예측 유지 관리 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 구성 요소별(하드웨어, 소프트웨어), 배포별(온프레미스, 클라우드 기반), 기업 유형별(대기업, 중소기업), 기술별(IoT, AI 및 기계 학습, 디지털 트윈, 고급 분석), 애플리케이션별(상태 모니터링, 예측 분석, 원격 모니터링, 자산 추적 및 유지 관리 예약), 최종 용도별(군사 및 국방, 에너지 및 유틸리티, 제조, 의료, IT 및 통신, 물류 및 운송), 지역 예측, 2025~2032년

전 세계 예측 유지 관리 시장 규모는 2024년 109억 3천만 달러로 평가되었으며, 2025년 136억 5천만 달러에서 2032년까지 707억 3천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 26.5%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 북미는 2024년 34.22%의 점유율로 시장을 장악했습니다.

예측 유지 관리(PdM)는 인더스트리 4.0의 핵심 구성 요소로, 기계 상태를 모니터링하여 잠재적인 오류가 발생하기 전에 이를 예측하는 것을 목표로 합니다. 예측 유지 관리는 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 통해 기계 자산의 상태를 평가합니다. 사물 인터넷(IoT), 예측 분석, 디지털 트윈 기술, 인공 지능(AI)과 같은 핵심 기술이 이 프로세스를 가능하게 합니다.

기계에 연결된 센서는 지속적으로 데이터를 수집하며, AI 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 엣지나 클라우드에서 데이터를 분석합니다. 예측 분석은 통계, AI, 데이터 분석 및 기계 학습 기술을 활용하여 미래 결과를 예측합니다. 일반적인 비즈니스 애플리케이션에는 사기 탐지, 고객 행동 예측, 수요 예측이 포함되며, 모두 예측 유지 관리 시장 성장에 기여합니다. 주요 기업들은 시장 기회를 포착하기 위해 협업, 제품 출시, 지리적 확장과 같은 전략을 채택하고 있습니다. 예를 들어,

• 2024년 7월 Charlee.ai와 Duck Creek Technologies는 고급 예측 분석을 통해 비즈니스 프로세스를 향상시키는 것을 목표로 하는 솔루션 파트너십을 형성했습니다.

또한 IBM Corporation, General Electric, Siemens, C3.ai, Inc. 등과 같은 예측 유지 관리 시장에서 활동하는 주요 업체들이 파트너십 및 협업 전략에 참여하고 있습니다. 이러한 전략을 통해 영업력 강화와 매출 확대를 목표로 하고 있다. 소프트웨어 회사와 산업 기술 제공업체 간의 협력은 전문 지식을 결합하고 엔드투엔드 PdM 솔루션 개발을 가속화하기 위한 핵심 전략입니다.

코로나19 사태는 시장에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이로 인해 많은 조직이 신속하게 업무를 진행하게 되었습니다.디지털 변혁이니셔티브. 여행 제한 및 원격 근무 정책으로 인해 기업은 장비를 원격으로 모니터링하고 유지 관리할 수 있는 디지털 도구를 찾았습니다. 현장 인력 없이도 운영을 원활하게 유지하려면 IoT, AI 및 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 하는 예측 유지 관리가 중요해졌습니다.

예측 유지 관리 시장 동향

저렴한 유지 관리 솔루션에 대한 수요 증가로 시장 성장 보장

운영 최적화로 인해 예측 유지 관리 영역 내에서 비용 효율적인 유지 관리 솔루션에 대한 수요가 점차 늘어나고 있습니다. 이러한 최적화 추진은 효율성을 높이고 운영 비용을 절감하려는 기업의 보편적인 목표에 뿌리를 두고 있습니다. PdM은 IoT 센서 및 AI 알고리즘과 같은 고급 기술을 사용하여 실시간 데이터를 수집하여 유지 관리 요구 사항을 정확하게 예측할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 자재, 노동력, 장비를 포함한 자원이 효율적으로 할당되어 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. PdM은 잠재적인 오류가 확대되기 전에 이를 예측함으로써 생산성과 수익성을 저해하는 일반적인 요인인 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화합니다. 예를 들어,

• Novity는 최근 정교한 센서와 알고리즘을 활용하여 90% 이상의 정확도로 장비 상태를 예측하고 유지 관리 소요 시간을 연장하는 IoT 솔루션을 출시했습니다.
• 최근 조사에 따르면 예측적 유지보수는 사후적 유지보수에 비해 최대 40%, 예방적 유지보수에 비해 8~12%의 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 장비 가동 중지 시간을 50%까지 줄이고 기계 수명을 20% 연장할 수 있습니다.

