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세계의 산업용 인공지능(AI) 소프트웨어 시장
Industrial Artificial Intelligence (AI) Software
상품코드 : 1799142
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 154 Pages
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한글목차

세계의 산업용 인공지능(AI) 소프트웨어 시장은 2030년까지 7,231억 달러에 도달

2024년에 1,238억 달러로 추정되는 산업용 인공지능(AI) 소프트웨어 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 34.2%로 성장하여 2030년에는 7,231억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 클라우드 기반 전개는 CAGR 29.9%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 3,834억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. On-Premise 전개 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 40.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 약 325억 달러, 중국은 CAGR 32.6%로 성장 예측

미국의 산업용 인공지능(AI) 소프트웨어 시장은 2024년에 325억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 1,093억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 32.6%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 30.6%와 30.0%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 24.2%를 보일 전망입니다.

세계의 산업용 인공지능(AI) 소프트웨어 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI 소프트웨어가 산업 운영에 필수적인 이유는 무엇일까?

산업용 인공지능(AI) 소프트웨어는 효율성 향상, 다운타임 감소, 실시간 의사결정을 지원하기 위해 제조, 에너지, 유틸리티, 물류 등 다양한 분야에서 도입이 확대되고 있습니다. AI는 기계와 시스템이 인간의 추론을 시뮬레이션하고, 새로운 입력에 적응하며, 명시적인 프로그래밍 없이도 운영 데이터로부터 학습할 수 있게 해줍니다. 산업 시스템이 복잡해지고 상호 연결됨에 따라 AI 소프트웨어는 인간의 능력을 넘어선 프로세스의 관리, 예측 및 최적화에 필요한 컴퓨팅 인텔리전스를 제공합니다.

산업용 AI 소프트웨어의 응용 분야에는 예지보전, 이상 감지, 품질 검사, 에너지 관리, 공급망 최적화 등이 있습니다. 장비의 거동을 학습한 AI 모델은 마모, 공정 비효율, 안전 위험의 징후를 확대되기 전에 감지할 수 있으며, 상태 기반 모니터링을 통해 예기치 않은 유지보수를 최소화할 수 있습니다. 석유 및 가스, 화학, 자동차 등 자산이 분산되어 있거나 공정의 변동성이 높은 산업에서는 AI를 도입하여 성능을 안정화하고 수작업에 의한 모니터링을 줄이고 있습니다.

소프트웨어 플랫폼과 배포 모델은 어떻게 진화하고 있는가?

최신 산업용 AI 소프트웨어 플랫폼은 기존 산업용 제어 시스템, 센서, 기업 데이터 플랫폼과 통합할 수 있는 모듈식 및 확장 가능한 아키텍처로 설계되었습니다. 많은 솔루션이 클라우드 네이티브 방식으로 온디맨드 확장성과 중앙집중식 관리를 제공하는 반면, 에지 지원형은 AI 모델을 데이터 소스 근처에서 실행할 수 있기 때문에 로봇 공학 및 실시간 제어와 같은 저지연 용도를 지원합니다. 플랫폼은 오픈 API와 업계 표준 통신 프로토콜을 통해 상호 운용성을 지원하게 되었습니다.

소프트웨어 벤더들은 시각적 모델 구축 도구, 사전 학습된 AI 모듈, 전문가가 아니더라도 분석 워크플로우를 구축할 수 있는 드래그 앤 드롭 인터페이스 등 사용 편의성에 초점을 맞추었습니다. 산업용 IoT(IIoT) 플랫폼, MES(제조실행시스템), SCADA 시스템과의 통합을 통해 AI가 실시간 기계 데이터를 수집하고 실용적인 출력을 제공할 수 있도록 하고 있습니다. AI가 운영 워크플로우에 통합됨에 따라 AI는 진단뿐만 아니라 폐루프 제어 및 자동 의사결정 지원에도 활용되고 있습니다.

도입이 활발히 진행되고 있는 산업과 수요가 증가하고 있는 산업은?

자동차, 항공우주, 에너지, 제약 산업은 산업용 AI 소프트웨어를 일찍이 도입한 기업 중 하나입니다. 이들 산업은 가동 시간, 제품 품질, 법규 준수에 대한 높은 요구사항에 직면해 있습니다. 제조업에서는 결함 검출, 수율 개선, 자동 조립 검사에 AI가 적용되고 있습니다. 에너지 분야에서는 자산 성능 최적화, 송전망 안정성 예측, 배출량 관리 등에 AI가 활용되고 있습니다.

또한, 식품 가공, 전자제품, 창고업에서도 새로운 수요가 나타나고 있으며, AI는 재고 예측, 추적성, 로봇 제어를 지원하고 있습니다. 아시아태평양에서는 제조업의 확대와 스마트팩토리 개념에 대한 투자로 인해 빠르게 도입이 진행되고 있습니다. 북미와 유럽은 대규모 자동화 프로그램과 디지털 전환의 의무화에 힘입어 혁신을 주도하고 있습니다. 정부 인센티브, 데이터 인프라 개발, 숙련된 노동력 확보가 지역 시장의 역동성을 형성하고 있습니다.

산업용 AI 소프트웨어 시장의 성장을 이끄는 요인은 무엇인가?

산업용 AI 소프트웨어 시장의 성장은 기계가 생성하는 업무 데이터의 가용성 증가, 머신러닝 알고리즘의 발전, 예측 및 자율적 의사결정 시스템에 대한 수요 등 여러 요인에 의해 이루어지고 있습니다. 산업 시스템의 복잡성과 실시간 성능 최적화의 필요성이 중요한 인프라와 제어 환경에 AI의 통합을 촉진하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅, 5G 커넥티비티, 고성능 컴퓨팅의 발전으로 AI는 더 빠르게, 더 가깝게 산업 자산에 접근하여 작동할 수 있게 되었습니다.

