Stratistics MRC에 따르면 세계의 상태 감시 장치 시장은 2025년 27억 9,000만 달러를 차지하며, 예측 기간 동안 CAGR은 8.2%를 나타내 2032년에는 48억 5,000만 달러에 이를 전망입니다.
상태 감시 장치는 기계의 작동 상태를 지속적으로 평가하기 위해 설계된 장치와 기술로 구성됩니다. 이러한 장치는 진동, 열, 압력, 윤활 등의 요인을 감시하여 이상 및 열화의 초기 징후를 확인합니다. 예측 인사이트를 제공함으로써 산업계는 예기치 않은 고장을 방지하고 효율성을 개선하며 적시에 유지보수를 계획할 수 있습니다. 이 능동적인 접근 방식은 안전성을 높이고 수리 비용을 최소화하며 장치 수명을 연장하며 제조, 에너지, 운송 등 다양한 부서에서 완벽한 성능을 보장합니다.
시스코에 따르면 2022년 말까지 IoT 용도를 지원하는 머신 투 머신(M2M) 연결은 세계의 커넥티드 디바이스 285억대의 절반 이상을 차지했습니다.
Industry 4.0 및 IoT 기술 채택 증가
산업 자동화가 기세를 높일수록 기업은 스마트 센서와 IoT 플랫폼을 유지보수 워크플로우에 통합하는 경향이 커지고 있습니다. 이러한 기술은 실시간 데이터 수집, 예측 분석, 원격 진단을 가능하게 하고 업무 효율성을 향상시킵니다. Industry 4.0의 노력은 머신러닝과 클라우드 연결을 지원하는 상태 감시 시스템에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 제조업체는 다운타임을 줄이고 자산 성능을 최적화하기 위해 디지털 변환을 선호합니다. 지능형 공장으로의 전환은 제조, 에너지, 운송과 같은 섹터 전반에 걸쳐 고급 감시 도구의 배치를 가속화하고 있습니다. 그 결과 IoT를 지원하는 상태 감시는 현대 산업 전략의 핵심이 되고 있습니다.
숙련 노동자 부족
최신 감시 시스템은 복잡하기 때문에 소프트웨어 플랫폼, 신호 처리 및 장치 진단에 대한 전문 교육이 필요합니다. 이 인력 부족은 구현을 지연시키고 상태 감시 기술의 잠재력을 제한합니다. 특히 중소기업은 숙련된 인재의 확보와 유지가 과제이며, 이것이 확장성을 방해합니다. 이를 극복하기 위해 기업은 인적 자원 개발과 부문 교차 교육 프로그램에 투자해야 합니다. 견고한 인력 파이프라인이 없으면 고급 감시 솔루션을 채택하면 산업에 따라 변동이 발생할 수 있습니다.
무선 및 클라우드 기반 감시의 진보
무선 센서 네트워크와 클라우드 컴퓨팅의 최근 기술 혁신은 장치의 건전성을 추적하고 관리하는 방식에 변화를 가져오고 있습니다. 이러한 시스템은 복잡한 배선을 필요로 하지 않으며 원격지나 위험한 환경에서 유연한 배치를 가능하게 합니다. 클라우드 플랫폼은 확장 가능한 데이터 스토리지 및 애널리틱스를 제공하여 여러 시설에서 중앙 집중식 감시을 지원합니다. AI 및 머신러닝과의 통합을 통해 예측 인사이트과 자동화된 경보를 가능하게 하여 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다. 연결성 향상으로 모바일 액세스와 유지보수 팀 간의 실시간 협업이 용이해집니다. 이러한 개발은 석유 및 가스, 광업, 스마트 인프라 등의 분야에서의 상태 감시에 새로운 길을 열어줍니다.
급속한 기술의 진부화
센서 설계, 분석 소프트웨어 및 연결 표준의 기술 혁신 속도가 빠르기 때문에 기존 시스템이 수년 이내에 오래 걸릴 수 있습니다. 새로운 기술이 등장하면 기업은 높은 업그레이드 비용과 호환성 문제에 직면할 수 있습니다. 프로토콜 및 하드웨어 사양이 자주 변경되면 장기 계획 및 조달 전략이 혼동될 수 있습니다. 소규모 공급업체는 시장 통합과 다양성 저하로 이어지고 속도를 유지하기 위해 어려울 수 있습니다. 또한 레거시 시스템이 새로운 기능을 지원하지 않고 최신 플랫폼과의 통합이 제한될 수 있습니다. 이러한 끊임없는 진화는 안정적이고 미래의 솔루션을 찾는 구매자에게 위험합니다.
