 | • レポートコード：QY-SR25SP1148 • 出版社/出版日：QYResearch / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、135ページ • 納品方法：Eメール（ご注文後3営業日） • 産業分類：サービス&ソフトウェア |
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レポート概要
2024年の製造業向け予測メンテナンスの世界市場規模はUS$ 80億2,000万ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）18.6％で成長し、2031年にはUS$ 265億9,700万ドルに拡大すると予測されています。
製造向け予測メンテナンスは、センサー、IoT、人工知能などの技術を活用して設備のリアルタイム状態を監視し、故障を事前に予測するインテリジェントなメンテナンス戦略です。運用データの分析により、最適なタイミングでメンテナンスを実施でき、予期せぬダウンタイムの削減、修理コストの最小化、生産効率の向上、設備の寿命延長を実現します。これはスマート製造とIndustry 4.0イニシアチブの重要な構成要素です。
グローバルな予測メンテナンスソリューションの主要メーカーにはIBM、Microsoft、SAPなどがあります。上位5社の市場シェアは約70%を占めています。北米が最大の市場でシェアは約35%、次いで欧州とアジア太平洋地域が約36%を占めています。
市場ドライバー
IoT、AI、MLの広範な採用：製造企業は、振動、温度、圧力などの設備パラメーターを継続的に監視するため、IoTセンサーとAI/ML分析を increasingly 導入しています。これにより、故障の正確な予測が可能になり、適切なタイミングでメンテナンスを実施するプロアクティブなメンテナンスモデルへの移行が促進されます。
コスト削減とオペレーション効率の向上：予測メンテナンスは、予期せぬダウンタイムと不要なメンテナンスを大幅に削減し、10～40%のコスト削減を実現します。また、資産の寿命を延長し、全体的な設備効率（OEE）を向上させ、生産効率を向上させます。
Industry 4.0 との統合: スマート製造への移行は予測ソリューションの需要を促進しています。予測メンテナンスはデジタル工場の核心となり、ERP、CMMS などの企業システムと統合され、ワークフローの効率化を実現します。
クラウドとエッジコンピューティングによるスケーラビリティ: クラウドベースプラットフォームは、大規模なITインフラなしでスケーラブルな中央集約型分析を可能にします。エッジコンピューティングは、機器レベルでのリアルタイム意思決定を支援し、遅延と帯域幅の要件を削減します。
規制遵守と資産信頼性：自動車、エネルギー、航空宇宙など規制の厳しい業界では、予測メンテナンスが設備の健康状態をプロアクティブに管理し、故障リスクを低減することで、安全性と規制遵守要件をサポートします。
市場課題
初期投資の高さとROIの不確実性: PdMの実現には、センサー、分析プラットフォーム、データ統合、トレーニングへの投資が必要です。特に中小企業では、ROIの遅延や間接的な効果のため、これらの投資を正当化することが困難です。
データ統合と品質の問題: 製造企業は、レガシーシステムや異種デバイスから得られる分散型でノイズの多いデータに直面しています。信頼性の高い予測のためには、正確で一貫したデータの確保が大きな課題です。
サイバーセキュリティの脆弱性：予測システムがネットワーク接続型センサーやクラウドインフラに依存するようになるにつれ、運用はサイバーリスクにさらされます。データ整合性とプライバシーの保護は不可欠であり、コストもかかります。
スキル不足: 効果的なPdM展開には、データサイエンス、機械学習、産業システムに関する専門知識が不可欠ですが、これらのスキルは不足しており、新たな専門家の採用やトレーニングは複雑さとコストを増大させます。
スケーラビリティと相互運用性の障壁: パイロットシステムを多様な機械や拠点に展開する際、ベンダー固有のフォーマット、標準プロトコルの欠如、機器の種類を越えた一貫性の維持など、多くの課題が生じます。
変化への文化的抵抗：一部の製造企業は、信頼性の問題、職失いの懸念、伝統的な方法へのこだわりから、MLベースメンテナンスツールの導入に消極的です。
製造業向け予測メンテナンスのグローバル市場は、企業規模、地域（国）、タイプ、およびアプリケーション別に戦略的にセグメント化されています。本レポートは、2020年から2031年までの地域別、タイプ別、アプリケーション別の売上高と予測に関するデータ駆動型の洞察を通じて、ステークホルダーが新興の機会を活かし、製品戦略を最適化し、競合他社を凌駕するのを支援します。
市場セグメンテーション
企業別:
IBM
マイクロソフト
SAP
GEデジタル
シュナイダー
日立
シーメンス
インテル
ラピッドマイナー
ロックウェル・オートメーション
ソフトウェアAG
シスコ
オラクル
富士通
ダッソー・システムズ
オーギュリー・システムズ
ティビコ・ソフトウェア
アップテイク
ハネウェル
PTC
Huawei
ABB
アベバ
SAS
SKF
エマーソン
エムパルス
メンテナンス・コネクション
ディンゴ
Particle
ボッシュ
C3.ai
デル
シグマ・インダストリアル・プレシジョン
ボッシュ
種類別: (主要セグメント vs 高利益率イノベーション)
オンプレミス
クラウドベース
用途別: (コア需要ドライバー vs 新興機会)
自動車
電子機器と半導体
消費財
化学
医薬品
その他
地域別
マクロ地域別分析：市場規模と成長予測
– 北米
– ヨーロッパ
– アジア太平洋
– 南米
– 中東・アフリカ
マイクロローカル市場の詳細分析：戦略的洞察
– 競争環境：主要プレイヤーの支配力 vs. ディスラプター（例：ヨーロッパのIBM）
– 新興製品トレンド：オンプレミス採用 vs. クラウドベースプレミアム化
– 需要側の動向：中国の自動車産業の成長 vs 北米の電子機器と半導体市場の潜在力
– 地域別の消費者ニーズ：EUの規制障壁 vs. インドの価格感応度
重点市場：
北米
欧州
中国
日本
東南アジア
インド
中央・南アメリカ
（追加の地域は、クライアントのニーズに応じてカスタマイズ可能です。）
章の構成
第1章：報告の範囲、執行要約、および市場進化シナリオ（短期/中期/長期）。
第2章：製造業界における予測メンテナンス市場の規模と成長ポテンシャルの定量分析（グローバル、地域、国別レベル）。
第3章：製造メーカーの競合ベンチマーク（売上高、市場シェア、M&A、研究開発（R&D）の重点分野）。
第4章：タイプ別セグメンテーション分析 – ブルーオーシャン市場の発見（例：中国におけるクラウドベース）。
第5章：アプリケーション別セグメンテーション分析 – 高成長のダウンストリーム機会（例：インドの電子機器と半導体）。
第6章：地域別売上高の企業別、種類別、用途別、顧客別内訳。
第7章：主要メーカーのプロファイル – 財務状況、製品ポートフォリオ、戦略的動向。
第8章：市場動向 – 成長要因、制約要因、規制影響、リスク軽減戦略。
第9章：実践的な結論と戦略的推奨事項。
このレポートの意義は？
一般的なグローバル市場レポートとは異なり、本調査はマクロレベルの業界動向とハイパーローカルなオペレーションインテリジェンスを組み合わせ、製造業界の予測メンテナンスバリューチェーン全体でデータ駆動型の意思決定を支援します。具体的には以下の点をカバーしています：
– 地域別の市場参入リスク/機会
– 地域ごとの実践に基づく製品ミックスの最適化
– 分散型市場と統合型市場における競合他社の戦略
1 報告の概要
1.1 調査範囲
1.2 市場の種類別分析
1.2.1 グローバル市場規模の成長（タイプ別）：2020年対2024年対2031年
1.2.2 オンプレミス
1.2.3 クラウドベース
1.3 市場をアプリケーション別に見た分析
1.3.1 グローバル市場シェア（アプリケーション別）：2020年対2024年対2031年
1.3.2 自動車
1.3.3 電子機器および半導体
1.3.4 消費財
1.3.5 化学
1.3.6 医薬品
1.3.7 その他
1.4 仮定と制限
1.5 研究目的
1.6 対象期間
2 グローバル成長動向
2.1 製造業界におけるグローバル予測メンテナンス市場の見通し（2020-2031）
2.2 地域別グローバル市場規模：2020年対2024年対2031年
2.3 製造業界向け予測メンテナンスの地域別売上高市場シェア（2020年～2025年）
2.4 製造業界向け予測メンテナンスの地域別売上高予測（2026-2031）
2.5 主要地域と新興市場分析
2.5.1 北米の製造向け予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 欧州の製造業向け予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 中国の製造業向け予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.4 日本の製造業向け予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.5 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.6 インドの製造業向け予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.7 中南米 製造業向け予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
3 タイプ別市場規模の分析
3.1 グローバル製造業向け予測メンテナンスの過去市場規模（タイプ別）（2020-2025）
3.2 グローバル製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）予測（2026-2031）
3.3 製造向け予測メンテナンスの異なるタイプ別主要企業
4 アプリケーション別詳細データ
4.1 製造向け予測メンテナンスの世界市場規模（アプリケーション別）（2020-2025）
4.2 製造向け予測メンテナンスのグローバル市場規模予測（アプリケーション別）（2026-2031年）
4.3 製造向け予測メンテナンスのアプリケーションにおける新たな成長要因
5 主要プレイヤー別の競争状況
5.1 グローバル主要プレイヤー別売上高
5.1.1 製造向け予測メンテナンスのグローバル主要企業（売上高別）（2020-2025）
5.1.2 製造向け予測メンテナンスの売上高市場シェア（2020-2025年）
5.2 企業タイプ別グローバル市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
5.3 対象企業：製造向け予測メンテナンス売上高に基づくランキング
5.4 製造向け予測メンテナンス市場集中度分析
5.4.1 製造向け予測メンテナンス市場集中度比率（CR5とHHI）
5.4.2 2024年製造予測メンテナンス売上高に基づくグローバルトップ10およびトップ5企業
5.5 製造向け予測メンテナンスのグローバル主要企業：本社所在地とサービス提供地域
5.6 製造向け予測メンテナンスのグローバル主要企業：製品と応用分野
5.7 製造向け予測メンテナンスのグローバル主要企業、業界参入時期
5.8 合併・買収、拡大計画
6 地域分析
6.1 北米市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.1.1 北米製造業向け予測メンテナンスの企業別売上高（2020-2025年）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.1.2.2 北米製造業向け予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.1.3 北米 アプリケーション別市場規模
6.1.3.1 北米製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.1.3.2 北米製造業向け予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.1.4 北米市場動向と機会
