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세계의 예측 유지보수 시장(2025-2032년) : 규모, 점유율, 업계 분석 보고서 - 컴포넌트별, 도입 형태별, 기업 규모별, 기술별, 최종 용도별, 용도별, 지역별 전망, 예측
Global Predictive Maintenance Market Size, Share & Industry Analysis Report By Component (Hardware and Software ), By Deployment, By Enterprise Size, Based on Technology, By End-use, By Application, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드 : 1767931
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 05월
페이지 정보 : 영문 467 Pages
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한글목차

예측 유지보수 시장 규모는 예측 기간 동안 29.0%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2032년까지 942억 1,000만 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

계획되지 않은 장비 고장은 심각한 생산 손실, 납기 지연 및 경제적 손실을 초래할 수 있습니다. 유지보수팀은 산업기기에서 수집한 데이터를 분석함으로써 마모의 징후를 조기에 감지하고, 심각한 고장으로 발전하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.

그러나, 예측 유지보수의 도입에는 많은 투자가 필요하고, 많은 기업에게 도입의 장벽이 될 가능성이 있습니다. 또한 숙련된 인재에 대한 투자도 필요합니다. 이러한 비용은 특히 예산이 한정되어 있는 중소기업에게는 부담이 될 가능성이 있습니다.

구성 요소 전망

컴포넌트를 기반으로 시장은 하드웨어와 소프트웨어로 분류됩니다. AI를 활용한 분석, 머신러닝 알고리즘, 클라우드 기반 솔루션의 도입 확대가 이 부문의 성장에 크게 기여하고 있습니다.

소프트웨어 전망

소프트웨어 부문은 통합형과 독립형으로 분류됩니다. 다양한 산업 조직에서는 ERP(Enterprise Resource Planning) 및 CMMS(Computerized Maintenance Management System)와 같은 기존 엔터프라이즈 시스템과 원활하게 연결되는 통합 예측 유지보수 솔루션의 도입이 점점 더 진행되고 있습니다.

기업 규모 전망

기업 규모에 따라 시장은 대기업과 중소기업(SME)으로 나뉩니다. 중소기업은 대기업에 비해 느린 속도로 예측 유지보수 기술의 도입을 진행하고 있습니다. 비용 효율적이고 확장성이 높은 솔루션이 보급됨에 따라 중소기업에서도 PDM(예측 유지보수)을 도입하기 쉬워졌으며, 다운타임과 보수 비용 절감에 따른 이점을 누릴 수 있게 되었습니다.

도입 형태별 전망

도입 형태에 따라 시장은 On-Premise와 클라우드로 분류됩니다. 많은 산업 가운데 특히 제조, 에너지, 방위 등 기밀 데이터를 다루는 업계에서는 데이터 보안 강화, IT 인프라 관리 강화, 외부 네트워크 의존도 감소 등의 이유로 On-Premise 도입이 선호되고 있습니다. On-Premise의 예측 유지보수 솔루션은 조직이 대량의 장비 데이터를 로컬에서 처리하고 분석할 수 있게 하고 대기 시간을 최소화하여 실시간 모니터링을 제공합니다.

용도별 전망

용도별로 볼 때 시장은 상태 모니터링, 예측 분석, 원격 모니터링, 자산 추적, 유지 관리 일정으로 분류됩니다. 특히 물류, 운송, 헬스케어에서 효율적인 자산 관리의 요구가 높아짐에 따라 자산 추적 솔루션에 대한 수요가 높아지고 있습니다.

기술별 전망

기술을 기반으로 시장은 IoT, 인공지능(AI) 및 머신러닝, 디지털 트윈, 고도 분석 및 기타로 분류됩니다. 이를 통해 잠재적인 고장을 정확하게 예측할 수 있습니다. 디지털 트윈은 IoT 센서의 실시간 데이터와 AI 구동 분석결과를 통합하여 자산 모니터링, 유지보수 계획 및 성능 최적화 능력을 강화합니다.

최종 용도별 전망

최종 용도에 따라 시장은 군 및 방위, 에너지 및 유틸리티, 제조, IT 및 통신, 물류 및 운송 등으로 분류됩니다. 기업들은 안전성 확보를 위해, 예측 유지보수를 점점 활용하고 있습니다. AI를 활용한 예측 유지보수 솔루션은 엔진의 상태 감시, 마모의 검출, 선제적인 유지보수 스케줄의 계획에 도움이 됩니다.

지역별 전망

지역별로 북미, 유럽, 아시아태평양, LAMEA(라틴아메리카, 중동, 아프리카) 시장을 분석하였습니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 개관

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계

제5장 세계의 예측 유지보수 시장 : 컴포넌트별

제6장 세계의 예측 유지보수 시장 : 도입별

제7장 세계의 예측 유지보수 시장 : 기업 규모별

제8장 세계의 예측 유지보수 시장 : 기술별

제9장 세계의 예측 유지보수 시장 : 최종 용도별

제10장 세계의 예측 유지보수 시장 : 용도별

제11장 세계의 예측 유지보수 시장 : 지역별

제12장 기업 프로파일

제13장 예측 유지보수 시장의 필수 성공 조건

CSM
영문 목차

영문목차

The Global Predictive Maintenance Market size is expected to reach $94.21 billion by 2032, rising at a market growth of 29.0% CAGR during the forecast period.