이러한 요소는 예측 유지 관리 시장 성장을 촉진하는 주요 추세 중 일부를 나타냅니다.

생성적 AI의 영향

생산성 향상을 위한 고급 예측 유지 관리 솔루션 채택에 대한 수요 증가로 시장 성장 지원

기술의 발전은 빠르게 발전하는 산업 전반에서 제품을 설계, 개발 및 관리하는 방식을 크게 변화시켰습니다. 예측 유지 관리는 그 자체로 이미 강력한 도구이지만 생성적 AI의 통합은 이를 새로운 수준으로 끌어올려 기업의 생산성, 신뢰성 및 효율성을 향상시킵니다.

Generative AI는 PdM의 새로운 시대를 열어 기계 고장을 예측하고, 수리 계획을 자동 생성하고, 맞춤형 수리 지침을 제공할 수 있도록 해줍니다. 이는 전통적인 예측 유지 관리 전략이 직면한 많은 문제를 해결함으로써 유지 관리의 우수성을 이끌어냅니다. 예를 들어, 생성 AI는 예측 모델 개발을 단순화하여 대규모 데이터 과학자 팀의 필요성을 줄입니다. 더욱 정확하고 자세하게 데이터 분석 및 모델 생성을 효율적으로 처리하여 PdM 시스템 구현을 간소화할 수 있습니다.

제조 산업에서는 기계를 모니터링하고 잠재적인 고장을 예측하는 데 생성 AI가 사용되고 있습니다. 예를 들어, 한 선도적인 자동차 제조업체는 생성 AI로 구동되는 PdM 시스템을 채택하여 가동 중지 시간을 30% 줄이고 유지 관리 비용을 20% 절감했습니다.

예측 유지 관리 시장 성장 요인

OEM(Original Equipment Manufacturing)에 예측 유지보수를 활용하여 시장 성장을 주도하고 있습니다.

OEM(Original Equipment Manufacturer) 수준의 예측 유지 관리를 통해 사용자는 장비 문제를 초기 단계에서 감지하고 비용이 많이 드는 문제로 확대되기 전에 해결할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 주요 장비 고장을 방지하고, 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이며, 전반적인 안전성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

많은 선도 기업들이 차량 안전성, 효율성 및 수명을 향상시키기 위해 파트너십과 인수를 통해 PdM 전략을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 예를 들어,

• 2024년 9월 COMPREDICT와 르노그룹은 가상 센서를 활용한 예측 유지 관리 기술에 초점을 맞춘 파트너십을 발표했습니다. COMPREDICT의 소프트웨어 기반 가상 센서는 추가 하드웨어 없이 실시간 데이터를 제공하여 OEM의 총 소유 비용을 크게 절감합니다.

이 혁신적인 접근 방식은 전례 없는 유연성을 제공하여 제조업체가 PdM 전략을 보다 효과적으로 수립할 수 있도록 해줍니다.

또한 업계에서는 자동차 제조업체가 기술 회사와 협력하여 PdM 기능을 향상시키는 추세를 보고 있으며, 이는 성장하는 시장의 수요를 더욱 촉진합니다.

시장 제약

숙련된 인력의 부족은 시장 성장의 주요 제약 요소입니다.

예측 분석을 위한 AI 기반 IoT 기술을 구현하려면 기업에는 고급 소프트웨어 시스템을 관리할 수 있는 숙련되고 훈련된 인력이 필요합니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 직원들은 새롭고 향상된 예측 유지 관리 시스템을 효율적으로 사용하기 위해 교육을 받아야 하는 경우가 많습니다.

기업들이 이러한 기술을 빠르게 채택하고 있는 반면, 많은 기업은 우수한 인력이 부족하다는 문제에 직면해 있습니다. 전 세계적으로 PdM 이니셔티브에 대한 수요가 증가함에 따라 숙련된 전문가에 대한 필요성도 계속 증가하고 있습니다. 기업은 특히 이러한 이니셔티브를 지원하기 위해 사이버 보안, 네트워킹, 애플리케이션 개발과 같은 분야에서 인재를 찾고 있습니다.

