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세계의 산업 자동화 분야 엣지 인공지능 시장
Edge Artificial Intelligence in Industrial Automation
상품코드 : 1757696
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 212 Pages
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한글목차

산업 자동화 분야 엣지 인공지능 세계 시장은 2030년까지 2,480억 달러에 달할 전망

2024년에 626억 달러로 추정되는 산업 자동화 분야 엣지 인공지능 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 25.8%로 성장하여 2030년에는 2,480억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 하드웨어는 CAGR 27.8%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 1,732억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 소프트웨어 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 21.5%로 추정됩니다.

미국 시장은 164억 달러, 중국은 CAGR 24.3%로 성장할 것으로 예측

미국의 산업 자동화 분야 엣지 인공지능 시장은 2024년에 164억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 375억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 24.3%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 23.8%와 22.1%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 17.6%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 산업 자동화 분야 엣지 인공지능 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

엣지 인공지능이 업계 상황을 재정의하는 이유는 무엇일까?

엣지 인공지능(AI)은 실시간 지능형 의사결정을 데이터 생성의 원천인 공장 현장, 로봇 시스템, 기계 내부로 직접 가져옴으로써 산업 자동화에 급속한 변화를 가져오고 있습니다. 지연 시간 및 대역폭 문제를 야기하는 클라우드 기반 데이터 처리에 의존하는 기존 AI와 달리, 엣지 AI는 네트워크의 엣지에서 로컬로 데이터를 분석하여 지연 시간이 짧고 자율적인 운영을 가능하게 합니다. 이 기능은 밀리초 단위로 안전, 품질, 생산성의 결과가 좌우되는 제조, 물류, 에너지, 자동차 부문과 같은 중요한 환경에서 매우 중요합니다. 엣지 AI를 통해 산업용 시스템은 중앙 집중식 클라우드 인프라에 의존하지 않고도 실시간으로 이상 징후를 감지하고, 예지보전을 실행하며, 에너지 소비를 관리하고, 생산 워크플로우를 최적화할 수 있습니다. 인더스트리 4.0 패러다임에 따라 공장이 스마트하고 상호연결된 환경으로 진화하는 가운데, 엣지 AI는 연결이 끊기거나 대역폭이 부족한 상황에서도 독립적으로 작동할 수 있는 확장 가능하고 적응력 있는 시스템을 지원합니다. 데이터를 현장에서 안전하게 처리할 수 있는 능력은 데이터 프라이버시, 지적재산권, 컴플라이언스 등 중요한 문제도 해결해줍니다. 산업 환경이 점점 더 복잡해지고 데이터 집약적으로 변화함에 따라 엣지 AI는 차세대 자동화를 위한 합리적이고 반응성이 뛰어난 솔루션을 제공합니다.

산업 자동화에서 엣지 AI의 도입은 기술 발전으로 인해 어떻게 촉진되고 있는가?

산업 자동화에서 엣지 AI의 통합은 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 인프라 전반에 걸쳐 상당한 기술 발전으로 촉진되고 있으며, AI에 최적화된 GPU, FPGA, 엣지 AI 전용 칩과 같은 고성능, 에너지 효율적 프로세서를 통해 소형 엣지 디바이스에서 복잡한 신경망 계산을 수행할 수 있게 되었습니다. 이러한 프로세서는 실시간 이미지 인식, 음성 처리, 센서 융합과 같은 고급 기능을 생산 설비에서 직접 지원하여 보다 빠르고 상황에 맞는 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 정교한 AI 프레임워크와 머신러닝 라이브러리는 현재 엣지 배포에 최적화되어 모델 개발과 배포의 격차를 줄이고 있습니다. 또한, 5G와 사설 LTE 네트워크의 등장으로 에지 디바이스와 중앙 시스템 간의 초저지연, 초신뢰성 통신이 촉진되어 프로세스 최적화를 위한 원활한 피드백 루프가 형성되고 있습니다. 임베디드 시스템, 산업용 IoT(IIoT) 센서, 데이터 압축 알고리즘의 발전은 기계가 생성하는 데이터의 수집, 처리, 전송을 개선하고 AI 모델을 더욱 정확하고 견고하게 만들고 있습니다. 클라우드 엣지 하이브리드 아키텍처는 지속적인 학습을 가능하게 하고, 데이터를 엣지에서 처리하여 즉각적인 대응을 하고, 클라우드에서 장기적인 모델 개선 및 분석을 수행합니다. 이러한 기술의 결합으로 엣지 AI는 실현 가능할 뿐만 아니라 필수적인 요소가 되어 제조업체가 다운타임을 줄이고, 생산 품질을 개선하고, 작업장 안전을 향상시키며, 보다 스마트한 자동화 시스템을 도입할 수 있게 됩니다.

