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 관리 시장은 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화하는 적시 유지 관리 전략의 필요성으로 인해 수요가 크게 급증했습니다. 전 세계적으로 제조업체와 서비스 제공업체는 장비 고장을 줄이고 운영 효율성을 높이기 위해 고급 분석을 수용하고 있습니다. 2024년에 Siemens는 제조 라인 전체에 400개의 고유한 AI 기반 센서를 통합하여 고장이 발생하기 전에 이상 현상을 감지했습니다. 동시에 IBM은 장비 유지 관리에 대한 빠르게 발전하는 디지털 접근 방식을 반영하여 Maximo 예측 유지 관리 솔루션에 대한 3000개의 새로운 기업 구독을 확인했습니다. 중공업 분야에서도 Caterpillar는 대규모 기계군을 실시간으로 관리하기 위해 750개의 상태 모니터링 키트를 배포했습니다. 이러한 모멘텀은 기업들이 특히 다양한 산업 환경에서 신뢰성을 높이고 비용을 절감하는 데 있어 기술 중심 유지 관리의 중요한 역할을 인식하고 있음을 나타냅니다.

예측 유지보수 시장의 주요 소비자는 자동차, 항공우주, 에너지, 운송 등 다양한 분야에 걸쳐 있으며, 이들 모두는 복잡한 기계를 작동하고 생산 지연을 방지하려고 노력합니다. 2024년 보잉은 일부 시설에서 평균 유지보수 소요 시간을 연속 14시간 단축하는 최첨단 예측 시스템을 도입하여 데이터 기반 통찰력이 워크플로를 간소화할 수 있는 방법을 보여주었습니다. Daimler는 생산 시간표를 최적화하는 통일된 모니터링 프로토콜을 구축하기 위해 전 세계 60개 공장에 걸쳐 예측 유지 관리 프로그램을 표준화했습니다. 한편 Deutsche Bahn은 센서 기반 모니터링 프레임워크가 장착된 노선에서 일일 열차 지연이 65회에서 25회로 감소했다고 보고했습니다. 이러한 실시간 솔루션은 급증하는 데이터 가용성, AI 기능의 혁신, 폐기물 감소 및 자산 수명주기 연장을 통해 생태적 책임을 추구하는 지속 가능한 운영에 대한 요구가 높아지면서 추진됩니다.

이러한 성장을 촉진하는 주요 요인은 대규모 사전 진단을 가능하게 하는 IoT 장치, 기계 학습 플랫폼 및 클라우드 인프라의 범위가 확대되는 것입니다. 예를 들어 Microsoft는 200개의 Azure 기반 IoT 파일럿 사이트에 예측 통찰력을 통합하여 고급 클라우드 기반 분석으로의 전환을 강조했습니다. SAP는 예측 자산 포트폴리오에서 이상 탐지를 위한 18가지 특수 알고리즘을 업그레이드하여 예측 유지 관리 시장에서 지능형 자산 관리로의 전환을 더욱 가속화했습니다. 실시간 데이터 수집에 초점을 맞춘 Hitachi의 20개 파일럿 프로그램 출시는 운영 불확실성을 줄이기 위한 하드웨어와 소프트웨어 간의 강화된 협력을 강조합니다. Johnson Controls는 30개의 고층 건물에 디지털 트윈을 적용하여 향상된 정확도로 유지 관리 간격을 예측함으로써 몰입형 시뮬레이션 기술이 어떻게 중추적인 역할을 했는지 보여줍니다. IBM, GE, Siemens, Bosch와 같은 제공업체는 운영 효율성과 안정성의 한계를 뛰어넘는 강력한 솔루션을 제공하면서 이러한 생태계를 주도하고 있습니다.

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시장 역학 

동인: 고급 센서 데이터 분석을 신속하게 사용하여 다양하고 복잡한 산업 장비 수명 주기를 최적화합니다.

