Mantenimiento Predictivo en la Energía Volumen del mercado

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.