산업별 니즈와 규제 환경이 엣지 AI 도입 전략에 영향을 미치는 이유는 무엇일까?

산업 자동화에 엣지 AI를 도입하는 것은 산업별 요구사항, 규제 제약, 운영 우선순위에 따라 크게 영향을 받습니다. 자동차 및 항공우주 제조와 같은 산업에서는 정확성과 공정 추적성이 가장 중요합니다. 엣지 AI는 초당 수백 개의 부품을 검사하고 편차가 전파되기 전에 이를 표시할 수 있는 비전 시스템을 통해 실시간 품질 관리를 가능하게 합니다. 에너지 분야에서 엣지 AI는 연결이 제한적이고 다운타임에 비용이 많이 드는 풍력발전소나 석유 시추 시설과 같은 원격지에서 예지보전 및 고장 감지를 지원합니다. 식음료 제조업체는 엣지 AI를 사용하여 고속 생산 라인의 위생 규정 준수 및 제품 일관성을 모니터링하고 있습니다. 규제 준수가 엄격하게 모니터링되는 제약 제조에서 엣지 AI는 검증 가능한 현장 데이터 처리를 제공하여 운영의 무결성과 감사 가능성을 모두 보장합니다. 특히 유럽연합(EU)의 데이터 주권법, 특히 GDPR에 따라 민감한 산업 데이터를 지역 내에서 관리할 수 있는 엣지 컴퓨팅 솔루션이 필요합니다. 광업, 화학, 유틸리티 등의 분야의 안전 기준은 AI를 탑재한 안전 시스템이 클라우드 연결과 독립적으로 작동하여 지속적인 보호를 보장하도록 요구하고 있습니다. 이러한 다양한 요구사항은 기술 요구사항에 부합할 뿐만 아니라 지역 법률 및 업계 프로토콜을 준수하는 고도의 맞춤형 엣지 AI 솔루션을 필요로 합니다. 따라서 벤더와 산업체들은 전 세계 사업 확장에 성공적으로 확장할 수 있는 유연한 모듈화 전략을 채택해야 합니다.

산업 자동화를 위한 엣지 AI 시장의 성장을 촉진하는 주요 요인은 무엇인가?

