Tamaño del mercado de tecnología predictiva automotriz

Automotive Predictive Technology Market size exceeded USD 44 billion in 2022 and is expected to grow at 8% CAGR from 2023 to 2032. La industria está presenciando el desarrollo de tecnologías, como Inteligencia Artificial (AI) y Aprendizaje de Máquinas (ML), que han sido fundamentales para mejorar la seguridad del automóvil. Características inteligentes incluyendo ADAS y mantenimiento predictivo mejoran el rendimiento del coche, menores costos de mantenimiento y reducen el tiempo de inactividad del vehículo.

El sector de la tecnología predictiva automotriz se refiere a un segmento empresarial centrado en el desarrollo, el despliegue y la implementación de modelos predictivos avanzados de analítica en la industria automotriz. Implica el uso de tecnologías, como Inteligencia Artificial (AI), Machine Learning (ML), análisis de datos grandes e IoT (Internet of Things), para recopilar " analizar datos de vehículos y predecir " mejorar muchos aspectos del ecosistema del coche.

La creciente recopilación y utilización de datos de tráfico plantea preocupaciones de privacidad y seguridad. Las empresas deben abordar cuestiones relacionadas con la propiedad de datos, el consentimiento, las infracciones de datos y las amenazas de ciberseguridad. Las regulaciones más estrictas y las preocupaciones de los consumidores respecto de los datos personales pueden afectar el uso generalizado de la tecnología predictiva en la industria automotriz. Tales factores pueden dificultar el crecimiento del mercado de la tecnología predictiva automotriz en 2032.

Automotive Predictive Technology Market Tendencias

La creciente adopción de vehículos conectados es un factor clave que impulsa el uso de la tecnología predictiva en la industria automotriz. Los vehículos conectados están equipados con varios sensores, sistemas telemáticos y capacidades de comunicación que les permiten recopilar " información de transmisión en tiempo real. Esta información incluye operación de vehículos, comportamiento de conducción, ubicación y detalles del tiempo. Los coches conectados están recopilando constantemente información sobre el rendimiento de la salud de varios componentes del vehículo. La tecnología predictiva analiza estos datos para identificar patrones " anomalías, lo que conduce a la predicción de fallos o requisitos de mantenimiento. Las herramientas predictivas evitan accidentes, reducen el tiempo de inactividad y aumentan la fiabilidad del vehículo " la vida programando mantenimiento " reparaciones

Automotive Predictive Technology Market Analysis

Se espera que el segmento del componente ADAS en el mercado de la tecnología predictiva automotriz sea testigo del 8% y cruce 35 mil millones en 2032. Las tecnologías predictivas permiten la fusión de sensores combinando información de múltiples sensores para mejorar la comprensión, precisión y fiabilidad. Los modelos predictivos pueden ayudar a mejorar las capacidades de ADAS analizando datos de sensores en tiempo real, mejorando la detección, clasificación y seguimiento de objetos. Las técnicas de predicción se pueden aplicar a los dispositivos ADAS para monitorear su rendimiento y detectar fallos o fallos. Mediante el análisis de datos de sensores, comportamiento y patrones históricos, el sistema de monitoreo puede identificar anomalías y proporcionar alertas tempranas o advertencias sobre fallos. Esto proporciona una vigilancia eficaz y reduce el riesgo de fallo del sistema ADAS.

El segmento de seguridad representó el 30% de la cuota de mercado en 2022 y es probable que supere USD 25 mil millones en 2032. El segmento trata del análisis de varios tipos de datos, como sensores de vehículos, así como datos históricos ambientales, para predecir " prevenir accidentes, reducir riesgos y aumentar la seguridad de los vehículos. La tecnología de previsión analiza datos de sensores, cámaras y otras fuentes para comprobar los patrones y posibles riesgos en la carretera. Los modelos de previsión pueden identificar posibles peligros en caso de accidente evaluando factores como la velocidad del vehículo, la distancia a otros vehículos, la salida del carril y el comportamiento del conductor. Se pueden emitir avisos y alertas a los conductores en tiempo real, permitiéndoles tomar medidas preventivas y evitar accidentes.

