2025 Op Vibratiegebaseerd Predictief Onderhoud in Industriële IoT: Markt Dynamiek, Technologie Innovaties, en Strategische Voorspellingen Tot 2030. Verken Belangrijke Trends, Regionale Leiders, en Groeikansen in het Evoluerende IIoT Landschap.
- Executive Summary & Markt Overzicht
- Belangrijke Technologie Trends in Vibratiegebaseerd Predictief Onderhoud
- Concurrentielandschap en Vooruitstrevende Oplossingsleveranciers
- Marktgroei Voorspellingen (2025–2030): CAGR, Omzet, en Adoptiesnelheden
- Regionale Analyse: Noord-Amerika, Europa, Azië-Pacific, en de Rest van de Wereld
- Uitdagingen, Risico’s, en Barrières voor Adoptie
- Kansen en Strategische Aanbevelingen voor Belanghebbenden
- Toekomstige Vooruitzichten: Opkomende Toepassingen en Langetermijn Marktpotentieel
- Bronnen & Referenties
Executive Summary & Markt Overzicht
Vibratiegebaseerd predictief onderhoud (PdM) in de context van het Industriële Internet der Dingen (IIoT) transformeert snel de activa-beheerstrategieën in de productie-, energie- en procesindustrieën. Deze aanpak maakt gebruik van geavanceerde vibratiesensoren, edge computing en cloudanalyses om de gezondheid van apparatuur in real-time te monitoren, waardoor vroegtijdige detectie van mechanische defecten zoals onbalans, uitlijning en slijtage aan lagers mogelijk is. Door vibratie-analyse te integreren met IIoT-platforms kunnen organisaties overschakelen van reactief of gepland onderhoud naar een voorspellend model, wat de ongeplande stilstand en onderhoudskosten aanzienlijk verlaagt.
In 2025 wordt verwacht dat de wereldwijde markt voor vibratiegebaseerd predictief onderhoud zijn sterke groei zal voortzetten, gedreven door de toenemende adoptie van IIoT-technologieën en de stijgende vraag naar operationele efficiëntie. Volgens MarketsandMarkets zal de markt voor predictief onderhoud naar verwachting 18,6 miljard USD bereiken tegen 2027, waarbij oplossingen voor vibratiemonitoring een aanzienlijk aandeel vertegenwoordigen vanwege hun bewezen effectiviteit in roterende machines en kritische activa.
Belangrijke spelers in de industrie, zoals ABB, Schneider Electric en Emerson Electric, breiden hun IIoT-compatibele vibratiemonitoringportefeuilles uit, met de integratie van machine learning-algoritmen en draadloze sensornetwerken om de nauwkeurigheid van foutdetectie en schaalbaarheid te verbeteren. De proliferatie van 5G-connectiviteit en edge computing versnelt bovendien de implementatie van real-time vibratie-analyse, waardoor snellere besluitvorming en remote asset management mogelijk worden.
Regionaal gezien zijn Noord-Amerika en Europa de leiders in de adoptie, ondersteund door strenge regelgeving en een volwassen industriële basis. Azië-Pacific komt echter op als de snelst groeiende markt, aangedreven door snelle industrialisatie en toenemende investeringen in slimme productie-initiatieven, met name in China, India en Zuid-Oost Azië (IDC).
- Marktdrijvers: Vraag naar vermindering van stilstand, kostenbesparingen en verbeterde activa betrouwbaarheid.
- Uitdagingen: Hoge initiële investering, integratiecomplexiteit en zorgen over databeveiliging.
- Kansen: Uitbreiding van draadloze sensornetwerken, AI-gedreven analyses en cloud-gebaseerde PdM-platforms.
Samenvattend is vibratiegebaseerd predictief onderhoud in IIoT klaar voor aanzienlijke uitbreiding in 2025, ondersteund door technologische vooruitgang en de noodzaak voor slimmere, data-gedreven onderhoudstrategieën in wereldwijde industrieën.
Belangrijke Technologie Trends in Vibratiegebaseerd Predictief Onderhoud
Vibratiegebaseerd predictief onderhoud ontwikkelt zich snel als een hoeksteen van IIoT-strategieën, waarbij geavanceerde sensortechnologieën, edge computing en kunstmatige intelligentie worden gebruikt om de betrouwbaarheid van activa te optimaliseren en ongeplande stilstand te verminderen. In 2025 zijn er verschillende belangrijke technologie trends die de adoptie en effectiviteit van vibratiegebaseerde predictieve onderhoudsoplossingen vormgeven.
