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予測腐食管理の世界市場 - 2025-2032

予測腐食管理の世界市場 - 2025-2032


Global Predictive Corrosion Management Market - 2025-2032

概要 世界の予測腐食管理市場は、2024年に12億4,411万米ドルに達し、2032年には23億1,988万米ドルに達すると予測され、予測期間2025-2032年のCAGRは8.1%で成長する見込みである。 世界の予測腐食管理市場は、イ... もっと見る

 

 

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2025年2月13日 US$4,350
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サマリー

概要
世界の予測腐食管理市場は、2024年に12億4,411万米ドルに達し、2032年には23億1,988万米ドルに達すると予測され、予測期間2025-2032年のCAGRは8.1%で成長する見込みである。
世界の予測腐食管理市場は、インフラの完全性を維持し、腐食による経済的損失を最小限に抑える必要性の高まりに後押しされ、大幅な成長を遂げている。航空宇宙、石油・ガス、運輸などの業界では、腐食を予防的に管理するために予測分析を採用するケースが増えており、それによって安全性を高め、メンテナンスコストを削減している。
腐食モニタリングシステムにおけるモノのインターネット(IoT)デバイスと人工知能(AI)アルゴリズムの採用は、予知保全戦略に革命をもたらしている。これらの技術は、リアルタイムのデータ収集と分析を可能にし、腐食の早期発見とタイムリーな介入を可能にすることで、ダウンタイムとメンテナンスコストの削減を実現します。産業界は持続可能な実践にますます焦点を当て、厳しい環境規制を遵守するようになっている。
アジア太平洋地域は、工業化とインフラ整備の加速により、予測的腐食管理市場が急成長している。中国やインドなどの国々はインフラプロジェクトに多額の投資を行っており、効果的な腐食管理ソリューションに対する需要の高まりにつながっている。腐食予測管理は、腐食によって引き起こされる漏出や流出を防止し、それによって環境上の危険を軽減し、規制基準への準拠を確実にするのに役立つ。製造業や建設部門における先端技術の採用が、この地域の市場をさらに後押ししている。
ダイナミクス
腐食による経済的影響の増大
腐食は世界的に大きな経済的負担をもたらし、さまざまな産業やインフラシステムに影響を及ぼしている。米国だけでも、腐食の年間コストは2,760億米ドル以上と推定され、国内総生産(GDP)の約3.1%を占めている。この多大な経済的影響は、効果的な腐食管理戦略の重要な必要性を強調している。輸送、公共事業、インフラストラクチャなどの産業は特に脆弱であり、腐食はメンテナンスコストの増加、操業停止時間、深刻な場合は致命的な故障につながります。
腐食予測管理は、このような経済的損失を軽減するための予防的アプローチを提供します。先進的なモニタリング技術とデータ分析を活用することで、腐食に関連する問題が深刻化する前に予測することができ、タイムリーなメンテナンスや修理が可能になります。これにより、資産の寿命を延ばすだけでなく、腐食損傷に関連する全体的なコストを削減することができます。例えば、運輸部門では、金属構造物の腐食は、インフラや公益事業などの経済に大きな影響を与えます。
腐食モニタリング技術の進歩
腐食モニタリングの分野では、大幅な技術進歩が見られ、腐食を効果的に予測・管理する能力が向上しています。センサー技術、データ分析、材料科学の革新は、より正確で信頼性の高い腐食予測管理システムの開発に貢献しています。注目すべき進歩の一つは、腐食モニタリングフレームワークへのモノのインターネット(IoT)デバイスの統合である。IoT対応センサーは、環境条件、材料劣化、構造完全性に関するリアルタイムデータを継続的に収集することができる。
これらの先進技術の採用は、業界標準やガイドラインによってさらにサポートされている。全米腐食技術者協会(NACE)などの組織は、腐食管理要素を組織システムに統合するためのフレームワークとベストプラクティスを提供し、高度なモニタリングと予測技術の利用を促進している。要約すると、腐食モニタリング技術の進歩は、予測的腐食管理分野の重要な推進力である。
