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시장 역학 

주요 요인: 유지보수 비용 및 계획 외 가동 중단 시간 감소에 대한 요구 증가

예측 유지보수 시장은 유지보수 비용 절감과 계획되지 않은 가동 중단 시간 감소라는 시급한 요구에 힘입어 2024년 산업계의 핵심 관심사로 떠오를 것입니다. 이해관계자들에게 있어 이는 최우선 과제입니다. 예상치 못한 장비 고장은 막대한 재정적 손실과 운영 중단을 초래할 수 있기 때문입니다. 계획되지 않은 가동 중단으로 인한 손실은 엄청난 규모로, 석유 및 가스, 화학, 금속 등 11개 주요 산업에서 시간당 평균 12만 5천 달러의 손실이 발생하는 것으로 추산됩니다. 이러한 재정적 영향으로 인해 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 활용하여 고장을 정밀하게 예측하는 예측 유지보수 솔루션 도입이 가속화되고 있습니다. 예를 들어, 지멘스는 2024년까지 유럽 제조 공장에 5,000개 이상의 AI 기반 센서를 설치하여 잠재적 문제를 몇 주 전에 미리 감지하고 수백만 달러의 긴급 수리 비용을 절감했습니다. 예측 유지보수 시장에서 이처럼 세밀한 접근 방식을 통해 기업은 사후 대응에서 사전 예방 전략으로 전환하여 수익성을 직접적으로 향상시킬 수 있습니다.

비용 절감 외에도 가동 중단 시간을 최소화하는 것은 경쟁 우위 유지와 고객 신뢰 구축에 필수적이며, 이는 시장 이해관계자들의 주요 관심사입니다. 자동차 산업에서 포드는 전 세계 12개 생산 라인에 예측 유지보수 시스템을 도입하여 8,000개 이상의 핵심 부품을 실시간으로 모니터링함으로써 생산 중단을 방지하고, 시설당 연간 수백 시간의 계획되지 않은 가동 중단 시간을 줄였습니다. 마찬가지로 에너지 부문의 쉘은 예측 도구를 사용하여 3,500개의 해상 설비를 관리하고 공급망 차질을 초래할 수 있는 고장을 예방합니다. 이처럼 예측 유지보수 시장은 운영 신뢰성을 보장하고 수익 흐름을 보호하는 전략적 핵심 요소입니다. 이해관계자들에게 있어 2024년에 이러한 기술에 투자하는 것은 사업 중단에 대한 회복력을 강화하는 것을 의미합니다. 비용이 많이 드는 가동 중단 시간을 없애려는 노력이 강화됨에 따라, 시장은 지속적으로 혁신하며 데이터 기반의 정확성을 바탕으로 특정 산업의 문제점을 해결하는 맞춤형 솔루션을 제공하고 있으며, 현대 운영에 필수적인 도구로 자리매김하고 있습니다.

트렌드: 자산 고장 시뮬레이션 및 예측을 위한 디지털 트윈 활용

2024년 예측 유지보수 시장은 자산 고장을 시뮬레이션하고 예측하는 데 디지털 트윈을 활용하는 혁신적인 트렌드에 의해 재편될 것입니다. 물리적 자산의 가상 복제본인 디지털 트윈을 통해 이해관계자들은 실제 위험 부담 없이 시나리오를 테스트하고, 성능을 모니터링하고, 문제를 예측할 수 있어 유지보수 계획 수립에 있어 타의 추종을 불허하는 정확성을 제공합니다. 최근 데이터에 따르면 올해 전 세계 산업 현장에서 7,000건 이상의 디지털 트윈 구현 사례가 보고되고 있으며, 이는 항공우주 및 제조와 같은 분야에서 디지털 트윈의 중요성이 점점 커지고 있음을 보여줍니다. 제너럴 일렉트릭(GE)은 2,000개 이상의 터빈 장치에 디지털 트윈을 도입하여 엔지니어들이 다양한 조건에서 마모를 시뮬레이션하고 수개월 전에 고장을 예측할 수 있도록 지원함으로써 이러한 트렌드를 선도하고 있습니다. 시장 관계자들에게 이 기술은 예상치 못한 고장을 최소화하는 고도로 정밀하고 능동적인 자산 관리로의 전환을 의미합니다.

