 | • レポートコード：QY-SR25SP1168 • 出版社/出版日：QYResearch / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、148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年の世界の産業用予測メンテナンス市場規模はUS$ 111億3,800万ドルであり、2025年から2031年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）17.6％で成長し、2031年にはUS$ 351億4,100万ドルに拡大すると予測されています。
産業用予測メンテナンスは、センサー、IoT、人工知能（AI）、データ分析を活用して産業用機器のリアルタイムな状態を監視し、故障が発生する前に予測するインテリジェントシステムです。これらのソリューションは、メンテナンスを最適なタイミングでスケジュール化し、予期せぬダウンタイムの削減、修理コストの最小化、機器の寿命延長、および運用効率の向上を支援します。製造業、エネルギー、石油化学、輸送業界などにおいて広く採用されており、スマート産業オペレーションとIndustry 4.0イニシアチブの核心的な要素となっています。
市場動向
ダウンタイムとメンテナンスコストの削減ニーズの高まり：産業分野では、予期せぬ設備故障を防止し、修理コストを削減し、生産中断を最小限に抑えるため、予測メンテナンスの採用が拡大しています。
IoT、AI、機械学習の進展：IoTデバイス、人工知能（AI）、機械学習の統合により、リアルタイム監視、故障検出、予測分析が可能となり、市場成長を促進しています。
Industry 4.0とスマート製造の採用：デジタル化と自動化された製造プロセスへの移行は、スマートファクトリーエコシステムの中核要素として予測メンテナンスの採用を促進しています。
資産最適化と効率化への注目が高まる：予測メンテナンスは、組織が重要な資産の性能、寿命、信頼性を最大化することを支援し、資本集約型産業において魅力的です。
クラウドとエッジコンピューティングの成長：クラウドベースプラットフォームとエッジコンピューティングは、データストレージ、処理、スケーラビリティを向上させ、予測ソリューションのアクセス性とコスト効率を向上させています。
厳格な規制と安全基準：航空宇宙、医療、石油・ガスなどの業界は厳格な安全規制下に置かれており、コンプライアンスを確保するための高度なメンテナンス戦略の必要性を高めています。
市場課題
高い初期投資と導入コスト：センサー、データインフラストラクチャ、AIアルゴリズムの展開は高額であり、特に中小企業（SME）にとって負担が大きいです。
既存システムとの統合: 多くの組織は古い設備やシステムに依存しているため、大規模なアップグレードなしに現代的な予測メンテナンス技術を導入することが困難です。
データ品質と管理の問題：予測メンテナンスは高品質で一貫したデータに依存しています。不完全なデータやノイズの多いデータは、不正確な予測やシステム信頼性の低下を引き起こす可能性があります。
スキル不足: データサイエンス、AI、産業システムに精通した人材の不足が、予測メンテナンスの有効な導入と拡大を妨げています。
サイバーセキュリティの懸念: 予測メンテナンスソリューションはクラウド接続やデータ共有を伴うため、サイバー脅威に脆弱であり、強固なセキュリティ対策が不可欠です。
グローバルな産業用予測メンテナンス市場は、企業、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。このレポートは、ステークホルダーが地域別、タイプ別、アプリケーション別の2020年から2031年までの売上高と予測に関するデータ駆動型の洞察を活用し、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)
クラウドベース
オンプレミス
用途別: (コア需要ドライバー vs 新興機会)
製造
輸送と物流
エネルギーとユーティリティ
医療とライフサイエンス
航空宇宙と防衛
その他
地域別
マクロ地域分析：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：主要企業の支配力 vs. ディスラプター（例：ヨーロッパのIBM）
– 新興製品トレンド：クラウドベース採用 vs. オンプレミス製品のプレミアム化
– 需要側の動向：中国の製造業成長 vs 北米の輸送・物流の潜在力
– 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
ヨーロッパ
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：グローバル、地域、国別レベルでの産業用予測メンテナンス市場規模と成長ポテンシャルの定量分析。
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：中国のオンプレミス）。
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：インドの輸送・物流）。
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、産業予測メンテナンスの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、以下の点を adress します：
– 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 市場タイプ別
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 クラウドベース
1.2.3 オンプレミス
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 製造業
1.3.3 輸送と物流
1.3.4 エネルギーとユーティリティ
1.3.5 医療とライフサイエンス
1.3.6 航空宇宙と防衛
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 グローバル産業用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 地域別グローバル産業用予測メンテナンス市場シェア（2020-2025）
2.4 地域別グローバル産業用予測メンテナンス市場規模予測（2026-2031）
2.5 主要地域と新興市場分析
2.5.1 北米産業用予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 欧州産業用予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 中国産業用予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.4 日本の産業用予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.5 東南アジアの産業用予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.6 インドの産業用予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.7 中南米産業用予知保全市場規模と展望（2020-2031）
3 タイプ別市場規模の分析
3.1 グローバル産業用予測メンテナンス市場規模（タイプ別）の過去市場規模（2020-2025）
3.2 グローバル産業用予測メンテナンス市場規模のタイプ別予測（2026-2031）
3.3 産業用予測メンテナンスの主要なプレイヤー（種類別）
4 アプリケーション別詳細データ
4.1 グローバル産業用予測メンテナンスの市場規模（用途別）（2020-2025）
4.2 産業用予測メンテナンスの市場規模予測（アプリケーション別）（2026-2031）
4.3 産業用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 主要企業別競争状況
5.1 グローバル主要プレイヤー別売上高
5.1.1 グローバル産業用予測メンテナンス主要企業別売上高（2020-2025）
5.1.2 グローバル産業用予測メンテナンス市場シェア（企業別）（2020-2025）
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：産業用予測メンテナンス売上高に基づくランキング
