Poklicni profil

Strokovnjak/strokovnjakinja za napovedno vzdrževanje

Ključna dejstva

Strokovnjaki/strokovnjakinje za napovedno vzdrževanje analizirajo podatke, zbrane prek senzorjev v tovarnah, strojnicah, avtomobilih, na železnicah in drugod, da bi spremljali njihovo stanje in o tem obveščali uporabnike. Opozarjajo tudi na vzdrževanje.

Trg dela
Pomanjkanje v državi Slovenija in še 10 držav
ELA/EURES 2025
Industrija
Dobavna veriga in transport
izobraževanje
Prvostopenjski diplomi
49%
Odpornost Rezultat · 2026 (Višje je boljše)
Prvostopenjski diplomi 39% Izpostavljenost AI · 2026
Trg dela

Kje je ta poklic iskan

Sporočena pomanjkanja in presežki delovne sile, po letih. Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.

Številke zajemajo Strokovnjaki/strokovnjakinje matematično-naravoslovnih in tehnično-tehnoloških ved — 274 poklicev, vključno s tem.

11 od 13 s pomanjkanjem202529 od 30 raste3.9Mprosta mesta do 2035

Pomanjkanje: Avstrija, Belgija, Bolgarija, Ciper in še 7.

Najdlje trajajoče pomanjkanje: Nizozemska, 4 leta.

Izberite območje na zemljevidu za prikaz njegovih podatkov.

O tem viru›

Vir: ELA/EURES, pomanjkanja in presežki delovne sile. Podatki so objavljeni na ravni poklicne skupine in zajemajo Evropo. Izdaje se razlikujejo po zasnovi priloge in po zajetih državah, zato razlika med leti ne pomeni vedno, da se je trg dela spremenil. Sive države niso bile sporočene, kar ni isto kot uravnoteženost.

Kaj pomenijo te besede

Štiri stvari, o katerih poroča ta razdelek

Sporočeno povpraševanje
Sporočeno povpraševanje pove, ali delodajalci sporočajo, da potrebujejo ljudi za ta poklic — gre za presojo, ki jo objavi nacionalni organ ali organ EU, ne za število ljudi.
Kam gre
Kam gre pove, v katero smer naj bi se zaposlovanje v tem poklicu v prihodnjih letih gibalo, na podlagi uradne napovedi.
Prosta delovna mesta
Prosta delovna mesta približno pokažejo, koliko delovnih mest nastane zaradi rasti in zaradi ljudi, ki zapustijo ta poklic.
Običajno plačilo
Običajno plačilo pove, koliko ljudje v tem poklicu običajno zaslužijo tam, kjer vir ta podatek objavlja. Prazno polje ne pomeni, da delo ni plačano, temveč da tega podatka za ta kraj nihče ne objavlja.

Merilo se izpusti, kadar ga za ta kraj nihče ne objavlja, namesto da bi bilo prikazano kot nič.

V katero smer se trg nagiba za vas

V vašo korist
Prostih mest je več kot iskalcev — delodajalci tekmujejo za kandidate.
Uravnoteženo
Prosta mesta in iskalci so približno izenačeni.
Konkurenčno
Iskalcev je več kot prostih mest — pričakujte konkurenco.
Nasprotujoči si podatki
Viri se ne ujemajo ali pa v isti poklicni skupini ponekod primanjkuje ljudi, drugod pa jih je preveč.

Vsak vir se razvrsti v eno od teh štirih možnosti, zato se lahko naučite enotnega izrazja. Razlikujejo se dokazi, na katerih temeljijo; ti so navedeni pod vsako oznako — izmerjeno razmerje med prostimi delovnimi mesti in iskalci zaposlitve ali ocena, ki jo objavi nacionalni organ.

Kako se ta poklic primerja z drugimi poklici v isti državi

Močno
Med najmočnejšimi v državi that country
Dobro
Močnejši od večine poklicev v državi that country
Mešano
Približno običajen za državo that country
Šibko
Šibkejši od večine poklicev v državi that country

To je uvrstitev znotraj ene države, ne ocena, ki bi jo lahko primerjali čez meje — registri, na katerih temelji, v dveh državah štejejo različne ljudi, zato ima isto število v vsaki državi drugačen pomen. Zato je lahko poklic med najmočnejšimi v državi in je še vedno prikazan kot Konkurenčno: v celoti gledano vodi na trgu, ki je zelo zasičen.

Od kod prihajajo ti podatki

Vsak podatek objavi nacionalni statistični urad, javna služba za zaposlovanje ali organ EU, vsaka kartica pa navede vir in obdobje, ki ga zajema. Na nekaterih območjih se podatki zbirajo mesečno, na drugih pa se ocenijo enkrat ali dvakrat na leto, zato lahko dve območji na istem zemljevidu opisujeta različna trenutka — datum je vedno prikazan.