디지털 트윈의 영향력은 유지보수 일정 최적화 및 자원 배분에까지 미치며, 이는 예측 유지보수 시장에서 효율성을 극대화하고자 하는 이해관계자들에게 매우 중요합니다. 존슨 컨트롤스는 1,500개 이상의 고층 건물에 설치된 HVAC 시스템 관리에 디지털 트윈을 적용하여 압축기 등의 부품 유지보수 필요성을 일 단위로 예측함으로써 연간 수백 건의 긴급 수리를 줄였습니다. 마찬가지로, 암트랙은 900대의 기관차를 모니터링하는 데 디지털 트윈을 사용하여 고장 발생 지점을 시뮬레이션하고, 운행 중단을 방지하기 위해 비혼잡 시간대에 유지보수를 계획합니다. 이러한 시장 동향은 비용 절감 및 자산 수명 연장에 도움이 되는 실질적인 통찰력을 제공합니다. 이해관계자들에게 있어 2024년에 디지털 트윈을 도입한다는 것은 시뮬레이션 기반 전략을 통해 특정 고장 위험을 세부적으로 해결함으로써 경쟁 우위를 확보하는 것을 의미합니다. 산업계가 이 기술을 점점 더 많이 통합함에 따라, 시장은 빠르게 변화하는 데이터 중심의 산업 환경에서 운영 연속성과 정보에 기반한 의사결정을 보장하는 최첨단 솔루션을 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다.

과제: 시스템 효율성에 영향을 미치는 데이터 보안 및 품질 문제

데이터 보안 및 품질 문제는 2024년 예측 유지보수 시장에서 중요한 과제로 떠오르고 있으며, 이해관계자들의 시스템 효율성에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 예측 유지보수는 IoT 기기와 센서에서 수집된 방대한 데이터 세트에 의존하기 때문에, 이러한 데이터를 보호하고 무결성을 보장하는 것이 무엇보다 중요합니다. 데이터 유출이나 부정확성은 잘못된 예측으로 이어져 막대한 비용 손실을 초래하거나 고장 발생 사실을 놓칠 수 있습니다. 최근 보고서에 따르면 올해 전 세계적으로 산업용 IoT 시스템을 대상으로 한 사이버 공격이 4,500건 이상 발생하여 유지보수 데이터의 취약성을 여실히 보여주고 있습니다. 시장 주요 업체인 지멘스는 2024년 초 3,000개의 산업 자산을 모니터링하는 시스템에 영향을 미치는 대규모 데이터 유출 시도를 겪었지만, 큰 손실 없이 사태를 수습했습니다. 이러한 사례들은 예측 도구를 보호하기 위한 강력한 사이버 보안 조치의 필요성을 더욱 강조합니다.

보안 문제를 더욱 악화시키는 것은 데이터 품질 문제입니다. 이는 예측 유지보수 시장에서 예측 분석의 신뢰성에 영향을 미치며, 이해관계자들에게 시급한 과제입니다. 일관성이 없거나 불완전한 센서 데이터는 알고리즘을 왜곡하여 오탐이나 경고 누락으로 이어질 수 있습니다. 에너지 부문에서 BP는 1,200개의 해상 시추 설비에 설치된 센서의 데이터 품질 문제에 직면했습니다. 부정확한 판독값으로 인해 300개 이상의 설비에서 불필요한 유지보수 점검이 발생하여 비용이 증가했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IBM은 Maximo 플랫폼에 향상된 데이터 검증 프로토콜을 도입하여 6,000개 이상의 연결된 장치에서 입력되는 데이터를 처리하고 분석 전에 이상치를 걸러냅니다. 이해관계자들은 정확한 예측을 보장하고 시장 내 중요한 운영 정보를 보호하기 위해 2024년에 고급 암호화 및 데이터 정제 기술에 투자하는 것이 필수적입니다. 이러한 두 가지 과제를 극복하는 것은 예측 유지보수의 잠재력을 최대한 실현하고, 증가하는 디지털 복잡성 속에서 시스템이 신뢰할 수 있고 실행 가능한 결과를 제공하며, 데이터 기반 유지보수 전략에 대한 신뢰를 유지하는 데 매우 중요합니다.

