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세계의 자동차용 디지털 트윈 시장
Digital Twin in Automotive
상품코드 : 1757515
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 377 Pages
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한글목차

세계의 자동차용 디지털 트윈 시장은 2030년까지 228억 달러에 도달

2024년에 39억 달러로 추정되는 세계의 자동차용 디지털 트윈 시장은 2024-2030년에 CAGR 34.3%로 성장하며, 2030년에는 228억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 하드웨어 컴포넌트는 CAGR 36.7%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 147억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 소프트웨어 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 31.1%로 추정됩니다.

미국 시장은 11억 달러로 추정, 중국은 CAGR 44.7%로 성장 예측

미국의 자동차용 디지털 트윈 시장은 2024년에 11억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 60억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 44.7%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 27.6%와 31.1%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 29.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 자동차용 디지털 트윈 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

디지털 트윈 개념이 자동차 산업 혁신에 어떤 역할을 하는가?

디지털 트윈 기술은 센서와 연결된 인프라에서 얻은 데이터를 기반으로 실시간으로 진화하는 물리적 차량, 시스템, 프로세스의 가상 복제본을 가능하게 함으로써 자동차 산업을 재구성하고 있습니다. 자동차 산업에서 디지털 트윈은 컨셉 설계부터 시뮬레이션, 생산, 운영, 애프터서비스에 이르기까지 자동차의 전체 수명주기을 모델링하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 가상 모델을 통해 제조업체는 물리적 시제품을 반복하지 않고도 성능 시뮬레이션, 고장 예측, 구성 최적화를 수행할 수 있습니다.

자동차 제조업체들은 개발 주기 단축, 비용 절감, 품질 보증 향상을 위해 디지털 트윈 플랫폼을 점점 더 많이 채택하고 있으며, IoT, AI, 실시간 데이터 분석을 통합하여 물리적 차량과 디지털 차량 간의 지속적인 피드백 루프를 촉진하고 있습니다. 피드백 루프를 촉진합니다. 이러한 동적 동기화는 복잡하고 상호 연결된 시스템의 실시간 테스트 및 검증이 중요한 전기자동차 설계, 자율주행 시스템, 스마트 공장 자동화에서 특히 가치가 있습니다.

자동차 산업에서 디지털 트윈 용도의 부상을 촉진하는 기술은 무엇인가?

자동차 산업에서 디지털 트윈의 활용은 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 엣지 애널리틱스, 고정밀 시뮬레이션 툴 등 여러 첨단 기술의 통합에 의존하고 있으며, CAD 및 CAE 소프트웨어는 차량 구성품의 기초가 되는 3D 모델을 생성하고, 테스트, 마모 및 손상 시뮬레이션, 고장 진단, 이상 진단을 위해 차량 및 생산 라인에 내장된 IoT 센서가 실시간으로 데이터를 지속적으로 업데이트하고 있습니다. 차량 및 생산 라인에 내장된 IoT 센서는 실시간 데이터를 스트리밍하여 디지털 트윈을 지속적으로 업데이트하고, AI 알고리즘은 마모 및 손상 시뮬레이션, 이상 진단, 다양한 조건에서의 성능 예측에 사용됩니다.

고성능 컴퓨팅 환경은 유체역학, 구조적 응력, 열 거동에 이르는 멀티피직스 시뮬레이션을 지원하며, 이는 파워트레인이나 배터리 팩과 같은 복잡한 시스템을 개선하는 데 필수적입니다. 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 툴도 몰입형 설계 검증 및 운전자 교육을 위해 디지털 트윈 플랫폼과 통합되고 있으며, 5G 연결이 확대됨에 따라 엣지 디바이스와 중앙 트윈 플랫폼 간의 데이터 전송 속도가 빨라지면서 차량 차량 역학 및 운전자 행동을 보다 정확하고 낮은 지연 시간으로 시뮬레이션할 수 있게 되었습니다.

트윈 채택을 가속화하고 있는 자동차 부문과 이용 사례는?

디지털 트윈 기술은 승용차, 상용차 및 제조 업무에 광범위하게 도입되고 있습니다. 차량 개발에서 디지털 트윈은 공기역학, 에너지 효율, 충돌 시나리오를 가상으로 테스트하는 데 사용되어 물리적 프로토타입의 필요성을 크게 줄였습니다. 전기 및 하이브리드차의 경우, 디지털 트윈 모델은 배터리 동작, 열 관리 및 충전 시스템의 상호 작용을 시뮬레이션하여 성능과 수명을 향상시킬 수 있습니다.

스마트 제조에서 디지털 트윈 모델은 생산 라인과 로봇을 모델링하고, 유지보수 필요성을 예측하고, 다운타임을 줄이고, 처리량을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 차량 운영자와 OEM은 운행 중인 차량의 원격 진단, 무선 업데이트, 예지보전을 위해 디지털 트윈을 사용하고 있습니다. 자율주행차 프로그램에서는 디지털 트윈이 도로 상황, 센서 입력, 의사결정 알고리즘을 안전하고 통제된 가상 환경에서 시뮬레이션합니다. 이 기술은 애프터 서비스도 지원하여 실시간 고객 지원, 사용량 추적, 개인화된 소프트웨어 업데이트를 가능하게 합니다.

자동차 디지털 트윈 시장 확대의 주요 성장 촉진요인은?

자동차 디지털 트윈 시장의 성장은 차량 아키텍처의 복잡성 증가, 예지보전 솔루션에 대한 수요 증가, 커넥티드카, 자율주행차, 전기자동차로의 전환 등 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 설계 주기 단축, 리콜 위험 감소, 시제품 제작 비용 최소화 등의 요구는 자동차 제조업체들이 엔지니어링 및 운영 워크플로우 전반에 걸쳐 디지털 트윈 기능을 통합하는 동기가 되고 있습니다.

