Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse für vorausschauende Wartung, nach Komponente (Lösung, Service), nach Bereitstellung (Cloud-basiert, vor Ort), nach Organisation (kleine und mittlere Unternehmen, große Unternehmen), nach Technologie (IoT, KI und ML, digitaler Zwilling, andere), nach Anwendung, nach Endverbrauch und regionaler Analyse, 2025-2032

Marktdefinition

Der Markt umfasst Technologien, die den Gerätezustand in Echtzeit überwachen, um Ausfälle vorherzusehen und zu verhindern. Es nutzt Datenanalysen, Sensoren und maschinelles Lernen, um Wartungspläne zu optimieren, Ausfallzeiten zu reduzieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Die vorausschauende Wartung ist in Branchen wie Fertigung, Energie, Transport und Gesundheitswesen anwendbar und verbessert die Zuverlässigkeit und Lebensdauer von Anlagen. Dieser Bericht beschreibt die Haupttreiber des Marktwachstums, neue Trends und sich entwickelnde Vorschriften, die die Branche prägen.

Markt für vorausschauende WartungÜberblick

Die globale Marktgröße für vorausschauende Wartung wurde im Jahr 2024 auf 10,38 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll von 13,39 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 81,12 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 29,25 % im Prognosezeitraum entspricht.

Das Marktwachstum wird durch die Einführung intelligenter Fertigung und den Wandel von reaktiver zu datengesteuerter Wartung vorangetrieben. Die zunehmende Nutzung cloudbasierter Plattformen unterstützt diesen Wandel, indem sie eine Echtzeit-Fernüberwachung, skalierbare Speicherung und eine verbesserte betriebliche Agilität gegenüber herkömmlichen lokalen Systemen ermöglicht.

Wichtige Markt-Highlights:

1. Die Größe des Marktes für vorausschauende Wartung belief sich im Jahr 2024 auf 10,38 Milliarden US-Dollar.
2. Der Markt soll von 2025 bis 2032 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 29,25 % wachsen.
3. Nordamerika hatte im Jahr 2024 einen Marktanteil von 34,09 % bei einer Bewertung von 3,54 Milliarden US-Dollar.
4. Das Lösungssegment erzielte im Jahr 2024 einen Umsatz von 6,44 Milliarden US-Dollar.
5. Das On-Premise-Segment soll bis 2032 55,30 Milliarden US-Dollar erreichen.
6. Das Segment der kleinen und mittleren Unternehmen wird im Prognosezeitraum voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate von 29,90 % verzeichnen.
7. Es wird geschätzt, dass das IoT-Segment bis 2032 einen Anteil von 28,11 % erreichen wird.
8. Die Zustandsüberwachung hatte im Jahr 2024 einen Marktanteil von 29,90 %.
9. Das Segment Luft- und Raumfahrt & Verteidigung wird bis 2032 voraussichtlich 18,67 Milliarden US-Dollar erreichen.
10. Der asiatisch-pazifische Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 30,45 % wachsen.

Zu den wichtigsten Unternehmen, die in der Branche der vorausschauenden Wartung tätig sind, gehören IBM, Amazon Web Services, Inc., Hitachi, Ltd, Software GmbH, Oracle, Emerson Electric Co., Seimens, Uptake Technologies Inc., ABB, SenseGrow, Inc., Google, SAP SE, GE Vernova, PTC und Schneider Electric.

Die Marktexpansion wird durch den zunehmenden Einsatz von IoT-Sensoren und vernetzten Geräten vorangetriebenIndustrieausrüstung. Früheren Wartungsmethoden fehlte die Echtzeiteinsicht in den Gerätezustand, was häufig zu reaktiven Ansätzen und ungeplanten Ausfallzeiten führte.

Die Integration von IoT ermöglicht eine kontinuierliche Datenerfassung zu Temperatur, Vibration und Druck und ermöglicht so eine genaue Überwachung und frühzeitige Fehlererkennung. Dieser Fortschritt erhöht die Gerätezuverlässigkeit, reduziert manuelle Inspektionen und unterstützt proaktive Wartungsstrategien in verschiedenen Industriesektoren.

• Im April 2025 brachte Treon den Industrial Node X auf den Markt, einen fortschrittlichen drahtlosen batteriebetriebenen Sensor, der die vorausschauende Wartung verbessern soll. Es ist nahtlos in die Treon Connect-Plattform integriert und liefert hochauflösende Daten mit einem breiten Spektrum für KI/ML-basierte Analysen. Die Lösung unterstützt die frühzeitige Fehlererkennung und effiziente Wartungsplanung für kritische Anlagen wie große Motoren, Getriebe und Kompressoren und steigert so die betriebliche Effizienz und Nachhaltigkeit.

