가상 센서 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 세분화, 구성 요소별(솔루션, 서비스), 배포별(클라우드, 온프레미스), 최종 사용자별(석유 및 가스, 제조 및 유틸리티, 소비자 기술, 자동차, 항공우주 및 방위, 의료, 화학 및 기타), 지역별, 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 가상 센서 시장은 2023년에 128억 9천만 달러 규모였으며, 예측 기간 동안 CAGR 5.32%로 2029년까지 177억 5천만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 가상 센서 시장은 물리적 센서가 없어도 소프트웨어 기반 모델과 알고리즘을 통해 물리적 매개변수나 환경 조건을 추정하는 센서 기술의 개발, 배포 및 적용에 중점을 둔 산업을 말합니다. 이러한 가상 센서는 기존 물리적 센서의 데이터를 머신 러닝, 인공 지능(AI), 복잡한 수학적 모델과 같은 고급 계산 방법과 결합하여 직접 측정하기 어렵거나 비용이 많이 드는 변수의 정확한 측정을 추론합니다. 이 시장은 자동차, 항공우주, 의료, 제조, 산업 자동화와 같은 산업 전반에 걸쳐 비용 효율적이고 확장 가능하며 적응성이 뛰어난 감지 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 빠르게 성장했습니다. 가상 센서의 주요 장점 중 하나는 여러 물리적 센서의 필요성을 줄여 하드웨어 비용, 설치 및 유지 관리를 줄일 수 있다는 것입니다. 이로 인해 장비, 프로세스 또는 환경 조건을 정확하게 모니터링해야 하지만 기존 센서를 배포하기 위한 공간, 비용 또는 접근성 측면에서 제약이 있는 산업에 특히 매력적입니다.

주요 시장 동인

산업 자동화 및 IoT 통합에 대한 수요 증가

산업 자동화 채택 증가와 다양한 부문에서 사물 인터넷(IoT) 통합은 글로벌 가상 센서 시장의 주요 동인입니다. 산업이 디지털 혁신으로 이동함에 따라 운영을 최적화하고, 의사 결정을 개선하고, 비용을 절감하기 위해 고급 데이터 수집 및 실시간 모니터링에 대한 필요성이 필수적이 되고 있습니다. 소프트웨어 기반이며 물리적 속성을 추정하기 위해 알고리즘에 의존하는 가상 센서는 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 기존의 물리적 센서와 달리 가상 센서는 비용이 많이 들고 복잡한 하드웨어가 필요 없이 필요한 데이터를 추론할 수 있어 현대 산업 시스템에 비용 효율적인 솔루션이 됩니다. 이는 제조, 에너지, 자동차, 항공우주와 같은 분야에서 특히 중요한데, 여기서는 프로세스 최적화와 예측적 유지 관리를 보장하기 위해 정확한 데이터 수집이 필요합니다. 예를 들어 제조 분야에서 가상 센서는 장비 상태를 모니터링하고, 고장을 예측하고, 생산 라인을 최적화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. IoT 플랫폼을 통합하고 고급 머신 러닝 알고리즘을 사용하면 가상 센서는 물리적 센서의 출력을 시뮬레이션하여 지속적인 재보정이나 물리적 유지 관리 없이 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 가동 중지 시간을 최소화하고 운영 비용을 절감할 수 있어 효율성과 경쟁력을 개선하려는 제조업체에게 매우 매력적입니다. 또한 IoT 지원 장치와 함께 가상 센서를 사용하면 소프트웨어를 통해 쉽게 업데이트하고 조정할 수 있으므로 시스템 확장성이 향상되어 산업이 변화하는 생산 요구 사항이나 새로운 시장 수요에 빠르게 적응할 수 있습니다.

