보도 자료

전 세계 예측 유지보수 시장 매출은 2024년에 89억 6천만 달러를 넘어섰으며, 2025년부터 2033년까지 연평균 29.4%의 성장률을 기록하며 2033년에는 약 910억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

비용 절감 및 가동 중단 시간 최소화를 목표로 하는 예측 유지보수 솔루션에 대한 투자가 급증하면서 글로벌 시장의 상당한 성장을 견인하고 있습니다. 기업들은 예측 유지보수 도입이 실질적인 투자 수익률(ROI)로 이어진다는 사실을 점차 인식하고 있습니다. 예를 들어, 예측 유지보수를 도입한 기업들은 장비 가용성 2~6% 증가, 재고 비용 5~10% 절감, 사후 유지보수 필요성 10~40% 감소 등 주목할 만한 개선 효과를 보고했습니다.

더욱이, 도이치 메세 AG와 롤랜드 버거가 최근 실시한 연구에 따르면 기업의 81%가 현재 예측 유지보수에 시간과 자원을 투자하고 있는 것으로 나타났습니다. 특히, 이들 기업 중 40%는 예측 유지보수(PdM) 전략 구현에 대해 확신을 갖고 있으며, 향후 사업 운영에 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있습니다. 이러한 예측 유지보수 솔루션에 대한 인식과 신뢰도 증가는 조직들이 운영 효율성과 신뢰성을 향상시키고자 하는 추세에 발맞춰 향후 몇 년간 업계 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

예측 유지보수 시장 주요 분석

• 예측 유지보수 시장은 2025년부터 2033년까지 연평균 29.4%라는 인상적인 성장률을 기록하며 2033년에는 910억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 
• 구성 요소 측면에서 볼 때, 통합형 및 독립형 예측 유지보수 솔루션은 시장 점유율 70% 이상을 차지하며 많은 산업 운영의 핵심 기반 역할을 합니다. 이러한 솔루션은 기계 성능에 대한 실시간 정보를 제공하고, 과거 추세 모니터링을 용이하게 하며, 고급 분석을 가능하게 합니다.
• 기술적인 측면에서 보면, 진동 모니터링 기술은 다양한 산업 분야의 예측 유지보수 시장에서 22.6% 이상의 시장 점유율을 확보하며 상당한 주목을 받고 있습니다. 
• 산업적 관점에서 볼 때, 제조업체들이 예측 유지보수 시장을 주도하며 25.7% 이상의 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 자동차, 전자, 중장비 등의 산업 분야 기업들은 가동 중지 시간을 효과적으로 줄이고 생산성을 향상시키기 위해 예측 유지보수 전략을 업무 흐름에 통합해 왔습니다.
• 구축 방식 측면에서 온프레미스 솔루션이 63.6% 이상의 시장 점유율을 차지하며 선호되는 선택지가 되었습니다. 이러한 선호도는 엄격한 데이터 거버넌스 요구 사항과 하드웨어와의 직접적인 통합 필요성 때문이며, 이를 통해 조직은 데이터와 시스템에 대한 통제권을 유지할 수 있습니다.

북미 지역이 매출 점유율 35%로 시장을 선도하고 있습니다

북미는 예측 유지보수 시장에서 35.3% 이상의 시장 점유율을 차지하며 압도적인 우위를 점하고 있습니다. 이러한 선도적 지위는 탄탄한 산업 기반, 최첨단 기술 인프라, 그리고 정부의 적극적인 지원 정책에 힘입은 바가 큽니다. 2024년 미국 에너지부는 인공지능 기반 유지보수 솔루션 개발을 위해 센세이(Senseye)와 오거리(Augury) 같은 기업에 630만 달러의 보조금을 지원하며 예측 유지보수 기술 발전에 대한 의지를 분명히 보여주었습니다.

이 시장의 성장은 머신러닝(ML), 음향 모니터링, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 도입 증가에 크게 기인합니다. 또한, 고객 채널의 확산과 자산 유지보수 및 운영 비용의 중요성에 대한 인식 제고가 이러한 추세를 더욱 가속화했습니다. 기업들이 유지보수 전략을 강화하고 자원을 최적화하고자 함에 따라 북미 지역의 예측 유지보수 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 이 지역은 이러한 기술 혁신의 최전선에 자리매김하고 있습니다.

시장 개요

예측 유지보수는 센서와 분석 도구를 활용하여 장비 유지보수가 필요한 시점을 예측하는 데이터 기반 접근 방식입니다. 이 기술은 계획되지 않은 가동 중단을 줄이고 불필요한 유지보수 비용을 최소화하여 궁극적으로 운영 효율성을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 

IBM, 슈나이더 일렉트릭 SE, 지멘스, 마이크로소프트 등 주요 업계 기업들은 점점 더 접근성이 높아지고 정확도가 향상되는 예측 유지보수 기술에 상당한 투자를 하고 있습니다. 예를 들어 마이크로소프트는 200개의 Azure 기반 IoT 시범 사이트에 예측 분석 기능을 통합하여 유지보수 분야에서 고급 클라우드 기반 분석으로의 분명한 전환을 보여주고 있습니다. 

