시장보고서
상품코드
1489349

예지보전 시장 예측(-2030년) : 컴포넌트, 모니터링 기술, 조직 규모, 기술, 최종사용자, 지역별 세계 분석

Predictive Maintenance Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Component, Monitoring Technique, Organization Size, Technology, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 200+ Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    


※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

세계의 예지보전 시장 규모는 2023년에 103억 4,000만 달러를 차지하며, 예측 기간 중 CAGR 31.7%로 성장하며, 2030년에는 710억 5,000만 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다. 예지보전 시장에는 첨단 분석, 머신러닝 알고리즘, IoT 센서를 활용하여 장비의 고장을 사전에 예측하여 유지보수 일정을 최적화하고 가동 중단 시간을 줄이는 것이 포함됩니다. 예지보전 솔루션은 과거 데이터와 실시간 센서 정보를 분석하여 잠재적인 고장을 나타내는 패턴과 이상 징후를 감지하고 예방적 유지보수 개입을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 비용이 많이 드는 계획되지 않은 다운타임을 방지하고, 유지보수 비용을 최소화하며, 자산의 수명을 연장할 수 있습니다.

세계은행 데이터에 따르면 2020년 미국의 제조업 부가가치는 2조 3,370억 달러를 크게 웃돌았습니다. 캐나다 정부 통계에 따르면 제조업의 GDP 기여도는 약 1,740억 캐나다 달러, 제조업 수출은 연간 약 3,540억 캐나다 달러였습니다.

자산 성과관리에 대한 수요 증가

APM은 데이터 분석, 머신러닝, IoT 센서를 통합하여 산업 자산의 건전성과 성능을 실시간으로 모니터링합니다. 지속적인 데이터 수집 및 분석을 통해 APM 시스템은 잠재적인 장비 고장이나 비효율성을 나타내는 패턴이나 이상을 사전에 파악할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 조직은 유지보수 작업을 보다 효율적으로 스케줄링하고, 다운타임을 최소화하며, 전체 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 자산 수명을 극대화하고 유지보수 전략을 최적화하는 것의 중요성이 업계에서 점점 더 많이 인식되면서 APM 솔루션의 채택은 계속 증가하고 있습니다.

도입 비용

예지보전 기술은 장비의 고장을 사전에 파악하여 상당한 비용 절감 가능성을 제공하지만, 이러한 시스템을 도입하는 데 필요한 초기 투자비용은 많은 조직에 큰 부담이 될 수 있습니다. 이 비용에는 예지보전 소프트웨어 및 하드웨어 구매뿐만 아니라 데이터 수집, 통합, 인력 교육 관련 비용도 포함됩니다. 그러나 기존 기계에 센서와 연결 기능을 추가하는 것은 비용을 더욱 증가시킬 수 있습니다.

센서 기술의 발전

센서 기술의 발전은 장비의 상태를 보다 정확하고 시기적절하게 모니터링할 수 있게 함으로써 예지보전 시장에 혁명을 일으키고 있으며, IoT 연결, 머신러닝 알고리즘, 실시간 데이터 분석 등의 기능을 갖춘 이 센서들은 온도, 진동, 성능 지표와 같은 다양한 매개변수를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 온도, 진동, 성능 지표 등 다양한 파라미터를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 이 데이터를 수집하고 분석함으로써 예지보전 시스템은 잠재적인 장비 고장을 미리 예측하여 비용이 많이 드는 다운타임을 방지하고 운영 효율을 극대화할 수 있습니다. 또한 이러한 센서는 사용 패턴과 환경 조건에 대한 인사이트을 제공하여 보다 정확한 유지보수 스케줄링과 리소스 할당을 가능하게 합니다.

