시장 시나리오 

예측 유지 관리 시장의 가치는 2024년에 미화 89억 6천만 달러로 평가되었으며, 2025~2033년 예측 기간 동안 CAGR 29.4%의 성장률로 2033년까지 미화 910억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

예측 유지 보수 시장은 2024 년에 전례없는 성장을 겪고 있으며, 가동 중지 시간을 줄이고 산업 전반의 운영 효율성을 향상시켜야 할 긴급한 필요성으로 인해 발생합니다. AI 및 IoT 기술의 통합으로 회사는 데이터 중심 전략을 활용하여 장비 실패가 발생하기 전에 예상됩니다. 예를 들어, Siemens는 제조 플랜트에서 AI 기반 센서의 배치를 확장하여 비용이 많이 드는 정밀한 검출을 가능하게합니다. 마찬가지로, IBM의 Maximo 플랫폼은 수천 개의 기업이 자산 관리를 최적화하기 위해 예측 유지 보수 솔루션을 구독하면서 채택이 급증했습니다. 중공업에서 Caterpillar의 상태 모니터링 키트는 이제 실시간 차량 감독에 널리 사용되므로 최소한의 혼란을 보장합니다. 이러한 발전은 예측 유지 보수가 어떻게 산업 전략의 초석이되는지를 강조하여 비용 절감과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다.

자동차, 항공 우주, 에너지 및 운송 산업은 특정 부문에 대해 더 깊이 파고 들었습니다. 예측 유지 보수 시장에서 핵심 채택 자이며, 각각의 복잡한 기계와의 고유 한 과제에 직면 해 있습니다. 2024 년에 Boeing은 선택 시설에서 주기당 몇 시간당 유지 보수 처리 시간을 줄이는 예측 시스템을 구현하여 워크 플로 효율의 세분화 된 개선을 보여줍니다. 반면에 Daimler는 수십 개의 글로벌 플랜트에 걸쳐 표준화 된 예측 프로토콜을 출시하여 자세한 모니터링 데이터를 통해 동기화 된 생산 일정을 달성했습니다. 중요한 철도 노선에서 Deutsche Bahn의 센서 기반 시스템은 일일 열차 지연을 60%이상 줄여 실시간 데이터의 세분화 된 통찰력이 서비스 신뢰성을 변화시킬 수있는 방법을 보여줍니다. 이 사례는 향상된 AI 기능과 확장 된 자산 수명주기 및 폐기물 감소를 통한 지속 가능성에 대한 초점을 촉진하는 실행 가능한 데이터 중심 결정으로의 시장이 시장의 전환을 강조합니다.

이 시장의 기술 기반은 IoT, 머신 러닝 및 클라우드 플랫폼의 빠른 진화에 있으며, 정밀한 진단을 규모로 만들었습니다. 2024 년의 Microsoft의 Azure IoT 이니셔티브는 수많은 파일럿 사이트에서 통합 예측 분석을 통해 유지 보수 예측을위한 클라우드 기반 솔루션에 세분화 된 초점을 반영합니다. SAP는 예측 자산 포트폴리오 내에서 변칙 탐지 알고리즘을 개선했으며 Hitachi의 파일럿 프로그램은 운영 확실성에 대한 실시간 데이터 수집을 강조했습니다. Johnson은 고층 건물에서 디지털 쌍둥이의 사용을 컨트롤합니다. 시뮬레이션 기술이 어떻게 상세한 유지 보수 예측을 제공하는지 보여줍니다. IBM, GE, Siemens 및 Bosch와 같은 업계 대기업은 맞춤형 솔루션으로 계속해서 예측 유지 보수 시장을 구체적이고 실행 가능한 혁신을 통해 비교할 수없는 효율성과 신뢰성으로 이끌었습니다.

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시장 역학 

운전자 : 유지 보수 비용과 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄여야합니다.