- Edge Analytics en Real-Time Verwerking: De integratie van edge computing met vibratiesensoren maakt real-time gegevensverwerking direct bij de bron mogelijk. Dit vermindert de latency, minimaliseert de bandbreedtevereisten, en stelt onmiddellijke anomaliedetectie mogelijk. Bedrijven zoals ABB en Schneider Electric zetten edge-enabled apparaten in die machine learning-algoritmen lokaal kunnen uitvoeren, waardoor bruikbare inzichten worden geboden zonder dat grote hoeveelheden ruwe gegevens naar de cloud hoeven te worden verzonden.
- Draadloze en Laagvermogen Sensor Netwerken: De proliferatie van draadloze vibratiesensoren, vaak aangedreven door energie-oogsttechnologieën, maakt het haalbaar om activa in afgelegen of moeilijk bereikbare locaties te monitoren. Deze sensoren, aangeboden door leveranciers zoals Emerson en Honeywell, ondersteunen schaalbare implementaties en verlagen de installatiekosten, waardoor de digitale transformatie van verouderde apparatuur wordt versneld.
- AI-Driven Predictive Analytics: Geavanceerde machine learning-modellen worden getraind op enorme datasets om subtiele patronen in vibratiesignalen te identificeren die voorafgaan aan apparatuurstoringen. Platforms van IBM en GE Digital integreren deep learning-technieken om de nauwkeurigheid van foutvoorspellingen te verbeteren en optimale onderhoudsacties aan te bevelen, waardoor de levensduur van activa wordt verlengd en operationele risico’s worden verminderd.
- Integratie met Digitale Tweelingen: De convergentie van vibratiemonitoring met digitale tweelingtechnologie maakt het mogelijk om virtuele replica’s van fysieke activa te creëren. Dit stelt continue simulatie en scenario-analyse mogelijk, waardoor de mogelijkheid om storingen te voorspellen en onderhoudsschema’s te optimaliseren wordt verbeterd. Siemens en PTC zijn toonaangevend in het integreren van vibratiegegevens in uitgebreide digitale tweelingecosystemen.
- Standaardisatie en Interoperabiliteit: Branchebrede inspanningen om gegevensindelingen en communicatieprotocollen te standaardiseren, zoals OPC UA en MQTT, vergemakkelijken de naadloze integratie van vibratiegebaseerde systemen met bredere IIoT-platforms. Organisaties zoals het Industrial Internet Consortium stimuleren deze initiatieven, bevorderen interoperabiliteit en versnellen de marktaanneming.
Deze trends stellen gezamenlijk in staat om meer voorspellende, schaalbare en kosteneffectieve onderhoudsstrategieën te realiseren, en positioneert vibratiegebaseerde monitoring als een cruciale enabler van slimme productie in 2025.
Concurrentielandschap en Vooruitstrevende Oplossingsleveranciers
Het concurrentielandschap voor vibratiegebaseerd predictief onderhoud in IIoT ontwikkelt zich snel, gedreven door de toenemende adoptie van Industrie 4.0-principes en de noodzaak voor verbeterde operationele efficiëntie. In 2025 wordt de markt gekenmerkt door een mix van gevestigde industriële automatiseringsgiganten, gespecialiseerde sensorfabrikanten en innovatieve software-startups, die allemaal strijden om marktaandeel door middel van technologische vooruitgang en strategische partnerschappen.
Belangrijke spelers in deze sector zijn Siemens AG, ABB Ltd., Schneider Electric, en Emerson Electric Co., die allemaal uitgebreide IIoT-platforms aanbieden die vibratieanalyse integreren met bredere oplossingen voor activa-beheer. Deze bedrijven benutten hun uitgebreide industriële klantenbases en wereldwijde servicenetuwerken om schaalbare, end-to-end voorspellende onderhoudsoplossingen te bieden.
Gespecialiseerde aanbieders zoals Brüel & Kjær Vibro en PRÜFTECHNIK richten zich op geavanceerde vibratiemonitoringhardware en analyses, vaak in samenwerking met grotere automatiseringsbedrijven om hun oplossingen in bredere IIoT-ecosystemen te integreren. Ondertussen duwen technologische vernieuwers zoals Hansford Sensors en Analog Devices de grenzen van draadloze, laagvermogende en edge-computing-geschikte vibratiesensoren, waardoor wordt ingespeeld op de vraag naar real-time, hoogwaardige gegevens in ruwe industriële omgevingen.
