Maintenance prédictive dans la taille du marché de lénergie
| Période d'étude | 2019 - 2029 |
| Taille du Marché (2024) | USD 1.79 milliards de dollars |
| Taille du Marché (2029) | USD 5.62 milliards de dollars |
| TCAC(2024 - 2029) | 25.77 % |
| Marché à la Croissance la Plus Rapide | Asie-Pacifique |
| Plus Grand Marché | Amérique du Nord |
Acteurs majeurs
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier |
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Maintenance prédictive dans lanalyse du marché de lénergie
La taille du marché de la maintenance prédictive sur lénergie est estimée à 1,79 milliard USD en 2024 et devrait atteindre 5,62 milliards USD dici 2029, avec une croissance de 25,77 % au cours de la période de prévision (2024-2029).
- La plateforme de maintenance prédictive (PdM) a récemment gagné du terrain sur le marché. Les solutions PdM sont intégrées à l'infrastructure de machines nouvelles ou existantes pour évaluer l'état des machines et détecter les signes de panne imminente. L'intégration PdM garantit un retour sur investissement (ROI) et permet aux organisations d'atteindre et de dépasser leurs objectifs de développement durable en permettant une surveillance mondiale des machines à distance.
- La maintenance prédictive aide considérablement le secteur de lénergie à améliorer lefficacité de ses actifs. Les technologies émergentes telles que l'analyse du Big Data, l'Internet des objets (IoT) et le stockage de données dans le cloud permettent aux équipements industriels et aux capteurs d'envoyer des données basées sur l'état à un serveur centralisé, rendant ainsi la détection des pannes plus pratique et directe. L'augmentation de la disponibilité, la réduction des coûts de maintenance, les pannes inattendues et l'inventaire des pièces de rechange ont simultanément propulsé et fait prospérer le marché. De plus, la réduction des délais de réparation et de révision est essentielle pour la croissance du marché de la maintenance prédictive.
- La majorité des sociétés énergétiques sont des entreprises à forte intensité dactifs. Il faut du temps et des efforts pour garantir que ces ressources fonctionnent correctement pour fournir de l'énergie aux consommateurs. Les techniques dapprentissage automatique, telles que les arbres de décision, peuvent être utilisées pour optimiser le fonctionnement de léquipement et, par extension, de lensemble du système. De même, des algorithmes comparables peuvent automatiser la transformation des programmes de maintenance préventive en programmes prédictifs. Il permet également une tarification marginale, un décalage temporel et une utilisation des actifs, permettant ainsi la production et la livraison de l'énergie.
- Les services et solutions de maintenance prédictive envoient une alerte avant que la machine ne tombe en panne. L'intégration des informations commerciales, des données des capteurs et des systèmes de gestion des actifs d'entreprise (EAM) permet une transition rapide des services et solutions de maintenance réactive aux solutions de maintenance prédictive.
- Cependant, des facteurs tels que les coûts dinstallation élevés, les préoccupations environnementales, la hausse des coûts dexploitation, les attentes croissantes des consommateurs et la mauvaise interprétation des données conduisant à de fausses demandes entravent la croissance du marché de la maintenance prédictive. En raison du besoin croissant de meilleures informations sur les modèles dutilisation et de performances pour aider à prendre de meilleures décisions, ces défis augmentent le taux dadoption de divers outils danalyse.
- Le COVID-19 a eu un impact significatif sur le marché. Le ralentissement économique mondial a eu des conséquences à la fois positives et négatives sur le marché. Par exemple, la baisse de la consommation dénergie a été provoquée par les confinements, qui ont nui au marché. Cependant, en raison du manque de personnel et d'une chaîne d'approvisionnement perturbée pendant l'épidémie, les entreprises opérant dans le secteur ont tenté de maintenir les machines en bon état de fonctionnement.
Maintenance prédictive dans les tendances du marché de lénergie
Le segment des solutions devrait connaître une croissance significative
- Dans le secteur de lénergie, on constate une demande croissante de solutions de maintenance prédictive industrielle personnalisées, principalement pour les opérations de surveillance à distance. Le Big Data a également joué un rôle essentiel dans lanalyse des processus, des actifs et des équipements lourds.
- Plusieurs fournisseurs, dont SAP, IBM et Microsoft, sont actifs sur le marché, proposant des solutions et des services de maintenance prédictive personnalisés en fonction des besoins des organisations. Ces solutions peuvent aider les organisations à protéger leurs équipements critiques et à acquérir un avantage concurrentiel en matière de productivité.
