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预测分析市场预计到2026年将达到281亿美元，复合年增长率为21.7%
根据一份研究报告 “预测分析市场 按解决方案（财务分析、风险分析、营销分析、Web 和社交媒体分析）、服务、部署模式、组织规模、垂直和地区 - 到 2026 年的全球预测”，规模将从 2021 年的 105 亿美元增长到 2026 年的 281 亿美元，在预测期内的复合年增长率 （CAGR） 为 21.7%。各种因素，如人工智能和机器学习的使用增加，以及该市场的收购和产品发布，预计将推动预测分析软件和服务的采用。
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预测性维护通过检测制造过程和设备缺陷，帮助减少代价高昂的停机时间。
制造公司面临的一个主要挑战是意外的机器故障，这会导致计划外停机以及高昂的运营和维护成本。这是由于制造设施中的自动化操作和不受控制的温度对机器施加的极端压力造成的。根据美国以商业为重点的国际日报 《华尔街日报》和美国跨国公司艾默生进行的研究，工业制造商每年造成500亿美元的计划外停机损失，其中42%的停机时间是由设备故障引起的。此外，根据另一项研究，在秋季之后，每个停机实例的平均成本为 200 万美元。许多制造商往往没有注意到先进工具和技术的好处，例如物联网、传感器、振动分析和资产维护策略，这些工具和技术可以提高运营绩效。这会导致频繁的系统故障和性能下降，进而导致供应链中断。
预测分析包括统计研究和建模技术，以根据当前和历史数据确定设备的未来性能。该技术可向机器操作员指示资产性能和资产状况，使他们能够在故障发生之前解决潜在问题并进行维护活动。使用这种方法，组织可以最大限度地延长资产正常运行时间，提高其可靠性，最大限度地减少系统故障数量，并通过仅在必要时进行维护来降低运营和维护成本。这促进了预测分析解决方案的采用。例如，一家天然气公司与 Kalypso 接洽，希望开发一种解决方案，在天然气压缩机的停机事件发生之前对其进行预测。同样，杜克能源可再生能源公司开始使用分析解决方案来预测涡轮机故障。
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除了预测资产性能和健康问题外，还可以使用预测模型进行其他活动，包括数据收集、流失率预测和质量控制过程自动化。此外，基于人工智能和物联网的预测性维护解决方案可以统计分析整个制造工厂的维护计划。这降低了备件和耗材的成本以及维护过程中损失的生产时间，增加了机器的正常运行时间，并通过消除由于生产工厂中的机器故障而发生的事故来提高安全性。
预测分析市场竞争激烈，在生态系统的不同阶段存在众多参与者。根据MnM的市场评估框架，大多数公司正在采用有机增长战略来加强其市场地位。与 2020 年相比，2021 年的产品发布和增强数量增加了约 50%。微软、IBM、SAP SE、甲骨文、SAS Institute、Google、Salesforce、AWS、HPE、Teradata、Alteryx、FICO 和 Altair 是提供创新预测分析解决方案和服务业。
拥有高级预测性维护策略的组织将通过深入了解其宝贵资产并实现最佳运营绩效来获得显着收益，这可能有助于他们在竞争中保持领先地位。
全球预测分析市场的主要供应商 IBM（美国）、微软（美国）、甲骨文（美国）、SAP（德国）、SAS Institute（美国）、谷歌（美国）、Salesforce（美国）、AWS（美国）、HPE（美国）、Teradata（美国）、Alteryx（美国）、FICO（美国）、Altair（美国）、Domo（美国）、Cloudera（美国）、Board International（瑞士）、TIBCO Software（美国）、Hitachi Vantara（美国）、Qlik（美国）、Happest Minds（印度）、Dataiku（美国）、RapidMiner（美国）、 Biofourmis（美国），In-med Prognostics（印度），Aito.Ai（芬兰），Symend（美国），Onward Health（印度），Unioncrate（美国），CyberLabs（巴西），Actify Data Labs（印度），Amlgo Labs（印度）和Verimos（美国）。
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