Op softwaregebied winnen bedrijven zoals Augury en Predictronics terrein met AI-gedreven platforms die bruikbare inzichten uit vibratiegegevens bieden, waardoor voorspellend onderhoud met minimale vals-positieve resultaten mogelijk is. Deze startups onderscheiden zich vaak door middel van eigentijdse machine learning-algoritmen en gebruiksvriendelijke dashboards, gericht op zowel OEM’s als eindgebruikers die snelle implementatie en ROI zoeken.
Strategische samenwerkingen en overnames vormen de concurrentiedynamiek, aangezien gevestigde spelers hun digitale capaciteiten willen verbeteren en startups naar schaal zoeken. Bijvoorbeeld, Honeywell heeft zijn portfolio voor voorspellend onderhoud uitgebreid door middel van gerichte overnames, terwijl Rockwell Automation doorgaande derde-partij vibratie-analyses integreert in zijn FactoryTalk-platform.
Over het geheel genomen wordt de markt voor vibratiegebaseerd predictief onderhoud in IIoT in 2025 gekenmerkt door intense concurrentie, snelle innovatie en een trend richting geïntegreerde, cloud-gebaseerde oplossingen die beloven ongeplande stilstand te verminderen en de prestaties van activa in diverse sectoren te optimaliseren.
Marktgroei Voorspellingen (2025–2030): CAGR, Omzet, en Adoptiesnelheden
De markt voor vibratiegebaseerd predictief onderhoud binnen het Industriële Internet der Dingen (IIoT) staat tussen 2025 en 2030 op het punt van robuuste uitbreiding, gedreven door de toenemende adoptie van Industrie 4.0-praktijken en de groeiende behoefte aan operationele efficiëntie in de productie- en procesindustrieën. Volgens prognoses van MarketsandMarkets wordt verwacht dat de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud – die vibratiegebaseerde oplossingen omvat – een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van ongeveer 28% zal bereiken gedurende deze periode. Deze groei wordt ondersteund door de proliferatie van verbonden sensoren, vooruitgang in machine learning-algoritmes, en de integratie van cloud-gebaseerde analysemiddelen.
Omzetprognoses geven aan dat het segment van vibratiegebaseerd onderhoud aanzienlijk zal bijdragen aan de algehele markt voor voorspellend onderhoud, met verwachte omzetten van meer dan $3,5 miljard tegen 2030. Deze toename is toe te schrijven aan de brede implementatie van vibratiesensoren en versnellingsmeters in kritische activa zoals motoren, pompen, turbines en compressoren in sectoren als olie en gas, automotive en energie. Gartner benadrukt dat het aantal IIoT-eindpunten, inclusief vibratiemonitoringapparaten, blijft stijgen, wat de groei van de markt verder aanwakkert.
De adoptiesnelheden worden naar verwachting versneld naarmate ondernemingen de tastbare voordelen van vibratiegebaseerd predictief onderhoud erkennen, zoals het verminderen van ongeplande stilstand, lagere onderhoudskosten en verlengde levensduur van apparatuur. Tegen 2027 wordt geschat dat meer dan 60% van grote industriële faciliteiten enige vorm van vibratiegebaseerde monitoring heeft geïmplementeerd, een stijging ten opzichte van minder dan 35% in 2024, volgens IDC. De adoptiecurve is bijzonder steil in sectoren met waardevolle roterende apparatuur, waarbij vroege defectdetectie cruciaal is om catastrofale storingen te voorkomen.
- CAGR (2025–2030): ~28% voor vibratiegebaseerde predictieve onderhoudsoplossingen.
- Omzet (2030): Verwacht om wereldwijd meer dan $3,5 miljard te overschrijden.
- Adoptiesnelheid (2027): Meer dan 60% van grote industriële faciliteiten verwacht vibratiegebaseerde monitoring te implementeren.
Samenvattend zal de periode van 2025 tot 2030 getuige zijn van versnelde groei in de markt voor vibratiegebaseerd predictief onderhoud, gedreven door technologische vooruitgang, toenemende penetratie van IIoT en een duidelijke return on investment voor industriële operators.
