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 アジア太平洋地域の予知保全市場の展望、2030年Asia-Pacific Predictive Maintenance Market Outlook, 2030 アジア太平洋地域の予知保全市場は、ニッチな技術コンセプトから主流の産業戦略へと変貌を遂げ、同地域のスマート製造とインダストリー4.0への急速なシフトと歩調を合わせている。当初、アジア太平洋地域の企業は... もっと見る
サマリーアジア太平洋地域の予知保全市場は、ニッチな技術コンセプトから主流の産業戦略へと変貌を遂げ、同地域のスマート製造とインダストリー4.0への急速なシフトと歩調を合わせている。当初、アジア太平洋地域の企業は、事後保全や予防保全のアプローチに依存しており、機器の頻繁な故障や運用コストの上昇につながっていた。予知保全の導入は、資産の寿命を延ばしダウンタイムを削減するために、状態監視センサーとデータ分析を試行する大規模な産業プレーヤーから始まった。しかし、初期の導入では、導入コストの高さ、熟練した専門家の不足、特定の地域での接続性の悪さによるリアルタイムデータへのアクセスの制限といった課題に直面した。5Gコネクティビティの台頭はさらに採用を加速させ、産業界は最小限の待ち時間で膨大な量の運用データを収集、処理、分析できるようになった。アジア太平洋地域では、中国、日本、韓国、インドの政府がスマート工場と産業オートメーションを推進するイニシアチブを導入したため、予知保全が勢いを増した。中国の「メイド・イン・チャイナ2025」政策や日本の「ソサエティ5.0」などの規制枠組みは、効率性と持続可能性を高めるため、AI主導の予知保全ツールを生産ラインに統合するよう企業に促した。同市場は現在、自動車、航空宇宙、エネルギー、製造業など、設備の故障を最小限に抑えることが生産継続の維持に不可欠な分野で急速に拡大している。企業は、振動解析、サーモグラフィ、超音波モニタリング技術を導入し、潜在的な故障を事前に予測することで、メンテナンス費用を大幅に削減し、資産全体の信頼性を向上させている。航空業界では、予知保全によって航空会社がエンジンの性能をリアルタイムで追跡し、コストのかかる故障を防いで飛行の安全性を確保している。発電分野でも、AIを活用した監視システムがタービン性能を最適化し、予期せぬ停止を防ぐというメリットがある。米国調査会社ボナファイドリサーチ（Bonafide Research）の調査レポート「アジア太平洋地域の予知保全市場の展望、2030年」によると、アジア太平洋地域の予知保全市場は2025年から2030年にかけて年平均成長率30.39％以上で成長すると予測されている。同市場は、IoT対応センサー、AI主導の分析、クラウドベースのメンテナンスソリューションの採用が増加しており、産業界が計画外のダウンタイムを最小限に抑え、資産効率を向上させるのに役立っている。製造業者、エネルギー・プロバイダー、輸送会社は、機器の性能を最適化し、運用リスクを低減するために、予知保全戦略を統合している。中国、日本、韓国、インドにおけるスマート工場の台頭は、リアルタイムのデータ分析と機械学習アルゴリズムに依存する予知保全ツールの需要を加速させている。物理的資産の仮想レプリカを作成し、高度なシミュレーションと故障予知分析を可能にするデジタル・ツイン技術の導入は、主要な進展である。2024年8月、ABBはABB Ability Predictive Maintenance for Grindingを強化するクラウドベースのツールTrendexを発表した。高解像度のイベントデータを提供して故障診断を迅速化し、鉱物加工のダウンタイムを削減する。企業は、AIを活用した診断モデルを活用して、温度変化、振動パターン、音響信号を分析し、コストのかかる故障につながる前に潜在的な故障を検出している。同地域のエネルギー部門も恩恵を受けており、予知保全ソリューションが発電所のタービン効率を最適化し、重要なインフラの寿命を延ばすのに役立っている。アジア太平洋地域の産業が自動化と予測インテリジェンスを優先してメンテナンス・コストを削減し、生産性を向上させているため、市場機会は引き続き出現している。航空、自動車、ロジスティクス産業で予測保全の採用が増加していることは、同地域が業務の安全性と効率性の強化に注力していることを浮き彫りにしている。エッジコンピューティングの技術的進歩により、予知保全システムはより発生源に近いところでデータを処理できるようになり、待ち時間が短縮されて応答時間が改善される。 市場促進要因 - 産業オートメーション需要の拡大:アジア太平洋地域、特に中国、日本、韓国、インドにおける急速な工業化がオートメーション需要を促進している。工場や製造ユニットは、ロボット工学、AI、IoTベースのシステムを統合し、業務効率を高めている。予知保全は、ダウンタイムを削減し、円滑な生産工程を確保することで、この変革において重要な役割を果たしており、スマート製造戦略の重要な要素となっている。 - IoT対応デバイスの採用増加:製造、エネルギー、輸送などの産業におけるIoT接続デバイスの普及は、予知保全の採用に拍車をかけている。費用対効果の高いセンサーやクラウドベースのプラットフォームが利用できるようになったことで、企業はリアルタイムの機器データを収集・分析できるようになった。このようなIoTの普及は、企業が事後対応型から予知保全モデルへと移行し、資産の信頼性を向上させ、保全コストを削減するのに役立っている。 