글로벌 예측 유지 관리 시장은 2024~2032년 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 29.4%로 성장해 2023년 70억 달러에서 2032년 712억 달러로 매출이 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

예측 유지 관리 시장에 대한 수요는 몇 가지 주요 요인으로 인해 급증하고 있습니다. 이러한 추세는 기업이 프로세스를 향상하고 유휴 시간을 최소화하기를 원하기 때문에 산업 디지털화와 Industry 4.0 원칙의 구현을 통해 더욱 발전되었습니다. 또한 이러한 성장은 계획되지 않은 가동 중지 시간으로 인한 비용이 지속적으로 증가함에 따라 더욱 가속화되고 있으며, 관리자의 경우 전체 제조 산업에서 매년 약 500억 달러에 달할 것입니다. 코로나19는 실시간 인텔리전스를 기반으로 생산성에 대한 요구가 높아짐에 따라 기업을 보다 비즈니스 친화적인 환경으로 변화시키고 통합하려는 노력에도 속도를 냈습니다. 2032년까지 시장은 기업 전략이 투자 증가와 예측 기술에 대한 집중을 보여줌에 따라 781억 1천만 달러 사이로 설정되었습니다.

여러 기술 개발 덕분에 자동화된 예측 유지 관리 시스템이 선두를 차지하기 시작했습니다. 오늘날 인공 지능과 표준 기계 학습 알고리즘을 사용하면 오류를 더 잘 예측하고 예외적인 이벤트를 더 잘 모니터링할 수 있습니다. 스마트 센서와 사물 인터넷(IoT) 장치는 현재 전 세계적으로 사용되고 있는 100억 개가 넘는 IoT 지원 장치를 분석하는 데 도움이 되는 즉각적인 데이터를 제공합니다. 이러한 솔루션의 주요 최종 사용자는 제조, 에너지 및 유틸리티, 자동차, 의료 및 운송과 같은 산업 전반에 걸쳐 있습니다. 예를 들어, 북미 에너지 시장에서는 현재 3,500개의 산업 시설이 예측 유지 관리 솔루션을 적용하고 있습니다. 마찬가지로, 예측 분석은 2023년까지 약 60%가 채택될 것으로 예상되는 등 유럽의 자동차 부문 비즈니스에서 빠르게 채택되고 있습니다.

예측 유지 관리 시장도 새로운 기술과 애플리케이션을 변화시키고 개발하고 있습니다. 추세는 이상 탐지가 주류 예측 유지 관리 접근 방식을 보완하는 보다 자율적인 형태의 오류 진단 및 유지 관리 접근 방식으로 이동하고 있습니다. AI 분석 덕분에 점점 더 많은 데이터 소스가 활용되어 예측의 신뢰성이 높아집니다. 이와 함께 시장에는 휴대용 및 모바일 장치가 포함될 것으로 알려졌으며, 2025년까지 데이터 작업의 70%가 엣지에서 수행될 것입니다. 이를 통해 현장 실시간 데이터 분석은 물론 원격 데이터 관리 아키텍처도 가능해집니다. IBM Corporation, SAP SE, Robert Bosch GmbH 및 Siemens AG와 같은 회사는 경쟁력을 유지하기 위해 제품 개발 활동과 인수 활동을 추구하는 측면에서 시장 내에서 상당히 공격적이었습니다. 예측 유지보수의 용도는 생산 라인 장비 온도 모니터링부터 추가 작업 주문의 정시 출시, 노동력과 부품 공급망의 균형 조정에 이르기까지 다양합니다. 한편 의료 시장은 운영 효율성을 위한 예측 유지 관리를 제공하는 1,200개 이상의 병원이 있는 가치 있는 부문으로 주목을 받고 있습니다.

