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세계의 고장 감지 및 분류 시장
Fault Detection and Classification
상품코드 : 1774832
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 393 Pages
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한글목차

세계 고장 감지 및 분류 시장은 2030년까지 76억 달러에 이를 전망

2024년에 49억 달러로 추정되는 고장 감지 및 분류 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 7.5%로 성장하여 2030년에는 76억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 하드웨어 컴포넌트는 CAGR 9.1%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 44억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 소프트웨어 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 5.3%로 추정됩니다.

미국 시장은 13억 달러, 중국은 CAGR 12.1%를 보일 것으로 예측

미국의 고장 감지 및 분류 시장은 2024년에 13억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 16억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 12.1%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 3.7%와 7.3%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 5.0%로 성장할 전망입니다.

세계의 고장 감지 및 분류 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

고장 감지 및 분류(FDC) 시장은 급속한 디지털화와 운영 기술(OT)과 정보 기술(IT)의 융합에 힘입어 다양한 산업 분야에서 전례 없는 견인력을 보이고 있습니다. 고장 감지 및 분류 시스템은 예지보전 프레임워크의 핵심 구성 요소로, 기업이 비용이 많이 드는 다운타임을 방지하고 자산의 신뢰성을 높이는 데 도움이 됩니다. 고급 데이터 분석, 머신러닝 알고리즘 및 센서 기반 인텔리전스를 사용하여 장비 성능 및 프로세스 동작의 편차를 실시간으로 식별, 분류 및 대응할 수 있습니다. 제조업과 산업 프로세스가 데이터 집약적으로 변화함에 따라 FDC 시장은 산업용 사물인터넷(IIoT) 아키텍처, 디지털 트윈, 스마트 제조 생태계의 채택 확대의 혜택을 누리고 있습니다. 최근 업계 데이터에 따르면, 클라우드 플랫폼 및 엣지 컴퓨팅과의 통합으로 고장 감지 기능의 응답성과 확장성이 크게 향상되어 중앙 집중식 제어 없이도 실시간 시정 조치가 가능해졌습니다고 합니다.

또한, 사이버 보안 위협과 운영 안전에 대한 규제 강화는 간접적으로 FDC 시장의 성장에 기여하고 있습니다. 석유 및 가스, 제약, 항공우주, 에너지 및 유틸리티와 같은 산업에서는 중요 시스템의 결함이 심각한 안전 및 컴플라이언스 리스크를 초래할 수 있습니다. 따라서 컴플라이언스 추적 및 근본 원인 분석 기능을 통합한 자동화된 FDC 플랫폼에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 고급 패턴 인식, 자가 학습 알고리즘, 임베디드 센서 및 SCADA 시스템을 통한 고해상도 데이터 수집이 필수적입니다. 이러한 변화의 물결은 또한 벤더들이 FDCaaS(FDC-as-a-Service) 모델을 제공함으로써 중소기업(SME)이 대규모 선행 투자 없이도 쉽게 도입할 수 있도록 지원하고 있습니다.

AI 중심의 고장 감지가 주류가 되는 이유는 무엇일까?

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 통합은 프로세스 중심의 산업 전반의 고장 감지 및 분류 패러다임을 재정의하고 있습니다. 사전 정의된 임계값에 의존하는 기존의 규칙 기반 시스템과 달리, AI 기반 FDC 시스템은 동적으로 학습하고 새로운 동작 패턴에 적응할 수 있기 때문에 고장 식별 정확도를 높이고 오경보를 줄일 수 있습니다. 반응형에서 예측형 유지보수 모델로의 전환으로 인해, 지도 및 비지도 학습 알고리즘에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 지도/비지도 학습 알고리즘은 구조화되지 않은 환경이나 노이즈가 많은 환경에서도 복잡한 데이터 세트에서 조기 경고 신호를 식별할 수 있습니다. 고주파 거래 시스템의 이상 감지, 화학 반응기의 온도 편차, 풍력 터빈의 진동 모니터링 등의 이용 사례는 지능형 FDC 플랫폼의 실제 적용 가능성과 높은 ROI를 보여줍니다.