市場の課題 - 熟練労働力の不足：アジア太平洋地域の多くの産業が、データ分析、AI、予知保全技術に熟練した専門家の不足に苦しんでいる。自動化が進む一方で、予知保全ソリューションを効果的に導入・管理するために必要な技術的専門知識にはギャップがある。企業は、このギャップを埋め、予知保全戦略のメリットを最大化するために、人材育成プログラムに投資しなければならない。 - 新興市場におけるインフラの限界：日本や韓国のような先進国には予知保全をサポートする高度なインフラがある一方、インド、インドネシア、ベトナムのような新興市場は課題に直面している。貧弱なインターネット接続、限られたクラウド導入、旧式の産業機器などが、予知保全ソリューションのシームレスな統合を妨げています。これらの地域で広く普及するには、こうしたインフラの障壁を克服することが不可欠である。 市場動向 - AI主導の予測分析の成長:人工知能は、アジア太平洋全域で予測メンテナンスにおいてますます重要な役割を果たしている。企業はAIを活用した分析を活用して大量の設備データを処理し、故障パターンを事前に特定している。この傾向は、特に製造、石油・ガス、物流などの業界において、企業がメンテナンススケジュールを最適化し、コストを削減し、資産の寿命を延ばすのに役立っている。 - 自動車分野での採用拡大:アジア太平洋地域の自動車業界では、車両製造プロセスや車両管理を改善するため、予知保全技術を急速に取り入れている。大手自動車メーカーやロジスティクス企業は、IoTセンサーと機械学習アルゴリズムを統合し、車両の健康状態をリアルタイムで監視している。この傾向は、自動車生産とモビリティ・サービスが急速に拡大している中国、日本、インドで特に強い。 温度監視は、運用負荷が高く、気候が過酷で、安全規制が厳しい産業において、過熱に関連する故障を防止する上で重要な役割を果たすため、アジア太平洋市場における重要な予知保全技術である。 製造、エネルギー、輸送を含むアジア太平洋地域の産業は、過度の熱が深刻な機器の故障や安全上の危険につながる可能性のある環境で操業しています。温度監視は、熱応力、絶縁破壊、部品摩耗の兆候を早期に検出し、重大な故障が発生する前にメンテナンスチームが介入できるようにします。東南アジアの湿度の高い気候からインドや中国の工業地帯の高温まで、この地域の多くの工業施設は極端な温度変化に見舞われます。このため、電気パネル、変圧器、重機の過熱を防ぐには、リアルタイムの温度追跡が不可欠です。再生可能エネルギー、特に太陽光発電所や風力発電所に対する需要の高まりは、温度不均衡がエネルギー効率や長期的な性能に影響を及ぼす可能性があるため、温度監視の必要性をさらに高めている。さらに、この地域全体でデータセンターが急速に拡大しているため、サーバーや冷却システムの最適条件を維持するための温度モニタリングへの依存度が高まっている。IoTと無線センサー技術の進歩により、温度監視がより身近になり、継続的なデータ収集と遠隔診断が可能になった。また、石油・ガス、化学処理、製薬などの業界では、火災の危険性を防止し、操業の安定性を確保するために温度管理基準を遵守する必要があるため、厳しい安全規制も普及に寄与している。 エネルギーと公益事業は、アジア太平洋地域の予知保全市場で最も急成長しているエンドユーザー産業である。同地域のエネルギー需要の増加、急速な工業化、スマートグリッドインフラへのシフトが、信頼性と効率を確保するための高度な保全ソリューションの必要性を高めているからである。 アジア太平洋地域のエネルギー・公益事業部門は、各国が発電能力を拡大し、老朽化したインフラをアップグレードし、再生可能エネルギー源を統合する中で、大きな変革期を迎えている。産業部門や家庭部門における電力消費の増加に伴い、エネルギー・プロバイダーは送電網の安定性を維持し、停電を減らし、資産性能を最適化する必要がある。予知保全は、発電所、送電線、配電網の予期せぬ故障を防ぐ上で、センサーからのリアルタイム・データとAI主導の分析を利用して、潜在的な問題が混乱を引き起こす前に検知することにより、重要な役割を果たしている。この地域では、太陽光発電、風力発電、水力発電などの再生可能エネルギーへの注目が高まっており、これらのシステムは効率を確保するために継続的な監視を必要とするため、予知保全の需要がさらに高まっている。スマートグリッドとデジタル変電所が一般的になりつつあり、電力会社は変圧器、遮断器、その他の重要な部品に予測分析を適用できるようになっている。地域全体の政府がエネルギー効率と持続可能性を推進しているため、予知保全は規制基準の遵守に不可欠となっている。電気自動車充電インフラの拡大も電力網に圧力を加え、リアルタイムの監視と予防的なメンテナンス戦略を必要としている。中国、インド、日本などの国々は、エネルギー配給を改善し、ダウンタイムを削減するために、AIベースの診断とIoT対応ソリューションに多額の投資を行っている。 統合型であれスタンドアロン型であれ、ソリューションがアジア太平洋地域の予知保全市場を支配しているのは、競争が激しく資源集約的な分野において、産業界が業務効率を高め、計画外のダウンタイムを削減するために自動化とリアルタイム分析を優先しているからである。 アジア太平洋地域の産業界は、生産プロセスを最適化し、ダウンタイムを最小限に抑え、機器の寿命を延ばすために、予知保全ソリューションを急速に導入している。