6.2 欧州市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.2.1 欧州製造業向け予測メンテナンスの企業別売上高（2020-2025）
6.2.2 欧州市場規模（タイプ別）
6.2.2.1 欧州製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.2 欧州製造業向け予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.2.3 欧州市場規模（アプリケーション別）
6.2.3.1 欧州製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.2.3.2 欧州製造業向け予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.2.4 欧州市場動向と機会
6.3 中国市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.3.1 中国製造業向け予測メンテナンスの企業別売上高（2020-2025）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.2 中国製造業向け予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.3.3 中国市場規模（用途別）
6.3.3.1 中国製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.3.3.2 中国製造業向け予測メンテナンス市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.3.4 中国市場動向と機会
6.4 日本市場：主要企業、セグメント、および下流産業
6.4.1 日本の製造業向け予測メンテナンスの企業別売上高（2020-2025）
6.4.2 日本市場規模（タイプ別）
6.4.2.1 日本の製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.4.2.2 日本製造業向け予測メンテナンス市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.4.3 日本の市場規模（用途別）
6.4.3.1 日本製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.4.3.2 日本製造業向け予測メンテナンス市場シェア（用途別）（2020-2025）
6.4.4 日本市場動向と機会
6.5 東南アジア市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.5.1 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025）
6.5.2 東南アジア市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.5.2.1 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.5.2.2 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場シェア（2020-2025年）
6.5.3 東南アジアの市場規模（アプリケーション別）
6.5.3.1 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.5.3.2 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.5.4 東南アジア市場動向と機会
6.6 インド市場：主要企業、セグメント、下流産業
6.6.1 インドの製造業向け予測メンテナンスの企業別売上高（2020-2025）
6.6.2 インド市場規模（タイプ別）
6.6.2.1 インド製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.6.2.2 インド製造業向け予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.6.3 インド市場規模（アプリケーション別）
6.6.3.1 インド製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.6.3.2 インドの製造業向け予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
6.6.4 インド市場動向と機会
7 主要企業プロファイル
7.1 IBM
7.1.1 IBM企業概要
7.1.2 IBMの事業概要
7.1.3 IBMの製造向け予測メンテナンスの概要
7.1.4 IBMの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025年）
7.1.5 IBMの最近の動向
7.2 Microsoft
7.2.1 Microsoft 会社概要
7.2.2 Microsoftの事業概要
7.2.3 Microsoftの製造向け予測メンテナンスの概要
7.2.4 マイクロソフトの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.2.5 Microsoftの最近の動向
7.3 SAP
7.3.1 SAP 概要
7.3.2 SAPの事業概要
7.3.3 SAPの製造業界向け予測メンテナンスの概要
7.3.4 SAPの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.3.5 SAPの最近の動向
7.4 GEデジタル
7.4.1 GE Digital 会社概要
7.4.2 GE Digitalの事業概要
7.4.3 GE Digitalの製造向け予測メンテナンスの概要
7.4.4 GE Digitalの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.4.5 GE Digitalの最近の動向
7.5 Schneider
7.5.1 Schneider 概要
7.5.2 Schneiderの事業概要
7.5.3 Schneiderの製造向け予測メンテナンスの概要
7.5.4 Schneiderの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.5.5 シュナイダーの最近の動向
7.6 日立
7.6.1 日立の会社概要
7.6.2 日立の事業概要
7.6.3 日立の製造向け予測メンテナンスの概要
7.6.4 日立の製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.6.5 日立の最近の動向
7.7 シーメンス
7.7.1 シエメンスの会社概要
7.7.2 シスコの事業概要
7.7.3 シメンスの製造向け予測メンテナンスの概要
7.7.4 シーメンスの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.7.5 シメンスの最近の動向
7.8 インテル
7.8.1 インテルの企業概要
7.8.2 インテルの事業概要
7.8.3 インテルの製造向け予測メンテナンスの概要
7.8.4 インテルの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.8.5 インテルの最近の動向
7.9 RapidMiner
7.9.1 RapidMiner 会社概要
7.9.2 RapidMinerの事業概要
7.9.3 RapidMinerの製造業界向け予測メンテナンスの概要
7.9.4 RapidMinerの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.9.5 RapidMinerの最近の動向
7.10 Rockwell Automation
7.10.1 Rockwell Automation 会社概要
7.10.2 Rockwell Automation 事業概要
7.10.3 Rockwell Automationの製造業界向け予測メンテナンスの概要
7.10.4 Rockwell Automationの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.10.5 Rockwell Automationの最近の動向
7.11 ソフトウェアAG
7.11.1 ソフトウェアAG 会社概要
7.11.2 Software AG 事業概要
7.11.3 ソフトウェアAGの製造向け予測メンテナンスの概要
7.11.4 ソフトウェアAGの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.11.5 Software AGの最近の動向
7.12 Cisco
7.12.1 Cisco 会社概要
7.12.2 Ciscoの事業概要
7.12.3 Ciscoの製造業向け予測メンテナンスの概要
7.12.4 Ciscoの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.12.5 Ciscoの最近の動向
7.13 オラクル
7.13.1 Oracle 会社の詳細
7.13.2 Oracleの事業概要
7.13.3 オラクルの製造向け予測メンテナンスの概要
7.13.4 オラクルの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.13.5 オラクルの最近の動向
7.14 富士通
7.14.1 Fujitsu 会社概要
7.14.2 富士通の事業概要
7.14.3 富士通の製造向け予測メンテナンスの概要
7.14.4 富士通の製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.14.5 富士通の最近の動向
7.15 ダッソー・システムズ
7.15.1 ダッソー・システムズ会社概要
7.15.2 ダッソー・システムズ 事業概要
7.15.3 ダッソー・システムズ 製造向け予測メンテナンスの概要
7.15.4 ダッソー・システムズ 製造向け予測メンテナンス事業の売上高（2020-2025）
7.15.5 ダッソー・システムズの最近の動向
7.16 Augury Systems
7.16.1 Augury Systems 会社概要
7.16.2 Augury Systems 事業概要
7.16.3 Augury Systems 製造向け予測メンテナンスの概要
7.16.4 Augury Systemsの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.16.5 Augury Systemsの最近の動向
7.17 TIBCO Software
7.17.1 TIBCO Software 会社概要
7.17.2 TIBCO Softwareの事業概要
7.17.3 TIBCO Softwareの製造業向け予測メンテナンスの概要
7.17.4 TIBCO Software 製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.17.5 TIBCO Softwareの最近の動向
7.18 採用状況
7.18.1 採用企業詳細
7.18.2 採用企業の事業概要
7.18.3 製造業界向け予測メンテナンスの導入概要
7.18.4 製造向け予測メンテナンス事業におけるアップテイクの売上高（2020-2025）
7.18.5 採用の最近の動向
7.19 ハネウェル
7.19.1 ハネウェル企業概要
7.19.2 ハネウェル事業概要
7.19.3 ハネウェル 製造業界向け予測メンテナンスの概要
7.19.4 製造向け予測メンテナンス事業におけるハネウェル売上高（2020-2025）
7.19.5 ハネウェル最近の動向
7.20 PTC
7.20.1 PTC 会社概要
7.20.2 PTCの事業概要
7.20.3 PTCの製造向け予測メンテナンスの概要
7.20.4 PTCの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.20.5 PTCの最近の動向
7.21 Huawei
7.21.1 Huawei 概要
7.21.2 Huaweiの事業概要