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시장 역학 

동인: 전 세계적으로 IoT 및 머신러닝 기술 채택 증가

글로벌 환경에서는 특히 예측 유지 관리 영역에서 IoT 및 기계 학습 기술의 채택이 크게 추진되고 있습니다. 2023년에는 150억 개 이상의 장치가 IoT에 연결되어 스마트 기술의 부상을 의미합니다. 전 세계 예측 유지 관리 시장 규모는 2023년에 미화 40억 달러로 평가되었으며 2026년에는 미화 120억 달러로 증가할 것입니다. IoT 솔루션에 대한 관심이 너무 높아서 IBM, Microsoft와 같은 최고 기업에서는 미화 2달러를 따로 떼어 놓았습니다. IoT 연구 및 개발에 10억 달러를 투자하고 있습니다. 자동차 업계에 따르면 전 세계적으로 예측 유지 관리를 위한 IoT 장치가 장착된 차량이 3,500만 대에 달합니다. 2023년에는 예측 유지 관리 애플리케이션에 사용되는 기계 학습 알고리즘에 대한 특허가 3,000개나 채워졌습니다. 또한 지난해에는 이러한 기술 물결에서 등장한 IoT 기반 예측 솔루션에 중점을 둔 200개 이상의 새로운 스타트업이 탄생했습니다.

예측정비 시장에서도 머신러닝의 중요성은 상당히 높은 것으로 나타나고 있다. 현재 예측정비 알고리즘은 2023년에만 5,000개 이상 개발됐다. 지난 한 해 동안 이를 수행하는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 신규 사용자는 8천만 명이 넘었습니다. 이러한 기술의 혜택을 받은 또 다른 부문은 IoT 예측 유지 보수 센서가 장착된 50만 개 이상의 산업용 기계가 보고된 산업 부문입니다. 또한 IoT 및 기계 학습 분야의 전문 기술에 대한 수요가 증가하고 있으며 2025년까지 이 분야에서 150,000개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 예상됩니다. 이 모든 수치는 IoT와 기계 학습이 업계에서 매우 빠른 속도로 채택되고 있음을 나타냅니다. 예측 유지보수를 통해 운영 프로세스를 개선하고 기계의 유휴 시간을 줄입니다.

트렌드: 실시간 기계 성능 데이터 제공

예측 유지 관리 시장에서 연결된 장치의 사용은 기하급수적으로 증가하여 2023년에는 실시간 기계 성능 모니터링을 위해 3천만 개 이상의 장치가 배포되었습니다. 주요 채택자인 제조 부문에서는 현재 전 세계 20,000개 이상의 공장에서 연결된 장치를 사용하고 있다고 보고했습니다. 예측 유지보수를 위한 장치. 실시간 데이터 수집을 용이하게 하는 스마트 센서에 대한 투자도 상당하며 지난해 이 분야에 15억 달러가 지출되었습니다. 결과적으로 매일 1억 개가 넘는 데이터 포인트가 수집되어 예측 유지 관리 알고리즘에 반영됩니다. 운송 업계에서는 실시간으로 차량 상태를 모니터링할 수 있는 IoT 장치를 50,000대 이상의 차량에 장착하여 유지 관리 비용을 크게 줄이고 안전성을 향상시켰습니다. 또한 2023년에는 600개의 새로운 IoT 플랫폼이 도입되어 다양한 부문에 걸쳐 연결된 장치의 원활한 통합이 가능해졌습니다.

예측 유지보수 시장에서 연결된 장치의 사용이 천문학적으로 증가했으며, 실시간 기계 성능 모니터링을 위해 배포된 장치의 수가 2023년까지 3천만 개를 초과했습니다. 주요 사용자인 제조 부문 이 중 정보에 따르면 전 세계적으로 20,000개 이상의 공장에서 예측 유지 관리를 위해 연결된 장치를 사용하고 있습니다. 또한, 단 1년 만에 이동 정보 수집이 가능한 스마트 센서에도 상당한 투자가 이루어지고 있는데, 지난해 이 부분에만 15억 달러가 들었다. 결과적으로 매일 1억 개가 넘는 정보가 수집되어 예측 유지 관리 시스템에 흡수됩니다. 운송 사업에 종사하는 5만 대 이상의 차량에 IoT 장치가 장착되어 차량 상태를 실시간으로 관리하는 데 도움이 되며, 안전성이 향상됨에 따라 유지 관리 비용이 크게 절감됩니다. 또한 올해에는 기업 내 연결된 장치의 원활한 통합으로 인해 603개의 새로운 IoT 플랫폼이 시장에 출시되었습니다.

