예지보전 솔루션 : 세계 시장 점유율과 순위, 총판매량 및 수요 예측(2025-2031년)
Predictive Maintenance Solution - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031
상품코드:1872049
리서치사:QYResearch
발행일:2025년 10월
페이지 정보:영문
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한글목차
세계의 예측 보전 솔루션 시장 규모는 2024년에 111억 3,800만 달러로 추정되며, 2025-2031년의 예측 기간에 CAGR 17.6%로 성장하며, 2031년까지 351억 4,100만 달러로 확대할 것으로 예측되고 있습니다.
예지보전 솔루션은 실시간 센서 데이터, 머신러닝, AI 기술을 활용하여 설비 상태를 모니터링하고 고장이 발생하기 전에 그 가능성을 예측하는 시스템입니다. 최적의 유지보수 시기를 파악하여 예기치 못한 다운타임을 줄이고, 유지보수 비용을 절감하며, 장비 수명을 연장하고, 전반적인 운영 효율을 향상시키는 데 기여합니다. 이 솔루션은 제조업, 에너지 산업, 운송업, 의료 산업 등 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.
세계 주요 예측보전 솔루션 업체로는 IBM, Microsoft, SAP 등이 있습니다. 상위 5개사가 약 70%의 점유율을 차지하고 있습니다. 북미가 가장 큰 시장으로 약 35%, 유럽과 아시아태평양이 각각 약 30%, 28%의 점유율을 차지하고 있습니다. 제품별로는 클라우드 기반이 가장 큰 부문으로 75% 이상의 점유율을 차지하고 있습니다. 또한 용도별로는 산업-제조업이 가장 큰 용도이며, 그 다음으로 운송-물류가 그 뒤를 잇고 있습니다.
시장 성장 촉진요인
다운타임 및 유지보수 비용 절감에 대한 수요 증가: 산업 분야에서는 예기치 못한 설비 고장 방지, 수리 비용 절감, 생산 중단 최소화를 위해 예지보전 도입이 확대되고 있습니다.
IoT, AI, 머신러닝의 발전: 사물인터넷(IoT) 기기, 인공지능(AI), 머신러닝의 통합으로 실시간 모니터링, 고장 감지, 예측 분석이 가능해져 시장 성장을 가속하고 있습니다.
인더스트리 4.0 및 스마트 제조의 도입: 디지털화 및 자동화 제조 공정으로의 전환은 스마트 팩토리 생태계의 핵심 요소로서 예지보전의 도입을 촉진하고 있습니다.
자산의 최적화와 효율성에 대한 관심이 높아짐에 따라 예지보전은 조직이 중요 자산의 성능, 수명, 신뢰성을 극대화할 수 있도록 도와주며, 자본 집약적 산업에서 매력적인 솔루션이 되고 있습니다.
클라우드 및 엣지 컴퓨팅의 성장: 클라우드 기반 플랫폼과 엣지 컴퓨팅은 데이터 저장, 처리, 확장성을 향상시키고, 예측 솔루션의 접근성과 비용 효율성을 높이고 있습니다.
엄격한 규제와 안전 기준: 항공우주, 의료, 석유 및 가스 등의 분야는 엄격한 안전 규제가 적용되고 있으며, 이를 준수하기 위한 첨단 유지보수 전략의 필요성이 높아지고 있습니다.
시장이 해결해야 할 과제
높은 초기 투자 및 도입 비용: 센서, 데이터 인프라, AI 알고리즘 도입에 많은 비용이 소요될 수 있으며, 특히 중소기업(SME)에게는 큰 부담이 될 수 있습니다.
레거시 시스템과의 통합: 많은 조직은 여전히 구식 장비와 시스템에 의존하고 있으며, 대규모 업그레이드 없이 최신 예지보전 기술을 도입하기 어렵습니다.
데이터 품질 및 관리 과제: 예지보전은 고품질의 일관성 있는 데이터에 크게 의존합니다. 불완전한 데이터나 노이즈가 많은 데이터는 예측의 정확도를 떨어뜨리고 시스템의 신뢰성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
숙련된 인력 부족: 데이터 사이언스, AI, 산업 시스템에 정통한 전문가가 부족하여 예지보전의 효과적인 도입과 확장을 가로막고 있습니다.
사이버 보안 문제: 예지보전 솔루션은 클라우드 연결 및 데이터 공유를 수반하는 경우가 많기 때문에 사이버 위협의 영향을 받기 쉬우므로 강력한 보안 대책이 필요합니다.
이 보고서는 세계의 예측 유지보수 솔루션 시장에 대해 총매출액, 주요 기업의 시장 점유율 및 순위를 중심으로 지역별, 국가별, 유형별, 용도별 분석을 종합적으로 제시하는 것을 목적으로 합니다.
예측 유지보수 솔루션 시장 규모 추정 및 예측은 2024년을 기준 연도로 하여 2020-2031년의 과거 데이터와 예측 데이터를 기반으로 한 매출액으로 제시되었습니다. 정량적 분석과 정성적 분석을 통해 독자들이 예측보전 솔루션에 대한 사업/성장 전략 수립, 시장 경쟁 구도 평가, 현재 시장에서의 자사 포지셔닝 분석, 정보에 입각한 사업적 판단을 내릴 수 있도록 돕습니다.
