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세계의 제조업 예지보전 시장
Predictive Maintenance for Manufacturing Industry
상품코드 : 1528155
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 08월
페이지 정보 : 영문 482 Pages
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한글목차

제조업 예지보전 세계 시장은 2030년까지 98억 달러에 이를 전망

2023년에 22억 달러로 추정되는 제조업 예지보전 세계 시장은 2023-2030년간 CAGR 23.7%로 성장하여 2030년에는 98억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 예지보전 소프트웨어는 CAGR 21.9%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 49억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 예측 유지보수 서비스 분야의 성장률은 분석 기간중 CAGR 25.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 5억 7,430만 달러, 중국은 CAGR 27.3%로 성장 예측

미국의 제조업 예지보전 시장은 2023년에 5억 7,430만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 16억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년간 CAGR은 27.3%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 20.0%와 18.7%를 나타낼 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 20.0%를 나타낼 전망입니다.

세계 제조업 예지보전 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

예지보전이란?

예지보전(Predictive Maintenance, PdM)은 데이터 분석 도구와 기술을 활용하여 장비의 이상 및 잠재적 고장을 사전에 감지하는 제조 분야의 획기적인 접근 방식입니다. 이 사전 예방적 유지보수 전략은 센서와 고급 분석을 통해 장비의 성능을 실시간으로 모니터링하고 장비의 고장을 예측하는 것을 기반으로 합니다. 예지보전의 가장 큰 장점은 실제 장비 상태에 따라 적절한 시기에 유지보수를 예약할 수 있다는 점으로, 예기치 않은 유지보수 중단으로 인한 다운타임과 높은 비용을 피할 수 있다는 점입니다. 실제 필요성에 관계없이 예정된 유지보수에 의존하는 기존의 예방적 유지보수와 달리, 예지보전은 빈도, 기능 및 비용 측면에서 유지보수 작업을 최적화하여 자산의 수명과 효율성을 크게 향상시킵니다.

예지보전을 촉진하는 기술이란?

예지보전의 핵심은 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 머신러닝, 빅데이터 분석 등 서로 연관된 다양한 기술들이 핵심이며, IoT 장비는 제조 장비에서 진동, 온도, 소리 등의 데이터를 실시간으로 수집하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 데이터는 잠재적인 문제나 고장을 나타내는 패턴을 식별할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 통해 분석되며, AI는 지속적으로 유입되는 데이터로부터 학습하여 시간이 지남에 따라 예측 모델의 정확도를 향상시켜 이 과정을 강화합니다. 빅데이터 분석은 예지보전 시스템이 생성하는 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 데 필요한 도구를 제공함으로써 이러한 기술을 지원합니다. 이러한 기술적 시너지를 통해 제조업체는 고가의 수리 비용이나 심각한 다운타임으로 발전하기 전에 문제를 미리 예측할 수 있게 됩니다.

기업은 예지보전으로부터 어떤 혜택을 받고 있는가?

전 세계 제조업체들은 경쟁력을 강화하기 위해 예지보전 전략을 빠르게 도입하고 있습니다. 이러한 시스템을 도입하면 수리 비용을 크게 절감하고, 장비 가동 중단 시간을 줄이고, 장비 수명을 연장하고, 플랜트 안전성을 향상시키는 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 이 유지 보수 전략은 운영 비용을 절감하는 데 도움이 될뿐만 아니라 제조 공정의 전반적인 효율성을 향상시킵니다. 예기치 않은 장비 고장을 방지함으로써 제조업체는 보다 원활한 생산 라인과 고품질 제품을 보장할 수 있습니다. 또한 예지보전은 장비를 최적의 상태로 유지함으로써 제조업체가 엄격한 규제 준수 표준을 충족하고 의약품, 식품, 음료, 자동차 등 규제가 엄격한 산업에서 안전을 보장할 수 있도록 지원합니다.

예지보전 시장의 성장 원동력은?

