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세계의 가상 센서 시장
Virtual Sensors
상품코드 : 1594958
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 11월
페이지 정보 : 영문 92 Pages
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한글목차

세계의 가상 센서 시장은 2030년까지 92억 달러에 도달

2023년에 16억 달러로 추정되는 세계의 가상 센서 시장은 분석 기간인 2023-2030년에 CAGR 28.0%로 성장하며, 2030년에는 92억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 본 리포트에서 분석한 부문의 하나인 솔루션 컴포넌트는 CAGR 27.6%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 59억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 28.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 4억 7,550만 달러로 추정, 중국은 CAGR 26.9%로 성장 예측

미국의 가상 센서 시장은 2023년에 4억 7,550만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 14억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년의 CAGR은 26.9%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 24.5%와 23.4%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 18.9%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 가상 센서 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

가상 센서란 무엇이며, 왜 현대 IoT 및 산업용 애플리케이션에서 중요한가?

가상 센서는 기존 센서로부터 데이터, 알고리즘, 이력 정보를 사용하여 물리적 센서의 동작을 시뮬레이션하고 실시간 모니터링 및 예측적 인사이트을 제공하는 소프트웨어 기반 모델입니다. 온도, 압력, 습도 등의 파라미터를 물리적으로 측정하는 기존 센서와 달리, 가상 센서는 계산 모델, 수식, 데이터 분석을 통해 측정값을 도출합니다. 이러한 가상 모델은 직접 측정하기 어려운 변수를 추정할 수 있으므로 예지보전, 공정 최적화, 스마트 제조 등의 분야에서 높은 가치를 발휘합니다.

가상 센서의 중요성은 하드웨어 비용을 절감하고, 측정 정확도를 높이며, 물리적 센서 설치가 현실적이지 않거나 비용이 너무 많이 드는 경우 인사이트을 제공하는 능력에 있습니다. 가상 센서는 IoT 시스템, 산업 자동화, 자동차 진단, 에너지 관리, 헬스케어에 필수적이며, 실시간 의사결정과 최적화를 가능하게 합니다. 가상 센서는 신속한 구축, 유지보수 감소, 여러 데이터 소스를 통합하여 복잡한 파라미터를 측정할 수 있는 능력 등의 이점을 제공하며, IoT 및 AI 기반 분석의 도입이 증가함에 따라 가상 센서는 보다 스마트하고 효율적이며 비용 효율적인 시스템을 구현하는 데 중요한 컴포넌트로 자리 잡았습니다. 비용 효율적인 시스템을 구현하기 위한 중요한 컴포넌트가 되고 있습니다.

기술의 발전은 가상 센서 시장을 어떻게 형성하고 있는가?

기술의 발전은 가상 센서의 정확성, 범용성, 응용성을 크게 향상시켜 다양한 산업 분야의 혁신을 촉진하고 있습니다. 주요 발전 중 하나는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 알고리즘의 통합으로 가상 센서의 예측 능력과 정확성을 향상시켰으며, AI 기반 가상 센서는 여러 소스로부터 대량의 실시간 데이터를 분석하고 패턴을 식별하고 상황 변화에 적응하여 예측을 보다 정확하고 신뢰할 수 있게 합니다. 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 예측을 할 수 있습니다. 이는 예측 유지보수에 특히 유용하며, AI 기반 가상 센서는 장비의 고장을 예측하고 유지보수 일정을 최적화하여 다운타임을 최소화할 수 있습니다.

디지털 트윈 기술의 발전은 가상 센서의 기능을 더욱 확장시켰습니다. 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스, 시스템을 가상으로 재현한 것으로, 가상 센서는 모니터링 및 분석을 위한 시뮬레이션 데이터를 제공함으로써 이러한 모델에서 중요한 역할을 수행합니다. 디지털 트윈을 통해 가상 센서는 다양한 조건에서 장비와 프로세스의 거동을 시뮬레이션할 수 있으며, 실제 운영을 중단하지 않고도 시나리오 테스트, 성능 최적화, 위험 평가 등을 수행할 수 있습니다. 이 조합은 제조, 항공우주, 에너지 등 높은 정밀도와 운영 효율성이 필수적인 산업에서 그 효과가 입증되었습니다.