제조, 발전, 물류, 제약 제조 등 최종 용도의 확대로 인해 산업별 특화된 AI 도구에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. AI 기반 자동화는 다운타임 감소, 제품 일관성 향상, 처리량 증가에 도움이 되고 있습니다. 또한, 품질 관리 및 운영 투명성에 대한 규제 요건도 규제가 엄격한 산업에서 채택을 촉진하고 있습니다. 벤더들은 도메인 적응형 모델, 로우코드 배포 도구, 하이브리드 클라우드 옵션으로 대응하며 AI 소프트웨어를 산업 디지털화 및 운영 탄력성의 핵심으로 강화하고 있습니다.

부문

전개(클라우드 기반 전개, On-Premise 전개), 최종사용자(자동차 및 운송 최종사용자, 소매 및 소비자 최종사용자, 패키지 상품 최종사용자, 헬스케어 및 생명과학 최종사용자, 항공우주 및 방위 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 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 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 Industrial Artificial Intelligence (AI) Software Market to Reach US$723.1 Billion by 2030

The global market for Industrial Artificial Intelligence (AI) Software estimated at US$123.8 Billion in the year 2024, is expected to reach US$723.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 34.2% over the analysis period 2024-2030. Cloud-based Deployment, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 29.9% CAGR and reach US$383.4 Billion by the end of the analysis period. Growth in the On-Premise Deployment segment is estimated at 40.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$32.5 Billion While China is Forecast to Grow at 32.6% CAGR

The Industrial Artificial Intelligence (AI) Software market in the U.S. is estimated at US$32.5 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$109.3 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 32.6% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 30.6% and 30.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 24.2% CAGR.

Global Industrial Artificial Intelligence (AI) Software Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is AI Software Becoming Integral to Industrial Operations?

Industrial artificial intelligence (AI) software is being increasingly adopted across manufacturing, energy, utilities, and logistics sectors to improve efficiency, reduce downtime, and support real-time decision-making. AI enables machines and systems to simulate human reasoning, adapt to new inputs, and learn from operational data without explicit programming. As industrial systems grow more complex and interconnected, AI software provides the computational intelligence necessary to manage, predict, and optimize processes beyond human capabilities.

Applications of industrial AI software include predictive maintenance, anomaly detection, quality inspection, energy management, and supply chain optimization. AI models trained on equipment behavior can detect signs of wear, process inefficiencies, or safety risks before they escalate, enabling condition-based monitoring and minimizing unscheduled maintenance. Industries with distributed assets or high process variability, such as oil and gas, chemicals, and automotive, are adopting AI to stabilize performance and reduce manual oversight.

How Are Software Platforms and Deployment Models Evolving?

Modern industrial AI software platforms are designed with modular, scalable architectures that allow integration with existing industrial control systems, sensors, and enterprise data platforms. Many solutions are cloud-native, offering on-demand scalability and centralized management, while edge-enabled variants allow AI models to run close to the data source, supporting low-latency applications such as robotics and real-time control. Platforms increasingly support interoperability through open APIs and industry-standard communication protocols.

Software vendors are focusing on ease of use through visual model-building tools, pre-trained AI modules, and drag-and-drop interfaces that allow non-experts to deploy analytics workflows. Integration with industrial IoT (IIoT) platforms, MES (manufacturing execution systems), and SCADA systems is allowing AI to ingest real-time machine data and provide actionable outputs. As AI becomes embedded in operational workflows, it is being used not only for diagnostics but also for closed-loop control and automated decision support.

Which Industries Are Leading in Adoption, and Where Is Market Demand Growing?

Automotive, aerospace, energy, and pharmaceutical industries are among the early adopters of industrial AI software. These sectors face high requirements for uptime, product quality, and regulatory compliance. In manufacturing, AI is being applied in defect detection, yield improvement, and automated assembly inspection. In the energy sector, AI is being used for asset performance optimization, grid stability forecasting, and emissions management.

Emerging demand is also visible in food processing, electronics, and warehousing, where AI supports inventory forecasting, traceability, and robotic control. Asia Pacific is seeing rapid adoption due to manufacturing expansion and investment in smart factory initiatives. North America and Europe continue to lead in innovation, driven by large-scale automation programs and digital transformation mandates. Government incentives, data infrastructure development, and skilled workforce availability are shaping regional market dynamics.

What Is Driving Growth in the Industrial AI Software Market?

Growth in the industrial AI software market is driven by several factors including increasing availability of machine-generated operational data, advances in machine learning algorithms, and demand for predictive and autonomous decision systems. Rising complexity of industrial systems, combined with the need for real-time performance optimization, is prompting the integration of AI into critical infrastructure and control environments. Developments in edge computing, 5G connectivity, and high-performance computing are enabling AI to operate at greater speed and closer proximity to industrial assets.

End-use expansion across manufacturing, power generation, logistics, and pharmaceutical production is creating continuous demand for industry-specific AI tools. AI-driven automation is helping reduce downtime, improve product consistency, and increase throughput. Regulatory requirements around quality control and operational transparency are also driving adoption in highly regulated industries. Vendors are responding with domain-adapted models, low-code deployment tools, and hybrid cloud options, reinforcing AI software as a core enabler of industrial digitalization and operational resilience.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Industrial Artificial Intelligence (AI) Software market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Deployment (Cloud-based Deployment, On-Premise Deployment); End-User (Automotive & Transportation End-User, Retail & Consumer End-User, Packaged Goods End-User, Healthcare & Life Science End-User, Aerospace & Defense End-User, Energy & Utilities End-User, Other End-Users)

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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