La maintenance prédictive serait l’une des meilleures solutions pour les entreprises dans le but de faire des économies et un moyen intéressant de collecter des données pour les revendre. Selon ABI Research, les prédictions concernant cette branche de l’IoT sont assez positives.
Le cabinet d’étude ABI Research a rapporté que les recettes de la maintenance par l’analytique totaliseront 9,1 milliards de dollars à la fin de l’année 2016. Avec un Taux de Croissance Annuel Composé (TCAC) de 22 %, la taille du marché atteindra 24,7 milliards de dollars en 2019. Cette croissance est en grande partie due à l’adoption de l’analyse prédictive et de la connectivité M2M. Les formes les plus avancées de l’entretien et la prévision représentent toujours 23 % du marché cette année et devraient collectivement représenter 60 % de l’ensemble des revenus à la fin de la période prise en compte par l’étude.
La maintenance prédictive est une des formes les plus rentables de l’analyse IoT
Aujourd’hui, la maintenance prédictive est une des formes les plus rentables du M2M et de l’analyse IoT. Elle aide les gestionnaires d’équipements à transformer leurs opérations de maintenance, éliminer les déchets et réduire les coûts. Les infrastructures, les véhicules et les équipements industriels peuvent tous bénéficier de cela.
La maintenance prédictive est utilisée par des entreprises telles que GE, Bosch, et d’autres grands fabricants ayant principalement besoin d’utiliser des logiciels. Cet outils est une clé permettant aux clients d’employer des approches similaires indépendamment de leurs équipementiers. Dans cette catégorie, on peut trouver des fournisseurs analytiques horizontaux de différentes tailles, allant des géants (SAP, IBM) aux startups innovantes et agiles (RapidMinder, Blue Yonder). Predikto et Mtell, quant à elles, sont des exemples de fournisseurs spécialisés dans la maintenance prédictive sur certains marchés verticaux. Au final, la maintenance prédictive représente une opportunité pour beaucoup de sociétés M2M pour ajouter de la valeur à leurs offres.
« L’analytique est le domaine dans lequel une grande partie des revenus de l’IoT seront générés. Les plateformes comme Axeda, ILS Technology, ThingWorx et Xively doivent faciliter le big data si elles veulent obtenir un avantage concurrentiel. Mnubo et MachineShop, deux startups récemment conçues pour l’analytics, feront un travail remarquable dans ce domaine. En plus de ces plateformes, les télécoms les plus développées dans l’IoT, comme AT&T et Telefonica, pourraient éventuellement tirer profit de l’analytics et s’affranchir des règles » déclare Dan Shey, vice-président chez ABI Research.
Ces résultats sont tirés d’une étude menée par ABI Research intitulée « Predictive Maintenance Solutions and Stratégies ».
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