 | • レポートコード：QY-SR25SP1143 • 出版社/出版日：QYResearch / 2025年8月 • レポート形態：英文、PDF、131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年のグローバル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。
予測メンテナンス（PdM）は、機械の状況を継続的に監視し、運用データを分析することで、機器の故障を事前に予測する高度なメンテナンス戦略です。反応型メンテナンス（故障後に修理する）や予防型メンテナンス（状態に関わらずスケジュールに従ったメンテナンス）とは異なり、予測メンテナンスはデータ駆動型であり、最も最適なタイミングでメンテナンスを実施することに焦点を当てています——つまり、本当に必要とされる時だけです。
PdMは、IoT（モノのインターネット）、人工知能（AI）、機械学習、ビッグデータ分析などの技術に大きく依存しています。重要な機器にセンサーを装着し、振動、温度、電流、電圧、音、潤滑油の状態など、リアルタイムで測定します。これらのデータストリームを分析し、異常や摩耗の早期兆候を検出します。潜在的な故障が予測されると、メンテナンスチームにアラートが送信され、故障が発生する前に対応が可能です。
予測メンテナンスは、製造業、エネルギー、ユーティリティ、輸送、航空、石油化学など、多様な業界で広く採用されています。製造業では、予期せぬダウンタイムの削減、設備の可用性向上、生産効率の向上に役立ちます。電力発電や輸送業界では信頼性と運用継続性を支援し、航空宇宙や医療など安全が critical な業界では、リスク軽減とコンプライアンス遵守に重要な役割を果たします。
予測メンテナンスのメリットは多大です。メンテナンスコストの大幅な削減、資産の寿命延長、予備部品在庫の最小化、職場の安全性の向上を実現します。また、より正確な生産計画とリソース配分も可能にします。ただし、PdMの導入には課題も存在します。初期投資の高さ、クリーンで高品質なデータの必要性、既存システムとの統合、高度な技術人材の不足などが挙げられます。
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：業界は、予期せぬ機器の故障を防止し、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を拡大しています。
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アルゴリズムの導入は高額であり、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は、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、堅固なセキュリティ対策が不可欠です。
グローバルな予測メンテナンス市場は、企業、地域（国）、タイプ、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)
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：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：中国のオンプレミス市場）。
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、およびリスク軽減戦略。
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、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 地域別グローバル予測メンテナンス市場シェア（2020年～2025年）
2.4 地域別グローバル予測メンテナンス収益予測（2026-2031）
2.5 主要地域と新興市場分析
2.5.1 北米予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.2 欧州予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.3 中国の予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.4 日本の予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.5 東南アジアの予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.6 インドの予測メンテナンス市場規模と展望（2020-2031）
2.5.7 中南米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 グローバル予測メンテナンス市場規模（タイプ別）の過去データ（2020-2025）
3.2 グローバル予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2026-2031）
3.3 異なるタイプ別予測メンテナンス主要企業
4 アプリケーション別詳細データ
4.1 グローバル予測メンテナンス市場規模（アプリケーション別）（2020-2025）
4.2 グローバル予測メンテナンス市場規模（アプリケーション別）（2026-2031年）
4.3 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 競合状況（企業別）
5.1 グローバル主要プレイヤー別売上高
5.1.1 グローバル予測メンテナンス主要企業別売上高（2020-2025）
5.1.2 予測メンテナンス市場における企業別売上高シェア（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：予測メンテナンス売上高に基づくランキング
5.4 グローバル予測メンテナンス市場集中度分析
5.4.1 グローバル予測メンテナンス市場集中率（CR5とHHI）
5.4.2 2024年の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 予測メンテナンス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 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 グローバル予測メンテナンス主要企業、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 北米予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025）
6.1.2 北米市場規模（タイプ別）
6.1.2.1 北米予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.1.2.2 北米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（アプリケーション別）
6.1.3.1 北米予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.1.3.2 北米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、および下流産業
6.2.1 欧州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）（2020-2025）
6.2.2.1 欧州予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.2.2.2 欧州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 欧州予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.2.3.2 欧州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 中国予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025）
6.3.2 中国市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.1 中国予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.3.2.2 中国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 中国予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.3.3.2 中国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 日本予測メンテナンス市場規模（タイプ別）（2020-2025）