- L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) permettent aux organisations d'obtenir une visibilité complète de leurs opérations et de générer des informations qui peuvent aider à résoudre certains des défis les plus disruptifs du secteur. En raison du volume de mégadonnées généré par les entreprises du secteur énergétique, les entreprises avant-gardistes investissent dans des outils de surveillance et danalyse prédictive qui permettent dexploiter pleinement ces données. Selon Gartner, 40 % des nouveaux systèmes de surveillance et de contrôle dans ce secteur utiliseront l'Internet des objets (IoT) pour permettre des opérations intelligentes d'ici la période prévue.
- En raison de lépuisement des ressources en charbon, lindustrie de la production délectricité séloigne du charbon pour se tourner vers lénergie solaire et éolienne. En raison des conditions climatiques changeantes, la plupart des pays réglementent strictement les centrales électriques au charbon. À mesure que la consommation délectricité augmente, les pays en développement investissent dans des technologies et des équipements de pointe pour accroître leurs capacités de production.
- Le déploiement de solutions de maintenance prédictive devrait permettre aux utilisateurs finaux d'augmenter leur productivité tout en minimisant les pannes dans le secteur de la production d'électricité en maximisant les activités de maintenance innovantes. L'industrie de la production d'électricité dans les pays en développement de la région Asie-Pacifique a besoin d'une plus grande efficacité, d'un meilleur contrôle et d'une surveillance plus rapide pour réduire le risque de panne opérationnelle.
- Les investissements dans la production d'énergie renouvelable, en particulier les éoliennes, les parcs éoliens offshore et les parcs solaires, ont alimenté la croissance du marché des solutions de maintenance prédictive dans des pays comme la Chine et l'Inde.
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LAmérique du Nord occupera une part de marché importante
- La maintenance prédictive sur le marché de l'énergie est dominée par l'Amérique du Nord, suivie par l'Europe. Cela est dû à des facteurs sous-jacents tels que lexistence de nombreux prestataires de services, les progrès technologiques et une connaissance accrue de la maintenance préventive. Laccent croissant mis sur la recherche et le développement (RD) pour les avancées technologiques dans les économies développées comme le Canada et les États-Unis a alimenté la demande de solutions de maintenance prédictive dans toute la région. Selon lEnergy Information Administration (US EIA) des États-Unis, le taux de consommation totale dénergie devrait augmenter de 5 % entre 2020 et 2040.
- Les entreprises doivent assurer lefficacité énergétique et réduire les temps darrêt pour rester rentables. Cela stimule le marché de lanalyse de données dans les secteurs des services publics et de lénergie. Les préoccupations croissantes en matière denvironnement et laugmentation des investissements dans lénergie durable auront un impact sur la croissance du marché.
- Parmi les autres facteurs qui stimulent la croissance du marché figurent laugmentation des investissements dans lintelligence artificielle (IA) et lapprentissage automatique (ML) pour réduire les temps darrêt des actifs et les coûts de maintenance, ladoption de lInternet des objets (IoT), la nécessité de prolonger la durée de vie globale des machines et des équipements, la baisse des prix des capteurs, les progrès de la technologie des capteurs et lévolution des technologies de réseautage à haut débit. En outre, la conformité réglementaire a été un moteur important de ladoption de la technologie de lInternet des objets (IoT) aux États-Unis. Ladoption de lEnergy Act (EA) aux États-Unis a accéléré les efforts visant à suivre la consommation dénergie durable.
- Le secteur de lénergie, lun des plus importants aux États-Unis, attire dimportants investissements. Par exemple, selon Bloomberg New Energy Finance (BNEF), les États-Unis devraient investir environ 7 millions de dollars dans la capacité dénergie renouvelable au cours des 20 prochaines années. Ces facteurs devraient stimuler la croissance du marché de la maintenance prédictive.
- Le secteur de lénergie reste une cible de transactions à mesure que les stratégies environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) sont renforcées. Lintérêt général des investisseurs reste élevé, même si les pressions macroéconomiques pourraient poser divers problèmes de valorisation pour les sociétés nord-américaines du secteur de lénergie, de lélectricité et des services publics. Par exemple, JP Morgan a payé 7,8 milliards de dollars (7800 millions de dollars) pour South Jersey Industries. De même, ArcLight Clean Energy Transition Corp a payé 1,5 milliard de dollars (1500 millions de dollars) pour acquérir OPAL Fuels LLC. Cela stimule la croissance de la maintenance prédictive en Amérique du Nord.