7.21.3 Huaweiの製造向け予測メンテナンスの概要
7.21.4 Huaweiの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.21.5 Huaweiの最近の動向
7.22 ABB
7.22.1 ABB 会社概要
7.22.2 ABBの事業概要
7.22.3 ABBの製造向け予測メンテナンスの概要
7.22.4 ABBの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.22.5 ABBの最近の動向
7.23 AVEVA
7.23.1 AVEVA 会社概要
7.23.2 AVEVAの事業概要
7.23.3 AVEVA 製造向け予測メンテナンスの概要
7.23.4 AVEVAの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.23.5 AVEVAの最近の動向
7.24 SAS
7.24.1 SAS 会社概要
7.24.2 SASの事業概要
7.24.3 SAS 製造向け予測メンテナンスの概要
7.24.4 SASの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.24.5 SASの最近の動向
7.25 SKF
7.25.1 SKF 会社概要
7.25.2 SKFの事業概要
7.25.3 SKF 製造業界向け予測メンテナンスの概要
7.25.4 SKFの製造向け予知保全事業における売上高（2020-2025）
7.25.5 SKFの最近の動向
7.26 エマーソン
7.26.1 エマーソン企業概要
7.26.2 Emersonの事業概要
7.26.3 エマーソン 製造向け予測メンテナンスの概要
7.26.4 エマーソン 製造向け予測メンテナンス事業の売上高（2020-2025）
7.26.5 エマーソンの最近の動向
7.27 Mpulse
7.27.1 Mpulse 会社概要
7.27.2 Mpulseの事業概要
7.27.3 Mpulseの製造業向け予測メンテナンスの概要
7.27.4 Mpulseの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.27.5 Mpulseの最近の動向
7.28 メンテナンス接続
7.28.1 メンテナンス・コネクション会社概要
7.28.2 メンテナンス・コネクションの事業概要
7.28.3 メンテナンス・コネクションの製造業向け予測メンテナンス導入概要
7.28.4 製造向け予測メンテナンスにおけるメンテナンス接続の売上高（2020-2025）
7.28.5 メンテナンス接続の最近の動向
7.29 ディンゴ
7.29.1 ディンゴ会社概要
7.29.2 ディンゴの事業概要
7.29.3 ディンゴの製造向け予測メンテナンスの概要
7.29.4 製造向け予測メンテナンスにおけるDingoの売上高（2020-2025）
7.29.5 ディンゴの最近の動向
7.30 パーティクル
7.30.1 Particle 会社概要
7.30.2 Particle 事業概要
7.30.3 製造業界向け予測メンテナンスのParticle導入概要
7.30.4 製造向け予測メンテナンスにおけるParticleの売上高（2020-2025）
7.30.5 パーティクルの最近の動向
7.31 ボッシュ
7.31.1 ボッシュ企業概要
7.31.2 ボッシュの事業概要
7.31.3 ボッシュの製造向け予測メンテナンスの概要
7.31.4 ボッシュの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.31.5 ボッシュの最近の動向
7.32 C3.ai
7.32.1 C3.ai 会社概要
7.32.2 C3.ai 事業概要
7.32.3 C3.ai 製造業向け予測メンテナンスの概要
7.32.4 C3.ai 製造向け予測メンテナンス事業の売上高（2020-2025）
7.32.5 C3.aiの最近の動向
7.33 Dell
7.33.1 Dell 会社概要
7.33.2 Dellの事業概要
7.33.3 Dellの製造向け予測メンテナンスの概要
7.33.4 Dellの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.33.5 デルの最近の動向
7.34 シグマ・インダストリアル・プレシジョン
7.34.1 シグマ・インダストリアル・プレシジョン会社概要
7.34.2 シグマ・インダストリアル・プレシジョン事業概要
7.34.3 シグマ・インダストリアル・プレシジョン 製造向け予測メンテナンスの概要
7.34.4 シグマ・インダストリアル・プレシジョン 製造向け予測メンテナンス事業の売上高（2020-2025）
7.34.5 シグマ・インダストリアル・プレシジョン 最近の動向
8 製造向け予測メンテナンス市場動向
8.1 製造業界における予測メンテナンスの動向
8.2 製造業界における予測メンテナンス市場ドライバー
8.3 製造業向け予測メンテナンス市場の課題
8.4 製造業界における予知保全の市場制約
9 研究結果と結論
10 付録
10.1 研究方法論
10.1.1 方法論/研究アプローチ
10.1.1.1 研究プログラム/設計
10.1.1.2 市場規模の推計
10.1.1.3 市場細分化とデータ三角測量
10.1.2 データソース
10.1.2.1 二次資料
10.1.2.2 一次情報源
10.2 著者情報
10.3 免責事項
表1. 製造業向け予測メンテナンス市場規模の成長率（タイプ別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表2. 製造業界向け予測メンテナンスの世界市場規模成長（用途別）（百万米ドル）：2020年対2024年対2031年
表3. 製造業界向け予測メンテナンスの世界市場規模（百万米ドル）地域別：2020年対2024年対2031年
表4. 製造業界向け予測メンテナンスの地域別売上高市場シェア（2020-2025年）
表5. 製造業界向け予測メンテナンスの地域別売上高シェア（2020-2025）
表6. 製造業界向け予測メンテナンスの地域別売上高予測（2026-2031年）
表7. 製造業向け予測メンテナンスの売上高シェア予測（地域別）（2026-2031）
表8. 製造業向け予測メンテナンスの世界市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表9. 製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）の売上高市場シェア予測（2020-2025）
表10. 製造向け予測メンテナンスの世界市場規模予測（2026-2031年）＆（百万米ドル）
表11. 製造業向け予測メンテナンスのグローバル市場規模（売上高）のタイプ別市場シェア（2026-2031年）
表12. 各タイプの主要企業
表13. 製造向け予測メンテナンスの世界市場規模（用途別）（2020-2025）＆（US$百万）
表14. 製造向け予測メンテナンスのグローバル市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025年）
表15. 製造向け予測メンテナンスの世界市場規模予測（アプリケーション別）（2026-2031年）＆（US$百万）
表16. 製造業界向け予測メンテナンスのアプリケーション別グローバル市場シェア（2026-2031年）
表17. 製造分野における予測メンテナンスの新たな成長要因
表18. 製造向け予測メンテナンスのグローバル市場規模（2020-2025年）および主要企業別（百万米ドル）
表19. 製造向け予測メンテナンス市場シェア（企業別）（2020-2025年）
表20. 製造業界向け予測メンテナンスのグローバル主要企業（企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3））および（2024年時点の製造業界向け予測メンテナンス売上高に基づく）
表21. 2024年時点の製造向け予測メンテナンス市場におけるグローバル主要企業売上高ランキング（百万米ドル）
表22. 製造向け予測メンテナンス市場におけるグローバル5大企業の市場シェア（CR5とHHI）および（2020-2025年）
表23. 製造向け予測メンテナンスのグローバル主要企業、本社所在地およびサービス提供地域
表24. 製造向け予測メンテナンスのグローバル主要企業、製品と応用分野
表25. 製造業向け予測メンテナンスのグローバル主要企業、業界参入時期
表26. 合併・買収、拡大計画
表27. 北米製造向け予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表28. 北米製造業向け予測メンテナンスの売上高市場シェア（企業別）（2020-2025年）
表29. 北米製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表30. 北米製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表31. 欧州 製造業向け予測メンテナンスの売上高（企業別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表32. 欧州 製造業向け予測メンテナンス 売上高 市場シェア（企業別）（2020-2025）
表33. 欧州 製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表34. 欧州製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表35. 中国の製造業向け予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表36. 中国 製造業向け予測メンテナンスの売上高市場シェア（企業別）（2020-2025）
表37. 中国の製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表38. 中国製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表39. 日本の製造業向け予測メンテナンスの売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表40. 日本の製造業向け予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）
表41. 日本の製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表42. 日本の製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表43. 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表44. 東南アジア 製造業向け予測メンテナンス 売上高 市場シェア（企業別）（2020-2025）
表45. 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表46. 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表47. インドの製造業向け予測メンテナンスの売上高（企業別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表48. インドの製造業向け予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）
表49. インドの製造業向け予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表50. インドの製造業向け予測メンテナンス市場規模（アプリケーション別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表51. IBM企業概要
表52. IBMの事業概要
表53. IBM 製造業向け予測メンテナンス製品
表54. IBMの製造向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025年）および（米ドル百万）
表55. IBMの最近の動向