센서 기반 분석은 현대 유지 관리에서 결정적인 힘으로 부상했으며, 이를 통해 조직은 예측 유지 관리 시장에서 시스템이 실패하기 훨씬 전에 구성 요소 마모 및 손상의 징후를 감지할 수 있습니다. 2024년에 Toyota는 예측 통찰력을 위해 테라바이트 규모의 운영 데이터를 수집하기 위해 전 세계 트럭 조립 장치에 5000개의 실시간 센서를 통합했습니다. 폭스바겐은 센서 기반 진단을 통해 기존 방식에서 놓친 오작동을 정확히 찾아낸 후 1,200개의 기계 부품을 교체했습니다. Bosch는 공압 시스템에 600개의 센서 어레이를 설치하여 기술자가 시정 조치의 우선순위를 정하는 데 도움이 되는 미세한 변동을 포착했습니다. 이러한 특정 이니셔티브는 데이터가 풍부한 환경을 통해 기업이 개입 일정을 보다 정확하게 수립하고 예상치 못한 오작동 가능성을 줄이는 방법을 강조합니다. 여기서 핵심 동인은 움직이는 모든 부품에서 세분화된 정보를 수집한 다음 이를 중단을 예측하고 유지 관리 작업을 간소화하는 지능형 모델로 전달하는 능력입니다.

결함의 조기 감지 외에도 예측 유지 관리 시장에서 센서 분석이 널리 채택되면서 산업 장비의 전체 ​​수명 주기가 향상됩니다. 볼보는 엔진 제조 라인 전체에서 오류 예측을 자동화한 후 34개의 디버깅 단계를 단 10단계로 전환했습니다. Komatsu는 건설 장비에 200개의 AI 지원 센서 플랫폼을 배포하여 스트레스 임계값이 초과되면 운영자가 즉시 경고를 받을 수 있도록 했습니다. 인텔은 반도체 제조 처리량 최적화를 위한 센서 기반 예측 프레임워크를 개발하도록 전문 데이터 과학자 75명을 배정했습니다. 지속적인 기계 데이터 스트림을 수집함으로써 조직은 실제 성능과 밀접하게 일치하는 대규모 통찰력을 선별하여 각 자산의 잠재력을 최대한 활용합니다. 또한 이 드라이버는 제조업체가 센서 기반 모델을 라이센스하거나 공동 개발하여 자동화된 유지 관리 일정의 정확성을 향상시키므로 산업 간 협업을 뒷받침합니다. 전체적으로 센서 분석의 가속화된 사용은 유지 관리 전략에 대한 멋진 추가 기능이 아닙니다. 이는 결함 감지를 강화하고 장기 비용을 억제하며 전반적인 생산성을 높이는 혁신적인 동인입니다.

추세: 중요한 현대 생산 프로세스에서 지속적인 실시간 안정성을 위해 AI 기반 통찰력에 대한 의존도가 높아지고 있습니다.

AI 기반 통찰력은 예측 유지 관리 시장에서 중추적인 추세로 발전하여 미션 크리티컬 워크플로 내에서 지속적인 적응과 실시간 의사 결정을 가능하게 했습니다. Airbus는 항공기 엔진에서 1,500개의 센서 스트림을 분석하여 잠재적인 실속 상태를 예측하는 신경망 모델을 구현하여 AI가 제공할 수 있는 정확성을 강조했습니다. 슈나이더 일렉트릭은 배전 시스템 전용 머신 러닝 알고리즘 35개를 출시해 운영자가 전기 이상 현상이 발생하는 즉시 대응할 수 있도록 했습니다. Yokogawa는 화학 처리 조건을 평가하는 90개의 고급 AI 모듈을 배포하여 장비 조정이 몇 시간이 아닌 몇 초 내에 실행되도록 보장했습니다. AI에 대한 의존도가 높아지면서 조직은 고정된 일정을 뛰어넘어 신뢰성을 높이고 안전성을 강화하며 용량 활용도를 극대화하는 동적 조건 기반 절차를 수용할 수 있습니다. 방대한 데이터 세트를 바탕으로 개선된 모델을 활용함으로써 생산 라인은 변동하는 조건에 원활하게 적응할 수 있어 궁극적으로 기계적 스트레스를 줄이고 운영 탄력성을 향상시킬 수 있습니다.