세그먼트 분석 

구성 요소별

통합형 및 독립형 예측 유지보수 솔루션은 예측 유지보수 시장에서 70% 이상의 시장 점유율을 차지하며, 포괄적인 분석 및 실시간 모니터링 기능을 통해 산업 운영에 혁신을 가져왔습니다. 2024년 IBM의 Watson IoT 플랫폼은 전 세계 520개 제조 시설에서 매일 1,500만 건 이상의 장비 데이터를 처리하여 고장 발생을 사전에 예측했습니다. 지멘스의 Senseye 솔루션은 88개 자동차 공장에 도입되어 예측 분석을 통해 유지보수 비용을 총 850만 달러 절감했습니다. 마이크로소프트의 Azure IoT 제품군은 머신러닝 알고리즘을 활용하여 장비 패턴을 전례 없는 정확도로 분석하는 예측 유지보수 솔루션을 340개 제조 현장에 제공합니다. 슈나이더 일렉트릭의 EcoStruxure Asset Advisor는 65개 제약 시설의 2,800개 핵심 자산을 모니터링하여 2024년 1분기에만 450건의 잠재적 고장을 예방하는 데 도움이 되는 실질적인 인사이트를 제공했습니다.

통합 솔루션이 예측 유지보수 시장을 주도하는 이유는 서로 다른 데이터 소스를 통합하고 장비 상태에 대한 포괄적인 시각을 제공하는 능력 때문입니다. PTC의 ThingWorx 플랫폼은 현재 항공우주 분야에 특화된 280개의 알고리즘을 제공하며 45개 주요 항공기 제조업체에 서비스를 제공하고 있습니다. Rockwell Automation의 FactoryTalk Analytics는 75개 자동차 부품 공급업체에서 호응을 얻고 있으며, 특정 기계 요구 사항에 맞춰 조정할 수 있는 모듈식 배포 방식을 제공합니다. 첨단 IoT 센서의 통합으로 도입이 가속화되었으며, Honeywell은 2024년에 식품 가공 공장에 센서가 장착된 모니터링 장치 4,500대를 출하했습니다. 또한, 유연한 구독 모델은 접근성을 향상시켰으며, SAP의 예측 유지보수 제품군은 사용량 기반 가격 책정을 통해 180개의 새로운 기업 고객을 확보했습니다. 이러한 포괄적인 솔루션은 가동 중지 시간 단축, 장비 수명 연장, 최적화된 유지보수 일정 등을 통해 다양한 산업 분야에서 측정 가능한 투자 수익률(ROI)을 제공함으로써 시장 성장을 지속적으로 견인하고 있습니다.

기술에 의해

진동 모니터링 기술은 22.6% 이상의 시장 점유율을 차지하며 예측 유지보수 시장의 핵심 기술로 자리매김했고, 산업 분야 전반에 걸쳐 탁월한 조기 고장 감지 기능을 제공하고 있습니다. 2024년 SKF의 무선 진동 센서는 전 세계 1,100개의 풍력 터빈을 모니터링하여 연속 스펙트럼 분석을 통해 치명적인 기어박스 고장을 예방했습니다. 제너럴 일렉트릭(GE)은 신시내티 항공기 엔진 공장에 150개의 첨단 진동 모니터링 시스템을 설치하여 잠재적 고장 발생 몇 주 전에 베어링 결함을 식별했습니다. 에머슨의 AMS 6500 기계 상태 모니터는 북미 정유 공장의 890개 주요 회전 설비를 보호하고 실시간 경보를 제공하여 2024년에 67건의 계획되지 않은 가동 중단을 방지했습니다. 플루크의 3561 FC 진동 센서는 195개의 화학 처리 공장에 설치되어 상태 보고를 자동화하고 시설당 주당 40시간의 수동 검사 시간을 단축했습니다.

진동 모니터링 기술이 예측 유지보수 시장에 널리 도입되고 있는 것은 다양한 산업 분야에서 그 활용도가 높다는 것을 보여줍니다. 광업 대기업 BHP는 호주 사업장의 운반 트럭 85대에 첨단 진동 분석 기술을 적용하여 열악한 환경에서 구동계 문제를 감지하고 있습니다. 제약 업계에서는 화이자가 미시간 공장에 260개의 진동 센서를 설치하여 45대의 정제 프레스를 모니터링하고 장비 관련 품질 편차를 줄였습니다. 식품 가공 업계의 선두주자인 네슬레는 캘리포니아 공장에 310개의 무선 진동 모니터를 배치하여 미리 설정된 임계값을 초과할 경우에만 유지보수를 진행하도록 했습니다. 브뤼엘앤키에르(Brüel & Kjær)는 엄격한 신뢰성 요구 사항에 따라 2024년에 3,800대의 진동 모니터링 장치를 공급하며 이 기술의 효과를 입증했습니다. 이러한 사례들은 진동 모니터링 기술이 전 세계 주요 산업 분야에서 장비 신뢰성, 운영 효율성 및 유지보수 비용 최적화에 실질적인 개선을 제공하며 시장을 지속적으로 선도하고 있음을 보여줍니다.

