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El sector del mantenimiento predictivo valdrá 47.800 millones de dólares en 2029

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 El sector del mantenimiento predictivo valdrá 47.800 millones de dólares en 2029
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Según un informe de investigación Predictive Maintenance Market by Component, Technology, Technique, Organization Size, Vertical, & Region - Global Forecast to 2029 publicado por MarketsandMarkets, se estima que el mercado de mantenimiento predictivo crecerá de 10.600 millones de dólares en 2024 a 47.800 millones de dólares en 2029, con una CAGR del 35,1% durante el periodo de previsión. Los factores que impulsan el mercado del mantenimiento predictivo incluyen la adopción generalizada de tecnologías emergentes como sensores IoT y análisis de datos, lo que permite el monitoreo en tiempo real de la salud de los equipos. La integración de algoritmos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) permite el análisis predictivo de posibles fallos, reduciendo el tiempo de inactividad y optimizando el rendimiento de los activos. Las organizaciones se centran cada vez más en el ahorro de costes y la eficiencia operativa, impulsando la necesidad de estrategias de mantenimiento proactivas para minimizar el tiempo de inactividad no planificado y maximizar la productividad. Además, los requisitos normativos y el cambio hacia la toma de decisiones basada en el análisis predictivo contribuyen aún más al crecimiento del mercado del mantenimiento predictivo.

Por componentes, el segmento de servicios registrará una mayor CAGR durante el periodo de previsión

El segmento de servicios desempeña un papel crucial en el mercado del mantenimiento predictivo, ya que es un componente esencial para el funcionamiento eficaz de las soluciones de software. Muchas empresas están recurriendo a dispositivos inteligentes, sistemas robustos de IA y soluciones de Internet Industrial de las Cosas (IIoT) para monitorear la salud y la productividad de los equipos críticos, con el objetivo de minimizar las costosas paradas de producción. La monitorización remota de maquinaria y equipos se ha convertido en una prioridad significativa para las organizaciones que lidian con los desafíos en la detección de fallas en la maquinaria. La adopción de servicios de mantenimiento predictivo, incluyendo IoT, se ha convertido en un imperativo para mitigar los riesgos y fallos de las máquinas en diversas industrias. Dentro del segmento de servicios, los servicios gestionados y profesionales se consideran vitales para mejorar la eficiencia general de los procesos.

Por técnica, se espera que el análisis de vibraciones tenga el mayor tamaño de mercado para el año 2024

El análisis de vibraciones es una técnica crucial empleada principalmente para equipos rotativos de alta velocidad en estrategias de mantenimiento predictivo. Permite a los técnicos controlar las vibraciones de las máquinas mediante analizadores portátiles o sensores en tiempo real integrados en el propio equipo. Las máquinas que funcionan de forma óptima presentan patrones de vibración específicos, que pueden compararse con estándares conocidos. Sin embargo, a medida que componentes como rodamientos y ejes se desgastan o desarrollan fallos, generan patrones de vibración distintos que indican posibles problemas. Mediante la supervisión continua de las vibraciones de los equipos, los técnicos cualificados pueden identificar las desviaciones de los patrones normales y diagnosticar los problemas en una fase temprana. La gama de problemas detectables mediante el análisis de vibraciones es amplia e incluye desalineación, ejes doblados, componentes desequilibrados, piezas mecánicas sueltas e irregularidades del motor.

Por verticales, se prevé que el sector de automoción y transporte crezca a la mayor tasa interanual durante el periodo de previsión

A medida que la tecnología automovilística avanza rápidamente, los métodos tradicionales de detección de fallos resultan inadecuados para garantizar la suavidad del vehículo. Sin embargo, los automóviles modernos están equipados con varios sensores, instrumentos y cámaras que generan datos diversos. Aprovechando estos datos, los registros de servicio anteriores y empleando IA y ML, el mantenimiento predictivo en el sector de la automoción y el transporte emerge como una potente solución para mejorar el rendimiento del vehículo y minimizar el tiempo de inactividad. El auge de las tecnologías inteligentes ha estimulado las inversiones en mantenimiento predictivo en el sector del transporte, especialmente acelerado por la crisis de los Covid-19, en la que las preferencias de los consumidores cambiaron hacia la movilidad individual debido a preocupaciones por la salud y la seguridad, lo que provocó un aumento de la demanda de automóviles. Este aumento de la demanda, unido a la ralentización de la producción de vehículos nuevos, está impulsando el resurgimiento del mercado de coches usados. El mantenimiento predictivo desempeña un papel crucial en la reducción de la vida útil de los coches usados y la prevención de paradas inesperadas. Soluciones como la monitorización de IBM para vehículos conectados y las colaboraciones entre fabricantes de automóviles y empresas tecnológicas como Ford, CARUSO y HIGH MOBILITY demuestran el compromiso del sector con el aprovechamiento del mantenimiento predictivo para mejorar las operaciones y los servicios al cliente.

Se espera que Oriente Medio y África crezcan con la segunda mayor CAGR durante el periodo de previsión

Oriente Medio y África (MEA) carece de desarrollo tecnológico, así como de crecimiento empresarial primario en muchos verticales. El lento crecimiento económico y las condiciones geopolíticas son los principales obstáculos para el crecimiento del mercado del mantenimiento predictivo en la región. Además, genera la mayor parte de los ingresos a partir de los recursos naturales. La política gubernamental de los Emiratos Árabes Unidos (EAU) apoya al sector con la visión de convertirse en una de las naciones más avanzadas tecnológicamente para 2022. La proliferación de las telecomunicaciones y la industria de TI en los países africanos está impulsando el crecimiento de las empresas de IoT basadas en IA en la región. Las principales razones que se dice que influyen en el crecimiento del mercado del mantenimiento predictivo en la región son el aumento de las inversiones en infraestructuras de centros de datos y el creciente número de start-ups de alto crecimiento. Sólo unos pocos países de la región, como los EAU, Israel y Qatar, están avanzando en este mercado a un ritmo económico. Los EAU, Israel y Qatar han demostrado un fuerte compromiso con el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA e IoT.

Los principales proveedores de hardware, soluciones y servicios de mantenimiento predictivo incluyen IBM (EE. UU.), ABB (Suiza), Schneider Electric (Francia), AWS (EE. UU.), Google (EE. UU.), Microsoft (EE. UU.), Hitachi (Japón), SAP (Alemania), SAS Institute (EE. UU.), Software AG (Alemania), TIBCO Software (EE. UU.), Altair (EE. UU.), Oracle (EE. UU.), Splunk (EE. UU.), C3. ai (EE.UU.), Emerson (EE.UU.), GE (EE.UU.), Honeywell (EE.UU.), Siemens (Alemania), PTC (EE.UU.), Dingo (Australia), Uptake (EE.UU.), Samotics (Países Bajos), WaveScan (Singapur), Quadrical Ai (Canadá), UpKeep (EE.UU.), Limble (EE.UU.), SenseGrow (EE.UU.), Presage Insights (India), Falcon Labs (India). Estas empresas han utilizado estrategias de crecimiento orgánico e inorgánico, como lanzamientos de productos, adquisiciones y asociaciones, para reforzar su posición en el mercado del mantenimiento predictivo. (MarketsandMarkets)

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