AI 기반 예측 유지 관리 시장의 지속적인 특성은 문제를 얼마나 빨리 감지하고 해결하는지 재정의하고 있습니다. Honda는 로봇 용접 암에 250개의 딥 러닝 센서를 설치하여 조립 라인이 중단되기 전에 정렬 불량을 찾아내어 품질 검사를 향상시켰습니다. ABB는 로봇 부문에 40개의 실시간 이상 감지 모델을 도입하여 역사적으로 몇 주 동안 문제 해결을 초래했던 토크 이상을 신속하게 식별했습니다. Mitsubishi Electric은 HVAC 시스템을 위한 55개의 AI 지원 디지털 인터페이스를 배포하여 대규모 시설 전반에 걸쳐 안정적인 기후 제어를 보장했습니다. 이러한 구현은 신뢰성을 향상시킬 뿐만 아니라 AI 통찰력이 장비, 부서, 때로는 전체 공급 네트워크 전반에서 공유되어 공동 이익을 제공하므로 공동 문제 해결을 촉진합니다. 지속적인 실시간 신뢰성을 목표로 제조업체는 AI의 즉각적인 평가를 활용하여 프로세스를 최고 효율성으로 계속 실행합니다. 그 결과, 중요 자산을 자율적으로 감독하는 추세가 나타나고 있으며, 이는 업계가 일일 유지 관리를 조율하고 심각한 중단을 처리하는 방식에 근본적인 변화를 촉발하고 있습니다.

과제: 글로벌 산업 유지 관리 아키텍처 내의 다양한 레거시 시스템 전반에 걸친 복잡한 통합 장애물 극복

예측 도구가 최신 분석용으로 설계되지 않은 수십 년 된 플랫폼과 원활하게 작동해야 할 때 복잡한 통합 장애물이 발생합니다. Siemens는 레거시 SCADA 시스템을 클라우드 기반 예측 모듈과 병합하는 동안 80개의 소프트웨어 충돌에 직면했습니다. 이는 이러한 프로젝트에 내재된 기술적 마찰을 보여줍니다. Honeywell 기술자는 실시간 모니터링 센서로 기존 환기 제어 장치를 개조할 때 예상치 못한 22가지 호환성 문제를 처리했습니다. 예측 유지 관리 시장의 주요 업체 중 하나인 Philips는 과거 제어판의 데이터 스트림을 통합하는 데 필요한 15개의 개별 프로토콜 변환을 문서화했습니다. 이러한 통합 문제로 인해 데이터 흐름이 중단되고, 불완전한 분석이 생성되거나, 잘못 정렬된 경고가 발생하여 예측 유지 관리 이니셔티브의 효율성이 저하될 수 있습니다. 과제는 광범위한 점검을 위한 작업을 중단하지 않고 기존 제품과 새로운 제품 간의 격차를 해소하는 데 있습니다.

더욱이, 다국적 기업은 시설이 여러 지역에 분산되어 있는 경우 대규모 통합 작업을 조정해야 합니다. ThyssenKrupp 엔지니어들은 여러 대륙의 철강 공장에 걸쳐 통합 유지 관리 시스템을 출시한 후 12개의 국지적 연결 고장을 해결했습니다. Fujitsu는 센서 정보를 정확하게 전달하기 위해 특수 어댑터가 필요한 기존 조립 라인에서 20가지 펌웨어 업그레이드를 진행했습니다. Nestlé는 예측 유지 관리 시장에서 식품 가공 장치의 10가지 현장 장치 불일치를 극복하여 디지털 및 아날로그 환경 전반에서 실시간 대시보드의 일관성을 보장했습니다. 이러한 각 조사 결과는 다양한 레거시 기술의 존재로 인해 예측 유지 관리의 채택이 크게 느려지고 IT 및 엔지니어링 팀이 점진적인 현대화 전략을 세우는 데 어려움을 겪을 수 있음을 강조합니다. 일회성 수정이 아닌 포괄적인 솔루션에는 강력한 데이터 변환 계층, 수정된 워크플로 및 명확한 거버넌스 프로세스가 통합되어야 합니다. 움직이는 부분이 너무 많기 때문에 통합 장애물을 극복하는 것은 실질적인 계획, 부서 간 전문 지식, 세대 간 기술 격차를 해소하려는 꾸준한 노력을 요구하는 어려운 과제로 남아 있습니다.