자동차 산업에서 가상 센서는 엔진 성능, 연비, 배출과 같은 중요한 차량 기능을 모니터링하는 데 사용되고 있습니다. 전기 및 자율 주행차로의 전환은 가상 센서에 대한 수요도 촉진합니다. 이러한 차량은 안전, 성능 및 규정 준수를 보장하기 위해 정교한 모니터링 시스템이 필요하기 때문입니다. 가상 센서는 추가 물리적 구성 요소 없이도 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 해석할 수 있으므로 미래의 점점 더 복잡해지는 자동차 시스템에 이상적인 솔루션입니다. 특히 석유 및 가스 분야의 에너지 부문도 가상 센서의 적용으로 혜택을 얻습니다. 가상 센서는 물리적 센서 배포가 비실용적이거나 비용이 너무 많이 드는 원격지의 장비를 실시간으로 모니터링하는 데 사용됩니다. 가상 센서를 사용하면 운영자가 성능을 추적하고 이상을 감지하고 장비 고장을 방지하여 에너지 운영의 전반적인 효율성과 안전성을 개선할 수 있습니다. IoT 기기를 통합하면 가상 센서가 여러 소스에서 데이터를 수집하고 분석하여 운영자에게 시스템 성능에 대한 포괄적인 뷰를 제공하고 사전 예방적 유지 관리 전략을 수립할 수 있습니다.

비용 효율성과 효율성에 대한 집중 증가

또 다른 중요한 추진력은

기계 학습 및 데이터 분석의 기술적 발전

기계 학습(ML)과 데이터 분석의 급속한 발전은

의료 산업에서 ML과 데이터 분석의 기술적 발전은 환자 모니터링 및 진단을 위한 가상 센서 사용을 촉진하고 있습니다. 가상 센서는 웨어러블 기기와 의료 장비의 데이터를 분석하여 생체 신호를 추정하고 이상을 감지하며 의료 제공자에게 실시간 피드백을 제공할 수 있습니다. 원격으로 실시간으로 환자를 모니터링하는 기능은 만성 질환을 관리하고, 재입원을 줄이며, 환자 결과를 개선하는 데 특히 유용합니다. ML 알고리즘이 계속 발전함에 따라 가상 센서는 의료 애플리케이션에서 더욱 정확하고 효과적이 될 것으로 예상되며, 이는 시장의 전반적인 성장에 기여할 것입니다. 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 발전으로 가상 센서는 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하여 보다 효율적으로 작동할 수 있습니다. 이를 통해 대기 시간이 단축되고 가상 센서의 실시간 기능이 향상되어 자율 주행차, 산업 자동화, 의료 모니터링과 같은 시간에 민감한 애플리케이션에 더 적합하게 됩니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 가상 센서의 성능과 채택이 증가하여 산업 전반에 걸쳐 혁신을 위한 상당한 기회가 생길 것으로 예상됩니다.

주요 시장 과제

레거시 시스템과의 통합 복잡성

기업이 직면한 주요 과제 중 하나는

기존 물리적 센서 데이터와 가상 센서 출력의 융합을 관리하는 데 어려움을 겪는 것입니다. 이러한 시스템 간의 원활한 데이터 교환을 보장하려면 물리적 및 가상 소스에서 실시간 데이터를 처리할 수 있는 특수 미들웨어 및 통합 플랫폼이 필요합니다. 이는 데이터 관리 시스템의 복잡성을 증가시킬 수 있으며 전송되는 더 많은 양의 데이터를 보호하기 위해 사이버 보안에 대한 추가 투자가 필요할 수 있습니다. 또한 가상 센서를 레거시 시스템과 통합하기 위한 표준화된 프로토콜이 부족하여 기업이 이러한 기술을 대규모로 도입하기 어렵습니다. 기업은 종종 맞춤형 통합 솔루션에 의존해야 하며, 이는 더 높은 구현 비용과 더 긴 배포 일정을 초래할 수 있습니다. 이러한 과제는 특히 재정 및 기술 리소스가 제한된 소규모 조직에서 가상 센서 기술의 전반적인 도입을 제한할 수 있습니다.