5.4 グローバル産業用予測メンテナンス市場集中度分析
5.4.1 グローバル産業用予測メンテナンス市場集中率（CR5とHHI）
5.4.2 2024年の産業用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 産業用予知保全のグローバル主要企業の本社所在地とサービス提供地域
5.6 産業用予測メンテナンスのグローバル主要企業、製品および応用分野
5.7 産業用予測メンテナンスのグローバル主要企業、この業界への参入時期
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 北米産業用予測メンテナンスの売上高（企業別、2020-2025年）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米産業用予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.1.2.2 北米産業用予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.1.3 北米市場規模（用途別）
6.1.3.1 北米産業用予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.1.3.2 北米産業用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 欧州産業用予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025）
6.2.2 欧州市場規模（タイプ別）
6.2.2.1 欧州産業用予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.2 欧州産業用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 欧州産業用予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.2.3.2 欧州産業用予測メンテナンス市場シェア（用途別）（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 中国産業用予測メンテナンスの売上高（企業別）（2020-2025）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）
6.3.2.1 中国産業用予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.2 中国産業用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 中国産業用予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.3.3.2 中国産業用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 日本産業用予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025）
6.4.2 日本市場規模（タイプ別）
6.4.2.1 日本産業用予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.4.2.2 日本産業用予知保全市場シェア（種類別）（2020-2025）
6.4.3 日本市場規模（アプリケーション別）
6.4.3.1 日本産業用予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.4.3.2 日本産業用予知保全市場シェア（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、セグメントおよび下流産業
6.5.1 東南アジア産業用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 東南アジア産業用予知保全市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.5.2.2 東南アジアの産業用予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
6.5.3 東南アジア市場規模（用途別）
6.5.3.1 東南アジア産業用予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.5.3.2 東南アジア産業用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 インド産業用予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025）
6.6.2 インド市場規模（タイプ別）
6.6.2.1 インド産業用予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.6.2.2 インド産業用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 インド産業用予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.6.3.2 インド産業用予測メンテナンス市場シェア（用途別）（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産業用予測メンテナンスの概要
7.1.4 IBMの産業用予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
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の産業用予測メンテナンスの概要
7.2.4 Microsoftの産業用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の産業用予測メンテナンスの概要
7.3.4 SAPの産業用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 事業概要
7.4.3 GE Digitalの産業用予測メンテナンス導入
7.4.4 GE Digitalの産業用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 事業概要
7.5.3 Schneiderの産業用予測メンテナンスの概要
7.5.4 Schneiderの産業用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 日立の産業用予測メンテナンス導入
7.6.4 日立の産業用予知保全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 シーメンスの会社概要
7.7.2 シーメンスの事業概要
7.7.3 シーメンスの産業用予測メンテナンスの概要
7.7.4 シーメンスの産業用予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.7.5 シエ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 インテルの産業用予測メンテナンスの概要
7.8.4 インテルの産業用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 事業概要
7.9.3 RapidMiner 産業用予測メンテナンスの概要
7.9.4 RapidMinerの産業用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 産業用予測メンテナンスの概要
7.10.4 Rockwell Automationの産業用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の産業用予測メンテナンス導入
7.11.4 ソフトウェアAGの産業用予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.11.5 ソフトウェアAGの最近の動向
7.12 Cisco
7.12.1 Cisco 会社概要
7.12.2 Cisco 事業概要
7.12.3 Ciscoの産業用予測メンテナンスの概要
