세계의 예지보전 시장 예측(-2029년) : 컴포넌트, 기술, 기법, 조직 규모, 산업, 지역별
Predictive Maintenance Market by Component (Hardware, Solution (Deployment Mode), & Services), Technology, Technique (Vibration Analysis, Infrared Thermography, Motor Circuit Analysis), Organization Size, Vertical, & Region - Global Forecast to 2029
상품코드 : 1459460
리서치사 : MarketsandMarkets
발행일 : 2024년 03월
페이지 정보 : 영문 377 Pages
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한글목차

세계의 예지보전 시장 규모는 예측 기간 중 35.1%의 CAGR로 추이하며, 2024년 106억 달러에서 2029년에는 478억 달러 규모로 성장할 것으로 예측됩니다.

조사 범위
조사 대상년 2019-2029년
기준년 2023년
예측 기간 2024-2029년
단위 금액(달러)
부문 컴포넌트·기술·기법·조직 규모·산업·지역별
대상 지역 북미·유럽·아시아태평양·중동 & 아프리카·라틴아메리카

컴포넌트별로는 솔루션 부문이 예측 기간 중 최대 규모를 유지할 것으로 예측됩니다. 예지보전 솔루션은 기존 유지보수 방식으로는 자산 상태를 모니터링하는 데 한계가 있으므로 기업에게 필수적인 컴포넌트로 부상하고 있습니다. 또한 이러한 솔루션은 실시간 자산 모니터링을 제공하고 규칙 기반 유지보수 접근 방식보다 훨씬 더 진보된 방식으로, 기업은 비용을 절감하고 다운타임을 최소화하며 운영 및 유지보수 프로세스를 최적화하는 사전 예방적 유지보수 전략을 채택할 수 있습니다. 할 수 있습니다. 솔루션 부문은 독립형과 통합형으로 나뉘며, 통합형 솔루션은 종합적인 기능과 다양한 부문과 지역에서 폭넓게 채택되고 있으므로 큰 수요가 있습니다. 단일 기능과 다기능을 모두 제공할 수 있는 통합형 소프트웨어는 독립형 소프트웨어보다 더 많은 인기를 얻고 있습니다. 독립형 소프트웨어는 커스터마이징 기능이 부족하지만, 저렴한 가격으로 인해 중소기업에서 여전히 널리 사용되고 있습니다.

기술별로는 AI 부문이 예측 기간 중 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, AI 기술은 고급 알고리즘과 머신러닝 모델을 활용하여 데이터를 분석하고 잠재적인 장비 고장을 사전에 예측함으로써 예지보전 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 기술을 통해 기업은 사후 유지보수에서 사전 유지보수, 나아가 예측 유지보수 전략으로 전환하여 궁극적으로 자산의 신뢰성을 향상시키고, 다운타임을 줄이며, 유지보수 비용을 최적화할 수 있습니다.

지역별로는 아시아태평양이 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상되며, IoT 기술의 상용화와 기술 활용을 극대화하기 위한 추가 발전의 필요성이 이 지역의 예지보전 솔루션 채택을 촉진할 것으로 예상됩니다. 이 지역에는 중국과 일본과 같은 주요 경제 국가들이 포함되어 있으며, 예지보전 시장에서 높은 성장률을 나타낼 것으로 예상됩니다. 또한 에너지 및 유틸리티, 운송 및 물류, 헬스케어 및 생명과학 등의 산업에서 예측 유지보수 솔루션과 서비스가 가장 높은 비율로 채택될 것으로 예상됩니다.

세계의 예지보전 시장을 조사했으며, 시장 개요, 시장 영향요인 및 시장 기회의 분석, 기술·특허의 동향, 법규제 환경, 비즈니스 모델, 사례 연구, 시장 규모의 추이·예측, 각종 구분·지역별 상세 분석, 경쟁 구도, 주요 기업의 개요 등을 정리하여 전해드립니다.

목차

제1장 서론

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 중요 인사이트

제5장 시장 개요와 업계 동향

제6장 예지보전 시장 : 컴포넌트별

제7장 예지보전 시장 : 기술별

제8장 예지보전 시장 : 기법별

제9장 예지보전 시장 : 조직 규모별

제10장 예지보전 시장 : 산업별

제11장 예지보전 시장 : 지역별

제12장 경쟁 구도

제13장 기업 개요

제14장 인접 시장과 관련 시장

제15장 부록

KSA
영문 목차

영문목차

The global predictive maintenance market is valued at USD 10.6 billion in 2024 and is estimated to reach USD 47.8 billion in 2029, registering a CAGR of 35.1% during the forecast period. The continuous advancements in big data, Machine-to-Machine (M2M) communication, and cloud technology have opened up new possibilities for analyzing information derived from industrial assets. IoT devices generate vast amounts of data from diverse sources like sensors, cameras, and interconnected devices. However, this data alone lacks value until it is transformed into actionable, context-rich information. Big data analytics and data visualization techniques empower users to uncover fresh insights through batch processing and offline analysis. While real-time data analysis and decision-making are often manual, automating these processes is preferred for scalability. AI technology plays a crucial role in analyzing the extensive data volumes generated by various components of the IoT ecosystem and converting them into meaningful insights. Enterprises are integrating AI into their established analytical frameworks to automate data interpretation and gain real-time insights from IoT-generated data. AI equips enterprises with frameworks and tools to analyze real-time data and discover multiple use cases for IoT applications.

