Stratistics MRC 조사에 의하면, 세계의 디지털 트윈 및 예측 유지보수 시장은 2025년에 91억 4,000만 달러 규모에 이르고, 예측 기간에 CAGR 32.6%로 성장하여 2032년까지 659억 4,000만 달러에 달할 전망입니다.
디지털 트윈 및 예측 유지보수 솔루션은 지속적인 모니터링, 분석 인텔리전스, 예방적 유지보수 전략을 제공함으로써 설비 관리의 방식을 변화시키고 있습니다. 디지털 트윈은 물리적 자산의 가상 모델을 구축하여 팀이 사전에 조건을 시뮬레이션하고, 이상 징후를 식별하고, 운영을 최적화할 수 있게 해줍니다. 예측 유지보수 도구와 결합하여 조직은 센서 데이터, 머신러닝, 자동 진단을 통해 설비 고장을 예측하여 운영 중단을 줄이고 수리 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 통합 방식은 제조, 전력, 운송, 인프라 등의 분야에서 효율성 향상, 자산 수명 연장, 시스템 신뢰성 강화를 가져옵니다. 이러한 기술을 활용하면 기업은 자산 상태에 대한 깊은 통찰력을 얻을 수 있어 적시에 예방 조치를 취할 수 있습니다.
세계경제포럼에 따르면, 데이터는 디지털 트윈이 산업 클러스터의 중추신경계를 구축하고 공유 데이터와 분석을 통해 기업을 연결할 수 있는 가능성을 시사하고 있습니다. 이러한 변화를 통해 산업 생태계 전반의 에너지 효율화와 예측 유지보수을 통해 2030년까지 연간 최대 2조 달러의 에너지 절감 효과를 기대할 수 있습니다.
IoT와 실시간 데이터 분석의 보급 확대
IoT 지원 기기의 보급과 지속적인 데이터 분석의 활용이 디지털 트윈 및 예측 유지보수 시장을 강력하게 가속화하고 있습니다. 현재 산업 분야에서는 기계와 인프라에 수많은 스마트 센서를 설치하여 상세한 운영 데이터를 생성함으로써 디지털 모델과 예측 알고리즘의 정확도를 높이고 있습니다. 지속적인 분석을 통해 이상 징후를 조기에 발견하고, 정확한 고장 예측 및 설비 성능을 향상시킬 수 있습니다. 조직은 이러한 지식을 활용하여 예기치 않은 중단을 방지하고, 유지보수 비용을 절감하며, 안정적인 운영을 보장하기 위해 노력하고 있습니다. 스마트 제조와 인더스트리 4.0이 확대되면서 IoT 연결성은 더욱 중요해지고 있습니다. 이러한 통합이 진행됨에 따라 고급 유지보수 솔루션에 대한 수요가 증가하고 시장의 산업 응용 범위도 확대되고 있습니다.
높은 도입 비용과 복잡한 통합
디지털 트윈 및 예측 유지보수 솔루션의 광범위한 도입에는 높은 도입 비용과 어려운 시스템 통합이 주요 장벽으로 작용합니다. 디지털 트윈을 구현하기 위해서는 센서, 연결 도구, 분석 플랫폼의 구매와 더불어 숙련된 전문가를 고용해야 하므로 초기 비용이 많이 발생합니다. 많은 기업들은 이러한 첨단 기술을 구식 레거시 시스템과 통합하는 데에도 어려움을 겪고 있으며, 대규모 현대화가 요구되는 경우가 많습니다. 특히 중소기업의 경우, 이러한 비용 부담은 더욱 가중될 수밖에 없습니다. 또한, IT 인프라와 운영 장비의 동기화는 기술적 복잡성을 증가시킵니다. 지속적인 데이터 입력, 잦은 재조정 및 지속적인 유지보수는 총 비용을 더욱 증가시킵니다. 이러한 재정적, 통합적 문제들은 시장 확대를 크게 제한하고 도입 속도를 늦추고 있습니다.