高いエネルギー消費と環境への懸念
予測腐食管理市場は、その成長軌道を阻害しかねないいくつかの阻害要因に直面している。重要な課題の一つは、人工知能や機械学習などの先進技術に関連する導入コストの高さである。多くの組織、特に中小企業では、こうした高度なシステムに十分な予算を割り当てることが難しく、市場への浸透や採用率が制限される可能性がある。さらに、ハードウェアやソフトウェア・ソリューションへの初期投資は、厳しい予算で運営されている企業にとって障壁となる可能性がある。
もう一つの阻害要因は、予知保全と腐食管理の分野における熟練労働者の不足である。複雑な技術の統合には、データ分析と腐食科学に精通した労働力が必要である。企業は有能な人材の確保に苦労しているため、効果的な予知戦略の実施に遅れが生じ、最終的に業務効率に影響を与え、コストが増加する可能性がある。
セグメント分析
世界の予測腐食管理市場は、技術、展開モード、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化される。
航空機構造の安全性、信頼性、寿命を確保するための重要なニーズ
航空機は、湿度、温度変動、沿岸地域での海水への暴露など、腐食の原因となるさまざまな環境要因にさらされている。アルミニウム合金のような軽量材料の使用は、性能に有利な反面、腐食の影響を受けやすくなります。ボーイング社やロッキード・マーチン社に代表される北米の航空宇宙産業は、航空機の寿命と安全性を高めるため、腐食予測モニタリングに多額の投資を行っています。
FAAの航空機整備マニュアルには、厳格な腐食検査と整備要件が規定されています。米国国防総省(DoD)の報告によると、腐食予測管理は航空機のメンテナンスコストを15~20%削減するのに役立っている。米国航空宇宙局(NASA)は、航空宇宙用途の腐食管理戦略開発の最前線にいます。NASAの腐食技術研究所は、腐食メカニズムを理解し、航空宇宙材料の耐久性を高めるための予測モデルの開発に重点を置いている。
民間航空では、航空会社が腐食モニタリングを組み込んだ予知保全プログラムを採用し、保全スケジュールを最適化し、運航の中断を減らしている。例えば、デルタ航空は、腐食の影響を受けやすい構造部品を含む様々な航空機システムを監視する高度な予知保全システムを導入している。このシステムは、センサーからのデータと整備記録を分析し、潜在的な問題を予測することで、事前の整備を可能にし、予定外のダウンタイムを削減している。
地理的浸透
北米の高度産業インフラが腐食予測の需要を牽引
北米は、高度な産業インフラ、予知保全技術の高い採用率、厳格な規制枠組みにより、予知腐食管理市場を支配している。この地域には、航空宇宙、石油・ガス、自動車などの主要産業があり、いずれも腐食関連の問題に非常に脆弱である。全米腐食技術者協会(NACE)によると、米国だけでも腐食の年間コストは2,760億米ドルを超え、同国のGDPの3.1%に相当する。この大きな経済的負担が、予測的腐食管理ソリューションの広範な採用を後押ししている。
さらに、北米は予知保全における技術革新の最前線にある。人工知能(AI)、機械学習(ML)、モノのインターネット(IoT)を腐食管理システムに統合することで、産業界は材料劣化の初期兆候を検出し、予防措置を講じることができる。米国国立標準技術研究所(NIST)によると、AIを活用した予知保全により、予期せぬ機器の故障を最大75%削減でき、年間数十億ドルのコスト削減につながるという。
競争環境
同市場の主な世界的プレーヤーには、ベーカー・ヒューズ、WebCorr Corrosion Consulting Services、マイクロソフト、ハネウェル・インターナショナル、SMARTCORR、Cosasco、Alabama Specialty Products、SGS SA、ICORR Technologies、Permasense Emersonが含まれる。
持続可能な分析
腐食予測管理は、材料の廃棄を減らし、有害物質の排出を最小限に抑え、資産の寿命を延ばすことによって、持続可能性を促進する上で重要な役割を果たします。腐食はインフラの早期劣化につながり、大量の金属廃棄物をもたらします。米国環境保護庁(EPA)によると、腐食したインフラが原因で年間約6,000万トンの金属廃棄物が発生している。予測的腐食管理は、産業資産の寿命を延ばし、頻繁な交換の必要性を減らし、材料の消費を最小限に抑えます。