산업 자동화를 위한 엣지 AI 시장의 성장은 세계 산업 환경을 재편하는 거시경제, 업무, 기술 동향의 수렴에 의해 주도되고 있습니다. 주요 촉진요인은 약간의 비효율성만 있어도 수익과 생산성을 크게 떨어뜨릴 수 있는 공장 현장에서의 실시간 인텔리전스 및 자율적 의사결정에 대한 수요가 증가하고 있다는 점입니다. 세계 경쟁, 공급망 혼란, 변화하는 노동 역학에 힘입어 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환이 가속화됨에 따라 기업들은 탄력성, 유연성, 인사이트를 제공하는 스마트 자동화 기술에 투자하고 있습니다. 기계가 생성하는 데이터의 양이 증가하고 안전, 컴플라이언스, 최적화를 위한 실시간 분석의 필요성이 증가함에 따라 엣지 AI는 자연스럽게 적응하고 있습니다. 또한, 스마트 센서와 IIoT 디바이스의 보급으로 분산형 인텔리전스에 적합한 생태계가 구축되어 클라우드 의존도가 감소하고 지연 시간이 줄어들고 있습니다. 독일의 '인더스트리 4.0', 중국의 '메이드 인 차이나 2025', 미국의 국내 제조 촉진 등 주요 경제권의 정부 인센티브와 인더스트리 4.0 이니셔티브는 엣지 AI 도입에 자본과 정책적 지원을 투입하고 있습니다. 또한, 사이버 보안의 발전으로 디바이스 수준의 데이터 보호에 대한 우려가 해소되면서 엣지 AI 도입이 미션 크리티컬한 업무에 더욱 현실적으로 다가오고 있습니다. 이러한 요소들이 결합되어 엣지 AI는 신흥 기술에서 현대 산업 자동화의 기본 축으로 변모하고 있으며, 다양한 부문에 걸쳐 새로운 효율성, 역량 및 경쟁 우위를 창출하고 있습니다.

부문

구성요소(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 솔루션(예지보전, 품질 관리·검사, 프로세스 최적화, 이상 탐지, 에너지 효율 관리, 기타 솔루션), 도입(온프레미스, 클라우드), 최종사용자(제조, 에너지·유틸리티, 석유 및 가스, 자동차, 물류·운송, 헬스케어, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례(총 36개사)

AI 통합

우리는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 산업별 SSLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

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

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Edge Artificial Intelligence in Industrial Automation Market to Reach US$248.0 Billion by 2030

The global market for Edge Artificial Intelligence in Industrial Automation estimated at US$62.6 Billion in the year 2024, is expected to reach US$248.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 25.8% over the analysis period 2024-2030. Hardware, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 27.8% CAGR and reach US$173.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Software segment is estimated at 21.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$16.4 Billion While China is Forecast to Grow at 24.3% CAGR

The Edge Artificial Intelligence in Industrial Automation market in the U.S. is estimated at US$16.4 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$37.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 24.3% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 23.8% and 22.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 17.6% CAGR.

Global Edge Artificial Intelligence in Industrial Automation Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Edge Artificial Intelligence Redefining the Landscape of Industrial Automation?

Edge Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming industrial automation by bringing real-time, intelligent decision-making directly to the source of data generation-on the factory floor, in robotics systems, and embedded within machinery. Unlike traditional AI, which relies on cloud-based data processing that introduces latency and bandwidth concerns, edge AI enables low-latency, autonomous operations by analyzing data locally at the edge of the network. This capability is crucial in high-stakes environments like manufacturing, logistics, energy, and automotive sectors, where milliseconds can determine safety, quality, and productivity outcomes. With edge AI, industrial systems can detect anomalies, perform predictive maintenance, manage energy consumption, and even optimize production workflows in real time without reliance on centralized cloud infrastructure. As factories evolve into smart, interconnected environments under the Industry 4.0 paradigm, edge AI supports scalable, adaptive systems that can operate independently, even under disconnected or low-bandwidth conditions. The ability to process data securely on-site also addresses critical concerns around data privacy, intellectual property, and compliance. As industrial environments become more complex and data-intensive, edge AI offers a streamlined, responsive solution for next-generation automation-enabling machines not just to operate, but to think, learn, and adapt at the point of action.

How Are Technological Advancements Powering the Adoption of Edge AI in Industrial Automation?