6.4.2.2 日本予測メンテナンス市場シェア（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 日本の予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.4.3.2 日本の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、セグメントおよび下流産業
6.5.1 東南アジア予測メンテナンス売上高（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（アプリケーション別）
6.5.3.1 東南アジアの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）（2020-2025）
6.6.2.1 インド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 インドの予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025）
6.6.3.2 インド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の予測メンテナンス導入
7.1.4 IBMの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の予測メンテナンス導入
7.2.4 Microsoftの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の予測メンテナンス導入
7.3.4 SAPの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 予測メンテナンスの概要
7.4.4 GE Digitalの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 会社の概要
7.5.2 Schneider 事業概要
7.5.3 Schneider 予測メンテナンスの概要
7.5.4 Schneider 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 日立の概要
7.6.2 日立の事業概要
7.6.3 日立の予測メンテナンス導入
7.6.4 日立の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 シーメンスの予測メンテナンス導入
7.7.4 シーメンスの予知保全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 インテルの会社概要
7.8.2 インテルの事業概要
7.8.3 インテルの予測メンテナンス導入
7.8.4 インテルの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 予測メンテナンスの概要
7.9.4 RapidMinerの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 予測メンテナンスの概要
7.10.4 Rockwell Automation 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 ソフトウェアAGの事業概要
7.11.3 ソフトウェアAGの予測メンテナンス導入
7.11.4 ソフトウェアAGの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 シスコ
7.12.1 Cisco 会社概要
7.12.2 Cisco 事業概要
7.12.3 Cisco 予測メンテナンスの概要
7.12.4 Ciscoの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 オラクルの予測メンテナンス導入
7.13.4 Oracleの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 富士通の会社概要
7.14.2 富士通の事業概要
7.14.3 富士通の予測メンテナンス導入
7.14.4 富士通の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 予測メンテナンスの導入
7.15.4 ダッソー・システムズ 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の予測メンテナンス導入
7.16.4 Augury Systems 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 ソフトウェア
7.17.1 TIBCO Software 会社概要
7.17.2 TIBCO Software 事業概要
7.17.3 TIBCO Software 予測メンテナンスの概要
7.17.4 TIBCO Software 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 アップテイクの予測メンテナンス導入
7.18.4 予知保全事業におけるアップテイクの売上高（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 予測メンテナンスの概要
7.19.4 ハネウェル 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 予測メンテナンスの概要
7.20.4 PTCの予知保全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 会社概要
7.21.2 Huaweiの事業概要
7.21.3 Huaweiの予測メンテナンス導入
7.21.4 Huaweiの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の予測メンテナンス導入
7.22.4 ABBの予知保全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 予測メンテナンスの概要
7.23.4 AVEVA 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 予測メンテナンスの概要
7.24.4 SASの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 予測メンテナンスの概要
7.25.4 SKF 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 エマーソン会社概要
7.26.2 エマーソン事業概要
7.26.3 エマーソン 予測メンテナンスの概要
7.26.4 エマーソン 予知保全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 予測メンテナンスの概要
7.27.4 Mpulse 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 メンテナンス接続会社概要
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・コネクションの予測メンテナンス導入
7.28.4 メンテナンス接続の予測メンテナンス事業における売上高（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 ディンゴの予測メンテナンス導入
7.29.4 Dingoの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 パーティクル会社概要
7.30.2 Particle 事業概要
7.30.3 パーティクルの予測メンテナンス導入
7.30.4 予測メンテナンス事業における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 ボッシュの予測メンテナンス導入
7.31.4 ボッシュの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 予測メンテナンスの概要
7.32.4 C3.ai 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 事業概要
7.33.3 Dell 予測メンテナンスの概要
7.33.4 Dellの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 予測メンテナンスの導入
7.34.4 シグマ・インダストリアル・プレシジョン 予知保全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 予測メンテナンス市場動向
8.1 予測メンテナンス業界の動向
8.2 予測メンテナンス市場の成長要因
8.3 予測メンテナンス市場の課題
8.4 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. グローバル予測メンテナンス市場規模の成長率（用途別）（百万米ドル）：2020年対2024年対2031年
表3. グローバル予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）地域別：2020年対2024年対2031年