従来の腐食管理手法では、頻繁な修理、交換、新しい材料の生産が必要であり、これらはすべて炭素排出量の増加の原因となっている。世界資源研究所(WRI)は、鉄鋼生産(腐食の影響を受ける主要材料)が世界のCO₂排出量の7~9%を占めていることを強調しています。腐食を積極的に防止することで、産業界は新たな鉄鋼生産の需要を減らすことができ、それによって二酸化炭素排出量を減らすことができる。
人工知能(AI)とモノのインターネット(IoT)の影響
人工知能(AI)とモノのインターネット(IoT)は、リアルタイムのモニタリングと予測分析を可能にすることで、腐食管理に革命をもたらしています。ドイツのシュレースヴィヒ・ホルシュタインでは、CHAI研究プロジェクトがAIとIoTを活用して港湾や水路の腐食検知を強化している。連邦州からの81378638.98米ドルの投資とヘルムホルツ・センター・ヘレオンからのリーダーシップにより、このプロジェクトはセンサー技術と機械学習アルゴリズムを統合し、温度、水の成分、日射などの環境条件を監視している。このデータにより、AIは腐食パターンをより正確に分析・予測し、コストのかかる手作業による検査への依存を減らし、予防的なメンテナンス戦略を可能にする。
研究者たちは、収集したセンサーデータでAIモデルをトレーニングすることで、さまざまな条件下での腐食の深刻度と速度を予測し、海上インフラの予防措置を最適化する。Christian Albrechts Universität zu Kiel (CAU)、キール港、AC Korro-Service GmbHの関与により、この技術の移行が科学研究と産業応用の両方に利益をもたらすことが確実となった。AIが拡大するデータセットから学習し続けることで、その予測はますます精度を増し、キール港のような組織が自動化されたメンテナンス戦略を実施できるようになる。
主な進展
- 2024年7月、英国ケンブリッジを拠点とするCUI(Corrosion Under Insulation)モニタリング・ソリューションのプロバイダーであるCorrosion RADAR社は、6.13米ドルの投資を獲得したと発表した。この資金調達は、腐食に関連する故障の検出と防止を支援する革新的なCUIモニタリング技術の進歩に向けた同社の取り組みを支援するものである。
- 2024年6月、総合エネルギー・化学の世界的リーダーであるアラムコは、Ju'ayma NGL Fractionation PlantにCorrosion RADARの先進的なCUI(Corrosion Under Insulation)モニタリング・ソリューションを導入することを発表した。プラント内の重要な場所に戦略的に設置されたこのソリューションは、安全性、信頼性、操業効率の向上を目指している。
- 2024年5月、OLIシステムズはMSE(混合溶媒電解質)腐食モデルを発表し、腐食予測技術に大きな進歩をもたらした。広範な研究と検証を経て開発されたこのモデルは、より広範なプロセス組成にわたって腐食を予測するように設計されたこの種のものとしては初めてのもので、従来の水依存性の障壁を効果的に排除している。
技術別
電気化学技術
コーティング技術
腐食抑制剤
モニタリングシステム
その他
展開モード別
オンプレミス
クラウドベース
ハイブリッド
アプリケーション別
メーカー
サービスプロバイダー
政府機関
研究開発
その他
エンドユーザー別
航空宇宙
自動車
石油・ガス
海洋
建設
発電
その他
地域別
北米
米国
カナダ
メキシコ
ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o フランス
o イタリア
o スペイン
その他のヨーロッパ
南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
o その他の南米
アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
レポートを購入する理由
技術、展開モード、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づく世界の予測腐食管理市場のセグメンテーションを可視化する。
トレンドと共同開発の分析による商機の特定
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世界の予測腐食管理市場レポートは、約70の表、70の図、204ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 調査専門家
- 新興企業