表56. Microsoft 会社の詳細
表57. Microsoftの事業概要
表58. Microsoftの製造向け予測メンテナンス製品
表59. Microsoftの製造業界向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表60. Microsoftの最近の動向
表61. SAP 会社の詳細
表62. SAPの事業概要
表63. SAPの製造向け予測メンテナンス製品
表64. SAPの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表65. SAPの最近の動向
表66. GEデジタル会社概要
表67. GE Digital 事業概要
表68. GE Digitalの製造向け予測メンテナンス製品
表69. GEデジタルの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表70. GEデジタルの最近の動向
表71. Schneider 会社の詳細
表72. Schneider 事業概要
表73. Schneiderの製造向け予測メンテナンス製品
表74. Schneiderの製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表75. Schneiderの最近の動向
表76. 日立会社概要
表77. 日立の事業概要
表78. 日立の製造製品向け予測メンテナンス
表79. 日立の製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表80. 日立の最近の動向
表81. シーメンス会社概要
表82. シーメンスの事業概要
表83. シエメンスの製造向け予測メンテナンス製品
表84. シーメンスの製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表85. シーメンスの最近の動向
表86. インテル社概要
表87. インテルの事業概要
表88. インテルの製造向け予測メンテナンス製品
表89. インテルの製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表90. インテルの最近の動向
表91. RapidMiner 会社の詳細
表92. RapidMinerの事業概要
表93. RapidMinerの製造向け予測メンテナンス製品
表94. RapidMinerの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表95. RapidMinerの最近の動向
表96. Rockwell Automation 会社概要
表97. Rockwell Automation 事業概要
表98. Rockwell Automationの製造向け予測メンテナンス製品
表99. Rockwell Automationの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表100. Rockwell Automationの最近の動向
表101. ソフトウェアAG会社概要
表102. ソフトウェアAGの事業概要
表103. ソフトウェアAGの製造向け予測メンテナンス製品
表104. ソフトウェアAGの製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表105. ソフトウェアAGの最近の動向
表106. シスコ社概要
表107. Ciscoの事業概要
表108. Ciscoの製造向け予測メンテナンス製品
表109. シスコの製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表110. Ciscoの最近の動向
表111. オラクル社概要
表112. オラクルの事業概要
表113. オラクルの製造向け予測メンテナンス製品
表114. オラクルの製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表115. オラクルの最近の動向
表116. 富士通会社概要
表117. 富士通の事業概要
表118. 富士通の製造向け予測メンテナンス製品
表119. 富士通の製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表120. 富士通の最近の動向
表121. ダッソー・システムズ会社概要
表122. ダッソー・システムズ事業概要
表123. ダッソー・システムズ 製造向け予測メンテナンス製品
表124. ダッソー・システムズ 製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表125. ダッソー・システムズの最近の動向
表126. アウギュリー・システムズ会社概要
表127. Augury Systemsの事業概要
表128. Augury Systemsの製造向け予測メンテナンス製品
表129. アウギュリー・システムズの製造業界向け予測メンテナンス売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表130. アウギュリー・システムズの最近の動向
表131. TIBCO Software 会社概要
表132. TIBCO Softwareの事業概要
表133. TIBCO Softwareの製造向け予測メンテナンス製品
表134. TIBCO Softwareの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表135. TIBCOソフトウェアの最近の動向
表136. Uptake 会社の詳細
表137. Uptakeの事業概要
表138. Uptakeの製造向け予測メンテナンス製品
表139. Uptakeの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表140. Uptakeの最近の動向
表141. ハネウェル企業概要
表142. ハネウェル事業概要
表143. ハネウェル 製造製品向け予測メンテナンス
表144. 製造業界における予測メンテナンスのハネウェル売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表145. ハネウェル社の最近の動向
表146. PTC会社概要
表147. PTCの事業概要
表148. PTCの製造向け予測メンテナンス製品
表149. PTCの製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表150. PTCの最近の動向
表151. Huawei 会社の詳細
表152. Huaweiの事業概要
表153. Huaweiの製造製品向け予測メンテナンス
表154. Huaweiの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表155. Huaweiの最近の動向
表156. ABB社概要
表157. ABBの事業概要
表158. ABBの製造向け予測メンテナンス製品
表159. ABBの製造事業における予測メンテナンスの売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表160. ABBの最近の動向
表161. AVEVA社概要
表162. AVEVAの事業概要
表163. AVEVAの製造向け予測メンテナンス製品
表164. AVEVAの製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表165. AVEVAの最近の動向
表166. SAS 会社の詳細
表167. SASの事業概要
表168. SASの製造向け予測メンテナンス製品
表169. SASの製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表170. SASの最近の動向
表171. SKF会社概要
表172. SKFの事業概要
表173. SKFの製造製品向け予測メンテナンス
表174. SKFの製造業界向け予測メンテナンス売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表175. SKFの最近の動向
表176. エマーソン会社概要
表177. エマーソン事業概要
表178. エマーソン 製造向け予知保全サービス
表179. エマーソン 製造事業における予知保全の売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表180. エマーソン社の最近の動向
表181. Mpulse会社概要
表182. Mpulseの事業概要
表183. Mpulseの製造向け予測メンテナンス製品
表184. Mpulseの製造業界向け予測メンテナンス売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表185. Mpulseの最近の動向
表186. Maintenance Connection 会社の詳細
表187. Maintenance Connection 事業概要
表188. Maintenance Connectionの製造製品向け予測メンテナンス
表189. メンテナンス・コネクションの予測メンテナンスにおける製造業向け売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表190. メンテナンス接続の最近の動向
表191. ディンゴ会社概要
表192. ディンゴ事業概要
表193. ディンゴの製造製品向け予測メンテナンス
表194. ディンゴの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表195. ディンゴの最近の動向
表196. パーティクル社概要
表197. パーティクル事業概要
表198. パーティクルの製造製品向け予測メンテナンス
表199. 製造業界における予測メンテナンスにおけるParticleの売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表200. パーティクルの最近の動向
表201. ボッシュ会社概要
表202. ボッシュ事業概要
表203. ボッシュの製造製品向け予測メンテナンス
表204. ボッシュの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表205. ボッシュの最近の動向
表206. C3.ai 会社概要
表207. C3.aiの事業概要
表208. C3.aiの製造向け予測メンテナンス製品
表209. C3.aiの製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表210. C3.aiの最近の動向
表211. Dell 会社の詳細
表212. Dellの事業概要
表213. Dellの製造向け予測メンテナンス製品
表214. Dellの製造業界向け予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表215. Dellの最近の動向
表216. シグマ・インダストリアル・プレシジョン会社概要
表217. シグマ・インダストリアル・プレシジョン事業概要
表218. シグマ・インダストリアル・プレシジョン 製造向け予測メンテナンス製品
表219. シグマ・インダストリアル・プレシジョン社の製造業界向け予測メンテナンス事業売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表220. シグマ工業精密の最近の動向
表221. 製造向け予測メンテナンス市場動向
表222. 製造向け予測メンテナンス市場ドライバー
表223. 製造業界向け予測メンテナンス市場における課題
表224. 製造業向け予測メンテナンス市場における制約要因
表225. 本報告書のための研究プログラム/設計
表226. 二次情報源からの主要データ情報
表227. 一次情報源からの主要データ情報
表223. 製造業界における予測メンテナンスの市場課題
図のリスト
図1. 製造製品における予測メンテナンスの概念図
図2. 製造業界における予測メンテナンスの世界市場シェア（タイプ別）：2024年対2031年
図3. オンプレミス機能
図4. クラウドベース機能