中国、日本、インド、韓国の製造拠点が産業オートメーションを推進する中、企業はIoT、AI、機械学習を活用した事後保全から予知保全戦略へとシフトしている。統合ソリューションは、複数の拠点で複雑な機械を運用する大企業で需要が高く、これらのシステムはリアルタイムのデータ収集、分析、自動意思決定を提供する。一方、スタンドアローン・ソリューションは、最小限のインフラ変更で導入できる費用対効果が高く、拡張性の高いオプションを求める中小企業を惹きつけている。インダストリー4.0とスマート工場の推進により、予知保全ソフトウェアの導入はさらに加速しており、企業はデジタルツインとクラウドベースのプラットフォームを活用して、資産パフォーマンスに関するより深い洞察を得ている。さらに、エネルギー、自動車、重機などの分野では、コストのかかる故障を防止し、リソースの利用を最適化するために、高度な監視ツールに依存している。地域全体の政府もデジタルトランスフォーメーションの取り組みを支援しており、メンテナンス戦略を近代化するインセンティブを産業界に提供している。多様な産業ニーズに対応するオーダーメードのソリューションを提供するグローバル企業や地域テクノロジープロバイダーの存在が、市場の拡大をさらに後押ししている。 アジア太平洋地域の産業界は、インフラストラクチャーの課題やレガシーシステムに対処する一方で、データセキュリティ、規制遵守、リアルタイム処理を優先しているため、オンプレミス展開がアジア太平洋地域の予知保全市場をリードしている。 アジア太平洋地域の産業界は、機密性の高い業務データの完全な管理、規制要件、中断のないシステムアクセスの必要性から、オンプレミス型の予知保全ソリューションを引き続き好んでいる。製造、エネルギー、石油・ガス、運輸などのセクターは、ダウンタイムを削減し、資産効率を向上させるために予知保全に依存している。この地域の多くの企業は、データのプライバシーとセキュリティが重要な、厳しく規制された環境で事業を展開しているため、ローカル・ストレージとローカル・プロセッシングが望ましい選択肢となっている。中国、インド、日本などの国々では、厳しいデータローカライゼーションポリシーがあり、企業は産業データを国境内で保存・処理することが義務付けられている。この規制は、サイバー脅威に対するセキュリティを維持しながらコンプライアンスを確保する、オンプレミス展開の需要を促進している。さらに、この地域のいくつかの産業は、クラウドベースの代替案よりも、オンプレミス・ソリューションとよりシームレスに統合できるレガシーITインフラでいまだに運営されている。大規模な製造工場、電力網、鉄道網などではリアルタイムの状態監視が必要であり、オンプレミスシステムを利用することで、クラウドに依存したソリューションで発生する可能性のある待ち時間の問題が解消される。クラウドの導入が進む一方で、インターネットの信頼性、運用コスト、サードパーティプロバイダーへの依存に対する懸念から、多くの企業がオンサイトの予知保全システムの維持に投資し続けている。また、カスタマイズ性や拡張性を優先する企業もあり、オンプレミス・ソリューションは共有クラウド環境のリスクを伴わずに提供される。ハイブリッド・モデルが台頭しつつあるが、リアルタイムで安全かつ中断のない予知保全機能を必要とする重要な資産を持つ業界にとって、完全なクラウド移行は依然として課題である。 大企業がアジア太平洋地域の予知保全市場をリードしているのは、資産の多い産業で事業を展開し、ダウンタイムを最小限に抑えるために高度な技術に依存し、拡張可能な予知分析ソリューションに投資する資金的リソースを持っているからである。 アジア太平洋地域の大企業は、業務効率を高め、予期せぬ機器の故障を減らすために、予知保全の採用を増やしている。製造、自動車、発電、石油・ガスなどの業界では、コストのかかる混乱を防ぐために継続的な監視が必要な複雑な機械に大きく依存している。この地域の多くの企業は、大量のリアルタイム・データを生成する大規模な生産設備やインフラ・ネットワークを運用しており、予知保全は資産パフォーマンスを最適化するための貴重なツールとなっている。企業は、IoTセンサー、機械学習アルゴリズム、クラウドベースの分析プラットフォームを統合して、機械の状態を監視し、潜在的な故障を予測します。このプロアクティブなアプローチにより、生産性の向上、資産寿命の延長、メンテナンスコストの削減が可能になります。大企業には、高度な予知保全モデルを導入し、既存の企業資源計画システムや資産管理システムと統合する財務能力もある。さらに、中国、日本、韓国などの各国政府はデジタルトランスフォーメーションの取り組みを推進しており、AI主導のメンテナンス戦略を含むインダストリー4.0技術の導入を業界に促している。自動化とスマート・マニュファクチャリングに対する需要の高まりは、急速に進化する市場で効率を改善し競争力を維持しようとする大企業の間で、予知保全の採用をさらに加速させている。輸送やロジスティクスのようなセクターも、列車、航空機、産業用フリートなどの高価値資産を最小限の混乱で円滑に稼動させることにより、予知保全の恩恵を受けている。 インドは、産業のデジタル化が急速に進み、主要部門全体でIoT主導のスマート・メンテナンス・ソリューションの採用が増加しているため、アジア太平洋地域の予知保全市場で最も急成長している国である。 インドの産業は自動化にシフトしており、予知保全はこの変革に不可欠な要素となっている。同国の製造業、特に自動車、鉄鋼、化学分野では、ダウンタイムを削減し、業務効率を向上させるために予測分析を取り入れている。