エマソン・エレクトリックはプロセス制御システム、バルブ、分析機器を製造している。同社が提供する状態監視ソリューションには、振動トランスミッタ、オンライン状態監視ソリューション、予測機能を組み込んだ機械保護システム、電力・水力アプリケーション用の統合状態監視ソリューション、ルートベースの振動アナライザ、電力産業用の機械ヘルスモニタなどがある。

ゼネラル・エレクトリック-ゼネラル・エレクトリック（GE）は、発電機、航空機エンジン、水処理装置、医療用画像機器、セキュリティ・ソリューション、各種工業製品を開発・製造している。加えて、同社はビジネスと消費者金融、オンライン・コンピューティング、メディア・コンテンツのサービスを提供している。GEは、主に石油・ガスセクター向けに機械状態監視ソリューションを提供している。同社は電力部門を通じて機械状態監視ソリューションを提供している。2002年、GEは機械保護と状態監視ソリューションの大手プロバイダーであるベントリー・ネバダ社（米国）を買収した。同社は現在、ベントリー・ネバダというブランド名で機械状態監視システムを提供している。
ハネウェル・インターナショナル-ハネウェル・インターナショナルは、世界中の顧客にサービスを提供する多角的な技術・製造企業である。同社は4つの主要セグメント-航空宇宙、パフォーマンス・マテリアル・アンド・テクノロジーズ、安全性と生産性ソリューション、ハネウェル・ビルディング・テクノロジーズ-を通じて事業を展開している。同社は主に、安全・生産性ソリューション部門を通じて、機械状態監視ソリューションと関連製品・サービスを提供している。石油・ガス、パルプ・製紙、鉱業、鉱物、金属、化学、製薬産業における精製などのプロセスおよびハイブリッド・アプリケーション向けのオートメーションおよび制御ソリューションを提供している。

ナショナルインスツルメンツは、自動試験装置と仮想計測ソフトウェアの大手プロバイダーの一つである。同社は、産業、重機、輸送、石油・ガス、風力エネルギー、発電市場のエンドユーザー向けに機械状態監視ソリューションを提供している。同社が提供する機械状態監視ソリューションには、振動センサ、圧力センサ、温度センサ、ロードセル、音響センサ、NI InsightCM Enterprise Software、組み込み制御・監視システム、CompactRIO監視プラットフォームなどがある。ナショナルインスツルメンツは、製品事業部門を通じて機械状態監視ソリューションを提供している。
SKF-SKFは、ベアリング、シール、潤滑管理システム、メンテナンス製品、パワートランスミッション製品、メカトロニクス、状態監視システム、および関連サービスを製造する世界的な主要企業の1つである。SKFは、産業用セグメントを通じて機械状態監視ソリューショ ンを提供している。同社は、温度計、サーマルカメラ、振動測定ツール、タコメーター、ストロボスコープ、超音波計器、放電検出器など、幅広い状態監視製品を提供している。

発電は、機械状態監視システムの急速な導入が見られる新興産業の一つである。発電業界では、操業を最適化し高い収益性を確保するために情報技術（IT）への投資が増加しており、発電所における状態監視システムの採用を促進している。この業界は、電力需要の増大と発電・配電時のエネルギー損失という課題に直面している。企業は低コストで電力を生成し、電力供給の不要な変化についてプロセスを監視することが期待されている。したがって、機械状態監視システムとソリューションは、電力部門で重要な役割を果たしている。
石油・ガス-石油・ガスプラントでは、上流または下流の操業において、資産性能とセキュリティが極めて重要である。石油・ガス産業で操業する企業は、上昇するエネルギー要件を満たすだけでなく、操業コストを削減し、プラントの効率を向上させる効果的な方法を模索しています。この業界では、世界的なエネルギー需要の増加に対応するため、いくつかの開発が行われている。さらに、石油・ガス会社は、生産量を増やすために新技術を研究している。これらの企業は、遠隔地の海上で掘削作業を行っているため、海上プラントの安全性と効率を向上させる必要性が絶えず高まっています。このため、この業界では機械状態監視システムが必要とされています。
金属・鉱業 – 金属・鉱業企業は、金属需要の増加とグローバル化の進行を考慮しながら、供給コストの抑制、サプライチェーンの可視性、リスク管理を確実に行う必要があります。競争力を維持し、収益性と生産性を高め、安全性を向上させながら操業コストを削減するために、多くの企業が自動化ソリューションを採用しています。機械状態監視により、金属・鉱業業界は社内外のメンバーが使用できるデータを収集できます。このデータは、鉱山に配備された機械の健全性と運転効率に関する文書に即座にアクセスし、レビューし、配布し、アーカイブするために使用されます。この業界では、予測分析とモデリング技術を使用して、アクセス性と機械の運転効率を改善し始めている。

