스마트 제조 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술(머신 러닝, 산업용 3D 인쇄, 센서, 산업용 로봇, 산업용 IoT, 기계 상태 모니터링, 산업용 인공 지능, 디지털 트윈, 자산 추적 및 관리), 최종 사용 산업(공정 산업, 이산 산업), 지역 및 경쟁별로 세분화, 2024-2032F

시장 개요

글로벌 스마트 제조 시장은 2023년에 2,576억 7,000만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률이 14.82%에 이를 것으로 예상됩니다.

글로벌 스마트 제조 시장은 지난 10년 동안 산업 전반에 걸쳐 도입이 증가하면서 상당한 성장을 보였습니다. 자동차, 전자, 중장비, 식음료와 같은 산업은 스마트 제조 기술을 생산 공정을 최적화하고 운영 효율성을 개선하는 데 중요한 지원 요소로 인식하게 되었습니다.

탄소 배출, 폐기물 발생 및 에너지 소비와 관련된 엄격한 환경 규정으로 인해 대기업은 첨단 Industry 4.0 솔루션에 투자해야 했습니다. 선도적인 기술 공급업체는 예측 유지 관리, 품질 검사, 실시간 프로세스 모니터링 및 최적화와 같은 기능을 자랑하는 혁신적인 스마트 제조 플랫폼을 출시했습니다. 이러한 솔루션을 통해 제조업체는 가동 중지 시간, 폐기율 및 운영 비용을 크게 줄일 수 있었습니다.

IoT 센서, 머신 러닝 및 데이터 분석과 같은 기술의 통합은 스마트 제조 기능을 혁신하고 있습니다. 고급 플랫폼은 이제 생산 성과, 리소스 활용, 공급망 관리 및 자산 상태에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 관리자는 주요 지표를 추적하고 병목 현상을 식별하고 실패를 예측하며 기존 자산 및 자재 흐름에서 더 많은 가치를 추출할 수 있습니다.

대형 산업 기업은 기술 공급업체와 협력하여 특정 지속 가능성 및 효율성 목표에 맞는 맞춤형 스마트 제조 솔루션을 개발했습니다. 예를 들어, 협업 로봇은 자동차 회사가 에너지 사용량을 줄이는 데 도움이 되고 블록체인 기반 추적 솔루션은 전자 회사가 원자재를 책임감 있게 조달하도록 보장합니다.

산업 디지털화, 에너지 절약 및 순환 비즈니스 모델을 지원하는 정부 정책 및 규정은 스마트 제조 인프라 및 재활용 기술에 대한 투자를 계속 촉진할 것입니다. 산업이 결함 제로 및 탄소 중립과 같은 Industry 5.0 목표를 추구함에 따라, 고급 Industry 4.0 솔루션에 대한 수요가 향후 몇 년 동안 상당히 증가할 것으로 예상됩니다. AI/ML 애플리케이션과 분석을 통해 데이터 기반 운영을 지원하는 시장의 역량은 장기적인 성장 전망에 매우 중요할 것입니다.

주요 시장 동인

자동화 및 디지털화에 대한 수요 증가

스마트 제조 시장의 주요 동인 중 하나는 산업 전반에서 자동화 및 디지털화에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 기업이 운영 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고, 생산성을 높이기 위해 노력함에 따라 스마트 제조 솔루션으로 전환하고 있습니다. 로봇 공학, 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML)과 같은 자동화 기술은 생산 프로세스를 간소화하고, 수동 오류를 제거하고, 전반적인 효율성을 높이기 위해 사용되고 있습니다. 디지털 기술을 통합하면 실시간 데이터 수집, 분석 및 의사 결정이 가능해져 품질 관리, 예측 유지 관리 및 최적화된 리소스 할당이 향상됩니다. 자동화 및 디지털화에 대한 수요가 스마트 제조 시장의 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

실시간 가시성 및 제어에 대한 필요성

스마트 제조 시장의 또 다른 중요한 동인은 생산 프로세스에 대한 실시간 가시성과 제어에 대한 필요성입니다. 기존 제조 시스템은 종종 운영에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 기능이 부족하여 기업이 병목 현상을 파악하고 워크플로를 최적화하며 변화하는 시장 수요에 신속하게 대응하는 데 어려움을 겪습니다. 스마트 제조 솔루션은 IoT 센서, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석과 같은 기술을 활용하여 다양한 소스에서 실시간 데이터를 수집하고 분석하여 이러한 과제를 해결합니다. 이를 통해 제조업체는 운영에 대한 전체적인 관점을 얻고, 핵심 성과 지표를 모니터링하고, 실시간으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 실시간 가시성과 제어에 대한 필요성은 산업 전반에 걸쳐 스마트 제조 솔루션 도입을 촉진하고 있습니다.