또한 기업은 IoT 데이터를 활용하여 결과를 예측하고, 오류를 방지하고, 운영을 최적화하고, 신제품을 혁신하는 것을 목표로 합니다. AI를 포함한 고급 분석 전문 지식기계 학습는 이러한 목표를 달성하기 위해 이 데이터를 활용하는 데 필수적입니다. 데이터 통찰력을 해석하고 이를 예측 모델에 적용하는 능력은 진화하는 환경에서 경쟁력을 유지하려는 기업에게 매우 중요합니다. 따라서 이 요소는 예측 유지 관리 예측 유지 관리 시장 성장을 방해할 것으로 예상됩니다.

예측 유지 관리 시장 기회

시장 참여자를 위한 수익성 있는 기회 창출을 위한 기술 발전 및 4차 산업혁명 채택

예측 유지보수는 인더스트리 4.0의 중요한 구성 요소로, IoT, AI 등의 첨단 기술과 제조 프로세스를 향상시키는 광범위한 프로젝트의 통합을 강조합니다. 예측 유지 관리 시장은 기술 발전과 Industry 4.0 방법론 채택 증가로 인해 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 예를 들어,

• PwC의 보고서에 따르면 제조 회사의 72%가 Industry 4.0 기술을 통합했으며 예측 유지 관리가 가장 인기 있는 애플리케이션 중 하나로 떠오르고 있습니다. Industry 4.0 이니셔티브에 적극적으로 참여하는 기업은 운영 효율성, 품질 및 비용 절감 측면에서 상당한 개선을 보고하고 있습니다.

한 가지 주요 기회는 광범위한 센서 데이터를 분석하여 장비 고장 예측의 정확성을 높이는 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML) 알고리즘의 통합에 있습니다. 그만큼사물인터넷(IoT)이는 기계에서 실시간 모니터링과 데이터 수집을 가능하게 하여 유지 관리 시스템의 예측 기능을 강화하는 또 다른 중요한 기회입니다. 이러한 요인들은 향후 몇 년간 예측 유지 관리 시장의 성장을 위한 중요한 기회를 총체적으로 창출합니다.

예측 유지 보수 시장 세분화 분석

성분분석별

기업의 클라우드 기반 플랫폼 채택 증가로 예측 유지 관리 소프트웨어에 대한 수요 증가

구성요소에 따라 시장은 하드웨어와 소프트웨어(통합형 및 독립형)로 구분됩니다. 소프트웨어는 2024년 가장 큰 예측 유지 관리 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR(연간 복합 성장률)로 성장하여 계속해서 우위를 점할 것으로 예상됩니다.

확장성, 원격 접근성 및 다른 엔터프라이즈 시스템과의 원활한 통합을 제공하는 클라우드 기반 예측 유지 관리 솔루션으로의 강력한 변화가 있었습니다. 이러한 플랫폼을 통해 기업은 온프레미스 인프라 없이도 IoT 센서에서 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 소프트웨어 중에서는 독립형 소프트웨어가 2024년 시장을 지배했습니다. 수직 집중적이고 자동화된 유지 관리 기술을 채택하여 고급 기능에 대한 요구를 충족하기 위해 독립형 소프트웨어의 채택이 증가하고 있습니다.

하드웨어는 향후 몇 년 동안 주목할만한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 엣지 컴퓨팅 하드웨어를 사용하면 소스에 가까운 데이터 처리가 가능해 장비 상태를 실시간으로 분석하고 클라우드 전용 솔루션에 비해 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 엣지 장치는 IoT 센서에서 생성된 대량의 데이터를 관리하는 데 도움이 되며 팀 유지 관리에 즉각적인 통찰력을 제공합니다. 이러한 장치는 지속적인 클라우드 연결이 불가능한 원격 또는 리소스가 제한된 환경에서 특히 유용합니다.