예측 유지 보수 시장은 유지 보수 비용과 계획되지 않은 가동 중지 시간을 절감 해야하는 긴급한 필요성으로 인해 2024 년 산업에 중점을 둡니다. 이해 관계자의 경우 예기치 않은 장비 고장으로 인해 상당한 재정적 손실과 운영 중단이 발생할 수 있으므로이 드라이버는 최우선 순위입니다. 계획되지 않은 다운 타임 비용은 엄청나고 있으며, 석유 및 가스, 화학 물질 및 금속을 포함한 11 개의 주요 산업에서 중간 손실이 시간당 미화 125,000 달러로 추정됩니다. 이러한 재정적 영향은 AI 및 IoT를 활용하여 정밀하게 고장을 예측하는 예측 유지 보수 솔루션의 채택을 가속화했습니다. 예를 들어, 지멘스는 2024 년 유럽 제조 공장에서 5,000 개가 넘는 AI 구동 센서를 구현하여 몇 주 전에 잠재적 인 문제를 감지하고 비상 수리 비용으로 수백만 달러를 절약했습니다. 예측 유지 보수 시장 내에서 이러한 세분화 된 접근 방식을 통해 기업은 반응성에서 사전 전략으로 전환하여 결론에 직접 영향을 미칩니다.

비용 절감 외에도 경쟁 우위와 고객 신뢰를 유지하는 데 다운 타임을 최소화하는 것이 중요합니다. 시장 이해 관계자의 주요 관심사입니다. 자동차 산업에서 Ford는 12 개의 글로벌 어셈블리 라인에 걸쳐 예측 유지 보수 시스템을 배포하여 생산 중단을 방지하기 위해 8,000 개가 넘는 중요한 구성 요소를 실시간으로 모니터링하여 시설 당 매년 수백 시간 동안 계획되지 않은 중단을 줄였습니다. 마찬가지로, 에너지 부문의 Shell은 예측 도구를 사용하여 3,500 개의 해외 자산을 감독하여 공급망을 방해 할 수있는 실패를 피합니다. 따라서 예측 유지 보수 시장은 전략적 인 에이 블러 역할을하여 운영 안정성을 보장하고 수익원을 보호합니다. 이해 관계자의 경우 2024 년에 이러한 기술에 투자하면 혼란에 대한 탄력성이 향상됩니다. 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 제거하려는 푸시가 강화됨에 따라 시장은 계속 혁신하여 데이터 중심 정확도로 특정 산업 통증 지점을 해결하는 맞춤형 솔루션을 제공하여 현대 운영에 없어서는 안될 도구로 배치합니다.

트렌드 : 자산 실패 시뮬레이션 및 예측을위한 디지털 쌍둥이 사용

2024 년에 예측 유지 보수 시장은 디지털 쌍둥이를 사용하여 자산 실패를 시뮬레이션하고 예측하는 변형 추세에 의해 재구성되고 있습니다. 물리적 자산의 가상 복제품 인 디지털 쌍둥이는 이해 관계자가 시나리오를 테스트하고 성능을 모니터링하며 실제 위험없이 문제를 예상 할 수 있도록하여 유지 보수 계획에서 비교할 수없는 정밀도를 제공 할 수 있습니다. 최근의 데이터에 따르면 올해 전 세계 산업 환경에서 7,000 개가 넘는 디지털 트윈 구현이 항공 우주 및 제조와 같은 부문의 중요성을 강조하고 있습니다. General Electric (GE)은 이러한 추세를 이끌어 2,000 개가 넘는 터빈 장치에 디지털 쌍둥이를 배치하여 엔지니어가 다양한 조건에서 마모를 시뮬레이션하고 앞으로 몇 달 동안 실패를 예측할 수 있도록합니다. 시장의 이해 관계자들 에게이 기술은 예기치 않은 고장을 최소화하는 매우 상세하고 사전 자산 관리로의 전환을 나타냅니다.

디지털 쌍둥이의 영향은 유지 보수 일정 및 자원 할당 최적화로 확장되며, 예측 유지 보수 시장의 효율성을 극대화하려는 이해 관계자에게 중요합니다. Johnson Controls는 1,500 개가 넘는 고층 건물에서 HVAC 시스템을 관리하기 위해 디지털 쌍둥이를 적용하여 일일 정확도가있는 압축기와 같은 구성 요소의 유지 보수 요구를 예측하여 매년 수백 건의 응급 수리를 줄였습니다. 마찬가지로, Amtrak은 디지털 트윈스를 사용하여 900 개의 기관차를 모니터링하여 스트레스 포인트를 시뮬레이션하여 피크 외 시간 동안 유지 보수 일정을 예약하여 서비스 중단을 피합니다. 시장 내의 이러한 추세는 비용을 절감하고 자산 라이프 사이클을 확장하는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이해 관계자의 경우 2024 년에 디지털 쌍둥이를 채택한다는 것은 세분화 된 세부 사항으로 특정 실패 위험을 해결하는 시뮬레이션 중심 전략을 통해 경쟁 우위를 확보하는 것을 의미합니다. 산업 이이 기술을 점점 더 통합함에 따라 시장은 빠르게 진행되는 데이터 중심의 산업 환경에서 운영 연속성과 정보에 입각 한 의사 결정을 보장하는 최첨단 솔루션을 제공하기 위해 발전합니다.