품질 개선 및 제품 혁신에 집중

품질 개선 및 제품 혁신은 스마트 제조 솔루션 도입의 원동력입니다. 오늘날의 경쟁적인 비즈니스 환경에서 조직은 제품의 품질을 지속적으로 개선하고 경쟁에서 앞서 나가기 위해 혁신적인 제품을 시장에 출시해야 합니다. 스마트 제조 기술을 통해 기업은 실시간 모니터링, 예측 분석, 자동화된 검사 시스템과 같은 고급 품질 관리 조치를 구현할 수 있습니다. 이러한 기술은 결함을 식별하고, 폐기율을 줄이며, 일관된 제품 품질을 보장하는 데 도움이 됩니다. 또한 스마트 제조 솔루션은 신속한 프로토타입 제작, 사용자 정의 및 민첩한 생산 프로세스를 지원하여 제품 혁신을 촉진합니다. 품질 개선과 제품 혁신에 중점을 두면서 기업은 경쟁력을 강화하고 변화하는 고객 수요를 충족하기 위해 스마트 제조 솔루션에 투자하고 있습니다.

주요 시장 과제

통합 및 상호 운용성 과제

스마트 제조 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 다양한 시스템과 기술의 통합 및 상호 운용성입니다. 스마트 제조는 IoT, AI, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석과 같은 여러 기술을 융합하여 연결되고 지능적인 제조 생태계를 만드는 것을 포함합니다. 그러나 이러한 다양한 기술을 통합하고 원활한 상호 운용성을 보장하는 것은 복잡하고 어려울 수 있습니다. 서로 다른 시스템은 서로 다른 프로토콜, 데이터 형식 및 통신 표준을 사용하여 서로 간에 데이터와 정보를 교환하기 어려울 수 있습니다. 이러한 통합 및 상호 운용성의 부족은 제조 가치 사슬 전체에서 데이터의 원활한 흐름을 방해하여 비효율성, 데이터 사일로 및 전체 생산 프로세스에 대한 제한된 가시성으로 이어질 수 있습니다. 이러한 통합 및 상호 운용성 과제를 극복하려면 표준화된 프로토콜, 강력한 데이터 관리 시스템, 기술 공급업체 간의 협업을 통해 개방적이고 상호 운용 가능한 솔루션을 개발해야 합니다.

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제

스마트 제조 시장의 또 다른 중요한 과제는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제입니다. 제조 공정의 연결성과 디지털화가 증가함에 따라 방대한 양의 민감한 데이터가 생성되어 스마트 제조 생태계 전반에 전송됩니다. 여기에는 생산 공정, 제품 설계, 고객 정보 및 지적 재산과 관련된 데이터가 포함됩니다. 이러한 데이터를 무단 액세스, 사이버 위협 및 데이터 침해로부터 보호하는 것은 고객, 파트너 및 이해 관계자의 신뢰를 유지하는 데 중요합니다. 그러나 스마트 제조 시스템의 상호 연결된 특성과 클라우드 기반 플랫폼의 사용은 취약성과 사이버 공격의 잠재적 진입점을 도입할 수 있습니다. 또한 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하면 스마트 제조의 데이터 보안에 또 다른 복잡성이 추가됩니다. 이러한 과제를 해결하려면 강력한 사이버 보안 조치, 암호화 기술, 액세스 제어 및 정기적인 보안 감사가 필요하여 스마트 제조 생태계 전반에서 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 보장해야 합니다.

전반적으로 통합 및 상호 운용성 과제와 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제는 스마트 제조 시장에서 해결해야 할 중요한 장애물입니다. 이러한 과제를 극복하려면 기술 공급업체, 표준화 기관 및 규제 기관의 협력 노력이 필요하여 최고 수준의 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 보장하면서 개방적이고 상호 운용 가능한 솔루션을 개발해야 합니다. 이러한 과제를 해결함으로써 스마트 제조 시장은 잠재력을 최대한 발휘하고 기업이 더 큰 운영 효율성, 생산성 및 혁신을 달성할 수 있도록 할 수 있습니다.

주요 시장 동향

산업용 IoT 및 연결 솔루션 도입

스마트 제조 시장의 두드러진 동향 중 하나는 산업용 사물 인터넷(IIoT) 및 연결 솔루션의 광범위한 도입입니다. IIoT는 센서, 장치 및 기계를 인터넷과 통합하여 실시간 데이터 수집, 분석 및 통신을 가능하게 합니다. 이러한 연결은 기계, 생산 라인, 공급망 및 엔터프라이즈 시스템을 포함한 제조 생태계의 다양한 구성 요소 간의 원활한 통신을 용이하게 합니다. IIoT를 통해 제조업체는 원격으로 운영을 모니터링하고 제어하고, 생산 프로세스를 최적화하고, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 5G 네트워크 및 엣지 컴퓨팅과 같은 저렴하고 안정적인 연결 솔루션의 가용성이 증가함에 따라 스마트 제조에서 IIoT 도입이 더욱 가속화됩니다. 이러한 추세는 기업이 운영 효율성, 예측 유지 관리 및 전반적인 생산성을 개선하는 데 있어 IIoT의 혁신적인 잠재력을 인식함에 따라 지속될 것으로 예상됩니다.

