에너지 분야의 예지 보전 : 시장 점유율 분석, 산업 동향과 통계, 성장 예측(2025-2030년)
Predictive Maintenance in the Energy - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)
상품코드:1641826
리서치사:Mordor Intelligence
발행일:2025년 01월
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한글목차
에너지 분야의 예지보전 시장 규모는 2025년에 22억 5,000만 달러로 추정됩니다. 예측기간(2025-2030년)의 CAGR은 25.77%로, 2030년에는 70억 8,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
주요 하이라이트
최근 예지보전(PdM) 플랫폼이 시장의 견인역이 되고 있습니다. PdM 솔루션은 신규 또는 기존의 기계 인프라와 통합되어 기계의 건전성을 평가하고 임박한 고장의 징후를 감지합니다. PdM의 통합은 투자 수익률(ROI)을 보장하고 세계의 원격 기계 모니터링을 가능하게 함으로써 기업이 지속가능성 목표를 달성하고 능가할 수 있도록 합니다.
예지 보전은 자산효율 개선에 있어 에너지 산업을 크게 지원하고 있습니다. 빅데이터 분석, 사물인터넷(IoT), 클라우드 데이터 스토리지 등의 신기술로 산업기기와 센서가 중앙 서버로 상태 기반 데이터를 전송할 수 있게 되어 고장 검출이 보다 실용적이고 직접적으로 이루어졌습니다. 가동 시간 증가, 유지 보수 비용 절감, 예기치 않은 고장, 예비 부품 재고가 동시에 시장을 추진하고 번영하고 있습니다. 게다가 수리·오버홀 시간의 단축은 예지보전 시장의 성장에 있어서 매우 중요합니다.
에너지 기업의 대부분은 자산 집약적인 비즈니스입니다. 소비자에게 에너지를 공급하기 위해 이러한 자원이 제대로 작동하는 데는 시간과 노력이 필요합니다. 결정 트리와 같은 머신러닝 기술을 사용하여 장비를 운전하고 나아가 전체 시스템을 최적화할 수 있습니다. 마찬가지로 비교 가능한 알고리즘을 통해 예방 보전 프로그램을 예측 보전 프로그램으로 자동화할 수 있습니다. 또한 한계가격, 타임시프트, 자산이용을 가능하게 하여 에너지의 생성과 공급을 가능하게 합니다.
예지 보전 서비스 및 솔루션은 기계가 고장나기 전에 경고를 발행합니다. 비즈니스 정보, 센서 데이터 및 기업 자산 관리(EAM) 시스템을 통합하면 사후 대응형에서 예지 보전 서비스 및 솔루션으로 신속하게 마이그레이션할 수 있습니다.
그러나 높은 설치 비용, 환경 우려, 운영 비용 상승, 소비자 기대 증가, 잘못된 요구로 이어지는 데이터의 잘못된 해석 등의 요인이 예지 보전 시장의 성장을 방해하고 있습니다. 더 나은 의사 결정을 내리기 위해 사용 상황과 성능 패턴에 대한 더 나은 통찰력이 필요하기 때문에 이러한 과제는 다양한 분석 도구의 채택률을 높이고 있습니다.
COVID-19는 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 세계 경기 감속은 시장에 긍정적이고 부정적인 영향을 미쳤습니다. 예를 들어, 에너지 소비의 낙상은 화폐로 인하여 시장에 타격을 주었습니다. 그러나 발생 중인 인력 부족과 공급망의 혼란으로 인해 이 산업에서 조업하는 기업은 기계를 양호한 상태로 가동시키려고 했습니다.
에너지 분야의 예지보전 동향
솔루션 부문이 크게 성장할 것으로 예상
에너지 부문에서는 주로 원격 모니터링 업무를 위해 맞춤형 산업용 예지 보전 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 빅데이터는 프로세스, 자산, 중장비 분석에 필수적인 역할을 합니다.