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目次

1.方法論と範囲
1.1.調査方法
1.2.調査目的と調査範囲
2.定義と概要
3.エグゼクティブサマリー
3.1.技術別スニペット
3.2.展開モード別スニペット
3.3.アプリケーション別スニペット
3.4.エンドユーザー別スニペット
3.5.地域別スニペット
4.ダイナミクス
4.1.影響要因
4.1.1.推進要因
4.1.1.1.腐食による経済的影響の増大
4.1.1.2.腐食モニタリング技術の進歩
4.1.2.阻害要因
4.1.2.1.高いエネルギー消費と環境への懸念
4.1.3.機会
4.1.4.影響分析
5.産業分析
5.1.ポーターのファイブフォース分析
5.2.サプライチェーン分析
5.3.価格分析
5.4.規制分析
5.5.持続可能性分析
5.6.DMI意見
6.技術別
6.1.はじめに
6.1.1.市場規模分析と前年比成長率分析(%), 技術別
6.1.2.市場魅力度指数、技術別
6.2.電気化学技術
6.2.1.はじめに
6.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析(%)
6.3.コーティング技術
6.4.腐食防止剤
6.5.モニタリングシステム
6.6.その他
7.展開モード別
7.1.はじめに
7.1.1.市場規模分析と前年比成長率分析(%)、デプロイメントモード別
7.1.2.市場魅力度指数(デプロイメントモード別
7.2.オンプレミス
7.2.1.はじめに
7.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析(%)
7.3.クラウドベース
7.4.ハイブリッド
8.アプリケーション別
8.1.はじめに
8.1.1.市場規模分析および前年比成長率分析(%), 用途別
8.1.2.市場魅力度指数(用途別
8.2.メーカー
8.2.1.メーカー紹介
8.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析(%)
8.3.サービスプロバイダー
8.4.政府機関
8.5.研究開発
8.6.その他
9.エンドユーザー別
9.1.はじめに
9.1.1.市場規模分析および前年比成長率分析(%)、エンドユーザー別
9.1.2.市場魅力度指数(エンドユーザー別
9.2.航空宇宙*市場
9.2.1.はじめに
9.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析(%)
9.3.自動車
9.4.石油・ガス
9.5.海洋
9.6.建設
9.7.発電
9.8.その他
10.持続可能性分析
10.1.環境分析
10.2.経済分析
10.3.ガバナンス分析
11.地域別
11.1.はじめに
11.1.1.地域別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
11.1.2.市場魅力度指数、地域別
11.2.北米
11.2.1.はじめに
11.2.2.主な地域別ダイナミクス
11.2.3.技術別市場規模分析と前年比成長率分析(%) 2.4.
11.2.4.市場規模分析とYoY成長率分析(%):展開モード別
11.2.5.市場規模分析とYoY成長率分析(%), アプリケーション別
11.2.6.市場規模分析および前年比成長率分析(%):エンドユーザー別
11.2.7.市場規模分析および前年比成長率分析(%), 国別
11.2.7.1.米国
11.2.7.2.カナダ
11.2.7.3.メキシコ
11.3.ヨーロッパ
11.3.1.はじめに
11.3.2.地域別の主な動き
11.3.3.技術別の市場規模分析と前年比成長率分析(%) 3.4.
11.3.4.市場規模分析とYoY成長率分析(%):展開モード別
11.3.5.市場規模分析および前年比成長率分析(%):データセンタータイプ別
11.3.6.市場規模分析および前年比成長率分析(%):エンドユーザー別
11.3.7.市場規模分析およびYoY成長率分析(%)、国別
11.3.7.1.ドイツ
11.3.7.2.イギリス
11.3.7.3.フランス
11.3.7.4.イタリア
11.3.7.5.スペイン
11.3.7.6.その他のヨーロッパ
11.4.南米
11.4.1.はじめに
11.4.2.地域別主要市場
11.4.3.主な地域別動向
11.4.4.市場規模分析と前年比成長率分析(%), 技術別
11.4.5.市場規模分析とYoY成長率分析(%)、展開モード別
11.4.6.市場規模分析とYoY成長率分析(%), アプリケーション別
11.4.7.市場規模分析および前年比成長率分析(%):エンドユーザー別
11.4.8.市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.4.8.1.ブラジル
11.4.8.2.アルゼンチン
11.4.8.3.その他の南米地域
11.5.アジア太平洋
11.5.1.はじめに
11.5.2.主な地域別ダイナミクス
11.5.3.市場規模分析と前年比成長率分析(%), 技術別
11.5.4.市場規模分析とYoY成長率分析(%):展開モード別
11.5.5.市場規模分析とYoY成長率分析(%), アプリケーション別
11.5.6.市場規模分析および前年比成長率分析(%):エンドユーザー別
11.5.7.市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.5.7.1.中国
11.5.7.2.インド
11.5.7.3.日本
11.5.7.4.オーストラリア
11.5.7.5.その他のアジア太平洋地域
11.6.中東・アフリカ
11.6.1.はじめに
11.6.2.地域別の主な動き
11.6.3.市場規模分析と前年比成長率分析(%), 技術別
11.6.4.市場規模分析とYoY成長率分析(%):展開モード別
11.6.5.市場規模分析とYoY成長率分析(%), アプリケーション別
11.6.6.市場規模分析および前年比成長率分析(%):エンドユーザー別
12.競争環境
12.1.競争シナリオ
12.2.市場ポジショニング/シェア分析
12.3.M&A分析
13.企業プロフィール
13.1.ベーカーヒューズ
13.1.1.会社概要
13.1.2.製品ポートフォリオと内容
13.1.3.財務概要
13.1.4.主な展開
13.2.WebCorr腐食コンサルティングサービス
13.3.マイクロソフト
13.4.ハネウェル・インターナショナル
13.5.SMARTCORR
13.6.コサスコ
13.7.アラバマ・スペシャルティ・プロダクツ
13.8.SGS SA
13.9.ICORRテクノロジーズ
13.10.パーマセンス・エマーソン
リストは網羅的ではない
14.付録
14.1.会社概要とサービス
14.2.お問い合わせ