환경 및 운전의 변동성

온도 변화, 습도 수준, 다양한 요소에 대한 노출과 같은 환경적 요인은 시간이 지남에 따라 장비의 성능에 다양한 영향을 미칩니다. 마찬가지로, 다양한 사용 패턴, 작업 부하 변동, 유지보수 관행으로 인한 운영의 변동성은 예측 유지보수 노력을 더욱 복잡하게 만듭니다. 이러한 역동적인 변동 요인으로 인해 장비 고장 및 유지보수 필요성을 정확하게 예측할 수 있는 강력한 예측 유지보수 모델을 개발하기가 쉽지 않습니다. 또한 업종마다 운영 환경이 다르기 때문에 더욱 복잡해져 업종별 맞춤형 솔루션이 필요합니다.

COVID-19의 영향

기업은 사회적 거리두기 기간 중 물리적 접촉을 최소화하고 업무 연속성을 보장하기 위해 원격 모니터링 및 예측 분석 기술 채택을 가속화했습니다. 제조, 에너지, 운송 등 주요 산업에서 자산 성능을 최적화하고 예기치 못한 다운타임을 방지해야 하는 상황에서 예측 유지보수 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 팬데믹으로 인한 경기 침체는 기업이 비용 효율성과 자산 최적화를 우선순위에 두게 만들었고, 운영을 간소화하고 자원을 최대한 활용하기 위한 예지보전 툴의 채택을 더욱 촉진했습니다.

부식 모니터링 부문은 예측 기간 중 가장 큰 시장으로 성장할 것으로 예상됩니다.

부식 모니터링 부문은 예측 기간 중 가장 큰 시장이 될 것으로 예상됩니다. 부식은 많은 산업에서 흔히 발생하는 문제이며, 방치할 경우 장비의 열화, 구조적 약점, 그리고 비용이 많이 드는 고장으로 이어질 수 있습니다. 부식 모니터링 시스템을 예지보전 전략에 통합함으로써 기업은 부식의 초기 징후를 감지하고 적시에 개입하여 추가 손상을 방지할 수 있습니다. 이러한 시스템은 센서, 프로브, 비파괴 검사 방법 등 다양한 기술을 활용하여 부식 수준을 지속적으로 평가하고 향후 열화를 예측할 수 있습니다.

예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상되는 분야는 에너지 및 유틸리티 부문입니다.

에너지 및 유틸리티 부문은 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 발전소, 송전망, 공공시설에는 방대한 인프라와 설비가 존재하며, 효율적인 유지보수 관행이 가장 필요한 분야입니다. 이 분야의 예지보전은 IoT 센서를 통해 장비의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 방대한 양의 데이터를 분석하여 이상을 감지하고 잠재적인 고장을 사전에 예측하는 것을 포함합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 유지보수 비용을 절감할 뿐만 아니라 안전성과 신뢰성을 향상시켜 소비자에게 중단 없는 서비스 제공을 보장하는 동시에 자원 활용을 극대화하고 환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역

고객 채널의 확산, 자산 유지보수 및 운영 비용에 대한 관심 증가, 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 음향 모니터링, 사물인터넷(IoT) 등 첨단 기술 도입 증가로 인해 북미가 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 또한 이 지역 시장은 예측 지표에 대한 인식이 높아지고 그 중요성에 대한 인식이 높아지면서 기술 도입이 빠르게 진행됨에 따라 더욱 성장하고 있습니다.

CAGR이 가장 높은 지역

유럽은 예측 기간 중 수익성 있는 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 유럽 연합의 에너지 효율 및 배출 감소에 관한 지침과 같은 규제의 시행은 기업이 예지보전 전략을 채택하도록 동기를 부여하고 있습니다. 이에 따라 기업은 이러한 규제를 준수하는 동시에 운영 성과를 개선하기 위해 예지보전 기술에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 또한 예지보전 솔루션 도입에 대한 보조금, 보조금 및 세제 혜택을 제공하는 정부 구상은 다양한 분야의 기업이 이러한 기술을 보다 쉽게 이용할 수 있도록 함으로써 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.