Nič od tega ne napoveduje možnosti posameznika. Opisuje trg.

Sporočeno povpraševanje · Običajno plačilo · Kam gre (Slovenija, Avstrija, Hrvaška, Italija, Nemčija, Madžarska)
Sporočeno povpraševanje · Običajno plačilo · Kam gre
Sporočeno povpraševanje Običajno plačilo Kam gre
Slovenija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — +25,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Avstrija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2025 * — +40,1% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Hrvaška Ni sporočeno — +22,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Ni sporočeno — +17,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Nemčija Sporočeno pomanjkanje ELA/EURES 2024 * — +2,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Madžarska Ni sporočeno — +10,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Objavljeno za poklicne skupine, ne za posamezne nazive delovnih mest.

Ali karierno svetujete dijakom, klientom ali zaposlenim? Uporabite te podatke o poklicu v svoji organizaciji.

NexFuture™

Prihodnje izglede za strokovnjak/strokovnjakinja za napovedno vzdrževanje

The outlook for strokovnjak/strokovnjakinja za napovedno vzdrževanje reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Kako se izračunajo ti rezultati?

Indeks odpornosti (0–100) ocenjuje, kako je ta poklic strukturalno zaščiten pred avtomatizacijo in motnjami AI, na podlagi analize na ravni nalog. Višje ocene pomenijo več nalog, ki zahtevajo človeško presojo. Izpostavljenost AI prikazuje ocenjeni delež ur nalog, ki bi jih lahko prizadeli sedanji zmogljivosti AI. To so strukturalni kazalniki, pridobljeni iz modela, ne napovedi individualne varnosti zaposlitve.

Igrajte prihodnost
Kako bi se lahko strokovnjak/strokovnjakinja za napovedno vzdrževanje spremenilo, ko se umetna inteligenca povečuje?

Ta vloga se bo verjetno postopoma spreminjala, pri čemer bo umetna inteligenca podpirala izbrane naloge, namesto da bi nadomestila celotno dejavnost.

Pomembna transformacija na ravni nalog se ocenjuje čez 14 let (okoli leta 2040) v okviru izbranega scenarija „Pričakovano“.
~45%
Odpornost
Tveganje avtomatizacije
EXP~40%
Človeški rob
MOAT~50%

Ponazoritveni scenarij na podlagi avtomatizacije nalog — ni napoved. Vrednosti se zaokrožujejo, čim dlje gledate naprej.

2026
2034
2045
Hitrost sprejemanja umetne inteligence:

Ocena na podlagi modela. Uporabite ga kot signal za načrtovanje, ne kot jamstvo.

Kako lahko AI spremeni to vlogo

Deterministična, na modelu temelječa interpretacija trenutnih signalov vlog — ni jamstvo za zamenjavo.

49% V lasti človeka

Kaj pa je še odvisno od ljudi

  • izvajati politiko za varnost informacij
  • svetovati o vzdrževanju opreme
  • preskušati senzorje
Človečna prednost Če želite ostati na čelu v tej vlogi, se osredotočite na napovedno vzdrževanje in elektrika. Te spretnosti, usmerene v človeka, so najtežje za AI, da jih replikira v naslednjih 20 letih.
19% asist

Kjer lahko AI postane kopilot

  • uporabiti tehnike statistične analize
  • analizirati velepodatke
  • razvijati aplikacije za obdelavo podatkov
39% Avtomatiziraj

Naloge, ki so najbolj izpostavljene avtomatizaciji

  • zbirati podatke
  • analizirati podatke
  • upravljati podatke
Podrobna analiza

Vitalni znaki in AI vektorji

Vektorji izpostavljenosti AI

0-100%
AI / strojno učenje 19%

Izpostavljenost analizi s pomočjo AI, prepoznavanju vzorcev in nalogam napovednega modeliranja

Generativni AI 6%

Izpostavljenost generiranju vsebine, ustvarjalnem izboljšanju in orodjem velikih jezikovnih modelov

Robotska in fizična avtomatizacija 1%

Izpostavljenost fizični avtomatizaciji, robotiki in premikanju nalog, vodenem s senzorji

Kognitivna programska oprema 0%

Izpostavljenost avtomatizaciji delovnega toka, programski opremi za podporo odločitvam in digitalizaciji procesov

Tehnični podrobnosti
Metodologija: NexFuture v3.0 Viri: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Posodobljeno: okt. 2026

NexFuture v3.0 ocenjuje izpostavljenost avtomatizaciji neposredno iz ključnih skupin spretnosti ESCO, uteženo z maso spretnosti in umerjeno glede na strokovna sidra. Ocene so verjetnostne ocene, ne jamstva. Za vse podrobnosti glejte belo knjigo o metodologiji NexFuture.