振動モニタリング – 振動モニタリングは、機械の状態監視に最も広く使用されている技術です。振動は、機械の前後運動による静止位置からの周期的または周期的な変位と定義することができます。この運動は主に、ベルト、ギア、ベアリング、駆動モーターなど、さまざまな部品の振動によって引き起こされる。振動モニタリングは、故障が発生するほぼ3ヶ月前に、アンバランス、ミスアライメント、摩耗を検出することができます。この技術はまた、製造工場におけるエネルギー消費を改善する機会にもなります。というのも、アライメントがずれている水ポンプは、アライメントが整っているポンプに比べて15%もエネルギーを消費するからです。
サーモグラフィ – 監視技術としてのサーモグラフィは成熟し、機械の温度をリアルタイムで測定するために広く使われています。サーモグラフィは熱画像としても知られています。このプロセスにより、機器の欠陥や工業プロセスの不具合を早期に発見できるため、システムのダウンタイム、故障、メンテナンスコストを削減できます。この機械状態監視技術には、機械部品のミスアライメント、不適切な潤滑、不均衡、応力、摩耗の検出など、さまざまな用途があります。また、電気機器の過熱、配管の漏れ、圧力容器の弱点なども特定できます。赤外線サーモグラフィは、予知保全や非破壊検査の手法として普及しています。
オイル分析 – オイル分析技術は、機械オイル、流体、潤滑油にのみ適用されます。この技術は、オイルや潤滑油の過熱、摩耗、汚染の検出に役立ちます。例えば、鉄分のレベルが高い場合、汚れや砥粒が付着していることがよくあります。適時に検出することで、ギアボックスの故障を50%減らすことができます。コンタミネーションを避けることで、ベアリングの故障を75%減らすことができる。さらに、機械の故障を防ぐために、フェログラフィー、含水試験、赤外分光法、紫外分光法、粘度試験、絶縁耐力試験、鉄含有量（粒子定量化指数）、ICP/分光法、微生物分析、電位差滴定（全酸価/全塩基価）、沈殿物試験などのオイル分析試験がある。
[279ページレポート] 世界の機械状態監視市場規模は、2024年の31億米ドルから2029年には47億米ドルに成長し、2024年から2029年までの年平均成長率は8.3％になると予測されている。予知保全は、機器の突然の故障の可能性を減らすことで、従業員の安全性を向上させ、安全で継続的なプラント操業を保証する。この技術は、特に自動車や石油・ガスなどの資本集約型産業において、大規模に実施することができる。市場には、振動分析器、超音波分析器、オイル分析器など、摩耗やその他の故障の兆候を事前に特定することで機械や設備の状態を監視する予知保全ツールがいくつか出回っている。

 

市場動向

 