산업별

산업별로 살펴보면, 제조업체들이 첨단 모니터링 기술의 전략적 도입을 통해 예측 유지보수 시장의 25.7% 이상을 점유하며 시장을 주도하고 있습니다. 2024년 캐터필러의 피오리아 공장은 조립 라인 전반에 걸쳐 2,200개의 센서에서 수집된 데이터를 분석하는 45개의 예측 모델을 운영하여 생산량이 최고조에 달하는 시기에 주요 장비 고장을 예방했습니다. 보쉬는 슈투트가르트 공장의 32개 스탬핑 프레스에 AI 기반 예측 유지보수 시스템을 도입하여 예상치 못한 고장 발생 건수를 월 3건으로 줄였습니다. 테슬라의 기가팩토리 텍사스는 650개의 로봇 용접 스테이션을 예측 알고리즘을 사용하여 모니터링하고, 계획된 생산 공백 기간에 유지보수를 진행합니다. 존디어의 워털루 사업장은 18개의 조립 라인에 예측 분석을 통합하여 매일 320만 개의 데이터 포인트를 분석하고 장비 성능을 최적화합니다. 이러한 사례들은 제조업체들이 운영 효율성을 통해 경쟁 우위를 유지하기 위해 시장을 어떻게 활용하는지 보여줍니다.

예측 유지보수의 혜택을 가장 많이 받는 제조 공정에는 자동 조립, 정밀 가공 및 품질 관리 시스템이 포함됩니다. 포드의 디어본 공장은 42대의 도장 로봇에 예측 분석 기능을 적용하여 습도 및 온도 패턴 분석을 통해 도장 결함을 방지합니다. 삼성의 오스틴 반도체 제조 시설은 38개의 핵심 공정 지점을 모니터링하여 칩 품질에 영향을 미칠 수 있는 미세 변동을 감지합니다. 2024년 도요타의 켄터키 공장은 프레스 성능을 추적하는 1,400개의 IoT 센서를 설치하여 유지보수 팀이 생산 차질이 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있도록 했습니다. 폭스바겐 그룹은 전 세계 55개 생산 라인에 예측 유지보수를 도입하고 장비 모니터링 프로토콜을 표준화했습니다. 산업 부품 공급업체인 SKF는 자동차 제조업체에 센서가 내장된 스마트 베어링 유닛 500개를 공급하여 이러한 추세를 뒷받침하는 생태계를 보여주었습니다. 제조 부문은 예측 유지보수 시장을 선도하며 혁신을 지속적으로 주도하고 있으며, 기업들은 가동 중단 시간 단축, 제품 품질 향상 및 유지보수 자원 배분 최적화를 보고하고 있습니다.

배포를 통해

데이터 제어 및 보안 요구 사항 강화로 인해 온프레미스 구축이 예측 유지보수 시장에서 63.6% 이상의 시장 점유율을 확보하며 우선시되고 있습니다. 2024년 엑손모빌은 15개 정유 시설에 온프레미스 예측 유지보수 인프라 구축에 580만 달러를 투자하여 외부 의존 없이 완벽한 데이터 주권과 실시간 분석을 확보했습니다. 아르셀로미탈의 철강 생산 시설은 전용 온프레미스 서버를 운영하며 매일 1.8테라바이트의 장비 데이터를 처리하고, 독점 운영 정보에 대한 엄격한 통제를 유지하고 있습니다. 미 국방부는 35개 군사 정비 시설을 온프레미스 예측 플랫폼으로 업그레이드하여 엄격한 사이버 보안 프로토콜을 준수하면서 4,200개의 중요 자산을 모니터링하고 있습니다. 제약 대기업 머크는 28개 생산 현장에서 독립적인 온프레미스 시스템을 운영하여 지적 재산을 보호하는 동시에 고급 장비 모니터링을 가능하게 하고 있습니다.