7.12.4 Ciscoの産業用予測メンテナンス事業における売上高（2020-2025）
7.12.5 シスコの最近の動向
7.13 オラクル
7.13.1 Oracle 概要
7.13.2 Oracleの事業概要
7.13.3 オラクルの産業用予測メンテナンスの概要
7.13.4 Oracleの産業用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 富士通の産業用予測メンテナンスの概要
7.14.4 富士通の産業用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 産業用予測メンテナンスの概要
7.15.4 ダッソー・システムズ 産業用予測メンテナンス事業における売上高（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の産業用予測メンテナンス導入
7.16.4 Augury Systemsの産業用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 事業概要
7.17.3 TIBCO Softwareの産業用予測メンテナンス導入
7.17.4 TIBCO Softwareの産業用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 採用事業概要
7.18.3 採用 産業用予測メンテナンスの導入
7.18.4 産業用予測メンテナンス事業におけるUptakeの売上高（2020-2025）
7.18.5 アップテイクの最近の動向
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 ハネウェル産業用予測メンテナンスの概要
7.19.4 ハネウェル 産業用予測メンテナンス事業における売上高（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 事業概要
7.20.3 PTCの産業用予測メンテナンスの概要
7.20.4 PTCの産業用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の産業用予測メンテナンスの概要
7.21.4 Huaweiの産業用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の産業用予測メンテナンスの概要
7.22.4 ABBの産業用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 事業概要
7.23.3 AVEVA 産業用予測メンテナンスの概要
7.23.4 AVEVAの産業用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 産業用予測メンテナンスの概要
7.24.4 SASの産業用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 産業用予測メンテナンスの概要
7.25.4 SKFの産業用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 Emerson
7.26.1 エマーソン会社概要
7.26.2 エマーソン事業概要
7.26.3 エマーソン産業用予知保全の概要
7.26.4 エマーソン 産業用予測メンテナンス事業における売上高（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 事業概要
7.27.3 Mpulse 産業用予測メンテナンスの概要
7.27.4 Mpulseの産業用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・コネクション事業概要
7.28.3 メンテナンス・コネクション 産業用予測メンテナンスの概要
7.28.4 産業用予測メンテナンス事業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 ディンゴの産業用予測メンテナンス導入
7.29.4 ディンゴの産業用予測メンテナンス事業における売上高（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 パーティクル事業概要
7.30.3 パーティクルの産業用予測メンテナンス導入
7.30.4 パーティクルの産業用予測メンテナンス事業における売上高（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 ボッシュの産業用予測メンテナンスの概要
7.31.4 ボッシュの産業用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 産業用予測メンテナンスの概要
7.32.4 C3.aiの産業用予測メンテナンス事業における売上高（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の産業用予測メンテナンスの概要
7.33.4 Dellの産業用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 シグマ産業精密
7.34.1 シグマ産業精密会社概要
7.34.2 シグマ産業精密事業概要
7.34.3 シグマ産業精密の産業予測メンテナンス導入
7.34.4 シグマ・インダストリアル・プレシジョン 産業用予測メンテナンス事業における売上高（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 産業用予知保全市場動向
8.1 産業用予測メンテナンス業界の動向
8.2 産業用予測メンテナンス市場の成長要因
8.3 産業用予測メンテナンス市場の課題
8.4 産業用予測メンテナンス市場の制約
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. グローバル産業用予知保全市場規模の成長率（タイプ別）（百万米ドル）：2020年対2024年対2031年
表2. グローバル産業用予測メンテナンス市場規模の成長率（用途別）（米ドル百万）：2020年対2024年対2031年
表3. 地域別グローバル産業用予知保全市場規模（百万米ドル）：2020年対2024年対2031年
表4. グローバル産業用予測メンテナンス市場シェア（地域別）（2020-2025年）
表5. グローバル産業用予測メンテナンスの売上高シェア（地域別）（2020-2025）
表6. 地域別グローバル産業用予測メンテナンス市場規模（2026-2031年）
表7. 地域別グローバル産業用予測メンテナンス市場規模予測（2026-2031）
表8. グローバル産業用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9. グローバル産業用予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
表10. グローバル産業用予測メンテナンス市場規模予測（2026-2031年）＆タイプ別（US$百万）
表11. グローバル産業用予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2026-2031年）
表12. 各タイプの主要企業
表13. 産業用予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表14. グローバル産業用予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）（2020-2025）
表15. グローバル産業用予測メンテナンス市場規模予測（アプリケーション別）（2026-2031年）＆（米ドル百万）
表16. 産業用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. 産業用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
表18. 産業用予測メンテナンスの市場規模（2020-2025年）および主要企業別（百万米ドル）
表19. 産業用予測メンテナンス市場シェア（2020-2025年）
表20. 産業用予測メンテナンスの主要企業別市場シェア（企業タイプ別（ティア1、ティア2、ティア3））＆（2024年時点の産業用予測メンテナンス売上高に基づく）
表21. 2024年時点のグローバル産業用予測メンテナンス企業売上高ランキング（百万米ドル）