인더스트리 4.0 제조 원칙의 진화, 가상 테스트를 통한 지속가능성에 대한 관심 증가, 자율주행 시뮬레이션 플랫폼에 대한 투자 증가, 차량 상태 모니터링에 AI 기반 인사이트의 통합과 같은 최종 용도 동향은 수요를 더욱 증가시키고 있습니다. 자동차가 점점 더 소프트웨어로 정의되고 클라우드 생태계로 연결됨에 따라 디지털 트윈 플랫폼은 세계 자동차 산업에서 실시간 성능 최적화, 수명주기 추적, 데이터베이스 혁신을 가능하게 하는 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

부문

컴포넌트(하드웨어 컴포넌트, 소프트웨어 컴포넌트, 서비스 컴포넌트), 용도(승용차 용도, 상용차 용도, 이륜차 용도), 최종 용도(자동차 제조업체 최종 용도, 공급업체 & 컴포넌트 제조업체 최종 용도, 플릿 오퍼레이터 최종 용도, 애프터마켓 서비스 최종 용도)

조사 대상 기업의 예(주목 41사)

AI 통합

우리는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Digital Twin in Automotive Market to Reach US$22.8 Billion by 2030

The global market for Digital Twin in Automotive estimated at US$3.9 Billion in the year 2024, is expected to reach US$22.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 34.3% over the analysis period 2024-2030. Hardware Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 36.7% CAGR and reach US$14.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Software Component segment is estimated at 31.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.1 Billion While China is Forecast to Grow at 44.7% CAGR

The Digital Twin in Automotive market in the U.S. is estimated at US$1.1 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$6.0 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 44.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 27.6% and 31.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 29.2% CAGR.

Global Digital Twin in Automotive Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Role Is the Digital Twin Concept Playing in Transforming the Automotive Industry?

Digital twin technology is reshaping the automotive landscape by enabling virtual replicas of physical vehicles, systems, or processes that evolve in real time based on data captured from sensors and connected infrastructure. In the automotive context, digital twins are used for modeling the entire vehicle lifecycle-from conceptual design and simulation to production, operation, and aftersales service. These virtual models allow manufacturers to simulate performance, predict failures, and optimize configurations without the need for repeated physical prototyping.

Automakers are increasingly adopting digital twin platforms to accelerate development cycles, reduce costs, and improve quality assurance. By integrating IoT, AI, and real-time data analytics, digital twins facilitate continuous feedback loops between the physical vehicle and its digital counterpart. This dynamic synchronization is particularly valuable in electric vehicle design, autonomous driving systems, and smart factory automation, where real-time testing and validation of complex, interconnected systems is critical.

Which Technologies Are Powering the Rise of Digital Twin Applications in Automotive?

The automotive industry’s use of digital twins relies on the integration of several advanced technologies, including cloud computing, artificial intelligence, edge analytics, and high-fidelity simulation tools. CAD and CAE software generate foundational 3D models of vehicle components, while IoT sensors embedded in test vehicles or production lines stream real-time data to continuously update the digital twin. AI algorithms are employed to simulate wear-and-tear, diagnose anomalies, and forecast performance under various conditions.

High-performance computing environments support multi-physics simulations-spanning fluid dynamics, structural stress, and thermal behavior-essential for refining complex systems like powertrains or battery packs. Augmented reality (AR) and virtual reality (VR) tools are also being integrated with digital twin platforms for immersive design validation and operator training. As 5G connectivity expands, it is enabling faster data transfer between edge devices and central twin platforms, allowing for more accurate and low-latency simulation of vehicle dynamics and driver behavior.

Which Automotive Segments and Use Cases Are Accelerating Twin Adoption?

Digital twin technology is seeing broad deployment across passenger vehicles, commercial fleets, and manufacturing operations. In vehicle development, digital twins are used to test aerodynamics, energy efficiency, and crash scenarios virtually, greatly reducing the need for physical prototypes. For electric and hybrid vehicles, digital twin models simulate battery behavior, thermal management, and charging system interactions to enhance performance and lifespan.

In smart manufacturing, digital twins model production lines and robotics to predict maintenance needs, reduce downtime, and improve throughput. Fleet operators and OEMs use digital twins for remote diagnostics, over-the-air updates, and predictive maintenance of in-service vehicles. For autonomous vehicle programs, digital twins simulate road conditions, sensor inputs, and decision-making algorithms in a safe, controlled virtual environment. The technology also supports post-sale services, enabling real-time customer support, usage tracking, and personalized software updates.

What Are the Key Growth Drivers Behind the Expanding Digital Twin Market in Automotive?

The growth in the digital twin in automotive market is driven by several factors, including the rising complexity of vehicle architectures, growing demand for predictive maintenance solutions, and the shift toward connected, autonomous, and electric vehicles. The need to accelerate design cycles, reduce recall risk, and minimize prototyping costs is motivating automakers to embed digital twin capabilities across engineering and operational workflows.

End-use trends such as the evolution of Industry 4.0 manufacturing principles, increased focus on sustainability through virtual testing, rising investment in autonomous vehicle simulation platforms, and the integration of AI-powered insights into vehicle health monitoring are further boosting demand. As vehicles become increasingly software-defined and connected to cloud ecosystems, digital twin platforms are becoming central to enabling real-time performance optimization, lifecycle tracking, and data-driven innovation in the global automotive industry.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Digital Twin in Automotive market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Hardware Component, Software Component, Services Component); Application (Passenger Cars Application, Commercial Vehicles Application, Two-Wheelers Application); End-Use (Automotive Manufacturers End-Use, Suppliers & Component Manufacturers End-Use, Fleet Operators End-Use, Aftermarket Services End-Use)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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