Обзор рынка:
Глобальный рынок предиктивного обслуживания был оценен в 10,6 миллиарда долларов США в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 116,23 миллиарда долларов США к 2032 году, расширяясь с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 34,9% в течение прогнозного периода (2024–2032 годы).
| ХАРАКТЕРИСТИКА ОТЧЕТА |
ДЕТАЛИ |
| Исторический период |
2020-2023 |
| Базовый год |
2024 |
| Прогнозный период |
2025-2032 |
| Размер рынка предиктивного обслуживания 2024 |
10,6 миллиарда долларов США |
| Рынок предиктивного обслуживания, CAGR |
34,9% |
| Размер рынка предиктивного обслуживания 2032 |
116,23 миллиарда долларов США |
Рынок предиктивного обслуживания формируется концентрированной группой технологических лидеров и промышленных новаторов, которые способствуют широкомасштабному внедрению в глобальных отраслях. Ключевые игроки, такие как IBM Corporation, Siemens, General Electric, Rockwell Automation, C3.ai, PTC, Hitachi Ltd., Augury, UpKeep и The Soothsayer (P-Dictor), предлагают передовые диагностические инструменты на базе ИИ, IoT-платформы, цифровые двойники и облачные системы мониторинга, которые укрепляют надежность активов и операционную эффективность. Эти компании конкурируют за счет точности аналитики, интеграции экосистем и отраслевой настройки. Северная Америка остается ведущим регионом, на долю которого приходится примерно 39% мирового рыночного объема, поддерживаемого сильной цифровизацией, ранним внедрением Индустрии 4.0 и высокими инвестициями в решения для обслуживания с поддержкой ИИ и IoT.
Анализ рынка:
- Глобальный рынок предиктивного обслуживания достиг 10,6 миллиардов долларов США в 2024 году и, как ожидается, достигнет 116,23 миллиардов долларов США к 2032 году, расширяясь с совокупным годовым темпом роста в 34,9% в течение прогнозируемого периода.
- Сильный рост рынка обусловлен быстрой цифровизацией промышленности, увеличением развертывания IoT-сенсоров и растущим внедрением платформ мониторинга на основе ИИ и облачных технологий, которые помогают предприятиям сокращать время простоя и продлевать срок службы активов.
- Ключевые тенденции включают ускоренное использование цифровых двойников, аналитики на краю и автономных рабочих процессов обслуживания, при этом крупные предприятия лидируют с долей более 60%, поддерживаемые их передовой инфраструктурой и высокой инвестиционной способностью.
- Конкуренция усиливается среди крупных игроков, таких как IBM, Siemens, GE, C3.ai, Rockwell Automation, PTC, Hitachi, Augury, UpKeep и The Soothsayer, поскольку они внедряют инновации с интегрированными IoT-экосистемами, масштабируемыми облачными пакетами и аналитикой, ориентированной на отрасли.
- Регионально Северная Америка занимает наибольшую долю в 39%, за ней следует Азиатско-Тихоокеанский регион с ~25%, в то время как Европа сохраняет сильные позиции благодаря зрелой промышленной автоматизации и операционной оптимизации, обусловленной нормативными требованиями.
Access crucial information at unmatched prices!
Request your sample report today & start making informed decisions powered by Credence Research Inc.!
Download Sample
Анализ сегментации рынка:
По типу предприятия
Крупные предприятия доминируют на рынке предиктивного обслуживания благодаря своим обширным портфелям активов, высокой цифровой зрелости и сильной инвестиционной способности в системы обслуживания на основе ИИ, IoT и облачных технологий. Эти организации внедряют предиктивные решения на производственных линиях, в автопарках, коммунальных услугах и промышленных предприятиях для минимизации времени простоя и оптимизации операционной эффективности. Малые и средние предприятия расширяют внедрение, так как платформы предиктивного обслуживания на основе подписки и облачных технологий снижают первоначальные затраты и упрощают интеграцию. Однако крупные предприятия сохраняют наибольшую долю рынка благодаря более широкому развертыванию сенсоров, более глубокому использованию аналитики и централизованным стратегиям управления активами, требующим непрерывного мониторинга производительности.
- Например, система предиктивного обслуживания Senseye от Siemens анализирует данные более чем с 1000 подключенных промышленных активов на молочном предприятии Sachsenmilch, что позволяет раннее обнаружение отказов насосов и предотвращает убытки, оцениваемые в низком шестизначном диапазоне евро за одно вмешательство.