스마트시티 확대, 인프라 및 산업 현대화
스마트시티에 대한 관심 증가, 주요 인프라의 업그레이드, 산업 현대화는 디지털 트윈 및 예측 유지보수 기술에 큰 기회를 창출하고 있습니다. 도시 계획 담당자들은 교통 패턴 모델링, 공공시설 평가, 건물 모니터링, 환경 조건 조사 등에 디지털 트윈을 활용하고 있습니다. 예측 유지보수을 통해 지자체는 전력망, 수도망, 교통 시스템 등 중요 자산을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다. 동시에 고도의 자동화 및 스마트 제조를 도입하는 산업은 높은 신뢰성을 유지하기 위해 지속적인 모니터링에 의존하고 있습니다. 정부 주도의 디지털화 및 지속가능성 프로그램도 도입을 촉진하고 있습니다. 이러한 용도의 확장과 함께 디지털 트윈과 예측 도구는 도시 환경과 현대 산업 생태계의 진화에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
기술의 급속한 노후화와 높은 혁신 압력
디지털 트윈 및 예측 유지보수 시장의 주요 위협은 기술 변화의 빠른 속도와 끊임없는 혁신의 필요성입니다. AI, 센서, IoT 연결성, 분석 기술의 발전은 매우 빠르며, 현재 시스템은 곧 구식이 될 수 있습니다. 기업들은 플랫폼의 잦은 업데이트가 어렵고 비용이 많이 들어 예산 압박과 운영 중단의 위험에 직면하게 됩니다. 솔루션 제공업체도 경쟁사보다 앞서 나가기 위해 높은 연구개발비용에 직면해 있습니다. 구식 도구를 사용하는 사용자는 예측 정확도가 떨어지고 위험 노출이 증가합니다. 이러한 급변하는 환경은 불확실성을 증가시키고, 장기적인 계획을 지연시키며, 현대화를 따라잡지 못하면 시장 전체의 신뢰성을 위협할 수 있습니다.
코로나19는 디지털 트윈 및 예측 유지보수 시장에 과제와 기회를 동시에 가져왔고, 그 결과 도입이 가속화되고 있습니다. 공급망 지연, 인력 부족, 시설 폐쇄로 인해 각 산업계는 원격 자산 모니터링과 디지털 운영에 대한 의존도를 높여야 했습니다. 디지털 트윈은 현장 접근이 제한된 상황에서도 설비 거동을 모델링하고, 가시성을 유지하며, 운영 안정성을 확보할 수 있도록 지원했습니다. 물리적 점검이 어려운 상황에서는 예측 유지보수이 고장 예방과 혼란을 줄이는 데 필수적임이 입증되었습니다. 일부 조직은 일시적으로 지출을 줄였지만, 주요 부문 전반에서 디지털 전환의 속도는 더욱 빨라졌습니다. 그 결과, 이번 팬데믹으로 인해 예측 도구가 신뢰성 유지와 장기적인 운영 효율성 향상에 얼마나 중요한 역할을 하는지 다시 한 번 깨닫게 되었습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 분야가 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.
소프트웨어 부문은 디지털 모델링 및 예측 워크플로우를 지원하는 기반 지능을 형성하기 때문에 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 가상 자산 환경 구축을 가능하게 하고, 센서 데이터를 처리하고, 고장 예측 및 성능 최적화를 지원하는 시뮬레이션을 실행합니다. 통합된 분석 기능, 시각화 도구, 자동화된 알림을 통해 조직이 정보에 입각한 유지보수 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 클라우드 플랫폼, AI 시스템, 상호 연결된 산업 네트워크의 도입이 증가함에 따라 소프트웨어는 복잡한 운영 데이터를 처리하는 데 필수적인 요소가 되었습니다. 디지털 프로세스 조정, 통찰력 강화, 신뢰도 향상 등을 통해 주요 산업 분야에서 선도적인 입지를 확고히 하고 있습니다.
프로세스 트윈 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 프로세스 트윈 부문은 단일 기계나 제품이 아닌 전체 업무 흐름을 최적화하는 능력으로 인해 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 프로세스 트윈은 완전한 시퀀싱를 복제하기 때문에 기업은 비효율성을 감지하고, 대체 프로세스 시나리오를 테스트하고, 생산 흐름을 개선할 수 있습니다. 스마트 제조, 자동화, 인더스트리 4.0 기술 채택이 확대됨에 따라 조직은 점점 더 많은 프로세스 수준의 심층적인 통찰력을 요구하고 있습니다. 이 트윈은 폐기물 감소, 품질 향상, 지속적인 운영 개선을 지원합니다. 종합적인 프로세스 통찰력을 제공하고 데이터 기반 의사결정을 지원하는 역할로 인해 다양한 산업 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있는 분야 중 하나입니다.