이는 5G 네트워크 확장으로 인해 예측 유지 관리 시장에서 이러한 장치가 더 잘 연결될 수 있도록 전 세계적으로 10,000개 이상의 5G 타워가 설치되는 추세를 따른 것입니다. 디지털 트렌드를 구현하는 데 비효율적인 산업 중 하나인 석유 및 가스 산업은 이미 시추를 실시간으로 모니터링하는 시추 장비를 1000대 이상 운영하고 있습니다. 그 외에도 농업 인구 통계에서는 시기적절한 유지 관리를 위해 농업 장비에 500K 지능형 센서 설치를 등록했습니다. 실시간 기계 성능 데이터에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 유지 관리에 대한 예측 분석을 활용하는 200개의 새로운 연구 분석 회사가 설립되었습니다. 이러한 새로운 개발은 점점 더 많은 스마트 장치가 존재하고 그에 따라 유지 관리 활동을 계획하는 데 더 많은 데이터 기반 개념이 필요하다는 것을 보여주는 경향이 있습니다.

과제: 기존 시스템과 예측 유지 관리 통합의 복잡성

조직은 새로운 시스템을 통합하고 기존 시스템을 보존 또는 병합해야 하는 요구 사항을 조정할 수 없기 때문에 현재 시스템 내에 예측 유지 관리 기술을 통합할 때 글로벌 예측 유지 관리 시장에서 심각한 장애물에 직면합니다. 언급된 보고서에 있는 회사 중 70%는 2023년 현재 인프라 내에 예측 유지 관리를 통합하는 데 어려움을 겪고 있다고 말했습니다. 전 세계적으로 여전히 작동하는 5천만 대가 넘는 오래된 기계의 대부분으로 인해 Lindage의 시스템 통합 노력에는 혼란이 있습니다. . 더욱이, 1,000개 산업 기업의 응답자 중 750개 기업이 IoT 솔루션을 IT 시스템과 통합하는 데 문제가 있었습니다. 또한 통합당 비용과 관련된 수치도 크게 증가하여 모든 통합 프로젝트의 평균 비용은 500,000달러입니다. 또한 여러 분야에 걸쳐 시장에 적용되는 통신에 관한 1220개 이상의 프로토콜이 없거나 표준 프로토콜이 여러 개 없다는 문제도 있습니다.

예측 유지 관리 시장의 기업이 IT 내에서 기술 부족을 경험하고 있으며 시스템 통합 분야에 여전히 200,000개의 공석이 남아 있기 때문에 상황은 더욱 심각합니다. 보고서는 기업의 60%가 도움이 되는 유용한 기술을 찾고 있지만 통합 문제에 직면하고 결과적으로 예측 유지 관리를 늦게 실시한다고 지적했습니다. 그 이후로 2023년에는 통합을 위한 400개가 넘는 새로운 도구와 플랫폼이 등장했지만, 많은 기업은 여전히 ​​자신에게 적합한 도구를 찾고 실패합니다. 자동차 제조업계는 자사 서비스 시설 중 5000곳이 예측정비 기술의 구현 속도를 저하시키는 노후화된 시스템을 계속 사용하고 있다고 보고했다. 그러나 새로운 기술을 배포하는 간단한 방법을 찾는 것은 계속해서 큰 요구가 되므로 많은 기업에서는 기술 격차를 줄이기 위한 대안을 찾아야 합니다.

부분 분석 

구성요소별 

솔루션 부문은 현재 70.4% 이상의 시장 점유율을 차지하며 예측정비 시장을 선도하고 있다. 2023년에는 전 세계 500개 이상의 기업이 예측 유지 관리 솔루션 구현을 채택하여 조직의 효과적이고 효율적인 운영에 대한 이러한 솔루션의 가치를 강조했습니다. 이러한 솔루션은 주요 제조 장치의 경우 일부 장비의 가동 중지 시간을 연간 평균 2일까지 줄이는 데 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 업계에서는 새롭고 혁신적인 예측 유지 관리 기술을 사용하여 매년 약 50,000시간의 생산 시간을 절약할 수 있다고 제안합니다. 알고리즘의 도입으로 결함 검색이 향상되었으며, 어떤 의미에서는 결함이 발생하기 10일 전에 잠재적인 결함 부품이 인식됩니다. 동시에 전 세계적으로 300개가 넘는 예측 유지보수 스타트업이 있으며 이 부문의 성장 가능성도 있습니다. 자동차 및 항공우주와 같은 산업은 이러한 솔루션에 막대한 자금을 지출하고 있으며, 이로 인해 이 부문에 연간 거의 6억 달러의 투자가 이루어지며 해당 부문이 시장 점유율을 확고히 할 수 있게 됩니다.

