Profesionálny profil

Odborník na prediktívnu údržbu/ odborníčka na prediktívnu údržbu

Kľúčové fakty

Odborníci na prediktívnu údržbu analyzujú údaje zozbierané zo snímačov umiestnených v továrňach, strojových zariadeniach, automobiloch, na železniciach a inde s cieľom monitorovať ich stav a poskytovať používateľom aktuálne informácie a prípadne ich upozorniť na potrebu vykonania údržby.

Trh práce
Nedostatok v krajine Holandsko a 10 ďalších krajín
ELA/EURES 2025
priemysel
Dodávateľský reťazec a doprava
Vzdelávanie
Bakalársky stupeň
49%
Odolnosť Skóre · 2026 (Čím vyššie, tým lepšie)
Bakalársky stupeň 39% Expozícia AI · 2026
Trh práce

Kde je toto povolanie žiadané

Nahlásený nedostatok a prebytok pracovných síl, podľa roku. Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.

Čísla sa týkajú skupiny Špecialisti v oblasti vedy a techniky — 274 povolaní vrátane tohto.

11 z 13 s nedostatkom202529 z 30 rastie3.9Mvoľné miesta do roku 2035

Nedostatok: Belgicko, Bulharsko, Cyprus, Dánsko a ďalších 7.

Najdlhšie trvajúci nedostatok: Holandsko, 4 roky.

Vyberte územie na mape a zobrazia sa jeho čísla.

O tomto zdroji›

Zdroj: ELA/EURES, nedostatok a prebytok pracovných síl. Údaje sa zverejňujú na úrovni skupiny povolaní a pokrývajú Európu. Vydania sa líšia usporiadaním prílohy aj rozsahom krajín, takže rozdiel medzi rokmi neznamená vždy, že sa trh práce zmenil. Krajiny v sivej neboli nahlásené, čo nie je to isté ako byť v rovnováhe.

Čo tieto slová znamenajú

Štyri veci, ktoré táto časť uvádza

Nahlásený dopyt
Nahlásený dopyt vyjadruje, či zamestnávatelia uvádzajú potrebu ľudí na toto pracovné miesto — ide o posúdenie zverejnené národným orgánom alebo orgánom EÚ, nie o počet.
Ktorým smerom smeruje
Ktorým smerom smeruje zamestnanosť v tomto povolaní v nasledujúcich rokoch podľa oficiálnej prognózy.
Voľné miesta
Voľné miesta približne vyjadrujú, koľko pracovných príležitostí vzniká v dôsledku rastu a odchodov ľudí z tohto povolania.
Obvyklá odmena
Obvyklá odmena ľudí v tomto povolaní, ak ju zdroj zverejňuje. Prázdne pole neznamená, že práca nie je platená; znamená, že ju pre dané miesto nikto nezverejňuje.

Ukazovateľ sa vynechá, ak ho pre dané miesto nikto nezverejňuje, namiesto toho, aby sa zobrazil ako nula.

Ktorým smerom sa trh prikláňa vo vašom prípade

Vo váš prospech
Voľných miest je viac než uchádzačov — zamestnávatelia o kandidátov súťažia.
Vyrovnané
Voľné miesta a uchádzači sú zhruba v rovnováhe.
Konkurenčné
Uchádzačov je viac než voľných miest — počítajte s konkurenciou.
Rozporuplné údaje
Zdroje sa nezhodujú, alebo v tej istej skupine povolaní je niekde nedostatok a inde prebytok.

Každý zdroj vedie k jednému zo štyroch označení, takže sa treba naučiť jednu spoločnú sústavu pojmov. Líšia sa však podklady, z ktorých vychádzajú; tie sú uvedené pod každým hodnotením — ide o vypočítaný pomer voľných miest k uchádzačom o zamestnanie alebo o posúdenie zverejnené národným orgánom.

Ako sa toto povolanie porovnáva s ostatnými povolaniami v tej istej krajine

Silný
Medzi najsilnejšími v krajine that country
Dobrý
Silnejšie než väčšina povolaní v krajine that country
Zmiešaný
Zhruba obvyklé pre krajinu that country
Slabý
Slabšie než väčšina povolaní v krajine that country

Ide o poradie v rámci jednej krajiny, nie o skóre, ktoré možno prenášať cez hranice — registre používané v dvoch krajinách evidujú odlišné skupiny ľudí, takže rovnaké číslo má v každej z nich iný význam. Preto môže byť povolanie medzi najsilnejšími v krajine a napriek tomu sa zobraziť ako Konkurenčné: v celkovo preplnenom trhu je na čele.