예측 기간 동안 북미는 첨단 디지털 생태계, 빠른 기술 도입, 산업 운영 현대화에 대한 강한 집중으로 인해 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 이 지역에는 많은 주요 기술 기업, 클라우드 플랫폼, 자동화 제공업체가 존재하며, 주요 산업에서 도입이 가속화되고 있습니다. 제조, 항공우주, 유틸리티, 의료 등의 분야에서 디지털 트윈은 효율성 향상, 다운타임 감소, 데이터 기반 의사결정 지원을 위해 널리 활용되고 있습니다. 지속적인 혁신에 대한 투자, 정부 주도의 디지털 혁신 프로그램, IoT 및 AI 용도의 광범위한 도입은 이 지역의 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 이러한 우위를 바탕으로 북미는 전체 점유율이 가장 높은 주요 시장으로 확고히 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 강력한 산업 발전과 첨단 디지털 기술의 광범위한 채택을 배경으로 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 이 지역에서는 운영 성능 향상과 생산 효율화를 위해 IoT 시스템, 자동화 도구, AI 기반 플랫폼이 빠르게 도입되고 있습니다. 디지털화 추진과 주요 인프라 업데이트를 지원하는 정부 정책으로 인해 도입이 더욱 가속화되고 있습니다. 자동차, 제조, 전자, 에너지 등 주요 산업에서 디지털 트윈은 효율성 향상, 고장 최소화, 자산 신뢰성 강화를 위해 활용되고 있습니다. 산업 활동의 확대와 예측적 인사이트에 대한 수요 증가에 따라 아시아태평양은 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 부상하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Digital Twin & Predictive Maintenance Market is accounted for $9.14 billion in 2025 and is expected to reach $65.94 billion by 2032 growing at a CAGR of 32.6% during the forecast period. Digital Twin and Predictive Maintenance solutions are reshaping equipment management by offering continuous surveillance, analytical intelligence, and pre-emptive maintenance strategies. A digital twin creates a virtual version of a physical asset, enabling teams to simulate conditions, identify anomalies, and refine operations in advance. Paired with predictive maintenance tools, organizations can anticipate equipment malfunctions through sensor data, machine learning, and automated diagnostics, thereby cutting operational disruptions and lowering repair expenses. This combined method boosts efficiency, prolongs asset longevity, and strengthens system reliability across sectors like manufacturing, power, transport, and infrastructure. Leveraging these technologies gives companies deeper insight into asset condition and supports timely, preventive actions.
According to the World Economic Forum, data suggests that Digital Twins could build a central nervous system for industrial clusters, connecting companies through shared data and analytics. This transformation is expected to save up to $2 trillion annually by 2030 through energy efficiency and predictive maintenance across industrial ecosystems.
Rising adoption of IoT & real-time data analytics
Growing use of IoT-enabled devices and continuous data analysis is strongly accelerating the Digital Twin and Predictive Maintenance market. Industries now deploy numerous smart sensors on machinery and infrastructure, generating detailed operational data that enhances the precision of digital models and predictive algorithms. Continuous analytics enables early detection of irregularities, accurate failure predictions, and improved equipment performance. Organizations depend on these insights to avoid unplanned outages, lower maintenance spending, and ensure consistent operations. As smart manufacturing and Industry 4.0 initiatives expand, IoT connectivity becomes even more crucial. This integration is pushing demand for advanced maintenance solutions and broadening the market's industrial applications.
High implementation costs & complex integration
High deployment costs and difficult system integration present major obstacles to the broader adoption of Digital Twin and Predictive Maintenance solutions. Implementing digital twins involves purchasing sensors, connectivity tools, analytics platforms, and hiring trained specialists, resulting in substantial initial spending. Many companies also face challenges when merging these advanced technologies with outdated legacy systems, often requiring extensive modernization. Small and mid-sized businesses find these expenses especially burdensome. Additionally, synchronizing IT infrastructure with operational equipment adds technical complexity. Continuous data input, frequent recalibration and ongoing maintenance further raise total costs. These financial and integration issues significantly limit market expansion and slow down adoption.
Expansion of smart cities, infrastructure & industrial modernization
The growing focus on smart cities, major infrastructure upgrades, and industrial modernization is creating substantial opportunities for Digital Twin and Predictive Maintenance technologies. City planners use digital twins to model transportation patterns, evaluate utilities, monitor buildings, and study environmental conditions. Predictive maintenance allows municipalities to manage critical assets-like power grids, water networks, and transit systems-more effectively. At the same time, industries adopting advanced automation and smart manufacturing rely on continuous monitoring to maintain high reliability. Government-backed digitalization and sustainability programs also fuel adoption. With these expanding uses, digital twins and predictive tools are becoming vital to the evolution of both urban environments and modern industrial ecosystems.