По технологии
IoT остается ведущим технологическим подсегментом, захватывая наибольшую долю, поскольку организации встраивают высокочастотные сенсоры, шлюзы и устройства на краю в машины, производственные системы и удаленные активы. Инфраструктура IoT генерирует оперативные данные в реальном времени, необходимые для раннего обнаружения неисправностей и прогнозирования состояния. ИИ и машинное обучение следуют как самые быстроразвивающиеся технологии, движимые алгоритмами, которые улучшают распознавание шаблонов и точность прогнозирования отказов. Цифровые двойники набирают обороты для моделирования поведения активов, в то время как продвинутая аналитика и современные базы данных укрепляют оркестрацию данных и масштабируемость моделей. Лидерство IoT сохраняется благодаря его основополагающей роли в обеспечении сквозных предиктивных рабочих процессов.
- Например, платформа EcoStruxure от Schneider Electric собирает более 20 миллиардов точек данных в день с подключенного оборудования, используя вибрационные сенсоры, работающие с частотой до 51,2 кГц, для обнаружения начальных механических аномалий в вращающихся активах.
По применению
Мониторинг состояния занимает доминирующую долю в применении, поддерживаемую широким использованием датчиков вибрации, температуры, давления и акустических датчиков, которые непрерывно оценивают состояние активов. Такие отрасли, как производство, энергетика и транспорт, отдают приоритет мониторингу состояния для сокращения незапланированных простоев и продления жизненного цикла оборудования. Прогностическая аналитика и удаленный мониторинг быстро расширяются, поскольку модели ИИ усиливают обнаружение аномалий, а облачные платформы обеспечивают централизованный контроль распределенных операций. Отслеживание активов и планирование технического обслуживания дополняют эти функции, улучшая видимость активов и оптимизируя интервалы обслуживания. Мониторинг состояния лидирует благодаря своему прямому влиянию на надежность, предотвращение отказов и снижение затрат на эксплуатацию и обслуживание.
Ключевые факторы роста:
Быстрая цифровизация промышленности и расширение экосистем активов с поддержкой IoT
Промышленные секторы по всему миру ускоряют цифровую трансформацию, создавая сильный импульс для внедрения прогностического обслуживания. Компании оснащают производственные линии, вращающееся оборудование, коммунальные сети и системы автопарков высокоплотными IoT-датчиками, которые собирают оперативные данные в реальном времени, позволяя проводить непрерывную оценку состояния и раннее обнаружение отказов. Интеграция с 5G, периферийными вычислениями и передовыми телеметрическими системами усиливает точность данных и увеличивает частоту наблюдений за состоянием. Этот цифровой сдвиг позволяет предприятиям заменить реактивные и профилактические подходы к обслуживанию на прогностические структуры, которые сокращают простои, минимизируют затраты на ремонт и оптимизируют использование активов. По мере углубления автоматизации в таких отраслях, как производство, энергетика, транспорт, добыча полезных ископаемых и логистика, организациям требуются масштабируемые решения для мониторинга, поддерживающие многосайтовые операции, что стимулирует устойчивое внедрение технологий прогностического обслуживания.
- Например, платформа Augury Machine Health анализирует более 150 миллионов часов работы машин ежегодно и обрабатывает данные вибрации и ультразвука, отобранные с частотой до 100 кГц по тысячам промышленных активов, что позволяет рано выявлять деградацию подшипников, двигателей и редукторов.
Растущее внедрение ИИ, машинного обучения и передовой аналитики
Увеличение использования алгоритмов ИИ и машинного обучения в промышленных операциях значительно укрепляет возможности прогностического обслуживания. Организации используют контролируемые и неконтролируемые модели для обнаружения аномалий, анализа исторических паттернов производительности и прогнозирования вероятностей отказов с большей точностью. Эволюция глубокого обучения, нейронных сетей и обучения с подкреплением позволяет проводить автоматизированный анализ первопричин и прогнозирование поведения активов в масштабе. Прогностические инсайты, основанные на ИИ, также поддерживают динамическое планирование технического обслуживания, оптимизацию запасов запчастей и повышение производительности рабочей силы. По мере накопления предприятиями больших объемов данных с датчиков и операционных данных, платформы передовой аналитики преобразуют эти потоки данных в практические инсайты, сокращая незапланированные остановки и продлевая срок службы оборудования. Способность прогностического обслуживания на основе ИИ обеспечивать измеримые операционные и финансовые выгоды продолжает ускорять расширение рынка.