COVID-19의 영향
팬데믹은 제조 오퍼레이션과 공급망을 혼란시켜 상태 감시 시스템의 설치와 유지보수 스케줄을 지연시켰습니다. 여행 제한과 노동력 부족은 현장 서비스의 가용성에 영향을 미치고 새로운 전개를 지연시켰습니다. 그러나 이 위기는 특히 중요한 인프라에서의 원격 진단과 예지보전의 가치를 부각시켰습니다. 기업이 원격 근무 환경에 적응함에 따라 비접촉 감시 및 클라우드 기반 플랫폼에 대한 수요가 급증했습니다. 헬스케어, 유틸리티, 물류 등의 부문에서는 업무 지속성을 확보하기 위해 스마트 유지보수 도구에 대한 투자가 가속화되었습니다. 팬대믹 이후의 회복은 탄력성과 자동화가 최우선 과제가 되어 채용을 더욱 촉진할 것으로 예측됩니다.
진동 감시 시스템 분야는 예측 기간 동안 최대가 될 전망
진동 감시 시스템 분야는 회전 기계 및 중요 자산에서 널리 사용되기 때문에 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이러한 시스템은 언밸런스, 미스 얼라인먼트, 베어링 마모와 같은 기계적 고장의 조기 감지를 제공합니다. 그 신뢰성과 비용 효과로 제조, 발전, 석유 및 가스 등의 산업에서 선호되고 있습니다. 센서의 정확성과 데이터 분석의 지속적인 개선으로 진단 능력이 향상되었습니다. 무선 및 클라우드 플랫폼과의 통합으로 원격지 및 혹독한 환경에서의 적용이 확대되고 있습니다. 예지보전이 주류가 되는 가운데 진동 감시은 여전히 기초기술입니다.
예측기간 동안 IoT 대응 감시 플랫폼 분야가 가장 높은 CAGR을 나타낼 전망
예측 기간 동안 IoT 지원 감시 플랫폼 분야는 실시간 인사이트를 제공하는 능력과 원격 접근성을 통해 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이러한 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 에지 애널리틱스 및 AI를 활용하여 장치 성능을 최적화하고 다운타임을 줄입니다. 확장성과 상호 운용성은 다중 사이트 운영 및 복잡한 자산 네트워크에 이상적입니다. 스마트 팩토리와 디지털 트윈에 대한 수요 증가가 자동차, 항공우주, 유틸리티 등의 분야에서의 채용에 박차를 가하고 있습니다. 향상된 사이버 보안 및 데이터 통합 기능은 디지털 변환에 대한 우려를 해결합니다. 산업계가 예측 인텔리전스를 수용함에 따라 IoT 플랫폼은 차세대 유지보수 전략의 중심이 되고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 산업화, 인프라 확대, 강력한 제조 활동으로 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본 등의 국가들은 스마트 공장 구상과 자동화에 많은 투자를 하고 있습니다. 이 지역의 에너지 및 운송 부문의 성장은 안정적인 상태 감시 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 디지털화와 설비의 안전성을 촉진하는 정부 정책은 시장 성장을 더욱 강화하고 있습니다. 현지 제조업체는 생산성 향상과 운영 비용 절감을 위해 예지 보전 채택을 늘리고 있습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측되며, 이는 첨단 기술의 조기 채용과 강력한 R&D 능력 때문입니다. 이 지역은 자산의 신뢰성과 운영 효율성에 중점을 두고 있으며 예지 보전 도구에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 항공우주, 석유 및 가스, 유틸리티 등 주요 산업은 IoT와 AI를 활용한 감시 플랫폼을 채용하고 있습니다. 직장 안전 및 장치 성능에 대한 규제 기준은 사전 예방적인 유지 보수 전략을 뒷받침합니다. 하이테크 기업과 산업계 선수 간의 협업으로 센서 설계 및 분석의 혁신이 가속화되고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Condition Monitoring Equipment Market is accounted for $2.79 billion in 2025 and is expected to reach $4.85 billion by 2032 growing at a CAGR of 8.2% during the forecast period. Condition monitoring equipment consists of instruments and technologies designed to continuously assess the operational state of machines. These devices monitor factors like vibration, heat, pressure, and lubrication to identify irregularities or early signs of deterioration. By providing predictive insights, they enable industries to prevent unexpected breakdowns, improve efficiency, and schedule timely maintenance. This proactive approach enhances safety, minimizes repair costs, prolongs equipment life, and ensures seamless performance across diverse sectors such as manufacturing, energy, and transportation.
According to Cisco, by the end of 2022, machine-to-machine (M2M) connections supporting IoT applications accounted for more than half of the world's 28.5 billion connected devices.
Increasing adoption of Industry 4.0 and IoT technologies
As industrial automation gains momentum, companies are increasingly integrating smart sensors and IoT platforms into their maintenance workflows. These technologies enable real-time data collection, predictive analytics, and remote diagnostics, enhancing operational efficiency. Industry 4.0 initiatives are driving demand for condition monitoring systems that support machine learning and cloud connectivity. Manufacturers are prioritizing digital transformation to reduce downtime and optimize asset performance. The shift toward intelligent factories is accelerating the deployment of advanced monitoring tools across sectors like manufacturing, energy, and transportation. As a result, IoT-enabled condition monitoring is becoming a cornerstone of modern industrial strategy.