Steigende Einführung intelligenter Fertigungstechnologien

Das Wachstum des Marktes wird durch die zunehmende Einführung intelligenter Fertigungstechnologien vorangetrieben, die sich auf Automatisierung, Echtzeitüberwachung und datengesteuerte Entscheidungsfindung konzentrieren. Herkömmliche reaktive oder geplante Methoden führen häufig zu Ineffizienzen und ungeplanten Ausfallzeiten.

Fortschritte bei vernetzten Geräten,Cloud-Computingund Datenanalysen erleichtern den Wandel hin zu intelligenten Systemen, die prädiktive Erkenntnisse ermöglichen. Dieser Übergang steigert die betriebliche Effizienz, senkt die Wartungskosten und passt zu umfassenderen digitalen Transformationsstrategien in allen Branchen.

• Im Februar 2024 erweiterte Siemens seine Senseye Predictive Maintenance-Lösung durch die Integration generativer KI, um die Gesprächsfähigkeiten und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Dieses Upgrade baut auf vorhandenen maschinellen Lernfunktionen auf, um die Interaktion und Entscheidungsfindung zwischen Mensch und Maschine zu optimieren. Die neue Konversations-Benutzeroberfläche ermöglicht eine interaktivere Zusammenarbeit. BlueScope, ein australischer Stahlhersteller, übernimmt die Funktion, um den Wissensaustausch und die digitale Transformation zu unterstützen.

Datenschutz- und Cybersicherheitsbedenken in vernetzten Umgebungen

Der Markt für vorausschauende Wartung steht vor großen Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Cybersicherheit in vernetzten Umgebungen.Da vorausschauende Wartungssysteme auf IoT-Geräte, Cloud-Plattformen und den Datenaustausch über Netzwerke angewiesen sind, werden sie anfällig für Cyber-Bedrohungen, unbefugten Zugriff und Datenschutzverletzungen. Wenn vertrauliche Betriebsdaten kompromittiert werden, kann dies zu Betriebsunterbrechungen und finanziellen Verlusten führen.

Um dieses Problem anzugehen, implementieren Unternehmen eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung, sichere Kommunikationsprotokolle und regelmäßige Cybersicherheitsüberprüfungen. Viele übernehmen Zero-Trust-Sicherheitsmodelle und nutzen KI-gesteuerte Bedrohungserkennungssysteme. Darüber hinaus wird branchenübergreifend die Einhaltung internationaler Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und ISO-Standards priorisiert.

Zunehmende Nutzung cloudbasierter Predictive-Maintenance-Plattformen

Auf dem Markt ist ein wachsender Trend zur Nutzung cloudbasierter Plattformen zu beobachten, die Fernüberwachung, skalierbare Datenspeicherung und nahtlose Integration aller Anlagen ermöglichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen On-Premise-Systemen mit eingeschränkter Zugänglichkeit und Flexibilität bieten Cloud-Lösungen Echtzeit-Datenanalysen, zentralisierte Erkenntnisse und kollaborative Entscheidungsfindung von jedem Standort aus.

Dieser Trend ermöglicht schnellere Reaktionszeiten, geringere Infrastrukturkosten und eine verbesserte betriebliche Agilität und fördert die Einführung digitaler Wartungsstrategien in allen Branchen.

• Im August 2024,Asahi Kasei Engineering stellte auf der SMM 2024 in Hamburg V-MO vor, einen cloudbasierten vorausschauenden Wartungsdienst für Motoren von Seeschiffen. Entwickelt in Zusammenarbeit mit Mitsui O.S.K. Lines ermöglichte V-MO eine kontinuierliche Zustandsüberwachung mithilfe von Vibrationssensoren und ermöglichte so eine frühzeitige Fehlererkennung und Ferndiagnose. Dies erleichtert zeitnahe Reparaturen am Hafen, steigert die betriebliche Effizienz und minimiert Ausfallzeiten des Schiffes.