Odkiaľ tieto údaje pochádzajú

Každý údaj zverejňuje národný štatistický úrad, verejná služba zamestnanosti alebo orgán EÚ a na každej karte je uvedený jeho zdroj aj obdobie, ktoré pokrýva. V niektorých miestach sa údaje zhromažďujú mesačne, v iných sa hodnotia raz alebo dvakrát ročne, takže dve miesta na tej istej mape môžu opisovať odlišné okamihy — dátum je vždy uvedený.

Nič z toho nepredpovedá šance konkrétneho človeka. Opisuje to trh.

Nahlásený dopyt · Obvyklá odmena · Ktorým smerom smeruje (Slovensko, Česko, Rakúsko, Nemecko, Maďarsko, Poľsko)
Nahlásený dopyt · Obvyklá odmena · Ktorým smerom smeruje
Nahlásený dopyt Obvyklá odmena Ktorým smerom smeruje
Slovensko Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2024 * — +24,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Česko Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * — +50,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Rakúsko Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2025 * — +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nemecko Nahlásený nedostatok ELA/EURES 2024 * — +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Maďarsko Nenahlásené — +10,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Poľsko Nenahlásené — +22,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Zverejňuje sa pre skupiny povolaní, nie pre jednotlivé pracovné pozície.

Poskytujete kariérne poradenstvo študentom, klientom alebo zamestnancom? Využite tieto údaje o profesii vo svojej organizácii.

NexFuture™

Budúce vyhliadky pre odborník na prediktívnu údržbu/ odborníčka na prediktívnu údržbu

The outlook for odborník na prediktívnu údržbu/ odborníčka na prediktívnu údržbu reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Ako sa tieto skóre počítajú?

Index odolnosti (0–100) odhaduje, ako štrukturálne je táto profesia chránená pred automatizáciou a narušeniami AI, na základe analýzy na úrovni úloh. Vyššie skóre znamená viac úloh vyžadujúcich ľudský úsudok. Expozícia AI ukazuje odhadované percento pracovných hodín, ktoré by mohli ovplyvniť súčasné schopnosti AI. Sú to štrukturálne ukazovatele odvodené z modelu, nie predpovede individuálnej istoty zamestnania.

Hrať budúcnosť
Ako by sa mohlo zmeniť odborník na prediktívnu údržbu/ odborníčka na prediktívnu údržbu s rastúcim využívaním AI?

Táto rola sa bude pravdepodobne postupne meniť, pričom AI bude podporovať skôr vybrané úlohy, než nahradiť celé povolanie.

Významná transformácia na úrovni úloh sa odhaduje o 14 rokov (okolo roku 2040) v rámci vybraného scenára „Očakáva sa“.
~45%
Odolnosť
Riziko automatizácie
EXP~40%
Ľudská hrana
MOAT~50%

Ilustračný scenár založený na automatizovateľnosti úloh — nie predpoveď. Hodnoty sa zaokrúhľujú, čím ďalej do budúcnosti sa pozeráte.

2026
2034
2045
Rýchlosť osvojenia AI:

Odhad založený na modeli. Použite ho ako plánovací signál, nie ako záruku.

Ako môže AI zmeniť túto úlohu

Deterministická interpretácia súčasných rolových signálov založená na modeli – nie je zárukou nahradenia.

49% Vlastnené ľuďmi

Čo ešte závisí od ľudí

  • uplatniť politiku informačnej bezpečnosti
  • poskytovať poradenstvo o údržbe zariadení
  • skúšať snímače
Ľudská výhoda Aby ste zostali na čele v tejto úlohe, zamerajte sa na prediktívna údržba a elektrina. Tieto zručnosti zamerané na človeka sú najtažšie na replikáciu AI v nasledujúcich 20 rokoch.
19% Asistencia

Kde sa AI môže stať druhým pilotom

  • uplatniť postupy štatistickej analýzy
  • analyzovať veľké dáta (big data)
  • vyvinúť aplikácie na spracovanie údajov
39% Automatizovať