Meri izpostavljenost avtomatizaciji. Ne meri plače, povpraševanja ali števila delovnih mest v vaši bližini.

Dan v življenju

Kaj ljudje v tej vlogi običajno počnejo

Dobavna veriga in transport

Dan v življenju

Tipičen dan kot strokovnjak/strokovnjakinja za napovedno vzdrževanje

09
09:00 · jutro
razvijati aplikacije za obdelavo podatkov
Razviti prilagojeno programsko opremo za obdelavo podatkov z izbiro in uporabo ustreznega računalniškega jezika za programiranje, da lahko sistem IKT zagotovi zahtevane rezultate na podlagi vnosov.
10
10:30 · Sredi jutra
izvajati politiko za varnost informacij
Izvajati politike, metode in predpise za varnost podatkov in informacij, da se upoštevajo načela zaupnosti, celovitosti in razpoložljivosti.
12
12:00 · Opoldne
modelirati senzorje
Modelirati in simulirati senzorje, izdelke, ki uporabljajo senzorje, ter komponente senzorjev z uporabo programske opreme za tehnično zasnovo. Na ta način se lahko oceni uspešnost proizvoda ter proučijo fizikalni parametri še pred dejansko izdelavo proizvoda.
14
14:00 · popoldan
razvijati senzorje
Oblikovati in razvijati različne vrste senzorjev v skladu s specifikacijami, kot so senzorji vibracij, toplotni senzorji, optični senzorji, senzorji za vlažnost in senzorji za električni tok.
15
15:30 · Pozno popoldne
upravljati podatke
Upravljati vse vrste virov podatkov v njihovem življenjskem ciklu s profiliranjem podatkov, razčlenjevanjem, standardizacijo, določanjem identitete, čiščenjem, izboljševanjem in revidiranjem. S posebnimi orodji IKT zagotoviti izpolnjevanje meril kakovosti podatkov in tako poskrbeti, da podatki ustrezajo svojemu namenu.
17
17:00 · Zaključek
analizirati podatke
Zbirati statistične in druge podatke za preskušanje in ocenjevanje, da se pripravijo trditve in napovedi glede vzorcev, z namenom iskanja koristnih informacij v postopku odločanja.

Vrstni red nalog je ilustrativen. Posamezni dnevi se razlikujejo.

Veščine in znanje

Kaj potrebujete za to delo

Veščine, znanje in orodja, ki jih zahteva ta vloga – ter lastnosti in koristi, ki jih prinaša.

Bistvene veščine
analizirati in vrednotiti informacije in podatke
  • uporabiti tehnike statistične analize

    Uporabiti modele (opisne ali sklepne statistike) in tehnike (podatkovnega rudarjenja ali strojnega učenja) za statistične analize in orodja IKT za analizo podatkov, odkrivanje soodvisnosti in napovedi trendov.

  • analizirati velepodatke

    Zbirati in vrednotiti številčne podatke v velikih količinah, zlasti za namen določanja vzorcev med podatki.

oblikovati industrijske materiale, sisteme ali izdelke
  • razvijati senzorje

    Oblikovati in razvijati različne vrste senzorjev v skladu s specifikacijami, kot so senzorji vibracij, toplotni senzorji, optični senzorji, senzorji za vlažnost in senzorji za električni tok.

  • modelirati senzorje

    Modelirati in simulirati senzorje, izdelke, ki uporabljajo senzorje, ter komponente senzorjev z uporabo programske opreme za tehnično zasnovo. Na ta način se lahko oceni uspešnost proizvoda ter proučijo fizikalni parametri še pred dejansko izdelavo proizvoda.

zbirati informacije iz fizičnih ali elektronskih virov
  • zbirati podatke

    Pridobivati podatke, ki jih je mogoče izvoziti, iz več virov.

upravljanje, zbiranje in shranjevanje digitalnih podatkov
  • analizirati podatke

    Zbirati statistične in druge podatke za preskušanje in ocenjevanje, da se pripravijo trditve in napovedi glede vzorcev, z namenom iskanja koristnih informacij v postopku odločanja.

svetovati o izdelkih in storitvah
  • svetovati o vzdrževanju opreme

    Svetovati strankam o ustreznih proizvodih, metodah in po potrebi ukrepih, da se zagotovi ustrezno vzdrževanje in prepreči prezgodnja poškodba opreme ali obrata.

nameščanje lesenih in kovinskih sestavnih delov
  • preskušati senzorje

    Preskušati senzorje z uporabo ustrezne opreme. Zbirati in analizirati podatke. Spremljati in ocenjevati delovanje sistema in po potrebi ukrepati.