과제 : 데이터 보안 및 품질 문제는 시스템 효율성에 영향을 미칩니다

데이터 보안 및 품질 문제는 2024 년 예측 유지 보수 시장에서 상당한 어려움을 겪으며 이해 관계자의 시스템 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. IoT 장치 및 센서의 광범위한 데이터 세트에 의존하여 예측 유지 보수를 통해이 데이터를 보호하고 무결성이 가장 중요합니다. 위반이나 부정확성은 결함이있는 예측으로 이어져 고가의 오류 또는 고장이 누락 될 수 있습니다. 최근 보고서는 올해 전 세계 산업 IoT 시스템을 대상으로 4,500 건 이상의 사이버 사건을 강조하여 유지 보수 데이터의 취약성을 노출시킵니다. 시장의 주요 업체 인 Siemens는 2024 년 초에 3,000 개의 산업 자산을 모니터링하는 시스템에 영향을 미치는 시스템에 주목할만한 데이터 위반 시도에 직면했지만 상당한 손실없이 완화되었습니다. 이해 관계자의 경우, 이러한 사건은 예측 도구를 보호하기 위해 강력한 사이버 보안 조치에 대한 중요한 요구를 강조합니다.

보안 문제를 복합화하는 것은 데이터 품질의 과제로, 예측 유지 보수 시장에서 예측 분석의 신뢰성, 이해 관계자의 긴급한 관심사입니다. 일관성이 없거나 불완전한 센서 데이터는 알고리즘을 왜곡하여 잘못된 양성 또는 누락 된 경고를 초래할 수 있습니다. 에너지 부문에서 BP는 1,200 개의 해양 장비의 센서와 함께 데이터 품질 문제에 직면하여 부정확 한 판독 값이 300 개 이상의 불필요한 유지 보수 점검을 시작하여 비용이 부풀려졌습니다. 이를 해결하기 위해 IBM은 Maximo 플랫폼에 대한 향상된 데이터 검증 프로토콜을 도입하여 6,000 개가 넘는 연결된 장치에서 분석 전에 이상을 필터링하기 위해 입력을 처리했습니다. 이해 관계자의 경우 2024 년 고급 암호화 및 데이터 클렌징 기술에 대한 투자는 정확한 예측을 보장하고 시장 내에서 민감한 운영 통찰력을 보호하기 위해 필수적입니다. 이러한 이중 과제를 극복하는 것은 예측 유지 보수의 모든 잠재력을 실현하는 데 중요합니다. 시스템은 디지털 복잡성이 커지고 데이터 중심 유지 보수 전략에 대한 신뢰를 유지하는 중 신뢰할 수 있고 실행 가능한 결과를 제공 할 수 있도록합니다.

부분 분석 

구성요소별

예측 유지 보수 시장에서 시장 점유율이 70% 이상인 통합 및 독립 예측 유지 보수 솔루션은 포괄적 인 분석 및 실시간 모니터링 기능을 통해 산업 운영에 혁명을 일으켰습니다. 2024 년에 IBM의 Watson IoT 플랫폼은 전 세계적으로 520 개의 제조 시설에 서비스를 제공하며 매일 1,500 만 개가 넘는 장비 데이터 포인트를 처리하여 실패가 발생하기 전에 예측합니다. Siemens의 Senseye 솔루션은 88 개의 자동차 공장에 배치되어 유지 보수 비용을 850 만 달러로 줄이는 예측 분석을 가능하게합니다. Microsoft의 Azure IoT Suite Powers 340 개별 제조 사이트의 예측 유지 보수로 전례없는 정확도로 장비 패턴을 분석하는 기계 학습 알고리즘을 활용합니다. Schneider Electric의 Ecostruxure Asset Advisor는 65 개의 제약 시설에서 2,800 개의 중요한 자산을 모니터링하여 2024 년 1 분기에 450 개의 잠재적 인 고장을 막는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