SAP, IBM, Microsoft 등 여러 공급업체가 이 시장에서 적극적으로 활동하고 있으며 조직의 요구에 따라 맞춤형 사전지원 솔루션 및 서비스를 제공합니다. 이러한 솔루션은 조직이 중요한 설비를 보호하고 생산성과 경쟁 우위에 서는 데 도움이 됩니다.
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 통해 조직은 업무를 완전히 시각화하고 산업에서 가장 파괴적인 과제를 해결하는 데 도움이 되는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 에너지 부문의 기업이 생성하는 빅데이터는 대량이기 때문에 첨단 기업은 이 데이터를 최대한 활용하기 위한 모니터링 및 예측 분석 툴에 투자하고 있습니다. 가트너사에 따르면 이 부문의 새로운 모니터링 및 제어 시스템의 40%가 예측 기간까지 사물인터넷(IoT)을 이용하여 지능적인 운용을 가능하게 한다고 합니다.
석탄 자원의 고갈로 인해 발전 산업은 석탄에서 태양광과 풍력에너지로 이동하고 있습니다. 기후 조건의 변화로 인해 대부분의 국가에서는 석탄 발전소를 엄격히 규제하고 있습니다. 전력 소비가 증가함에 따라 신흥 국가들은 생산 능력을 확대하기 위해 첨단 기술과 장비에 투자하고 있습니다.
예지보전 솔루션의 도입은 혁신적인 보전 활동을 최대한 활용함으로써 발전 산업에서의 고장을 최소화하면서 생산성을 향상시키는 힘을 최종 사용자에게 줄 것으로 기대됩니다. 아시아태평양 신흥 국가의 발전 산업에서는 효율성이 높고 제어가 빠르고 모니터링이 빠르고 운영 장애의 가능성을 줄여야 합니다.
신재생에너지 발전, 특히 풍력 터빈, 해상 풍력 발전소, 태양광 발전소에 대한 투자가 중국과 인도 등 국가에서의 예지보전 솔루션 시장의 성장에 박차를 가하고 있습니다.
북미가 큰 시장 점유율을 차지
에너지 분야의 예지보전시장은 북미가 지배적이고 유럽이 계속되고 있습니다. 이는 많은 서비스 제공업체의 존재, 기술 진보, 예방 보전에 대한 지식 증가와 같은 근본적인 요인 때문입니다. 캐나다와 미국과 같은 신흥 경제 국가들은 기술 진보를 위한 R&D(R&D)를 중시하는 경향이 강해지고 있으며, 이 지역 전체에서 예지보전 솔루션 수요를 촉진하고 있습니다. 미국 에너지 정보국(US EIA)에 따르면 총 에너지 소비율은 2020-2040년 사이에 5% 상승할 것으로 예상됩니다.
기업은 수익성을 유지하기 위해 에너지 효율을 제공하고 다운 타임을 줄여야합니다. 이것은 유틸리티과 에너지 부문의 데이터 분석 시장을 견인하고 있습니다. 환경에 대한 관심 증가와 지속 가능한 에너지 투자 증가는 시장 성장에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
시장 성장을 가속하는 기타 요인으로는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에 대한 투자 증가, 자산의 다운타임과 유지보수 비용 절감을 위한 투자 증가, 사물 인터넷(IoT) 채택, 기계 및 장비의 전체 수명을 연장할 필요성, 센서 가격 하락, 센서 기술 진보, 고속 네트워킹 기술 진화 등이 있습니다. 또한 규제 준수는 미국에서 사물 인터넷(IoT) 기술 도입의 중요한 추진력이 되고 있습니다. 미국에서는 에너지법(EA)의 성립으로 지속가능한 에너지 소비를 추적하는 노력이 가속화되고 있습니다.
미국 최대급 에너지 산업은 많은 투자를 받고 있습니다. 예를 들어, Bloomberg New Energy Finance(BNEF)에 따르면 미국은 향후 20년간 재생가능 에너지 설비에 약 7,000억 달러를 투자할 전망입니다. 이러한 요인은 에너지 분야의 예지 보전 시장의 성장을 뒷받침할 것으로 예상됩니다.