図5. 製造業界向け予測メンテナンスの世界市場シェア（アプリケーション別）：2024年対2031年
図6. 自動車
図7. 電子機器および半導体
図8. 消費財
図9. 化学
図10. 製薬
図11. その他
図12. 製造向け予測メンテナンス報告書対象年
図13. 製造向け予測メンテナンスの世界市場規模（米ドル百万）、前年比：2020年～2031年
図14. 製造向け予測メンテナンスの世界市場規模（米ドル百万）、2020年対2024年対2031年
図15. 製造向け予測メンテナンスの地域別売上高市場シェア：2020年対2024年
図16. 北米の製造業向け予測メンテナンスの売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図17. 欧州の製造業向け予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020年～2031年）
図18. 中国の製造業向け予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図19. 日本の製造業向け予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図20. 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031年）
図21. インドの製造業向け予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図22. 中南米の製造業向け予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図23. 2024年時点のグローバル製造業向け予測メンテナンス市場シェア（企業別）
図24. 2024年時点の製造向け予測メンテナンス市場におけるグローバル主要プレイヤーの企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3）および売上高に基づく市場シェア
図25. 2024年時点の製造向け予測メンテナンス市場における上位10社と5社の売上高別市場シェア
図26. 北米製造業界向け予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図27. 北米の製造向け予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025年）
図28. 欧州の製造向け予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図29. 欧州 製造業向け予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図30. 中国 製造業向け予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図31. 中国 製造業向け予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図32. 日本の製造業向け予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図33. 日本 製造業向け予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図34. 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図35. 東南アジアの製造業向け予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図36. インド 製造業向け予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図37. インド 製造業向け予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
図38. IBMの製造向け予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図39. マイクロソフトの製造向け予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図40. SAPの製造向け予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図41. GE Digitalの製造向け予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図42. シュナイダーの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図43. 日立の製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図44. シエメンズの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図45. インテルの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図46. RapidMinerの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図47. ロックウェル・オートメーションの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図48. ソフトウェアAGの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図49. シスコの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図50. オラクルの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図51. 富士通の製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図52. ダッソー・システムズ 製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図53. Augury Systemsの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図54. TIBCO Softwareの製造業界向け予測メンテナンス分野の売上高成長率（2020-2025）
図55. 製造業界における予測メンテナンスの採用売上高成長率（2020-2025）
図56. Honeywellの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図57. PTCの製造業界向け予測メンテナンス分野の売上高成長率（2020-2025）
図58. 製造業界向け予測メンテナンスにおけるHuaweiの売上高成長率（2020-2025）
図59. ABBの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図60. AVEVAの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図61. SASの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図62. SKFの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図63. エマーソン 製造業界向け予測メンテナンスの売上高成長率（2020-2025）
図64. Mpulseの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図65. メンテナンス・コネクションの予測メンテナンスにおける製造業向け売上高成長率（2020-2025）
図66. Dingoの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図67. 製造業界向け予測メンテナンスにおけるParticleの売上成長率（2020-2025）
図68. 製造業界における予測メンテナンスのボッシュの売上高成長率（2020-2025）
図69. C3.aiの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図70. デルの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上高成長率（2020-2025）
図71. シグマ・インダストリアル・プレシジョン 製造業界向け予測メンテナンスの売上高成長率（2020-2025）
図72. 本報告書におけるボトムアップとトップダウンのアプローチ
図73. データ三角測量
図74. インタビュー対象の主要幹部
図70. デルの製造業界向け予測メンテナンスにおける売上成長率（2020-2025）
1 Report Overview
1.1 Study Scope
1.2 Market by Type
1.2.1 Global Market Size Growth by Type: 2020 VS 2024 VS 2031
1.2.2 On-Premise
1.2.3 Cloud-Based
1.3 Market by Application
1.3.1 Global Market Share by Application: 2020 VS 2024 VS 2031
1.3.2 Automotive
1.3.3 Electronics and Semiconductor
1.3.4 Consumer Goods
1.3.5 Chemical
1.3.6 Pharmaceutical
1.3.7 Others
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Objectives
1.6 Years Considered
2 Global Growth Trends
2.1 Global Predictive Maintenance for Manufacturing Market Perspective (2020-2031)
2.2 Global Market Size by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
2.3 Global Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue Market Share by Region (2020-2025)
2.4 Global Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue Forecast by Region (2026-2031)
2.5 Major Region and Emerging Market Analysis
2.5.1 North America Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.2 Europe Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.3 China Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.4 Japan Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.5 Southeast Asia Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.6 India Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.7 Central & South America Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size and Prospective (2020-2031)
3 Breakdown Data by Type
3.1 Global Predictive Maintenance for Manufacturing Historic Market Size by Type (2020-2025)