엣지 컴퓨팅의 부상도 가상 센서의 상황을 형성하고 있습니다. 에지 컴퓨팅은 데이터 발생 지점에서 더 가까운 곳에서 데이터를 처리함으로써 가상 센서의 속도와 응답성을 높여 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 합니다. 엣지 기반 가상 센서는 지연 시간을 줄여 작동할 수 있으며, 자율주행차, 산업용 로봇, 제조업의 실시간 품질관리와 같은 용도에 필수적인 더 빠른 인사이트와 국소적 제어를 제공합니다. 또한 클라우드 기반 분석과 가상 센서의 통합을 통해 보다 복잡한 데이터 처리, 장기적인 추세 분석, 시스템 전반의 최적화가 가능해져 가상 센서의 범용성과 확장성이 높아졌습니다. 이러한 기술 혁신은 가상 센서의 기능을 확장할 뿐만 아니라 AI 기반 자동화, 실시간 분석, 디지털 전환과 같은 현대 산업의 동향과도 부합합니다.

다양한 산업에서 가상 센서의 새로운 용도는 무엇인가?

가상 센서는 정확하고 비용 효율적인 실시간 모니터링 및 분석의 필요성으로 인해 다양한 산업 분야에서 활용 범위가 확대되고 있습니다. 제조업에서 가상 센서는 장비의 성능을 모니터링하고, 이상을 감지하고, 생산 공정을 최적화하는 데 사용됩니다. 예를 들어 사용 가능한 센서 데이터와 예측 알고리즘을 기반으로 제품 품질, 진동 수준, 에너지 소비와 같은 변수를 추정하여 예측 유지보수를 가능하게 하고 다운타임을 줄일 수 있습니다. 가상 센서는 스마트 팩토리와 인더스트리 4.0 개념에 필수적인 제품입니다.

자동차 분야에서는 차량 진단, 성능 최적화, 첨단운전자보조시스템(ADAS)에 가상 센서가 사용되는 사례가 늘고 있습니다. 가상 센서는 물리적 센서의 데이터를 분석하여 엔진 상태, 타이어 마모, 연비, 배기가스 배출량 등을 추정할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 물리적 센서를 추가하지 않고도 차량 성능 향상, 안전성 향상, 규제 준수를 실현할 수 있습니다. 가상 센서는 자율주행차에서도 중요한 역할을 하며, 차량 거동, 도로 상황, 교통 패턴에 대한 실시간 인사이트을 제공하여 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행을 지원합니다.

에너지 분야에서 가상 센서는 풍력 터빈, 태양전지판 및 에너지 그리드의 성능 모니터링에 사용되고 있습니다. 가상 센서는 풍속, 블레이드 응력, 태양 복사 조도 등의 매개 변수를 추정하여 더 나은 에너지 출력 예측 및 그리드 관리를 가능하게 합니다. 석유 및 가스 분야에서는 가상 센서가 우물 압력, 유체 레벨, 파이프라인 상태를 모니터링하여 잠재적인 문제를 조기에 경고하고 자원 추출을 최적화합니다. 의료 분야에서는 가상 센서가 환자 모니터링에 사용되어 기존 의료 데이터를 기반으로 심박수 변동, 호흡 패턴, 스트레스 수준과 같은 생리적 매개 변수를 추정하여 원격 진단 및 원격의료 용도를 지원합니다. 다양한 산업 분야에서 가상 센서의 적용이 확대되면서 보다 스마트하고 효율적인 데이터베이스 운영을 가능하게 하는 데 있으며, 가상 센서의 중요한 역할이 부각되고 있습니다.

가상 센서 시장의 성장 원동력은?

가상 센서 시장의 성장은 IoT 도입 증가, AI 및 데이터 분석의 발전, 비용 효율적이고 확장 가능한 모니터링 솔루션에 대한 수요 증가 등 여러 가지 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 주요 성장 요인 중 하나는 가상 센서가 분석 및 해석할 수 있는 대량의 실시간 데이터를 생성하는 산업계의 IoT 기기 보급입니다. 산업계가 자동화, 효율성, 예측 분석을 위해 IoT를 도입하면서 가상 센서는 대규모 물리적 인프라 없이도 정확한 인사이트을 제공하고, 도입 비용과 유지보수 비용을 절감하는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다.

AI와 머신러닝의 발전은 가상 센서의 채택에 크게 기여하고 있으며, AI 알고리즘은 가상 센서의 정확성, 적응성, 예측력을 향상시켜 복잡한 패턴을 식별하고, 고장을 예측하며, 실시간으로 프로세스를 최적화할 수 있게 해줍니다. 이는 자율주행차, 스마트 그리드, 산업 자동화 등 높은 정확도와 빠른 응답 시간이 요구되는 용도에서 가상 센서의 가치를 높이고 있습니다. 또한 가상 센서와 AI의 통합은 제조, 에너지, 항공우주 등의 산업에서 시뮬레이션, 테스트, 최적화를 위해 사용되고 있는 디지털 트윈(Digital Twin)의 개발을 지원합니다.