表4. グローバル予測メンテナンス市場規模（地域別）（2020-2025年）
表5. グローバル予測メンテナンス市場規模（地域別）（2020-2025）
表6. グローバル予測メンテナンス収益（米ドル百万）地域別予測（2026-2031）
表7. 地域別予測メンテナンス市場規模予測（2026-2031）
表8. グローバル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. グローバル予測メンテナンス収益市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
表10. グローバル予測メンテナンス市場規模予測（2026-2031年）＆（百万米ドル）
表11. グローバル予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2026-2031）
表12. 各タイプの主要企業
表13. グローバル予測メンテナンス市場規模（用途別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表14. グローバル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. グローバル予測メンテナンス市場規模（アプリケーション別）（2026-2031年）
表17. 予測メンテナンスアプリケーションにおける新たな成長要因
表18. グローバル予測メンテナンス市場規模（プレイヤー別）（2020-2025年）＆（US$百万）
表19. グローバル予測メンテナンス市場シェア（プレイヤー別）（2020-2025年）
表20. グローバル予測メンテナンス主要企業別（企業タイプ：ティア1、ティア2、ティア3）および（2024年時点の予測メンテナンス売上高に基づく）
表21. 2024年の予測メンテナンス売上高（米ドル百万ドル）に基づくグローバル主要予測メンテナンス企業ランキング
表22. グローバル予測メンテナンス市場シェア（CR5とHHI）上位5社（2020-2025年）
表23. 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. 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. 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. 北米予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）＆（百万米ドル）
表28. 北米予測メンテナンス市場シェア（企業別）（2020-2025年）
表29. 北米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. ヨーロッパ 予測メンテナンス売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表32. 欧州予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）
表33. 欧州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. 中国の予測メンテナンス売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表36. 中国予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025）
表37. 中国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. 中国の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. 日本の予測メンテナンス売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表40. 日本の予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）
表41. 日本の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. 東南アジアの予測メンテナンス売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表44. 東南アジア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. インドの予測メンテナンス売上高（企業別）（2020-2025年）＆（米ドル百万）
表48. インドの予測メンテナンス市場規模（企業別）（2020-2025年）
表49. インドの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の予測メンテナンス製品
表54. IBMの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の予測メンテナンス製品
表59. Microsoftの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の予測メンテナンス製品
表64. SAPの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 予測メンテナンス製品
表69. GEデジタルの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 予測メンテナンス製品
表74. Schneiderの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. 日立の予知保全製品
表79. 日立の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. シエメンスの予知保全製品
表84. シーメンスの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. インテルの予知保全製品
表89. インテルの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 予測メンテナンス製品
表94. RapidMinerの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 予測メンテナンス製品
表99. Rockwell Automationの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の予知保全製品
表104. ソフトウェアAGの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の予測メンテナンス製品
表109. シスコの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. Oracleの予測メンテナンス製品
表114. オラクルの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. 富士通の予測メンテナンス製品
表119. 富士通の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 予測メンテナンス製品
表124. ダッソー・システムズ 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. Augury Systemsの予測メンテナンス製品
表129. アウギュリー・システムズの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 予測メンテナンス製品
表134. TIBCO Softwareの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 予測メンテナンス製品
表139. Uptakeの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. Honeywell会社概要
表142. ハネウェル事業概要
表143. ハネウェル予測メンテナンス製品
表144. ハネウェル社の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の予測メンテナンス製品
表149. PTCの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の予測メンテナンス製品
表154. Huaweiの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社概要
表157. ABBの事業概要
表158. ABBの予測メンテナンス製品
表159. ABBの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の予知保全製品
表164. AVEVAの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 予測メンテナンス製品
表169. SASの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の予測メンテナンス製品
