공급망 디지털 트윈 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성 요소별, 도입 형태별, 기업 규모별, 산업별, 지역별, 부문 동향(2023-2030년)
Supply Chain Digital Twin Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Deployment Mode (On-premise, Cloud), By Enterprise Size, By Industry Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030
상품코드:1363526
리서치사:Grand View Research
발행일:2023년 09월
페이지 정보:영문 110 Pages
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한글목차
공급망 디지털 트윈 시장 성장 및 동향 :
세계의 공급망 디지털 트윈(Supply Chain Digital Twin) 시장 규모는 2030년까지 59억 8,000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2023년부터 2030년까지의 CAGR은 12.0%를 나타낼 것으로 예측됩니다.
디지털 트윈의 채택은 산업의 급성장과 최첨단 기술에 대한 수요에 힘입어지고 있습니다. 이 기술은 전체 공급 체인의 완전한 실시간 이미지를 제공하여 더 나은 모니터링, 분석 및 운영 최적화를 가능하게 합니다.
디지털 트윈은 전체 공급망 또는 그 안에 있는 특정 구성 요소의 디지털 복제본을 만드는 것입니다. 이 복제본에는 제조 시설, 보관 시설, 운송 차량, 프로세스, 데이터 흐름, 서로 다른 구성 요소 간의 관계 등의 물리적 자산이 포함됩니다. 또한 디지털 트윈에는 IoT 장치, 센서 및 기타 데이터 소스가 내장되어 있습니다. 온도, 습도, 위치 및 생산 파라미터는 모두 공급망의 여러 지점에서 이러한 장치에 의해 실시간으로 수집됩니다. 이 정보는 디지털 트윈에 입력되어 역동적이고 정확한 시뮬레이션이 가능합니다.
예기치 않은 가동 중단은 산업 제조업체들에게 큰 혼란과 경제적 부담을 가져오며, 팬데믹 이전부터 주당 15시간 이상의 손실 시간, 연간 500억 달러를 초과했습니다. 이러한 중단의 상당 부분, 약 절반은 장비 고장으로 인한 것입니다. 이러한 과제에 대항하기 위해 고장 전에 예지하고 선수를 치고 수리하는 예지보전이라는 전략이 설득력 있는 접근법으로 부상해 왔습니다. 디지털 트윈의 도입은 상당한 비용 절감과 생산성 향상을 약속하며 제조업체와 물류 공급자 모두에게 이익을 제공합니다.
물리적 물체의 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 디지털 트윈은 예지 보전에 최적인 솔루션입니다. 예를 들어, 2022년 Kraft Heinz는 Microsoft와 협력하여 북미의 34개 제조 시설 모두에 대해 디지털 트윈을 개발했습니다. 그 주요 목적 중 하나는 각 사업장 전체에서 기계적 가동 중지 시간을 줄이는 것입니다.
종합적인 창고뿐만 아니라 디지털 트윈은 소규모 개별 자산에도 효과적으로 배포 할 수 있습니다. 첨단 물류 회사 및 장비 서비스 제공업체는 로봇, 트럭, 공구 등의 디지털 복제본을 만들고 있습니다. 이 에뮬레이션 접근법을 사용하면 이러한 상태를 일관되게 모니터링할 수 있어 고장을 피하기 위해 적시에 주의해야 하는 마모와 손상을 파악할 수 있습니다. 예지 보전을 촉진하기 위해 디지털 트윈을 채택함으로써 물류 공급자에게 큰 이점을 제공합니다. 이렇게 하면 작업 처리량을 향출시킬 뿐만 아니라 작업 지출을 크게 줄일 수 있습니다.
공급망 디지털 트윈 시장 보고서 하이라이트
구성 요소별로 하드웨어 부문은 전체 시장을 지배했으며 2022년 시장 점유율은 42.0%였습니다. 이 부문은 정확하고 동적인 가상 표현을 생성하기 위해 실제 세계 데이터를 수집, 전송 및 처리함으로써 견인될 것으로 예측됩니다.
도입 형태별로는 온프레미스형이 시장 전체를 지배했으며 2022년 시장 점유율은 52.1%였습니다. 온프레미스 배포를 통해 기업은 데이터를 완벽하게 관리하고 민감한 공급망 정보를 보호하기 위한 보안 조치를 도입할 수 있습니다.
기업 규모에 따라 대기업 부문은 2023년부터 2030년까지 12.5% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 대기업은 공급망 디지털 트윈을 활용하여 업무 효율성을 높이고 비용을 절감하며 전체 공급망의 의사결정을 개선할 수 있습니다.