 

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Summary

Overview
Global Predictive Corrosion Management Market reached US$ 1,244.11 million in 2024 and is expected to reach US$ 2,319.88 million by 2032, growing with a CAGR of 8.1% during the forecast period 2025-2032.
The global predictive corrosion management market is witnessing substantial growth, propelled by the increasing need to maintain infrastructure integrity and minimize economic losses due to corrosion. Industries such as aerospace, oil and gas and transportation are increasingly adopting predictive analytics to proactively manage corrosion, thereby enhancing safety and reducing maintenance costs.
The adoption of Internet of Things (IoT) devices and Artificial Intelligence (AI) algorithms in corrosion monitoring systems is revolutionizing predictive maintenance strategies. These technologies enable real-time data collection and analysis, allowing for early detection of corrosion and timely intervention, thereby reducing downtime and maintenance costs. Industries are increasingly focusing on sustainable practices and adhering to stringent environmental regulations.
Asia-Pacific is experiencing rapid growth in the predictive corrosion management market, driven by accelerated industrialization and infrastructure development. Countries such as China and India are investing heavily in infrastructure projects, leading to a heightened demand for effective corrosion management solutions. Predictive corrosion management aids in preventing leaks and spills caused by corrosion, thereby mitigating environmental hazards and ensuring compliance with regulatory standards. The adoption of advanced technologies in manufacturing and construction sectors further propels the market in this region.
Dynamics
Increasing Economic Impact of Corrosion
Corrosion poses a significant economic burden globally, affecting various industries and infrastructure systems. In US alone, the annual cost of corrosion is estimated to be over US$ 276 billion, accounting for approximately 3.1% of the nation's Gross Domestic Product (GDP). This substantial financial impact underscores the critical need for effective corrosion management strategies. Industries such as transportation, utilities and infrastructure are particularly vulnerable, with corrosion leading to increased maintenance costs, operational downtime and, in severe cases, catastrophic failures.
Predictive corrosion management offers a proactive approach to mitigate these economic losses. By utilizing advanced monitoring technologies and data analytics organizations can anticipate corrosion-related issues before they escalate, allowing for timely maintenance and repairs. This not only extends the lifespan of assets but also reduces the overall cost associated with corrosion damage. For instance, in the transportation sector, corrosion of metallic structures significantly impacts the economy, including infrastructure and utilities.
Advancements in Corrosion Monitoring Technologies
The field of corrosion monitoring has witnessed significant technological advancements, enhancing the ability to predict and manage corrosion effectively. Innovations in sensor technology, data analytics and materials science have collectively contributed to the development of more accurate and reliable predictive corrosion management systems. One notable advancement is the integration of Internet of Things (IoT) devices into corrosion monitoring frameworks. IoT-enabled sensors can continuously collect real-time data on environmental conditions, material degradation and structural integrity.
The adoption of these advanced technologies is further supported by industry standards and guidelines. Organizations such as the National Association of Corrosion Engineers (NACE) provide frameworks and best practices for integrating corrosion management elements into organizational systems, promoting the use of advanced monitoring and predictive techniques. In summary, advancements in corrosion monitoring technologies are a significant driver for the predictive corrosion management sector.
High Energy Consumption and Environmental Concerns
The Predictive Corrosion Management Market faces several restraints that could hinder its growth trajectory. One significant challenge is the high cost of implementation associated with advanced technologies such as artificial intelligence and machine learning. Many organizations, particularly smaller firms, may find it difficult to allocate sufficient budgets for these sophisticated systems, which can limit market penetration and adoption rates. Additionally, the initial investment in hardware and software solutions can be a barrier for companies operating on tight budgets.
