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세계의 예지보전 시장
Predictive Maintenance
상품코드 : 1526366
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 443 Pages
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한글목차

예지보전 세계 시장은 2030년까지 358억 달러에 이를 전망

2023년에 79억 달러로 추정되는 예지보전 세계 시장은 2023-2030년간 CAGR 24.1%로 성장하여 2030년에는 358억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 예지보전 서비스는 CAGR 27.5%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 152억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 예지보전 솔루션 분야의 성장률은 분석 기간중 CAGR 21.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 21억 달러, 중국은 CAGR 29.4%로 성장할 것으로 예측

미국의 예지보전 시장은 2023년에 21억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 62억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년간 CAGR은 29.4%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 19.5%와 21.9%를 나타낼 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 20.9%를 나타낼 전망입니다.

세계 예지보전 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

예지보전은 데이터 분석, 머신러닝, 실시간 모니터링을 활용하여 장비의 고장을 사전에 예측하는 혁신적인 접근 방식입니다. 예지보전 시스템은 다양한 센서와 장치에서 수집한 데이터의 패턴을 분석하여 잠재적인 문제를 식별하고 조기에 경보를 발령할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 장비에 문제가 발생한 후 대응하는 사후 대응형 유지보수나 장비의 실제 상태와 무관하게 정기적인 점검을 수행하는 예방적 유지보수 등 기존의 유지보수 전략과는 크게 다릅니다. 예지보전은 자원을 효율적으로 활용하고 예기치 못한 고장의 위험을 줄일 수 있어 제조, 에너지, 운송, 헬스케어 등 다양한 산업에서 유용한 도구로 활용되고 있습니다.

기술의 발전은 예지보전 솔루션의 개발 및 도입에 중요한 역할을 하고 있습니다. 사물인터넷(IoT)의 확산으로 기계의 성능과 상태를 지속적으로 모니터링하는 센서와 커넥티드 디바이스가 광범위하게 보급되고 있습니다. 이러한 센서들은 온도, 진동, 압력, 습도 등의 파라미터에 대한 방대한 양의 데이터를 수집하고, 고급 분석 및 머신러닝 알고리즘을 통해 분석합니다. 인공지능(AI)의 통합을 통해 이러한 시스템은 과거 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅은 대량의 데이터를 저장하고 처리하는 데 필요한 인프라를 제공함으로써 예측 유지보수 솔루션의 확장성을 높이고, 모든 규모의 기업이 사용할 수 있도록 지원합니다.

예지보전 시장의 성장은 IoT 및 AI 기술 채택 증가, 비용 절감 및 운영 효율성 향상에 대한 요구, 예지보전의 이점에 대한 인식 증가 등 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 산업계는 데이터 기반 통찰력을 활용하여 유지보수 작업을 최적화하고 자산 관리를 개선하는 것의 가치를 인식하고 있습니다. 장비 고장을 예측하고 예방할 수 있는 능력은 다운타임과 유지보수 비용을 줄일 뿐만 아니라 전반적인 생산성과 안전성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 산업 시스템이 복잡해지고 높은 운영 신뢰성을 유지해야 할 필요성이 증가함에 따라 기업들은 첨단 유지보수 솔루션에 투자할 수밖에 없습니다. 규제 요건과 업계 표준도 안전 및 성능 관련 규정을 준수하려는 기업들이 예지보전을 도입하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 추세는 계속 진화하고 있으며, 예측 유지보수 시장은 기술 발전, 경제적 요구, 산업계의 디지털 전환에 힘입어 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

조사 대상 기업 예(총 58건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Predictive Maintenance Market to Reach US$35.8 Billion by 2030

The global market for Predictive Maintenance estimated at US$7.9 Billion in the year 2023, is expected to reach US$35.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 24.1% over the analysis period 2023-2030. Predictive Maintenance Services, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 27.5% CAGR and reach US$15.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Predictive Maintenance Solutions segment is estimated at 21.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.1 Billion While China is Forecast to Grow at 29.4% CAGR

The Predictive Maintenance market in the U.S. is estimated at US$2.1 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$6.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 29.4% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 19.5% and 21.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 20.9% CAGR.

Global Predictive Maintenance Market - Key Trends & Drivers Summarized

Predictive maintenance is an innovative approach that leverages data analysis, machine learning, and real-time monitoring to predict equipment failures before they occur. By analyzing patterns in data collected from various sensors and devices, predictive maintenance systems can identify potential issues and provide early warnings, allowing for timely interventions that prevent costly downtime and extend the lifespan of machinery. This approach is a significant shift from traditional maintenance strategies, such as reactive maintenance, which addresses equipment issues only after they occur, and preventive maintenance, which involves scheduled servicing regardless of actual equipment condition. Predictive maintenance enables more efficient use of resources and reduces the risk of unexpected failures, making it a valuable tool for industries such as manufacturing, energy, transportation, and healthcare.

Technological advancements have played a crucial role in the development and implementation of predictive maintenance solutions. The proliferation of the Internet of Things (IoT) has enabled the widespread deployment of sensors and connected devices that continuously monitor the performance and condition of machinery. These sensors collect vast amounts of data on parameters such as temperature, vibration, pressure, and humidity, which are then analyzed using advanced analytics and machine learning algorithms. The integration of artificial intelligence (AI) allows these systems to learn from historical data and improve their predictive accuracy over time. Additionally, the use of cloud computing provides the necessary infrastructure for storing and processing large volumes of data, making predictive maintenance solutions more scalable and accessible to businesses of all sizes.

The growth in the predictive maintenance market is driven by several factors, including the increasing adoption of IoT and AI technologies, the need for cost reduction and operational efficiency, and the rising awareness of the benefits of predictive maintenance. Industries are increasingly recognizing the value of leveraging data-driven insights to optimize maintenance practices and improve asset management. The ability to predict and prevent equipment failures not only reduces downtime and maintenance costs but also enhances overall productivity and safety. Furthermore, the growing complexity of industrial systems and the need for maintaining high levels of operational reliability are compelling businesses to invest in advanced maintenance solutions. Regulatory requirements and industry standards also play a role in driving the adoption of predictive maintenance, as organizations strive to comply with safety and performance regulations. As these trends continue to evolve, the predictive maintenance market is expected to expand significantly, fueled by technological advancements, economic imperatives, and the ongoing digital transformation of industries.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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