비용 효율적이고 확장성이 높은 모니터링 솔루션에 대한 수요는 가상 센서의 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 가상 센서는 하드웨어 설치, 유지보수 및 교정이 필요한 물리적 센서와 달리 디지털 플랫폼에서 쉽게 설치, 확장 및 업데이트할 수 있는 소프트웨어 기반의 대안을 제공합니다. 따라서 높은 수준의 성능과 신뢰성을 유지하면서 비용을 최적화하고자 하는 산업계에 매우 매력적인 제품입니다. 또한 지속가능성과 효율성에 대한 관심이 높아지면서 가상 센서의 채택이 증가하고 있습니다. 가상 센서는 더 나은 자원 관리, 폐기물 감소, 에너지 효율성 향상을 가능하게 하기 때문입니다.

AI 기반 분석, 디지털 트윈, 클라우드 엣지 통합과 같은 혁신이 진행되면서 가상 센서 시장은 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 이러한 추세와 실시간 확장 가능하고 비용 효율적인 모니터링 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 가상 센서는 다양한 분야의 최신 IoT, 자동화 및 디지털 전환 전략에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스), 도입(온프레미스, 클라우드), 최종 사용(프로세스 산업-제조·유틸리티, 자동차·운송, 전기·전자·컨슈머 테크놀러지, 헬스케어, 석유 및 가스, 화학, 항공·방위, 기타 최종 사용)

조사 대상 기업의 예(주목 36사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Virtual Sensors Market to Reach US$9.2 Billion by 2030

The global market for Virtual Sensors estimated at US$1.6 Billion in the year 2023, is expected to reach US$9.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 28.0% over the analysis period 2023-2030. Solutions Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 27.6% CAGR and reach US$5.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 28.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$475.5 Million While China is Forecast to Grow at 26.9% CAGR

The Virtual Sensors market in the U.S. is estimated at US$475.5 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 26.9% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 24.5% and 23.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 18.9% CAGR.

Global Virtual Sensors Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Are Virtual Sensors, and Why Are They So Crucial in Modern IoT and Industrial Applications?

Virtual Sensors are software-based models that simulate the behavior of physical sensors by using data from existing sensors, algorithms, and historical information to provide real-time monitoring and predictive insights. Unlike traditional sensors that physically measure parameters like temperature, pressure, or humidity, virtual sensors derive measurements through computational models, mathematical formulas, and data analytics. These virtual models can estimate variables that are difficult to measure directly, making them highly valuable in fields like predictive maintenance, process optimization, and smart manufacturing.

The importance of virtual sensors lies in their ability to reduce hardware costs, enhance measurement accuracy, and provide insights where installing physical sensors is impractical or too costly. They are essential in IoT systems, industrial automation, automotive diagnostics, energy management, and healthcare, enabling real-time decision-making and optimization. Virtual sensors offer benefits like faster deployment, lower maintenance, and the ability to measure complex parameters by integrating multiple data sources. As industries increasingly adopt IoT and AI-driven analytics, virtual sensors have become crucial components in enabling smarter, more efficient, and cost-effective systems.

How Are Technological Advancements Shaping the Virtual Sensors Market?

Technological advancements have significantly enhanced the accuracy, versatility, and application of Virtual Sensors, driving innovation across various industries. One of the major developments is the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) algorithms, which have improved the predictive capabilities and precision of virtual sensors. AI-powered virtual sensors can analyze large volumes of real-time data from multiple sources, identify patterns, and adapt to changing conditions, making predictions more accurate and reliable. This is particularly useful in predictive maintenance, where AI-enhanced virtual sensors can forecast equipment failures, optimize maintenance schedules, and minimize downtime.

Advancements in digital twin technology have further expanded the capabilities of virtual sensors. Digital twins are virtual replicas of physical assets, processes, or systems, and virtual sensors play a critical role in these models by providing simulated data for monitoring and analysis. With digital twins, virtual sensors can simulate the behavior of equipment or processes under various conditions, allowing for scenario testing, performance optimization, and risk assessment without disrupting actual operations. This combination has proven effective in industries like manufacturing, aerospace, and energy, where high precision and operational efficiency are essential.