부분 분석 

구성요소별 

예측 유지 관리 시장에서 70% 이상의 시장 점유율을 차지하는 통합형 및 독립형 예측 유지 관리 솔루션은 실시간 기계 통찰력, 과거 추세 모니터링 및 고급 분석을 제공하여 많은 산업 운영의 중추가 되었습니다. ARC Advisory Group의 2024년 백서에 보고된 바와 같이 전 세계 450개 시설에 구현된 IBM의 Maximo APM 플랫폼은 통합 솔루션의 대표적인 예입니다. Reliabilityweb.com이 실시한 2023년 사용자 설문조사에 따르면 79개 에너지 플랜트에 배포된 에머슨의 AMS 장치 관리자는 예상치 못한 가동 중단을 연간 12일 줄였습니다. 또 다른 뛰어난 제품은 Siemens의 MindSphere입니다. 이 제품은 작년에 독일의 단일 자동차 공장에서 25억 개의 데이터 포인트를 추적하여 유지 관리 일정을 크게 간소화했습니다. LNS Research의 2024년 사례 연구에 명시된 바와 같이 SAP의 예측 유지 관리 제품군은 300개의 개별 제조 현장을 지원합니다. 2023년 Deloitte 보고서에 따르면 2019년에 출시된 Honeywell Forge는 식품 가공 공장 간에 500개의 새로운 라이센스 계약을 확보했습니다.

예측 유지 관리 시장에서 이러한 솔루션 중심의 지배력이 발휘되는 이유 중 하나는 맞춤형 분석 모델에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다. PTC는 2024년 항공우주 고객을 위한 ThingWorx 플랫폼에 220개의 특수 알고리즘을 추가했습니다. 또한 Rockwell Automation의 FactoryTalk Analytics 제품군은 60개국에서 채택되었습니다. 기계 유형에 맞는 모듈식 배포를 가능하게 하는 자동차 공급업체입니다. SKF가 2023년에 고급 진단을 위해 3,200개의 센서 장착 베어링을 출하했다고 보고한 것처럼 또 다른 요인은 사물 인터넷 센서의 통합입니다. 더욱이 강력한 공급업체 지원은 자신감을 불러일으킵니다. Schneider Electric은 작년에 다양한 산업 분야를 대상으로 38개의 교육 워크숍을 주도하여 솔루션 채택을 단순화하고 완성. 종량제 구독을 제공하는 Fluke에서 볼 수 있듯이 유연한 라이센스 모델의 확산으로 시장 생존력도 강화됩니다. Aberdeen이 최근 보고한 바와 같이, 이러한 요소들이 결합되어 ROI 향상과 함께 자산 신뢰성 향상, 장비 수명 연장, 생산성 강화를 목표로 하는 업계에서 통합형 및 독립형 솔루션이 첫 번째 선택으로 자리잡고 있습니다.