Another restraint is the shortage of skilled labor in the field of predictive maintenance and corrosion management. The integration of complex technologies requires a workforce that is well-versed in data analytics and corrosion science. As companies struggle to find qualified personnel, they may experience delays in implementing effective predictive strategies, ultimately impacting operational efficiency and increasing costs.
Segment Analysis
The global predictive corrosion management market is segmented based on technology, deployment mode, application, end-user and region.
Critical Need to ensure the Safety, Reliability and Longevity of Aircraft Structures
Aircraft are exposed to various environmental factors that contribute to corrosion, including humidity, temperature fluctuations and exposure to saltwater in coastal regions. The use of lightweight materials, such as aluminum alloys, while beneficial for performance, also increases susceptibility to corrosion. The aerospace industry in North America, led by companies like Boeing and Lockheed Martin, is heavily investing in predictive corrosion monitoring to enhance aircraft longevity and safety.
The FAA's Aircraft Maintenance Manual specifies rigorous corrosion inspections and maintenance requirements. Predictive corrosion management helps reduce aircraft maintenance costs by 15-20%, as reported by the U.S. Department of Defense (DoD). The National Aeronautics and Space Administration (NASA) has been at the forefront of developing corrosion control strategies for aerospace applications. NASA's Corrosion Technology Laboratory focuses on understanding corrosion mechanisms and developing predictive models to enhance the durability of aerospace materials.
In commercial aviation, airlines are adopting predictive maintenance programs that incorporate corrosion monitoring to optimize maintenance schedules and reduce operational disruptions. For example, Delta Air Lines has implemented an advanced predictive maintenance system that monitors various aircraft systems, including structural components susceptible to corrosion. This system analyzes data from sensors and maintenance records to predict potential issues, allowing for proactive maintenance and reducing unscheduled downtime.
Geographical Penetration
Advanced Industrial Infrastructure of North America Drives the demand of Predictive Corrosion
North America dominates the predictive corrosion management market due to its advanced industrial infrastructure, high adoption of predictive maintenance technologies and stringent regulatory frameworks. The region is home to key industries such as aerospace, oil and gas and automotive, all of which are highly vulnerable to corrosion-related issues. According to the National Association of Corrosion Engineers (NACE), the annual cost of corrosion in the U.S. alone exceeds US$ 276 billion, representing 3.1% of the country's GDP. This substantial economic burden drives the widespread adoption of predictive corrosion management solutions.
Furthermore, North America is at the forefront of technological innovations in predictive maintenance. The integration of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and Internet of Things (IoT) into corrosion management systems allows industries to detect early signs of material degradation and take preventive actions. According to the National Institute of Standards and Technology (NIST), AI-powered predictive maintenance can reduce unexpected equipment failures by up to 75%, translating to billions of dollars in cost savings annually.
Competitive Landscape
The major global players in the market include Baker Hughes, WebCorr Corrosion Consulting Services, Microsoft, Honeywell International Inc., SMARTCORR, Cosasco, Alabama Specialty Products, SGS SA, ICORR Technologies and Permasense Emerson.
Sustainable Analysis
Predictive corrosion management plays a crucial role in promoting sustainability by reducing material waste, minimizing hazardous emissions and extending asset lifespans. Corrosion leads to premature degradation of infrastructure, resulting in massive amounts of metal waste. According to the U.S. Environmental Protection Agency (EPA), approximately 60 million tons of metal waste is generated annually due to corroded infrastructure. Predictive corrosion management extends the lifespan of industrial assets, reducing the need for frequent replacements and minimizing material consumption.
