Stratistics MRC의 조사에 따르면 세계의 예지보전 자동화 시장은 2025년에 33억 7,000만 달러 규모로 평가되었고, 예측 기간 동안 CAGR 25.0%로 성장할 것으로 예상되며, 2032년까지 160억 9,000만 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다. 예지보전 자동화는 자동화 시스템, 고급 분석 기술, 센서, 인공지능을 활용하고 설비 상태를 실시간으로 모니터링하며 잠재적 고장이 발생하기 전에 예측하는 것을 의미합니다. 진동, 온도, 압력 등의 운용 데이터를 지속적으로 수집 및 분석함으로써 조직은 필요할 때만 유지보수를 계획할 수 있습니다. 이 접근법은 예기치 않은 다운타임을 최소화하고, 자산 수명을 연장하며, 유지 보수 비용을 줄이고, 산업 및 제조 환경 전반에서 운영 효율성을 향상시킵니다.
반응형에서 예방형 모델로의 전환
예지보전 자동화를 통해 조직은 센서, 분석 기술 및 머신러닝 알고리즘을 활용하여 자산의 건전성을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 마모 및 고장의 초기 징후를 확인함으로써 기업은 고장 발생 전에 유지 보수 활동을 계획할 수 있습니다. 이 마이그레이션은 자산 집약적인 분야 전반에서 예기치 않은 가동 중단 시간, 수리 비용 및 생산 손실을 크게 줄입니다. 제조업체는 변동이 심한 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 비즈니스 연속성 및 효율성을 우선시합니다. 산업용 IoT 플랫폼의 보급 확대가 이 전환을 더욱 가속화하고 있습니다. 디지털 성숙도가 향상됨에 따라 예방 유지 보수 모델은 옵션 업그레이드가 아니라 전략적 요구 사항이되고 있습니다.
도입 시 높은 초기 비용
정확한 예측 분석을 위해서는 센서, 엣지 디바이스, 데이터 플랫폼, 고급 분석 도구의 도입이 필수적입니다. 기존 레거시 인프라와의 통합은 복잡성과 도입 기간을 증가시키는 경향이 있습니다. 중소기업에서는 단기적인 수익이 불확실하기 때문에 설비투자의 정당화가 과제가 됩니다. 또한 데이터 모델 관리 및 예측 결과 해석에는 숙련된 인력이 필요하며 운영 비용이 증가합니다. 사이버 보안 대책 및 데이터 관리에 대한 투자는 전반적인 재무적 부담을 더욱 증가시킵니다. 이러한 높은 초기 비용은 특히 비용 중심 산업에서 도입을 지연시키는 요인입니다.
디지털 트윈과의 통합
디지털 트윈은 물리적 자산의 가상 복제본을 생성하여 지속적인 시뮬레이션 및 성능 분석을 가능하게 합니다. 예지보전 시스템과 결합하여 조직은 가상 환경에서 고장 시나리오 및 유지보수 전략을 검증할 수 있습니다. 이 통합은 진단 정확도를 향상시키고 자산 수명주기 전반에 걸쳐 의사 결정을 향상시킵니다. 제조업, 에너지산업, 운수업 등 업계에서는 자산 최적화를 위해 디지털 트윈을 활용하는 움직임이 가속화되고 있습니다. 물리적 시스템과 디지털 시스템 간의 실시간 동기화는 유지보수 계획과 자원 할당을 개선합니다. 디지털 트윈의 도입이 확대됨에 따라 예지보전 자동화 솔루션의 가치 제안이 더욱 높아질 것으로 예측됩니다.