무료 커스터마이징 제공:

이 보고서를 구독하는 고객은 다음과 같은 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 사용할 수 있습니다. :

  • 기업 개요
    • 추가 시장 기업 종합 프로파일링(최대 3사)
    • 주요 기업의 SWOT 분석(최대 3사)
  • 지역 세분화
    • 고객의 관심에 따른 주요 국가별 시장 추정치, 예측, CAGR(주: 타당성 확인에 따름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지역적 입지, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 서문

  • 개요
  • 이해관계자
  • 조사 범위
  • 조사 방법
    • 데이터 마이닝
    • 데이터 분석
    • 데이터 검증
    • 조사 어프로치
  • 조사 정보원
    • 1차 조사 정보원
    • 2차 조사 정보원
    • 전제조건

제3장 시장 동향 분석

  • 촉진요인
  • 억제요인
  • 기회
  • 위협
  • 기술 분석
  • 최종사용자 분석
  • 신흥 시장
  • COVID-19의 영향

제4장 Porter's Five Forces 분석

  • 공급 기업의 교섭력
  • 구매자의 교섭력
  • 대체품의 위협
  • 신규 진출업체의 위협
  • 경쟁 기업간 경쟁 관계

제5장 세계의 예지보전 시장 : 컴포넌트별

  • 서비스
    • 트레이닝과 컨설팅
    • 지원과 정비
  • 솔루션
    • 스탠드얼론
    • 통합형
  • 기타 컴포넌트

제6장 세계의 예지보전 시장 : 모니터링 기술별

  • 부식 모니터링
  • 서모그래피
  • 오일 분석
  • 진동 모니터링
  • 토크 모니터링
  • 기타 모니터링 기술

제7장 세계의 예지보전 시장 : 조직 규모별

  • 중소기업
  • 대기업

제8장 세계의 예지보전 시장 : 기술별

  • 인공지능
  • 분석과 데이터 관리
  • 기타 기술

제9장 세계의 예지보전 시장 : 최종사용자별

  • 제조
  • IT·통신
  • 헬스케어
  • 에너지·유틸리티
  • 자동차·운송
  • 항공우주·방위
  • 기타 최종사용자

제10장 세계의 예지보전 시장 : 지역별

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 이탈리아
    • 프랑스
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 일본
    • 중국
    • 인도
    • 호주
    • 뉴질랜드
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
  • 남미
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 칠레
    • 기타 남미
  • 중동 및 아프리카
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트
    • 카타르
    • 남아프리카공화국
    • 기타 중동 및 아프리카

제11장 주요 발전

  • 협정, 파트너십, 협업, 합병사업
  • 인수합병
  • 신제품 발매
  • 사업 확대
  • 기타 주요 전략

제12장 기업 프로파일링

  • Siemens
  • Schneider Electric SE
  • Rockwell Automation
  • Robert Bosch GmbH
  • Microsoft
  • IBM Corporation
  • Hitachi, Ltd
  • Honeywell International Inc
  • General Electric
  • Cisco Systems, Inc
  • Accenture plc
KSA 24.06.10

According to Stratistics MRC, the Global Predictive Maintenance Market is accounted for $10.34 billion in 2023 and is expected to reach $71.05 billion by 2030 growing at a CAGR of 31.7% during the forecast period. The Predictive Maintenance Market encompasses the use of advanced analytics, machine learning algorithms, and IoT sensors to predict equipment failures before they occur, thereby optimizing maintenance schedules and reducing downtime. By analyzing historical data and real-time sensor information, predictive maintenance solutions can detect patterns and anomalies indicative of potential breakdowns, enabling proactive maintenance interventions. This approach helps businesses avoid costly unplanned downtime, minimize maintenance costs, and extend the lifespan of their assets.

According to World Bank data, manufacturing value addition in 2020 in the US was well above USD 2,337 billion. According to Government of Canada statistics, the manufacturing sector's contribution to the GDP was nearly CAD 174 billion, and exports from the sector were approximated at CAD 354 billion per year.