기술별 

22.6% 이상의 시장 점유율을 자랑하는 진동 모니터링 기술은 초기 단계의 기계 결함을 감지하는 입증된 능력으로 인해 다양한 산업 분야의 예측 유지 관리 시장에서 상당한 관심을 얻었습니다. 전 세계적으로 950개 풍력 터빈에 설치된 SKF의 Microlog 분석기는 지속적인 진동 판독을 통해 기어박스 고장을 방지했습니다. 2024년에 General Motors는 디트로이트 파워트레인 공장에 120개의 진동 센서를 배치하여 정렬 불량이 확대되기 전에 이를 식별했습니다. 진동 연구소(Vibration Institute)의 논문에 따르면 오하이오의 제철소는 휴대용 진동 장비를 채택한 후 예기치 못한 가동 중단 시간으로 인해 연간 270만 달러를 절약했다고 ​​합니다. 전 세계 160개 화학 시설에서 사용되는 Fluke의 810 진동 테스터는 기계 상태 보고를 자동화하여 수동 검사를 줄입니다. 한편, 내쇼날인스트루먼트는 2023년에 700개의 CompactDAQ 기반 진동 솔루션을 배포했다고 보고했는데, 이는 오래된 기계라도 실시간 상태 분석의 이점을 누릴 수 있음을 보여줍니다. 이러한 추세는 전 세계적으로 가동 시간에 초점을 맞춘 다양한 부문에서 진동 측정이 예측 유지 관리 전략에 미치는 다양성과 중요한 영향을 강조합니다.

Rio Tinto와 같은 광산 운영자는 고급 진동 시스템을 사용하여 67대의 운반 트럭을 모니터링하여 외딴 지역의 기계적 고장을 최소화합니다. 한편, 보잉과 같은 예측 유지보수 시장의 항공우주 기업은 단일 엔진 테스트 시설에 46개의 3축 가속도계를 설치하여 로터 불균형을 매우 정확하게 찾아냈습니다. 식품 가공 부문에서 네슬레는 위스콘신 공장에 230개의 센서를 통합하여 진동 임계값이 초과된 경우에만 유지 관리 조치를 실행했습니다. 제약회사에서도 진동 데이터를 활용합니다. Pfizer는 32개의 캡슐 충전 기계에 대한 실시간 분석 덕분에 연간 라인 중단이 54건에서 40건으로 감소했다고 기록했습니다. 계측기 공급업체는 여전히 핵심 원동력입니다. Brüel & Kjær는 안전 규정과 계획되지 않은 가동 중지 시간 제로에 대한 추진으로 인해 2023년에 진동 모니터 3,100대의 기록적인 판매를 보고했습니다. 이러한 사례는 장비 신뢰성과 제품 품질이 가장 중요하고 운영 일관성이 중요한 산업에서 진동 모니터링의 중요한 역할을 강조합니다.

업종별

업계 기준으로 제조업체는 25.7% 이상의 시장 점유율을 차지하며 예측 유지 관리 시장을 장악하고 있습니다. 자동차, 전자 제품, 중장비 부문의 제조업체는 가동 중지 시간을 줄이기 위해 워크플로에 예측 유지 관리 기능을 내장했습니다. Caterpillar의 Lafayette 엔진 공장은 실시간 결함 감지를 위해 센서 입력을 상호 참조하는 38개의 예측 모델을 운영합니다. 2023년에 Bosch Rexroth는 27개의 단조 프레스에 기계 학습을 구현하여 예상치 못한 중단을 분기당 5건으로 줄였습니다. GE Appliances는 560개의 상태 센서를 갖춘 켄터키 냉장고 생산 라인을 갖추고 유지 관리 팀이 효율적으로 개입 일정을 잡을 수 있도록 했습니다. 마찬가지로 John Deere는 AI 기반 예측 검사를 14개 조립 라인에 통합하여 최대 수확 장비 생산 중에 심각한 고장을 방지했습니다. 파일럿 프로젝트에서 2,200개의 서보 모터 신호를 추적한 Honda의 Marysville 시설에서는 필수 유지 관리 간격이 눈에 띄게 감소했다고 보고했습니다. 이러한 사전 예방적 전략을 통해 제조업체는 생산 주기를 최적화하고 이상 현상에 즉각적으로 대응할 수 있으며, 예측 유지 관리 채택 부문에서 업계 선두를 강화하고 연간 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

