基于人工智能的预测维护市场规模、份额、增长和行业分析，按组件（硬件、软件、服务）、按部署（本地、基于云、混合）、按垂直行业（制造、建筑、能源和电力、汽车、医疗保健等）以及区域分析， 2025-2032

市场定义

基于人工智能的预测性维护是指使用人工智能、机器学习算法和高级分析来预测设备故障并优化维护计划。它有助于最大限度地减少意外停机、延长资产使用寿命并降低运营成本。

该技术越来越多地应用于制造、能源、汽车、航空航天和医疗保健等领域，这些领域的设备可靠性至关重要。工业 4.0、数字孪生和云平台进一步推动了采用，加速了全球部署。

基于人工智能的预测维护市场概述

2024年，全球基于人工智能的预测性维护市场规模为7.943亿美元，预计将从2025年的8.777亿美元增长到2032年的17.926亿美元，预测期内复合年增长率为10.67%。

大数据和先进机器学习算法的进步正在重塑设备可靠性策略。基于云的预测性维护解决方案的部署不断增加，可实现可扩展的数据存储、更快的分析以及对分散资产的远程监控。这些进步共同提高了预测准确性、改善决策并降低维护成本。

主要亮点：

1. 2024 年，基于人工智能的预测维护行业的产值达到 7.943 亿美元。
2. 预计2025年至2032年该市场将以10.67%的复合年增长率增长。
3. 2024年，北美市场份额为34.09%，价值2.707亿美元。
4. 2024 年软件部门的收入为 3.067 亿美元。
5. 到 2032 年，基于云的细分市场预计将达到 6.381 亿美元。
6. 预计制造领域在预测期内的复合年增长率为 10.70%。
7. 预计亚太地区在预测期内将以 11.70% 的复合年增长率增长。

基于人工智能的预测性维护市场的主要公司包括施耐德电气、罗克韦尔自动化、AVEVA Group Limited、甲骨文、IBM Corporation、SAS Institute Inc.、ONYX Insight、微软、日立有限公司、西门子、H2O.ai、C3.ai, Inc.、通用电气公司、SAP SE 和博世全球软件技术有限公司。

生成式人工智能和自然语言处理（NLP）界面的出现正在为市场增长创造新的机会。生成式人工智能可以模拟设备性能场景，生成维护建议，甚至在历史数据集有限时创建合成数据以加强预测模型。

同时，NLP 支持的界面允许技术人员和工程师使用自然的对话语言而不是复杂的编码或查询与预测维护系统进行交互。这减少了技能障碍，并提高了技术专业知识有限的组织的采用率。

这一机会增强了决策能力，提高了劳动力效率，并加速了人工智能驱动的维护与日常运营的整合，最终加强了市场增长。

• 2025 年 3 月，西门子通过集成扩展的 Senseye 预测维护功能，升级了其 Industrial Copilot（生成式人工智能助手）。该解决方案支持维护周期的所有阶段，包括预测、预防、修复和优化，从而提高整个价值链的运营效率。

市场驱动力

制造业和工业部门越来越多地采用工业 4.0 实践

工业 4.0 实践的日益普及正在推动基于人工智能的预测性维护市场的增长。工业 4.0 强调自动化、连接性和数据驱动的见解，与预测性维护功能保持一致。

• 据印度投资局（2024 年 6 月）报道，印度制造业正在迅速采用人工智能和机器学习驱动的预测性维护，促进智能工厂的发展。 NASSCOM 报告称，到 2025 年，数字技术预计将占制造业支出的 40%，高于 2021 年的 20%。

物联网传感器、机器人和网络物理系统的集成使制造商能够生成大量运营数据。基于人工智能的预测维护解决方案使用这些数据来检测设备故障的早期预警信号，优化生产工作流程并减少计划外停机。工业参与者越来越多地将预测性维护纳入数字化转型战略中，以提高效率和竞争力。

• 2023 年 10 月，巴西索能达公司 Dimensional 开发了其预测平台 D+Brain。该解决方案能够通过智能的按需预测解决方案检测故障、监控关键参数并防止代价高昂的停机。

市场挑战

实施成本高且与遗留系统的集成复杂性

阻碍基于人工智能的预测性维护市场进步的一个主要挑战是实施成本高昂以及将先进解决方案与遗留系统集成的复杂性。许多行业仍然依赖老化的机械，这些机械与现代物联网传感器和人工智能驱动的平台缺乏兼容性。

将预测性维护集成到此类基础设施中需要在硬件改造、数据管理和劳动力培训方面进行大量投资，这对于预算有限的中小型企业来说可能是一个障碍。此外，如果管理不当，集成的复杂性可能会扰乱工作流程。

解决方案提供商正在通过提供模块化平台、可扩展的基于云的部署以及可降低前期成本的边缘人工智能工具来应对这一挑战。战略合作伙伴关系和托管服务还允许企业逐步采用预测性维护，而不会造成大规模中断。

市场趋势

数字孪生技术的日益采用

越来越多的采用数字孪生技术正在成为基于人工智能的预测维护市场的主要趋势。数字孪生创建物理资产的虚拟副本，从而实现实时模拟、监控和预测分析。

通过集成传感器数据、人工智能模型和机器学习算法，数字孪生可以更深入地了解设备性能和潜在故障点。这使组织能够更准确地预测维护需求、延长资产使用寿命并最大限度地减少停机时间。

能源、汽车和制造等行业正在积极利用数字孪生来降低成本并提高效率。他们能够在不中断运营的情况下虚拟测试场景并预测结果，这突显了他们在推进预测性维护方面发挥着日益重要的作用。