데이터 프라이버시 및 주권
데이터 프라이버시 및 주권에 대한 우려는 예지보전 자동화 시장에 있어 증가하는 과제가 되고 있습니다. 이러한 시스템은 연결된 기계 및 산업 네트워크에서 지속적인 데이터 수집에 크게 의존합니다. 민감한 운영 데이터는 클라우드 환경에서 저장되거나 처리되는 경우가 많으며, 무단 액세스에 대한 우려가 커지고 있습니다. GDPR(EU 개인정보보호규정) 및 지역별 데이터 현지화 방법과 같은 규제 프레임워크는 컴플라이언스의 복잡성을 증가시키고 있습니다. 국경을 넘어서는 데이터 전송이 제한될 수 있으며, 세계 유지보수 플랫폼의 확장성을 저해합니다. 랜섬웨어 및 산업 스파이 활동을 포함한 사이버 보안 위험은 최종 사용자의 우려를 더욱 강화하고 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 예지보전 자동화의 도입 동향에 큰 영향을 미쳤습니다. 제조 업무의 혼란은 수동 및 사후 대응 유형의 유지 보수 모델과 관련된 위험을 부각시켰습니다. 여행 제한으로 현지 검사가 제한되어 원격 모니터링 및 자동 진단에 대한 의존도가 높아졌습니다. 많은 조직들은 봉쇄 기간 동안 자산 가시성을 보장하기 위해 디지털 변환 노력을 가속화했습니다. 공급망의 혼란은 제한된 인원으로 시설의 신뢰성을 유지하는 것의 중요성을 부각시켰습니다. 팬대믹 이후의 회복 전략은 업무의 탄력성을 높이기 위해 자동화를 선호합니다. 그 결과 예측 보전 솔루션은 여러 산업에서 더 강한 수용을 얻었습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 최대 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 부문에는 분석 플랫폼, AI 알고리즘, 상태 모니터링 애플리케이션, 자산 관리 대시보드가 포함됩니다. 소프트웨어 솔루션은 다양한 장비 유형에 걸쳐 실시간 데이터 처리 및 예측 모델링을 가능하게 합니다. 머신러닝과 클라우드 컴퓨팅의 지속적인 발전으로 예측 정확도 및 확장성이 향상되었습니다. 조직은 유연성과 통합의 용이성으로부터 소프트웨어 중심의 솔루션을 선호합니다. 구독 모델도 최종 사용자의 장기 소유 비용 절감에 기여합니다.
예측 기간 동안 제조 부문이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 제조 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 제조업체는 복잡한 기계 장비에 의존하며 예기치 않은 다운타임은 생산성과 수익에 심각한 영향을 미칩니다. 예지 보전 시스템은 생산 설비의 초기 단계의 고장을 확인하는 데 도움이 됩니다. 스마트 팩토리 및 인더스트리 4.0 이니셔티브의 보급이 진행됨에 따라 자동화된 유지보수 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 제조업체는 데이터 중심의 지식을 활용하여 자산 이용률과 유지 보수 일정 최적화를 추진하고 있습니다. 제조 실행 시스템(MES)과의 통합으로 운영 효율성이 더욱 향상됩니다.
예측 기간 동안 북미는 첨단 산업 자동화 기술의 채택으로 최대 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 주요 솔루션 공급자와 혁신 기업의 강력한 존재감이 시장 성장을 지원합니다. 미국 및 캐나다 산업은 AI 기반 자산 관리 시스템에 많은 투자를 하고 있습니다. 스마트 제조를 촉진하는 정부의 유리한 시책이 더욱 도입을 뒷받침하고 있습니다. 비즈니스 효율성과 비용 최적화에 대한 높은 인식이 수요를 강화하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 급속한 산업화 및 확대하는 제조 거점이 지역 전체 수요를 견인하고 있습니다. 중국, 인도, 일본, 한국 등 국가들은 디지털 전환 노력에 많은 투자를 하고 있습니다. 산업용 IoT와 스마트 팩토리 개념의 도입 증가가 시장 성장을 가속화하고 있습니다. 정부는 생산성과 국제 경쟁력을 높이기 위해 자동화를 추진하고 있습니다. 지역 제조업에서 자산 최적화의 의식이 높아짐에 따라 도입을 더욱 강화하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Predictive Maintenance Automation Market is accounted for $3.37 billion in 2025 and is expected to reach $16.09 billion by 2032 growing at a CAGR of 25.0% during the forecast period. Predictive Maintenance Automation refers to the use of automated systems, advanced analytics, sensors, and artificial intelligence to monitor equipment conditions in real time and predict potential failures before they occur. By continuously collecting and analyzing operational data such as vibration, temperature, and pressure, it enables organizations to schedule maintenance only when needed. This approach minimizes unplanned downtime, extends asset lifespan, reduces maintenance costs, and improves overall operational efficiency across industrial and manufacturing environments.
Shift from reactive to proactive models
Predictive maintenance automation enables organizations to monitor asset health in real time using sensors, analytics, and machine learning algorithms. By identifying early signs of wear or malfunction, companies can schedule maintenance activities before breakdowns occur. This shift significantly reduces unplanned downtime, repair costs, and production losses across asset-intensive sectors. Manufacturers are prioritizing operational continuity and efficiency to remain competitive in dynamic markets. The growing availability of industrial IoT platforms is further accelerating this transition. As digital maturity improves, proactive maintenance models are becoming a strategic necessity rather than an optional upgrade.