Se espera que el mercado de tecnología predictiva automotriz en los locales crezca significativamente durante 2023 a 2032. Uno de los principales impulsores que impulsan la adopción de soluciones on-premise es la capacidad de gestionar la seguridad completa de datos " privacidad. Mediante la gestión de la tecnología local, las organizaciones pueden almacenar datos de tráfico sensibles en sus sistemas, reduciendo las preocupaciones sobre las infracciones de datos y el cumplimiento de la privacidad. Las soluciones internas a menudo proporcionan más flexibilidad para la personalización e integración con los procesos existentes de sistemas. Las empresas automotrices pueden adaptar la tecnología para satisfacer sus necesidades específicas e integrarla con sus procesos internos, datos y operaciones. Este nivel de personalización e integración puede mejorar la eficacia general de la tecnología predictiva.

La industria de tecnología predictiva automotriz de Asia Pacífico cruzó 10 mil millones de ingresos en 2022 y está preparada para alcanzar un crecimiento del 10% hasta entonces. La región es un centro para el progreso tecnológico y la innovación. Es el hogar de algunas de las industrias de automóviles más grandes del mundo, incluyendo China, Japón, India y Corea del Sur. El crecimiento de la industria automotriz se atribuye al aumento de los desarrollos urbanos y las mejoras de infraestructura en la región, lo que ha creado un entorno favorable para el uso de la tecnología de pronóstico.

Con los crecientes avances tecnológicos en la industria automotriz de APAC, la demanda de soluciones tecnológicas seguirá aumentando. Los gobiernos de la región están promoviendo activamente la seguridad y la sostenibilidad ambiental mediante iniciativas normativas. Por ejemplo, China impuso normas que exigían la inclusión de características avanzadas de seguridad en los vehículos, lo que ha llevado al uso de tecnología predictiva para mejorar la seguridad y mitigar situaciones adversas. Iniciativas similares en otros países, como Japón y Corea del Sur, también impulsan la expansión general del mercado de la tecnología predictiva automotriz.

Mercado de Tecnología Predictiva Automotriz Compartir

Las principales empresas que operan en el paisaje empresarial de tecnología predictiva automotriz incluyen:

• Aisin Seiki
• Aptiv PLC
• Continental AG
• Garrett Motion Inc.
• HARMAN Internacional
• Honeywell International Inc
• Infineon Technologies A
• Magna International
• NXP Semiconductor
• Robert Bosch GmbH
• Siemens AG
• Valeo SA
• Verizon
• Visteon Corporation
• ZF Friedrichshafen AG

Automotive Predictive Technology Industry News:

• En junio de 2021, Garrett Motion Inc. y Hyundai Motor Company (HMC) lanzaron juntos una nueva solución de software, que se centra en la tecnología de control predictivo basado en modelos (MPC). La tecnología MPC puede predecir y optimizar la operación de un sistema en condiciones reales, lo que permite a los vehículos mejorar su rendimiento, eficiencia y fiabilidad.

Este informe de investigación del mercado de la tecnología predictiva automotriz incluye una cobertura profunda de la industria con estimaciones " en términos de ingresos (USD Billion) de 2018 a 2032 para los siguientes segmentos:

Mercado, por aplicación

• Mantenimiento predictivo
• Vigilancia de la salud de los vehículos
• Seguridad
• Driving Pattern Analysis
• Otros

Market, By Deployment

• Locales
• Cloud

Mercado, por Hardware

• Componente de ADAS
• OBD
• Telematics

Mercado, por tipo de vehículo

• Vehículos comerciales
• Vehículos de pasajeros

La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • UK
  • Alemania
  • Francia
  • Italia
  • Países Bajos
  • España
  • Noruega
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Corea del Sur
  • ANZ
  • Singapur
• América Latina
  • Brasil
  • México
• MEA
  • Arabia Saudita
  • UAE
  • Sudáfrica