3.2 Global Predictive Maintenance for Manufacturing Forecasted Market Size by Type (2026-2031)
3.3 Different Types Predictive Maintenance for Manufacturing Representative Players
4 Breakdown Data by Application
4.1 Global Predictive Maintenance for Manufacturing Historic Market Size by Application (2020-2025)
4.2 Global Predictive Maintenance for Manufacturing Forecasted Market Size by Application (2026-2031)
4.3 New Sources of Growth in Predictive Maintenance for Manufacturing Application
5 Competition Landscape by Players
5.1 Global Top Players by Revenue
5.1.1 Global Top Predictive Maintenance for Manufacturing Players by Revenue (2020-2025)
5.1.2 Global Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue Market Share by Players (2020-2025)
5.2 Global Market Share by Company Type (Tier 1, Tier 2, and Tier 3)
5.3 Players Covered: Ranking by Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue
5.4 Global Predictive Maintenance for Manufacturing Market Concentration Analysis
5.4.1 Global Predictive Maintenance for Manufacturing Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
5.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue in 2024
5.5 Global Key Players of Predictive Maintenance for Manufacturing Head office and Area Served
5.6 Global Key Players of Predictive Maintenance for Manufacturing, Product and Application
5.7 Global Key Players of Predictive Maintenance for Manufacturing, Date of Enter into This Industry
5.8 Mergers & Acquisitions, Expansion Plans
6 Region Analysis
6.1 North America Market: Players, Segments and Downstream
6.1.1 North America Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue by Company (2020-2025)
6.1.2 North America Market Size by Type
6.1.2.1 North America Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Type (2020-2025)
6.1.2.2 North America Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Type (2020-2025)
6.1.3 North America Market Size by Application
6.1.3.1 North America Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Application (2020-2025)
6.1.3.2 North America Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Application (2020-2025)
6.1.4 North America Market Trend and Opportunities
6.2 Europe Market: Players, Segments and Downstream
6.2.1 Europe Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue by Company (2020-2025)
6.2.2 Europe Market Size by Type
6.2.2.1 Europe Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Type (2020-2025)
6.2.2.2 Europe Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Type (2020-2025)
6.2.3 Europe Market Size by Application
6.2.3.1 Europe Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Application (2020-2025)
6.2.3.2 Europe Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Application (2020-2025)
6.2.4 Europe Market Trend and Opportunities
6.3 China Market: Players, Segments and Downstream
6.3.1 China Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue by Company (2020-2025)
6.3.2 China Market Size by Type
6.3.2.1 China Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Type (2020-2025)
6.3.2.2 China Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Type (2020-2025)
6.3.3 China Market Size by Application
6.3.3.1 China Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Application (2020-2025)
6.3.3.2 China Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Application (2020-2025)
6.3.4 China Market Trend and Opportunities
6.4 Japan Market: Players, Segments and Downstream
6.4.1 Japan Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue by Company (2020-2025)
6.4.2 Japan Market Size by Type
6.4.2.1 Japan Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Type (2020-2025)
6.4.2.2 Japan Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Type (2020-2025)
6.4.3 Japan Market Size by Application
6.4.3.1 Japan Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Application (2020-2025)
6.4.3.2 Japan Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Application (2020-2025)
6.4.4 Japan Market Trend and Opportunities
6.5 Southeast Asia Market: Players, Segments and Downstream
6.5.1 Southeast Asia Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue by Company (2020-2025)
6.5.2 Southeast Asia Market Size by Type
6.5.2.1 Southeast Asia Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Type (2020-2025)
6.5.2.2 Southeast Asia Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Type (2020-2025)
6.5.3 Southeast Asia Market Size by Application
6.5.3.1 Southeast Asia Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Application (2020-2025)
6.5.3.2 Southeast Asia Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Application (2020-2025)
6.5.4 Southeast Asia Market Trend and Opportunities
6.6 India Market: Players, Segments and Downstream
6.6.1 India Predictive Maintenance for Manufacturing Revenue by Company (2020-2025)
6.6.2 India Market Size by Type
6.6.2.1 India Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Type (2020-2025)
6.6.2.2 India Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Type (2020-2025)
6.6.3 India Market Size by Application
6.6.3.1 India Predictive Maintenance for Manufacturing Market Size by Application (2020-2025)
6.6.3.2 India Predictive Maintenance for Manufacturing Market Share by Application (2020-2025)
6.6.4 India Market Trend and Opportunities
7 Key Players Profiles
7.1 IBM
7.1.1 IBM Company Details
7.1.2 IBM Business Overview
7.1.3 IBM Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.1.4 IBM Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.1.5 IBM Recent Development
