2020 年全球预测性维护市场价值为 42.70 亿美元，预计到 2026 年将增长约 224.29 亿美元，这是由于工业 4.0、无线通信、人工智能、机器学习和物联网的普及预计将在预测期内推动行业增长。然而，该行业的增长在 2020 年受到阻碍，主要原因是全球封锁导致经济活动停滞，但需求在第二季度后有所恢复。

预测性维护是应用数据驱动的主动维修方法来分析设备状态并预测何时进行维护。预测性维护软件采用人工智能和机器学习技术以及预测分析来预测设备何时会发生故障，从而能够在故障发生之前安排预防性维护。目标是在最方便、最具成本效益的时间进行维护，最大限度地延长设备的使用寿命，同时防止其受到影响。

航空航天和国防领域的需求不断增加，以促进增长

预测性维护正日益成为许多行业最重要的战略，尤其是在航空航天领域，因为人们对更高的运行可靠性、更低的维护成本和更高的安全性的需求日益增长。与构建预测性维护解决方案的传统方法相比，基于机器学习的诊断和预测技术正变得越来越流行，因为新型飞机配备了更多的传感器。在航空航天和国防领域使用预测性维护可以通过使用 Amazon Web Services 等云服务提供商提供实时诊断，这些服务提供商有可能检测模式并实现早期故障检测和隔离。预测性维护还提供实时飞行辅助，可阻止由于速度传感器被冰晶覆盖而导致的空速测量之间的暂时不一致。

利用工业 4.0 积极影响增长

预测性维护涉及收集和评估机器数据，以提高效率和优化维护流程。实施工业 4.0 技术进行预测性维护可提高流程透明度、降低维护成本、减少机器停机时间、延长产品寿命等。工业 4.0 可以识别行为模式，从而更准确地预测设备何时会发生故障。在制造业中，热交换器可能会因堵塞而堵塞，这可能导致严重的并发症，从而导致制造错误和数小时的停机时间。通过测量热交换器上游和下游的温差，可以估算出一个阈值，该阈值可在预测性维护软件中用作警报信号。革命性技术工业 4.0 包括集成系统、预测性维护、增材制造、增强现实、物联网、模拟、自主机器人、平台和网络安全，它们以循环方式工作以完成整个过程。

物流和运输使用量的增加推动市场增长

通过根据性能、数据和信息预测零件何时可能出现故障，预测性维护有可能帮助运输行业避免机械故障，同时降低维护成本。运输和物流业务中的预测性维护使用人工智能辅助维护，允许用户根据车辆的当前状态而不是预定的时间间隔做出维修决策。运输设备和设备的检查和保存一直用于维护物流和运输资源。在当今世界，新技术对运输行业的影响越来越大。人工智能和其他数据处理工具可以实现智能和快速的数据解释，从而改变企业规划和维护任务。预测分析正被用于满足行业日益增长的需求，因为这种工具已被物流和运输行业公认为对供应链影响最大。

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市场细分

全球预测性维护市场可以根据组件、测试类型、部署类型、组织规模、最终用户和地区进行细分。基于组件，市场可以细分为服务和解决方案。就测试类型而言，市场细分为振动分析、电力系统评估、红外热检查、绝缘流体分析、电路监控分析等。基于部署，市场细分为本地和云。根据组织规模，市场细分为中小型企业和大型企业。根据最终用户，市场分为航空航天和国防、能源和基础设施、物流和运输、制造业、石油和天然气、汽车、零售和电子商务等。市场分析还研究了区域细分，以制定区域市场细分，分为北美地区、欧洲地区、亚太地区、中东和非洲地区以及南美地区。

公司简介

施耐德电气 SE、日立科技有限公司、IBM 公司、西门子股份公司、博世软件创新有限公司、微软公司、TIBCO 软件公司、C3 公司、SAP SE、Software AG、PTC 公司、通用电气公司等是全球预测性维护市场的主要参与者。