Regionale Analyse: Noord-Amerika, Europa, Azië-Pacific, en de Rest van de Wereld
De adoptie van vibratiegebaseerd predictief onderhoud (PdM) binnen het IIoT-ecosysteem kent aanzienlijke regionale variatie, beïnvloed door industriële volwassenheid, digitale infrastructuur en sectorale focus. In 2025 vertonen Noord-Amerika, Europa, Azië-Pacific, en de Rest van de Wereld (RoW) elk verschillende marktdynamieken en groeitrajecten voor vibratiegebaseerde PdM-oplossingen.
- Noord-Amerika: De regio blijft een voorloper in IIoT-ondersteund predictief onderhoud, gedreven door vroege digitalisering in de productie-, olie- en energie-sectoren. De Verenigde Staten profiteren met name van robuuste investeringen in slimme fabrieken en een sterke aanwezigheid van oplossingenleveranciers zoals Emerson Electric Co. en Rockwell Automation. Volgens MarketsandMarkets had Noord-Amerika in 2024 meer dan 35% van het wereldwijde marktaandeel voor vibratiegebaseerd PdM, met voortdurende groei die wordt verwacht naarmate sectoren de operationele efficiëntie en activa betrouwbaarheid prioriteren.
- Europa: De markt in Europa wordt gekenmerkt door strenge regelgeving en een sterke nadruk op duurzaamheid en energie-efficiëntie. Landen zoals Duitsland, het VK en Frankrijk zijn leidende adoptanten, die IIoT benutten voor predictief onderhoud in de automotive, luchtvaart en proces industrieën. De digitale initiatieven van de Europese Unie en financiering voor Industrie 4.0-projecten versnellen de adoptie verder. Siemens AG en Schneider Electric zijn prominente spelers, en de regio zal naar verwachting een CAGR van meer dan 25% zien tot 2025, volgens IDC.
- Azië-Pacific: De regio Azië-Pacific kent de snelste groei, aangedreven door snelle industrialisatie in China, India en Zuid-Oost Azië. Overheidsinitiatieven zoals “Made in China 2025” en “Digital India” katalyseren de adoptie van IIoT, inclusief vibratiegebaseerd PdM. Lokale en multinationale leveranciers, waaronder Honeywell en ABB, breiden hun aanwezigheid uit. Fortune Business Insights voorspelt een dubbelcijferige CAGR voor de regio, met productie en energie als primaire aanjagers.
- Rest van de Wereld (RoW): Adoptie in Latijns-Amerika, het Midden-Oosten en Afrika is relatief recent, maar groeiende, vooral in de mijnbouw, olie- en gasindustrie en nutsbedrijven. Infrastructuurbeperkingen en budgettaire uitdagingen zijn obstakels, maar steeds meer bewustzijn van de voordelen van IIoT en pilotprojecten door mondiale spelers stimuleren geleidelijk de adoptie.
Over het geheel genomen zullen regionale verschillen in IIoT-infrastructuur, regelgeving en industriële prioriteiten de wereldwijde markt voor vibratiegebaseerd predictief onderhoud in 2025 blijven vormen.
Uitdagingen, Risico’s, en Barrières voor Adoptie
Ondanks het groeiende potentieel van vibratiegebaseerd predictief onderhoud (PdM) in het IIoT-landschap, blijven verschillende uitdagingen, risico’s en barrières de wijdverspreide adoptie belemmeren vanaf 2025. Deze obstakels beslaan technische, organisatorische en economische dimensies en beïnvloeden zowel vroege gebruikers als degenen die implementatie overwegen.
- Datakwaliteit en Sensorbetrouwbaarheid: De effectiviteit van vibratiegebaseerd PdM hangt af van de nauwkeurigheid en consistentie van sensorgegevens. Industriële omgevingen stellen sensoren vaak bloot aan zware omstandigheden—zoals extreme temperaturen, stof, en elektromagnetische interferentie—wat de prestaties van de sensor kan degrad en tot valse positieven of gemiste anomalieën kan leiden. Het waarborgen van sensorkalibratie en onderhoud voegt operationele complexiteit en kosten toe McKinsey & Company.
- Integratie met Legacy Systemen: Veel industriële faciliteiten werken met verouderde apparatuur die geen digitale interfaces of gestandaardiseerde communicatieprotocollen heeft. Het integreren van moderne vibratiesensoren en analysetools met deze systemen vereist vaak op maat gemaakte oplossingen, wat de implementatietijd en kosten verhoogt. Deze integratie-uitdaging vormt een aanzienlijke barrière, vooral voor kleine en middelgrote ondernemingen (KMO’s) Gartner.
