AI 지원 진단 : 세계 시장 점유율과 순위, 총판매량 및 수요 예측(2025-2031년)
AI-Assisted Diagnosis - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031
상품코드:1872071
리서치사:QYResearch
발행일:2025년 10월
페이지 정보:영문
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세계의 인공지능(AI) 지원 진단 시장 규모는 2024년에 251억 달러로 추정되며, 2025-2031년의 예측 기간에 CAGR 16.0%로 성장하며, 2031년까지 645억 6,500만 달러로 확대할 것으로 예측되고 있습니다.
AI 지원 진단이란 인공지능 기술을 이용하여 산업기기의 고장을 감지, 예측, 진단하는 방법을 말합니다. 머신러닝, 딥러닝, 데이터 마이닝, 센서 기술을 통합하여 장비의 가동 상황을 실시간으로 수집합니다. 그 상태를 분석하고, 지능형 알고리즘을 사용하여 잠재적인 고장을 식별합니다. 이 기술의 주요 목적은 장비의 상태를 모니터링하고 잠재적인 문제를 사전에 감지하여 다운타임을 줄이고, 유지보수 일정을 최적화하며, 생산 효율을 향상시키는 것입니다.
AI 지원 진단은 제조업, 에너지 산업, 운송업, 항공우주산업 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 풍력 터빈, 항공기 엔진, 로봇 등 높은 정밀도와 신뢰성이 요구되는 설비에서는 AI 진단 기술이 진동, 온도, 압력 등의 파라미터에 대한 실시간 데이터를 모니터링하여 잠재적 고장을 예측하고 유지보수 권장 사항을 제공합니다. 이를 통해 예기치 못한 고장을 방지하고 설비 수명을 연장할 수 있습니다. 이 시스템은 일반적으로 센서, 데이터 수집 장치, 데이터 전송 시스템, 진단 알고리즘 모듈로 구성되며, 실시간 상태 보고서를 생성하고 지능형 경고를 제공합니다.
AI 기술의 발전에 따라 AI 지원 진단의 정확도와 적용 범위는 계속 확대되고 있습니다. 많은 기업이 이 기술을 도입하여 설비의 지능적이고 자동화된 유지보수 및 관리를 실현함으로써 생산라인의 안정성과 효율성을 향상시키고 있습니다.
AI 지원 진단 시장은 산업 자동화, 스마트 제조, 사물인터넷(IoT) 기술 발전을 주요 원동력으로 삼아 빠르게 성장하고 있습니다. 제조업, 에너지, 운송 등의 산업에서 설비 유지보수의 효율성과 신뢰성에 대한 요구가 높아짐에 따라 고장 진단을 위한 AI 기술의 보급이 진행되고 있습니다. 특히 항공우주, 에너지, 자동차 제조 등 고정밀 설비 운영이 요구되는 산업에서 AI 고장 진단 기술은 사람의 개입을 줄이고 다운타임을 최소화하는 데 기여하고 있습니다.
시장의 주요 촉진요인은 다음과 같습니다. 첫째, 산업용 IoT(IIoT)의 보급으로 더 많은 설비가 실시간 가동 데이터를 수집할 수 있게 되어 AI 진단을 위한 풍부한 데이터 소스가 제공되고 있습니다. 둘째, 스마트 제조와 자동화 생산 라인의 발전으로 생산 효율과 설비 관리의 향상에 AI 고장 진단 시스템이 필수적입니다. 또한 AI 알고리즘과 계산 능력의 지속적인 발전으로 설비 고장 진단의 정확도와 실시간 성능이 크게 향상되고 있습니다.
그러나 시장에는 몇 가지 과제와 리스크가 존재합니다. 첫째, AI 지원 진단을 도입하기 위해서는 대량의 고품질 데이터가 필요하며, 그 획득, 전송, 저장에 대한 기술적, 보안적 과제가 있습니다. 둘째, 설비 고장의 복잡성과 다양성으로 인해 AI 알고리즘은 높은 적응성이 요구되며, 다양한 설비와 운영 조건에 맞는 맞춤형 솔루션이 필요합니다. 마지막으로 유지보수 인력의 교육과 기술 수용이 보급의 중요한 열쇠가 됩니다.
시장 집중도 측면에서 보면, 지멘스, GE, ABB와 같은 대형 기술 기업이 이 분야에서 큰 진전을 이루었고, 인수와 제휴를 통해 시장 점유율을 확대하고 있습니다. 기술이 성숙해짐에 따라 더 많은 혁신 기업이 등장할 것으로 예측됩니다. 하류 수요 측면에서 제조업, 에너지 산업, 고급 장비 생산 등의 산업은 AI 지원 진단의 주요 추진력이 될 것입니다. 특히 중요 설비 운영이나 첨단 자동화가 진행되는 분야에서는 이 기술의 광범위한 보급이 촉진될 것입니다.
이 보고서는 세계의 AI 지원 진단 시장에 대한 종합적인 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다. 총매출액, 주요 기업의 시장 점유율과 순위에 초점을 맞추고, 지역별, 국가별, 유형별, 용도별 AI 지원 진단 분석을 포함하고 있습니다.
