Marktgröße von Vorausschauende Wartung in der Energie Industrie
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 1,79 Milliarden |
| Marktgröße (2029) | USD 5,62 Milliarden |
| CAGR(2024 - 2029) | 25.77 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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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.