또한, 딥러닝과 신경망은 고장 분류 능력을 강화하여, 특히 반도체 제조나 제약 제조와 같이 복잡성이 높은 제조 공정에서 세밀한 고장 분류를 가능하게 합니다. 엣지 기반 AI 프로세서는 이제 거의 즉각적으로 고장을 인식할 수 있게 되어 데이터 전송 대기 시간을 없애고 가동률을 높일 수 있습니다. 또한 AI와 디지털 트윈의 통합을 통해 엔지니어들은 잠재적인 고장 시나리오를 시뮬레이션하고 운영 파라미터를 사전에 개선할 수 있게 되었습니다. 또한, 자연어 처리(NLP) 모듈이 FDC 플랫폼에 추가되어 상황에 맞는 경고 및 유지보수 지침을 생성함으로써 일선 운영자와 기술자에게 보다 직관적인 시스템을 제공합니다.

최종 사용 산업은 어떻게 시장 상황을 형성하고 있는가?

최종 사용 산업은 FDC 시장의 윤곽을 재구성하는 데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 자동차 산업은 조립 라인과 자율 주행 시스템 모두에 고장 감지 시스템을 광범위하게 도입하고 있습니다. 자동차가 점점 더 소프트웨어 중심이 되면서 임베디드 FDC 기술은 제어 시스템, 배터리 건전성 및 센서의 무결성을 모니터링하는 데 있어 매우 중요해지고 있습니다. 에너지 및 유틸리티 분야에서 FDC 시스템은 스마트 그리드에 통합되어 송전 장애를 감지하고, 에너지 분배를 최적화하고, 시스템 과부하를 방지합니다. 재생 에너지 용도, 특히 풍력 및 태양광 발전은 FDC를 활용하여 인버터, 기어박스 및 패널의 성능을 원격으로 모니터링하고 운영 비용을 절감합니다.

헬스케어 및 제약 제조 분야도 주요 채택 기업으로 부상하고 있습니다. 제약 제조에서 무균성과 일관성을 유지해야 한다는 규제적 압력으로 인해 기업들은 FDC 시스템을 클린룸과 바이오리액터 환경에 통합하고 있습니다. 마찬가지로, 신뢰성과 실시간 모니터링이 미션 크리티컬한 항공우주 및 방위 분야에서는 고장 감지 플랫폼이 성능 진단 및 항공전자 시스템 검증에 널리 사용되고 있습니다. 산업용 로봇에 FDC를 통합하는 것은 또 다른 고성장 분야이며, 이러한 시스템은 정밀 엔지니어링 작업에서 공구 경로의 정확성, 마모 감지 및 피드백 루프의 최적화를 보장합니다. 이러한 산업은 일반적으로 분야별로 특화되어 있고, 상호 운용이 가능하며, 세계 안전 표준을 준수하는 맞춤형 FDC 솔루션을 점점 더 많이 요구하고 있습니다.

고장 감지 및 분류 세계 시장의 성장을 이끄는 요인은 무엇인가?

고장 감지 및 분류 시장 성장의 원동력은 몇 가지 요인이 있습니다. 특히 센서 기술의 급속한 발전과 실시간 데이터 수집 시스템의 유비쿼터스화를 들 수 있습니다. 고감도, 소형화, 저전력 센서가 복잡한 산업 환경에 도입되면서 다지점 자산에 대한 종합적인 고장 모니터링이 가능해졌고, 5G 연결의 출현으로 데이터 전송 속도와 양이 더욱 향상되어 엣지 컴퓨팅 환경을 통해 실시간 의사결정이 가능해졌습니다. 가능하게 되었습니다. 이는 특히 해양 시추선이나 원자력 발전소와 같이 사람의 개입이 제한되어 있는 원격지나 위험한 환경에서의 용도에 필수적입니다.