The growing need for real-time asset monitoring, predictive analytics, and condition-based maintenance has fuelled the adoption of standalone predictive maintenance solutions across manufacturing, logistics, and energy industries. Many organizations, particularly small and medium-sized enterprises (SMEs), prefer standalone predictive maintenance software due to its flexibility, ease of deployment, and cost-effectiveness. These solutions are designed to operate independently without requiring extensive integration with existing enterprise systems, making them ideal for companies looking for specialized maintenance analytics and monitoring tools.

Organizations across industries, including manufacturing, energy, and transportation, face increasing pressure to optimize operational costs. Traditional reactive and preventive maintenance approaches often lead to excessive spending, inefficient resource utilization, and unexpected equipment failures. Predictive maintenance offers a cost-effective alternative by allowing companies to transition from a time-based to a condition-based maintenance strategy, reducing unnecessary service interventions and cutting down on maintenance expenses. Hence, rising demand for cost-effective maintenance solutions is driving the growth of the market.

Additionally, unplanned equipment failures can lead to severe production losses, missed deadlines, and financial repercussions. Many industries are shifting their focus toward predictive maintenance to minimize unplanned downtime and improve business continuity. By analyzing data from industrial equipment, predictive maintenance systems detect early signs of wear and tear, allowing maintenance teams to address issues before they escalate into major failures. In conclusion, growing emphasis on reducing downtime and enhancing equipment lifespan is propelling the growth of the market.

However, implementing predictive maintenance requires substantial initial investment, which can be a deterrent for many companies. Businesses must invest in IoT sensors, data storage infrastructure, advanced analytics software, and skilled personnel to effectively deploy and manage predictive maintenance solutions. These costs can be prohibitive, especially for small and medium-sized enterprises (SMEs) with limited budgets. In conclusion, high initial implementation costs and complexity hinder the market's growth.

Component Outlook

Based on component, the market is characterized into hardware and software. The increasing adoption of AI-driven analytics, machine learning algorithms, and cloud-based solutions has significantly contributed to the growth of this segment. Predictive maintenance software enables organizations to monitor equipment health in real time, analyze historical data, and predict potential failures before they occur, reducing downtime and maintenance costs.

Software Outlook

The software segment is further subdivided into integrated and standalone. Organizations across various industries increasingly adopt integrated predictive maintenance solutions that seamlessly connect with existing enterprise systems, such as Enterprise Resource Planning (ERP) and Computerized Maintenance Management Systems (CMMS).

Enterprise Size Outlook

On the basis of enterprise size, the market is divided into large enterprises and small & medium-sized enterprises (SMEs). SMEs are increasingly adopting predictive maintenance technologies, albeit at a slower pace compared to large enterprises. The growing availability of cost-effective, scalable solutions has made PDM more accessible to smaller businesses, allowing them to reap the benefits of reduced downtime and maintenance costs.

Deployment Outlook

On the basis of deployment, the market is classified into on-premise and cloud. Many industries, especially those dealing with sensitive data such as manufacturing, energy, and defense, prefer on-premise deployment due to enhanced data security, greater control over IT infrastructure, and reduced dependence on external networks. On-premise predictive maintenance solutions enable organizations to process and analyze large volumes of equipment data locally, minimizing latency and ensuring real-time monitoring.

Application Outlook

By application, the market is divided into condition monitoring, predictive analytics, remote monitoring, asset tracking, and maintenance scheduling. The rising need for efficient asset management, particularly in logistics, transportation, and healthcare, has driven the demand for asset-tracking solutions.

Technology Outlook

On the basis of technology, the market is categorized into IoT, artificial intelligence & machine learning, digital twin, advanced analytics, and others. Digital twin technology enables the creation of virtual replicas of physical assets, allowing businesses to simulate real-world scenarios and predict potential failures accurately. Digital twins enhance asset monitoring, maintenance planning, and performance optimization by integrating real-time data from IoT sensors and AI-driven analytics.

End-Use Outlook

Based on end-use, the market is segmented into military & defense, energy & utilities, manufacturing, IT & telecom, logistics & transportation, and others. Fleet operators, airlines, and railway networks increasingly leverage predictive maintenance to enhance vehicle and equipment uptime, optimize fuel efficiency, and ensure safety. AI-driven predictive maintenance solutions help monitor engine health, detect wear and tear, and plan proactive maintenance schedules.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The region is experiencing rapid digital transformation, with industries increasingly investing in Industry 4.0, AI, and IoT-based solutions for predictive maintenance. European governments and enterprises are enhancing operational efficiency and reducing manufacturing, energy & utilities, and transportation downtime.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Predictive Maintenance Market Report Segmentation

By Component

By Deployment

By Enterprise Size

By Technology

By End-use

By Application

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Global Predictive Maintenance Market by Component

Chapter 6. Global Predictive Maintenance Market by Deployment

Chapter 7. Global Predictive Maintenance Market by Enterprise Size

Chapter 8. Global Predictive Maintenance Market by Technology

Chapter 9. Global Predictive Maintenance Market by End-use

Chapter 10. Global Predictive Maintenance Market by Application

Chapter 11. Global Predictive Maintenance Market by Region

Chapter 12. Company Profiles

Chapter 13. Winning Imperatives of Predictive Maintenance Market

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