Tamaño del mercado de mantenimiento predictivo basado en IA, participación, crecimiento y análisis de la industria, por componente (hardware, software, servicios), por implementación (local, basado en la nube, híbrido), por vertical (fabricación, construcción, energía y potencia, automoción, atención médica, otros) y análisis regional. 2025-2032

Definición de mercado

El mantenimiento predictivo basado en IA se refiere al uso de inteligencia artificial, algoritmos de aprendizaje automático y análisis avanzados para pronosticar fallas de equipos y optimizar los programas de mantenimiento. Ayuda a minimizar el tiempo de inactividad inesperado, extender la vida útil de los activos y reducir los costos operativos.

La tecnología se utiliza cada vez más en los sectores de fabricación, energía, automoción, aeroespacial y atención sanitaria, donde la fiabilidad de los equipos es fundamental. La adopción se ve impulsada aún más por la Industria 4.0, los gemelos digitales y las plataformas en la nube, que están acelerando la implementación global.

Mercado de mantenimiento predictivo basado en IADescripción general

El tamaño del mercado mundial de mantenimiento predictivo basado en IA se valoró en 794,3 millones de dólares en 2024 y se prevé que crezca de 877,7 millones de dólares en 2025 a 1.792,6 millones de dólares en 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual del 10,67% durante el período previsto.

Los avances en big data y algoritmos avanzados de aprendizaje automático están remodelando las estrategias de confiabilidad de los equipos. La creciente implementación de soluciones de mantenimiento predictivo basadas en la nube permite un almacenamiento de datos escalable, análisis más rápidos y monitoreo remoto de activos dispersos. Estos avances en conjunto mejoran la precisión predictiva, mejoran la toma de decisiones y reducen los costos de mantenimiento.

Aspectos destacados clave:

1. La industria del mantenimiento predictivo basada en IA alcanzó los 794,3 millones de dólares en 2024.
2. Se prevé que el mercado crezca a una tasa compuesta anual del 10,67% entre 2025 y 2032.
3. América del Norte tuvo una participación del 34,09% en 2024, valorada en 270,7 millones de dólares.
4. El segmento de software obtuvo 306,7 millones de dólares de ingresos en 2024.
5. Se espera que el segmento basado en la nube alcance los 638,1 millones de dólares en 2032.
6. Se prevé que el segmento manufacturero experimente una tasa compuesta anual del 10,70% durante el período previsto.
7. Se prevé que Asia Pacífico crezca a una tasa compuesta anual del 11,70% durante el período de proyección.

Las principales empresas que operan en el mercado del mantenimiento predictivo basado en IA son Schneider Electric, Rockwell Automation, AVEVA Group Limited, Oracle, IBM Corporation, SAS Institute Inc., ONYX Insight, Microsoft, Hitachi, Ltd., Siemens, H2O.ai, C3.ai, Inc., General Electric Company, SAP SE y Bosch Global Software Technologies GmbH.

La aparición de interfaces de IA generativa y procesamiento del lenguaje natural (NLP) está creando nuevas oportunidades para el crecimiento del mercado.IA generativapuede simular escenarios de rendimiento de equipos, generar recomendaciones de mantenimiento e incluso crear datos sintéticos para fortalecer los modelos predictivos cuando los conjuntos de datos históricos son limitados.

Al mismo tiempo, las interfaces basadas en PNL permiten a los técnicos e ingenieros interactuar con sistemas de mantenimiento predictivo utilizando un lenguaje conversacional natural en lugar de codificaciones o consultas complejas. Esto reduce la barrera de las habilidades y mejora la adopción en organizaciones con experiencia técnica limitada.

Esta oportunidad mejora la toma de decisiones, aumenta la eficiencia de la fuerza laboral y acelera la integración del mantenimiento impulsado por IA en las operaciones diarias, lo que en última instancia fortalece el crecimiento del mercado.