- Data Management en Analysecomplexiteit: Vibratiegebaseerd PdM genereert enorme hoeveelheden gegevens met een hoge frequentie. Het opslaan, verwerken en analyseren van deze gegevens in real-time vereist robuuste IT-infrastructuur en geavanceerde analysemiddelen. Veel organisaties hebben niet de interne expertise om machine learning-modellen te ontwikkelen en te onderhouden die zijn afgestemd op hun specifieke activa, wat leidt tot suboptimale resultaten of het verlaten van projecten IDC.
- Cybersecurity Risico’s: Het verbinden van vibratiesensoren en analysetools met bedrijfsnetwerken vergroot het aanvalsoppervlak voor cyberdreigingen. Industriële operators zijn bijzonder bezorgd over de mogelijkheid van datalekken, operationele verstoringen en veiligheidsincidenten als gevolg van gecompromitteerde IIoT-apparaten European Union Agency for Cybersecurity (ENISA).
- Onzekerheid over Return on Investment (ROI): De aanloopkosten voor het implementeren van vibratiegebaseerd PdM – inclusief sensoren, connectiviteit, analysetoftware en training – kunnen aanzienlijk zijn. Veel organisaties worstelen met het kwantificeren van de ROI, vooral wanneer voordelen zoals verminderde stilstand of verlengde levensduur van activa moeilijk te meten of direct toe te schrijven zijn aan PdM-initiatieven Deloitte.
Het aanpakken van deze uitdagingen vereist voortdurende vooruitgang in sensortechnologie, gestandaardiseerde integratiekaders, verbeterde data-analysetools en duidelijke businesscases om de investeringen in vibratiegebaseerd predictief onderhoud binnen IIoT-omgevingen te rechtvaardigen.
Kansen en Strategische Aanbevelingen voor Belanghebbenden
De adoptie van vibratiegebaseerd predictief onderhoud (PdM) binnen het IIoT-ecosysteem biedt aanzienlijke kansen voor belanghebbenden in de productie-, energie-, transport- en procesindustrieën. Naarmate IIoT-platforms rijpen en de kosten van sensoren dalen, wordt de integratie van geavanceerde vibratieanalyses steeds haalbaarder en kosteneffectiever. Volgens Gartner wordt verwacht dat de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud meer dan $10 miljard zal overschrijden tegen 2025, met vibratieanalyse als een kerntechnologie die deze groei aandrijft.
Belangrijke kansen voor belanghebbenden zijn onder andere:
- OEM’s en Apparatuurfabrikanten: Door vibratiesensoren en connectiviteitsmodules in nieuwe machines te integreren, kunnen OEM’s waarde-added diensten aanbieden, zoals real-time gezondheidsmonitoring en remote diagnostics. Dit differentieert niet alleen hun producten, maar opent ook terugkerende inkomstenstromen via servicecontracten en data-gedreven onderhoudsaanbiedingen (Siemens).
- Industriële Operators: Het implementeren van vibratiegebaseerd PdM stelt operators in staat om over te schakelen van reactief of gepland onderhoud naar een toestand-gebaseerde aanpak, waardoor ongeplande stilstand en verlengde levensduur van activa worden verminderd. McKinsey & Company schat dat predictief onderhoud de onderhoudskosten met tot 30% en storingen met 70% kan verminderen.
- Technologieaanbieders: Bedrijven die gespecialiseerd zijn in IIoT-platforms, edge computing en AI-gedreven analyses kunnen profiteren van de groeiende vraag naar schaalbare, interoperabele oplossingen die vibratiegegevens integreren met andere indicatoren van machinegezondheid. Strategische partnerschappen met sensorfabrikanten en cloudproviders zijn cruciaal voor de end-to-end oplossing leveringen (PTC).
- Diensten Integrators: Systeemintegratoren en adviesbureaus kunnen op maat gemaakte implementatie-, training- en verandermanagementdiensten aanbieden om de adoptie te versnellen en ROI voor eindgebruikers te maximaliseren (Accenture).
Strategische aanbevelingen voor belanghebbenden zijn onder andere:
- Investeer in interoperabele, open standaard IIoT-architecturen om naadloze integratie van vibratiesensoren en analyses over diverse apparatuur-vloten te garanderen.
- Prioriteer cybersecurity en databeheer, aangezien verhoogde connectiviteit nieuwe risico’s introduceert voor operationele technologieomgevingen (NIST).
