機械状態の監視市場

市場の定義

市場には、リアルタイムまたはスケジュールされた間隔で産業機器の運用上の健康とパフォーマンスを評価する技術、サービス、およびソリューションが含まれます。

主要な監視手法には、振動監視、サーモグラフィ、オイル分析、超音波放出、および機器の故障を予測し、最適なパフォーマンスを確保することを目的としたその他の高度な診断ツールが含まれます。

このレポートは、主要なドライバー、新たな傾向、および予測期間にわたって市場に影響を与えると予想される競争の環境の包括的な分析を提供します。

機械状態の監視市場概要

世界の機械状態の監視市場規模は、2023年に3,872.2百万米ドルと評価され、2024年の4,128.8百万米ドルから2031年までに6,888.1百万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中は7.59％のCAGRを示しました。

市場の成長は、機器の信頼性、運用効率、および産業部門全体の費用対効果の高いメンテナンス戦略に重点を置いていることによって推進されています。条件監視ソリューションの採用は、計画外のダウンタイムを減らし、重要な機械の運用寿命を延長する必要性の高まりによって促進されています。

機械状態を監視している大手企業は、産業を監視しています。Fluke、Brüel＆KjærVibro、Thermo Fisher Scientific Inc.、Skf、Parker Hannifin、Meggitt Plc。、Siemens、Emerson Electric Co.、Kistler Group、Honeywell International Inc.、Rockwell Automation、Gastops Ltd.、Baker Hughes Company、Perkinellme、Perkinellme、Perkinellme、Perkinellme

さらに、の増加の組み込み人工知能（AI）システムのインテリジェンスと応答性を高めます。 AIは、高度なデータ分析、自動異常検出、および正確な障害予測を可能にし、手動診断への依存を減らすことにより、状態監視に革命をもたらしています。

• 2023年5月、NSK Ltd.は、インドでD-VIBA10ワイヤレス振動診断装置を開始しました。コンパクトで高性能のツールは、NSKアプリに接続して、損傷と摩耗を検出することにより、ベアリングの健康を評価します。このデバイスにより、お客様は計画外のダウンタイムを防ぎ、メンテナンススケジュールを最適化できます。日本と中国での導入が成功した後、NSKはインド市場への可用性を拡大し、植物のメンテナンスと機械の健康監視戦略の強化をサポートしました。

重要なハイライト：

1. マシン状態の監視業界の規模は、2023年に3,872.2百万米ドルで記録されました。
2. 市場は、2024年から2031年にかけて7.59％のCAGRで成長すると予測されています。
3. 北米は2023年に39.12％の市場シェアを保持し、1,514.8百万米ドルの評価を受けました。
4. 振動監視セグメントは、2023年の収益1,28130万米ドルを獲得しました。
5. ハードウェアセグメントは、2031年までに3,012.8百万米ドルに達すると予想されます。
6. オンプレミスセグメントは、2031年までに4,387.6百万米ドルの収益を生み出すと推定されています。
7. 製造セグメントは、2031年までに2,000120万米ドルの価値を登録する可能性があります。
8. アジア太平洋地域は、予測期間中に8.68％のCAGRで成長すると予想されています。

マーケットドライバー

「産業自動化の成長」

機械条件監視市場の拡大は、製造、石油とガス、エネルギーと電力、航空宇宙と防衛などのセクター全体での産業自動化の台頭により促進されます。

産業は自動化を採用して生産性を高め、運用コストを削減し、安全性を高めるにつれて、インテリジェントな監視システムの需要が急増しています。これらのソリューションは、機器の健康を継続的に評価し、早期障害検出を可能にし、複雑な機械の途切れない動作を確保することにより、自動環境で重要です。

これらのシステムを自動化された生産ラインに統合すると、メンテナンススケジュールの最適化、手動検査の削減、コストのかかるダウンタイムを防ぐことができ、最新の産業インフラに不可欠です。

• 2023年5月、Renishawは、産業自動化市場向けに調整されたRCS製品ラインを発表しました。メトロロジーの専門知識を活用して、同社は、RCS L-90、RCS T-90、およびRCS Pシリーズの3つの製品を導入しました。ソリューションは、展開時間を短縮し、ロボットシステムの精度を高め、専用のソフトウェアスイートを介してインプロセスの計測と自動回復を可能にすることを目的としています。