AI 지원 진단 시장 규모, 추정치 및 예측치는 2024년을 기준 연도로 하여 2020-2031년 기간의 과거 데이터와 예측 데이터를 포함하는 매출액으로 제시되었습니다. 정량적, 정성적 분석을 통해 독자들이 AI 지원 진단에 대한 비즈니스/성장 전략 수립, 시장 경쟁 평가, 현재 시장에서의 자사 포지셔닝 분석, 정보에 입각한 비즈니스 판단을 할 수 있도록 지원합니다.
시장 세분화
기업별
Alibaba
Alphabet
Cisco
DELL
GE Digital
IBM
Intel
MECHANICA AI BV
Microsoft
Oracle
PSI Software AG
Rockwell Automation
SANY Heavy Industry
SAP
SAS
Siemens
Uptake Technologies Inc
Schneider Electric
Honeywell
Bosch
유형별 부문
하드웨어
소프트웨어
용도별 부문
가시화 분석
자가진단
예지보전
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 AI-Assisted Diagnosis was estimated to be worth US$ 25100 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 64565 million by 2031 with a CAGR of 16.0% during the forecast period 2025-2031.
AI-Assisted Diagnosis refers to the use of artificial intelligence technologies to detect, predict, and diagnose faults in industrial equipment. It integrates machine learning, deep learning, data mining, and sensor technologies to collect real-time data on equipment performance, analyze its condition, and identify potential faults using intelligent algorithms. The primary goal of this technology is to monitor the health status of equipment, detect potential issues in advance, reduce downtime, optimize maintenance schedules, and improve production efficiency.
AI-Assisted Diagnosis is widely applied in various sectors, particularly in industries such as manufacturing, energy, transportation, and aerospace. For equipment that requires high precision and reliability, such as wind turbines, aircraft engines, and robots, AI diagnostic technologies can monitor real-time data on vibration, temperature, pressure, and other parameters to predict potential faults and provide maintenance recommendations. This helps to avoid unexpected failures and extends the lifespan of equipment. The system typically includes sensors, data acquisition devices, data transmission systems, and diagnostic algorithm modules, generating real-time health reports and providing intelligent alerts.
As AI technologies continue to evolve, the accuracy and scope of AI-Assisted Diagnosis are expanding. More and more companies are adopting this technology to achieve intelligent and automated equipment maintenance and management, thereby enhancing the stability and efficiency of production lines.
The AI-Assisted Diagnosis market is rapidly growing, primarily driven by advancements in industrial automation, smart manufacturing, and Internet of Things (IoT) technologies. The increasing demand for efficiency and reliability in equipment maintenance across industries such as manufacturing, energy, and transportation has led to the widespread adoption of AI technologies for fault diagnosis. This is especially true for industries that require high-precision equipment operation, such as aerospace, energy, and automotive manufacturing, where AI fault diagnosis technologies help reduce human intervention and minimize downtime.
Key driving factors for the market include: First, the widespread adoption of the Industrial Internet of Things (IIoT) has enabled more equipment to collect real-time operational data, providing abundant data sources for AI diagnostics. Second, the advancement of smart manufacturing and automated production lines has made AI fault diagnosis systems essential for improving production efficiency and equipment management. Additionally, continuous progress in AI algorithms and computational power has significantly enhanced the accuracy and real-time performance of equipment fault diagnosis.
However, the market faces some challenges and risks. First, implementing AI-Assisted Diagnosis requires a large amount of high-quality data, and the acquisition, transmission, and storage of such data present technical and security challenges. Second, the complexity and diversity of equipment faults require AI algorithms to be highly adaptable, necessitating customized solutions for different equipment and operational conditions. Finally, the training of maintenance personnel and their acceptance of the technology are crucial factors for widespread adoption.
Regarding market concentration, large tech companies such as Siemens, GE, and ABB have made significant strides in the field and have expanded their market share through acquisitions and partnerships. As the technology matures, more innovative companies are expected to emerge. In terms of downstream demand, industries such as manufacturing, energy, and high-end equipment production are the primary drivers of AI-Assisted Diagnosis, particularly those sectors with critical equipment operation and high levels of automation, which will drive widespread adoption of this technology.
This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for AI-Assisted Diagnosis, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of AI-Assisted Diagnosis by region & country, by Type, and by Application.
The AI-Assisted Diagnosis 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 AI-Assisted Diagnosis.
Market Segmentation
By Company
Alibaba
Alphabet
Cisco
DELL
GE Digital
IBM
Intel
MECHANICA AI BV
Microsoft
Oracle
PSI Software AG
Rockwell Automation
SANY Heavy Industry
SAP
SAS
Siemens
Uptake Technologies Inc
Schneider Electric
Honeywell
Bosch
Segment by Type
Hardware
Software
Segment by Application
Visualization Analysis
Self Diagnoses
Predictive Maintenance
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 AI-Assisted Diagnosis 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 AI-Assisted Diagnosis 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 AI-Assisted Diagnosis 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.
Chapter 9: Conclusion.
Table of Contents
1 Market Overview
1.1 AI-Assisted Diagnosis Product Introduction
1.2 Global AI-Assisted Diagnosis Market Size Forecast (2020-2031)