환경·사회·거버넌스(ESG) 전략이 강화됨에 따라 에너지 부문은 계속 거래 활동의 대상이 되고 있습니다. 일반투자자들의 관심은 여전히 높지만, 거시경제적인 압력은 북미의 에너지전력·공익기업에 있어서 다양한 평가상의 과제를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, JP Morgan은 South Jersey Industries에 78억 달러를 지불했습니다. 마찬가지로 ArcLight Clean Energy Transition Corp는 OPAL Fuels LLC를 인수하기 위해 15억 달러를 지불했습니다. 이것은 북미에서의 예지보전의 성장을 뒷받침하고 있습니다.
에너지 분야의 예지 보전 개요
국내외에 다수의 기업이 존재하기 때문에 에너지 시장에서의 예지보전 경쟁은 매우 치열합니다. 시장은 적당히 집중되고 있으며, 중요한 진출기업은 제품 혁신과 M&A 등의 전략을 통해 시장 지배력을 확대하고 있습니다. IBM Corporation, SAP SE, Robert Bosch GmbH, Siemens AG 등이 시장의 주요 기업입니다.
2022년 6월, Siemens는 산업 기업에 예지 보전 및 자산 인텔리전스를 제공하는 Senseye를 인수했습니다. Senseye의 인수로 Siemens는 혁신적인 예지 보전과 자산 인텔리전스의 포트폴리오를 확대했습니다. Senseye는 성과 지향 예지 보전 솔루션을 제공하는 제조업체이며 산업용 장비 제조업체입니다. 센스아이의 예지보전 솔루션을 통해 기계의 예기치 않은 다운타임을 50% 절감하고 보전 직원의 생산성을 30% 향상시킬 수 있습니다.
Hitachi Ltd.는 2022년 5월 Hitachi Energy와 Hitachi Vantara가 개발한 'Lumada Inspection Insights'를 출시하여 기업에 의한 자산 점검의 자동화와 지속가능성 목표의 추진을 지원하고 있습니다. 이 새로운 접근법은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 채택하고, 자원, 위험성, 다양한 이미지 유형을 평가하고 고장의 여러 이유를 해결합니다.
또한 2022년 1월 IBM은 환경성능 관리를 위한 데이터와 분석 소프트웨어를 제공하는 Envizi 인수를 발표했습니다. 이 인수는 IBM Maximo 자산 관리 솔루션, IBM Environmental Intelligence Suite, IBM Sterling 공급망 솔루션 등 인공지능(AI)이 탑재된 소프트웨어에 대한 IBM의 투자 확대를 확대하여 조직이 보다 탄력적이고 지속 가능한 운영 및 공급망을 구축할 수 있도록 지원합니다.
또한 이 인수는 기업의 제품 및 서비스 제공 범위를 확대합니다. 클라우드 기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 IBM Cloud의 광범위한 서비스와 전문 지식은 세계의 보다 스마트한 비즈니스가 프로세스를 혁신하고, 새로운 기술과 능력을 흡수하며, 새로운 시장 기회에 신속하게 피벗할 수 있도록 지원합니다.
기타 혜택
엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
3개월간의 애널리스트 서포트
목차
제1장 서론
조사의 전제조건과 시장 정의
조사 범위
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 역학
시장 개요
시장 성장 촉진요인
에너지 부문에 대한 투자 증가
자동화 도입 증가
시장의 과제
높은 도입 비용
산업 밸류체인 분석
산업의 매력 - Porter's Five Forces 분석
신규 진입업자의 위협
구매자의 협상력
공급기업의 협상력
대체품의 위협
경쟁 기업 간 경쟁 관계의 강도
시장에 대한 COVID-19의 영향 평가
제5장 시장 세분화
제품별
솔루션
서비스별
배포 모드별
온프레미스
클라우드
지역별
북미
유럽
아시아태평양
라틴아메리카
중동 및 아프리카
제6장 경쟁 구도
기업 프로파일
IBM Corporation
SAP SE
Siemens AG
Intel Corporation
Robert Bosch GmbH
Accenture PLC
ABB Ltd
Schneider Electric
Banner Engineering Corp.