政府が「メイク・イン・インディア」やインダストリー4.0などのイニシアチブを推進する中、企業はAI、機械学習、リアルタイム監視を統合して機器の性能を強化し、資産寿命を延ばしている。火力発電所や再生可能発電所などのエネルギー分野でも、タービン効率を最適化し、予期せぬ故障を防ぐための予知保全の導入が急増している。クラウド・コンピューティングへの依存の高まりは、インド経済の屋台骨を形成する中小企業にとって、高度な予知保全ソリューションを利用しやすくしている。ロジスティクスと運輸部門は、車両管理の改善、メンテナンスコストの削減、安全性の強化のために予測分析を利用している。電気通信会社は、膨大なネットワーク・インフラを監視・保守するために予測保守を採用し、障害を最小限に抑え、サービス品質を向上させている。インドのITとソフトウェア開発のエコシステムは活況を呈しており、新興企業やハイテク企業がインドの産業ニーズに合わせたAI主導のソリューションを開発し、予知保全技術のイノベーションを促進している。予知保全は機械の故障を減らし、機器の寿命を延ばし、全体的な効率を向上させるため、企業は予知保全のコストメリットをますます認識するようになっている。 本レポートの考察 - 歴史的年：2019年 - 基準年2024 - 推定年2025 - 予測年2030 本レポートの対象分野 - 予知保全市場の価値とセグメント別予測 - さまざまな推進要因と課題 - 進行中のトレンドと開発 - 注目企業 - 戦略的提言 技術別 - 振動モニタリング - 赤外線サーモグラフィ - 温度モニタリング - 流体解析 - 回路モニター分析 - 電力系統評価 コンポーネント別 - ソリューション（統合またはスタンドアロン） - サービス（設置、サポート＆メンテナンス、コンサルティング／トレーニング） 導入形態別 - オンプレミス - クラウドベース レポートのアプローチ 本レポートは、一次調査と二次調査を組み合わせたアプローチで構成されている。まず二次調査は、市場を理解し、市場に存在する企業をリストアップするために行われた。二次調査は、プレスリリース、企業の年次報告書、政府が作成した報告書やデータベースの分析などの第三者情報源からなる。二次ソースからデータを収集した後、一次調査は、市場がどのように機能しているかについて主要なプレーヤーと電話インタビューを行い、市場のディーラーやディストリビューターと取引を行いました。その後、消費者を地域別、階層別、年齢層別、性別に均等にセグメンテーションし、一次調査を開始した。一次データを入手した後は、二次ソースから入手した詳細の検証を開始した。 対象読者 本レポートは、業界コンサルタント、メーカー、サプライヤー、農業関連団体・組織、政府機関、その他のステークホルダーが市場中心の戦略を立てる際に役立ちます。マーケティングやプレゼンテーションに加え、業界に関する競合知識を高めることもできます。 ***注：ご注文確認後、レポートのお届けまで48時間（2営業日）かかります。 目次目次1.要旨 2.市場ダイナミクス 2.1.市場促進要因と機会 2.2.市場の阻害要因と課題 2.3.市場動向 2.3.1.XXXX 2.3.2.XXXX 2.3.3.XXXX 2.3.4.XXXX 2.3.5.XXXX 2.4.サプライチェーン分析 2.5.政策と規制の枠組み 2.6.業界専門家の見解 3.調査方法 3.1.二次調査 3.2.一次データ収集 3.3.市場形成と検証 3.4.レポート作成、品質チェック、納品 4.市場構造 4.1.市場への配慮 4.2.前提条件 4.3.制限事項 4.4.略語 4.5.出典 4.6.定義 5.経済・人口統計 6.アジア太平洋地域の予知保全市場の展望 6.1.市場規模（金額ベース 6.2.国別市場シェア 6.3.市場規模および予測、技術別 6.4.市場規模・予測、コンポーネント別 6.5.市場規模・予測：展開モード別 6.6.市場規模・予測：エンドユーザー産業別 6.7.市場規模・予測：組織規模別 6.8.中国の予知保全市場の展望 6.8.1.市場規模（金額別 6.8.2.技術別の市場規模と予測 6.8.3.成分別市場規模・予測 6.8.4.展開形態別の市場規模・予測 6.9.日本の予知保全市場の展望 6.9.1.金額別市場規模 6.9.2.技術別の市場規模と予測 6.9.3.成分別市場規模・予測 6.9.4.展開モード別市場規模・予測 6.10.インドの予知保全市場の展望 6.10.1.金額別市場規模 6.10.2.技術別の市場規模および予測 6.10.3.成分別市場規模・予測 6.10.4.展開モード別市場規模・予測 6.11.オーストラリアの予知保全市場の展望 6.11.1.金額別市場規模 6.11.2.技術別の市場規模および予測 6.11.3.部品別市場規模・予測 6.11.4.展開モード別市場規模・予測 6.12.韓国の予知保全市場の展望 6.12.1.金額別市場規模 6.12.2.技術別の市場規模および予測 6.12.3.成分別市場規模・予測 6.12.4.展開モード別市場規模・予測 7.競争環境 7.1.競合ダッシュボード 7.2.主要企業の事業戦略 7.3.主要プレーヤーの市場ポジショニングマトリックス 7.4.ポーターの5つの力 7.5.企業プロフィール 7.5.1.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 7.5.1.1.