7.2 Microsoft
7.2.1 Microsoft Company Details
7.2.2 Microsoft Business Overview
7.2.3 Microsoft Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.2.4 Microsoft Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.2.5 Microsoft Recent Development
7.3 SAP
7.3.1 SAP Company Details
7.3.2 SAP Business Overview
7.3.3 SAP Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.3.4 SAP Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.3.5 SAP Recent Development
7.4 GE Digital
7.4.1 GE Digital Company Details
7.4.2 GE Digital Business Overview
7.4.3 GE Digital Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.4.4 GE Digital Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.4.5 GE Digital Recent Development
7.5 Schneider
7.5.1 Schneider Company Details
7.5.2 Schneider Business Overview
7.5.3 Schneider Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.5.4 Schneider Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.5.5 Schneider Recent Development
7.6 Hitachi
7.6.1 Hitachi Company Details
7.6.2 Hitachi Business Overview
7.6.3 Hitachi Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.6.4 Hitachi Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.6.5 Hitachi Recent Development
7.7 Siemens
7.7.1 Siemens Company Details
7.7.2 Siemens Business Overview
7.7.3 Siemens Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.7.4 Siemens Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.7.5 Siemens Recent Development
7.8 Intel
7.8.1 Intel Company Details
7.8.2 Intel Business Overview
7.8.3 Intel Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.8.4 Intel Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.8.5 Intel Recent Development
7.9 RapidMiner
7.9.1 RapidMiner Company Details
7.9.2 RapidMiner Business Overview
7.9.3 RapidMiner Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.9.4 RapidMiner Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.9.5 RapidMiner Recent Development
7.10 Rockwell Automation
7.10.1 Rockwell Automation Company Details
7.10.2 Rockwell Automation Business Overview
7.10.3 Rockwell Automation Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.10.4 Rockwell Automation Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.10.5 Rockwell Automation Recent Development
7.11 Software AG
7.11.1 Software AG Company Details
7.11.2 Software AG Business Overview
7.11.3 Software AG Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.11.4 Software AG Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.11.5 Software AG Recent Development
7.12 Cisco
7.12.1 Cisco Company Details
7.12.2 Cisco Business Overview
7.12.3 Cisco Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.12.4 Cisco Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.12.5 Cisco Recent Development
7.13 Oracle
7.13.1 Oracle Company Details
7.13.2 Oracle Business Overview
7.13.3 Oracle Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.13.4 Oracle Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.13.5 Oracle Recent Development
7.14 Fujitsu
7.14.1 Fujitsu Company Details
7.14.2 Fujitsu Business Overview
7.14.3 Fujitsu Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.14.4 Fujitsu Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.14.5 Fujitsu Recent Development
7.15 Dassault Systemes
7.15.1 Dassault Systemes Company Details
7.15.2 Dassault Systemes Business Overview
7.15.3 Dassault Systemes Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.15.4 Dassault Systemes Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.15.5 Dassault Systemes Recent Development
7.16 Augury Systems
7.16.1 Augury Systems Company Details
7.16.2 Augury Systems Business Overview
7.16.3 Augury Systems Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.16.4 Augury Systems Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.16.5 Augury Systems Recent Development
7.17 TIBCO Software
7.17.1 TIBCO Software Company Details
7.17.2 TIBCO Software Business Overview
7.17.3 TIBCO Software Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.17.4 TIBCO Software Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.17.5 TIBCO Software Recent Development
7.18 Uptake
7.18.1 Uptake Company Details
7.18.2 Uptake Business Overview
7.18.3 Uptake Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.18.4 Uptake Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.18.5 Uptake Recent Development
7.19 Honeywell
7.19.1 Honeywell Company Details
7.19.2 Honeywell Business Overview
7.19.3 Honeywell Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.19.4 Honeywell Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.19.5 Honeywell Recent Development
7.20 PTC
7.20.1 PTC Company Details
7.20.2 PTC Business Overview
7.20.3 PTC Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.20.4 PTC Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.20.5 PTC Recent Development
7.21 Huawei
7.21.1 Huawei Company Details
7.21.2 Huawei Business Overview
7.21.3 Huawei Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.21.4 Huawei Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.21.5 Huawei Recent Development
7.22 ABB
7.22.1 ABB Company Details
7.22.2 ABB Business Overview
7.22.3 ABB Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.22.4 ABB Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.22.5 ABB Recent Development
7.23 AVEVA
7.23.1 AVEVA Company Details
7.23.2 AVEVA Business Overview
7.23.3 AVEVA Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.23.4 AVEVA Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.23.5 AVEVA Recent Development