예측 유지 관리 시장에서 이러한 접근 방식을 채택한 주요 프로세스에는 조립 라인 진단, 용접 상태 모니터링 및 자동화된 도장 점검이 포함됩니다. Komatsu의 오사카 공장에서는 실시간으로 용접 품질을 분석하는 8개의 예측 분석 알고리즘을 실행합니다. 한편, 삼성전자는 33개 반도체 제조 지점에서 비파괴 검사를 실시해 제품 완성 전 미세한 결함을 찾아낸다. 2024년 McKinsey 사례 연구에 따르면 볼보의 엔진 주조 사업부는 30분마다 센서 스윕을 실행하여 용융 금속 공정의 이상 현상을 찾아냅니다. 또한 Daimler의 트럭 사업부는 페인트 부스 습도 수준을 모니터링하기 위해 1,200개의 IoT 노드를 설치하여 코팅 결함으로 인한 재작업을 방지했습니다. 산업용 부품의 주요 공급업체인 John Crane은 2023년에 회전 장비에 맞춰진 400개의 고급 센서를 출시하여 예측 솔루션에 대한 강조를 보여주었습니다. 전반적으로 이러한 관행은 제품 품질을 향상시키고 불량률을 줄이며 공급망을 간소화하여 제조 분야에서 예측 유지 관리를 채택하고 지속적인 혁신을 보장하는 최고의 부문이 됩니다.

배포별 

더욱 엄격한 데이터 거버넌스 요구 사항과 직접적인 하드웨어 통합의 필요성으로 인해 온프레미스 배포가 63.6% 이상의 시장 점유율을 차지하며 우선적으로 자리 잡았습니다. MESA International의 2024년 조사에 따르면 응답한 공장 600개 중 410개는 외부 침해를 방지하기 위해 내부 서버에 중요한 유지 관리 데이터를 호스팅하는 것을 선호하는 것으로 나타났습니다. 석유 및 가스 부문에서 Neoenergia는 연결 위험 없이 실시간 분석을 보장하기 위해 온프레미스 시스템에 420만 달러를 투자했다고 보고했습니다. 전 세계 230개 제조 현장에 설치된 Mitsubishi Electric의 PLC 기반 모니터링 솔루션은 현지화된 처리로 대기 시간을 최소화할 수 있는 방법을 보여줍니다. 사이버 보안 규정 를 위해 현장 예측 플랫폼으로 업그레이드되고 있는 것으로 나타났습니다 . 또한 최종 사용자는 데이터 로그에 대한 즉각적인 액세스를 언급합니다. 내부 연구에 따르면 브라질에서 Vale의 채굴 작업은 매일 1.3테라바이트의 장비 데이터를 수집하여 로컬 데이터 저장 및 신속한 분석을 통해 상당한 이점을 누리고 있습니다.

보안과 규정 준수는 예측 유지 관리 시장에서 이러한 선호를 불러일으키는 원동력입니다. 슈나이더 일렉트릭의 2023년 사이버 보안 브리핑에서는 유럽의 42개 지방 정부가 데이터 주권 규정을 충족하기 위해 온프레미스 서버를 선택한 것으로 나타났습니다. 일본에서는 Toyota의 Tsutsumi 조립 공장이 주로 내부적으로 데이터 흐름을 제어하기 위해 850개의 CPU 코어를 수용하는 전용 예측 유지 관리 클러스터를 배포했습니다. Bosch의 엔지니어링 부서는 외부 위협에 대한 노출을 최소화하기 위해 매주 19개의 개별 현장 서버에 대한 취약성 검사를 실행합니다. 또한 2024년 연구에 따르면 57개의 제약 실험실이 IP 보호를 위해 온프레미스 솔루션에 의존하고 있는 것으로 나타났습니다. 비용 예측성도 중요합니다. Johnson Controls는 사내 분석 시스템에 대한 초기 비용이 310만 달러라고 기록했지만 클라우드 구독과 달리 안정적인 연간 비용을 보고했습니다. 결과적으로 많은 기업에서는 독점 데이터 및 분석에 대한 명확한 통제를 이유로 고급 모니터링, 보안 위험 감소, 엄격한 규정 준수를 위해 온프레미스 배포를 계속 선호합니다.

