive Maintenance in den FAQs zur Energiemarktforschung
Wie groß ist die vorausschauende Wartung im Energiemarkt?
Der Umfang der vorausschauenden Wartung im Energiemarkt wird im Jahr 2024 voraussichtlich 1,79 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 25,77 % auf 5,62 Milliarden US-Dollar wachsen.
Wie groß ist der aktuelle Umfang der vorausschauenden Wartung im Energiemarkt?
Im Jahr 2024 wird die Größe der vorausschauenden Wartung im Energiemarkt voraussichtlich 1,79 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer sind die Hauptakteure der vorausschauenden Wartung im Energiemarkt?
IBM Corporation, SAP SE, Siemens AG, Intel Corporation, Robert Bosch GmbH sind die größten Unternehmen, die im Bereich Predictive Maintenance auf dem Energiemarkt tätig sind.
Welche ist die am schnellsten wachsende Region im Bereich Predictive Maintenance im Energiemarkt?
Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024–2029) mit der höchsten CAGR wachsen.
Welche Region hat den größten Anteil an der vorausschauenden Wartung im Energiemarkt?
Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil bei der vorausschauenden Wartung im Energiemarkt.
Welche Jahre deckt diese vorausschauende Wartung im Energiemarkt ab und wie groß war der Markt im Jahr 2023?
Im Jahr 2023 wurde die Größe der vorausschauenden Wartung im Energiemarkt auf 1,42 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Bericht deckt die historische Marktgröße von Predictive Maintenance im Energiemarkt für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Größe des Predictive Maintenance im Energiemarkt für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
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Bericht zur vorausschauenden Wartung in der Energiewirtschaft
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate der vorausschauenden Wartung im Energiesektor im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Analyse Predictive Maintenance in the Energy umfasst eine Marktprognose bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.
