Stratistics MRC에 따르면 2025년 496억 달러를 차지하며, 제조 기간 중 에지 및 클라우드 컴퓨팅 세계 시장은 예측 기간 동안 CAGR이 24.0%로 성장하여 2032년까지 2,235억 8,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
제조업에서는 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅이 데이터 관리 및 업무 효율성 향상을 통한 디지털 변환을 추진하고 있습니다. 에지 컴퓨팅은 생산 설비 근처에서 정보를 처리하여 중요한 업무에 대한 신속한 대응과 최소 대기 시간을 보장합니다. 대조적으로 클라우드 컴퓨팅은 설비 및 공급망 전체의 가시성을 향상시키는 광대한 스토리지, 중앙 집중식 분석 및 AI 용도를 제공합니다. 이들을 결합하면 예측 유지 보수, 자동화된 품질 검사 및 최적화된 워크플로우를 지원하는 하이브리드 모델이 구축됩니다. 이 시너지 효과로 인해 다운타임이 단축될 뿐만 아니라 제조업체는 시장 수요에 신속하게 대응할 수 있습니다. 에지 클라우드 솔루션을 채택함으로써 업계는 확장성, 탄력성, 혁신성을 확보하고 스마트 제조 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
IJFMR에 게재된 검토 연구에 따르면, 에지 컴퓨팅은 제조 환경에서의 데이터 처리 대기 시간을 150-200밀리초에서 불과 15밀리초로 단축하여 실시간 품질 관리와 예지 보전을 가능하게 하고 있습니다.
예지보전에 대한 수요 증가
예지보전은 제조업에서 에지 및 클라우드 컴퓨팅의 주요 촉진요인으로 부상하고 있습니다. 기존의 사후보전이나 정기보전에서는 비용과 다운타임이 부과되는 경우가 많습니다. 에지 컴퓨팅은 장비 근처에서 데이터를 처리하여 실시간 비정상 감지를 가능하게 하며, 클라우드 플랫폼은 대규모 데이터 세트를 분석하여 예측 모델을 구축하고 고장을 예측합니다. 이 두 시스템은 예기치 않은 고장을 방지하고 기계 수명을 연장하며 유지 보수 비용을 줄일 수 있습니다. 이로 인해 자산의 신뢰성이 향상되고 작업자의 안전성이 향상되고 생산 흐름이 중단되지 않습니다. 위험을 최소화하고 성능을 최적화함으로써 에지와 클라우드의 통합을 통해 지원되는 예측 보전은 효율성 향상을 요구하는 현대 공장에 필수적입니다.
높은 도입 비용
제조업에서 에지 및 클라우드 컴퓨팅을 도입하는 가장 큰 과제 중 하나는 배포에 드는 비용이 많이 듭니다. 에지 하드웨어, 센서, 연결 장치를 설치하고 클라우드 서비스를 통합하려면 많은 설비 투자가 필요합니다. 중소규모의 제조업자들에게 이 비용은 엄청나게 많고 채택은 대기업으로 제한됩니다. 또한 직원 교육, 시스템 업그레이드, 데이터 보호 대책, 장기 유지 보수 비용으로 재무적 압력이 발생합니다. ROI가 불투명하기 때문에 기업은 이러한 대규모 변혁의 도입에 주의를 기울이고 있습니다. 그 결과, 고가의 초기 비용과 그에 따른 지출은 제조 전반에서 에지 클라우드 솔루션의 확장을 계속 제한하고 있습니다.
예측 분석 및 AI 확대
제조업에서의 예측 분석과 AI의 채용은 에지와 클라우드 컴퓨팅 솔루션의 큰 기회를 이끌어내고 있습니다. 에지 시스템은 기계 가까이에서 라이브 데이터를 처리하고 비정상적인 상황을 신속하게 감지하는 반면 클라우드 기반 AI 플랫폼은 패턴을 분석하여 정확한 예측을 제공합니다. 이 접근법은 예측 유지 보수를 강화하고 제품 품질을 향상시키고 공급망 성능을 간소화합니다. 제조업체는 가동 중지 시간을 줄이고 기계 수명을 연장하고 전반적인 효율성을 향상시키는 등의 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 AI와 에지 클라우드 네트워크를 결합하면 변화하는 상황에 즉각적으로 대응하는 적응형 생산 시스템이 가능합니다. 공장의 지능형 자동화에 대한 의존도가 높아지는 가운데, AI, 예측 분석, 에지 클라우드 컴퓨팅의 융합으로 시장이 크게 확대될 것으로 예측됩니다.