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지역분석 

35.3% 이상의 시장 점유율로 예측 유지 관리 시장에서 북미 지역의 리더십은 주로 이 지역의 탄탄한 산업 기반, 최첨단 기술 인프라 및 우호적인 정부 정책에서 비롯됩니다. 2024년에 미국 에너지부는 AI 기반 유지 관리 솔루션을 발전시키기 위해 Senseye 및 Augury와 같은 회사에 630만 달러의 보조금을 지급했습니다. 또한 Lockheed Martin은 740개의 항공우주 부품에 대한 예측 분석을 구현하여 군사 계약에 대한 검사를 간소화했다고 보고했습니다. 350개의 네트워크 센서를 갖춘 Ford 시설을 포함한 미시간의 자동차 공장에서는 실시간 데이터 캡처가 어떻게 가동 중지 시간을 단축하는지 강조합니다. Deloitte 분석에 따르면 미국 정유소의 62%가 고급 진단을 사용하고 있으며, Chevron이 45개 파이프라인 스테이션에 오프라인 진동 모니터링 장치를 채택한 것이 그 예시입니다. 한편, 식품의약국(FDA)은 19개 제약 실험실에서 센서 기반 유지 관리를 통합한 파일럿 프로그램을 테스트했습니다. 이러한 공식 승인은 투자를 가속화하는 한편, Amazon Web Services 전문 IoT 제품을 특징으로 하는 서부 해안의 기술 생태계는 채택을 더욱 촉진합니다. 전반적으로 디지털 혁신에 대한 북미 지역의 노력은 지속적인 예측 유지 관리 성장과 업계 전반의 수용을 뒷받침합니다. 뉴욕에 본사를 둔 IBM은 올해 국방, 의료, 자동차 분야에 걸쳐 312개의 적극적인 예측 유지 관리 프로젝트를 진행했습니다.

수요 관점에서 볼 때 제조 및 유틸리티는 예측 유지 관리 시장에서 미국 채택 차트에서 1위를 차지하고 있으며 이는 Dominion Energy가 전력망 전반에 걸쳐 68번의 예측 유지 관리 시험을 통해 입증되었습니다. 캐나다는 조건 기반 일정 관리를 위해 120대의 철도 차량에 데이터 기반 접근 방식을 구현하는 Bombardier의 뒤를 따랐습니다. 한편 멕시코의 Pemex는 열악한 환경에서 가동 중지 시간을 줄이기 위해 14개 해양 플랫폼에서 적외선 열화상 측정을 활용하는 파일럿 프로젝트를 시작했습니다. 세인트루이스에서 사업을 운영하는 Emerson과 같은 주요 기업은 실시간 분석에 대한 관심이 높아진 것을 반영하여 2023년에 Plantweb 솔루션에 대한 서비스 요청 2,500건을 기록했습니다. 동시에 Honeywell의 Phoenix 기반 R&D 센터는 HVAC 및 건물 자동화에 초점을 맞춘 6개의 새로운 예측 모듈을 출시했습니다. 강력한 정부 인센티브, 대규모 산업 고객 기반, 지속적인 R&D 투자를 통해 북미 지역은 예측 유지 관리 분야에서 결정적인 선두를 유지하고 있습니다. 예측 유지 관리 시장에서 이러한 확고한 기반은 업계 간 협력, 풍부한 벤처 자본, 대륙 전체에 걸쳐 디지털 인프라를 확장하려는 열망에 의해 강화됩니다. 또한 많은 조직에서는 버클리 캘리포니아 대학교가 2024년에 240명의 유지 보수 엔지니어를 대상으로 전문 교육을 실시하는 등 기술 개발이 중요하다고 지적합니다. 향후 확장에는 항공우주 응용 분야가 포함될 것입니다.

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
  • 아세안
  • 아시아 태평양 지역
• 중동 및 아프리카(MEA)
  • UAE
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카
  • MEA의 나머지 부분
• 남아메리카
  • 아르헨티나
  • 브라질
  • 남아메리카의 나머지 지역