솔루션은 운영 일정을 향상시킬 뿐만 아니라 예측 유지 관리 시장에서 비용 절감에 크게 기여하고 있습니다. 예를 들어, 예측 유지 관리의 데이터 기반 통찰력을 통해 다양한 부문에서 매년 유지 관리 비용이 약 400억 달러 절감되었습니다. 예측 통찰력 덕분에 운송 산업에서만 유지보수 관련 사고가 15,000건 감소했습니다. 이러한 솔루션은 발전소에 월 1,000개 단위로 설치되어 보다 원활한 에너지 생산 프로세스를 촉진합니다. 또한, 머신러닝 모델의 구현으로 예측 정확도가 향상되어 구현 기업 전체에서 운영 효율성이 12% 증가했습니다. 이러한 솔루션이 점점 더 정교해지고 있다는 것은 전 세계 1,200개 이상의 스마트 공장에 적용되어 유지 관리 일정을 자동화하는 데 필수적인 역할을 한다는 사실에서 입증됩니다. 종합적으로, 이러한 통계는 예측 유지 관리 분야에서 솔루션의 부문별 우위를 강조하고 현대 산업 운영에서 없어서는 안 될 역할을 강조합니다.

배포 모드별

2023년 현재 온프레미스 부문은 개발된 인프라와 높은 수준의 보안으로 인해 예측 유지 관리 시장에서 63.6% 이상의 시장 점유율로 모든 부문 중에서 가장 지배적입니다. 이는 기업이 클라우드 해킹을 피하기 위해 온프레미스 솔루션을 채택하는 경향이 있고, 이미 사용 가능한 시스템과 솔루션을 쉽게 결합할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 이는 노후화된 IT 인프라를 보유하고 있으며 데스크톱 솔루션의 새로운 기능을 더 기꺼이 받아들이는 기업의 경우에 해당됩니다. 또한 온프레미스 부문에서는 전 세계 5만 개 이상의 대규모 제조 시설이 운영되고 있어 데이터 중개인이 데이터 소유권을 가져가는 것을 허용하지 않습니다. 또한 200만 명이 넘는 직원을 고용하고 예측 유지 관리 활동에 참여하고 있는 다수의 글로벌 기업이 운영을 지원하기 위해 온프레미스 솔루션에 의존하여 다운타임이 발생하지 않는다는 점을 강조하는 것이 중요합니다.

반면, 클라우드 부문은 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상되면서 가장 강력한 부문으로 서서히 형성되고 있습니다. 클라우드 기반 예측 유지 관리 솔루션 시장은 현재 중소기업의 운영 비용을 20% 절감할 수 있는 능력으로 인해 발전하고 있습니다. 매년 약 15,000개의 기업이 확장성과 유연성을 위해 클라우드 솔루션으로 전환하고 있습니다. 클라우드에는 15억 개 이상의 장치가 연결되어 있으며 이러한 장치가 초당 수백만 건의 데이터 처리를 수행할 수 있는 경우 클라우드 네트워크를 통해 기업은 데이터를 기반으로 더 쉽게 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한 AI 기반 분석 도구와 IoT 장치를 클라우드와 통합하면 예측이 강화되어 기업이 시장에서 우위를 점할 수 있습니다. 북미 및 유럽 지역에서는 현재 10,000개 이상의 예측 유지 관리 배포가 클라우드 설정에서 활성화되어 있으며, 이는 해당 부문의 증가 추세를 나타냅니다.