GE Automation & Control
제7장 투자 분석
제8장 시장 기회와 앞으로의 동향
KTH
영문 목차
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The Predictive Maintenance in the Energy Market size is estimated at USD 2.25 billion in 2025, and is expected to reach USD 7.08 billion by 2030, at a CAGR of 25.77% during the forecast period (2025-2030).
Key Highlights
The predictive maintenance (PdM) platform has recently gained market traction. PdM solutions are integrated with new or existing machinery infrastructure to assess machine health and detect signs of impending failure. PdM integration ensures return on investment (ROI) and enables organizations to meet and exceed sustainability goals by enabling global remote machine monitoring.
Predictive maintenance is significantly assisting the energy industry in improving asset efficiency. Emerging technologies such as big data analytics, the Internet of Things (IoT), and cloud data storage enable industrial equipment and sensors to send condition-based data to a centralized server, making fault detection more practical and direct. The increase in uptime, lower maintenance costs, unexpected failures, and spare part inventory have propelled and flourished the market simultaneously. Furthermore, reducing repair and overhaul times is critical for the predictive maintenance market's growth.
The majority of energy companies are asset-intensive businesses. It takes time and effort to ensure that these resources work correctly to provide energy to consumers. Machine learning techniques, such as decision trees, can be used to optimize the operation of the equipment and, by extension, the entire system. Similarly, comparable algorithms can automate the transformation of preventative maintenance programs into predictive ones. It also allows for marginal pricing, time shifting, and asset utilization, allowing energy to be generated and delivered.
Predictive maintenance services and solutions send out an alert before the machine fails. Integrating business information, sensor data, and enterprise asset management (EAM) systems allow for the rapid transition from reactive to predictive maintenance services and solutions.
However, factors such as high installation costs, environmental concerns, rising operating costs, rising consumer expectations, and data misinterpretation leading to false requests hinder predictive maintenance market growth. Because of the growing need for better insights into usage and performance patterns to help make better decisions, these challenges increase the adoption rate of various analytics tools.
COVID-19 significantly impacted the market. The global economic slowdown had both positive and negative consequences for the market. For example, the drop in energy consumption was caused by the lockdowns, which hurt the market. However, due to a lack of personnel and a disrupted supply chain during the outbreak, companies operating in the industry attempted to keep the machinery running in good condition.
Predictive Maintenance in the Energy Market Trends
Solutions Segment is Anticipated to Witness Significant Growth
In the energy sector, there has been an increase in demand for customized industrial predictive maintenance solutions, primarily for remote monitoring operations. Big data has also played an essential role in analyzing processes, assets, and heavy equipment.
Several vendors, including SAP, IBM, and Microsoft, are active in the market, offering customized predictive maintenance solutions and services based on the needs of organizations. These solutions can help organizations protect their critical equipment and gain a competitive advantage in productivity.
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) enable organizations to gain complete visibility of their operations and generate insights that can aid in the resolution of some of the industry's most disruptive challenges. Because of the volume of big data generated by energy sector companies, forward-thinking businesses invest in monitoring and predictive analytics tools that help leverage this data to its full potential. According to Gartner, 40% of new monitoring and control systems in this sector will use Internet of Things (IoT) to enable intelligent operations by the forecasted period.
Due to the depletion of coal resources, the power generation industry is shifting away from coal and toward solar and wind energy. Because of changing climatic conditions, most countries strictly regulate coal power plants. As electricity consumption rises, developing countries invest in advanced technologies and equipment to expand their production capacities.
The deployment of predictive maintenance solutions is expected to empower end users to increase productivity while minimizing failures in the power generation industry by maximizing innovative maintenance activities. The power generation industry in the Asia-Pacific developing countries requires higher efficiency, better control, and faster monitoring to reduce the likelihood of operational failure.
Investments in renewable energy generation, particularly wind turbines, offshore wind farms, and solar farms, have fueled the predictive maintenance solutions market growth in countries such as China and India.
