Maintenance Prédictive dans l'Energie Taille du Marché

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.