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Maintenance prédictive dans le secteur de l'énergie
De nombreuses entreprises nationales et internationales rendent la maintenance prédictive extrêmement compétitive sur le marché de l'énergie. Le marché est modérément concentré, avec des acteurs importants accroissant leur domination du marché grâce à des stratégies telles que linnovation de produits et les fusions et acquisitions. IBM Corporation, SAP SE, Robert Bosch GmbH et Siemens AG comptent parmi les principaux acteurs du marché.
En juin 2022, Siemens a acquis Senseye, qui fournit aux entreprises industrielles une maintenance prédictive et une intelligence des actifs. Avec l'acquisition de Senseye, Siemens a élargi son portefeuille en matière de maintenance prédictive innovante et d'intelligence des actifs. Senseye est un fabricant et une entreprise industrielle qui propose des solutions de maintenance prédictive orientées résultats. La solution de maintenance prédictive de Senseye permet une réduction de 50 % des temps d'arrêt imprévus des machines et une augmentation de 30 % de la productivité du personnel de maintenance.
En mai 2022, Hitachi Ltd. a lancé Lumada Inspection Insights, développé par Hitachi Energy et Hitachi Vantara, pour aider les entreprises à automatiser l'inspection des actifs et à faire progresser leurs objectifs de développement durable. La nouvelle approche utilise l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) pour évaluer les ressources, les dangers et divers types d'images afin de répondre à plusieurs raisons d'échec.
De plus, en janvier 2022, IBM a annoncé l'acquisition d'Envizi, un fournisseur de logiciels de données et d'analyse pour la gestion de la performance environnementale. Cette acquisition étend les investissements croissants d'IBM dans les logiciels basés sur l'intelligence artificielle (IA), tels que les solutions de gestion d'actifs IBM Maximo, IBM Environmental Intelligence Suite et les solutions de chaîne d'approvisionnement IBM Sterling, pour aider les organisations à créer des opérations et des chaînes d'approvisionnement plus résilientes et durables.
De plus, l'acquisition élargit l'offre de produits et de services de l'entreprise. Face à la demande croissante de services basés sur le cloud, la large gamme de services et d'expertise d'IBM Cloud aide les entreprises les plus intelligentes du monde à transformer leurs processus, à assimiler de nouvelles technologies et capacités et à s'adapter rapidement à de nouvelles opportunités de marché.
Maintenance prédictive chez les leaders du marché de l'énergie
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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
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
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Maintenance prédictive sur le marché de l'énergie
- Septembre 2022 Croissance et utilisation de l'électricité dans les économies en développement Atlas AI, une plateforme d'analyse prédictive, s'est associée à la Fondation Rockefeller, une organisation de recherche sur l'énergie basée aux États-Unis, pour aider les pays d'Afrique subsaharienne tels que le Kenya, le Rwanda, l'Ouganda et le Nigeria à combler le déficit imminent dinvestissement dans les infrastructures vertes et accélérer les initiatives daction climatique grâce à lutilisation de données satellitaires et de technologies dapprentissage automatique (ML).
- Juin 2022:Hinduja Tech, une société d'ingénierie et de services numériques pour la mobilité électronique, entre sur le marché de l'Internet des objets (IoT) avec Senseye, qui fournit des solutions basées sur l'intelligence artificielle (IA) pour la fiabilité des machines et la maintenance prédictive. Cette plateforme prédit les pannes de machines pour améliorer les soins en intégrant des services numériques tels que des solutions automobiles SAP de bout en bout et une expérience en matière d'ingénierie de fabrication et d'usine.
- Février 2022 L'Union européenne a annoncé son intention d'investir 1,6 milliard d'euros (1690 millions de dollars) dans le secteur de l'énergie verte au Maroc afin de promouvoir la transition verte et numérique. Les solutions de maintenance prédictive devraient donc gagner en popularité auprès des consommateurs.