Úlohy, ktoré sú najviac vystavené automatizácii

  • zhromažďovať údaje
  • vykonať analýzu údajov
  • riadiť údaje
Podrobná analýza

Životné funkcie a AI vektory

vektory expozície AI

0-100%
AI / strojové učenie 19%

Expozícia AI-podporovanej analýze, rozpoznávaniu vzorov a úlohám prediktívneho modelovania

Generatívna AI 6%

Expozícia generovaniu obsahu, kreatívnemu zlepšovaniu a nástrojom veľkých jazykových modelov

Robotická a fyzikálna automatizácia 1%

Expozícia fyzickej automatizácii, robotike a posunutiu úloh riadenému senzormi

Kognitívny softvér 0%

Expozícia automatizácii pracovného toku, softvéru na podporu rozhodovania a digitalizácii procesov

Technické podrobnosti
Metodológia: NexFuture v3.0 Zdroje: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Aktualizované: 10/2026

NexFuture v3.0 odhaduje expozíciu automatizácii priamo zo základných skupín zručností ESCO, vážených podľa objemu zručností a kalibrovaných podľa expertných kotiev. Skóre sú pravdepodobnostné odhady, nie záruky. Úplné podrobnosti nájdete v metodickom dokumente NexFuture.

Meria vystavenie automatizácii. Nemeria mzdu, dopyt ani počet pracovných miest vo vašom okolí.

Deň v živote

Čo ľudia v tejto úlohe zvyčajne robia

Dodávateľský reťazec a doprava

Deň v živote

Typický deň ako odborník na prediktívnu údržbu/ odborníčka na prediktívnu údržbu

09
09:00 · ráno
vyvinúť aplikácie na spracovanie údajov
10
10:30 · Poludnie
modelovať snímač
12
12:00 · Poludnie
navrhovať snímače
Navrhovať a vyvíjať rôzne typy snímačov podľa špecifikácií, ako sú snímače vibrácií, snímače tepla, optické snímače, snímače vlhkosti a snímače prúdu elektrickej energie.
14
14:00 · poobede
riadiť údaje
15
15:30 · Neskoro popoludní
uplatniť politiku informačnej bezpečnosti
Vykonávať politiky, metódy a predpisy v oblasti bezpečnosti údajov a informácií s cieľom dodržiavať zásady dôvernosti, integrity a dostupnosti.
17
17:00 · Zábal
analyzovať veľké dáta (big data)

Poradie úloh je ilustračné. Jednotlivé dni sa líšia.

Zručnosti a znalosti

Čo potrebujete na túto prácu

Zručnosti, znalosti a nástroje, ktoré táto rola vyžaduje — a vlastnosti a odmeny, ktoré s ňou súvisia.

Základné zručnosti
analyzovať a vyhodnocovať informácie a údaje
  • uplatniť postupy štatistickej analýzy

    Používanie modelov (deskriptívna alebo deduktívna štatistika) a techník (hĺbková analýza údajov alebo strojové učenie) na účely štatistickej analýzy a nástrojov IKT na analýzu údajov, zistenie korelácií a predpoveď trendov.

  • analyzovať veľké dáta (big data)
navrhovať priemyselné materiály, systémy alebo produkty
  • navrhovať snímače

    Navrhovať a vyvíjať rôzne typy snímačov podľa špecifikácií, ako sú snímače vibrácií, snímače tepla, optické snímače, snímače vlhkosti a snímače prúdu elektrickej energie.

  • modelovať snímač
zhromažďovať informácie z fyzických alebo elektronických zdrojov
  • zhromažďovať údaje
spravovať, zhromažďovať a uchovávať digitálne údaje
  • vykonať analýzu údajov
poskytovať poradenstvo o tovaroch a službách
  • poskytovať poradenstvo o údržbe zariadení
inštalovať drevené a kovové komponenty
  • skúšať snímače
chrániť súkromné a osobné údaje
  • uplatniť politiku informačnej bezpečnosti

    Vykonávať politiky, metódy a predpisy v oblasti bezpečnosti údajov a informácií s cieľom dodržiavať zásady dôvernosti, integrity a dostupnosti.