FDC 솔루션과 기업 자산 관리(EAM) 및 제조 실행 시스템(MES)과의 통합이 진행되어 통합된 데이터 기반 운영 프레임워크가 구축되고 있는 것도 큰 성장 요인입니다. 이러한 상호운용성을 통해 현장의 센서에서 기업의 대시보드까지 원활한 데이터 흐름이 가능해져 보다 협력적이고 효율적인 장애 대응 전략을 확보할 수 있습니다. 인더스트리 4.0 이니셔티브에 따른 스마트 팩토리의 확산은 고속 생산 환경에 대응할 수 있는 견고한 FDC 시스템에 대한 수요를 가속화하고 있습니다. 또한, 특히 식품 가공, 항공우주, 제약 등의 분야에서 규제 및 보험 컴플라이언스로 인해 기업들은 투명하고 감사 가능한 고장 추적 시스템에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 마지막으로, 중소기업을 위한 맞춤형 플러그 앤 플레이 FDC 솔루션의 부상과 클라우드 네이티브 플랫폼에 대한 접근성 증가는 지역과 업종에 관계없이 도입의 민주화를 촉진하고 있으며, 이는 시장의 상승세를 더욱 촉진하고 있습니다.

부문

컴포넌트(하드웨어, 소프트웨어, 서비스);장애(기계 장애, 전기 장애, 프로세스 장애, 소프트웨어 장애, 통신 장애);최종사용자(자동차 최종사용자, 일렉트로믹스 및 반도체 최종사용자, 금속 및 기계 최종사용자, 항공우주 및 방위 최종사용자, 식품 및 포장 최종사용자, 에너지 및 유틸리티 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 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 수익원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Fault Detection and Classification Market to Reach US$7.6 Billion by 2030

The global market for Fault Detection and Classification estimated at US$4.9 Billion in the year 2024, is expected to reach US$7.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 7.5% over the analysis period 2024-2030. Hardware Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 9.1% CAGR and reach US$4.4 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Software Component segment is estimated at 5.3% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.3 Billion While China is Forecast to Grow at 12.1% CAGR

The Fault Detection and Classification market in the U.S. is estimated at US$1.3 Billion in the year 2024. 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 12.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 3.7% and 7.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 5.0% CAGR.

Global Fault Detection and Classification Market - Key Trends & Drivers Summarized

The Fault Detection and Classification (FDC) market is witnessing unprecedented traction across diverse industrial verticals, largely propelled by rapid digitization and the convergence of operational technology (OT) with information technology (IT). Fault detection and classification systems are critical components in predictive maintenance frameworks, helping enterprises avoid costly downtimes and enhance asset reliability. They use advanced data analytics, machine learning algorithms, and sensor-driven intelligence to identify, classify, and respond to deviations in equipment performance or process behavior in real-time. As manufacturing and industrial processes become more data-intensive, the FDC market is benefitting from greater adoption of Industrial Internet of Things (IIoT) architectures, digital twins, and smart manufacturing ecosystems. According to recent industry data, integration with cloud platforms and edge computing is significantly amplifying the responsiveness and scalability of fault detection capabilities, enabling real-time corrective action without the need for centralized control.

Further, cybersecurity threats and stricter regulatory mandates on operational safety are indirectly contributing to FDC market growth. For industries such as oil & gas, pharmaceuticals, aerospace, and energy & utilities, faults in critical systems can pose serious safety and compliance risks. Consequently, organizations are increasingly investing in automated FDC platforms with embedded compliance tracking and root cause analysis capabilities. Advanced pattern recognition, self-learning algorithms, and high-resolution data collection through embedded sensors and SCADA systems are becoming indispensable. This wave of transformation is also encouraging vendors to offer FDC-as-a-Service (FDCaaS) models, enabling easier deployment for small and mid-sized enterprises (SMEs) without heavy upfront capital investment.

Why Is AI-Centric Fault Detection Becoming Mainstream?