High upfront implementation costs
Companies must deploy sensors, edge devices, data platforms, and advanced analytics tools to enable accurate predictive insights. Integration with existing legacy infrastructure often increases complexity and implementation timelines. Small and medium-sized enterprises face challenges in justifying capital expenditure due to uncertain short-term returns. Skilled personnel are also required to manage data models and interpret predictive outputs, adding to operational costs. Cybersecurity and data management investments further elevate the overall financial burden. These high upfront expenses can delay adoption, particularly in cost-sensitive industries.
Integration with digital twins
Digital twins create virtual replicas of physical assets, enabling continuous simulation and performance analysis. When combined with predictive maintenance systems, organizations can test failure scenarios and maintenance strategies in a virtual environment. This integration enhances diagnostic accuracy and improves decision-making across asset lifecycles. Industries such as manufacturing, energy, and transportation are increasingly leveraging digital twins for asset optimization. Real-time synchronization between physical and digital systems improves maintenance planning and resource allocation. As digital twin adoption expands, it is expected to amplify the value proposition of predictive maintenance automation solutions.
Data privacy & sovereignty
Data privacy and sovereignty concerns pose a growing challenge for the predictive maintenance automation market. These systems rely heavily on continuous data collection from connected machines and industrial networks. Sensitive operational data is often stored or processed in cloud environments, raising concerns about unauthorized access. Regulatory frameworks such as GDPR and region-specific data localization laws add compliance complexity. Cross-border data transfers can be restricted, limiting the scalability of global maintenance platforms. Cybersecurity risks, including ransomware and industrial espionage, further heighten apprehension among end users.
The COVID-19 pandemic significantly influenced the adoption dynamics of predictive maintenance automation. Disruptions to manufacturing operations highlighted the risks associated with manual and reactive maintenance models. Travel restrictions limited on-site inspections, increasing reliance on remote monitoring and automated diagnostics. Many organizations accelerated digital transformation initiatives to ensure asset visibility during lockdowns. Supply chain interruptions emphasized the importance of maintaining equipment reliability with limited workforce availability. Post-pandemic recovery strategies have prioritized automation to enhance operational resilience. As a result, predictive maintenance solutions gained stronger acceptance across multiple industries.
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. This segment includes analytics platforms, AI algorithms, condition monitoring applications, and asset management dashboards. Software solutions enable real-time data processing and predictive modeling across diverse equipment types. Continuous advancements in machine learning and cloud computing are enhancing prediction accuracy and scalability. Organizations prefer software-driven solutions due to their flexibility and ease of integration. Subscription-based models are also reducing long-term ownership costs for end users.
The manufacturing segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the manufacturing segment is predicted to witness the highest growth rate. Manufacturers rely on complex machinery where unplanned downtime can significantly impact productivity and revenue. Predictive maintenance systems help identify early-stage faults in production equipment. The growing adoption of smart factories and Industry 4.0 initiatives is driving demand for automated maintenance solutions. Manufacturers are increasingly using data-driven insights to optimize asset utilization and maintenance schedules. Integration with manufacturing execution systems further enhances operational efficiency.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to adoption of advanced industrial automation technologies. Strong presence of major solution providers and technology innovators supports market growth. Industries across the U.S. and Canada are investing heavily in AI-driven asset management systems. Favorable government initiatives promoting smart manufacturing further boost adoption. High awareness of operational efficiency and cost optimization strengthens demand.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Rapid industrialization and expanding manufacturing bases are driving demand across the region. Countries such as China, India, Japan, and South Korea are investing heavily in digital transformation initiatives. Increasing adoption of industrial IoT and smart factory concepts is accelerating market growth. Governments are promoting automation to enhance productivity and global competitiveness. Rising awareness of asset optimization among regional manufacturers is further supporting adoption.
Key players in the market
Some of the key players in Predictive Maintenance Automation Market include IBM Corporation, TIBCO Software, Microsoft, Uptake Technologies, SAP SE, C3.ai, Inc., Siemens AG, Oracle Corporation, General Electric, ABB Ltd., Schneider Electric, PTC Inc., Hitachi, Ltd, Honeywell, and Rockwell Automation.
In December 2025, IBM and Confluent, Inc. announced they have entered into a definitive agreement under which IBM will acquire all of the issued and outstanding common shares of Confluent for $31 per share, representing an enterprise value of $11 billion. Confluent provides a leading open-source enterprise data streaming platform that connects, processes and governs reusable and reliable data and events in real time, foundational for the deployment of AI.
In October 2025, Oracle announced the latest capabilities added to Oracle Database@AWS to better support mission-critical enterprise workloads in the cloud. In addition, customers can now procure Oracle Database@AWS through qualified AWS and Oracle channel partners. This gives customers the flexibility to procure Oracle Database@AWS through their trusted partners and continue to innovate, modernize, and solve complex business problems in the cloud.