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Stratistics MRCによると、故障検出と分類の世界市場は2023年に48億ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は10.9%で、2030年には100億ドルに達する見込みである。故障検出と分類（FDC）は、エンジニアリング、製造、データ分析など様々な分野で使用される一連の技術と方法論であり、システムまたはプロセスの異常や故障を特定し分類する。主な目的は、システムを継続的に監視し、正常動作からの逸脱を検出し、これらの逸脱をその特性に基づいて異なる故障カテゴリーに分類することである。
市場のダイナミクス：
ドライバー
複雑化する工業プロセス
機械学習、人工知能、ビッグデータ分析のような先進技術は、故障の特定精度と速度を高めるために統合されている。この市場動向は、予知保全と事前リスク管理へのシフトを反映しており、産業界がダウンタイムを最小限に抑え、業務効率を改善し、製品品質を確保することを可能にし、最終的に故障検出・分類分野の成長を促進している。そのため、市場は産業プロセスにおける複雑さの急増を目の当たりにしている。
拘束：
データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
FDCシステムは、ハッキング、マルウェア、データ操作などのサイバーセキュリティの脅威の影響を受けやすい。ソフトウェアやネットワーク・インフラストラクチャの脆弱性が悪用されると、データの完全性や機密性が損なわれる可能性があります。これらのシステムは、産業プロセス、機器の性能、運用指標に関連する機密データを扱うことが多い。不正アクセスやデータ漏洩を防ぐためには、このようなデータの安全な取り扱い、保管、送信を保証することが不可欠です。したがって、これらが市場の成長を抑制する要因となっている。
チャンスだ：
センサー技術の進歩
市場では、センサー技術が著しい進歩を遂げている。これには、リアルタイムのデータ分析のためのAIアルゴリズムの統合、ウェーブレット変換のような高度な信号処理技術の使用、感度と精度が向上したスマートセンサーの開発などが含まれる。さらに、より包括的な故障検出と分類機能を実現するために、さまざまなソースからのデータを組み合わせるマルチセンサーフュージョンシステムがトレンドとなっている。
脅威だ：
熟練した専門家の不足
市場では、熟練した専門家の不足が大きな課題となっている。この不足が、業界全体におけるこれらのシステムの効率的な導入と活用を妨げている。故障検出のためのデータ分析・解釈には複雑な専門知識が必要だが、現在の市場にはそれが不足している。その結果、企業は操業を最適化し、高い信頼性と生産性を維持する上で障害に直面している。
Covid-19の影響：
COVID-19パンデミックは故障検出・分類市場に大きな影響を与えた。産業が混乱と操業低下に直面する中、ソリューションに対する需要は変動した。当初は、予算の制約とプロジェクトの遅れにより減速した。しかし、産業が遠隔操作に適応するにつれて、業務の継続性と効率性を確保するためのAI主導型システムの採用が急増した。この変化はイノベーションを加速させ、より堅牢で適応性の高いソリューションの開発につながった。
予測期間中、表面欠陥セグメントが最大となる見込み
予測期間中、表面欠陥分野が最大となる見込みである。これらの欠陥は、傷やへこみからひび割れや変色に至るまで、潜在的な製品の不具合や品質問題の指標となる。欠陥検出・分類システム市場では、表面欠陥を正確に識別・分類し、製品品質と業務効率の向上につなげることができるコンピュータビジョンや機械学習アルゴリズムのような先進技術に対する需要が高まっている。
統計的手法分野は予測期間中に最も高いCAGRが見込まれる
統計的手法分野は、様々な業界で高度な分析ツールの採用が増加していることを背景に、予測期間中のCAGRが最も高くなると予想されている。これらの手法は、複雑なシステムの不具合を検出・分類する効率的な方法を提供し、タイムリーな介入と保守を保証する。機械学習とデータ解析の進歩により、統計的手法はより洗練され、故障検出と分類プロセスにおいてより高い精度と信頼性を提供している。
最もシェアの高い地域：
北米は、自動化技術の進歩と効率的な産業プロセスに対する需要の増加により、予測期間中最大の市場シェアを占めると予測されている。主要企業は、故障検出精度を高め、ダウンタイムを削減するために、洗練されたアルゴリズムとAIを搭載したソリューションの開発に注力している。製造業、エネルギー、自動車などの産業は、システムの主要な採用者であり、市場拡大にさらに拍車をかけている。
CAGRが最も高い地域：
アジア太平洋地域は、工業化の進展、技術の進歩、効率的な製造プロセスの必要性などの様々な要因によって、予測期間中最も高いCAGRを維持すると予測されている。同市場は、センサー技術、データ分析アルゴリズム、機械学習機能の進歩から恩恵を受けている。これらの進歩により、システムはより堅牢で、正確で、幅広い製造プロセスに適応できるようになった。
市場の主要プレーヤー
故障検出・分類市場の主要企業には、Teledyne Technologies、オムロン株式会社、マイクロソフト、Keyence Corporation、Applied Materials, Inc、Synopsys, Inc、コグネックス株式会社、株式会社ニコン、KLA Corporation、Amazon Web Services, Inc、東京エレクトロン株式会社、シーメンス、Datalogic、BeyondMinds、Qualitas Technologies、Elunic AG、DNV Group AS、EinnoSys Technologies Inc.などがある。
主な進展
2023年8月、シノプシス社は、強力な新しいアプリケーション・セキュリティ・ポスチャ管理（ASPM）ソリューションであるSynopsys Software Risk Managerを発表した。Software Risk Managerにより、セキュリティ・チームと開発チームは、プロジェクト、チーム、アプリケーション・セキュリティ・テスト（AST）ツールにまたがるアプリケーション・セキュリティ・テストを簡素化、調整、合理化できる。
2022年7月、マイクロソフトはBirlasoftと協業し、Generative AI Centre of Excellenceを設立、発表後株価は反発。ビルラソフトは、製造業向けの製品設計、プロセス最適化、品質・欠陥検出、予知保全、デジタルツインにAzure OpenAI Serviceの機能を活用する。