推進要因：無線通信技術への傾斜の高まり
産業機器の機械的故障は、計画外の生産停止の最も一般的な原因のひとつであり、その結果、産業プラントの操業停止とそれに続く経済的損失が発生する。そのため、企業はメンテナンス・コストを削減し、作業員の安全を確保するための適切なソリューションの開発・導入に絶えず注力している。ワイヤレス通信技術の導入により、小型で設置が容易なセンサーが、固定配線では高周波の状態監視データを取得することが不可能な場所に配備されるようになった。この技術は、場所、ケーブルの長さ、ケーブルを設置するスペースの有無といった要因によってもたらされる障壁を克服し、機械の遠隔監視を容易にする。

制約： 機械状態監視システムの予測能力における信頼性の問題
オペレーターの中には、機械の状態を判断するのに自分の直感や経験に頼る人もいるが、これは必ずしも信頼できる選択肢ではない。オペレータが個人的な経験に基づいて分析を覆してしまったり、状態監視技術の予測能力に対する信頼を欠いたりする場合があるかもしれない。経験豊富なオペレータは、機械の状態監視システムが提供する診断や予測に懐疑的な場合がある。これは、測定基準の低下、サービス停止、信頼性の低い警告信号や誤った警告信号といった形で、機械が犯したミスのためである。

可能性： 機械状態監視におけるビッグデータ分析と機械学習の統合
機械学習の登場は、効率的なビッグデータ解析と並列処理フレームワークと相まって、機械状態監視業界に変革をもたらしつつある。ビッグデータ解析は、大量のデータを扱うことができるため、状態監視システムによるデータ解析プロセスを加速させている。機械学習は、機械性能の容易なベンチマークを実施し、データの透明性を可能にし、状態監視システムによって監視・制御されるさまざまなプロセス間の効率的なコラボレーションをサポートします。ビッグデータを活用した状態監視は、企業が資産の総所有コストを削減し、効率的な事業運営と利益率の向上を実現するのに役立つ。

課題 遠隔地での専門技術者の不足
機械 装置の故障を減らすことで、製造工程におけるオペレーショナル・エクセレンスを達成するために、機械状態監視システムを導入している企業がいくつかある。これは予知保全戦略であり、主な目的は、資産の現在の健康状態を判断し、将来の挙動を予測して、最適なタイミングでメンテナンスを実施することである。その結果、ダウンタイムが減少し、生産性が向上する。機械状態監視システムの効率は、データを正確に測定・分析するオペレーターの技術的専門知識に依存する。石油・ガス生産施設や発電プラントは遠隔地にあるため、これらの場所に専門家がいるかどうかが課題となる。システムの最適化、ソフトウェアの更新、システムのネットワーク化、データ伝送などには、技術的な専門知識が必要である。そのため、専門知識へのアクセスが困難な場所では、機械状態監視システムの導入が難しくなる。

この市場で著名な企業には、Emerson Electric Co.（米国）、Honeywell International Inc.（米国）、SKF（スウェーデン）、Amphenol Corporation（米国）など、財務的に安定した老舗メーカーが含まれる。これらの企業は、数年前からこの市場で事業を展開しており、多様な製品ポートフォリオと強力なグローバル販売・マーケティングネットワークを持っている。老舗企業とともに、Machine Saver（米国）やLogiLube, LLC（米国）など、この市場に進出している中小企業も多数存在する。

ソフトウェア・セグメントは予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想される。
機械状態監視ソフトウェアは、メーカーのメンテナンス要件に合わせて事前にプログラムされた高度なアルゴリズムを実装することで、不具合分析プロセスを簡素化する上で重要な役割を果たしている。産業プラントにおける機械のモニタリングの成功は、機械にインストールされたソフトウェアに大きく依存している。統合されたソフトウェアソリューションは、産業プラントのダウンタイムを最小化し、機械の性能を最大化するのに役立ち、全体的なメンテナンスコストをさらに削減します。例えば、振動モニタリングソフトウェアは、メーカーの機械メンテナンス要件を満たすように事前にプログラムされた洗練されたアルゴリズムを実装することで、不具合分析プロセスを簡素化する上で重要な役割を果たします。このソフトウェアは、振動モニターやポータブルデータコレクターと連携して、コンディションベースの予知保全プログラムを確立し、実施する。