숙련 노동자 부족
제조업의 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 도입에 대한 심각한 위협은 숙련된 인력의 부족입니다. 이러한 기술을 도입하고 지속하려면 데이터 분석, 사이버 보안, IoT 장치 및 클라우드 통합에 대한 고급 지식이 필요합니다. 그러나 제조업은 종종 그러한 전문 지식을 가진 전문가를 찾는 어려움에 직면합니다. 숙련된 직원이 없으면 시스템이 완전히 최적화되지 않아 장애 및 보안 문제가 발생하기 쉽습니다. 이 격차는 비용이 많이 드는 외부 공급업체에 대한 의존도를 높이고 중소기업에게는 여유가 없을 수 있습니다. 이러한 인력 부족은 스마트 매뉴팩처링 이니셔티브를 확대하는 장벽이 되어, 에지 클라우드 기술의 보급을 방해해, 세계적인 시장 개척을 늦추고 있습니다.
COVID-19의 발생은 제조업의 에지 및 클라우드 컴퓨팅 시장에 큰 영향을 미쳤으며, 전 세계적으로 운영 우선순위가 재구성되었습니다. 공장 폐쇄, 노동 부족, 공급망 혼란으로 인해 디지털 솔루션에 대한 의존도가 높아졌습니다. 에지 컴퓨팅은 제한된 인원에서 실시간 머신 모니터링 및 프로세스 자동화에 필수적이었으며, 클라우드 플랫폼은 원격 협업, 집중 분석 및 운영 가상 관리를 통해 비즈니스 연속성을 확보했습니다. 이러한 기술을 통해 제조업은 제약 속에서도 생산을 유지하고 변화하는 수요에 신속하게 대응할 수 있게 되었습니다. 유행성 이후의 시대에도 탄력성, 유연성, 스마트 제조의 중시가 계속되고 있으며, 산업 근대화의 중요한 추진력으로서 에지와 클라우드의 통합이 강화되고 있습니다.
예측 기간 동안 클라우드 컴퓨팅 부문이 최대가 될 전망
클라우드 컴퓨팅 부문은 제조업체에게 확장 가능한 리소스, 견고한 데이터 관리 및 강력한 분석 도구를 제공하므로 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 클라우드 플랫폼을 활용함으로써 기업은 생산 데이터를 중앙 집중화하고 공급망의 가시성을 높이고 지리적으로 분산된 공장 간의 협업을 촉진할 수 있습니다. 클라우드 시스템은 대규모, 효율적으로 정보를 처리함으로써 예지 보전, 디지털 트윈, AI를 활용한 자동화를 지원합니다. 비용이 많이 드는 인프라에 대한 의존도를 최소화하고 유연성과 비용 절감을 실현합니다. IoT 에코시스템과의 완벽한 통합과 스마트 제조 이니셔티브에 대한 강력한 지원으로 클라우드 컴퓨팅은 세계 산업 디지털 변환을 추진하는 주요 부문으로 두드러지고 있습니다.
예측 기간 동안 AI 및 머신러닝 분야의 CAGR이 가장 높을 것으로 예측됩니다.