예측 유지 보수 시장에서 통합 솔루션의 지배력은 이질적인 데이터 소스를 통합하고 전체적인 장비 건강 견해를 제공하는 능력에서 비롯됩니다. PTC의 Thingworx 플랫폼에는 이제 항공 우주 응용 프로그램을 위해 맞춤형 280 개의 특수 알고리즘이 있으며 45 개의 주요 항공기 제조업체에 서비스를 제공합니다. Rockwell Automation의 FactoryTalk Analytics는 75 개의 자동차 공급 업체들 사이에서 견인력을 얻었으며 특정 기계 요구 사항에 적응하는 모듈 식 배포를 제공합니다. 고급 IoT 센서의 통합으로 인해 Honeywell은 2024 년에 식품 가공 공장에 4,500 개의 센서가 장착 된 모니터링 장치를 배송하면서 채택을 가속화했습니다. 또한 유연한 가입 모델은 사용 기반 프리젠 테이션을 통해 180 개의 새로운 기업 고객을 유치하는 SAP의 예측 유지 보수 제품군이 입증 한 것처럼 접근성을 향상 시켰습니다. 이러한 포괄적 인 솔루션은 계속해서 시장을 발전시켜 다운 타임 감소, 장비 수명 확장 및 다양한 산업 부문의 최적화 된 유지 보수 일정을 통해 측정 가능한 ROI를 제공합니다.

기술별

시장 점유율이 22.6% 이상인 진동 모니터링 기술은 예측 유지 보수 시장의 초석으로 부상하여 산업 응용 분야에서 비교할 수없는 초기 결함 탐지 기능을 제공합니다. 2024 년에 SKF의 무선 진동 센서는 전 세계적으로 1,100 개의 풍력 터빈을 모니터링하여 연속 스펙트럼 분석을 통해 치명적인 기어 박스 고장을 방지합니다. General Electric은 신시내티 항공기 엔진 시설에서 150 개의 고급 진동 모니터링 시스템을 배치하여 잠재적 인 고장 전에 몇 주 전에 베어링 결함을 식별했습니다. 에머슨의 AMS 6500 Machinery Health Monitor는 북미 정유소 전역의 890 개의 중요한 회전 자산을 보호하여 2024 년에 67 개의 계획되지 않은 셧다운을 방지하는 실시간 경고를 제공합니다. Fluke의 3561 FC 진동 센서, 195 개의 화학 처리 플랜트, 자동화 상태보고 및 시설 별 40 시간의 수동 검사 요구 사항을 줄입니다.

예측 유지 보수 시장에서 진동 모니터링의 광범위한 채택은 다양한 산업 응용 분야에서의 다양성을 반영합니다. 마이닝 거대 BHP는 호주 운영에서 85 개의 운반 트럭에 대한 고급 진동 분석을 사용하여 거친 환경에서 구동계 문제를 감지합니다. 제약 부문에서 화이자는 미시간 시설에 260 개의 진동 센서를 통합하여 45 개의 태블릿 프레스를 모니터링하고 장비 관련 품질 편차를 줄였습니다. 식품 가공 리더 인 Nestlé는 캘리포니아 공장에서 310 무선 진동 모니터를 배포하여 미리 결정된 임계 값을 초과 할 때만 유지 보수를 유발합니다. 이 기술의 효과는 2024 년에 Brüel & Kjær의 3,800 개의 진동 모니터링 장치 분포로 인해 엄격한 신뢰성 요구 사항에 의해 추가로 입증됩니다. 이러한 구현은 진동 모니터링이 시장을 계속 형성하는 방법을 보여 주어 전세계 중요한 산업 부문에서 장비 신뢰성, 운영 효율성 및 유지 보수 비용 최적화의 측정 가능한 개선을 제공합니다.