表22. 産業用予測メンテナンス売上高に基づくグローバル主要5社市場シェア（CR5とHHI）＆（2020-2025）
表23. 産業用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. 産業用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. 産業用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、拡張計画
表27. 北米産業用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. 北米産業用予測メンテナンス市場シェア（企業別）（2020-2025年）
表29. 北米産業用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. 北米産業用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. 欧州産業用予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表32. 欧州産業用予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）
表33. 欧州産業用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. 欧州産業用予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表35. 中国産業用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. 中国産業用予知保全市場規模（企業別）（2020-2025年）
表37. 中国産業用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. 中国産業用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. 日本の産業用予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表40. 日本産業用予知保全市場規模（企業別）（2020-2025年）
表41. 日本の産業用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. 日本の産業用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. 東南アジアの産業用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. 東南アジア産業用予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）
表45. 東南アジアの産業用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46. 東南アジアの産業用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. インドの産業用予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表48. インド産業用予知保全市場規模（企業別）（2020-2025年）
表49. インドの産業用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. インドの産業用予測メンテナンス市場規模（用途別）（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産業用予測メンテナンス製品
表54. IBMの産業用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の産業用予測メンテナンス製品
表59. Microsoftの産業用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会社概要
表62. SAPの事業概要
表63. SAPの産業用予測メンテナンス製品
表64. SAPの産業用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の産業用予測メンテナンス製品
表69. GEデジタルの産業用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の産業用予測メンテナンス製品
表74. シュナイダーの産業用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. 日立の産業用予知保全製品
表79. 日立の産業用予知保全事業における売上高（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表80. 日立の最近の動向
表81. シエメンズ会社概要
表82. シーメンスの事業概要
表83. シーメンスの産業用予知保全製品
表84. シーメンスの産業用予知保全事業における売上高（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. インテルの産業用予測メンテナンス製品
表89. インテルの産業用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産業用予測メンテナンス製品
表94. RapidMinerの産業用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の産業用予測メンテナンス製品
表99. Rockwell Automationの産業用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の産業用予測メンテナンス製品
表104. ソフトウェアAGの産業用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の産業用予測メンテナンス製品
表109. シスコの産業用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. オラクルの産業用予測メンテナンス製品
表114. オラクルの産業用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. 富士通の産業用予測メンテナンス製品
表119. 富士通の産業用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 産業用予測メンテナンス製品
表124. ダッソー・システムズ 産業用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. アウギュリー・システムズ 事業概要
表128. アウギュリー・システムズ 産業用予測メンテナンス製品
表129. Augury Systemsの産業用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130. アウギュリー・システムズの最近の動向
表131. TIBCOソフトウェア会社概要
表132. TIBCO Software 事業概要
表133. TIBCO Softwareの産業用予測メンテナンス製品
表134. TIBCO Softwareの産業用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135. TIBCOソフトウェアの最近の動向
表136. Uptake 会社の概要
表137. Uptakeの事業概要
表138. Uptakeの産業用予測メンテナンス製品
表139. Uptakeの産業用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. ハネウェル産業用予知保全製品
表144. ハネウェル産業用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の産業用予測メンテナンス製品
表149. PTCの産業用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150. PTCの最近の動向
表151. Huawei会社概要
表152. Huaweiの事業概要
表153. Huaweiの産業用予測メンテナンス製品