배포 분석별

더 강력한 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 수요 증가로 온프레미스 시스템 도입이 가속화됨

배포에 따라 시장은 온프레미스 기반과 클라우드 기반으로 구분됩니다. 온프레미스 배포는 2024년 가장 큰 예측 유지 관리 시장 점유율을 차지했습니다. 온프레미스 예측 유지 관리 시스템의 주요 장점 중 하나는 조직의 자체 인프라 내에 모든 민감한 운영 데이터를 보관할 수 있는 능력입니다. 이는 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정이 있는 산업이나 엄격한 데이터 주권법이 적용되는 지역에 특히 유용합니다.

클라우드 기반 배포는 클라우드 기반 배포와 관련된 비용 절감, 데이터에 대한 손쉬운 액세스, 데이터에 대한 원격 액세스, 정보 통합, 자동 업데이트 등의 요인으로 인해 향후 몇 년 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 클라우드 솔루션이 제공하는 확장성은 타의 추종을 불허하므로 값비싼 하드웨어 업그레이드가 필요하지 않습니다. 기업은 제한 없이 변화하는 수요에 쉽게 적응할 수 있으므로 규모에 관계없이 원활한 운영이 보장됩니다.

기업 유형별 분석

대기업의 디지털 혁신 이니셔티브와 예측 유지 관리 솔루션의 통합 급증으로 시장 성장 촉진

기업 유형에 따라 시장은 대기업과 중소기업(SME)으로 구분됩니다. 대기업 부문은 2024년 가장 큰 예측 유지 관리 시장 점유율을 차지했습니다. 많은 대기업이 광범위한 디지털 혁신 전략의 일환으로 예측 유지 관리를 통합했습니다. Siemens, General Electric 및 IBM과 같은 회사는 이 솔루션을 활용하여 운영 위험을 줄이고 장비 신뢰성을 향상하며 비용을 절감하는 데 앞장서 왔습니다.

중소기업(SME)은 향후 몇 년 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 중소기업은 일반적으로 예산이 부족하여 고가의 하드웨어나 소프트웨어에 투자하는 데 더 신중합니다. 그러나 UpKeep 및 Fiix와 같은 저렴한 SaaS 기반 PdM 플랫폼의 가용성이 증가함에 따라 중소기업은 최소한의 초기 비용과 확장 가능한 가격 모델로 이러한 솔루션을 채택할 수 있습니다.

기술 분석별

데이터 수집 및 연결에 대한 수요 증가로 IoT 기술 채택 촉진

기술에 따라 시장은 IoT,인공지능기계 학습, 디지털 트윈, 고급 분석 등(최신 데이터베이스, ERP 등)이 있습니다. IoT(사물 인터넷) 기술은 2024년 예측 유지 관리 시장에서 가장 큰 점유율을 차지했습니다. IoT 기술은 연결된 자산에서 지속적인 데이터 수집을 가능하게 하여 예측 유지 관리에 중요한 역할을 합니다.

IoT는 연결된 센서와 고급 분석을 활용하여 장비 유지 관리를 혁신합니다. IoT 기술은 장비 성능 데이터의 수집 및 실시간 전송을 통해 PdM 분석을 수행하여 장비 고장으로 이어질 수 있는 잠재적인 문제를 감지할 수 있습니다.

인공 지능과 기계 학습 기술은 향후 몇 년 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. AI 기반 예측 유지보수를 통해 장비 가동 중단을 30~50% 줄일 수 있습니다. 다양한 서비스 관련 문제를 해결하기 위해 인공지능을 머신러닝 원리로 적용합니다. 기계 학습을 자동화하면 서비스 기술자가 잠재적인 가동 중지 시간이 발생하기 전에 예방하기 위한 예측 조치를 취할 수 있는 분석 모델이 생성됩니다. AI와 머신러닝은 더 많은 데이터에 노출될수록 더욱 강력한 결과를 산출하는 동적 시스템입니다.

애플리케이션 분석별

이상 감지 및 결함 예측에 대한 수요 증가로 인해 상태 모니터링에서 예측 유지 관리 솔루션 채택이 촉진됩니다.