Lack of skilled workforce
The complexity of modern monitoring systems requires specialized training in software platforms, signal processing, and equipment diagnostics. This talent gap slows implementation and limits the full potential of condition monitoring technologies. Smaller firms, in particular, face challenges in recruiting and retaining skilled personnel, which can hinder scalability. To overcome this, companies must invest in workforce development and cross-functional training programs. Without a robust talent pipeline, adoption of advanced monitoring solutions may remain uneven across industries.
Advancements in wireless and cloud-based monitoring
Recent innovations in wireless sensor networks and cloud computing are transforming how equipment health is tracked and managed. These systems eliminate the need for complex wiring, enabling flexible deployment in remote or hazardous environments. Cloud platforms offer scalable data storage and analytics, supporting centralized monitoring across multiple facilities. Integration with AI and machine learning allows for predictive insights and automated alerts, reducing maintenance costs. Enhanced connectivity also facilitates mobile access and real-time collaboration among maintenance teams. These developments open new avenues for condition monitoring in sectors like oil & gas, mining, and smart infrastructure.
Rapid technological obsolescence
The fast pace of innovation in sensor design, analytics software, and connectivity standards can render existing systems outdated within a few years. Companies may face high upgrade costs or compatibility issues when newer technologies emerge. Frequent changes in protocols and hardware specifications can disrupt long-term planning and procurement strategies. Smaller vendors may struggle to keep pace, leading to market consolidation and reduced diversity. Additionally, legacy systems may lack support for newer features, limiting integration with modern platforms. This constant evolution poses risks for buyers seeking stable, future-proof solutions.
Covid-19 Impact
The pandemic disrupted manufacturing operations and supply chains, delaying installations and maintenance schedules for condition monitoring systems. Travel restrictions and workforce shortages impacted field service availability and slowed new deployments. However, the crisis highlighted the value of remote diagnostics and predictive maintenance, especially in critical infrastructure. Demand for contactless monitoring and cloud-based platforms surged as companies adapted to remote work environments. Sectors like healthcare, utilities, and logistics accelerated investment in smart maintenance tools to ensure operational continuity. Post-pandemic recovery is expected to further boost adoption, with resilience and automation becoming top priorities.
The vibration monitoring systems segment is expected to be the largest during the forecast period
The vibration monitoring systems segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to its widespread use in rotating machinery and critical assets. These systems offer early detection of mechanical faults such as imbalance, misalignment, and bearing wear. Their reliability and cost-effectiveness make them a preferred choice across industries like manufacturing, power generation, and oil & gas. Continuous improvements in sensor accuracy and data analytics are enhancing diagnostic capabilities. Integration with wireless and cloud platforms is expanding their applicability in remote and harsh environments. As predictive maintenance becomes mainstream, vibration monitoring remains a foundational technology.
The IoT-enabled monitoring platforms segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the IoT-enabled monitoring platforms segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by their ability to deliver real-time insights and remote accessibility. These systems leverage cloud computing, edge analytics, and AI to optimize equipment performance and reduce downtime. Their scalability and interoperability make them ideal for multi-site operations and complex asset networks. Rising demand for smart factories and digital twins is fueling adoption across sectors like automotive, aerospace, and utilities. Enhanced cybersecurity and data integration features are addressing concerns around digital transformation. As industries embrace predictive intelligence, IoT platforms are becoming central to next-gen maintenance strategies.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to rapid industrialization, infrastructure expansion, and strong manufacturing activity. Countries like China, India, and Japan are investing heavily in smart factory initiatives and automation. The region's growing energy and transportation sectors are driving demand for reliable condition monitoring solutions. Government policies promoting digitalization and equipment safety are further supporting market growth. Local manufacturers are increasingly adopting predictive maintenance to improve productivity and reduce operational costs.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, fuelled by early adoption of advanced technologies and strong R&D capabilities. The region's focus on asset reliability and operational efficiency is driving investment in predictive maintenance tools. Key industries such as aerospace, oil & gas, and utilities are embracing IoT and AI-powered monitoring platforms. Regulatory standards around workplace safety and equipment performance are encouraging proactive maintenance strategies. Collaborations between tech firms and industrial players are accelerating innovation in sensor design and analytics.
Key players in the market
Some of the key players profiled in the Condition Monitoring Equipment Market include SKF Group, Azima DLI, Emerson Electric Co., Schaeffler Group, Honeywell International Inc., Meggitt PLC, General Electric (GE), Bruel & Kjaer Vibro, Siemens AG, FLIR Systems Inc., ABB Ltd., AMETEK Inc., Rockwell Automation Inc., Parker Hannifin Corp., and National Instruments Corp.
In July 2025, Emerson announced a strategic partnership with product engineering and digital services leader Tata Technologies to innovate integrated testing and validation solutions for global OEMs in the automotive, aerospace and commercial vehicle sectors.
In May 2025, SKF announced a partnership with wave energy technology development company Carnegie Clean Energy Limited to deliver Carnegie's CETO's Power Take-Off (PTO) system. CETO is a unique, fully submerged, point absorber type wave energy technology where a submerged buoy sits a few metres below the surface of the ocean and moves with the ocean's waves.