- Например, платформа предиктивного обслуживания C3.ai была развернута на более чем 1,5 миллиона подключенных промышленных объектов, обрабатывая более 4 триллионов строк временных рядов данных для обучения моделей ИИ для обнаружения аномалий оборудования и анализа первопричин.
Возрастающее давление на сокращение времени простоя, затрат на обслуживание и рисков для безопасности
Отрасли, сталкивающиеся с высокими затратами на простой, строгими нормами безопасности и увеличивающейся сложностью активов, активно инвестируют в предиктивное обслуживание для защиты производительности и операционной непрерывности. Традиционное реактивное обслуживание подвергает организации внезапным отказам оборудования, высоким расходам на ремонт и угрозам безопасности. Системы предиктивного обслуживания снижают эти риски, предоставляя ранние предупреждения, позволяя планировать вмешательства и предотвращать катастрофические поломки. В капиталоемких секторах, таких как нефтегазовая промышленность, авиация, производство, горнодобывающая промышленность и распределение энергии, даже несколько минут незапланированного простоя могут привести к значительным потерям дохода. Предиктивные инструменты помогают компаниям оптимизировать графики обслуживания, продлевать срок службы компонентов и сокращать ненужные сервисные операции, значительно снижая общую стоимость владения. Растущие требования к соблюдению нормативных требований дополнительно укрепляют внедрение, способствуя более безопасным и надежным практикам обслуживания.
Ключевые тенденции и возможности:
Растущее внедрение цифровых двойников для высокоточной симуляции активов
Технология цифровых двойников становится трансформирующей тенденцией, предлагая мощные возможности для развертывания продвинутого предиктивного обслуживания. Создавая виртуальные копии машин, производственных линий и промышленных систем в реальном времени, цифровые двойники моделируют поведение активов в различных эксплуатационных условиях, позволяя точно прогнозировать отказы и оптимизировать производительность. Организации интегрируют данные датчиков, CAD-модели, эксплуатационные журналы и аналитику на основе ИИ для создания многослойных симуляций, которые выявляют скрытые паттерны деградации и точки напряжения. Эта тенденция открывает новые возможности для тестирования сценариев, удаленной диагностики и оптимизации жизненного цикла, особенно в аэрокосмической, автомобильной, энергетической и тяжелой промышленности. По мере того как цифровые двойники становятся более доступными благодаря облачным платформам и масштабируемым вычислительным мощностям, предприятия могут внедрять предиктивное обслуживание на уровне систем, а не отдельных активов, создавая более глубокие операционные инсайты.
- Например, GE Digital сообщила о развертывании более одного миллиона цифровых двойников в различных отраслях, включая авиацию, энергетику и производство. Технология компании контролирует тысячи критически важных активов по всему миру, позволяя предиктивному обслуживанию, которое помогает клиентам достигать значительной экономии затрат.
Расширение облачных и подписочных предиктивных платформ
Облачные платформы предиктивного обслуживания создают большие возможности для масштабируемого и экономически эффективного внедрения в глобальных корпоративных операциях. Эти платформы предлагают низкие первоначальные инвестиции, быстрое развертывание и бесшовную интеграцию с существующими промышленными системами, что делает их особенно привлекательными для малого и среднего бизнеса и распределенных сетей активов. Облачная инфраструктура поддерживает централизованный мониторинг географически распределенного оборудования, позволяя использовать унифицированные панели управления, аналитику на основе ИИ и межсайтовое бенчмаркинг. Подписочные модели дополнительно демократизируют внедрение, устраняя крупные капитальные затраты и предоставляя непрерывные обновления программного обеспечения, автоматизированную аналитику и удаленную диагностику. По мере того как предприятия переходят к гибридным и мультиоблачным архитектурам, поставщики все чаще предлагают совместимые предиктивные решения, которые интегрируют ERP, MES, EAM и системы управления активами, расширяя рыночный потенциал в различных отраслях.
- Например, промышленное IoT-решение Siemens, теперь известное как Insights Hub (ранее MindSphere), подключает активы в рамках более широкой линейки Siemens Xcelerator. Платформа позволяет осуществлять обнаружение аномалий в реальном времени и диагностику на уровне флота по всему миру, используя данные от подключенных продуктов, заводов и систем. Конкретные, актуальные публичные данные о общем количестве подключенных активов и точных данных, поступающих в минуту от всех клиентов, не доступны, но платформа обрабатывает огромные объемы данных, при этом только промышленные системы управления Siemens генерируют около 100 терабайт данных каждый час по всему миру.