규제 산업 전반에 걸쳐 예측 유지보수 시장에서 온프레미스 솔루션 선호도는 보안 고려 사항과 규정 준수에 기인합니다. 2024년 지멘스 에너지는 유럽의 48개 전력 회사가 중요 인프라 보호 표준을 준수하기 위해 온프레미스 구축을 선택했다고 밝혔습니다. 일본 제조업체인 미쓰비시 중공업은 1,200개의 처리 코어를 갖춘 전용 예측 유지보수 클러스터를 운영하여 민감한 터빈 진단 데이터가 외부로 유출되지 않도록 보호하고 있습니다. 화학 기업인 BASF는 전 세계 시설에 22개의 온프레미스 서버를 유지 관리하며 매일 보안 감사를 실시하는 동시에 수백만 건의 센서 판독값을 처리합니다. 재정적인 측면 또한 온프레미스 구축을 선호하는 요인입니다. 제너럴 모터스는 자체 시스템 운영에 드는 연간 비용이 240만 달러로 예측 가능한 반면 클라우드 솔루션은 변동성이 크다고 보고했습니다. 이러한 사례들은 예측 유지보수 시장의 기업들이 고급 분석 기능과 엄격한 보안 요구 사항 및 규정 준수 사이에서 균형을 맞추기 위해 온프레미스 구축을 지속적으로 선택하는 이유를 보여줍니다.

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지역 분석 

북미, 예측 유지보수 시장 선도

북미가 예측 유지보수 시장을 주도하는 이유는 탄탄한 산업 인프라, 선제적인 기술 도입, 그리고 제조, 에너지, 의료 분야 전반에 걸친 디지털 전환 이니셔티브에 대한 상당한 투자 덕분입니다. IBM, 마이크로소프트, 제너럴 일렉트릭(GE), PTC 등 주요 솔루션 제공업체의 본사가 이 지역에 위치해 있어 혁신과 신속한 도입을 촉진하는 생태계를 조성하고 있습니다. 2024년 북미 제조 시설들은 IoT 기반 예측 유지보수 시스템에 42억 달러를 투자했으며, 보잉과 같은 기업은 85개 생산 라인에 걸쳐 12,000개 이상의 핵심 부품을 모니터링하는 고급 분석 시스템을 도입했습니다. 자동차 산업은 예측 유지보수 도입을 선도하고 있으며, 제너럴 모터스(GM)는 28개 조립 공장에 예측 솔루션을 구축하고 매일 350만 건의 데이터 포인트를 분석하고 있습니다. 또한, 이 지역의 성숙한 클라우드 인프라는 정교한 예측 유지보수 시장 애플리케이션을 지원합니다. 아마존 웹 서비스(AWS)는 북미 전역 45,000개 시설에서 연결된 장비 데이터를 처리하는 2,800개 이상의 산업용 IoT 플랫폼을 호스팅하여 실시간 고장 예측 및 최적화된 유지보수 일정 수립을 가능하게 합니다.

• 미국이 최대 기여국입니다

미국은 기술적 리더십, 거대한 산업 기반, 그리고 산업 자동화 및 스마트 제조 분야의 혁신을 장려하는 우호적인 규제 환경을 바탕으로 예측 유지보수 시장을 주도하고 있습니다. 미국 기업들은 2024년에 예측 유지보수 기술에 31억 달러를 투자했으며, 주요 사례로는 엑손모빌이 22개 정유 시설에 8,500개의 핵심 자산을 모니터링하는 시스템을 도입한 것과 포드가 15개 제조 시설에 AI 기반 유지보수 시스템을 통합한 것이 있습니다. 록히드 마틴과 노스롭 그루먼 같은 기업들이 주도하는 미국의 첨단 항공우주 산업은 6,200개 이상의 항공기 부품에 예측 분석을 적용하여 유지보수 우수성의 글로벌 표준을 제시하고 있습니다. 또한, 미국 의료 산업에서 의료 장비에 대한 예측 유지보수 도입은 8억 5천만 달러 규모의 시장을 형성하고 있으며, 메이요 클리닉과 같은 병원들은 18개 시설에서 3,400개의 의료 기기를 모니터링하고 있습니다. 실리콘밸리의 거대 기술 기업들이 최첨단 예측 유지보수 시장 솔루션을 개발하고 있는 점과, 2024년에 산업용 IoT 스타트업에 7억 8천만 달러라는 막대한 벤처 캐피털 자금이 투자된 점은 예측 유지보수 혁신 및 구현 분야에서 미국이 세계적인 선두 주자임을 더욱 공고히 하고 있습니다.