애플리케이션을 기반으로 예측 유지 관리 시장은 상태 모니터링, 예측 분석, 원격 모니터링, 자산 추적 및 유지 관리 일정으로 분류됩니다. 상태 모니터링은 AI 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 장비 고장의 초기 단계를 나타낼 수 있는 센서 데이터의 비정상적인 패턴을 감지하므로 2024년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

예를 들어, 진동 수준이 갑자기 증가하면 기계 구성 요소가 마모되었음을 나타낼 수 있습니다. 상태 모니터링은 예정된 예방 유지보수 작업의 필요성을 줄여 인건비와 예비 부품 비용을 절감합니다.

예측 분석은 향후 몇 년 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 예측 분석은 정상 작동 조건과의 편차를 감지함으로써 장비 오작동의 조기 징후를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 유지 관리 팀은 비용이 많이 드는 고장이 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 예측 분석은 장비 고장을 정확하게 예측하여 기업이 최적의 시간에 유지 관리를 계획하고 예상치 못한 가동 중지 시간을 방지하도록 돕습니다.

최종 용도 분석별

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가동 중지 시간을 줄여야 하는 필요성 증가로 인해 제조 분야의 예측 유지 관리 솔루션 채택 

최종 용도를 기준으로 예측 유지 관리 시장은 군사 및 국방, 에너지 및 유틸리티, 제조, 의료, IT 및 산업으로 분류됩니다. 통신, 물류 및 운송, 기타(화학, 제지 및 인쇄, 농업 등).

제조업은 2024년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장하여 지배력을 계속할 것으로 예상됩니다. 계획되지 않은 가동 중지 시간으로 인해 비용이 많이 들고 산업 제조업체에 연간 500억 달러에 가까운 비용이 발생하기 때문에 제조 업계에서는 예측 유지 관리 솔루션을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. PdM은 자산 성능을 최적화하고 결함이 나타나거나 확대되기 전에 이를 식별하여 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화합니다.

헬스케어는 예측 기간 동안 눈에 띄는 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 예측 유지 관리 시스템은 의료 기기의 상태와 성능을 지속적으로 모니터링하여 잠재적인 문제를 해결하기 위한 사전 개입을 유도함으로써 성능 저하 또는 오작동의 조기 징후를 식별할 수 있습니다. 이 사전 예방적 방법은 가동 중지 시간을 줄이고 필수 의료 장비의 지속적인 가용성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

지역 통찰력

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북미 예측 유지보수 산업 동향

북미는 IoT, 클라우드 컴퓨팅, 기계 학습, 인공 지능(AI)을 포함한 첨단 기술을 활용하는 예측 유지 관리 솔루션의 채택이 증가함에 따라 2024년에 가장 큰 예측 유지 관리 시장 점유율을 차지할 것입니다.  첨단 AI에 대한 수요가 증가하고 있으며,클라우드 컴퓨팅기반 플랫폼과 북미 국가 전반의 AI 기술의 급속한 채택이 예측 유지 관리 시장을 주도하고 있습니다. 예를 들어,

• 2023년 3월 AI 기술에 대한 전 세계 투자액은 1,540억 달러에 달해 2022년 대비 26.9% 증가했습니다. IDC 보고서에 따르면 AI 중심 시스템에 대한 지출은 2026년에 3,000억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.

이 지역의 기업들은 PdM 시스템을 사용하여 운영 성과 요소를 정확히 파악하고 유지 관리 절차와 신뢰성을 향상시키고 있습니다. 따라서 이러한 요소는 해당 지역의 예측 유지 관리 시장 성장을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다.

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미국 경제분석국(BEA)에 따르면, 미국의 제조업은 2023년 미국 경제 부가가치 생산량의 10.3%를 차지했습니다. 동시에 제조업 부문의 실질 부가가치 생산량은 3분기 2조 3,130억 달러에서 4분기 2조 3,600억 달러로 증가했습니다. 미국은 10대 생산국 중 1인당 부가가치가 4위, 전체 국가 중에서는 14위다. 또한, 미국 전역에 다수의 주요 시장 참여자가 존재한다는 것은 해당 국가의 시장 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.

아시아 태평양 예측 유지 관리 산업 동향

 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 지역 정부는 통합을 촉진하는 데 앞장서고 있습니다.인더스트리 4.0기술, 부문별 계획, 인센티브, 연구 개발 투자, 국제 협력 및 인프라 개선을 활용합니다. 결과적으로 경제 발전에서 제조 부문의 중요성이 커짐에 따라 장비 및 시스템의 정기적인 상태 모니터링을 통해 갑작스러운 기계 고장을 50% 이상 줄일 수 있으므로 다양한 산업에서 PdM의 필요성이 높아지고 있습니다.

