根据QYResearch最新调研报告显示,预计2030年全球车辆预测性维护解决方案市场规模将达到895.5亿美元,未来几年年复合增长率CAGR为14.2%。


车辆预测性维护解决方案是一种用于监控联网车辆以进行预测分析的解决方案。联网车辆解决方案通常包括车辆,但具有移动即服务 (MaaS),其中用户可以作为驾驶员或乘客在车内或在车外。乘客可以通过用户界面 (人机界面) HMI 或使用外部应用程序或设备与车辆通信。车载传感器和摄像头持续监控联网汽车中部件的健康状况。此外,AI 服务通过向驾驶员提供建议来分析并根据来自传感器和摄像头的数据采取行动。



全球范围内,车辆预测性维护解决方案主要生产商包括GE, IBM, Cisco等,其中前五大厂商占有大约10.4%的市场份额。


目前,全球核心厂商主要分布在欧美。


 


主要驱动因素:


汽车是该行业的关键驱动力。根据世界汽车组织(OICA)的数据,2017年全球汽车产销达到近10年来的最高点,分别为9730万辆和9589万辆。2018年,全球经济扩张期结束,全球汽车市场整体下滑。2022年全球汽车保有量将达到8160万辆。目前,全球90%以上的汽车集中在亚洲、欧洲和北美三大洲,其中亚洲汽车产量占全球56%,欧洲占20%,北美占16%。世界主要汽车生产国包括中国、美国、日本、韩国、德国、印度、墨西哥等国;其中,中国是全球最大的汽车生产国,占比约32%。日本是全球最大的汽车出口国,2022年出口量超过350万辆。


降低成本:企业寻求通过用主动方法取代被动维护来最大限度地降低维护成本。


增强安全性:预测性维护可降低意外故障的风险,提高车辆安全性。


法规遵从性:运输和物流等行业越来越需要满足严格的监管标准,而 VPMS 可以帮助实现这一目标。


物联网和连接性:物联网技术的进步实现了车辆的实时监控和数据收集,促进了 VPMS 的实施。


客户期望:消费者和车队运营商期望可靠高效的服务,而 VPMS 可以通过确保车辆始终处于最佳状态来提供这种服务。

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