업종별

산업을 기반으로 제조업체는 고급 모니터링 기술의 전략적 구현을 ​​통해 25.7% 이상의 시장 점유율을 제어함으로써 예측 유지 보수 시장을 지배하고 있습니다. 2024 년, Caterpillar의 Peoria 시설은 조립 라인에서 2,200 개의 센서의 데이터를 분석하는 45 개의 예측 모델을 운영하여 피크 생산 기간 동안 중요한 장비 고장을 방지합니다. Bosch는 Stuttgart 공장의 32 개의 스탬핑 프레스에 걸쳐 AI 구동 예측 유지 보수를 구현하여 매달 3 건의 사건으로 예기치 않은 고장을 줄였습니다. Tesla의 GigaFactory Texas는 계획된 생산 격차 중에 유지 보수를 예약하는 예측 알고리즘을 사용하여 650 로봇 용접 스테이션을 모니터링합니다. John Deere의 워털루 운영은 예측 분석을 18 개의 어셈블리 라인에 통합하여 매일 320 만 개의 데이터 포인트를 분석하여 장비 성능을 최적화했습니다. 이러한 구현은 제조업체가 시장을 활용하여 운영 우수성을 통해 경쟁력있는 이점을 유지하는 방법을 보여줍니다.

예측 유지 보수로부터 대부분의 이익을 얻는 제조 공정에는 자동 조립품, 정밀 가공 및 품질 관리 시스템이 포함됩니다. Ford의 Dearborn Plant는 42 개의 페인트 로봇에 대한 예측 분석을 실행하여 습도 및 온도 패턴 분석을 통해 코팅 결함을 방지합니다. Austin의 Samsung의 반도체 제조 시설은 칩 품질에 영향을 줄 수있는 미세 분위기를 감지하여 38 개의 중요한 공정 포인트를 모니터링합니다. 2024 년에 Toyota의 Kentucky Plant는 1,400 개의 IoT 센서를 추적하는 스탬핑 프레스 성능을 설치하여 유지 보수 팀이 생산 영향이 발생하기 전에 문제를 해결할 수있었습니다. 폭스 바겐 그룹 (Volkswagen Group)은 전 세계 55 개 생산 라인에 걸쳐 예측 유지 보수를 배포하여 장비 모니터링 프로토콜을 표준화했습니다. 산업 구성 요소 공급 업체 SKF는 자동차 제조업체에 내장 센서가있는 500 개의 스마트 베어링 장치를 제공하여 이러한 추세를 지원하는 생태계를 강조했습니다. 예측 유지 보수 시장에서 제조 부문의 리더십은 계속해서 혁신을 주도하고 있으며, 가동 중지 시간 감소, 제품 품질 향상 및 최적화 된 유지 보수 자원 할당을보고하면서 기업들이 혁신을 계속하고 있습니다.

배포별

온 프레미스 배포는 데이터 제어 및 보안 요구 사항이 향상되어 예측 유지 보수 시장에서 63.6% 이상의 시장 점유율을 캡처함으로써 우선했습니다. 2024 년에 ExxonMobil은 15 개의 정유소에 580 만 달러의 온 프레미스 예측 유지 보수 인프라에 투자하여 외부 의존성없이 완전한 데이터 주권 및 실시간 분석을 보장했습니다. ArcelorMittal의 철강 생산 시설은 매일 1.8 테라 바이트의 장비 데이터를 처리하여 독점적 인 운영 정보에 대한 엄격한 제어를 유지하는 전용 온 프레미스 서버를 운영합니다. 미국 국방부는 35 개의 군용 유지 시설을 온 프레미스 예측 플랫폼으로 업그레이드하여 4,200 개의 중요한 자산을 모니터링하면서 엄격한 사이버 보안 프로토콜을 충족 시켰습니다. 제약 대기업 인 머크는 28 개 생산 현장에서 고립 된 온 프레미스 시스템을 운영하여 지적 자산을 보호하면서 고급 장비 모니터링을 가능하게합니다.

보안 고려 사항 및 규제 준수는 규제 산업 전반의 예측 유지 보수 시장에서 온 프레미스 솔루션의 선호도를 유도합니다. 2024 년에 Siemens Energy는 48 개의 유럽 유틸리티가 중요한 인프라 보호 표준을 준수하기 위해 온 프레미스 배치를 선택했다고 기록했습니다. 일본 제조업체 Mitsubishi Heavy Industries는 1,200 개의 처리 코어를 갖춘 전용 예측 유지 보수 클러스터를 운영하여 민감한 터빈 진단에 대한 외부 데이터 노출이 전혀 없습니다. 화학 생산 업체 BASF는 글로벌 시설에서 22 개의 온 프레미스 서버를 유지하여 수백만 개의 센서 판독 값을 처리하면서 매일 보안 감사를 수행합니다. 재무 고려 사항은 또한 온 프레미스 배치를 선호하며, General Motors는 사내 시스템과 가변 클라우드 비용을위한 예측 가능한 연간 비용을 240 만 달러로보고합니다. 이러한 구현은 예측 유지 보수 시장의 조직이 온 프레미스 배포를 계속 선택하여 고급 분석 기능을 엄격한 보안 요구 사항 및 규제 준수 요구와 균형을 맞추는 이유를 강조합니다.