더욱이, 이 지역의 주요 업체들은 지역 전체에 걸쳐 예측 유지 관리 솔루션에 대한 수요 증가를 해결하기 위해 전략적 파트너십에 점점 더 많이 참여하고 있습니다. 예를 들어,

• 2024년 6월, Hitachi, Ltd.는 향후 3년간 Microsoft Corporation과 수십억 달러 규모의 파트너십을 체결했습니다. 이번 협력을 통해 회사는 PdM 솔루션을 사용하여 운영 효율성과 생산성을 향상함으로써 Lumada 비즈니스의 성장을 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.

남미 예측 유지보수 산업 동향

남미는 디지털 분야에서 성장과 발전의 잠재력이 큰 지역이 되었습니다. 이 지역의 조직은 다른 지역보다 빠른 속도로 새로운 기술을 채택하고 있습니다.

• Spiceworks Ziff Davis의 2022년 IT 현황 보고서에 따르면 남미 지역에서 신기술에 대한 지출이 증가하고 있습니다. 브라질 조직의 약 74%가 2022년에 IT 예산을 늘렸습니다.

남미는 디지털 혁신을 준비하고 있으며 기업이 프로세스를 자동화하고 AI를 운영에 통합해야 할 필요성이 추세입니다. IT 자동화 기술에 대한 투자는 2024년 말까지 약 83%, AI에 대한 투자는 77% 증가할 것으로 예상된다. 이러한 요소는 예측 기간 동안 해당 지역의 시장 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.

유럽 ​​예측 유지보수 산업 동향

유럽에서는 예측 유지보수 시장이 눈에 띄는 속도로 성장하고 있습니다. AI 기반 PdM 솔루션은 유럽 기업에 미치는 긍정적인 경제적 효과로 인해 이 지역에서 점점 인기를 얻고 있습니다. AI를 사용하는 조직의 약 75%가 수익과 생산성의 증가를 경험했습니다. 그러나 대기업의 약 51%는 AI 및 기타 디지털 기술을 채택하는 경향이 있는 반면 중소기업은 31%에 불과합니다. 중소기업은 주로 규제 문제와 구현 관련 비용으로 인해 AI 도입에 있어 상당한 장애물에 직면해 있습니다. 따라서 위의 요인이 이 지역의 시장 성장을 주도하고 있습니다.

중동 및 아프리카 예측정비 산업 동향

중동 및 아프리카는 예측 기간 동안 주목할만한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 중동 국가 정부가 여러 국가 이니셔티브를 실행함에 따라 디지털 채택이 탄력을 받고 있습니다. 정부는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 머신러닝 등의 기술을 지원하는 디지털 기술 채택 프로그램을 실시하고 있습니다.

스마트 빌딩에 PdM 기술을 채택하면 안전성이 향상되어 시스템과 건물 입주자 모두에게 이익이 된다는 추가적인 이점이 제공됩니다. 지속적인 모니터링 기능을 통해 장비 이상이나 성능 저하 징후를 신속하고 정확하게 식별할 수 있으므로 잠재적인 위험을 정확히 찾아내는 데 중요한 역할을 합니다. 문제를 조기에 식별하면 안전 문제를 줄이고, 탑승자에게 해를 끼치거나 재산 피해를 초래할 수 있는 사고를 예방하고, 지역 전체의 혼란을 제한할 수 있습니다.

주요 산업 플레이어

주요 시장 참가자들은 분석 서비스를 전 세계적으로 확장하기 위해 파트너십 및 인수 전략에 집중하고 있습니다.

주요 업체들은 산업별 서비스를 제시하여 전 세계적으로 지리적 입지를 확장하는 데 주력하고 있습니다. 주요 플레이어는 지역 전반에 걸쳐 지배력을 유지하기 위해 지역 플레이어와의 인수 및 협력에 전략적으로 집중하고 있습니다. 최고의 시장 참여자들은 소비자 기반을 확대하기 위해 새로운 솔루션을 출시하고 있습니다. 제품 혁신을 위한 지속적인 R&D 투자 증가로 시장 확대가 가속화되고 있습니다. 따라서 최고의 기업들은 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 전략적 이니셔티브를 신속하게 구현하고 있습니다.