故障の種類
– 汚染故障
– プロセスのばらつき
– 寸法不良
– 表面欠陥
– その他の欠陥
対象コンポーネント
– ハードウェア
– ソフトウェア
– サービス
対象技術
– 機械学習アルゴリズム
– センサーデータ分析
– 統計手法
– その他の技術
対象アプリケーション
– パッケージング
– 製造
– その他の用途
対象エンドユーザー
– 金属・機械
– 医薬品
– 自動車
– 電子・半導体
– 食品
– その他エンドユーザー
対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ
レポート内容
– 地域レベルおよび国レベルセグメントの市場シェア評価
– 新規参入企業への戦略的提言
– 2021年、2022年、2023年、2026年、2030年の市場データをカバー
– 市場動向（促進要因、制約要因、機会、脅威、課題、投資機会、推奨事項）
– 市場予測に基づく主要ビジネスセグメントにおける戦略的提言
– 主要な共通トレンドをマッピングした競合のランドスケープ
– 詳細な戦略、財務、最近の動向を含む企業プロファイリング
– 最新の技術進歩をマッピングしたサプライチェーン動向
無料カスタマイズの提供：
本レポートをご購入いただいたお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご提供いたします：
– 企業プロファイリング
o 追加市場プレーヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
o 主要企業のSWOT分析（3社まで）
– 地域セグメンテーション
o 顧客の関心に応じた主要国の市場推定、予測、CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
– 競合ベンチマーキング
o 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル
5 故障検出と分類の世界市場、故障タイプ別
5.1 はじめに
5.2 汚染障害
5.3 プロセス変動
5.4 寸法欠陥
5.5 表面欠陥
5.6 その他の欠陥
6 故障検出と分類の世界市場、コンポーネント別
6.1 はじめに
6.2 ハードウェア
6.2.1 通信インターフェース
6.2.2 アクチュエーター
6.2.3 センサー
6.2.4 検出器
6.2.5 制御ユニット
6.3 ソフトウェア
6.4 サービス
7 故障検出と分類の世界市場、技術別
7.1 はじめに
7.2 機械学習アルゴリズム
7.3 センサーデータ解析
7.4 統計的手法
7.5 その他の技術
8 故障検出と分類の世界市場、用途別
8.1 はじめに
8.2 パッケージング
8.2.1 コンテナ
8.2.2 グレーディング
8.2.3 ラベルバリデーション
8.3 製造
8.3.1 製造検査
8.3.2 組立検証
8.3.3 欠陥検出
8.4 その他のアプリケーション
9 故障検出と分類の世界市場、エンドユーザー別
9.1 はじめに
9.2 金属・機械
9.3 医薬品
9.4 自動車
9.5 電子・半導体
9.6 食品
9.7 その他のエンドユーザー
10 故障検出と分類の世界市場、地域別
10.1 はじめに
10.2 北米
10.2.1 米国
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.2 イギリス
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1 日本
10.4.2 中国
10.4.3 インド
10.4.4 オーストラリア
10.4.5 ニュージーランド
10.4.6 韓国
10.4.7 その他のアジア太平洋地域
10.5 南米
10.5.1 アルゼンチン
10.5.2 ブラジル
10.5.3 チリ
10.5.4 その他の南米地域
10.6 中東・アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 アラブ首長国連邦
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 その他の中東・アフリカ地域
11 主要開発
11.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
11.2 買収と合併
11.3 新製品上市
11.4 事業拡大
11.5 その他の主要戦略
12 会社プロファイル
12.1 テレダイン・テクノロジーズ
12.2 オムロン