Увеличение интеграции с автономными операциями и умными фабриками
Рост Индустрии 4.0 и экосистем умного производства создает новые возможности для того, чтобы предиктивное обслуживание стало основным компонентом автономных операций. Интеллектуальные фабрики требуют взаимосвязанных систем, где машины общаются, самостоятельно настраиваются и оптимизируют производительность. Предиктивное обслуживание поддерживает это видение, обеспечивая мониторинг состояния в реальном времени, адаптивное управление и автоматическое срабатывание обслуживания. Интеграция с робототехникой, AGV, цифровыми системами качества и платформами умной цепочки поставок повышает непрерывность производства и операционную устойчивость. По мере того, как предприятия продвигаются к полностью автоматизированным и гиперавтоматизированным объектам, предиктивное обслуживание эволюционирует от функции обслуживания к стратегическому инструменту автономных и самовосстанавливающихся промышленных сред.
Ключевые вызовы:
Высокая сложность внедрения и интеграция с устаревшими системами
Несмотря на высокий спрос, интеграция предиктивного обслуживания в существующие промышленные среды представляет значительные технические и операционные вызовы. Многие организации эксплуатируют устаревшее оборудование, не имеющее встроенных датчиков или цифровых интерфейсов, требующее модернизации или обновления инфраструктуры для сбора данных. Проблемы совместимости возникают при объединении данных от разнородного оборудования, проприетарных платформ и изолированных IT/OT систем. Внедрение моделей ИИ и передовой аналитики также требует квалифицированного персонала и надежных рамок управления данными. Сложность гармонизации сетей датчиков, облачных платформ, программного обеспечения для управления активами и контроля кибербезопасности часто приводит к увеличению сроков развертывания и повышению операционного риска, замедляя внедрение в традиционных отраслях.
Качество данных, безопасность и дефицит навыков рабочей силы
Предиктивное обслуживание в значительной степени зависит от высококачественных, непрерывных и точно маркированных данных. Многие организации сталкиваются с неполными наборами данных, несогласованными показаниями датчиков и плохой стандартизацией данных, что ослабляет надежность моделей и точность прогнозов. Риски кибербезопасности возрастают по мере подключения большего количества промышленных активов к облачным и IoT сетям, увеличивая вероятность несанкционированного доступа и операционных сбоев. Кроме того, существует растущий дефицит квалифицированных специалистов, способных управлять аналитикой на основе ИИ, поддерживать архитектуры датчиков и интерпретировать предиктивные инсайты. Эти ограничения в данных и талантах препятствуют полномасштабному развертыванию и ограничивают операционную ценность, получаемую от инициатив предиктивного обслуживания.
Региональный анализ:
Северная Америка
Северная Америка лидирует на рынке предиктивного обслуживания с долей, оцениваемой в 39%, благодаря раннему внедрению Индустрии 4.0, высокой зрелости промышленной автоматизации и значительным инвестициям в системы обслуживания на основе IoT и ИИ. Производственные, аэрокосмические, энергетические и автомобильные сектора региона сильно зависят от мониторинга состояния в реальном времени и аналитики состояния активов на основе ИИ для повышения надежности и сокращения времени простоя. Высокая степень проникновения облачных платформ, сильная технологическая инфраструктура и большая установленная база подключенного оборудования укрепляют его лидерство. Продолжающаяся модернизация устаревших промышленных активов и растущее внимание регуляторов к операционной безопасности дополнительно поддерживают долгосрочное доминирование региона.
Европа
Европа представляет значительную часть рынка предиктивного обслуживания, занимая примерно 26% доли, благодаря передовой автоматизации в производстве, автомобильной, химической и процессной отраслях. Сильный акцент на регулировании безопасности на рабочем месте, сокращении выбросов и энергоэффективности способствует внедрению платформ предиктивного мониторинга и диагностики на основе ИИ. Европейские компании все чаще используют цифровые двойники, высокочастотные сенсорные сети и удаленный мониторинг для оптимизации производительности активов и минимизации перебоев в производстве. Германия, Франция, Великобритания и Италия лидируют в внедрении, поддерживаемые сильными инновационными экосистемами и продолжающимися инвестициями в цифровизацию промышленности. Акцент Европы на устойчивость и оптимизацию жизненного цикла продолжает укреплять ее рыночные позиции.