- Stimuleer samenwerkingen tussen industrieën om best practices, gedeelde datamodellen en industriële benchmarks voor vibratiegebaseerd PdM te ontwikkelen.
- Maak gebruik van AI en machine learning om anomaliedetectie, oorzaak-analyse en voorspellende nauwkeurigheid te verbeteren, waardoor een grotere waarde uit vibratiegegevens wordt ontgrendeld.
Toekomstige Vooruitzichten: Opkomende Toepassingen en Langetermijn Marktpotentieel
Met het oog op 2025 en daarna, is vibratiegebaseerd predictief onderhoud (PdM) binnen het IIoT-ecosysteem klaar voor aanzienlijke uitbreiding, aangedreven door vooruitgang in sensortechnologie, edge computing en kunstmatige intelligentie. De integratie van vibratieanalyse met IIoT-platforms wordt verwacht nieuwe toepassingen te ontgrendelen in diverse industriële sectoren, waaronder productie, energie, transport en nutsbedrijven.
Opkomende toepassingen maken steeds vaker gebruik van draadloze, laagvermogen vibratiesensoren die op grote schaal kunnen worden ingezet, zelfs in gevaarlijke of moeilijk bereikbare omgevingen. Dit maakt real-time monitoring van kritische activa zoals pompen, motoren, turbines en compressoren mogelijk, waardoor ongeplande stilstand wordt verminderd en onderhoudsschema’s worden geoptimaliseerd. De adoptie van 5G-connectiviteit en edge AI verbetert bovendien de snelheid en nauwkeurigheid van anomaliedetectie, waardoor bijna onmiddellijke respons op potentiële storingen mogelijk wordt. Volgens Gartner zal meer dan 50% van de industriële ondernemingen tegen 2025 enige vorm van IIoT-ondersteund predictief onderhoud hebben aangenomen, met vibratieanalyse als een kerncomponent.
Het langetermijn marktpotentieel wordt ondersteund door de groeiende nadruk op operationele efficiëntie, kostenreductie en duurzaamheid. Aangezien sectoren proberen het energieverbruik te minimaliseren en de levensduur van apparatuur te verlengen, wordt vibratiegebaseerd PdM een strategische noodzaak. De wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud zal naar verwachting 18,6 miljard USD bereiken tegen 2027, waarbij oplossingen voor vibratiemonitoring een aanzienlijk aandeel vertegenwoordigen, zoals gerapporteerd door MarketsandMarkets. Bovendien wordt verwacht dat de convergentie van PdM met digitale tweelingen en geavanceerde analysemiddelen nieuwe waardecreatie zal genereren, wat scenario-simulatie, oorzaak-analyse, en aanbevelingen voor prescriptief onderhoud mogelijk maakt.
- In de energiesector wordt vibratiegebaseerd PdM ingezet om windturbines en energieproductie-activa te monitoren, waardoor kostbare storingen worden verminderd en de betrouwbaarheid van het netwerk wordt ondersteund.
- In de productie faciliteert de technologie de overgang naar slimme fabrieken, waar inzichten in machinegezondheid autonome onderhouds- en productieoptimalisatie aandrijven.
- Transport en logistiek passen vibratieanalyse toe om de betrouwbaarheid van rollend materieel, transportbanden en andere kritieke infrastructuur te waarborgen.
Naarmate IIoT-platforms rijpen en interoperabiliteitsstandaarden verbeteren, zullen de barrières voor grootschalige adoptie van vibratiegebaseerd predictief onderhoud naar verwachting afnemen. De volgende golf van innovatie zal zich waarschijnlijk richten op zelflerende algoritmen, naadloze integratie met enterprise asset management-systemen en de democratisering van analytics voor medewerkers op de werkvloer. Deze trends positioneren vibratiegebaseerd PdM als een hoeksteen van het toekomstige industriële landschap.
Bronnen & Referenties
- MarketsandMarkets
- Emerson Electric
- IDC
- Honeywell
- IBM
- GE Digital
- Siemens
- Industrial Internet Consortium
- Siemens AG
- Brüel & Kjær Vibro
- Hansford Sensors
- Analog Devices
- Augury
- Predictronics
- Rockwell Automation
- Fortune Business Insights
- McKinsey & Company
- European Union Agency for Cybersecurity (ENISA)
- Deloitte
- Accenture
- NIST