表174. SKFの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. エマーソン会社概要
表177. Emersonの事業概要
表178. Emersonの予知保全製品
表179. エマーソン 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180. エマーソン社の最近の動向
表181. Mpulse社概要
表182. Mpulseの事業概要
表183. Mpulse 予測メンテナンス製品
表184. Mpulseの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 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. ディンゴの予測メンテナンス製品
表194. ディンゴの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. パーティクル予測メンテナンス製品
表199. パーティクルの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. ボッシュの予測メンテナンス製品
表204. ボッシュの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の予測メンテナンス製品
表209. C3.aiの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210. C3.aiの最近の動向
表211. Dell 会社の概要
表212. Dellの事業概要
表213. Dell 予測メンテナンス製品
表214. Dellの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・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 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. シグマ工業精密の最近の動向
表221. 予知保全市場動向
表222. 予測メンテナンス市場ドライバー
表223. 予測メンテナンス市場における課題
表224. 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. 予測メンテナンス市場の課題
図のリスト
図1. 予知保全製品の概要
図2. グローバル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. グローバル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・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. 予測メンテナンス報告書対象年
図13. グローバル予測メンテナンス市場規模（米ドル百万）、前年比：2020年～2031年
図14. グローバル予測メンテナンス市場規模（米ドル百万）、2020年対2024年対2031年
図15. グローバル予測メンテナンス売上高市場シェア（地域別）：2020年対2024年
図16. 北米予測メンテナンス収益（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図17. 欧州予測メンテナンス売上高（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図18. 中国の予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図19. 日本の予測メンテナンス売上高（米ドル百万）成長率（2020-2031）
図20. 東南アジアの予測メンテナンス市場規模（百万米ドル）成長率（2020-2031）
図21. インドの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予測メンテナンス市場シェア（企業別）
図24. グローバル予測メンテナンス市場における主要企業別シェア（企業タイプ：ティア1、ティア2、ティア3）および（2024年時点の予測メンテナンス売上高に基づく）
図25. 2024年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. 北米予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図27. 北米の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. 欧州の予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図29. 欧州の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. 中国の予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図31. 中国の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. 日本の予測メンテナンス市場シェア（タイプ別）（2020-2025）
図33. 日本の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. 東南アジアの予測メンテナンス市場シェア（用途別）（2020-2025）
図36. インドの予測メンテナンス市場シェア（種類別）（2020-2025）
図37. インドの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. シエメンスの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の予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図49. シスコの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 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の予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図55. 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の予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図58. Huaweiの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の予知保全事業における売上高成長率（2020-2025）
図63. Emersonの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・コネクションの予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図66. Dingoの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の予測メンテナンス事業における売上高成長率（2020-2025）
図68. Boschの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 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 Predictive Maintenance Market Perspective (2020-2031)
2.2 Global Market Size by Region: 2020 VS 2024 VS 2031
2.3 Global Predictive Maintenance Revenue Market Share by Region (2020-2025)
2.4 Global Predictive Maintenance Revenue Forecast by Region (2026-2031)
2.5 Major Region and Emerging Market Analysis
2.5.1 North America Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.2 Europe Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.3 China Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.4 Japan Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.5 Southeast Asia Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.6 India Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