Азиатско-Тихоокеанский регион
Азиатско-Тихоокеанский регион занимает примерно 28% рынка предиктивного обслуживания и является самым быстрорастущим регионом благодаря быстрому промышленному расширению, модернизации производственных мощностей и растущему внедрению систем обслуживания на основе IoT. Китай, Индия, Япония и Южная Корея активно инвестируют в умное производство, мониторинг активов в крупном масштабе и передовую аналитику для сокращения времени простоя и повышения операционной устойчивости. Растущее внедрение облачных платформ обслуживания, в сочетании с увеличением развертывания периферийных сенсоров на заводах, в энергетических сетях и транспортных системах, создает сильный импульс. Государственные инициативы, поддерживающие цифровую трансформацию и промышленную конкурентоспособность, дополнительно ускоряют внедрение в регионе.
Латинская Америка
Латинская Америка занимает примерно 8% доли рынка предиктивного обслуживания, при этом рост поддерживается увеличением цифровизации в нефтегазовой, горнодобывающей, пищевой и коммунальной отраслях. Страны, такие как Бразилия, Мексика и Чили, внедряют системы обслуживания на основе ИИ и IoT для сокращения отказов оборудования, улучшения соблюдения норм безопасности и оптимизации производительности заводов. Несмотря на бюджетные ограничения и более медленную модернизацию по сравнению с развитыми экономиками, облачные предиктивные платформы и возможности удаленной диагностики способствуют внедрению. По мере того как региональные отрасли сосредотачиваются на энергоэффективности и сокращении дорогостоящих незапланированных простоев, предиктивное обслуживание приобретает популярность как стратегический инструмент управления операциями.
Ближний Восток и Африка (MEA)
Регион Ближнего Востока и Африки занимает примерно 6% рынка предиктивного обслуживания, при этом спрос стабильно растет в таких отраслях, как нефть и газ, производство электроэнергии, нефтехимия и добыча полезных ископаемых. Страны Персидского залива, возглавляемые Саудовской Аравией и ОАЭ, интегрируют решения по обслуживанию на основе ИИ в крупные промышленные активы для снижения операционных рисков и продления срока службы оборудования. Африканские рынки, такие как Южная Африка и Египет, демонстрируют растущее внедрение удаленного мониторинга для поддержки распределенной инфраструктуры и минимизации отказов оборудования. Хотя внедрение находится на ранней стадии, ожидается, что инвестиции в умные промышленные проекты и программы цифровой трансформации расширят проникновение на региональный рынок.
Сегментация рынка:
По типу предприятия
- Крупные предприятия
- Малые и средние предприятия (МСП)
По технологии
- Интернет вещей (IoT)
- Искусственный интеллект и машинное обучение
- Цифровой двойник
- Продвинутая аналитика
- Другие (современные базы данных, ERP и т.д.)
По применению
- Мониторинг состояния
- Предиктивная аналитика
- Удаленный мониторинг
- Отслеживание активов
- Планирование обслуживания
По географии
- Северная Америка
- Европа
- Германия
- Франция
- Великобритания
- Италия
- Испания
- Остальная Европа
- Азиатско-Тихоокеанский регион
- Китай
- Япония
- Индия
- Южная Корея
- Юго-Восточная Азия
- Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
- Латинская Америка
- Бразилия
- Аргентина
- Остальная часть Латинской Америки
- Ближний Восток и Африка
- Страны ССАГПЗ
- Южная Африка
- Остальная часть Ближнего Востока и Африки
Конкурентная среда:
Конкурентная среда рынка предиктивного обслуживания характеризуется активным участием глобальных технологических поставщиков, компаний по автоматизации промышленности, облачных сервисов и аналитических фирм, работающих на основе ИИ. Крупные игроки, такие как IBM, SAP, Siemens, Schneider Electric, GE Digital, Microsoft и Hitachi, используют свои интегрированные платформы IoT, ИИ-движки и экосистемы управления активами для укрепления рыночного присутствия. Эти компании сосредоточены на расширении облачных предиктивных пакетов, улучшении моделей машинного обучения и интеграции возможностей цифрового двойника для повышения точности и операционной ценности. Партнерства с производителями оборудования, поставщиками сенсоров и разработчиками отраслевых решений остаются ключевыми для расширения охвата клиентов и предоставления комплексных предиктивных рабочих процессов. Поставщики все чаще выделяются за счет производительности в реальном времени, интероперабельности, функций кибербезопасности и отраслевой кастомизации. По мере усиления конкуренции рынок наблюдает рост инвестиций в автоматизированную диагностику, аналитики на границе сети и модели подписки на услуги для удовлетворения спроса предприятий на масштабируемые, экономически эффективные и надежные решения для интеллектуального обслуживания.