7.24 SAS
7.24.1 SAS Company Details
7.24.2 SAS Business Overview
7.24.3 SAS Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.24.4 SAS Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.24.5 SAS Recent Development
7.25 SKF
7.25.1 SKF Company Details
7.25.2 SKF Business Overview
7.25.3 SKF Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.25.4 SKF Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.25.5 SKF Recent Development
7.26 Emerson
7.26.1 Emerson Company Details
7.26.2 Emerson Business Overview
7.26.3 Emerson Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.26.4 Emerson Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.26.5 Emerson Recent Development
7.27 Mpulse
7.27.1 Mpulse Company Details
7.27.2 Mpulse Business Overview
7.27.3 Mpulse Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.27.4 Mpulse Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.27.5 Mpulse Recent Development
7.28 Maintenance Connection
7.28.1 Maintenance Connection Company Details
7.28.2 Maintenance Connection Business Overview
7.28.3 Maintenance Connection Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.28.4 Maintenance Connection Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.28.5 Maintenance Connection Recent Development
7.29 Dingo
7.29.1 Dingo Company Details
7.29.2 Dingo Business Overview
7.29.3 Dingo Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.29.4 Dingo Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.29.5 Dingo Recent Development
7.30 Particle
7.30.1 Particle Company Details
7.30.2 Particle Business Overview
7.30.3 Particle Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.30.4 Particle Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.30.5 Particle Recent Development
7.31 Bosch
7.31.1 Bosch Company Details
7.31.2 Bosch Business Overview
7.31.3 Bosch Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.31.4 Bosch Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.31.5 Bosch Recent Development
7.32 C3.ai
7.32.1 C3.ai Company Details
7.32.2 C3.ai Business Overview
7.32.3 C3.ai Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.32.4 C3.ai Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.32.5 C3.ai Recent Development
7.33 Dell
7.33.1 Dell Company Details
7.33.2 Dell Business Overview
7.33.3 Dell Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.33.4 Dell Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.33.5 Dell Recent Development
7.34 Sigma Industrial Precision
7.34.1 Sigma Industrial Precision Company Details
7.34.2 Sigma Industrial Precision Business Overview
7.34.3 Sigma Industrial Precision Predictive Maintenance for Manufacturing Introduction
7.34.4 Sigma Industrial Precision Revenue in Predictive Maintenance for Manufacturing Business (2020-2025)
7.34.5 Sigma Industrial Precision Recent Development
8 Predictive Maintenance for Manufacturing Market Dynamics
8.1 Predictive Maintenance for Manufacturing Industry Trends
8.2 Predictive Maintenance for Manufacturing Market Drivers
8.3 Predictive Maintenance for Manufacturing Market Challenges
8.4 Predictive Maintenance for Manufacturing Market Restraints
9 Research Findings and Conclusion
10 Appendix
10.1 Research Methodology
10.1.1 Methodology/Research Approach
10.1.1.1 Research Programs/Design
10.1.1.2 Market Size Estimation
10.1.1.3 Market Breakdown and Data Triangulation
10.1.2 Data Source
10.1.2.1 Secondary Sources
10.1.2.2 Primary Sources
10.2 Author Details
10.3 Disclaimer
| 【製造向け予測メンテナンスについて】 製造向け予測メンテナンスは、設備や機械の故障を予測し、未然にトラブルを防ぐための手法です。この手法は、特に製造業において効率的な運用を実現するために重要な役割を果たしています。近年の技術革新により、予測メンテナンスはますます注目されるようになり、その概念と具体的な実施方法について、多くの研究と実践が行われています。 予測メンテナンスの定義は、設備や機械のパフォーマンスデータをリアルタイムに収集・分析し、異常や故障の兆候を検出することで、適切なタイミングでメンテナンスを行うことです。これにより、計画外のダウンタイムを削減し、維持管理コストを最小化することが可能になります。従来の定期メンテナンスや反応メンテナンスと異なり、予測メンテナンスはデータに基づいたサイエンスとしての側面を持ち、信頼性の向上に寄与します。 予測メンテナンスの主な特徴には、データドリブンであること、リアルタイム性、そして機械学習を用いた異常検知の精度の向上などがあります。データドリブンであるということは、あらゆる意思決定が実績データに基づいて行われることを意味し、設備の運用状況を正確に把握することで、より適切な対策を講じることができます。また、リアルタイム性は、異常の兆候が発生した際に即座に対応できることを保障し、機械学習を用いることで過去のデータから学習し、将来の故障の予測精度を向上させることができます。 予測メンテナンスの主な種類としては、振動分析、温度監視、油分析、音響検知などが挙げられます。振動分析は、機械の振動データを収集することで、部品の摩耗や不具合を検知する手法です。特に回転機械においてよく利用されます。温度監視は、機械の温度が通常範囲を外れた場合に異常を示す可能性があるため、温度センサーを使ってリアルタイムで監視します。また、油分析は、潤滑油の状態をチェックすることで、交換時期を見極めたり、異常な金属摩耗などを検出するために使用されます。音響検知は、異常音を取得し、そのパターンを分析することで、設備の異常を早期に発見する手法です。 予測メンテナンスの用途は非常に多岐にわたります。製造業においては、生産ラインの設備を常に稼働状態に保つことが求められており、予測メンテナンスは非常に重要です。故障が発生して生産ラインが停止することは大きな損失になりますので、予測メンテナンスを導入することで、こうした事態を避けることができます。また、自動車産業や航空機産業など、特に高い信頼性が求められる分野でも活用されています。そのほか、エレベーターやHVAC（暖房、換気、空調）システム、発電所などのインフラ設備でも、大規模なトラブルを未然に防ぐために使用されています。 予測メンテナンスに関わる関連技術には、IoT（Internet of Things）、ビッグデータ分析、クラウドコンピューティング、機械学習、AI（人工知能）などがあります。IoT技術を使って、様々なセンサーからリアルタイムでデータを収集することが可能になったため、設備の状態を常時モニタリングすることができます。これにより、膨大なデータが生成されますが、そのデータをビッグデータ分析技術により解析することで、隠れたパターンやトレンドを発見し、故障や異常の予兆を把握することができます。 また、収集したデータをクラウド上で管理することで、データの保管や共有が容易になり、さまざまな場所からアクセス可能となるため、企業におけるチーム間の協力も促進されます。AIを活用することにより、機械学習アルゴリズムが正確な予測を行う能力を育むことができます。過去の故障データや運用データを基にして、より高い精度で未来の故障を予知することが可能となります。 さらに、予測メンテナンスは製造業の効率を向上させるだけでなく、持続可能性の観点からも重要です。計画外のダウンタイムや無駄な資源の使用を減少させることで、企業の環境負荷を軽減することができます。エネルギーの使用を最適化し、設備の寿命を延ばすことで、長期的な経済効果と環境への配慮を両立させることが求められています。 結論として、製造向け予測メンテナンスは、データ分析とリアルタイムモニタリングを駆使して、設備の効率的な運用を促進し、予期する故障を未然に防ぐための重要な手法です。このような技術の進展により、製造業の競争能力を向上させつつ、持続可能な発展に寄与することが期待されています。今後も、予測メンテナンスの取り組みはますます発展し、多くの企業にとって不可欠な戦略となることでしょう。また、技術の進化に伴い、その応用範囲はさらに広がることが予想されます。 |
