Der Markt für prädiktive Analysen wird bis 2026 voraussichtlich 28,1 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer bemerkenswerten CAGR von 21,7%

Laut einem Forschungsbericht "Predictive Analytics Market by Solution (Financial Analytics, Risk Analytics, Marketing Analytics, Web & Social Media Analytics), Service, Deployment Mode, Organization Size, Vertical und Region - Global Forecast to 2026" soll die Größe von 10,5 Mrd. USD im Jahr 2021 auf 28,1 Mrd. USD bis 2026 wachsen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 21,7% im Prognosezeitraum. Es wird erwartet, dass verschiedene Faktoren wie der zunehmende Einsatz von KI und ML sowie Akquisitionen und Produkteinführungen in diesem Markt die Einführung von Predictive Analytics-Software und -Dienstleistungen vorantreiben werden.

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Vorausschauende Wartung hilft, kostspielige Ausfallzeiten zu reduzieren, indem Fertigungsprozesse und Gerätedefekte erkannt werden.

Eine große Herausforderung für Fertigungsunternehmen ist ein unerwarteter Maschinenausfall, der zu ungeplanten Ausfallzeiten und hohen Betriebs- und Wartungskosten führt. Es entsteht aufgrund des extremen Drucks auf Maschinen durch automatisierte Abläufe und unkontrollierte Temperaturen in einer Produktionsanlage. Laut der Studie des Wall Street Journal, einer amerikanischen, geschäftsorientierten, internationalen Tageszeitung, und Emerson, eines amerikanischen multinationalen Konzerns, kosten ungeplante Ausfallzeiten industrielle Hersteller jährlich 50 Milliarden US-Dollar, und 42% dieser Ausfallzeiten werden durch Geräteausfälle verursacht. Laut einer anderen Studie, After the Fall, betragen die durchschnittlichen Kosten für jede Ausfallinstanz 2 Millionen US-Dollar. Viele Hersteller bemerken oft nicht die Vorteile fortschrittlicher Tools und Technologien wie IoT, Sensoren, Schwingungsanalyse und Anlagenwartungsstrategien, die die Betriebsleistung verbessern können. Dies führt zu häufigen Systemausfällen und einem Leistungsabfall, was wiederum zu Störungen in der Lieferkette führt.

Predictive Analytics umfasst statistische Studien- und Modellierungstechniken, um die zukünftige Leistung der Ausrüstung auf der Grundlage aktueller und historischer Daten zu bestimmen. Diese Technik zeigt Maschinenbedienern die Anlagenleistung und den Anlagenzustand an und ermöglicht es ihnen, potenzielle Probleme zu beheben und Wartungsaktivitäten durchzuführen, bevor ein Ausfall auftritt. Mit diesem Ansatz können Unternehmen die Anlagenverfügbarkeit maximieren, ihre Zuverlässigkeit verbessern, die Anzahl der Systemausfälle minimieren sowie die Betriebs- und Wartungskosten senken, indem sie Wartungsarbeiten nur bei Bedarf durchführen. Dies hat die Einführung von Predictive Analytics-Lösungen gefördert. So wandte sich beispielsweise ein Erdgasunternehmen an Kalypso, um eine Lösung zur Vorhersage von Ausfallzeiten in Erdgaskompressoren zu entwickeln, bevor sie auftreten. In ähnlicher Weise begann Duke Energy Renewables, Analyselösungen zu verwenden, um einen Turbinenausfall vorherzusagen.

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Neben der Prognose von Anlagenleistung und Gesundheitsproblemen können auch andere Aktivitäten wie Datenerfassung, Vorhersage der Abwanderungsrate und Automatisierung von Qualitätskontrollprozessen mithilfe von Vorhersagemodellen durchgeführt werden. Darüber hinaus analysieren KI- und IoT-basierte Predictive Maintenance-Lösungen die Wartungspläne in der gesamten Produktionsanlage statistisch. Dies reduziert die Kosten für Ersatzteile und Verbrauchsmaterialien sowie Produktionsstunden, die bei der Wartung verloren gehen, erhöht die Maschinenverfügbarkeit und verbessert die Sicherheit, indem Unfälle vermieden werden, die aufgrund fehlerhafter Maschinen in einer Produktionsanlage auftreten.

Der Markt für prädiktive Analysen ist hart umkämpft, mit der prominenten Präsenz zahlreicher Akteure in verschiedenen Phasen des Ökosystems. Laut dem Marktbewertungsrahmen von MnM verfolgen die meisten Unternehmen organische Wachstumsstrategien, um ihre Marktposition zu stärken. Die Anzahl der Produkteinführungen und -erweiterungen stieg 2021 im Vergleich zu 2020 um rund 50%. Microsoft, IBM, SAP SE, Oracle, SAS Institute, Google, Salesforce, AWS, HPE, Teradata, Alteryx, FICO und Altair sind einige wichtige Marktteilnehmer, die innovative Predictive Analytics-Lösungen anbieten undDienste.

Unternehmen mit fortschrittlichen Strategien für die vorausschauende Wartung würden erhebliche Vorteile erzielen, indem sie Einblicke in ihre wertvollen Vermögenswerte erhalten und eine optimale Betriebsleistung erzielen, was ihnen helfen kann, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Wichtige Anbieter auf dem globalen Markt für Predictive Analytics IBM (USA), Microsoft (USA), Oracle (USA), SAP (Deutschland), SAS Institute (USA), Google (USA), Salesforce (USA), AWS (USA), HPE (USA), Teradata (USA), Alteryx (USA), FICO (USA), Altair (USA), Domo (USA), Cloudera (USA), Board International (Schweiz), TIBCO Software (USA), Hitachi Vantara (USA), Qlik (USA), Happiest Minds (Indien), Dataiku (USA), RapidMiner (USA), Biofourmis (USA), In-med Prognostics (Indien), Aito.Ai (Finnland), Symend (USA), Onward Health (Indien), Unioncrate (USA), CyberLabs (Brasilien), Actify Data Labs (Indien), Amlgo Labs (Indien) und Verimos (USA).

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