• En marzo de 2025, Siemens actualizó su Industrial Copilot, un asistente de IA generativa, integrando capacidades ampliadas de mantenimiento predictivo Senseye. La solución respalda todas las etapas del ciclo de mantenimiento, incluidas la predicción, la prevención, la reparación y la optimización, mejorando la eficiencia operativa en toda la cadena de valor.

Impulsor del mercado

Adopción creciente de prácticas de Industria 4.0 en los sectores industriales y de fabricación

La creciente adopción de prácticas de la Industria 4.0 está impulsando el crecimiento del mercado del mantenimiento predictivo basado en IA. La Industria 4.0 hace hincapié en la automatización, la conectividad y la información basada en datos, alineándose con las capacidades de mantenimiento predictivo.

• Según Invest India (junio de 2024), el sector manufacturero de la India está adoptando rápidamente el mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático, fomentando el desarrollo de fábricas inteligentes. NASSCOM informa que se espera que las tecnologías digitales representen el 40% del gasto manufacturero para 2025, frente al 20% en 2021.

La integración de sensores de IoT, robótica y sistemas ciberfísicos permite a los fabricantes generar una gran cantidad de datos operativos. Las soluciones de mantenimiento predictivo basadas en inteligencia artificial utilizan estos datos para detectar señales de alerta temprana de mal funcionamiento de los equipos, optimizar los flujos de trabajo de producción y reducir el tiempo de inactividad no planificado. Los actores industriales están incorporando cada vez más el mantenimiento predictivo en las estrategias de transformación digital para mejorar la eficiencia y la competitividad.

• En octubre de 2023, Dimensional, una empresa de Sonepar en Brasil, desarrolló su plataforma predictiva, D+Brain. La solución es capaz de detectar fallas, monitorear parámetros clave y prevenir costosos tiempos de inactividad a través de soluciones predictivas inteligentes bajo demanda.

Desafío del mercado

Altos costos de implementación y complejidad de integración con sistemas heredados

Un desafío importante que impide el progreso del mercado del mantenimiento predictivo basado en IA es el alto costo de implementación y la complejidad de integrar soluciones avanzadas con sistemas heredados. Muchas industrias todavía dependen de maquinaria obsoleta que carece de compatibilidad con los sensores modernos de IoT y las plataformas impulsadas por IA.

La integración del mantenimiento predictivo en dicha infraestructura requiere una inversión significativa en modernización de hardware, gestión de datos y capacitación de la fuerza laboral, lo que puede ser una barrera para las pequeñas y medianas empresas con presupuestos limitados. Además, la complejidad de la integración puede alterar los flujos de trabajo si no se gestiona adecuadamente.

Los proveedores de soluciones están abordando este desafío ofreciendo plataformas modulares, implementaciones escalables basadas en la nube y herramientas de inteligencia artificial de vanguardia que reducen los costos iniciales. Las asociaciones estratégicas y los servicios gestionados también permiten a las empresas adoptar gradualmente el mantenimiento predictivo sin interrupciones a gran escala.

Tendencia del mercado

Adopción creciente de tecnología de gemelos digitales

La creciente adopción degemelo digitalLa tecnología está emergiendo como una tendencia clave en el mercado del mantenimiento predictivo basado en IA. Los gemelos digitales crean una réplica virtual de activos físicos, lo que permite simulación, monitoreo y análisis predictivo en tiempo real.

Al integrar datos de sensores, modelos de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático, los gemelos digitales brindan información más profunda sobre el rendimiento de los equipos y los posibles puntos de falla. Esto permite a las organizaciones pronosticar las necesidades de mantenimiento con mayor precisión, extender la vida útil de los activos y minimizar el tiempo de inactividad.

Industrias como la energética, la automotriz y la manufacturera están aprovechando activamente los gemelos digitales para reducir costos y mejorar la eficiencia. Su capacidad para probar escenarios virtualmente y predecir resultados sin interrupciones operativas subraya su papel cada vez mayor en el avance del mantenimiento predictivo.