North America to Occupy a Significant Market Share
The predictive maintenance in the energy market is dominated by North America, followed by Europe. This is due to underlying factors such as the existence of many service providers, technological advancements, and increased knowledge of preventative maintenance. The growing emphasis on research & development (R&D) for technological advances in developed economies such as Canada and the United States has fueled demand for predictive maintenance solutions throughout the region. According to the United States Energy Information Administration (US EIA), the total energy consumption rate is expected to rise by 5% between 2020 and 2040.
Businesses must provide energy efficiency and reduce downtime to remain profitable. This drives the data analytics market in utilities and energy. Rising environmental concerns and increased investments in sustainable energy will impact market growth.
Other factors driving market growth include increased investment in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to reduce asset downtime and maintenance costs, adoption of the Internet of things (IoT), the need to extend the overall lifespan of machinery and equipment, declining sensor prices, advancements in sensor technology, and the evolution of high-speed networking technologies. Furthermore, regulatory compliance has been a significant driver of the Internet of things (IoT) technology adoption in the United States. The passage of the Energy Act (EA) in the United States has sped up efforts to track sustainable energy consumption.
The energy industry, one of the largest in the United States, is attracting significant investment. For example, according to Bloomberg New Energy Finance (BNEF), the United States is expected to invest approximately USD 7,00,000 million in renewable energy capacity over the next 20 years. These factors are expected to boost the growth of the predictive maintenance market.
The energy sector remains a target for deal activity as environmental, social, and governance (ESG) strategies are strengthened. General investor interest remains high, although macroeconomic pressures could pose various valuation challenges for North American energy, power, and utility companies. For instance, J.P. Morgan paid USD 7.8 billion (USD 7,800 million) for South Jersey Industries. Similarly, ArcLight Clean Energy Transition Corp paid USD 1.5 billion (USD 1,500 million) to acquire OPAL Fuels LLC. This boosts the growth of predictive maintenance in North America.
Predictive Maintenance in the Energy Industry Overview
Numerous domestic and international firms make predictive maintenance in the energy market extremely competitive. The market is moderately concentrated, with significant players expanding their market dominance through strategies such as product innovation and mergers and acquisitions. IBM Corporation, SAP SE, Robert Bosch GmbH, and Siemens AG are some of the market's major players.
In June 2022, Siemens acquired Senseye, which provides industrial companies with predictive maintenance and asset intelligence. With the acquisition of Senseye, Siemens expanded its portfolio in innovative predictive maintenance and asset intelligence. Senseye is a manufacturer and industrial company that offers outcome-oriented predictive maintenance solutions. The predictive maintenance solution from Senseye allows for a 50% reduction in unplanned machine downtime and a 30% increase in maintenance staff productivity.
In May 2022, Hitachi Ltd. launched Lumada Inspection Insights, developed by Hitachi Energy and Hitachi Vantara, to help businesses automate asset inspection and advance sustainability goals. The new approach employs artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to evaluate resources, hazards, and various image types to address multiple reasons for failure.
Moreover, in January 2022, IBM announced the acquisition of Envizi, a data and analytics software provider for environmental performance management. This acquisition expands IBM's growing investments in artificial intelligence (AI)-powered software, such as IBM Maximo asset management solutions, IBM Environmental Intelligence Suite, and IBM Sterling supply chain solutions, to assist organizations in creating more resilient and sustainable operations and supply chains.
Furthermore, the acquisition broadens the company's product and service offerings. With rising demand for cloud-based services, IBM Cloud's broad range of services and expertise assist the world's smarter businesses to transform their processes, assimilate new technologies and capabilities, and pivot quickly to new market opportunities.
Additional Benefits:
The market estimate (ME) sheet in Excel format
3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 Increasing Investments in the Energy Sector
4.2.2 Increasing Adoption of Automation
4.3 Market Challenges
4.3.1 Higher Deployment Cost
4.4 Industry Value Chain Analysis
4.5 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