Rapport sur la maintenance prédictive sur le marché de l'énergie - Table des matières
1. INTRODUCTION
1.1 Hypothèses de l’étude et définition du marché
1.2 Portée de l'étude
2. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE
3. RÉSUMÉ EXÉCUTIF
4. DYNAMIQUE DU MARCHÉ
4.1 Aperçu du marché
4.2 Facteurs de marché
4.2.1 Augmenter les investissements dans le secteur de l’énergie
4.2.2 Adoption croissante de l’automatisation
4.3 Défis du marché
4.3.1 Coût de déploiement plus élevé
4.4 Analyse de la chaîne de valeur de l’industrie
4.5 Attractivité de l'industrie - Analyse des cinq forces de Porter
4.5.1 La menace de nouveaux participants
4.5.2 Le pouvoir de négociation des acheteurs
4.5.3 Pouvoir de négociation des fournisseurs
4.5.4 Menace des produits de substitution
4.5.5 Intensité de la rivalité concurrentielle
4.6 Évaluation de l’impact du COVID-19 sur le marché
5. SEGMENTATION DU MARCHÉ
5.1 En offrant
5.1.1 Solutions
5.1.2 Prestations de service
5.2 Par modèle de déploiement
5.2.1 Sur site
5.2.2 Nuage
5.3 Par région
5.3.1 Amérique du Nord
5.3.2 L'Europe
5.3.3 Asie-Pacifique
5.3.4 l'Amérique latine
5.3.5 Moyen-Orient et Afrique
6. PAYSAGE CONCURRENTIEL
6.1 Profils d'entreprise
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. ANALYSE D'INVESTISSEMENT
8. OPPORTUNITÉS DE MARCHÉ ET TENDANCES FUTURES
Maintenance prédictive dans la segmentation de lindustrie de lénergie
La maintenance prédictive (PdM) est une technique qui utilise des outils et techniques d'analyse de données pour détecter les anomalies de fonctionnement et les défauts potentiels des équipements et des processus afin qu'ils puissent être corrigés avant qu'ils ne tombent en panne. La maintenance prédictive permet à la fréquence de maintenance d'être aussi basse que possible pour éviter une maintenance réactive non planifiée tout en évitant les coûts associés à une trop grande maintenance préventive.
La maintenance prédictive sur le marché de l'énergie est segmentée par offre (solution et services), modèle de déploiement (sur site et cloud) et géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique, Moyen-Orient et Afrique et Amérique latine).
Les tailles et prévisions du marché sont fournies en termes de valeur (en millions de dollars) pour tous les segments ci-dessus.
| En offrant | ||
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| Par modèle de déploiement | ||
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| Par région | ||
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Maintenance prédictive dans le marché de lénergie FAQ sur les études de marché
Quelle est lampleur de la maintenance prédictive sur le marché de lénergie ?
La taille du marché de la maintenance prédictive sur lénergie devrait atteindre 1,79 milliard USD en 2024 et croître à un TCAC de 25,77 % pour atteindre 5,62 milliards USD dici 2029.
Quelle est la taille actuelle du marché de la maintenance prédictive sur lénergie ?
En 2024, la taille du marché de la maintenance prédictive de lénergie devrait atteindre 1,79 milliard de dollars.
Quels sont les acteurs clés de la maintenance prédictive sur le marché de lénergie ?
IBM Corporation, SAP SE, Siemens AG, Intel Corporation, Robert Bosch GmbH sont les principales sociétés opérant dans la maintenance prédictive sur le marché de lénergie.
Quelle est la région qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché de la maintenance prédictive sur lénergie ?
On estime que lAsie-Pacifique connaîtra la croissance du TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision (2024-2029).
Quelle région détient la plus grande part de maintenance prédictive sur le marché de lénergie ?
En 2024, lAmérique du Nord représente la plus grande part de marché de la maintenance prédictive sur le marché de lénergie.
Quelles années couvre cette maintenance prédictive sur le marché de lénergie et quelle était la taille du marché en 2023 ?
En 2023, la taille du marché de la maintenance prédictive sur lénergie était estimée à 1,42 milliard de dollars. Le rapport couvre la taille historique du marché de la maintenance prédictive sur le marché de lénergie pour les années 2019, 2020, 2021, 2022 et 2023. Le rapport prévoit également la taille du marché de la maintenance prédictive sur le marché de lénergie pour les années 2024, 2025, 2026, 2027, 2028. et 2029.
Rapport sur la maintenance prédictive dans le secteur de l'énergie
Statistiques pour la part de marché, la taille et le taux de croissance des revenus de la maintenance prédictive dans lénergie 2024, créées par Mordor Intelligence™ Industry Reports. Lanalyse de la maintenance prédictive dans lénergie comprend des perspectives de prévision du marché jusquen 2029 et un aperçu historique. Obtenez un échantillon de cette analyse de lindustrie sous forme de rapport PDF gratuit à télécharger.
Maintenance Prédictive dans l'Energie Instantanés du rapport