산업별로는 자동차분야가 실시간 수요변동, 생산계획, 리드를 고려한 재고수준 최적화를 통해 예측기간 중 CAGR이 13.3% 가까이에 도달하여 강력한 성장이 예상됩니다.
북미는 산업를 지배하며 2022년 세계 매출의 29.3% 이상을 차지하고 있습니다. 이 지역에는 공급망을 위한 디지털 트윈 기술을 적극적으로 개발하고 발전시키는 많은 선도적인 기술 기업, 연구 기관 및 대학이 있습니다.
목차
제1장 조사 방법 및 범위
제2장 주요 요약
제3장 시장 변수, 동향 및 범위 전망
시장 계통 전망
공급망 디지털 트윈 시장-밸류체인 분석
공급망 디지털 트윈 시장 역학
산업 분석-Porter's Five Forces 분석
산업 분석-PESTEL 분석
COVID-19 감염의 영향 분석
제4장 공급망 디지털 트윈 시장, 구성 요소 전망
공급망 디지털 트윈 시장, 구성 요소 분석 및 시장 점유율(2022년 및 2030년)
하드웨어
소프트웨어
서비스
제5장 공급망 디지털 트윈 시장, 도입 형태 전망
공급망 디지털 트윈 시장, 도입 형태 분석 및 시장 점유율(2022년 및 2030년)
온프레미스
클라우드
제6장 공급망 디지털 트윈 시장, 기업 규모 전망
공급망 디지털 트윈 시장, 기업 규모 분석 및 시장 점유율(2022년 및 2030년)
대기업
중소기업
제7장 공급망 디지털 트윈 시장, 산업별 전망
공급망 디지털 트윈 시장, 산업별 분석 및 시장 점유율(2022년 및 2030년)
제조업
자동차
항공우주 및 방위
소매
의약품
소비재
기타
제8장 공급망 디지털 트윈 시장 : 지역별 추정·동향 분석
공급망 디지털 트윈 시장 점유율, 지역별(2022년, 2030년)
북미
구성 요소별(2017-2030년)
도입 형태별(2017-2030년)
기업 규모별(2017-2030년)
산업별(2017-2030년)
미국
캐나다
유럽
구성 요소별(2017-2030년)
도입 형태별(2017-2030년)
기업 규모별(2017-2030년)
산업별(2017-2030년)
독일
영국
프랑스
아시아 태평양
구성 요소별(2017-2030년)
도입 형태별(2017-2030년)
기업 규모별(2017-2030년)
산업별(2017-2030년)
중국
일본
인도
남미
구성 요소별(2017-2030년)
도입 형태별(2017-2030년)
기업 규모별(2017-2030년)
산업별(2017-2030년)
브라질
멕시코
중동 및 아프리카
구성 요소별(2017-2030년)
도입 형태별(2017-2030년)
기업 규모별(2017-2030년)
산업별(2017-2030년)
아랍에미리트(UAE)
사우디아라비아(KSA)
남아프리카공화국
제9장 공급망 디지털 트윈 시장 경쟁 구도
주요 시장 진출기업
IBM
Oracle
SAP
Dassault Systemes
AVEVA
Siemens Digital Industries Software
Kinaxis
The AnyLogic Company
Simio
Logivations
주요 기업의 시장 점유율 분석(2022년)
기업 분류/포지션 분석(2022년)
전략적 매핑
확대
인수 합병
파트너십 및 협업
제품/서비스 개시
기타
LYJ
영문 목차
영문목차
Supply Chain Digital Twin Market Growth & Trends:
The global supply chain digital twin market size is expected to reach USD 5.98 billion by 2030, registering a CAGR of 12.0% from 2023 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc.. Digital twin adoption has been fueled by the industry's rapid growth and the demand for cutting-edge technology. This technology enables better monitoring, analysis, and operation optimization by providing a complete and real-time picture of the whole supply chain.
A digital twin is the creation of a digital replica of the complete supply chain or certain components within it. This replica contains physical assets such as manufacturing facilities, storage facilities, transportation vehicles, processes, data flows, and relationships between different pieces. Furthermore, the digital twin incorporates IoT devices, sensors, and other data sources. Temperature, humidity, location, and production parameters are all collected in real time by these devices at various points in the supply chain. This information is then input into the digital twin, which allows for a dynamic and accurate simulation.
Unforeseen operational halts pose significant disruptions and financial burdens for industrial manufacturers, amounting to more than 15 hours of lost time per week and exceeding USD 50 billion annually, even before the pandemic. A substantial portion of these interruptions, nearly half, stem from equipment malfunctions. To counteract these challenges, the strategy of predictive maintenance, involving the anticipation and preemptive repair of assets before they malfunction, has emerged as a compelling approach. Its implementation promises substantial cost reductions and heightened productivity, benefiting both manufacturers and logistics providers.