2.5.7 Central & South America Predictive Maintenance Market Size and Prospective (2020-2031)
3 Breakdown Data by Type
3.1 Global Predictive Maintenance Historic Market Size by Type (2020-2025)
3.2 Global Predictive Maintenance Forecasted Market Size by Type (2026-2031)
3.3 Different Types Predictive Maintenance Representative Players
4 Breakdown Data by Application
4.1 Global Predictive Maintenance Historic Market Size by Application (2020-2025)
4.2 Global Predictive Maintenance Forecasted Market Size by Application (2026-2031)
4.3 New Sources of Growth in Predictive Maintenance Application
5 Competition Landscape by Players
5.1 Global Top Players by Revenue
5.1.1 Global Top Predictive Maintenance Players by Revenue (2020-2025)
5.1.2 Global 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 Predictive Maintenance Revenue
5.4 Global Predictive Maintenance Market Concentration Analysis
5.4.1 Global Predictive Maintenance Market Concentration Ratio (CR5 and HHI)
5.4.2 Global Top 10 and Top 5 Companies by Predictive Maintenance Revenue in 2024
5.5 Global Key Players of Predictive Maintenance Head office and Area Served
5.6 Global Key Players of Predictive Maintenance, Product and Application
5.7 Global Key Players of 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 Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.1.2 North America Market Size by Type
6.1.2.1 North America Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.1.2.2 North America Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.1.3 North America Market Size by Application
6.1.3.1 North America Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.1.3.2 North America 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 Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.2.2 Europe Market Size by Type
6.2.2.1 Europe Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.2.2.2 Europe Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.2.3 Europe Market Size by Application
6.2.3.1 Europe Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.2.3.2 Europe 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 Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.3.2 China Market Size by Type
6.3.2.1 China Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.3.2.2 China Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.3.3 China Market Size by Application
6.3.3.1 China Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.3.3.2 China 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 Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.4.2 Japan Market Size by Type
6.4.2.1 Japan Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.4.2.2 Japan Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.4.3 Japan Market Size by Application
6.4.3.1 Japan Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.4.3.2 Japan 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 Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.5.2 Southeast Asia Market Size by Type
6.5.2.1 Southeast Asia Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.5.2.2 Southeast Asia Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.5.3 Southeast Asia Market Size by Application
6.5.3.1 Southeast Asia Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.5.3.2 Southeast Asia 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 Predictive Maintenance Revenue by Company (2020-2025)
6.6.2 India Market Size by Type
6.6.2.1 India Predictive Maintenance Market Size by Type (2020-2025)
6.6.2.2 India Predictive Maintenance Market Share by Type (2020-2025)
6.6.3 India Market Size by Application
6.6.3.1 India Predictive Maintenance Market Size by Application (2020-2025)
6.6.3.2 India 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 Predictive Maintenance Introduction