인공지능과 머신 러닝의 등장

스마트 제조 시장의 또 다른 중요한 추세는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 등장입니다. AI와 ML 알고리즘은 기계와 시스템이 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터에서 학습하고, 패턴을 식별하고, 지능적인 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 스마트 제조의 맥락에서 AI와 ML 알고리즘은 센서, 기계 및 생산 프로세스에서 수집된 방대한 양의 데이터를 분석하여 이상을 식별하고, 고장을 예측하고, 운영을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 예측 유지 관리 시스템은 잠재적인 장비 고장을 발생하기 전에 감지하여 가동 중지 시간과 유지 관리 비용을 줄일 수 있습니다. ML 알고리즘은 또한 실시간 데이터와 수요 예측을 기반으로 생산 일정, 재고 관리 및 공급망 물류를 최적화할 수 있습니다. AI와 ML 기술이 계속 발전함에 따라 스마트 제조 시스템에 통합되는 것이 더욱 보편화되어 제조업체가 더 높은 수준의 자동화, 효율성 및 민첩성을 달성할 수 있습니다.

데이터 분석 및 고급 분석에 집중

데이터 분석은 스마트 제조 시장에서 중요한 역할을 하며, 제조 공정에서 생성된 방대한 양의 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하기 위해 고급 분석 기술을 활용하는 데 점점 더 많은 관심이 집중되고 있습니다. 예측 분석, 처방적 분석 및 인지 분석과 같은 고급 분석 기술을 사용하면 제조업체가 설명적 분석을 넘어 운영에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 제조업체는 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 생산 공정을 최적화하고, 품질 관리를 개선하고, 전반적인 효율성을 높이는 데 도움이 되는 패턴, 추세 및 상관 관계를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 분석은 장비 고장을 예측하여 사전 유지 관리를 수행하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 자산 활용도를 개선할 수 있습니다. 처방적 분석은 기계 가용성, 리소스 제약 및 고객 수요와 같은 요소를 고려하여 생산 일정을 최적화할 수 있습니다. 인지 분석은 텍스트와 이미지와 같은 비정형 데이터를 분석하여 의사 결정을 위한 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가함에 따라 고급 분석 기술의 채택은 제조업체가 스마트 제조 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 데 점점 더 중요해질 것입니다.

세그먼트 통찰력

구성 요소 통찰력

2023년에 소프트웨어 세그먼트가 스마트 제조 시장을 지배했으며 예측 기간 동안에도 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 소프트웨어는 데이터 수집, 분석 및 자동화에 필요한 도구와 플랫폼을 제공하여 제조 프로세스의 디지털 변환을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 스마트 제조 소프트웨어는 제조 실행 시스템(MES), 엔터프라이즈 리소스 계획(ERP) 소프트웨어, 제품 수명 주기 관리(PLM) 소프트웨어 및 고급 분석 솔루션을 포함한 광범위한 애플리케이션을 포함합니다. 이러한 소프트웨어 솔루션을 통해 제조업체는 운영을 간소화하고, 생산 프로세스를 최적화하고, 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 소프트웨어 세그먼트의 지배력은 여러 요인에 기인할 수 있습니다. 산업용 사물 인터넷(IIoT) 및 연결 솔루션의 채택이 증가함에 따라 제조 생태계 내 다양한 소스에서 데이터가 대량으로 유입되었습니다. 스마트 제조 소프트웨어를 사용하면 제조업체가 이 데이터를 활용하고 실행 가능한 통찰력을 얻어 운영 효율성과 생산성을 개선할 수 있습니다. 고급 분석 및 인공 지능(AI) 기술에 대한 관심이 커지면서 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가했습니다. 제조업체는 AI 기반 분석 도구를 활용하여 운영에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고, 장비 고장을 예측하고, 생산 일정을 최적화하고, 품질 관리를 강화하고 있습니다. 클라우드 기반 소프트웨어 솔루션으로의 전환도 소프트웨어 부문의 지배력에 기여했습니다. 클라우드 기반 소프트웨어는 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 제공하여 모든 규모의 제조업체에게 매력적인 옵션입니다. 클라우드 기반 소프트웨어는 실시간 협업, 원격 모니터링 및 어디서나 데이터에 액세스할 수 있도록 하여 스마트 제조 프로세스의 효율성과 민첩성을 더욱 향상시킵니다. 전반적으로, 스마트 제조 시장에서 소프트웨어 부문의 지배력은 제조업계에서 디지털 혁신, 데이터 분석, AI 기반 의사 결정을 가능하게 하는 중심적인 역할에 의해 주도됩니다.

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지역별 통찰력

2023년,

최근 동향

• 2024년 1월, 디지털 에너지 관리 및 자동화 분야의 글로벌 리더인 슈나이더 일렉트릭은 지속 가능한 금융 기술 회사인 크루스와의 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 협업은 프리미엄 태양광 PV 모듈의 설계, 개발 및 제조 분야에서 북미를 선도하는 기업인 Silfab Solar로부터 Section 45X 고급 제조 생산 세액 공제를 확보하는 데 중점을 두고 있습니다.

주요 시장 참여자

• General Electric회사
• ABB Ltd
• Siemens AG
• Schneider Electric SE
• Emerson Electric Co
• HoneywellInternational Inc
• Mitsubishi ElectricCorporation
• Yokogawa ElectricCorporation
• FANUC Corporation
• Stratasys Ltd