시장 세분화
기업별
IBM
Microsoft
SAP
GE Digital
Schneider
Hitachi
Siemens
Intel
RapidMiner
Rockwell Automation
Software AG
Cisco
Oracle
Fujitsu
Dassault Systemes
Augury Systems
TIBCO Software
Uptake
Honeywell
PTC
Huawei
ABB
AVEVA
SAS
SKF
Emerson
Mpulse
Maintenance Connection
Dingo
Particle
Bosch
C3.ai
Dell
Sigma Industrial Precision
유형별 부문
클라우드 기반
온프레미스
용도별 부문
산업·제조업
운송·물류
에너지·유틸리티
의료·생명과학
항공우주·방위
기타
지역별
북미
미국
캐나다
아시아태평양
중국
일본
한국
동남아시아
인도
호주
기타 아시아태평양
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
네덜란드
북유럽 국가
기타 유럽
라틴아메리카
멕시코
브라질
기타 라틴아메리카
중동 및 아프리카
튀르키예
사우디아라비아
아랍에미리트
기타 중동 및 아프리카
KSA
영문 목차
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The global market for Predictive Maintenance Solution was estimated to be worth US$ 11138 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 35141 million by 2031 with a CAGR of 17.6% during the forecast period 2025-2031.
Predictive Maintenance Solution is a system that uses real-time sensor data, machine learning, and AI technologies to monitor equipment conditions and predict potential failures before they occur. By identifying the optimal time for maintenance, it helps reduce unplanned downtime, lower maintenance costs, extend equipment lifespan, and improve overall operational efficiency. This solution is widely applied across industries such as manufacturing, energy, transportation, and healthcare.
Global core predictive maintenance solution manufacturers include IBM, Microsoft, SAP etc.The top 5 companies hold a share about 70%.North America is the largest market, with a share about 35%, followed by Europe and Asia Pacific with the share about 30% and 28%.In terms of product, cloud based is the largest segment, with a share over 75%. And in terms of application, the largest application is industrial and manufacturing, followed by transportation and logistics.
Market Drivers
Rising Demand to Reduce Downtime and Maintenance Costs: Industries are increasingly adopting predictive maintenance to prevent unexpected equipment failures, lower repair costs, and minimize production disruptions.
Advancement in IoT, AI, and Machine Learning: The integration of Internet of Things (IoT) devices, artificial intelligence (AI), and machine learning enables real-time monitoring, fault detection, and predictive analytics, driving market growth.
Adoption of Industry 4.0 and Smart Manufacturing: The shift toward digital and automated manufacturing processes encourages the implementation of predictive maintenance as a core component of smart factory ecosystems.
Increased Focus on Asset Optimization and Efficiency: Predictive maintenance helps organizations maximize the performance, lifespan, and reliability of critical assets, making it attractive in capital-intensive industries.
Growth in Cloud and Edge Computing: Cloud-based platforms and edge computing improve data storage, processing, and scalability, making predictive solutions more accessible and cost-effective.
Stringent Regulatory and Safety Standards: Sectors such as aerospace, healthcare, and oil & gas are under strict safety regulations, fueling the need for advanced maintenance strategies to ensure compliance.
Market Challenges
High Initial Investment and Implementation Costs: Deploying sensors, data infrastructure, and AI algorithms can be expensive, especially for small and mid-sized enterprises (SMEs).
Integration with Legacy Systems: Many organizations still rely on outdated equipment or systems, making it difficult to implement modern predictive maintenance technologies without extensive upgrades.
Data Quality and Management Issues: Predictive maintenance relies heavily on high-quality, consistent data. Incomplete or noisy data can lead to inaccurate predictions and reduced system reliability.
Lack of Skilled Workforce: There is a shortage of professionals skilled in data science, AI, and industrial systems, which hinders the effective deployment and scaling of predictive maintenance.
Cybersecurity Concerns: As predictive maintenance solutions often involve cloud connectivity and data sharing, they are susceptible to cyber threats, requiring robust security measures.
This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Predictive Maintenance Solution, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Predictive Maintenance Solution by region & country, by Type, and by Application.
The Predictive Maintenance Solution market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2024 as the base year, with history and forecast data for the period from 2020 to 2031. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Predictive Maintenance Solution.
Market Segmentation
By Company
IBM
Microsoft
SAP
GE Digital
Schneider
Hitachi
Siemens
Intel
RapidMiner
Rockwell Automation
Software AG
Cisco
Oracle
Fujitsu
Dassault Systemes
Augury Systems
TIBCO Software
Uptake
Honeywell
PTC
Huawei
ABB
AVEVA
SAS
SKF
Emerson
Mpulse
Maintenance Connection
Dingo
Particle
Bosch
C3.ai
Dell
Sigma Industrial Precision
Segment by Type
Cloud Based
On-premises
Segment by Application
Industrial and Manufacturing
Transportation and Logistics
Energy and Utilities
Healthcare and Life Sciences
Aerospace and Defense
Others
By Region
North America
United States
Canada
Asia-Pacific
China
Japan
South Korea
Southeast Asia
India
Australia
Rest of Asia-Pacific
Europe
Germany
France
U.K.
Italy
Netherlands
Nordic Countries
Rest of Europe
Latin America
Mexico
Brazil
Rest of Latin America
Middle East & Africa
Turkey
Saudi Arabia
UAE
Rest of MEA
Chapter Outline
Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.
Chapter 2: Detailed analysis of Predictive Maintenance Solution company competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.
Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.
Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.
Chapter 5: Revenue of Predictive Maintenance Solution in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.
Chapter 6: Revenue of Predictive Maintenance Solution in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.
Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.
Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.