The potency of digital twins in furnishing real-time insights into the status of physical objects positions them as an optimal solution for predictive maintenance. For instance, in 2022, Kraft Heinz joined forces with Microsoft to develop digital twins for all 34 manufacturing facilities in North America. Among the primary aims was the curtailment of mechanical downtime across each establishment.
Beyond just comprehensive warehouses, digital twins can also be effectively deployed for individual assets, even on a smaller scale. Forward-thinking logistics entities and equipment service providers are crafting digital replicas of items such as singular robots, trucks, and tools. This emulation approach enables consistent monitoring of their conditions, identifying wear and tear that necessitates timely attention to avert breakdowns. Employing digital twins to facilitate predictive maintenance yields substantial benefits for logistics providers, including the potential to diminish reactive maintenance by around 40% within a given year. This not only amplifies operational throughput but also substantially reduces operational expenditure.
Supply Chain Digital Twin Market Report Highlights:
Based on component, the hardware segment dominated the overall market, accounting for a market share of 42.0% in 2022. The segment is expected to be driven by the gathering, transfer, and processing of real-world data to produce accurate and dynamic virtual representations
Based on deployment mode, the on-premise segment dominated the overall market, accounting for a market share of 52.1% in 2022. With on-premises implementation, the firm keeps full control of its data and can install its security measures to protect sensitive supply chain information
Based on enterprise size, the large enterprises segment is anticipated to grow at a CAGR of over 12.5% from 2023 to 2030. Large corporations can use supply chain digital twins to improve operational efficiency, lower costs, and improve decision-making across the whole supply chain
Based on industrial vertical, the automotive segment is anticipated to witness strong growth with a CAGR of nearly 13.3% over the forecast period, owing to the optimization of inventory levels by taking into account real-time demand variations, production plans, and lead
North America dominated the industry, contributing to over 29.3% of the global revenue in 2022. The region is home to many leading technology companies, research institutions, and universities that have been actively developing and advancing digital twin technology for supply chain
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Market Definitions
1.3. Information Procurement
1.3.1. Information analysis
1.3.2. Market formulation & data visualization
1.3.3. Data validation & publishing
1.4. Research Scope and Assumptions
1.4.1. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Summary
2.2. Market Snapshot
2.3. Segment Snapshot
2.4. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. Market Variables, Trends, & Scope Outlook
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Supply Chain Digital Twin Market - Value Chain Analysis
3.3. Supply Chain Digital Twin Market Dynamics
3.3.1. Market Driver Analysis
3.3.2. Market Restraint Analysis
3.3.3. Market Opportunity Analysis
3.4. Industry Analysis - Porter's Five Forces Analysis
3.4.1. Supplier power
3.4.2. Buyer power
3.4.3. Substitution threat
3.4.4. Threat from new entrant
3.4.5. Competitive rivalry
3.5. Industry Analysis - PESTEL Analysis
3.5.1. Political landscape
3.5.2. Economic landscape
3.5.3. Social landscape
3.5.4. Technology landscape
3.5.5. Environmental landscape
3.5.6. Legal landscape
3.6. COVID-19 Impact Analysis
Chapter 4. Supply Chain Digital Twin Market Component Outlook
4.1. Supply Chain Digital Twin market, By Component Analysis & Market Share, 2022 & 2030
4.2. Hardware
4.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
4.2.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
4.3. Software
4.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
4.3.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
4.4. Services
4.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
4.4.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Supply Chain Digital Twin Market Deployment Mode Outlook
5.1. Supply Chain Digital Twin market, By Deployment Mode Analysis & Market Share, 2022 & 2030
5.2. On-premise
5.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
5.2.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
5.3. Cloud
5.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
5.3.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. Supply Chain Digital Twin Market Enterprise Size Outlook
6.1. Supply Chain Digital Twin market, By Enterprise Size Analysis & Market Share, 2022 & 2030
6.2. Large Enterprise
6.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.2.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
6.3. Small and medium enterprises
6.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.3.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. Supply Chain Digital Twin Market Industry Vertical Outlook
7.1. Supply Chain Digital Twin market, By Industry Vertical Analysis & Market Share, 2022 & 2030
7.2. Manufacturing
7.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.2.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
7.3. Automotive
7.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.3.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4. Aerospace & Defense
7.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5. Retail
7.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6. Pharmaceuticals
7.6.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
7.7. Consumer Goods
7.7.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.7.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
7.8. Others
7.8.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.8.2. Market estimates and forecasts, By Region, 2017 - 2030 (USD Million)