Schnappschuss des Predictive Maintenance-Marktberichts

Marktsegmentierung

• Nach Komponente (Lösung und Service): Das Lösungssegment erzielte im Jahr 2024 einen Umsatz von 6,44 Milliarden US-Dollar aufgrund der zunehmenden Einführung fortschrittlicher Analysen und KI-gesteuerter Plattformen, die eine Echtzeitüberwachung und genaue Fehlervorhersage für Industrieanlagen ermöglichen.
• Nach Bereitstellung (Cloud-basiert und lokal): Das On-Premise-Segment hatte im Jahr 2024 einen Anteil von 69,86 %, was auf eine größere Kontrolle über Datensicherheit, Systemanpassung und die Einhaltung strenger branchenspezifischer Vorschriften zurückzuführen ist.
• Nach Organisation (kleine und mittlere Unternehmen sowie große Unternehmen): Das Segment der Großunternehmen wird bis 2032 voraussichtlich 51,65 Milliarden US-Dollar erreichen, was auf ihre höhere Kapitalinvestitionskapazität und ihren strategischen Fokus auf die Integration vorausschauender Wartung zur Optimierung von Großbetrieben und Anlagenleistung zurückzuführen ist.
• Nach Technologie (IoT, AI & ML, Digital Twin, Advance Analytics und andere): Das KI- und ML-Segment wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 29,89 % wachsen, da es in der Lage ist, hochpräzise Fehlervorhersagen und automatisierte Entscheidungsfindung zu liefern, was die Wartungseffizienz erheblich steigert und die Betriebskosten senkt.
• Nach Anwendung (Zustandsüberwachung, prädiktive Analysen, Fernüberwachung, Anlagenverfolgung, Wartungsplanung und andere): Das Segment Zustandsüberwachung hielt im Jahr 2024 einen Marktanteil von 29,90 %, da es eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken in den Gerätezustand spielt, zeitnahe Eingriffe ermöglicht und unerwartete Ausfallzeiten minimiert.
• Nach Endverbrauch (Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Automobil und Transport, Energie und Versorgung, Gesundheitswesen, IT und Telekommunikation, Fertigung, Öl und Gas und andere): Das Luft- und Raumfahrt- und Verteidigungssegment wird bis 2032 voraussichtlich 18,67 Milliarden US-Dollar erreichen, angetrieben durch den zunehmenden Bedarf an strengen Sicherheitsstandards, Zuverlässigkeit und kosteneffizienter Wartung kritischer und hochwertiger Vermögenswerte.

Markt für vorausschauende WartungRegionale Analyse

Basierend auf der Region wurde der globale Markt in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, den Nahen Osten und Afrika sowie Südamerika eingeteilt.

Der nordamerikanische Marktanteil für vorausschauende Wartung lag im Jahr 2024 bei rund 34,09 % und wird auf 3,54 Milliarden US-Dollar geschätzt. Diese Dominanz wird durch die zunehmende Einführung intelligenter Wartungslösungen verstärkt, die intelligente Geräteüberwachung, Analysen und automatisierte Planung umfassen.

Die Einhaltung strenger regulatorischer Standards, insbesondere für die Wartung elektrischer Geräte, veranlasst die Industrie, eine datengesteuerte vorausschauende Wartung einzuführen.Darüber hinaus verbessern strategische Kooperationen zwischen Technologie- und Serviceanbietern die Zugänglichkeit und Effizienz von Lösungen und ermöglichen es Industriekunden, Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften aufrechtzuerhalten, was die Einführung vorausschauender Wartung fördert.

• Im Juni 2023 arbeitete Eaton mit FMX zusammen, um gewerblichen und industriellen Kunden eine intelligente, vorausschauende elektrische Wartung anzubieten. Ihre Lösung kombinierte intelligente Geräteüberwachung und -analyse mit automatisierter Planung, um die Wartung zu vereinfachen und die Produktivität zu verbessern. Diese Partnerschaft zielte darauf ab, Industrien dabei zu helfen, Wartungskosten zu senken und durch datengesteuerte vorausschauende Wartung den NFPA 70B-Wartungsstandard für Elektrogeräte 2023 einzuhalten.

Es wird geschätzt, dass die prädiktive Wartungsbranche im asiatisch-pazifischen Raum im Prognosezeitraum mit einer atemberaubenden jährlichen Wachstumsrate von 30,45 % wachsen wird. Dieses Wachstum wird durch die schnelle Industrialisierung und die zunehmende Einführung fortschrittlicher Technologien im Fertigungs- und Energiesektor vorangetrieben.

Der wachsende Schwerpunkt der Region auf die Minimierung von Ausfallzeiten und die Optimierung der betrieblichen Effizienz hat zu einer weit verbreiteten Integration von IoT-Sensoren und KI-gestützten Analysen geführt.Darüber hinaus fördern wachsende Infrastrukturprojekte und staatliche Initiativen zur Förderung intelligenter Fabriken die Nachfrage nach vorausschauenden Wartungslösungen, die es der Industrie ermöglichen, die Anlagenzuverlässigkeit zu verbessern, Wartungskosten zu senken und die Gesamtproduktivität zu steigern.