会社概要 7.5.1.2.会社概要 7.5.1.3.財務ハイライト 7.5.1.4.地理的洞察 7.5.1.5.事業セグメントと業績 7.5.1.6.製品ポートフォリオ 7.5.1.7.主要役員 7.5.1.8.戦略的な動きと展開 7.5.2.ABB Ltd. 7.5.3.シュナイダーエレクトリックSE 7.5.4.アマゾン・ドット・コム 7.5.5.アルテアエンジニアリング 7.5.6.シスコシステムズ 7.5.7.PTC社 7.5.8.シーメンス 7.5.9.ハネウェル・インターナショナル 7.5.10.オラクル・コーポレーション 7.5.11.ロックウェル・オートメーション 7.5.12.エマソン・エレクトリック 7.5.13.ディンゴ 8.戦略的提言 9.付録 9.1.よくある質問 9.2.注意事項 9.3.関連レポート 10.免責事項 図表一覧 図1：予測保全の世界市場規模（10億ドル）、地域別、2024年・2030年 図2：市場魅力度指数（2030年地域別 図3：市場魅力度指数（2030年セグメント別 図4：アジア太平洋地域の予知保全市場規模（金額ベース）（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル 図5：アジア太平洋地域の予知保全市場の国別シェア（2024年） 図6：中国 予知保全市場規模：金額（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル） 図7：日本の予知保全市場規模：金額ベース（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル） 図8：インドの予知保全市場規模：金額（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル） 図9：オーストラリアの予知保全市場規模：金額（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル） 図10：韓国の予知保全市場規模：金額（2019年、2024年、2030F）（単位：億米ドル） 図11: 予知保全の世界市場のポーターの5つの力 表一覧 表1：予測保全の世界市場スナップショット、セグメント別（2024年・2030年）（単位：億米ドル） 表2：予知保全市場の影響要因（2024年 表3：上位10カ国の経済スナップショット（2022年 表4：その他の主要国の経済スナップショット（2022年 表5：外国通貨から米ドルへの平均為替レート 表6：アジア太平洋地域の予知保全市場規模および予測（技術別）（2019年～2030F）（単位：億米ドル 表7：アジア太平洋地域の予知保全市場規模・予測：部品別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表8：アジア太平洋地域の予知保全市場規模・予測：展開モード別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表9：アジア太平洋地域の予知保全市場規模・予測：エンドユーザー産業別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表10：アジア太平洋地域の予知保全市場規模・予測：組織規模別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表11：中国の予知保全市場規模・予測：技術別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表12：中国の予知保全市場規模・予測：構成要素別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表13：中国の予知保全市場規模・予測：展開モード別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表14：日本の予知保全市場規模・予測：手法別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表15：日本の予知保全市場規模・予測：コンポーネント別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表16：日本の予知保全市場規模・予測：展開形態別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表17：インドの予知保全市場規模・予測：手法別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表18：インドの予知保全市場規模・予測：コンポーネント別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表19：インドの予知保全市場規模・予測：展開形態別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表20：オーストラリアの予知保全市場規模・予測：手法別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表21：オーストラリアの予知保全市場規模・予測：コンポーネント別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表22：オーストラリアの予測保守市場規模・予測：展開形態別（2019年～2030F） （単位：億米ドル） 表23：韓国の予測保守市場規模・予測：技術別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表24：韓国の予測保守市場規模・予測：コンポーネント別（2019年～2030F）（単位：億米ドル） 表25：韓国の予知保全市場規模・予測：展開モード別（2019年～2030F） （単位：億米ドル） 表26：上位5社の競争ダッシュボード（2024年