예측기간 동안 AI·머신러닝 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이러한 기술은 예측 분석, 지능형 자동화 및 동적 프로세스 조정을 가능하게 함으로써 제조업을 강화합니다. 에지에서 AI는 실시간 기계 데이터를 즉시 분석하여 의사 결정을 가속화하고 클라우드 시스템은 머신러닝 모델을 적용하여 패턴을 파악하고 결과를 예측합니다. 이 조합은 생산 효율성을 높이고 오류를 최소화하며 사전 활성 유지보수를 보장합니다. 이 적응성을 통해 공장은 지속적으로 운영을 최적화하고 비용을 절감하며 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다. 스마트 매뉴팩처링이 세계적으로 가속화되고 있는 가운데, AI와 머신러닝은 이 시장에서 매우 중요한 성장 엔진이 되고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 기술의 조기 도입, 엄청난 투자, 견고한 산업 기반에 힘입어 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 미국은 스마트 매뉴팩처링, IoT 통합, 디지털 전환 노력에 대한 엄청난 투자로 눈에 띕니다. 자동차, 항공우주, 일렉트로닉스 등의 업계에서는 에지 솔루션과 클라우드 솔루션을 활용하여 업무 효율 개선, 예지보전, 실시간 분석을 실시했습니다. 주요 기술 기업의 존재와 좋은 규제 환경은 이 지역의 리더십을 더욱 강화하고 있습니다. 현재는 북미가 선도하고 있지만, 향후 수년간 아시아태평양이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측되고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이 성장은 산업의 급속한 발전, 인더스트리 4.0 표준의 도입, 5G 네트워크의 설립에 의해 촉진됩니다. 중국, 일본, 한국 등의 국가들은 사물인터넷(IoT) 디바이스, 인공지능(AI), 실시간 데이터 처리를 제조 부문에 통합하는 선구자가 되고 있습니다. 이 지역의 디지털 혁신에 대한 이니셔티브는 유리한 정부 정책과 기술 인프라에 대한 엄청난 투자와 함께 제조 분야에서 에지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 기술의 확대를 지원하는 생태계를 형성하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Edge & Cloud Computing in Manufacturing Market is accounted for $49.60 billion in 2025 and is expected to reach $223.58 billion by 2032 growing at a CAGR of 24.0% during the forecast period. In manufacturing, edge and cloud computing are driving digital transformation by improving data management and operational efficiency. Edge computing processes information near production equipment, ensuring rapid responses and minimal latency for critical operations. In contrast, cloud computing offers expansive storage, centralized analytics, and AI applications that enhance visibility across facilities and supply chains. Together, they create a hybrid model that supports predictive maintenance, automated quality checks, and optimized workflows. This synergy not only reduces downtime but also enables manufacturers to adapt quickly to market demands. By adopting edge-cloud solutions, industries gain scalability, resilience, and innovation, solidifying competitiveness in the smart manufacturing landscape.
According to a peer-reviewed study published in IJFMR, edge computing has reduced data processing latency in manufacturing environments from 150-200 milliseconds to just 15 milliseconds, enabling real-time quality control and predictive maintenance.
Rising demand for predictive maintenance
Predictive maintenance has emerged as a key growth driver for edge and cloud computing in manufacturing. Traditional reactive or scheduled maintenance often leads to high costs and downtime. Edge computing enables real-time anomaly detection by processing data near the equipment, while cloud platforms analyze large datasets to build predictive models and forecast failures. This dual system helps prevent unexpected breakdowns, extend machine life, and cut maintenance expenses. It ensures higher asset reliability, enhanced worker safety, and uninterrupted production flow. By minimizing risks and optimizing performance, predictive maintenance supported by edge-cloud integration is becoming indispensable for modern factories seeking efficiency gains.
High implementation costs
One of the biggest challenges to edge and cloud computing adoption in manufacturing is the significant cost of implementation. Setting up edge hardware, sensors, and connected devices, along with integrating cloud services, demands heavy capital spending. For small and mid-sized manufacturers, this expense often becomes prohibitive, restricting adoption to larger players. Further financial pressure arises from staff training, system upgrades, data protection measures, and long-term maintenance expenses. The uncertainty surrounding ROI makes companies cautious about embracing such large-scale transformation. As a result, high upfront costs and associated expenditures continue to limit the expansion of edge-cloud solutions across the manufacturing sector.
Expansion of predictive analytics & AI
Predictive analytics and AI adoption in manufacturing are unlocking major opportunities for edge and cloud computing solutions. Edge systems process live data close to machinery, quickly detecting irregularities, while cloud-based AI platforms analyze patterns to deliver accurate forecasts. This approach enhances predictive maintenance, improves product quality, and streamlines supply chain performance. Manufacturers benefit from reduced downtime, extended machine life, and higher overall efficiency. Moreover, combining AI with edge-cloud networks allows adaptive production systems that respond instantly to changing conditions. As factories increasingly rely on intelligent automation, the convergence of AI, predictive analytics, and edge-cloud computing is set to fuel significant market expansion.
Shortage of skilled workforce
A critical threat to the adoption of edge and cloud computing in manufacturing is the lack of skilled talent. Deploying and sustaining these technologies requires advanced knowledge of data analytics, cyber security, IoT devices, and cloud integration. Yet, manufacturers often face difficulties in finding professionals with such expertise. Without skilled staff, systems may not be fully optimized, leaving them prone to failures or security issues. This gap increases reliance on costly external vendors, which smaller firms may not afford. The workforce shortage creates barriers to scaling smart manufacturing initiatives, hindering the widespread use of edge-cloud technologies and slowing market development worldwide.