Rapid technological obsolescence & high innovation pressure
A major threat to the Digital Twin and Predictive Maintenance market is the fast pace of technological change and the constant need for innovation. Advancements in AI, sensors, IoT connectivity, and analytics evolve so rapidly that current systems may quickly lose relevance. Companies often find it difficult and costly to update their platforms frequently, causing budget strain and potential operational disruptions. Solution providers also face high R&D expenses to stay ahead of competitors. Users with outdated tools experience lower predictive accuracy and increased risk exposure. This rapidly shifting environment increases uncertainty, slows long-term planning, and threatens overall market confidence if modernization does not keep up.
COVID-19 created both challenges and opportunities for the Digital Twin and Predictive Maintenance market, ultimately driving stronger adoption. Supply chain delays, limited workforce availability, and facility closures forced industries to rely more on remote asset supervision and digital operations. Digital twins helped company's model equipment behavior, maintain visibility, and ensure operational stability during restricted onsite access. Predictive maintenance proved essential for preventing failures and reducing disruptions when physical inspections were difficult. Although some organizations temporarily reduced spending, the overall pace of digital transformation accelerated across key sectors. As a result, the pandemic reinforced the value of predictive tools in maintaining reliability and improving long-term operational efficiency.
The software segment is expected to be the largest during the forecast period
The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period because it forms the foundational intelligence behind digital modeling and predictive workflows. It enables the creation of virtual asset environments, processes sensor data, and runs simulations that support failure forecasting and performance optimization. Through integrated analytics, visualization tools, and automated alerts, software empowers organizations to make informed maintenance decisions. With rising adoption of cloud platforms, AI systems, and interconnected industrial networks, software becomes indispensable for handling complex operational data. Its ability to coordinate digital processes, enhance insights, and improve reliability ensures its leading position across major industry sectors.
The process twin segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the process twin segment is predicted to witness the highest growth rate due to its capability to optimize full operational workflows instead of isolated machines or products. Process twins replicate complete sequences, allowing companies to detect inefficiencies, test alternative process scenarios, and improve production flow. With expanding adoption of smart manufacturing, automation, and Industry 4.0 technologies, organizations increasingly seek deeper process-level intelligence. These twins support waste reduction, quality enhancement, and continuous operational refinement. Their role in delivering holistic process insights and supporting data-driven decision-making makes them one of the most rapidly expanding segments across various industries.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share because of its advanced digital ecosystem, rapid technological uptake, and strong focus on modernizing industrial operations. The region hosts many major technology firms, cloud platforms, and automation providers, helping accelerate deployment across key industries. Sectors such as manufacturing, aerospace, utilities, and healthcare widely use digital twins to enhance efficiency, reduce downtime, and support data-driven decision-making. Continuous investment in innovation, government-backed digital transformation programs, and extensive adoption of IoT and AI applications further drive regional growth. These advantages firmly establish North America as the leading market with the highest overall share.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by strong industrial development and widespread adoption of advanced digital technologies. The region is rapidly embracing IoT systems, automation tools, and AI-based platforms to improve operational performance and streamline production. Supportive government initiatives promoting digital modernization and major infrastructure upgrades further accelerate adoption. Key industries such as automotive, manufacturing, electronics and energy are using digital twins to enhance efficiency, minimize failures, and strengthen asset reliability. With expanding industrial activity and rising demand for predictive insights, Asia-Pacific continues to emerge as the fastest-growing regional market.
Key players in the market
Some of the key players in Digital Twin & Predictive Maintenance Market include Siemens, GE Vernova (General Electric), Dassault Systemes, PTC, Microsoft, IBM, Oracle, ANSYS, ABB, Autodesk, Bentley Systems, Hitachi, SAP, AVEVA and Nvidia.
In November 2025, Siemens and Samsung C&T Corporation, Engineering & Construction Group have entered a strategic and long-term partnership. Grounded in mutual trust and complementary capabilities, the agreement aims to combine Samsung C&T's global engineering, procurement, and construction (EPC) expertise with Siemens' advanced technologies in automation, digitalization, electrification, and integrated infrastructure intelligence.
In November 2025, PTC and TPG has announced a definitive agreement under which TPG will acquire PTC's Kepware industrial connectivity and ThingWorx Internet of Things (IoT) businesses. The transaction would provide the businesses with additional capital and expertise to accelerate growth and further their leadership to meet the evolving connectivity and data needs of manufacturing organisations.
In August 2025, Dassault Systemes and Viettel have signed a Memorandum of Understanding to strengthen strategic cooperation in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), digital design, and simulation. The partnership aims to accelerate digital transformation, foster innovation, and enhance Vietnam's position in high-tech industries.