• 2024 年 7 月，施耐德电气推出了与 ETAP eOTS 和 PSMS 集成的 EcoStruxure Power Operating。该解决方案利用数字孪生进行实时监控、预测分析和系统培训，从而实现能源优化、设备性能洞察和主动维护，从而提高成本效率、可靠性和可持续性。

基于人工智能的预测维护市场报告快照

市场细分

• 按组件（硬件、软件和服务）划分：软件细分市场在支持人工智能算法、实时数据处理和预测性维护高级分析方面发挥着关键作用，到 2024 年，其市场份额将达到 38.61%。
• 按部署（本地、基于云和混合）：基于云的细分市场由于其可扩展性、成本效益以及支持跨分布式资产远程监控的能力，预计在预测期内将以 10.79% 的复合年增长率增长。
• 按垂直行业（制造、建筑、能源与电力、汽车、医疗保健等）：由于工业 4.0 的日益普及、对联网机械的依赖程度的增加以及对减少生产环境中的停机时间的日益重视，预计到 2032 年，制造领域的收入将达到 4.471 亿美元。

基于人工智能的预测维护市场区域分析

按地区划分，市场分为北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及南美。

2024 年，北美基于人工智能的预测维护市场份额为 34.09%，价值 2.707 亿美元。工业 4.0 的快速采用、领先技术提供商的强大存在，以及在制造、航空航天、汽车和能源领域广泛部署支持物联网的解决方案，进一步巩固了这种主导地位。

对数字化转型、先进基础设施和人工智能/机器学习研发的大量投资正在推动区域市场的增长。此外，有关工作场所安全和可持续发展的严格法规正在促使企业实施人工智能驱动的预测性维护，以确保合规性并最大限度地降低运营风险。

• 2024 年 3 月，Oracle 在其 Fusion Cloud SCM 中引入了 Oracle Smart Operations，利用 AI 来增强制造和维护。该解决方案提高了生产力、质量和运营可视性，同时减少了计划外停机时间，使客户能够实现更高的效率和优化的工厂产出。

亚太地区基于人工智能的预测维护行业预计在预测期内将以 11.70% 的最高复合年增长率增长。这一增长归因于快速工业化、中国、印度、日本和韩国等国家制造基地的扩大以及智能工厂计划的不断采用。

该地区各国政府正在通过优惠政策、基础设施发展和数字化转型计划来支持工业 4.0 的采用。该地区对汽车生产、电子制造和能源部门现代化的高度重视正在创造对预测性维护解决方案的巨大需求。

此外，物联网设备、云计算和人工智能驱动分析的使用不断增加，实现了实时监控和预测洞察，有助于国内市场的扩张。

监管框架

• 在美国，美国国家标准与技术研究院 (NIST) 网络安全框架规范数据安全和风险管理。它确保处理工业物联网数据的预测维护平台符合网络安全标准，保护敏感的运营洞察。
• 在印度2023 年《数字个人数据保护法》（DPDP 法）负责监督数字数据的使用。它要求在预测维护平台中负责任地处理工业和运营数据，从而增强跨行业的信任和采用。
• 在中国《中华人民共和国网络安全法》要求本地数据存储和对工业分析系统的严格监控，这对预测维护提供商产生了影响。
• 在日本个人信息保护法 (APPI) 确保个人和操作数据的安全使用，促进人工智能分析与工业物联网系统的安全集成。

竞争格局

基于人工智能的预测维护行业的主要参与者正在实施多样化的策略来巩固其竞争地位。许多公司正在优先考虑与工业运营商、云提供商和物联网供应商的战略合作和伙伴关系，以扩展解决方案能力并确保跨不同基础设施的无缝集成。

对人工智能、机器学习和数字孪生技术的投资正在加速，以提高预测准确性、最大限度地减少误报并提供可行的见解。

公司还专注于可扩展的云部署，以满足各种规模的企业，特别是寻求经济高效的解决方案的中小型企业的需求。主要战略包括扩大全球影响力、加强研发渠道、提供模块化平台来解决遗留系统集成问题，以及确保遵守不断变化的数据安全法规。

• 2025 年 6 月，西门子与德国 Sachsenmilch Leppersdorf GmbH 合作推进其人工智能驱动的 Senseye 预测维护。该计划可实现主动问题检测、持续运营和严格的质量合规性在食品和饮料领域。  通过提供先进的预测洞察，该解决方案提高了 Sachsenmilch 复杂生产环境的可靠性并最大限度地减少了停机时间。

基于人工智能的预测维护市场的主要公司：

• 施耐德电气
• 罗克韦尔自动化
• AVEVA集团有限公司
• 甲骨文
• IBM公司
• SAS 研究所公司
• ONYX 洞察力
• 微软
• 日立制作所
• 西门子
• H2O.ai
• C3.ai 公司
• 通用电气公司
• SAP系统公司
• 博世全球软件技术有限公司

最新进展（产品发布）

• 2025年3月，Augury 推出了 Machine Health Ultra Low，这是第一个针对慢速旋转机械的人工智能驱动的监控解决方案。该解决方案利用超声波传感和先进的诊断技术，扩展了 Machine Health 360° 平台，为制造商提供了更广泛的资产覆盖范围、更高的精度和更好的跨不同工业环境的控制。
• 2024年6月日立工业设备系统有限公司推出了空气压缩机预测诊断服务。这些服务结合了机器学习和专家见解，可以检测潜在问题，防止设备停机，并建议有效的运营，从而提高生产力，同时减少能源消耗和环境影响。
• 2025年1月基于人工智能的预测性维护提供商 FutureMain Co., Ltd 与沙特阿美公司完成了概念验证 (PoC)。这一成就支持了其在中东推出 ExRBM 解决方案，并加强了公司的区域增长和全球扩张战略。