市場の課題

「実装の初期コストが高い」

マシン条件監視市場の拡大を妨げる重要な課題は、特に中小企業（SME）にとって、実装の初期コストが高いことです。

包括的な条件監視システムのセットアップには、多くの場合、センサー、診断ハードウェア、ソフトウェアプラットフォーム、および熟練した担当者への多額の投資が含まれ、データを解釈します。いくつかの企業、特に予算が限られている企業にとって、このコストの障壁は採用を遅らせたり防止したりする可能性があります。

ただし、クラウドベースおよびサブスクリプションベースの監視サービスの可用性の高まりは、スケーラブルで従量制のモデルを提供することにより、この課題を克服するのに役立ちます。これらのソリューションは、先代の資本要件を低くし、中小企業を含む幅広い産業により高度な監視技術をよりアクセスしやすくします。

市場動向

「AIと機械学習の統合」

機械状態の監視市場は、人工知能（AI）と機械学習（ML）を監視システムに統合するための顕著な傾向を目の当たりにしています。これらの技術は、リアルタイムのデータ分析、パターン認識、自動化された異常検出を可能にすることにより、状態監視の精度と効率を高めています。

事前定義されたしきい値に依存する従来のシステムとは異なり、AI駆動型プラットフォームは履歴データから学習し、機器の動作の変化に適応し、より正確な障害予測を提供できます。

この進歩は、誤ったアラームを最小限に抑え、メンテナンスチームが積極的な対策を講じることができ、それによりダウンタイムを削減し、資産のパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。 AIとMLの採用は、企業がよりスマートでデータ駆動型のメンテナンス戦略を求めているため、業界全体で増加しています。

• 2025年3月、MachineMetricsは、離散メーカーの工作機械のメンテナンスを強化するように設計されたAI駆動型予測ツール監視ソリューションであるツールアノマリー検出を発表しました。ソフトウェアは、侵入センサーに依存することなく、負荷、トルク、スピンドル速度のシフトなどの機械加工活動の異常を識別します。高周波データと独自のAIアルゴリズムを活用することにより、このソリューションはリアルタイムの診断を可能にし、ツールの寿命を最大化し、品質の問題を防ぎ、壊滅的な障害を回避します。

機械状態監視市場レポートのスナップショット

セグメンテーション	詳細
監視タイプによって	振動監視、サーモグラフィ、オイル分析、超音波放出、その他
提供することによって	ハードウェア、ソフトウェア、サービス
展開タイプによって	オンプレミス、クラウドベース
業界の垂直によって	製造、石油とガス、エネルギーと電力、航空宇宙と防衛、その他
地域別	北米：米国、カナダ、メキシコ
	ヨーロッパ：フランス、英国、スペイン、ドイツ、イタリア、ロシア、ヨーロッパのその他
	アジア太平洋：中国、日本、インド、オーストラリア、ASEAN、韓国、アジア太平洋地域の残り
	中東とアフリカ：トルコ、U.A.E。、サウジアラビア、南アフリカ、中東の残りの部分とアフリカ
	南アメリカ：ブラジル、アルゼンチン、南アメリカの残り

市場セグメンテーション

• 監視タイプ（振動モニタリング、サーモグラフィ、オイル分析、超音波放出など）：振動モニタリングセグメントは、2023年に1,28130万米ドルを獲得し、回転装置間の早期障害検出と予測維持のための広範な採用により、1,28130万米ドルを獲得しました。
• （ハードウェア、ソフトウェア、およびサービス）を提供することにより：ハードウェアセグメントは、2023年に44.00％のシェアを保持しました。
• 展開タイプ（オンプレミスとクラウドベース）：オンプレミスセグメントは、2031年までに4,3876.6百万米ドルに達すると予測されており、厳格なデータセキュリティと管理要件を備えた業界での強い需要によって推進されています。
• 業界の垂直（製造、石油とガス、エネルギー、電力、航空宇宙と防衛）：製造セグメントは、2031年までに2,10120万米ドルに達すると予測されています。

機械状態の監視市場地域分析

地域に基づいて、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、ラテンアメリカに分類されています。

北米の機械状態の監視市場シェアは、2023年に約39.12％であり、1,514.8百万米ドルと評価されていました。この優位性は、地域が高度な予測メンテナンス技術の早期採用、主要な業界のプレーヤーの強い存在、および確立された産業インフラストラクチャによって強化されています。