Traditional corrosion management practices involve frequent repairs, replacements and production of new materials, all of which contribute to increased carbon emissions. The World Resources Institute (WRI) highlights that steel production (a key material affected by corrosion) accounts for 7-9% of global CO₂ emissions. By proactively preventing corrosion, industries can reduce the demand for new steel production, thereby lowering their carbon footprint.
Impact of Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT)
Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT) are revolutionizing corrosion management by enabling real-time monitoring and predictive analytics. In Schleswig-Holstein, Germany, the CHAI research project is leveraging AI and IoT to enhance corrosion detection in ports and waterways. With a US$ 81378638.98 investment from the federal state and leadership from the Helmholtz Center Hereon, the project integrates sensor technology and machine learning algorithms to monitor environmental conditions such as temperature, water composition and solar radiation. This data allows AI to analyze and predict corrosion patterns more accurately, reducing the reliance on costly manual inspections and enabling proactive maintenance strategies.
By training AI models on collected sensor data, researchers predict the severity and speed of corrosion under various conditions, optimizing preventative measures for maritime infrastructure. The involvement of Christian Albrechts Universität zu Kiel (CAU), the Port of Kiel and AC Korro-Service GmbH ensures that this technology transition benefits both scientific research and industrial applications. As the AI continues to learn from expanding datasets, its predictions will become increasingly precise, allowing organizations like the Port of Kiel to implement automated maintenance strategies.
Key Developments
• In July 2024, Cambridge, UK-based Corrosion RADAR, a provider of predictive Corrosion Under Insulation (CUI) monitoring solutions, announced that it has secured a US$ 6.13 investment. This funding will support the company’s efforts in advancing its innovative CUI monitoring technology, which helps industries detect and prevent corrosion-related failures.
• In June 2024, Aramco, a global leader in integrated energy and chemicals, announced the deployment of Corrosion RADAR’s advanced Corrosion Under Insulation (CUI) monitoring solution at the Ju’aymah NGL Fractionation Plant. This strategic installation at key locations within the plant aims to enhance safety, reliability and operational efficiency.
• In May 2024, OLI Systems introduced its MSE (Mixed Solvent Electrolyte) corrosion model, marking a significant advancement in corrosion prediction technology. This model, developed through extensive research and validation, is the first of its kind designed to predict corrosion across a broader range of process compositions, effectively eliminating the traditional water-dependency barrier.
By Technology
● Electrochemical Techniques
● Coating Technologies
● Corrosion Inhibitors
● Monitoring Systems
● Others
By Deployment Mode
● On-Premises
● Cloud-Based
● Hybrid
By Application
● Manufacturers
● Service Providers
● Government Agencies
● Research & Development
● Others
By End-User
● Aerospace
● Automotive
● Oil and Gas
● Marine
● Construction
● Power Generation
● Others
By Region
● North America
o US
o Canada
o Mexico
● Europe
o Germany
o UK
o France
o Italy
o Spain
o Rest of Europe
● South America
o Brazil
o Argentina
o Rest of South America
● Asia-Pacific
o China
o India
o Japan
o Australia
o Rest of Asia-Pacific
● Middle East and Africa
Why Purchase the Report?
● To visualize the global predictive corrosion management market segmentation based on technology, deployment mode, application, end-user and region.
● Identify commercial opportunities by analyzing trends and co-development.
● Excel data sheet with numerous data points at the predictive corrosion management market level for all segments.
● PDF report consists of a comprehensive analysis after exhaustive qualitative interviews and an in-depth study.
● Product mapping available as excel consisting of key products of all the major players.
The global predictive corrosion management market report would provide approximately 70 tables, 70 figures and 204 pages.
Target Audience 2024
• Manufacturers/ Buyers
• Industry Investors/Investment Bankers
• Research Professionals
• Emerging Companies