クラウドセグメント市場は、予測期間中に大幅なCAGRで成長すると予測される。
機械状態監視ソリューションとシステムのクラウド展開タイプは、インターネットの使用とサードパーティーベンダーの関与を伴う。その主な利点は、企業が遠隔地から資産の状態をリアルタイムで把握できることである。さらに、クラウドベースのプラットフォームを使用する主な利点は、優れた柔軟性、利便性、拡張性である。クラウドプラットフォームは、困難な状況下でも現場での機械の遠隔監視を容易にするモデルであるため、人的スタッフの要件を削減するのに役立つ。

アジア太平洋地域における機械状態監視市場の成長は、中国、日本、インド、その他のアジア太平洋地域について調査されている。この地域は、経済の安定性を向上させるための支出の増加により、世界で最も強力な経済圏になりつつある。アジア太平洋地域では、機械状態監視システムとソリューションの導入が急増している。世界有数の製造国である中国は、製造工場の操業効率と生産量を向上させるため、リアルタイム機械監視システムを採用している。製造業のメンテナンスコストの上昇により、企業はメンテナンスプロセスを最適化し、運用コストを最小限に抑えるため、予知保全などの先進技術の採用を余儀なくされている。コンディション・モニタリングは、重要な資産の故障を事前に予測することで、突然の故障やそれに伴う経済的損失を回避し、メーカーの操業コスト削減に貢献する。

中国は、世界で最も急速に経済成長している国のひとつです。自動車産業と製造業が盛んな中国は、世界で機械状態監視ソリューションを採用する主要国のひとつとなっている。このため、機械状態監視システムとソフトウェア・ソリューションの開発・販売には高い可能性がある。同国では、繁栄する産業部門で自動化ソリューションが急速に採用されている。このため、先進的な製造技術の採用が増加し、機械状態監視の要件が生み出されている。

 

主要企業

 

Emerson Electric Co.（米国）、Honeywell International Inc.（米国）、SKF（スウェーデン）、Amphenol Corporation（米国）、General Electric（米国）などが、機械状態監視企業のトッププレーヤーである。

この調査レポートは、機械状態監視市場を用途別、装置調達別に分類しています、

セグメント

サブセグメント

用途別

ポンプ
チラー
モーター
ベアリング
その他
機器調達別

相手先ブランドメーカー
エンドユーザー
オファー別

ハードウェア
振動センサー
赤外線センサー
分光計
腐食プローブ
超音波検出器
スペクトラムアナライザー
その他のハードウェア
ソフトウェア
サービス
モニタリング手法別

振動分析
サーモグラフィー
オイル分析
腐食モニタリング
超音波放射
モーター電流分析
導入タイプ別

オンプレミス
クラウド
モニタリングプロセス別

ポータブル状態監視
オンライン状態監視
産業別

石油・ガス
発電
金属・鉱業
化学
自動車
航空宇宙
食品・飲料
海洋
その他産業
地域別

北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
ドイツ
英国
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
その他のアジア太平洋地域
その他の地域
GCC
南米
中東・アフリカ

2023年11月、SKFはSKF Enlight Collect IMx-1-EXセンサーソリューションを発表し、状態監視のポートフォリオを拡大しました。この革新的なワイヤレス・モニタリング・システムにより、機械の故障を事前に特定することが可能になり、コストのかかる破壊的なダウンタイムを防ぐことができます。
2022年6月、シーメンスは、産業機械性能のためのAI搭載ソリューションのリーディングプロバイダーであるSenseye社を買収した。この買収により、シーメンスは革新的な予知保全と資産インテリジェンスの分野におけるポートフォリオを拡大した。
2021年3月、エマソン・エレクトリック社は、新しいRosemount 4390シリーズの腐食・侵食ワイヤレストランスミッタとPlantweb Insight Non-Intrusive Corrosionアプリケーションを通じて、Plantwebデジタルエコシステムと完全に統合された腐食・侵食モニタリングシステムの完全なポートフォリオを発表した。このモニタリング・ポートフォリオは、既存のオフライン腐食プローブを、石油・ガス処理活動における腐食や侵食のリスクを監視するオンライン・ツールに変えます。