Market Dynamics:

Driver:

Increasing demand for asset performance management

APM integrates data analytics, machine learning, and IoT sensors to monitor the health and performance of industrial assets in real-time. By continuously collecting and analyzing data, APM systems can identify patterns and anomalies that indicate potential equipment failures or inefficiencies before they occur. This proactive approach enables organizations to schedule maintenance tasks more efficiently, minimizing downtime and reducing overall operational costs. Furthermore, as industries increasingly recognize the importance of maximizing asset lifespan and optimizing maintenance strategies, the adoption of APM solutions continues to rise.

Restraint:

Cost of implementation

While predictive maintenance technology offers the potential for substantial cost savings by identifying equipment failures before they occur, the initial investment required to implement such systems can be prohibitive for many organizations. This cost encompasses not only the purchase of predictive maintenance software and hardware but also the expenses associated with data collection, integration, and personnel training. However, retrofitting existing machinery with sensors and connectivity features can further escalate costs.

Opportunity:

Advancements in sensor technologies

Advancements in sensor technologies are revolutionizing the predictive maintenance market by enabling more accurate and timely monitoring of equipment health. These sensors, equipped with capabilities like IoT connectivity, machine learning algorithms, and real-time data analysis, allow for continuous monitoring of various parameters such as temperature, vibration, and performance metrics. By collecting and analyzing this data, predictive maintenance systems can predict potential equipment failures before they occur, thus preventing costly downtime and maximizing operational efficiency. Additionally, these sensors provide insights into usage patterns and environmental conditions, allowing for more precise maintenance scheduling and resource allocation.

Threat:

Environmental and operational variability

Environmental factors such as temperature fluctuations, humidity levels, and exposure to various elements can impact equipment performance differently over time. Similarly, operational variability stemming from diverse usage patterns, workload fluctuations, and maintenance practices further complicates predictive maintenance efforts. These dynamic variables make it challenging to develop robust predictive maintenance models that can accurately anticipate equipment failures and maintenance needs. The diversity in operational environments across industries adds another layer of complexity, requiring tailored solutions for different sectors.

Covid-19 Impact:

It accelerated the adoption of remote monitoring and predictive analytics technologies as companies sought to minimize physical contact and ensure operational continuity amid lockdowns and social distancing measures. This surge in demand for predictive maintenance solutions was driven by the need to optimize asset performance and prevent unexpected downtime in critical industries such as manufacturing, energy, and transportation. The economic slowdown induced by the pandemic prompted businesses to prioritize cost efficiency and asset optimization, further driving the adoption of predictive maintenance tools to streamline operations and maximize resource utilization.

The Corrosion Monitoring segment is expected to be the largest during the forecast period

Corrosion Monitoring segment is expected to be the largest during the forecast period. Corrosion is a common issue in many industries, leading to equipment degradation, structural weakness, and ultimately, costly failures if left unchecked. By integrating corrosion monitoring systems into predictive maintenance strategies, businesses can detect early signs of corrosion, allowing for timely interventions to prevent further damage. These systems utilize various techniques such as sensors, probes, and non-destructive testing methods to continuously assess corrosion levels and predict future deterioration.

The Energy & Utilities segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Energy & Utilities segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period. With the vast infrastructure and equipment spread across power plants, grid networks, and utility facilities, the need for efficient maintenance practices is paramount. Predictive maintenance in this sector involves the continuous monitoring of equipment conditions through IoT sensors, analyzing vast amounts of data to detect anomalies and predict potential failures before they occur. This proactive approach not only reduces maintenance costs but also enhances safety and reliability, ensuring uninterrupted service delivery to consumers while maximizing resource utilization and minimizing environmental impact.

Region with largest share:

Due to the spread of customer channels, rising concerns over asset maintenance and operating costs, and the increasing adoption of cutting-edge technologies like artificial intelligence (AI), machine learning (ML), acoustic monitoring, and the Internet of Things (IoT), North America commanded the largest share of the market during the extrapolated period. Furthermore, the market in the region has grown even more as a result of growing awareness of predictive metrics, their significance, and early technological adoption.