7.1.4 IBM Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.2.4 Microsoft Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.3.4 SAP Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.4.4 GE Digital Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.5.4 Schneider Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.6.4 Hitachi Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.7.4 Siemens Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.8.4 Intel Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.9.4 RapidMiner Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.10.4 Rockwell Automation Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.11.4 Software AG Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.12.4 Cisco Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.13.4 Oracle Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.14.4 Fujitsu Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.15.4 Dassault Systemes Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.16.4 Augury Systems Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.17.4 TIBCO Software Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.18.4 Uptake Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.19.4 Honeywell Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.20.4 PTC Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.21.4 Huawei Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.22.4 ABB Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.23.4 AVEVA Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.24.4 SAS Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.25.4 SKF Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.26.4 Emerson Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.27.4 Mpulse Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.28.4 Maintenance Connection Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.29.4 Dingo Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.30.4 Particle Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.31.4 Bosch Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.32.4 C3.ai Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.33.4 Dell Revenue in 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 Predictive Maintenance Introduction
7.34.4 Sigma Industrial Precision Revenue in Predictive Maintenance Business (2020-2025)
7.34.5 Sigma Industrial Precision Recent Development
8 Predictive Maintenance Market Dynamics
8.1 Predictive Maintenance Industry Trends
8.2 Predictive Maintenance Market Drivers
8.3 Predictive Maintenance Market Challenges
8.4 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
| 【予知保全について】 予知保全は、機械や設備の故障を未然に防ぎ、稼働率を向上させるための手法として注目されています。これにより、メンテナンスの計画をより効率的に立てることができ、不必要なダウンタイムを最小限に抑えることができます。この概念を理解するためには、その定義、特徴、種類、用途、関連技術などを詳しく探ることが重要です。 まず、予知保全の定義について説明します。予知保全とは、設備や機械の状態を監視し、そのデータを分析することで、故障や劣化の兆候を検出し、最適なタイミングでメンテナンスを行う手法です。この手法は、従来の定期保全や故障後保全とは異なり、データに基づいて予測を行うため、より合理的かつ効果的なメンテナンスを実現します。 次に、予知保全の特徴を挙げてみましょう。その一つは、リアルタイムでのデータ収集と分析です。センサーを用いて機械の稼働状態を常時監視し、そのデータをクラウドやエッジコンピューティングで処理することで、異常を早期に発見できます。また、故障の予兆を捉えるためのデータ解析技術が発展したことで、予知保全の精度が向上しています。 さらに、予知保全はコスト削減に寄与します。故障が発生した際の修理費用や、稼働停止による損失を避けることができるため、全体的な運用コストの減少につながります。また、設備のライフサイクルを延ばし、資産価値の最大化も図れる点が大きなメリットとされています。 ここで、予知保全の種類について解説します。予知保全にはいくつかのアプローチがあり、主に以下のような方法が挙げられます。まず、振動分析です。この方法は、機械の振動データを解析して異常を検出します。モーターやベアリングの不具合を早期に発見するのに有効です。次に、温度監視があります。異常な温度上昇は、機械の損傷や故障の兆候であるため、温度センサーを用いた監視が行われます。 さらに、油中の不純物を測定する油分析も重要です。油の状態を定期的にチェックすることで、機械内部の摩耗状況や劣化を把握できます。これにより、必要な措置を早期に講じることができます。最後に、音響放射分析もあります。この方法は、機械が稼働中に発生する音を分析し、異常音を検出する技術です。 予知保全の用途は非常に広範囲です。製造業をはじめ、エネルギー、航空、鉄道、医療機器、さらには建物の設備管理に至るまで、様々な分野で活用されています。例えば、製造業では、生産ラインの設備を常時監視し、稼働率の向上を図っています。また、エネルギー分野では、発電所のタービンや送電設備の故障予測に役立ち、安定供給を維持しています。 次に、予知保全に関連する技術について触れておきます。IoT（インターネット・オブ・シングス）は、予知保全を実現するための重要な技術です。各種センサーによって収集されたデータは、ネットワークを介して集約され、分析されます。これにより、異常を早期に検知し、フィードバックを得られる仕組みが整います。 また、ビッグデータ分析も重要な役割を果たします。膨大なデータを効率的に処理し、故障の兆候を見つけ出すためのアルゴリズムや機械学習が活用されています。これにより、過去のデータを基に将来の状態を予測することが可能になります。 さらに、AI（人工知能）も予知保全の進化を促進しています。AIは、データのパターンを学習し、異常が発生する確率を高めるモデルを構築します。これにより、より正確な故障予測が可能になり、メンテナンスの計画をさらに最適化できます。 最後に、予知保全の実施にあたっての課題についても認識しておく必要があります。一つは、初期投資が高いことです。センサーやデータ解析システムを導入するには一定のコストがかかります。また、収集されたデータを適切に分析できる能力や、技術者のスキルも求められます。さらに、組織的にデータを活用する文化を築くことが、成功の鍵となります。 総じて、予知保全は、近年の技術進化に伴い、ますます普及が進んでいます。設備の可用性を高めるための強力な手法として、多くの企業が導入を検討しており、今後の技術革新によってますます進化することが期待されています。実際の実装には多くの要因が関係しますが、全体的には予知保全の導入は、企業の競争力を高めるための重要なステップとなるでしょう。 |