表154. Huaweiの産業用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155. Huaweiの最近の動向
表156. ABB会社概要
表157. ABBの事業概要
表158. ABBの産業用予測メンテナンス製品
表159. ABBの産業用予知保全事業における売上高（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の産業用予知保全製品
表164. AVEVAの産業用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165. AVEVAの最近の動向
表166. SAS 会社概要
表167. SASの事業概要
表168. SASの産業用予測メンテナンス製品
表169. SASの産業用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の産業用予測メンテナンス製品
表174. SKFの産業用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175. SKFの最近の動向
表176. エマーソン社概要
表177. Emersonの事業概要
表178. エマーソン 産業用予知保全製品
表179. エマーソン 産業用予知保全事業における売上高（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事業概要
表183. Mpulseの産業用予測メンテナンス製品
表184. Mpulseの産業用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185. Mpulseの最近の動向
表186. Maintenance Connection 会社概要
表187. Maintenance Connection 事業概要
表188. Maintenance Connection 産業用予測メンテナンス製品
表189. メンテナンス・コネクションの産業用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. ディンゴの産業用予測メンテナンス製品
表194. ディンゴの産業用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. パーティクルの産業用予測メンテナンス製品
表199. パーティクルの産業用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. ボッシュの産業用予測メンテナンス製品
表204. ボッシュの産業用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 産業用予測メンテナンス製品
表209. C3.aiの産業用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の産業用予測メンテナンス製品
表214. Dellの産業用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215. Dellの最近の動向
表216. シグマ産業精密会社概要
表217. シグマ産業精密事業概要
表218. シグマ・インダストリアル・プレシジョン 産業用予測メンテナンス製品
表219. シグマ産業精密の産業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220. シグマ・インダストリアル・プレシジョン最近の動向
表221. 産業用予測メンテナンス市場動向
表222. 産業用予知保全市場の成長要因
表223. 産業用予測メンテナンス市場における課題
表224. 産業用予知保全市場の制約要因
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. 産業用予知保全市場の課題表224. 産業用予知保全市場の制約要因表225. 本報告書のための研究プログラム/設計
図のリスト
図1. 産業用予知保全製品の概要
図2. 産業用予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）：2024年対2031年
図3. クラウドベース機能
図4. オンプレミス機能
図5. 産業用予測メンテナンス市場シェア（アプリケーション別）：2024年対2031年
図6. 製造業
図7. 輸送と物流
図8. エネルギーとユーティリティ
図9. 医療とライフサイエンス
図10. 航空宇宙と防衛
図11. その他
図12. 産業用予測メンテナンス報告書対象年次
図13. グローバル産業用予測メンテナンス市場規模（米ドル百万）、前年比：2020-2031
図14. グローバル産業用予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）、2020年対2024年対2031年
図15. グローバル産業用予測メンテナンス市場シェア（地域別）：2020年対2024年
図16. 北米産業用予測メンテナンス売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図17. 欧州産業用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. 中国の産業用予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図19. 日本の産業用予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図20. 東南アジアの産業用予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）の成長率（2020-2031）
図21. インドの産業用予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図22. 中南米産業用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産業用予測メンテナンス市場シェア（企業別）
図24. 2024年時点の産業用予測メンテナンス市場における主要企業別市場シェア（企業タイプ別：ティア1、ティア2、ティア3）
図25. 2024年産業用予測メンテナンス売上高に基づく上位10社と5社の市場シェア
図26. 北米産業用予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図27. 北米産業用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. 欧州産業用予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025年）
図29. 欧州産業用予測メンテナンス市場シェア（用途別）（2020-2025）
図30. 中国産業用予知保全市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図31. 中国産業用予測メンテナンス市場シェア（用途別）（2020-2025）
図32. 日本の産業用予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図33. 日本の産業用予測メンテナンス市場シェア（用途別）（2020-2025）
図34. 東南アジアの産業用予測メンテナンス市場シェア（種類別）（2020-2025）
図35. 東南アジアの産業用予知保全市場シェア（用途別）（2020-2025）
図36. インドの産業用予知保全市場シェア（種類別）（2020-2025）
図37. インドの産業用予知保全市場シェア（用途別）（2020-2025）