riadiť informácie
  • riadiť údaje
riadiť operačné činnosti
  • zabezpečiť údržbu zariadení
programovať počítačové systémy
  • vyvinúť aplikácie na spracovanie údajov
Vedomostné oblasti & Softvér a technológie
Vedomostné oblasti
  • zariadenia na diagnostiku automobilov
Medzisektorové zručnosti
  • elektrina
  • elektronika
  • elektrotechnika
  • matematika
  • počítačové programovanie
  • sieťový hardvér IKT
  • štatistika
  • počítačová simulácia
Softvér a technológie
Structured query language SQLPythonThe MathWorks MATLABOracle DatabaseExtensible markup language XMLC++Oracle JavaESRI ArcGIS softwareCDassault Systemes SolidWorksTrimble SketchUp ProApache Subversion SVNGraphics softwareSupervisory control and data acquisition SCADA softwareDassault Systemes CATIANational Instruments LabVIEWVerilogFormula translation/translator FORTRANMathWorks SimulinkMicrosoft Visual Basic.NETMathsoft MathcadMicrosoft Visual C# .NETCanuVery high-speed integrated circuit VHSIC hardware description language VHDLCadence PSpiceEmbarcadero DelphiOrCAD CaptureField programmable gate array FPGA design softwareVery high speed integrated circuit VHSIC hardware description language VHDL simulation softwareSystemVerilogMentor Graphics PADSAgile Product Lifecyle Management PLMVisual Numerics PV-WAVEAnsoft SimplorerMcCabe Software TRUEchangeRabbit Semiconductor Dynamic CSynopsys SaberThree-dimensional 3D computer aided design CAD softwareTwo-dimensional 2D computer aided design CAD softwareXilinx Integrated Software Environment ISE
Kľúčové vlastnosti, ktoré potrebujete
Uznanie Spoľahlivosť Sebakontrola Tolerancia stresu Integrita Úspech Spolupráca Prispôsobivosť/Flexibilita Analytické myslenie Starostlivosť o druhých Úspech/Snaha Nezávislosť Rozmanitosť Vedenie Inovácia Sociálna orientácia
Kľúčové odmeny, ktoré môžete očakávať
ÚspechPracovné podmi…UznanieVzťahyPodporaNezávislosť
Ako sa kvalifikovať

Odborník na prediktívnu údržbu: ako sa kvalifikovať a kde študovať

Čo je zvyčajne potrebné na získanie kvalifikácie: úroveň vzdelania, kde ide o regulované povolanie a kde študovať.

Typická úroveň vzdelania

Bakalársky stupeň

Kde študovať

212 študijných programov v 21 krajinách učí základné zručnosti potrebné pre toto povolanie. Navyše 147 krátkych kurzov, z ktorých každý rozvíja jednu zručnosť.

Kariérny postup

Cesty rastu a podobné roly

Preskúmajte typické cesty kariérneho postupu, súvisiace zručnosti a podobné roly a naplánujte si ďalší prechod.

Pre organizácie

Údaje na tejto stránke, ktoré môžete využiť pre svojich študentov, klientov a zamestnancov.

Časté otázky

Často kladené otázky

Aký typ dát najčastejšie spracovávate?
Najčastejšie spracovávate dáta z rôznych senzorov, ako sú teploty, vibrácie, tlaky, prúd a napätie. Tieto dáta sú analyzované s cieľom identifikovať odchylky od normálnych hodnôt a predpovedať potenciálne problémy.
Potrebujem špeciálny softvér na prediktívnu údržbu?
Áno, na analýzu dát a predpovedanie porúch sa bežne používajú špecializované softvérové nástroje a platformy. Znalosť týchto nástrojov je pre odborníka na prediktívnu údržbu veľmi dôležitá.
Aké sú typické pracovné prostredie pre odborníka na prediktívnu údržbu?
Pracovné prostredie je zväčša kancelárske, ale často sa vyžaduje aj prítomnosť na mieste, napríklad vo výrobnej hale, pri kontrole zariadení a strojov. Práca je prevažne vykonávaná v zamestnaní.
Odborník Na Prediktívnu Údržbu/ Odborníčka Na Prediktívnu Údržbu — koľko sa za to platí v Spojených štátoch?
127 590 dolárov ročne v mediáne, k 2025-05. Mediány jednotlivých štátov sa pohybujú od 81 330 do 160 520 dolárov. Zdroj: US Bureau of Labor Statistics. Údaj sa týka Spojených štátov a nie je projekciou pre Európu.

Zdroje: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Údaje aktualizované 3. októbra 2026 O našich údajoch