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Table of Contents

1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Technology
3.2. Snippet by Deployment Mode
3.3. Snippet by Application
3.4. Snippet by End-User
3.5. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Increasing Economic Impact of Corrosion
4.1.1.2. Advancements in Corrosion Monitoring Technologies
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. High Energy Consumption and Environmental Concerns
4.1.3. Opportunity
4.1.4. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Sustainable Analysis
5.6. DMI Opinion
6. By Technology
6.1. Introduction
6.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
6.1.2. Market Attractiveness Index, By Technology
6.2. Electrochemical Techniques*
6.2.1. Introduction
6.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
6.3. Coating Technologies
6.4. Corrosion Inhibitors
6.5. Monitoring Systems
6.6. Others
7. By Deployment Mode
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment Mode
7.2. On-Premises*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Cloud-Based
7.4. Hybrid
8. By Application
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
8.2. Manufacturers*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Service Providers
8.4. Government Agencies
8.5. Research & Development
8.6. Others
9. By End-User
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
9.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
9.2. Aerospace*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. Automotive
9.4. Oil and Gas
9.5. Marine
9.6. Construction
9.7. Power Generation
9.8. Others
10. Sustainability Analysis
10.1. Environmental Analysis
10.2. Economic Analysis
10.3. Governance Analysis
11. By Region
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
11.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
11.2. North America
11.2.1. Introduction
11.2.2. Key Region-Specific Dynamics
11.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
11.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
11.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.2.7.1. US
11.2.7.2. Canada
11.2.7.3. Mexico
11.3. Europe
11.3.1. Introduction
11.3.2. Key Region-Specific Dynamics
11.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
11.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
11.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Data Center Type
11.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.3.7.1. Germany
11.3.7.2. UK
11.3.7.3. France
11.3.7.4. Italy
11.3.7.5. Spain
11.3.7.6. Rest of Europe
11.4. South America
11.4.1. Introduction
11.4.2. Key Region-Specific Dynamics
11.4.3. Key Region-Specific Dynamics
11.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
11.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
11.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.4.8.1. Brazil
11.4.8.2. Argentina
11.4.8.3. Rest of South America
11.5. Asia-Pacific
11.5.1. Introduction
11.5.2. Key Region-Specific Dynamics
11.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
11.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
11.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
11.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
11.5.7.1. China
11.5.7.2. India
11.5.7.3. Japan
11.5.7.4. Australia
11.5.7.5. Rest of Asia-Pacific
11.6. Middle East and Africa
11.6.1. Introduction
11.6.2. Key Region-Specific Dynamics
11.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
11.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Mode
11.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
11.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
12. Competitive Landscape
12.1. Competitive Scenario
12.2. Market Positioning/Share Analysis
12.3. Mergers and Acquisitions Analysis
13. Company Profiles
13.1. Baker Hughes*
13.1.1. Company Overview
13.1.2. Product Portfolio and Description
13.1.3. Financial Overview
13.1.4. Key Developments
13.2. WebCorr Corrosion Consulting Services
13.3. Microsoft
13.4. Honeywell International Inc.
13.5. SMARTCORR
13.6. Cosasco
13.7. Alabama Specialty Products
13.8. SGS SA
13.9. ICORR Technologies
13.10. Permasense Emerson
LIST NOT EXHAUSTIVE
14. Appendix
14.1. About Us and Services
14.2. Contact Us

 

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