• Im Juni 2024 startete Hitachi Industrial Equipment Systems seinen Predictive Diagnosis Service für Luftkompressoren, die im Fabrikbetrieb eingesetzt werden. Der Service nutztmaschinelles Lernenund Expertenwissen zur Wartung, um potenzielle Geräteausfälle zu erkennen und zu verhindern. Durch die Analyse von Fernüberwachungsdaten werden außerdem effizienzmindernde Faktoren identifiziert und optimierte Abläufe empfohlen, wodurch die Zuverlässigkeit erhöht und die Umweltbelastung verringert wird.

Regulatorische Rahmenbedingungen

• In den USADie vorausschauende Wartung wird von der Occupational Safety and Health Administration (OSHA) reguliert, die die Sicherheits- und Wartungspraktiken am Arbeitsplatz überwacht, und vom National Institute of Standards and Technology (NIST), das Standards dafür festlegtIndustrielle Cybersicherheitund IoT-Systeme, die für die vorausschauende Wartung relevant sind.
• In EuropaDer Markt wird von der Europäischen Agentur für Sicherheit und Gesundheitsschutz am Arbeitsplatz (EU-OSHA) reguliert, die für Sicherheit und Wartungsstandards am Arbeitsplatz zuständig ist, und vom Europäischen Komitee für Normung (CEN), das harmonisierte Standards für Industrieausrüstung und Wartungsverfahren festgelegt hat.

Wettbewerbslandschaft

Wichtige Akteure auf dem Markt für vorausschauende Wartung setzen aktiv Strategien wie Fusionen und Übernahmen, strategische Partnerschaften und die Einführung neuer Produkte ein, um ihre Marktposition zu stärken.

Diese Unternehmen konzentrieren sich auf die Erweiterung ihrer technologischen Fähigkeiten, ihrer geografischen Reichweite und ihres Kundenstamms durch gezielte Akquisitionen und Allianzen. Darüber hinaus ermöglichen kontinuierliche Innovationen und die Einführung fortschrittlicher vorausschauender Wartungslösungen es ihnen, auf die sich ändernden Branchenanforderungen einzugehen und sich einen Wettbewerbsvorteil in der schnell wachsenden Marktlandschaft zu sichern.

• Im November 2023 ging Henkel Adhesive Technologies eine Partnerschaft mit Nanoprecise Sci Corp ein, einem Anbieter von vorausschauenden Wartungslösungen. Diese Allianz stärkt ihr Engagement für die Digitalisierung industrieller Abläufe und die Bereitstellung fortschrittlicher Technologiewerte. Nach einer gründlichen Bewertung der verfügbaren Lösungen wählte Henkel Nanoprecise als bevorzugten Partner für die vorausschauende Wartung rotierender Anlagen mit dem Ziel, sein Serviceangebot und seine industrielle Zuverlässigkeit zu erweitern.

Wichtige Unternehmen im Predictive Maintenance-Markt:

• IBM
• Amazon Web Services, Inc.
• Hitachi, Ltd
• Software GmbH
• Orakel
• Emerson Electric Co.
• Siemens
• Uptake Technologies Inc.
• ABB
• SenseGrow, Inc.
• Google
• SAP SE
• GE Vernova
• PTC
• Schneider Electric

Aktuelle Entwicklungen (M&A/Partnerschaften/Neuprodukteinführung)

• Im Februar 2025, q.beyond und aiomatic haben eine Technologie- und Vertriebspartnerschaft geschlossen, um die vorausschauende Wartung in der industriellen Produktion voranzutreiben. Aiomatic bietet KI-basierte Software für die Maschinenwartung, während q.beyond Cloud-Ressourcen und Beratungskompetenz bietet. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, prädiktive Wartungslösungen durch den Austausch von Technologien, die Erweiterung der Marktreichweite und die Stärkung der Branchenkompetenz zu verbessern.
• Im Juli 2024, I-care Group erwarb Vermögenswerte und Lizenzen der Produktlinie Predictive Maintenance von Sensirion Connected Solutions GmbH. Die Übernahme stärkt die Präsenz von I-care in Deutschland und stärkt seine Führungsposition im Bereich der industriellen vorausschauenden Wartung, wodurch Kontinuität für ehemalige Sensirion-Kunden gewährleistet wird.
• Im Februar 2023AVEVA hat seine neueste Predictive-Analytics-Software auf den Markt gebracht, die die vorausschauende Wartung in Branchen wie Öl und Gas, Energie, Chemie und Fertigung unterstützt. Die Lösung optimiert die Modellbereitstellung und -interpretation und ermöglicht zeitnahe, datengesteuerte Entscheidungen zur Verbesserung der Anlagenzuverlässigkeit, der betrieblichen Effizienz und der Nachhaltigkeit.