227用户在线
基于机器学习、深度学习、大数据和分析技术的内部部署和云部署模型中的软件和服务组件细分运营预测维护市场
随着大数据分析、机器学习、深度学习等先进技术的引入，制造业的预测性维护市场在过去四年中出现了激增人工智能．由于越来越多地采用这些先进技术，全球制造业预测性维护市场见证了从内部部署模型到云的过渡。
在本报告中，PMR根据组件类型、部署模式、技术(定性)和地区对制造业的全球预测维护市场进行了细分。根据组件类型，制造业的预测性维护市场细分为软件和服务。全球制造业预测性维护市场的服务细分市场进一步细分为咨询、培训、实施和集成以及支持。此外，从2018年到2026年，服务部门预计将见证9.405亿美元的增量机会。
根据PMR对全球制造业预测性维护市场的分析，随着软件采用的增加，预计将见证服务需求的相应增长，特别是在预测期的后半段。
在全球制造业预测性维护市场的初始阶段，咨询和实施与集成领域预计将出现更高的需求。然而，随着时间的推移，预计全球制造业预测性维护市场对支持和维护部分的需求将会更高。
政府为提高裤子/机器制造的效率、从内部部署到云计算的过渡、提高终端用户的意识以及发展中国家的高增长机会而采取的举措可能会促进制造业的全球预测性维护市场。
基于部署模型，将制造业的预测性维护市场细分为内部部署和云计算。2017年，内部部署部分预计将主导制造业的预测性维护市场。然而，由于所有地区对采用云技术的需求不断增加，在预测期内，全球制造业预测性维护市场的云领域预计将呈现更高的两位数增长率。
制造业预测性维护市场的部署简化了先进技术与软件的集成，此外，有助于工业4.0的全球到来。在预测期内，就价值而言，越来越多的人意识到与云上部署预测性维护相关的优势，这是另一个推动因素，预计将推动全球制造业预测性维护市场的增长。
除此之外，制造业预测维护市场报告还包括机器学习、深度学习、大数据与分析与预测维护的集成的定性分析，以及随着最终解决方案在市场上的采用增加，未来相关的机会。在全球范围内，北美和欧洲制造公司最大限度地采用了上述集成解决方案。
根据地理位置，制造业的预测性维护市场被划分为各个地区，包括北美、拉丁美洲、欧洲、中国、日本、亚太地区的SEA和其他地区，以及中东和非洲。
北美制造业预测维护市场预计将主导全球制造业预测维护市场，因为解决方案提供商的大量存在，提供先进解决方案的资源的可用性，以及工业4.0在该地区的最大渗透。此外，由于众多制造公司的存在，以及越来越多地采用先进技术来提高该地区相关效率，制造业的预测性维护市场在亚太地区和中国的SEA和其他地区具有很高的潜力。
根据PMR分析，全球制造业预测性维护市场的一些近期趋势包括制造商增加投资，采用先进的解决方案，以提高其制造工厂的效率，区域研究人员在各自地区提供先进解决方案的举措，以及解决方案提供商的并购，以加强他们在全球制造业预测性维护市场的地位。
全球制造业预测维护市场报告的一些主要参与者包括IBM公司、Software AG、SAS研究所公司、PTC公司、施耐德电气、罗克韦尔自动化、eMaint、罗伯特博世公司、SAP SE和通用电气。
关键的部分 |
|
主要地区包括: |
|
主要的公司 |
|
获得免费报告样本