• En julio de 2024, Schneider Electric presentó EcoStruxure Power Operation integrado con ETAP eOTS y PSMS. La solución aprovecha los gemelos digitales para el monitoreo en tiempo real, el análisis predictivo y la capacitación del sistema, lo que permite la optimización de la energía, información sobre el rendimiento de los equipos y el mantenimiento proactivo para mejorar la eficiencia de costos, la confiabilidad y la sostenibilidad.

Resumen del informe de mercado de mantenimiento predictivo basado en IA

Segmentación del mercado

• Por componente (hardware, software y servicios): el segmento de software tuvo una participación del 38,61 % en 2024, impulsado por su papel fundamental en la habilitación de algoritmos de inteligencia artificial, procesamiento de datos en tiempo real y análisis avanzados para el mantenimiento predictivo.
• Por implementación (local, basado en la nube e híbrido): se prevé que el segmento basado en la nube crezca a una tasa compuesta anual del 10,79 % durante el período previsto, debido a su escalabilidad, rentabilidad y capacidad para admitir el monitoreo remoto en activos distribuidos.
• Por vertical (fabricación, construcción, energía y potencia, automoción, atención sanitaria y otros): se prevé que el segmento de fabricación alcance los 447,1 millones de dólares en 2032, impulsado por la creciente adopción de la Industria 4.0, una mayor dependencia de la maquinaria conectada y un creciente énfasis en reducir el tiempo de inactividad en los entornos de producción.

Mercado de mantenimiento predictivo basado en IAAnálisis Regional

Según la región, el mercado se ha clasificado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Oriente Medio y África y América del Sur.

La cuota de mercado de mantenimiento predictivo basado en IA de América del Norte se situó en el 34,09% en 2024, valorada en 270,7 millones de dólares. Este dominio se ve reforzado por la rápida adopción de la Industria 4.0, una fuerte presencia de proveedores de tecnología líderes y el despliegue generalizado de soluciones habilitadas para IoT en los sectores de fabricación, aeroespacial, automotriz y energético.

Importantes inversiones en transformación digital, infraestructura avanzada e I+D de IA/ML están impulsando el crecimiento del mercado regional. Además, las estrictas regulaciones sobre seguridad y sostenibilidad en el lugar de trabajo están impulsando a las empresas a implementar mantenimiento predictivo impulsado por IA para garantizar el cumplimiento y minimizar los riesgos operativos.

• En marzo de 2024, Oracle introdujo Oracle Smart Operations dentro de su Fusion Cloud SCM, aprovechando la IA para mejorar la fabricación y el mantenimiento. La solución mejora la productividad, la calidad y la visibilidad operativa al tiempo que reduce el tiempo de inactividad no planificado, lo que permite a los clientes lograr una mayor eficiencia y una producción de fábrica optimizada.

Se proyecta que la industria de mantenimiento predictivo basada en IA de Asia y el Pacífico crecerá a la tasa compuesta anual más alta del 11,70% durante el período previsto. Este crecimiento se atribuye a la rápida industrialización, la expansión de las bases de fabricación en países como China, India, Japón y Corea del Sur, y la creciente adopción de iniciativas de fábricas inteligentes.

Los gobiernos de toda la región están apoyando la adopción de la Industria 4.0 a través de políticas favorables, desarrollo de infraestructura y programas de transformación digital. El fuerte enfoque de la región en la producción de automóviles, la fabricación de productos electrónicos y la modernización del sector energético está creando una demanda significativa de soluciones de mantenimiento predictivo.

Además, el uso cada vez mayor de dispositivos IoT, computación en la nube y análisis basados ​​en IA está permitiendo el monitoreo en tiempo real y conocimientos predictivos, lo que contribuye a la expansión del mercado interno.