Shape Your Report to Specific Countries or Regions & Enjoy 30% Off!
Анализ ключевых игроков:
- Augury Ltd. (США)
- Siemens (Германия)
- UpKeep (США)
- Hitachi Ltd. (Япония)
- ai, Inc. (США)
- IBM Corporation (США)
- The Soothsayer (P-Dictor) (Таиланд)
- Rockwell Automation (США)
- General Electric (США)
- PTC (США)
Последние события:
- В октябре 2025 года компания Augury была признана независимой исследовательской фирмой в отчете Verdantix Green Quadrant: Industrial AI Analytics Software лидером в области промышленных AI-аналитик, подчеркивая ее силу в области диагностики в реальном времени, многомодального анализа датчиков и гарантированной диагностической производительности.
- В июне 2024 года компания Hitachi Ltd. через свое подразделение Hitachi Industrial Equipment Systems (Япония) представила «Сервис предсказательной диагностики» для воздушных компрессоров. Сервис использует машинное обучение в сочетании с опытом обслуживающего персонала для анализа данных дистанционного мониторинга и выявления ранних признаков ненормального поведения оборудования, что помогает предотвратить остановки и оптимизировать энергоэффективность.
- В марте 2025 года компания Augury Ltd. (США) запустила «Machine Health Ultra Low», первое в отрасли решение для предсказательного обслуживания на базе AI, разработанное специально для машин с ультранизкими оборотами (1–150 об/мин). Это расширяет их охват на медленно вращающиеся промышленные активы, которые ранее было трудно контролировать.
Объем отчета:
Исследовательский отчет предлагает углубленный анализ на основе типа предприятия, технологии, применения и географии. Он подробно описывает ведущих игроков рынка, предоставляя обзор их бизнеса, продуктовых предложений, инвестиций, источников дохода и ключевых приложений. Кроме того, в отчете содержатся сведения о конкурентной среде, SWOT-анализ, текущие рыночные тенденции, а также основные драйверы и ограничения. Также обсуждаются различные факторы, которые способствовали расширению рынка в последние годы. В отчете исследуются рыночная динамика, регуляторные сценарии и технологические достижения, формирующие отрасль. Оценивается влияние внешних факторов и глобальных экономических изменений на рост рынка. Наконец, предоставляются стратегические рекомендации для новых участников и устоявшихся компаний по навигации в сложностях рынка.
Перспективы на будущее:
- Применение предиктивного обслуживания ускорится по мере того, как предприятия будут двигаться к полностью подключенным, насыщенным датчиками промышленным экосистемам.
- Модели ИИ и машинного обучения станут более автономными, что позволит принимать решения по оптимизации обслуживания с минимальным вмешательством человека.
- Интеграция цифровых двойников расширится, позволяя проводить высокоточные симуляции, которые улучшат планирование жизненного цикла оборудования и точность прогнозирования.
- Аналитика на периферии будет быстро развиваться, поддерживая более быстрое обнаружение неисправностей и снижая зависимость от централизованной облачной обработки.
- Стандартизация форматов данных и рамок совместимости между отраслями упростит интеграцию систем от разных поставщиков.
- Кибербезопасные платформы предиктивного обслуживания станут приоритетом, поскольку подключенные активы увеличивают подверженность операционным рискам.
- Малые и средние предприятия будут шире применять предиктивные решения, поскольку платформы на основе подписки и облачных технологий снижают барьеры для входа.
- Предиктивное обслуживание объединится с экосистемами умных фабрик для поддержки автономного производства, координации робототехники и интеллектуального планирования.
- Удаленные и распределенные экосистемы активов будут сильно зависеть от мониторинга в реальном времени и продвинутого обнаружения аномалий.
- Цели устойчивого развития будут стимулировать спрос на предиктивное обслуживание для снижения потерь энергии, выбросов и времени простоя оборудования.