図38. IBMの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図39. マイクロソフトの産業用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の産業用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の産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図42. シュナイダーの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図43. 日立の産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図44. シエメンズの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図45. インテルの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図46. RapidMinerの産業用予測メンテナンス事業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産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図48. ソフトウェアAGの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図49. Ciscoの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図50. オラクルの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図51. 富士通の産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図52. ダッソー・システムズ 産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図53. Augury Systemsの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図54. TIBCO Softwareの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図55. 産業用予測メンテナンス事業における採用売上高成長率（2020-2025）
図56. Honeywellの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図57. PTCの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図58. 華為技術（Huawei）の産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図59. ABBの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図60. AVEVAの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図61. SASの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図62. SKFの産業用予知保全事業における売上高成長率（2020-2025）
図63. Emersonの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図64. Mpulseの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図65. メンテナンス・コネクションの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図66. ディンゴの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図67. Particleの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図68. ボッシュの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図69. C3.aiの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図70. デルの産業用予測メンテナンス事業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 産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図72. 本レポート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. デルの産業用予測メンテナンス事業における売上高成長率（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 Cloud Based
1.2.3 On-premises
1.3 Market by Application
1.3.1 Global Market Share by Application: 2020 VS 2024 VS 2031
1.3.2 Manufacturing
1.3.3 Transportation and Logistics
1.3.4 Energy and Utilities
1.3.5 Healthcare and Life Sciences
1.3.6 Aerospace and Defense
1.3.7 Others
1.4 Assumptions and Limitations
1.5 Study Objectives
1.6 Years Considered
2 Global Growth Trends
2.1 Global Industrial Predictive Maintenance Market Perspective (2020-2031)
2.2 Global Market Size by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
2.3 Global Industrial Predictive Maintenance Revenue Market Share by Region (2020-2025)
2.4 Global Industrial Predictive Maintenance Revenue Forecast by Region (2026-2031)
2.5 Major Region and Emerging Market Analysis
2.5.1 North America Industrial Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.2 Europe Industrial Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.3 China Industrial Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.4 Japan Industrial Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.5 Southeast Asia Industrial Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.6 India Industrial Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.7 Central & South America Industrial Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
3 Breakdown Data by Type
3.1 Global Industrial Predictive Maintenance Historic Market Size by Type (2020-2025)
3.2 Global Industrial Predictive Maintenance Forecasted Market Size by Type (2026-2031)
3.3 Different Types Industrial Predictive Maintenance Representative Players
4 Breakdown Data by Application
4.1 Global Industrial Predictive Maintenance Historic Market Size by Application (2020-2025)
4.2 Global Industrial Predictive Maintenance Forecasted Market Size by Application (2026-2031)