기술별 

진동 모니터링 기술은 기계 상태에 대한 실시간 모니터링 도구로 사용되기 때문에 예측 유지 관리 시장에서 22.6%의 시장 점유율을 차지하며 가장 지배적인 부문이 되었습니다. 이 기술을 활용하면 기계의 상태를 평가하고 잠재적인 결함을 진단하여 신속한 조치를 취할 수 있습니다. 2023년에는 글로벌 시장 점유율 1위를 차지하는 진동모니터링이 제조, 에너지, 운송 등 전 분야에서 그 중요성을 다시 한번 강조했다. 이 기술에 사용되는 진단 전략은 기계의 비정상적인 움직임이나 결함을 감지할 목적으로 진동을 측정하거나 감지하는 센서를 활용합니다. 이러한 접근 방식은 유휴 시간을 줄이고 장비의 수명을 연장한다고 합니다. 인공지능과 머신러닝의 접목으로 인한 진동 모니터링 기술의 발전으로 모니터링 프로세스가 더욱 정밀해지고 자동화 가능한 예측에 더 잘 대응하고 있습니다. 이러한 발전은 대부분의 산업에서 기계의 비생산성을 없애고 그에 따른 유지 관리 프로그램 비용을 없애기 위해 첨단 기술을 더 많이 사용하는 경향이 증가하고 있다는 사실 때문에 중요합니다.

진동 모니터링 기술이 예측 유지보수 시장을 지배하는 이유를 설명하는 몇 가지 주요 통계가 있습니다. 전 세계적으로 700,000개 이상의 제조 공장에서 이 기술을 사용하고 있으며 이는 높은 수준의 보급률을 보여줍니다. 에너지 측면에서는 운영이 원활하게 진행되도록 진동 모니터링을 활용하는 발전 센터가 3000개 이상 있습니다. 운송 분야에서도 25,000개의 철도 시스템이 장비 고장을 방지하기 위해 기술을 통합했습니다. 이는 초당 100만 개 이상의 데이터 포인트가 처리되어 오류를 더욱 정확하게 예측하는 장거리 통신 시스템에도 적용됩니다. 센서 기술의 발전과 데이터 분석의 증가로 인해 연간 5,000건의 신규 설치가 추가로 예상되므로 시장은 계속 확대될 것입니다.

조직 규모별 

기업 규모 기준으로 보면 현재 예측정비 시장은 대기업이 65.5% 이상의 시장점유율을 차지하며 압도적인 우위를 점하고 있다. 종종 수십억 달러에 달하는 자산을 자랑하는 이러한 대기업 중 다수는 항상 예측 유지 관리 기술 채택의 적용을 선호해 왔습니다. 2023년에만 1,000개 이상의 다국적 대기업이 일상 업무에 예측 유지 관리 최적화를 사용했다고 인정했습니다. 이러한 회사는 10,000대 이상의 기계를 운영하는 경우가 많으며, 그 중 일부는 고장으로 인해 많은 손실이 발생하므로 정확하게 관리해야 합니다. 이러한 대기업에서는 유지 관리 예산으로 매년 약 500달러를 따로 확보하는 것이 일반적입니다. 이 지출의 압도적인 대부분은 예측 솔루션에 사용됩니다. 이들 회사는 IoT라고 불리는 고급 수학적 알고리즘과 센서를 활용하여 기계 상태를 온라인으로 확인하는 반면, 일부 회사는 예상치 못한 기계 가동 중지 시간을 연간 거의 1,000시간 단축했습니다.

더욱이 예측 유지 관리 시장의 많은 대기업에는 일반적으로 유지 관리 개선에만 집중하는 100명이 넘는 전체 팀이 있습니다. 500대 기업의 AI 기반 예측 분석 도구 구매 활동이 급증하여 2023년에 200건 이상의 거래가 완료되었습니다. 이러한 추세는 생산성 향상을 위해 해당 부문에서 기술 사용에 대한 헌신을 강조합니다. 또한 이들 기업은 2023년에 미화 20억 달러 이상의 가치를 지닌 글로벌 텔레매틱스 시스템 예측 유지 관리 소프트웨어 시장에서 중요한 역할을 해왔습니다. 이러한 기술의 구현은 자산 관리의 상당한 향상에도 기여했습니다. 이전에 예상했던 것보다 장비 사용 기간을 5년 더 연장합니다. 이들 회사의 대규모 규모와 풍부한 재정 덕분에 업계를 선도하고 예측 유지 관리를 한 단계 더 발전시킬 수 있으며 이는 전체 시장의 관점을 변화시킵니다.