 

 

【目次】

 

1 はじめに （ページ – 37）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 対象と除外
1.4 対象市場
図1 機械状態監視市場のセグメンテーション
1.4.1 地域範囲
図2 機械状態監視市場：地域範囲
1.4.2 考慮した年数
1.5 通貨
1.6 利害関係者
1.7 変化の概要
1.8 景気後退の影響

2 調査方法 （ページ – 43）
2.1 調査データ
図 3 機械状態監視市場：調査デザイン
2.1.1 二次調査および一次調査
図4 機械状態監視市場：調査手法
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 主要な二次情報源のリスト
2.1.2.2 二次ソースからの主要データ
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 一次インタビュー参加者リスト
2.1.3.2 一次資料からの主要データ
2.1.3.3 主要な業界インサイト
2.1.3.4 一次資料の内訳
2.2 市場規模の推定
2.2.1 トップダウンアプローチ
2.2.1.1 トップダウンアプローチによる市場規模の推定
図5 機械状態監視市場：トップダウンアプローチ
2.2.2 ボトムアップアプローチ
2.2.2.1 ボトムアップアプローチによる市場規模の推定
図6 機械状態監視市場：ボトムアップアプローチ
図7 市場規模推定手法：サプライサイド分析
2.3 データ三角測量
図8 データ三角測量
2.4 調査の前提
図9 調査の前提
2.5 調査の限界
2.6 不況が機械状態監視市場に与える影響を分析するために考慮したパラメータ
2.7 リスク評価
表1 リスク分析

3 事業概要 （ページ – 55）
図 10 機械状態監視市場、2020～2029 年（10 億米ドル）
図 11 オンライン機械状態監視システムが予測期間を通じて市場を支配する
図 12 振動モニタリング技術が 2024 年に最大の市場シェアを占める
図 13 2024 年には発電産業が最大の市場シェアを占める
図14 2023年の機械状態監視の世界市場は北米が支配的

4 プレミアムインサイト（ページ数 – 60）
4.1 機械状態監視市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図 15 自動車産業と航空宇宙産業からの需要増加が市場を牽引
4.2 機械状態監視市場、監視技術別
図 16 振動モニタリング技術が 2029 年に最大の市場シェアを占める
4.3 機械状態監視市場：産業別
図 17 2029 年には発電産業が最大の市場シェアを占める
4.4 北米の機械状態監視市場：産業別、国別
図 18 2029 年には発電産業と米国が北米の機械状態監視市場で最大シェアを占める
4.5 機械状態監視市場：国別
図 19 インドが予測期間中、世界の機械状態監視市場で最も高い CAGR を示す