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지역분석 

예측 유지 보수 시장을 이끄는 북미

예측 메인 테니스 시장에서 북미의 지배력은 강력한 산업 인프라, 조기 기술 채택 및 제조, 에너지 및 의료 부문의 디지털 혁신 이니셔티브에 대한 상당한 투자에서 비롯됩니다. 이 지역은 IBM, Microsoft, General Electric 및 PTC를 포함한 주요 솔루션 제공 업체의 본부를 주최하여 혁신과 빠른 배치를 주도하는 생태계를 만들었습니다. 2024 년에 북미 제조 시설은 IoT 지원 예측 유지 보수 시스템에 미화 42 억 달러를 투자했으며 Boeing과 같은 회사는 85 개 생산 라인에서 12,000 개 이상의 중요한 구성 요소를 모니터링하는 고급 분석을 구현했습니다. 자동차 부문은 General Motors가 28 개의 어셈블리 플랜트에 예측 솔루션을 배포하여 매일 350 만 개의 데이터 포인트를 분석하여 채택을 이끌고 있습니다. 또한이 지역의 성숙한 클라우드 인프라는 대륙의 45,000 개 연결 시설의 장비 데이터를 처리하는 2,800 개 이상의 산업 IoT 플랫폼을 호스팅하여 실시간 고장 예측 및 최적화 된 유지 보수 일정을 가능하게하는 2,800 개가 넘는 산업 IoT 플랫폼을 호스팅하면서 정교한 예측 유지 보수 시장 응용 프로그램을 지원합니다.

• 가장 큰 기여자로서 미국

미국은 기술 리더십, 대규모 산업 기반 및 산업 자동화 및 스마트 제조의 혁신을 장려하는 유리한 규제 환경을 통해 예측 유지 보수 시장을 주도합니다. 미국 기업들은 2024 년에 미화 31 억 달러의 예측 유지 보수 기술을 투자했으며, 8,500 개의 임계 자산을 모니터링하는 ExxonMobil의 배치 및 15 개의 제조 시설에서 AI 중심 유지 보수 시스템 통합을 포함한 ExxonMobil의 배치를 포함한 주요 구현과 함께. Lockheed Martin 및 Northrop Grumman과 같은 회사가 이끄는이 나라의 고급 항공 우주 부문은 6,200 대 이상의 항공기 구성 요소에 대한 예측 분석을 활용하여 유지 보수 우수성을위한 글로벌 표준을 설정합니다. 또한, 미국 의료 산업의 의료 장비 예측 유지 보수 채택은 미화 8 억 5 천만 달러의 시장 부문을 나타냅니다. Mayo Clinic과 같은 병원은 18 개의 시설에서 3,400 개의 장치를 모니터링합니다. 실리콘 밸리 기술 거인의 존재는 최첨단 예측 유지 보수 시장 솔루션을 개발하는 2024 년에 산업 IoT 스타트 업을위한 미화 7 억 8 천만 달러의 실질적인 벤처 캐피탈 자금 조달과 결합하여 예측 유지 보수 혁신 및 구현 분야의 글로벌 리더로서 미국의 위치를 ​​강화합니다.

유럽은 두 번째로 큰 시장입니다

유럽은 엄격한 산업 안전 규정, 강력한 제조 유산 및 회원국의 산업 4.0 이니셔티브에 대한 헌신을 통해 두 번째로 큰 예측 유지 보수 시장으로 지위를 확보합니다. 독일은 폭스 바겐 및 BMW와 같은 자동차 거인과 함께 42 개의 생산 시설에서 예측 분석을 구현하여 15,000 개의 로봇 및 조립 시스템을 모니터링하는 지역 채택을 이끌고 있습니다. 영국은 항공 우주에 상당한 배치를 따라 롤스 로이스가 고급 예측 알고리즘을 사용하여 9,800 대의 항공기 엔진을 모니터링합니다. 프랑스의 에너지 부문은 58 개의 원자로에 걸쳐 EDF의 구현을 통해 수요를 주도하여 매일 220 만 개의 센서 판독 값을 분석합니다. 이탈리아의 제조 기반은 페라리와 피렐리와 같은 회사가 28 개 생산 라인에 대한 예측 유지 보수 시스템에 1 억 2 천 5 백만 달러를 투자함에 따라 실질적으로 기여합니다. 이 4 개국은 지속 가능한 제조 관행의 핵심 구성 요소로 예측 유지 보수를 우선 순위를 정하는 산업 디지털화 프로젝트에 4 억 5 천만 달러를 할당하는 EU 자금 지원 프로그램의 지원을받는 28 억 달러의 시장 투자를 차지합니다.