Marcos regulatorios

• En los EE.UU., el Marco de Ciberseguridad del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) regula la seguridad de los datos y la gestión de riesgos. Garantiza que las plataformas de mantenimiento predictivo que manejan datos industriales de IoT cumplan con los estándares de ciberseguridad, salvaguardando información operativa confidencial.
• en la india, la Ley de Protección de Datos Personales Digitales (Ley DPDP) de 2023 supervisa el uso de datos digitales. Exige el manejo responsable de datos industriales y operativos dentro de plataformas de mantenimiento predictivo, mejorando la confianza y la adopción en todas las industrias.
• en china, la Ley de Ciberseguridad de la República Popular China exige el almacenamiento local de datos y un monitoreo estricto de los sistemas de análisis industrial, lo que afecta a los proveedores de mantenimiento predictivo.
• en japon, la Ley de Protección de Información Personal (APPI) garantiza el uso seguro de datos personales y operativos, facilitando la integración segura de los análisis de IA con los sistemas industriales de IoT.

Panorama competitivo

Los actores clave en la industria del mantenimiento predictivo basado en IA están implementando diversas estrategias para reforzar su posición competitiva. Muchas empresas están dando prioridad a colaboraciones y asociaciones estratégicas con operadores industriales, proveedores de nube y proveedores de IoT para ampliar las capacidades de las soluciones y garantizar una integración perfecta entre diversas infraestructuras.

La inversión en inteligencia artificial, aprendizaje automático y tecnologías de gemelos digitales se está acelerando para mejorar la precisión predictiva, minimizar las falsas alarmas y ofrecer información útil.

Las empresas también se están centrando en implementaciones de nube escalables para atender a empresas de todos los tamaños, en particular a las pequeñas y medianas empresas que buscan soluciones rentables. Las estrategias clave incluyen ampliar el alcance global, fortalecer los canales de investigación y desarrollo, ofrecer plataformas modulares para abordar la integración de sistemas heredados y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de seguridad de datos en evolución.

• En junio de 2025, Siemens colaboró ​​con Sachsenmilch Leppersdorf GmbH en Alemania para avanzar en su mantenimiento predictivo Senseye impulsado por inteligencia artificial. La iniciativa permite la detección proactiva de problemas, operaciones continuas y un estricto cumplimiento de calidad.en el sector de alimentos y bebidas.  Al proporcionar información predictiva avanzada, la solución mejora la confiabilidad y minimiza el tiempo de inactividad en el complejo entorno de producción de Sachsenmilch.

Empresas clave en el mercado de mantenimiento predictivo basado en IA:

• Electricidad Schneider
• Automatización Rockwell
• Grupo AVEVA Limited
• Oráculo
• Corporación IBM
• Instituto SAS Inc.
• Perspectiva de ÓNIX
• microsoft
• Hitachi, Ltd.
• siemens
• H2O.ai
• C3.ai, Inc.
• Compañía eléctrica general
• SAP SE
• Bosch Global Software Technologies GmbH

Desarrollos recientes (lanzamientos de productos)

• En marzo de 2025, Augury presentó Machine Health Ultra Low, la primera solución de monitoreo impulsada por IA para maquinaria de rotación lenta. Utilizando detección ultrasónica y diagnóstico avanzado, la solución amplía la plataforma Machine Health 360°, ofreciendo a los fabricantes una cobertura de activos más amplia, mayor precisión y control mejorado en diversos entornos industriales.
• En junio de 2024, Hitachi Industrial Equipment Systems Co., Ltd. presentó su servicio de diagnóstico predictivo para compresores de aire. Los servicios combinan aprendizaje automático y conocimientos de expertos para detectar problemas potenciales, evitar paradas de equipos y recomendar operaciones eficientes que mejoren la productividad y al mismo tiempo reduzcan el consumo de energía y el impacto ambiental.
• En enero de 2025, FutureMain Co., Ltd., un proveedor de mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial, completó una prueba de concepto (PoC) con Saudi Aramco. Este logro respalda el lanzamiento en Medio Oriente de su solución ExRBM y refuerza el crecimiento regional y las estrategias de expansión global de la compañía.