SummaryThe Asia-Pacific predictive maintenance market has transformed from a niche technological concept into a mainstream industrial strategy, aligning with the region’s rapid shift toward smart manufacturing and Industry 4.0. Initially, businesses in Asia-Pacific relied on reactive and preventive maintenance approaches, leading to frequent equipment failures and higher operational costs. The introduction of predictive maintenance began with large-scale industrial players experimenting with condition monitoring sensors and data analytics to extend asset life and reduce downtime. However, early adoption faced challenges such as high implementation costs, lack of skilled professionals, and limited access to real-time data due to poor connectivity in certain areas. The rise of 5G connectivity further accelerated adoption, allowing industries to collect, process, and analyze vast amounts of operational data with minimal latency. Predictive maintenance in Asia-Pacific gained momentum as governments across China, Japan, South Korea, and India introduced initiatives promoting smart factories and industrial automation. Regulatory frameworks, such as China’s Made in China 2025 policy and Japan’s Society 5.0, encouraged businesses to integrate AI-driven predictive maintenance tools into their production lines to enhance efficiency and sustainability. The market is now seeing rapid expansion across sectors like automotive, aerospace, energy, and manufacturing, where minimizing equipment failure is critical to maintaining production continuity. Companies deploy vibration analysis, thermography, and ultrasonic monitoring techniques to predict potential failures before they occur, significantly reducing maintenance expenses and improving overall asset reliability. In aviation, predictive maintenance helps airlines track engine performance in real-time, preventing costly breakdowns and ensuring flight safety. The power generation sector also benefits, as AI-powered monitoring systems optimize turbine performance and prevent unexpected outages. Table of ContentsTable of Contents
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