Scope of the Report
Years Considered for the Study2019-2029
Base Year2023
Forecast Period2024-2029
Units ConsideredUSD (Billion)
SegmentsBy Component, Technology, Technique, Organization size, Vertical and Region.
Regions coveredNorth America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, Latin America

"By component, the solution segment is projected to hold the largest market size during the forecast period."

Predictive maintenance solutions have emerged as indispensable components for numerous successful and large enterprises, given the challenges they face in monitoring asset conditions using traditional maintenance methods. Moreover, these solutions offer real-time asset monitoring, a significant advancement over rule-based maintenance approaches, allowing organizations to adopt proactive maintenance strategies that reduce costs, minimize downtime, and optimize operational maintenance processes. The solutions market is categorized into standalone and integrated offerings, with integrated solutions experiencing substantial demand due to their comprehensive functionality and widespread adoption across diverse sectors and regions. Integrated software, offering both single and multi-functional capabilities, has gained popularity over standalone software, which lacks customization capabilities but remains prevalent in small and mid-sized enterprises due to its affordability.

"By Technology, Artificial Intelligence is registered to grow at the highest CAGR during the forecast period."

AI technology plays a significant role in predictive maintenance by leveraging advanced algorithms and machine learning models to analyze data and predict potential equipment failures before they occur. This technology enables organizations to move from reactive maintenance to proactive and even predictive maintenance strategies, ultimately improving asset reliability, reducing downtime, and optimizing maintenance costs. Examples of AI technology in predictive maintenance include the use of predictive modeling techniques such as regression analysis, decision trees, and neural networks to forecast equipment failures based on historical data patterns. AI-powered anomaly detection algorithms can also identify abnormal behavior in real-time sensor data, allowing for timely intervention and preventive maintenance actions. Additionally, AI-driven condition monitoring systems utilizing IoT sensors can continuously monitor equipment health and performance metrics, providing early warnings of potential issues and enabling predictive maintenance scheduling. These AI technologies empower organizations to transform their maintenance practices, enhance operational efficiency, and drive better business outcomes.

"Asia Pacific is projected to witness the highest CAGR during the forecast period."

Asia Pacific has witnessed advanced and dynamic adoption of new technologies and is expected to record the highest CAGR during the forecast period. The commercialization of IoT technology and the need for further advancements to leverage the technology to the best are expected to drive the adoption of predictive maintenance solutions in the region. The region includes major economies, such as China and Japan, which are expected to register high growth in the predictive maintenance market. Verticals, such as energy and utilities, transportation and logistics, and healthcare and life sciences, are expected to adopt predictive maintenance solutions and services at the highest rate in the region. Companies operating in Asia Pacific would benefit from the flexible economic conditions, industrialization- and globalization-motivated policies of the governments, as well as from the growing digitalization, which is expected to have a huge impact on the business community. Other countries in the region, such as South Korea, Singapore, Hong Kong, and Malaysia, are exploring ways to integrate predictive maintenance solutions and services. The countries considered for the analysis of the Asian predictive maintenance market are China, Japan, India, Bangladesh, and the rest of Asia Pacific.

Breakdown of primaries

In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the predictive maintenance market.

Major vendors offering predictive maintenance hardware, solution and services across the globe are IBM (US), ABB (Switzerland), Schneider Electric (France), AWS (US), Google (US), Microsoft (US), Hitachi (Japan), SAP (Germany), SAS Institute (US), Software AG (Germany), TIBCO Software (US), Altair (US), Oracle (US), Splunk (US), C3.ai (US), Emerson (US), GE (US), Honeywell (US), Siemens (Germany), PTC (US), Dingo (Australia), Uptake (US), Samotics (Netherlands), WaveScan (Singapore), Quadrical Ai (Canada), UpKeep (US), Limble (US), SenseGrow (US), Presage Insights (India), Falcon Labs (India).

Research Coverage

The market study covers predictive maintenance across segments. It aims at estimating the market size and the growth potential across different segments, such as component (hardware, solution [by deployment mode] & services), technology, technique, organization size, vertical and region. It includes an in-depth competitive analysis of the key players in the market, along with their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and key market strategies.

Key Benefits of Buying the Report

The report would provide the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall market for predictive maintenance and its subsegments. It would help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights better to position their business and plan suitable go-to-market strategies. It also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

The report provides insights on the following pointers:

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 PREMIUM INSIGHTS

5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS

6 PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY COMPONENT

7 PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY TECHNOLOGY

8 PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY TECHNIQUE

9 PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY ORGANIZATION SIZE

10 PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY VERTICAL

11 PREDICTIVE MAINTENANCE MARKET, BY REGION

12 COMPETITIVE LANDSCAPE

13 COMPANY PROFILES

14 ADJACENT AND RELATED MARKETS

15 APPENDIX

(주)글로벌인포메이션 02-2025-2992 kr-info@giikorea.co.kr
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