さらに、などの産業石油とガス、米国とカナダの航空宇宙と防衛、エネルギー、製造業は、運用効率を高め、寿命を延ばし、予期しない機器の故障を削減するために、自動化と状態監視ソリューションに多額の投資を行っています。地域市場は、クラウドベースの監視やAI駆動型分析などのデジタルソリューションの高い認識と統合からさらに利益を得ています。

アジア太平洋機械の状態監視業界は、予測期間中に8.68％のCAGRで成長する態勢が整っています。この急速な成長は、継続的な工業化、製造基盤の拡大、および中国、インド、日本、韓国などの国々のエネルギーとインフラ開発への投資の増加によって促進されます。

工場の自動化に重点が置かれ、業界4.0の原則の採用の増加、計画外のダウンタイムを削減する努力は、機械状態監視ソリューションの需要の増加につながります。さらに、産業部門への賢明な製造と外国投資に対する政府の支援は、地域の市場の成長を促進しています。

• 2024年2月、インド政府の重工業公営企業省は、インドの資本財セクターでの競争力を高めるために、資本財スキームの下でサマース・ウディオグ・バラト4.0イニシアチブを立ち上げました。このプログラムは、製造業者、ベンダー、顧客をつなぐ体験型およびデモンストレーションセンターを通じて、業界4.0の採用を促進することにより、製造環境におけるデジタル変革を加速することを目的としています。

規制枠組み

• 米国で、労働安全衛生局（OSHA）は、安全な作業状態での機械の維持を義務付け、障害を検出して事件を防ぐために機械状態監視システムの使用を間接的に促進します。
• 日本で、保健省労働福祉省（MHLW）は、職場の安全および機器のメンテナンス基準を実施し、機械条件監視システムの採用を増やします。これらの慣行は、振動ベースの診断に関するガイドラインを補充し、製造およびその他の産業部門の予測維持をサポートするJIS B 0907などの国家基準に合わせています。

競争力のある風景

機械状態の監視業界で事業を展開している企業は、R＆Dに投資して、データの精度、リアルタイム診断、高度な分析機能を提供する革新的なソリューションを導入しています。

数人の市場参加者は、機械学習と人工知能を監視システムに統合して、予測メンテナンスを改善し、誤報を減らしています。

産業用自動車会社やソフトウェアプロバイダーとのパートナーシップとコラボレーションにより、プレーヤーは包括的なエンドツーエンドの監視ソリューションを提供できるようになりました。さらに、新しいテクノロジーにアクセスし、製品ポートフォリオを拡大するために、合併と買収を加えています。

石油とガス、製造、発電など、特定の業界のニーズに応えるためのソリューションのカスタマイズは、市場の浸透を増やすための重要なアプローチとして浮上しています。

従来の監視システムからクラウドベースのプラットフォームへの移行により、企業はデジタル機能を強化し、リモート監視、スケーラビリティ、サイバーセキュリティに焦点を当てています。

さらに、戦略的提携とサービスセンターとサポートセンターの確立による地域の拡大は、特に新興市場での顧客サービスと応答性を奪うために優先されています。

• 2023年1月、Dodge Industrial、Inc。は、産業事業のリアルタイムリモート管理を可能にするクラウドベースの状態監視プラットフォームであるOptifyを立ち上げました。安全性を高め、計画外のダウンタイムを減らし、費用効率を向上させるように設計されたOptifyは、DodgeのIIOTセンサーとゲートウェイとシームレスに統合して、リアルタイムの資産の健康洞察を提供します。

機械状態の監視市場における主要企業のリスト：

• まぐれ
• Brüel＆Kjærvibro
• Thermo Fisher Scientific Inc.
• SKF
• パーカーハニフィン
• Meggitt plc。
• シーメンス
• Emerson Electric Co.
• キスラーグループ
• Honeywell International Inc.
• ロックウェルオートメーション
• Gastops Ltd.
• ベイカーヒューズカンパニー
• Perkinelmer Inc.
• Teledyne Flir LLC

最近の開発（製品の発売）

• 2025年3月、TDK Corporationは、産業機械の健康モニタリングの大幅な進歩を告げて、Edgerx先生プラットフォームを立ち上げました。 EDGERXソリューションは、AIアルゴリズム、エッジコンピューティング、および高性能センサーテクノロジーを組み合わせて、リアルタイムの監視、予測メンテナンス、およびインスタントアラートをマシンレベルで直接提供します。既製のシステムとして設計されたEdgerxは、複雑なセットアップまたは統合の必要性を排除し、メンテナンスチームとプラントオペレーターによる迅速な採用を可能にします。