Se proyecta que el mercado de análisis predictivo alcanzará los $ 28.1 mil millones para 2026, con una CAGR notable del 21.7%

Según un informe de investigación "Mercado de análisis predictivo por solución (análisis financiero, análisis de riesgos, análisis de marketing, análisis web y de redes sociales), servicio, modo de implementación, tamaño de la organización, vertical y región: pronóstico global para 2026", el tamaño crecerá de USD 10.5 mil millones en 2021 a USD 28.1 mil millones para 2026, a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21.7% durante el período de pronóstico. Se espera que varios factores, como el aumento del uso de AI y ML y las adquisiciones y lanzamientos de productos en este mercado, impulsen la adopción de software y servicios de análisis predictivo.

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El mantenimiento predictivo ayuda a reducir el costoso tiempo de inactividad al detectar procesos de fabricación y defectos en los equipos.

Un desafío importante presenciado por las empresas manufactureras es una avería inesperada de la maquinaria, que resulta en un tiempo de inactividad no planificado y altos costos operativos y de mantenimiento. Ocurre debido a la presión extrema en las máquinas debido a las operaciones automatizadas y las temperaturas no controladas en una instalación de fabricación. Según el estudio realizado por el Wall Street Journal, un diario internacional estadounidense centrado en los negocios, y Emerson, una corporación multinacional estadounidense, el tiempo de inactividad no planificado cuesta USD 50 mil millones anuales a los fabricantes industriales, y el 42% de este tiempo de inactividad es causado por fallas en los equipos. Además, según otro estudio, After the Fall, el costo promedio de cada instancia de tiempo de inactividad es de USD 2 millones. Muchos fabricantes a menudo no se dan cuenta de los beneficios de las herramientas y tecnologías avanzadas, como IoT, sensores, análisis de vibraciones y estrategias de mantenimiento de activos, que pueden mejorar el rendimiento operativo. Esto resulta en fallas frecuentes del sistema y una disminución en el rendimiento, lo que, a su vez, causa interrupciones en la cadena de suministro.

El análisis predictivo incluye técnicas de estudio estadístico y modelado para determinar el rendimiento futuro del equipo en función de los datos actuales e históricos. Esta técnica indica a los operadores de la máquina sobre el rendimiento y la condición de los activos, lo que les permite abordar posibles problemas y realizar actividades de mantenimiento antes de que ocurra una falla. Con este enfoque, las organizaciones pueden maximizar el tiempo de actividad de los activos, mejorar su confiabilidad, minimizar el número de fallas del sistema, así como reducir los costos operativos y de mantenimiento al realizar el mantenimiento solo cuando sea necesario. Esto ha impulsado la adopción de soluciones de análisis predictivo. Por ejemplo, una compañía de gas natural se acercó a Kalypso para desarrollar una solución para predecir eventos de tiempo de inactividad en compresores de gas natural antes de que ocurran. Del mismo modo, Duke Energy Renewables comenzó a utilizar soluciones analíticas para predecir una falla de la turbina.

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Además de pronosticar el rendimiento de los activos y los problemas de salud, también se pueden realizar otras actividades, como la recopilación de datos, la predicción de la tasa de abandono y la automatización del proceso de control de calidad, utilizando modelos predictivos. Además, las soluciones de mantenimiento predictivo basadas en IA e IoT analizan estadísticamente los programas de mantenimiento en toda la planta de fabricación. Esto reduce el costo de las piezas de repuesto y suministros y las horas de producción perdidas en mantenimiento, aumenta el tiempo de actividad de la máquina y mejora la seguridad al eliminar los accidentes que tienen lugar debido a máquinas defectuosas en una planta de producción.

El mercado de la analítica predictiva es altamente competitivo, con la presencia destacada de numerosos actores en diferentes fases del ecosistema. De acuerdo con el marco de evaluación de mercado de MnM, la mayoría de las empresas están adoptando estrategias de crecimiento orgánico para fortalecer su posición en el mercado. El número de lanzamientos y mejoras de productos aumentó alrededor del 50% en 2021 en comparación con 2020. Microsoft, IBM, SAP SE, Oracle, SAS Institute, Google, Salesforce, AWS, HPE, Teradata, Alteryx, FICO y Altair son algunos de los principales actores del mercado que ofrecen soluciones innovadoras de análisis predictivo yservicios.

Las organizaciones con estrategias avanzadas de mantenimiento predictivo obtendrían beneficios significativos al obtener información sobre sus valiosos activos y lograr un rendimiento operativo óptimo, lo que puede ayudarlos a mantenerse por delante de la competencia.

Principales proveedores en el mercado global de análisis predictivo IBM (EE. UU.), Microsoft (EE. UU.), Oracle (EE. UU.), SAP (Alemania), SAS Institute (EE. UU.), Google (EE. UU.), Salesforce (EE. UU.), AWS (EE. UU.), HPE (EE. UU.), Teradata (EE. UU.), Alteryx (EE. UU.), FICO (EE. UU.), Altair (EE. UU.), Domo (EE. UU.), Cloudera (EE. UU.), Board International (Suiza), TIBCO Software (EE. UU.), Hitachi Vantara (EE. UU.), Qlik (EE. UU.), Happiest Minds (India), Dataiku (EE. UU.), RapidMiner (EE. UU.), Biofourmis (Estados Unidos), In-med Prognostics (India), Aito.Ai (Finlandia), Symend (Estados Unidos), Onward Health (India), Unioncrate (Estados Unidos), CyberLabs (Brasil), Actify Data Labs (India), Amlgo Labs (India) y Verimos (Estados Unidos).

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