The integration of edge AI in industrial automation is being fueled by significant technological advances across hardware, software, and network infrastructure. High-performance, energy-efficient processors such as AI-optimized GPUs, FPGAs, and dedicated edge AI chips now enable complex neural network computations to be performed on compact edge devices. These processors support advanced functions like real-time image recognition, speech processing, and sensor fusion directly on production equipment, enabling faster and more context-aware decision-making. Sophisticated AI frameworks and machine learning libraries are now optimized for edge deployment, reducing the gap between model development and deployment. Moreover, the rise of 5G and private LTE networks is facilitating ultra-reliable, low-latency communication between edge devices and central systems, creating a seamless feedback loop for process optimization. Advances in embedded systems, industrial IoT (IIoT) sensors, and data compression algorithms are also improving the collection, processing, and transmission of machine-generated data, making AI models more accurate and robust. Cloud-edge hybrid architectures allow for continuous learning-where data is processed at the edge for immediate response and in the cloud for long-term model improvement and analytics. Together, these technologies are making edge AI not only feasible but essential, enabling manufacturers to deploy smarter automation systems that reduce downtime, increase output quality, and enhance workplace safety.

Why Do Industry-Specific Needs and Regulatory Environments Influence Edge AI Deployment Strategies?

The implementation of edge AI in industrial automation is highly influenced by sector-specific requirements, regulatory constraints, and operational priorities. In industries like automotive and aerospace manufacturing, precision and process traceability are paramount; edge AI enables real-time quality control through vision systems that can inspect hundreds of parts per second and flag deviations before they propagate. In the energy sector, edge AI supports predictive maintenance and fault detection in remote locations such as wind farms or oil rigs where connectivity is limited, and downtime is costly. Food and beverage manufacturers use edge AI to monitor hygiene compliance and product consistency in high-speed production lines. In pharmaceutical manufacturing, where regulatory compliance is tightly monitored, edge AI provides verifiable, on-site data processing that ensures both operational integrity and auditability. Regional data sovereignty laws, particularly in the European Union under GDPR, also necessitate edge computing solutions that keep sensitive industrial data within local confines. Safety standards in sectors like mining, chemicals, and utilities further dictate that AI-powered safety systems operate independently of cloud connectivity to ensure continuous protection. These diverse needs require highly customizable edge AI solutions that are not only tailored to technical requirements but also compliant with local laws and industry protocols. As a result, vendors and industrial firms must adopt flexible, modular strategies to ensure successful, scalable deployments across global operations.

What Are the Key Drivers Fueling Growth in the Edge AI for Industrial Automation Market?

The growth in the edge AI for industrial automation market is being driven by a convergence of macroeconomic, operational, and technological trends reshaping the global industrial landscape. A major driver is the rising demand for real-time intelligence and autonomous decision-making on the factory floor, where even slight inefficiencies can translate to significant losses in revenue and productivity. The acceleration of digital transformation across industrial sectors-fueled by global competition, supply chain disruptions, and shifting labor dynamics-is prompting organizations to invest in smart automation technologies that offer resilience, flexibility, and insight. The increasing volume of machine-generated data and the need to analyze it in real-time for safety, compliance, and optimization purposes make edge AI a natural fit. Furthermore, the proliferation of smart sensors and IIoT devices has created an ecosystem ripe for decentralized intelligence, reducing the need for cloud dependency and lowering latency. Government incentives and Industry 4.0 initiatives across major economies-such as Germany’s “Industrie 4.0,” China’s “Made in China 2025,” and the U.S. push for domestic manufacturing-are injecting capital and policy support into edge AI adoption. Additionally, advances in cybersecurity are addressing concerns around device-level data protection, making edge deployments more viable for mission-critical operations. Together, these drivers are transforming edge AI from an emerging technology into a foundational pillar of modern industrial automation, unlocking new efficiencies, capabilities, and competitive advantages across sectors.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Edge Artificial Intelligence in Industrial Automation market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Hardware, Software, Services); Solutions (Predictive Maintenance, Quality Control & Inspection, Process Optimization, Anomaly Detection, Energy Efficiency Management, Other Solutions); Deployment (On-Premise, Cloud); End-Use (Manufacturing, Energy & Utilities, Oil & Gas, Automotive, Logistics & Transportation, Healthcare, 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.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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