5 市場概観（ページ数 – 64）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 20 機械状態モニタリングの世界市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 産業プラントにおける無線センサーネットワークの利用の増加
5.2.1.2 予期せぬ故障を減らすための予知保全技術への需要の高まり
5.2.1.3 世界的なスマート工場の増加
5.2.1.4 機械状態監視技術導入のメリットに対する意識の高まり
図 21 機械状態監視市場：促進要因の影響分析
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 機械状態監視システムを機械メンテナンスシステムに統合するための高コスト
図 22 機械状態監視市場：阻害要因の影響分析
5.2.3 機会
5.2.3.1 ビッグデータ分析と機械学習の機械状態監視への統合
5.2.3.2 安全なクラウドコンピューティングプラットフォームの登場
5.2.3.3 IIoTシステムと既存の製造システムの統合
図 23 機械状態監視市場：機会のインパクト分析
5.2.4 課題
5.2.4.1 遠隔地での専門技術者の不足
5.2.4.2 既存システムの改修に伴う追加コスト
図 24 機械状態監視市場：課題の影響分析
5.3 バリューチェーン分析
図 25 機械状態監視のバリューチェーン
5.4 エコシステム分析
図 26 エコシステムのマッピング
表2 エコシステムにおける主要企業とその役割
5.5 価格分析
5.5.1 機械状態監視システムの平均販売価格動向
図27 機械状態監視システムの平均販売価格（2019～2023年
5.5.2 主要企業が提供する振動センサーの平均販売価格
図 28 振動センサーの平均販売価格動向（主要プレーヤー別
表 3 主要企業が提供する振動センサの平均販売価格
表4 機械状態監視ハードウェア機器の平均販売価格
5.5.3 平均販売価格動向（地域別
表5 機械状態監視システムの平均販売価格（地域別
5.6 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図 29 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド
5.7 技術分析
5.7.1 モノのインターネット（iot）
図 30 コンディションモニタリングシステムユーザーによる iot プラットフォームの利用
5.7.2 クラウドコンピューティング技術
図 31 クラウドベースの機械状態監視の利点
図 32 産業発展モデル
5.7.3 マルチパラメーター状態監視
5.7.4 クラウドベースの予知保全（maintenance-as-a-service）
図 33 クラウドベースのメンテナンスフレームワークにおけるデータ交換
5.8 ポーターのファイブフォース分析
表 6 機械状態監視市場：ポーターの 5 力分析
図 34 機械状態監視市場：ポーターの5つの力分析
5.8.1 サプライヤーの交渉力
5.8.2 買い手の交渉力
5.8.3 新規参入の脅威
5.8.4 代替品の脅威
5.8.5 競合の激しさ
5.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図35 上位3産業の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表7 購入プロセスにおける利害関係者の影響（産業別
5.9.2 購入基準
図36 上位3業種の主な購買基準
表8 上位3業界における主な購買基準
5.10 ケーススタディ分析
表 9 鉄鋼圧延工場がオンライン状態監視システムを導入してベアリングの致命的な故障を防止
表 10 バーキング発電所に振動トランスミッタを設置し、プラントのダウンタイムを削減
表 11 予定外のダウンタイムを削減するために SIG が APM 戦略ソリューションを採用
5.11 貿易分析
5.11.1 輸入シナリオ
図 37 機械検査・計測用部品の国別輸入額（2018～2022 年）（百万米ドル
5.11.2 輸出シナリオ
図38 機械検査・測定用部品の輸出額（国別）、2018～2022年（百万米ドル
5.12 特許分析
図 39 最近 10 年間の特許出願者上位 10 社
表12 米国における過去10年間の特許所有者上位20社（2014～2023年）
図40 年間特許付与数（2014-2023年
表 13 機械状態監視に関する技術革新と特許登録（2022～2023 年
5.13 主要な会議とイベント（2024～2025年
表14 会議とイベントのリスト
5.14 関税、規制情勢、規格
5.14.1 機械検査・測定用HSコード903190対応部品の関税
表15 国ごとに適用される平均関税（推定）(%)
5.14.2 規制機関、政府機関、その他の団体
表16 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表17 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表18 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表19 行：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.14.3 規格
表 20 機械状態監視関連規格

6 機械状態監視システムの応用（ページ番号 – 96）
6.1 導入
図 41 2023 年の機械状態監視市場の用途別シェアはポンプが最大
6.2 ポンプ
6.3 冷凍機
6.4 モーター
6.5 ベアリング
6.6 その他のアプリケーション

7 機械状態監視装置市場で使用される調達モデル（ページ数 – 99）
7.1 導入
図 42 2023 年には相手先商標製品メーカーが市場シェアの大半を占める
7.2 相手先商標製品メーカー（Oems）
7.3 エンドユーザー

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レポートコード：SE 2739