Region with highest CAGR:

Europe region is projected to witness profitable growth over the forecast period. The implementation of regulations such as the European Union's directives on energy efficiency and emissions reduction is incentivizing companies to adopt predictive maintenance strategies. Consequently, companies are increasingly investing in predictive maintenance technologies to comply with these regulations while simultaneously improving their operational performance. Moreover, government initiatives offering grants, subsidies, or tax incentives for adopting predictive maintenance solutions further stimulate market growth by making these technologies more accessible to businesses across different sectors.

Key players in the market

Some of the key players in Predictive Maintenance market include Siemens, Schneider Electric SE, Rockwell Automation, Robert Bosch GmbH, Microsoft, IBM Corporation, Hitachi, Ltd, Honeywell International Inc, General Electric, Cisco Systems, Inc and Accenture plc.

Key Developments:

In July 2022, two companies in Houston announced they would develop a new predictive maintenance software. Shape Corporation, along with Radix Engineering and Software, collaborated to develop a tool that would enable companies that operate floating production units to implement their system to positively impact their cash flow and environment, and health impact.

In July 2022, Keolis and Stratio announced a partnership that would provide predictive maintenance solutions to Keolis' fleet. Keolis provides solutions to public transit systems, and Stratio develops computerized maintenance management systems; The Stratio Platform will enable real-time data to be made available to Keolis' engineers to ensure minimal downtime.

In July 2022, Valmet announced a new application that would enable better tracking of machinery. The application is part of Valmet Industrial Internet portfolio which offers predictive maintenance and root cause analysis solutions for various machines in the paper and pulp industry.

In March 2022, C3 AI announced that it had reached a phenomenal number of more than 10,000 machines of Shell Corporation under their predictive maintenance program. The program uses more than 3 million sensors and 11,000 ML models.

Components Covered:

  • Service
  • Solution
  • Other Components

Monitoring Techniques Covered:

  • Corrosion Monitoring
  • Thermography
  • Oil Analysis
  • Vibration Monitoring
  • Torque Monitoring
  • Other Monitoring Techniques

Organization Size Covered:

  • Small & Medium-sized Enterprises
  • Large Enterprises

Technologies Covered:

  • Artificial Intelligence
  • Analytics & Data Management
  • Other Technologies

End Users Covered:

  • Manufacturing
  • IT & Telecommunication
  • Healthcare
  • Energy & Utilities
  • Automotive & Transportation
  • Aerospace & Defense
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Predictive Maintenance Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Service
    • 5.2.1 Training & Consulting
    • 5.2.2 Support & Maintenance
  • 5.3 Solution
    • 5.3.1 Standalone
    • 5.3.2 Integrated
  • 5.4 Other Components

6 Global Predictive Maintenance Market, By Monitoring Technique

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Corrosion Monitoring
  • 6.3 Thermography
  • 6.4 Oil Analysis
  • 6.5 Vibration Monitoring
  • 6.6 Torque Monitoring
  • 6.7 Other Monitoring Techniques

7 Global Predictive Maintenance Market, By Organization Size

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Small & Medium-sized Enterprises
  • 7.3 Large Enterprises

8 Global Predictive Maintenance Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Artificial Intelligence
  • 8.3 Analytics & Data Management
  • 8.4 Other Technologies

9 Global Predictive Maintenance Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Manufacturing
  • 9.3 IT & Telecommunication
  • 9.4 Healthcare
  • 9.5 Energy & Utilities
  • 9.6 Automotive & Transportation
  • 9.7 Aerospace & Defense
  • 9.8 Other End Users

10 Global Predictive Maintenance Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 Siemens
  • 12.2 Schneider Electric SE
  • 12.3 Rockwell Automation
  • 12.4 Robert Bosch GmbH
  • 12.5 Microsoft
  • 12.6 IBM Corporation
  • 12.7 Hitachi, Ltd
  • 12.8 Honeywell International Inc
  • 12.9 General Electric
  • 12.10 Cisco Systems, Inc
  • 12.11 Accenture plc
비교리스트
0 건의 상품을 선택 중
상품 비교하기
전체삭제