이와 유사하게 SAP는 예측 자산 포트폴리오 내의 이상 탐지를 위한 18개의 특수 알고리즘을 업그레이드하여 예측 유지보수 시장에서 지능형 자산 관리로의 전환을 더욱 가속화했습니다. 이러한 발전은 유지보수 전략을 최적화하고 전반적인 자산 성능을 향상시키기 위해 데이터와 분석을 활용하려는 업계 전반의 추세를 반영합니다.

시장 성장 요인

운전사

산업용 사물 인터넷(IIoT) 시스템과 고급 분석의 통합: 산업용 사물 인터넷(IIoT) 시스템과 고급 분석의 통합은 유지보수 전략에 있어 중요한 진전을 의미하며, 보다 정보에 기반한 의사결정과 운영 효율성 향상으로 이어집니다. 이러한 지능형 협업을 통해 기업은 연결된 장치에서 실시간 데이터를 활용하고 정교한 분석 모델을 적용하여 유지보수 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

데이터 중심 혁신: 산업 전반에서 데이터 중심 혁신이 점차 확산됨에 따라, 자산 수명 주기 전반에 걸쳐 맞춤형 상태 기반 유지보수를 보장하는 데 초점이 맞춰지고 있습니다. 이러한 접근 방식은 각 자산의 고유한 운영 특성과 상태를 우선시하여 성능과 신뢰성을 향상시키는 맞춤형 유지보수 전략을 가능하게 합니다.

제지

이기종 장치 프로토콜 관리: 오늘날과 같이 빠르게 변화하는 생산 및 물류 환경에서는 다양한 장치와 시스템 간의 원활한 통신 및 상호 운용성을 보장하기 위해 이기종 장치 프로토콜 관리가 매우 중요합니다. 산업 시스템의 복잡성이 증가함에 따라 기업들은 서로 다른 프로토콜, 표준 및 통신 방식을 사용하는 장치를 통합해야 하는 과제에 직면하고 있습니다.

통합 보안 조치 시행: 다양한 센서 및 자동화 인프라 계층이 확산됨에 따라 통합 보안 조치를 시행하는 것이 매우 중요해졌습니다. 다양한 장치와 시스템의 통합은 여러 잠재적 취약점을 야기하므로, 인프라의 모든 구성 요소를 포괄하는 종합적인 보안 프레임워크를 구축하는 것이 필수적입니다.

주요 트렌드

디지털 트윈 생태계 확장: 디지털 트윈 생태계의 확장은 지속적인 수명주기 최적화와 향상된 진단 기능을 가능하게 함으로써 산업 전반에 혁신을 가져오고 있습니다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 자산 성능 추적은 물론, 잠재적인 문제를 사전에 파악하여 가동 중지 시간과 유지 보수 비용을 크게 줄여줍니다.

하이브리드 엣지-클라우드 구축: 하이브리드 엣지-클라우드 구축은 지역화된 인텔리전스와 기업 전반의 분석 대시보드를 효과적으로 통합하기 때문에 점점 더 주목받고 있습니다. 이 접근 방식은 데이터 생성 지점에 더 가까운 곳에서 데이터 처리가 이루어지는 엣지 컴퓨팅의 장점과 클라우드 컴퓨팅의 광범위한 분석 기능을 결합합니다.

최근 동향

• 2025년 1월, MyTVS는 예측 차량 정비를 목표로 하는 혁신적인 클라우드 통합 플랫폼인 MyTVS Astra를 출시했습니다. 이 선구적인 플랫폼은 텔레매틱스, 진단, 인포테인먼트 및 클라우드 연결성을 하나의 통합 시스템으로 결합하여 차량 정비 기능을 향상시킵니다.
• 2025년 1월, 메거(Megger)는 영국과 아일랜드에서 세계 최고 수준의 예측 유지보수 솔루션을 선보였습니다. 이 새로운 사업부는 다이애그노스틱 솔루션(Diagnostic Solutions)과 디스턴스(Distence)의 전략적 인수를 발판으로 회사의 중요한 성장 단계를 나타냅니다. 메거는 산업 부문에서 서비스 제공 범위를 확대하는 것을 목표로 합니다.
• 2024년 12월, Ifm Efector는 예측 유지보수에 초점을 맞춘 moneo 소프트웨어의 새로운 클라우드 옵션을 출시했습니다. 이 클라우드 솔루션은 로컬 IT 인프라에 대한 부담을 줄여주어 제조업체가 광범위한 현장 데이터 관리 없이도 포괄적인 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 신속하게 구축할 수 있도록 지원합니다.

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

지리학에 따르면

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