유럽은 두 번째로 큰 시장이다

유럽은 엄격한 산업 안전 규정, 탄탄한 제조업 유산, 그리고 회원국 전반의 인더스트리 4.0 이니셔티브에 대한 헌신을 바탕으로 세계에서 두 번째로 큰 예측 유지보수 시장으로서의 입지를 확고히 하고 있습니다. 독일은 폭스바겐과 BMW 같은 자동차 대기업들이 42개 생산 시설에 예측 분석 기술을 도입하여 15,000대의 로봇과 조립 시스템을 모니터링하는 등 지역 내 예측 유지보수 도입을 선도하고 있습니다. 영국은 항공우주 분야에서 롤스로이스가 첨단 예측 알고리즘을 사용하여 9,800대의 항공기 엔진을 모니터링하는 등 상당한 규모의 예측 유지보수 시스템 구축을 통해 그 뒤를 잇고 있습니다. 프랑스의 에너지 부문은 EDF가 58개의 원자로에 예측 유지보수 시스템을 도입하여 하루 220만 건의 센서 데이터를 분석하는 등 수요를 견인하고 있습니다. 이탈리아의 제조업 기반 또한 페라리와 피렐리 같은 기업들이 28개 생산 라인에 총 1억 2,500만 달러를 투자하여 예측 유지보수 시스템을 도입하는 등 시장 성장에 크게 기여하고 있습니다. 이 네 국가의 시장 투자액은 총 28억 달러에 달하며, EU는 지속 가능한 제조 관행의 핵심 요소로서 예측 유지보수를 우선시하는 산업 디지털화 프로젝트에 4억 5천만 달러를 지원하는 기금 프로그램을 통해 이러한 성장을 뒷받침하고 있습니다.

예측 유지보수 시장의 주요 동향

• 2025년 2월, IBM은 HashiCorp를 64억 달러에 인수하여 Red Hat 포트폴리오와의 통합을 통해 멀티클라우드 제품 및 예측 유지보수 솔루션을 강화했습니다.
• 지멘스는 2025년 3월, 장비 고장 예측을 강화하고 유지보수 분야의 인력 부족 문제를 해결하기 위해 생성형 AI 기능을 통합한 차세대 예측 유지보수 플랫폼을 출시했습니다.
• 2025년 6월, C3 AI는 미 공군 신속 유지보수 사무국으로부터 1,300만 달러 규모의 계약을 수주하여 자사의 AI 기반 예측 유지보수 시스템을 더 많은 항공기 플랫폼으로 확장하는 데 착수했습니다.
• 2024년 2월, Novity Inc.는 WERU Investment가 주도한 780만 달러 규모의 투자 유치를 통해 TruPrognostics AI 플랫폼을 화학, 제조 및 수처리 산업 전반으로 확장할 계획입니다.
• 2024년 3월, KBR은 페트로 라비그(Petro Rabigh)로부터 자산 수명 주기 및 기계 성능 최적화를 위한 포괄적인 예측 유지보수 서비스를 제공하는 중요한 계약을 수주했습니다.
• 2023년 5월, Infinite Uptime은 Tiger Global이 주도한 시리즈 B3 투자 유치로 1,885만 달러를 확보하여 산업용 IoT 기반 예측 유지보수 솔루션을 강화할 계획입니다.
• 2024년 6월, 엔비디아는 DGX 클라우드 사업을 강화하고 GPU 클러스터의 예측 유지 관리를 위한 자동화된 데이터 센터 문제 해결 기능을 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 제품군에 통합하기 위해 Shoreline.io를 1억 달러에 인수했습니다.
• 2024년 8월, Aiomatic은 EIT Manufacturing의 지원을 받아 220만 달러(200만 유로)의 자금을 조달하여 AI 기반 예측 유지보수 플랫폼을 유럽 전역으로 확장할 계획입니다.

예측 유지보수 시장의 주요 업체:

• 후지쓰 주식회사
• 히타치 주식회사.
• 도시바 주식회사
• 미쓰비시 전기 주식회사
• 구글 유한회사
• IBM 주식회사
• 마이크로소프트 주식회사
• 오라클 코퍼레이션
• SAP Se
• 소프트웨어 에이전트
• 오닉스 인사이트
• 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, Inc.).
• SAS 연구소
• 하쿠나마타타 솔루션
• 기타 주요 플레이어

시장 세분화 개요:

구성 요소별:

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

배포 모드별:

• 구름
  • 퍼블릭 클라우드
  • 프라이빗 클라우드
  • 하이브리드 클라우드
• 구내

기술별 분류:

• 진동 모니터링
• 전기 테스트
• 오일 분석
• 초음파 탐지기
• 충격 펄스
• 열/적외선 모니터링
• 광학(카메라) 모니터링
• ML 데이터베이스
• 기타

조직 규모별:

• 대기업
• 중소기업

산업별:

• 항공우주 및 방위산업
• 조작
• 에너지 및 공공시설
• 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
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• 중동 및 아프리카(MEA)
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  • 아르헨티나
  • 브라질
  • 남미의 나머지 지역