4.3 New Sources of Growth in Industrial Predictive Maintenance Application
5 Competition Landscape by Players
5.1 Global Top Players by Revenue
5.1.1 Global Top Industrial Predictive Maintenance Players by Revenue (2020-2025)
5.1.2 Global Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Revenue
5.4 Global Industrial Predictive Maintenance Market Concentration Analysis
5.4.1 Global Industrial Predictive Maintenance Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
5.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Industrial Predictive Maintenance Revenue in 2024
5.5 Global Key Players of Industrial Predictive Maintenance Head office and Area Served
5.6 Global Key Players of Industrial Predictive Maintenance, Product and Application
5.7 Global Key Players of Industrial Predictive Maintenance, 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 Industrial Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.1.2 North America Market Size by Type
6.1.2.1 North America Industrial Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.1.2.2 North America Industrial Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.1.3 North America Market Size by Application
6.1.3.1 North America Industrial Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.1.3.2 North America Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.2.2 Europe Market Size by Type
6.2.2.1 Europe Industrial Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.2.2.2 Europe Industrial Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.2.3 Europe Market Size by Application
6.2.3.1 Europe Industrial Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.2.3.2 Europe Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.3.2 China Market Size by Type
6.3.2.1 China Industrial Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.3.2.2 China Industrial Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.3.3 China Market Size by Application
6.3.3.1 China Industrial Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.3.3.2 China Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.4.2 Japan Market Size by Type
6.4.2.1 Japan Industrial Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.4.2.2 Japan Industrial Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.4.3 Japan Market Size by Application
6.4.3.1 Japan Industrial Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.4.3.2 Japan Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.5.2 Southeast Asia Market Size by Type
6.5.2.1 Southeast Asia Industrial Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.5.2.2 Southeast Asia Industrial Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.5.3 Southeast Asia Market Size by Application
6.5.3.1 Southeast Asia Industrial Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.5.3.2 Southeast Asia Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.6.2 India Market Size by Type
6.6.2.1 India Industrial Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.6.2.2 India Industrial Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.6.3 India Market Size by Application
6.6.3.1 India Industrial Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.6.3.2 India Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.1.4 IBM Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.2.4 Microsoft Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.3.4 SAP Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.4.4 GE Digital Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.5.4 Schneider Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.6.4 Hitachi Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.7.4 Siemens Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.8.4 Intel Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.9.4 RapidMiner Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.10.4 