예지보전 시장의 성장은 IoT 및 AI 기술 채택 증가, 유지보수 비용 및 다운타임 감소에 대한 수요 증가, 제조업체의 운영 효율성에 대한 관심 증가 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 산업계가 인더스트리 4.0을 도입함에 따라 디지털 기술이 산업 관행에 통합되면서 장비의 고장을 사전에 예측할 수 있는 첨단 유지보수 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 제조 공정이 복잡해짐에 따라 대규모 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 첨단 유지보수 솔루션의 필요성이 더욱 중요해지고 있습니다. 소비자의 행동도 지속가능성으로 변화하고 있으며, 기업들은 비용 절감뿐만 아니라 폐기물 및 에너지 소비를 줄여 환경에 미치는 영향을 최소화하는 기술에 대한 투자를 장려하고 있습니다. 이러한 촉진요인은 보다 진보되고 통합된 솔루션을 혁신하기 위한 기술 기업의 R&D 투자 증가와 함께 제조 산업에서 예지보전 시장 성장을 지속적으로 촉진하고 있습니다.

조사 대상 기업 예(총 115건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Predictive Maintenance for Manufacturing Industry Market to Reach US$9.8 Billion by 2030

The global market for Predictive Maintenance for Manufacturing Industry estimated at US$2.2 Billion in the year 2023, is expected to reach US$9.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 23.7% over the analysis period 2023-2030. Predictive Maintenance Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 21.9% CAGR and reach US$4.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Predictive Maintenance Services segment is estimated at 25.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$574.3 Million While China is Forecast to Grow at 27.3% CAGR

The Predictive Maintenance for Manufacturing Industry market in the U.S. is estimated at US$574.3 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 27.3% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 20.0% and 18.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 20.0% CAGR.

Global Predictive Maintenance for Manufacturing Industry Market - Key Trends & Drivers Summarized

What is Predictive Maintenance, and How Does It Transform Manufacturing?

Predictive maintenance (PdM) is a revolutionary approach in the manufacturing sector that utilizes data analysis tools and techniques to detect anomalies and potential failures in equipment before they occur. This proactive maintenance strategy is based on the real-time monitoring of equipment performance using sensors and advanced analytics to predict equipment failures. The critical advantage of predictive maintenance is its ability to schedule maintenance at just the right time based on actual equipment condition, thus avoiding the downtime and high costs associated with unscheduled maintenance breaks. In contrast to traditional preventive maintenance, which relies on scheduled maintenance regardless of actual need, predictive maintenance optimizes the maintenance tasks in frequency, features, and costs, leading to significantly enhanced asset life and efficiency.

What Technologies Drive Predictive Maintenance?

At the core of predictive maintenance are various interconnected technologies such as the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), machine learning, and big data analytics. IoT devices play a crucial role in collecting real-time data from manufacturing equipment, which include vibration, temperature, sound, and more. This data is then analyzed using machine learning algorithms that can identify patterns indicative of potential issues or failures. AI enhances this process by making the predictive models more accurate over time as they learn from a continuous influx of data. Big data analytics support these technologies by providing the tools necessary to process and analyze the large volumes of data that predictive maintenance systems generate. This technological synergy is fundamental in enabling manufacturers to anticipate problems before they escalate into costly repairs or significant downtimes.

How Are Businesses Benefiting from Predictive Maintenance?

Manufacturers across the globe are rapidly adopting predictive maintenance strategies to gain a competitive edge. The benefits of implementing such a system are multi-fold: significant cost savings on repairs, reduced equipment downtime, extended equipment life, and improved plant safety. This maintenance strategy not only helps in reducing operational costs but also improves the overall efficiency of the manufacturing process. By preventing unexpected equipment failures, manufacturers can ensure a smoother production line and better quality products. Furthermore, predictive maintenance supports manufacturers in meeting stringent regulatory compliance standards by maintaining equipment in optimum condition, thereby ensuring safety in highly regulated industries such as pharmaceuticals, food and beverage, and automotive.

What Drives the Growth in the Predictive Maintenance Market?

The growth in the predictive maintenance market is driven by several factors, including the increasing adoption of IoT and AI technologies, the rising demand for reducing maintenance costs and downtime, and the growing emphasis on operational efficiency among manufacturers. As industries continue to embrace Industry 4.0, the integration of digital technologies into industrial practices has become more prevalent, bolstering the demand for advanced maintenance technologies that can predict equipment failures before they occur. Additionally, as manufacturing processes become more complex, the need for sophisticated maintenance solutions that can handle large-scale operations efficiently becomes crucial. Consumer behavior is also shifting towards sustainability, prompting companies to invest in technologies that not only save cost but also minimize environmental impact by reducing waste and energy consumption. These drivers, coupled with increased investments in R&D by tech companies to innovate more advanced and integrated solutions, continue to propel the market growth of predictive maintenance within the manufacturing industry.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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