예측 유지 보수 시장의 주요 개발

• 2025 년 2 월, IBM은 Hashicorp의 인수를 미화 64 억 달러로 완료하여 Red Hat 포트폴리오와의 통합을 통해 멀티 클라우드 제품 및 예측 유지 보수 솔루션을 강화했습니다.
• 2025 년 3 월, Siemens는 장비 고장 예측을 향상시키고 유지 보수 부문 기술 부족을 해결하기 위해 생성 AI 기능을 통합 한 차세대 예측 유지 보수 플랫폼을 시작했습니다.
• 2025 년 6 월, C3 AI는 미국 공군 Rapid Sustainment Office로부터 1,300 만 달러의 임무 명령을 받았으며 추가 항공기 플랫폼에서 AI 지원 예측 유지 보수 시스템을 확장했습니다.
• 2024 년 2 월, Novity Inc.는 WERU Investment가 이끄는 자금 780 만 달러를 화학 물질, 제조 및 수자원 산업에서 Truprognostics AI 플랫폼을 확장하기 위해 자금을 확보했습니다.
• 2024 년 3 월, KBR은 Petro Rabigh에 의해 상당한 계약을 체결하여 자산 수명주기 및 기계 성능을 최적화하기위한 포괄적 인 예측 유지 보수 서비스를 제공했습니다.
• 2023 년 5 월, Infinite Uptime은 Tiger Global이 이끄는 Series B3 자금으로 1,850 만 달러를 확보하여 산업 IoT 기반 예측 유지 보수 솔루션을 향상 시켰습니다.
• 2024 년 6 월, Nvidia는 DGX 클라우드 비즈니스를 향상시키고 자동화 된 데이터 센터 문제 해결 기능을 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 제품군에 통합하여 GPU 클러스터의 예측 유지 보수를 위해 Shoreline.io를 1 억 달러로 인수했습니다.
• 2024 년 8 월, Aiomatic은 EIT Manufacturing이 지원하는 자금으로 220 만 달러 (2 백만 유로)를 모금하여 유럽 전역의 AI 구동 예측 유지 보수 플랫폼을 확장했습니다.

예측 유지 관리 시장의 최고 플레이어:

• 후지쯔 주식회사
• 히타치 주식회사
• 도시바 주식회사
• 미쓰비시전기(주)
• 구글 LLC
• IBM 주식회사
• 마이크로소프트사
• 오라클 주식회사
• SAP Se
• 소프트웨어 Ag
• 오닉스 인사이트
• 아마존 웹 서비스, Inc.
• SAS 연구소
• 하쿠나마타타 솔루션
• 다른 저명한 플레이어

시장 세분화 개요:

구성요소별:

• 솔루션
  • 통합
  • 독립형
• 서비스
  • 관리형 서비스
  • 전문 서비스

배포 모드별:

• 구름
  • 퍼블릭 클라우드
  • 프라이빗 클라우드
  • 하이브리드 클라우드
• 온프레미스

기술별:

• 진동 모니터링
• 전기 테스트
• 오일 분석
• 초음파 감지기
• 충격파
• 열/적외선 모니터링
• 광학(카메라) 모니터링
• ML 데이터베이스
• 기타

조직 규모별:

• 대기업
• 중소기업

산업별:

• 항공우주 및 국방
• 조작
• 에너지 및 유틸리티
• 석유 및 가스
• 운송
• 창고 및 물류
• 의료 및 생명과학
• 자동차
• 해양/해운
• 기타

지역별:

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 스페인
  • 이탈리아
  • 러시아 제국
  • 폴란드
  • 유럽의 나머지 지역
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주 및 뉴질랜드
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