Rockwell Automation Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.11.4 Software AG Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.12.4 Cisco Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.13.4 Oracle Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.14.4 Fujitsu Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.15.4 Dassault Systemes Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.16.4 Augury Systems Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.17.4 TIBCO Software Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.18.4 Uptake Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.19.4 Honeywell Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.20.4 PTC Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.21.4 Huawei Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.22.4 ABB Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.23.4 AVEVA Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.24.4 SAS Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.25.4 SKF Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.26.4 Emerson Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.27.4 Mpulse Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.28.4 Maintenance Connection Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.29.4 Dingo Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.30.4 Particle Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.31.4 Bosch Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.32.4 C3.ai Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.33.4 Dell Revenue in Industrial Predictive Maintenance 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 Industrial Predictive Maintenance Introduction
7.34.4 Sigma Industrial Precision Revenue in Industrial Predictive Maintenance Business (2020-2025)
7.34.5 Sigma Industrial Precision Recent Development
8 Industrial Predictive Maintenance Market Dynamics
8.1 Industrial Predictive Maintenance Industry Trends
8.2 Industrial Predictive Maintenance Market Drivers
8.3 Industrial Predictive Maintenance Market Challenges
8.4 Industrial Predictive Maintenance 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
| 【産業用予測メンテナンスについて】 産業用予測メンテナンスは、設備の故障を未然に防ぐための手法であり、製造業やインフラストラクチャーなど様々な産業で重要な役割を果たしています。ここでは、予測メンテナンスの概念、特徴、種類、用途、関連技術について詳細に解説します。 予測メンテナンスの定義としては、機械や設備の状態をリアルタイムで監視し、データ分析を通じて将来的な故障の可能性を予測する手法です。これにより、メンテナンスのタイミングを最適化し、計画的なメンテナンスを実施することで、コストの削減やダウンタイムの最小化を図ることができます。具体的には、振動、温度、音、圧力などのさまざまなデータを収集し、解析を行います。これにより、異常の兆候を早期に発見し、必要な保守作業を実施する際期を前もって認識することが可能となります。 この概念の特徴には、主に以下の点が挙げられます。第一に、予測メンテナンスはデータ主導のアプローチであるため、感覚や経験に基づくメンテナンスよりも信頼性が高いとされます。第二に、故障が発生する前に対応が可能であるため、突発的な設備停止を防ぎ、設備の稼働率を向上させることができます。第三に、データを集約し分析することによって、メンテナンス作業の計画がより精密になり、作業の効率化が図れます。また、無駄なメンテナンスを削減することができるため、コストの最適化も期待できます。 予測メンテナンスの種類としては、主に以下の3つが挙げられます。第一に、状態基準メンテナンス（CBM）です。これは、設備の現状の状態をモニタリングし、一定の閾値を超えた場合にメンテナンスを行う手法です。第二に、統計的手法を用いた予測メンテナンスがあります。これは、過去の故障データやメンテナンス履歴を統計的に解析し、パターンを見出し、故障の確率を評価します。最後に、機械学習や人工知能を用いたアプローチもあり、これにより多変量データを使った高度な予測が可能となります。 用途としては、製造業における機械設備の稼働維持、航空機や船舶における安全確保、発電所や化学プラントにおける設備運用の最適化など、幅広い分野で利用されています。例えば、製造業では、機械のダウンタイムを減少させることで生産効率を向上させ、市場ニーズに迅速に応じることが可能となります。また、航空業界では、適切なタイミングでのメンテナンスが安全性を高め、コスト削減にも寄与します。発電所では、予測メンテナンスを活用することで、設備の持続的な運転を確保し、電力供給の安定性を実現しています。 関連技術には、IoT（モノのインターネット）やビッグデータ、クラウドコンピューティング、AI（人工知能）といった最新のテクノロジーがあります。IoTデバイスを利用して、リアルタイムでデータを収集し、クラウド上で解析することで、分散している設備の状態を一元的に把握することが可能となります。また、ビッグデータ解析により、膨大なデータから潜在的な故障の兆候を見つけ出すことができます。AIは、パターン認識や予測モデルの構築において強力なツールであり、データの洞察を深める役割を果たします。 このように、産業用予測メンテナンスは、さまざまな技術を駆使しながら、設備の運用効率を最大化し、コスト削減と安全性向上を図ることを目的としています。今後も、技術の進化に伴い、より一層の効果が期待される分野となるでしょう。特に、デジタル化が進む現代において、企業が競争力を維持するためにはこの手法の導入がますます重要になると考えられます。産業用予測メンテナンスは、未来の製造業やインフラ運営における不可欠な要素として、その重要性を増しているのです。これらの技術を活用した適切なメンテナンス戦略が、持続的な成長と競争力の源泉となるでしょう。 |