12.3 マイクロソフト
12.4 株式会社キーエンス
12.5 アプライド・マテリアルズ
12.6 シノプシス
12.7 コグネックス株式会社
12.8 株式会社ニコン
12.9 KLA株式会社
12.10 アマゾン・ウェブ・サービス
12.11 東京エレクトロン株式会社
12.12 シーメンス
12.13 データロジック
12.14 ビヨンドマインズ
12.15 クオリタス・テクノロジーズ
12.16 エルニックAG
12.17 DNVグループAS
12.18 EinnoSys Technologies Inc.
表一覧
1 故障検出と分類の世界市場展望、地域別（2021-2030年） ($MN)
2 故障検出と分類の世界市場展望、故障タイプ別 (2021-2030) ($MN)
3 故障検出と分類の世界市場展望、汚染故障別 (2021-2030) ($MN)
4 故障検出と分類の世界市場展望、プロセス変動性別 (2021-2030) ($MN)
5 故障検出と分類の世界市場展望、寸法故障別 (2021-2030) ($MN)
6 故障検出と分類の世界市場展望、表面欠陥別 (2021-2030) ($MN)
7 故障検出と分類の世界市場展望、その他の故障タイプ別 (2021-2030) ($MN)
8 故障検出と分類の世界市場展望、コンポーネント別 (2021-2030) ($MN)
9 故障検出と分類の世界市場展望、ハードウェア別 (2021-2030) ($MN)
10 故障検出と分類の世界市場展望：通信インターフェース別 (2021-2030) ($MN)
11 故障検出と分類の世界市場展望：アクチュエータ別 (2021-2030) ($MN)
12 故障検出と分類の世界市場展望、センサー別 (2021-2030) ($MN)
13 故障検出と分類の世界市場展望、検出器別 (2021-2030) ($MN)
14 故障検出と分類の世界市場展望、制御ユニット別 (2021-2030) ($MN)
15 故障検出と分類の世界市場展望、ソフトウェア別 (2021-2030) ($MN)
16 故障検出と分類の世界市場展望：サービス別 (2021-2030) ($MN)
17 故障検出と分類の世界市場展望：技術別 (2021-2030) ($MN)
18 故障検出と分類の世界市場展望：機械学習アルゴリズム別 (2021-2030) ($MN)
19 故障検出と分類の世界市場展望、センサーデータ分析別 (2021-2030) ($MN)
20 故障検出と分類の世界市場展望、統計的手法別 (2021-2030) ($MN)
21 故障検出と分類の世界市場展望、その他の技術別 (2021-2030) ($MN)
22 故障検出と分類の世界市場展望、用途別 (2021-2030) ($MN)
23 故障検出と分類の世界市場展望：包装別 (2021-2030) ($MN)
24 故障検出と分類の世界市場展望：容器別 (2021-2030) ($MN)
25 故障検出と分類の世界市場展望：等級別 (2021-2030) ($MN)
26 障害検出と分類の世界市場展望、ラベル検証別 (2021-2030) ($MN)
27 障害検出と分類の世界市場展望：製造業別 (2021-2030) ($MN)
28 故障検出と分類の世界市場展望：製造検査別 (2021-2030) ($MN)
29 故障検出と分類の世界市場展望、組立検証別 (2021-2030) ($MN)
30 故障検出と分類の世界市場展望、欠陥検出別 (2021-2030) ($MN)
31 故障検出と分類の世界市場展望、その他の用途別 (2021-2030) ($MN)
32 故障検出と分類の世界市場展望：エンドユーザー別 (2021-2030) ($MN)
33 故障検出と分類の世界市場展望：金属と機械別 (2021-2030) ($MN)
34 故障検出と分類の世界市場展望、医薬品別 (2021-2030) ($MN)
35 故障検出と分類の世界市場展望：自動車別 (2021-2030) ($MN)
36 故障検出と分類の世界市場展望：電子・半導体別 (2021-2030) ($MN)
37 故障検出と分類の世界市場展望：食品別 (2021-2030) ($MN)
38 故障検出と分類の世界市場展望：その他のエンドユーザー別 (2021-2030) ($MN)
注：北米、欧州、APAC、南米、中東・アフリカ地域の表も上記と同様に表現しています。
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