The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) is redefining fault detection and classification paradigms across process-centric industries. Unlike traditional rule-based systems that rely on predefined thresholds, AI-powered FDC systems can dynamically learn and adapt to new patterns of behavior, ensuring higher accuracy in fault isolation and reduced false alarms. The shift from reactive to predictive maintenance models is driving increased investment in supervised and unsupervised learning algorithms, which are capable of identifying early-warning signals in complex datasets, even in unstructured or noisy environments. Use cases such as anomaly detection in high-frequency trading systems, temperature deviation in chemical reactors, or vibration monitoring in wind turbines highlight the real-world applicability and high ROI of intelligent FDC platforms.

Additionally, deep learning and neural networks are enhancing fault classification capabilities, enabling granular fault categorization, especially in high-complexity manufacturing processes such as semiconductor fabrication or pharmaceutical production. Edge-based AI processors now allow near-instantaneous fault recognition, eliminating data transmission latencies and increasing operational uptime. The integration of AI with digital twins is also allowing engineers to simulate potential fault scenarios and proactively refine operational parameters. Moreover, natural language processing (NLP) modules are being added to FDC platforms to generate contextualized alerts and maintenance instructions, making systems more intuitive for frontline operators and technicians.

How Are End-Use Industries Shaping the Market Landscape?

End-use verticals are playing a pivotal role in reshaping the FDC market’s contours. The automotive industry, for example, is deploying fault detection systems extensively in both assembly lines and autonomous vehicle systems. As cars become increasingly software-driven, embedded FDC technologies are crucial in monitoring control systems, battery health, and sensor integrity. In energy and utilities, FDC systems are integrated into smart grids to detect transmission faults, optimize energy distribution, and prevent system overloads. Renewable energy applications-particularly wind and solar-are utilizing FDC to monitor inverters, gearboxes, and panel performance remotely, reducing operational costs.

Healthcare and pharmaceutical manufacturing are also emerging as key adopters. Regulatory pressures to maintain sterility and consistency in drug production are pushing companies to integrate FDC systems into their cleanroom and bioreactor environments. Likewise, in the aerospace and defense sector, where reliability and real-time monitoring are mission-critical, fault detection platforms are used extensively for performance diagnostics and avionics system validation. The integration of FDC into industrial robotics is another high-growth area, where these systems ensure tool-path accuracy, wear detection, and feedback-loop optimization in precision engineering tasks. Collectively, these industries are demanding increasingly customized FDC solutions that are domain-specific, interoperable, and compliant with global safety standards.

What’s Fueling the Growth in the Global Fault Detection and Classification Market?

The growth in the Fault Detection and Classification market is driven by several factors, most notably the rapid advancement in sensor technologies and the growing ubiquity of real-time data acquisition systems. Miniaturized, low-power sensors with high sensitivity are now being deployed in complex industrial environments, allowing comprehensive fault monitoring across multi-point assets. The emergence of 5G connectivity is further enhancing the speed and volume of data transmission, enabling real-time decision-making through edge computing environments. This is particularly vital for applications in remote or hazardous settings, such as offshore drilling rigs or nuclear power plants, where human intervention is limited.

Another significant growth driver is the increasing integration of FDC solutions with enterprise asset management (EAM) and manufacturing execution systems (MES), creating a unified, data-driven operational framework. This interoperability allows for seamless data flow, from shop floor sensors to enterprise dashboards, ensuring more coordinated and efficient fault response strategies. The proliferation of smart factories under the Industry 4.0 initiative is also accelerating demand for robust FDC systems that can handle high-velocity production environments. In addition, regulatory and insurance compliance-especially in food processing, aerospace, and pharmaceuticals-is pushing companies to invest in transparent, auditable fault tracking systems. Finally, the rise of customizable, plug-and-play FDC solutions tailored for SMEs, coupled with increased access to cloud-native platforms, is democratizing adoption across regions and industries, further fueling the market’s upward trajectory.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Fault Detection and Classification market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Hardware Component, Software Component, Service Component); Fault (Mechanical Faults, Electrical Faults, Process Faults, Software Faults, Communication Faults); End-Use (Automotive End-Use, Electronics & Semiconductors End-Use, Metal & Machinery End-Use, Aerospace & Defense End-Use, Food & Packaging End-Use, Energy & Utility End-Use, Other End-Uses)

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

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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