The rise of edge computing has also shaped the virtual sensor landscape. By processing data closer to the source, edge computing enhances the speed and responsiveness of virtual sensors, enabling real-time analytics and decision-making. Edge-based virtual sensors can operate with reduced latency, providing faster insights and localized control, which is crucial for applications like autonomous vehicles, industrial robots, and real-time quality control in manufacturing. Additionally, the integration of cloud-based analytics with virtual sensors has enabled more complex data processing, long-term trend analysis, and cross-system optimization, making virtual sensors more versatile and scalable. These technological innovations not only expand the functionality of virtual sensors but also align with broader trends toward AI-driven automation, real-time analytics, and digital transformation in modern industries.

What Are the Emerging Applications of Virtual Sensors Across Different Industries?

Virtual Sensors are finding expanding applications across a wide range of industries, driven by the need for accurate, cost-effective, and real-time monitoring and analytics. In manufacturing, virtual sensors are used to monitor equipment performance, detect anomalies, and optimize production processes. For example, they can estimate variables like product quality, vibration levels, and energy consumption based on available sensor data and predictive algorithms, enabling predictive maintenance and reducing downtime. This improves operational efficiency and reduces maintenance costs, making virtual sensors essential for smart factories and Industry 4.0 initiatives.

In the automotive sector, virtual sensors are increasingly used for vehicle diagnostics, performance optimization, and advanced driver assistance systems (ADAS). By analyzing data from physical sensors, virtual sensors can estimate engine conditions, tire wear, fuel efficiency, and emissions levels. This allows manufacturers to enhance vehicle performance, improve safety, and meet regulatory compliance without adding more physical sensors. Virtual sensors also play a crucial role in autonomous vehicles, providing real-time insights into vehicle behavior, road conditions, and traffic patterns, supporting safer and more reliable autonomous driving.

In the energy sector, virtual sensors are used to monitor the performance of wind turbines, solar panels, and energy grids. They estimate parameters like wind speed, blade stress, and solar irradiance, enabling better energy output prediction and grid management. In oil & gas, virtual sensors help monitor well pressure, fluid levels, and pipeline conditions, providing early warnings of potential issues and optimizing resource extraction. In healthcare, virtual sensors are used for patient monitoring, where they estimate physiological parameters like heart rate variability, respiratory patterns, and stress levels based on existing medical data, supporting remote diagnostics and telehealth applications. The expanding applications of virtual sensors across these diverse industries highlight their critical role in enabling smarter, more efficient, and data-driven operations.

What Drives Growth in the Virtual Sensors Market?

The growth in the Virtual Sensors market is driven by several factors, including increasing adoption of IoT, advancements in AI and data analytics, and the rising demand for cost-effective and scalable monitoring solutions. One of the primary growth drivers is the proliferation of IoT devices across industries, which generates massive amounts of real-time data that virtual sensors can analyze and interpret. As industries adopt IoT for automation, efficiency, and predictive analytics, virtual sensors become essential for providing accurate insights without the need for extensive physical infrastructure, reducing deployment and maintenance costs.

Advancements in AI and machine learning have significantly contributed to the adoption of virtual sensors. AI algorithms improve the accuracy, adaptability, and predictive power of virtual sensors, enabling them to identify complex patterns, predict failures, and optimize processes in real-time. This has made virtual sensors more valuable in applications that require high precision and fast response times, such as autonomous vehicles, smart grids, and industrial automation. The integration of virtual sensors with AI also supports the development of digital twins, which are increasingly used for simulation, testing, and optimization in industries like manufacturing, energy, and aerospace.

The demand for cost-effective and scalable monitoring solutions has further fueled the growth of virtual sensors. Unlike physical sensors, which require hardware installation, maintenance, and calibration, virtual sensors offer a software-based alternative that can be easily deployed, scaled, and updated across digital platforms. This makes them highly appealing to industries seeking to optimize costs while maintaining high standards of performance and reliability. Additionally, the growing focus on sustainability and efficiency has driven the adoption of virtual sensors, as they enable better resource management, reduce waste, and enhance energy efficiency.

With ongoing innovations in AI-driven analytics, digital twins, and cloud-edge integration, the virtual sensor market is poised for robust growth. These trends, combined with increasing demand for real-time, scalable, and cost-effective monitoring solutions, make virtual sensors a vital component of modern IoT, automation, and digital transformation strategies across various sectors.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Virtual Sensors market in terms of US$ Thousand by the following Component; Deployment; End-Use, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Deployment (On-Premise, Cloud); End-Use (Process Industry - Manufacturing & Utilities, Automotive & Transportation, Electrical, Electronics & Consumer Technology, Healthcare, Oil & Gas, Chemical, Aeronautics & Defense, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 36 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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