프로파일링된 주요 회사 목록:

• IBM Corporation(미국)
• 제너럴일렉트릭(미국)
• 지멘스(독일)
• C3.ai, Inc.(미국)
• 로크웰 오토메이션(미국)
• PTC(우리를.)
• 히타치(일본)
• 업킵(미국)
• Augury Ltd.(미국)
• 점쟁이(P-Dictor)(태국)
• 후지쯔(일본)
• SAP SE(독일)
• 소프트웨어 AG(독일)
• 오라클(미국)
• 마이크로소프트사(미국)
• 슈나이더 일렉트릭 SE (프랑스)
• 씨줄(스위스)
• 하니웰 인터내셔널(미국)
• SparkCognition(미국)
• 유지X(미국)

주요 산업 발전:

• 2024년 9월: Siemens는 과학 기술 기업인 Merck와 전략적 파트너십을 체결했습니다. 이번 협력을 통해 회사는 디지털 혁신을 추진하고 스마트 제조를 한 단계 더 발전시키는 것을 목표로 하고 있습니다.
• 2024년 6월: IBM Corporation은 MAS(Maximo Application Suite) 버전 9.0을 공개했습니다. 이 업데이트된 버전은 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 향상된 AI 기반 PdM 솔루션과 같은 기능을 통해 사용성을 향상시키고 실시간 데이터 분석 및 자산 모니터링을 위한 확장된 IoT 통합을 지원합니다.
• 2024년 6월: C3.ai, Inc.는 지속 가능한 건축 솔루션 제공업체인 Holcim에 C3 AI Reliability 솔루션을 제공합니다. Holcim은 디지털 혁신과 순 제로 미래를 위해 전 세계 공장 전반에 걸쳐 새로운 PdM 솔루션인 C3 AI Reliability를 통합할 예정입니다.
• 2024년 3월: General Electric Vernova는 사우디아라비아에 본사를 둔 석유화학 회사인 National Industrialization Company(TASNEE)에 새로운 예측 분석 소프트웨어를 제공할 것이라고 발표했습니다. 이 소프트웨어를 통해 회사는 산업 기업의 심각한 오류를 감지, 예측 및 예방함으로써 장비 가동 중단 시간을 방지하는 것을 목표로 합니다.
• 2024년 1월: Rockwell Automation은 제조 산업을 위한 고급 솔루션 제공업체인 MakinaRocks와 전략적 파트너십을 체결했습니다. 이번 협력을 통해 회사는 자동화에 AI 솔루션의 통합을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 제조업체가 PdM 솔루션을 통해 생산성을 높이고 계획되지 않은 가동 중단을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.

투자 분석 및 기회

AI와 머신러닝 기술 통합을 위한 막대한 투자

많은 기업에서는 정확성과 확장성을 높이기 위해 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML) 기술을 예측 유지 관리 솔루션에 통합하는 데 막대한 투자를 하고 있습니다. 이를 통해 장비 고장을 더욱 정확하게 예측할 수 있는 고급 분석 도구를 개발할 수 있습니다. 주요 시장 참가자로는 IBM Corporation, General Electric, Siemens, Rockwell Automation 및 C3, ai, Inc. 등이 있습니다. 이들 기업은 새로운 솔루션을 출시하기 위해 연구 개발 활동에 집중하고 반복적으로 투자하고 있습니다. 예를 들어,

• 제너럴일렉트릭은 2024년 7월 예측정비 서비스와 자동화 검사 프로세스에 인공지능과 머신러닝 기술을 제공해 항공우주 사업을 지원할 계획이다. 이는 항공우주 기업이 제품을 개선하고 효율성을 높이는 데 도움이 될 것입니다.

이러한 요인들은 시장 성장을 위한 수익성 있는 기회를 창출할 것으로 예상됩니다.

보고서 범위

이 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공하고 주요 기업, 서비스 유형 및 제품의 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 또한 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 발전을 강조합니다. 위의 요소 외에도 최근 몇 년 동안 시장 성장에 기여한 여러 요소가 포함됩니다.

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