The outbreak of COVID-19 significantly influenced the Edge and Cloud Computing in Manufacturing Market, reshaping operational priorities worldwide. Factory closures, workforce shortages, and supply chain disruptions increased reliance on digital solutions. Edge computing became vital for real-time machine monitoring and process automation with limited staff presence, while cloud platforms ensured business continuity through remote collaboration, centralized analytics, and virtual management of operations. These technologies allowed manufacturers to sustain production during restrictions and adapt quickly to changing demands. In the post-pandemic era, the emphasis on resilient, flexible, and smart manufacturing has persisted, reinforcing edge-cloud integration as a key driver of industrial modernization.
The cloud computing segment is expected to be the largest during the forecast period
The cloud computing segment is expected to account for the largest market share during the forecast period as it offers manufacturer's scalable resources, robust data management, and powerful analytical tools. By leveraging cloud platforms, companies can centralize production data, enhance supply chain visibility, and foster collaboration across geographically dispersed plants. Cloud systems support predictive maintenance, digital twins, and AI-powered automation by processing information efficiently at scale. They minimize dependence on costly infrastructure, delivering flexibility and cost savings. With seamless integration into IoT ecosystems and strong support for smart manufacturing initiatives, cloud computing stands out as the leading segment, driving industrial digital transformation globally.
The AI and machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the AI and machine learning segment is predicted to witness the highest growth rate. These technologies enhance manufacturing by enabling predictive analytics, intelligent automation, and dynamic process adjustments. At the edge, AI accelerates decision-making by analyzing real-time machine data instantly, while cloud systems apply machine learning models to identify patterns and forecast outcomes. This combination boosts production efficiency, minimizes errors, and ensures proactive maintenance. Their adaptability allows factories to continuously optimize operations, reduce costs, and improve product quality. As smart manufacturing accelerates globally, AI and machine learning are becoming pivotal growth engines for this market.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, fueled by its early adoption of technologies, substantial investments, and a strong industrial foundation. The United States stands out with its significant investments in smart manufacturing, IoT integration, and digital transformation initiatives. Industries such as automotive, aerospace, and electronics utilize edge and cloud solutions to improve operational efficiency, predictive maintenance, and real-time analytics. The presence of major technology companies and a favorable regulatory environment further strengthen the region's leadership. While North America currently leads, the Asia-Pacific region is projected to experience the highest growth rates in the coming years.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. This growth is fueled by swift industrial advancement, the implementation of Industry 4.0 standards, and the establishment of 5G networks. Nations such as China, Japan, and South Korea are pioneering the integration of Internet of Things (IoT) devices, artificial intelligence (AI), and real-time data processing into their manufacturing sectors. The region's commitment to digital innovation, along with favorable government policies and substantial investments in technological infrastructure, is creating a supportive ecosystem for the expansion of edge and cloud computing technologies in manufacturing.
Key players in the market
Some of the key players in Edge & Cloud Computing in Manufacturing Market include Cisco, Dell Technologies, Microsoft, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform, IBM, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Intel, Oracle, Plex Systems, Inc., Salesforce, VMware, Alibaba Cloud, Tencent Cloud and PTC Inc.
In September 2025, Google Cloud has won a new contract worth £400m ($543m) to provide a sovereign cloud capability for the UK Ministry of Defence (MoD). This project will involve delivering a secure cloud platform that will facilitate innovation while offering the MoD with enhanced data control capabilities.
In August 2025, Intel Corporation announced an agreement with the Trump Administration to support the continued expansion of American technology and manufacturing leadership. Under terms of the agreement, the United States government will make an $8.9 billion investment in Intel common stock, reflecting the confidence the Administration has in Intel to advance key national priorities and the critically important role the company plays in expanding the domestic semiconductor industry.
In January 2025, Dell Technologies announced an expanded partnership with CoreWeave, a cloud infrastructure provider specialized in compute-intensive workloads like AI. CoreWeave will start using Dell's PowerEdge XE9712 server racks sporting NVIDIA's GB200 Grace Blackwell Superchip. CoreWeave is also using Dell IR7000 racks with fully-integrated liquid cooling technology.