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지역분석 

북미는 현재 첨단 기술과 우수한 자본으로 예측정비 시장을 선도하고 있다. IBM Corporation, General Electric, Honeywell International 등 주요 업계 기업이 이 지역을 본거지로 삼아 동급 최고의 시장 위치를 ​​차지하고 있습니다. 이러한 회사를 통해 세계적 수준의 예측 유지 관리 시스템을 보다 쉽게 ​​개발하고 구현할 수 있습니다. 3000개 이상의 기업이 인도 IoT 산업 시장에 서비스를 제공하고 있으며 예측 유지 관리 시장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이 지역은 제조 부문에서 500만 개 이상의 IoT 장치가 연결되어 있어 신기술 채택 비율이 높습니다. 항공우주 및 자동차와 같은 산업 분야에서 시장 혁신에 초점을 맞추면서 미국은 예측 유지 관리 기술에 연간 약 80억 달러를 지출하면서 입지를 더욱 강화했습니다. 많은 국가에서 예측 유지 관리 개선을 위해 다양한 조직 및 회사에 재정적 투자를 제공하므로 많은 글로벌 시장 매출 회전율이 미국에서 발생합니다.

반면, 아시아 태평양 지역은 자동화에 대한 필요성 증가와 디지털화를 향한 빠른 변화로 인해 예측 유지 관리 시장에서 발전할 수 있는 가장 높은 잠재력을 경험하게 될 것입니다. 중국, 일본, 한국, 인도와 같은 국가는 제조 산업의 성장으로 인해 이 부문에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 예를 들어, 중국은 예측 유지보수 솔루션을 프로세스에 통합한 1,500개 이상의 공장을 자랑합니다. 이들 국가 중 일부에서는 운영 효율성을 높이고 유지 관리 비용을 낮추기 위해 예측 유지 관리 솔루션을 찾는 추세가 증가하고 있습니다. 또한 이 지역의 중소기업이 이점을 이해하기 시작하면서 이러한 기술을 활용하기 시작한 지역의 중소기업이 20,000개가 넘습니다. 특히 중국과 인도의 인더스트리 4.0 프로젝트에 대한 정부의 높은 지출로 인해 시장 성장도 예상됩니다. 중국 정부는 스마트 제조 기술 이니셔티브에 15억 달러를 할당했습니다. 또한 비용 절감, 확장성 향상, 배포 용이성을 제공하는 클라우드 기반 예측 유지 관리 솔루션이 아시아 태평양 지역에서 점점 더 많이 채택되고 있습니다.

시장 내 솔루션을 개선하기 위해 민간 및 공공 부문 모두에서 충분한 자금이 지원되었기 때문에 글로벌 예측 유지 관리 시장은 어떤 식으로든 줄어들지 않습니다. 북미에서는 기업들이 정교한 알고리즘과 기계 학습 모델을 공식화하는 데 돈을 투자하고 있으며, 이를 통해 2023년에는 AI 기반 예측 기술에 2달러 이상을 투자하고 있습니다. 같은 시간대에 아시아 태평양 정부는 이러한 목표를 보장하기 위해 지출을 하고 있습니다. 스마트 공장을 향한 일본의 5억 달러를 요로토와르 마을에 투자하면 변화가 가능합니다. 자산 가동 중지 시간 최적화 및 자산 신뢰성 향상에 대한 강조는 업계에서 예측 유지 관리 기술 정신을 통합하도록 이끌고 있습니다. 또한, IoT 고안 및 센서의 배치가 확대됨에 따라 2025년까지 시장에 100억 개 이상의 IoT 센서가 있을 것으로 예상되므로 산업계에서 사용할 수 있는 인텔리전스와 데이터가 더 많아졌습니다. 대부분의 산업은 계속될 것입니다. 효율성과 비용 절감에 초점을 맞추면 아시아 태평양 시장이 이러한 격차를 빠르게 좁히면서 현재 북미 국가가 주도하고 있는 예측 유지 관리 솔루션에 대한 수요가 증가할 것입니다.

글로벌 예측 유지 관리 시장의 최고 기업:

• 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
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