varovati zasebnost in osebne podatke
  • izvajati politiko za varnost informacij

    Izvajati politike, metode in predpise za varnost podatkov in informacij, da se upoštevajo načela zaupnosti, celovitosti in razpoložljivosti.

upravljati informacije
  • upravljati podatke

    Upravljati vse vrste virov podatkov v njihovem življenjskem ciklu s profiliranjem podatkov, razčlenjevanjem, standardizacijo, določanjem identitete, čiščenjem, izboljševanjem in revidiranjem. S posebnimi orodji IKT zagotoviti izpolnjevanje meril kakovosti podatkov in tako poskrbeti, da podatki ustrezajo svojemu namenu.

voditi operativne dejavnosti
  • zagotavljati vzdrževanje opreme

    Zagotoviti, da se oprema, ki se zahteva za dejavnosti, redno preverja zaradi napak, da se opravljajo naloge rednega vzdrževanja ter da se v primeru škode ali napak načrtujejo in izvedejo popravila.

programirati računalniške sisteme
  • razvijati aplikacije za obdelavo podatkov

    Razviti prilagojeno programsko opremo za obdelavo podatkov z izbiro in uporabo ustreznega računalniškega jezika za programiranje, da lahko sistem IKT zagotovi zahtevane rezultate na podlagi vnosov.

Področja znanja & Programska oprema in tehnologije
Področja znanja
  • oprema za diagnostiko vozil

    Oprema, ki se uporablja za pregled avtomobilskih sistemov in sestavnih delov.

Medsektorske spretnosti
  • elektrika
  • elektronika
  • elektrotehnika
  • matematika
  • omrežna strojna oprema IKT
  • računalniško programiranje
  • statistika
  • računalniška simulacija
Programska oprema in tehnologije
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
Ključne lastnosti, ki jih potrebujete
Priznanje Zanesljivost Samokontrola Toleranca do stresa Integriteta Dosežek Sodelovanje Prilagodljivost/Prilagodljivost Analitično razmišljanje Skrb za druge Dosežek/Napor Neodvisnost Raznolikost Vodenje Inovacija Socialna orientacija
Ključne nagrade, ki jih lahko pričakujete
DosežekDelovne razmerePriznanjeRazmerjaPodporaNeodvisnost
Kako se kvalificirati

Strokovnjak/strokovnjakinja za napovedno vzdrževanje: kako pridobiti kvalifikacije in kje študirati

Kaj je običajno potrebno za pridobitev kvalifikacije: raven izobrazbe, kje je to reguliran poklic in kje študirati.

Tipična stopnja izobrazbe

Prvostopenjski diplomi

Kje študirati

212 izobraževalnih programov v 21 državah uči temeljne veščine tega poklica. Poleg tega 147 kratkih tečajev, ki vsak razvijajo svojo spretnost.

Karierno napredovanje

Poti rasti in podobne vloge

Raziščite tipične poti napredovanja v karieri, sorodne veščine in podobne vloge za načrtovanje naslednjega koraka.

Za organizacije

Podatki na tej strani za vaše študente, stranke in zaposlene.

Pogosta vprašanja

Pogosta vprašanja

Kakšne industrije zaposlujejo strokovnjake za napovedno vzdrževanje?
Strokovnjaki za napovedno vzdrževanje so iskani v različnih panogah, vključno s proizvodnjo, avtomobilsko industrijo, železniškim prometom, energetiki in logistiki. Povsod, kjer je pomembno zanesljivo delovanje strojev in opreme, je potreba po tem poklicu.
Ali je potrebna posebna izobrazba za to delovno mesto?
Za uspešno delo na tem mestu je običajno potrebna visoka strokovna izobrazba (diplomska ali visokošolska) s področja mehatronike, elektrotehnike, strojnega inženirstva ali s področja, ki je tesno povezano z analiziranjem podatkov in vzdrževanjem strojev.
Katere veščine so pomembne za uspeh v tem poklicu?
Poleg tehničnega znanja je pomembna tudi sposobnost analitičnega razmišljanja, interpretacije podatkov, reševanja problemov in komunikacije. Potrebna je tudi poznavanje metod napovednega vzdrževanja in statističnih analiz.
Strokovnjak/Strokovnjakinja Za Napovedno Vzdrževanje — koliko se s tem zasluži v Združenih državah?
127.590 dolarjev na leto po mediani, na dan 2025-05. Mediane zveznih držav segajo od 81.330 do 160.520 dolarjev. Vir: US Bureau of Labor Statistics. Podatek se nanaša na Združene države in ni napoved za Evropo.

Viri: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podatki posodobljeni 3. oktober 2026 O naših podatkih