데이터 정확성 및 검증 문제

가상 센서에서 생성된 데이터의 정확성과 안정성을 보장하는 것은 시장에 상당한 과제를 안겨줍니다. 환경 또는 운영 조건을 직접 측정하는 물리적 센서와 달리 가상 센서는 복잡한 알고리즘과 예측 모델을 사용하여 센서 출력을 추정합니다. 이는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있지만, 특히 항공우주, 의료, 자동차 제조와 같이 안전과 정밀성이 가장 중요한 고위험 산업에서 가상 센서 데이터의 정확성과 검증에 대한 우려가 종종 있습니다. 가상 센서 데이터의 불일치나 오류는 최적이 아닌 의사 결정, 운영 비효율성 또는 심지어 안전 위험으로 이어질 수 있습니다. 이로 인해 기업은 물리적 센서를 가상 대체품으로 완전히 교체하는 것에 대해 신중해지며, 특히 실패 비용이 높은 중요한 애플리케이션에서 그렇습니다. 가상 센서는 알고리즘을 학습하는 데 사용되는 입력 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 기본 데이터가 불완전하거나 오래되었거나 오류가 있는 경우 가상 센서의 예측 기능이 손상되어 부정확한 출력이 발생할 수 있습니다. 이러한 과제는 가상 센서를 지속적으로 업데이트하고 재보정하여 변화하는 환경 조건이나 운영 매개변수를 반영해야 한다는 사실로 인해 더욱 악화됩니다. 기업은 가상 센서가 시간이 지남에 따라 높은 수준의 정확도를 유지하도록 하기 위해 지속적인 데이터 모니터링, 알고리즘 개선 및 검증 프로세스에 투자해야 합니다. 이를 위해서는 전문적인 지식이 필요하고 운영 비용이 증가할 수 있으며, 가상 센서가 제공하도록 설계된 비용 절감의 이점이 상쇄될 가능성이 있습니다. 데이터 정확성과 검증에 대한 우려를 극복하는 것은 광범위한 시장 수용을 얻는 데 중요하며, 특히 정밀도가 협상 불가인 산업에서 더욱 그렇습니다.

주요 시장 동향

산업용 IoT 및 스마트 제조의 채택 증가

산업용 사물 인터넷(IIoT) 및 스마트 제조에서 가상 센서를 채택하는 것은

인공 지능 및 머신 러닝과의 통합

가상 센서를 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 통합하는 것은 미래를 형성하는 혁신적인 동향입니다.

세그먼트별 통찰력

배포 통찰력

클라우드 세그먼트는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 클라우드 세그먼트의 가상 센서 시장은 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 산업 전반에 걸쳐 클라우드 컴퓨팅 채택이 증가함에 따라. 조직이 운영 효율성을 최적화하기 위해 클라우드 기반 인프라로 전환하는 경우가 늘어나면서 가상 센서는 물리적 센서에 비해 비용 효율적이고 확장 가능한 대안을 제공합니다. 이러한 소프트웨어 기반 센서는 고급 알고리즘과 데이터 분석을 활용하여 실제 측정을 시뮬레이션하여 조직에 광범위한 하드웨어 배포 없이도 실시간 통찰력을 제공합니다. 주요 동인 중 하나는 제조, 자동차 및 의료와 같은 분야에서 실시간 모니터링 및 예측 유지 관리에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 클라우드의 가상 센서는 여러 소스에서 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있으므로 기업은 중요한 자산을 모니터링하고 이상을 감지하며 정보에 입각한 의사 결정을 내려 운영 효율성을 개선하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 산업 분야에서 클라우드 플랫폼의 여러 가상 센서에서 데이터를 수집하는 기능은 확장성을 향상시켜 대규모 데이터 세트를 관리하고 분석하기가 더 쉬워져 전반적인 생산성이 향상됩니다. 클라우드 환경에서 가상 센서와 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술을 통합하면 기능이 더욱 향상됩니다. AI와 ML을 활용함으로써 가상 센서는 과거 데이터에서 지속적으로 학습하여 시뮬레이션의 정확도를 높이고 예측 분석을 가능하게 할 수 있습니다.

이를 통해 기업은 장비 고장을 예측하고 프로세스를 최적화하며 유지 관리 비용을 절감할 수 있습니다. 클라우드 인프라는 또한 IoT 생태계와의 원활한 통합을 용이하게 하여 기업이 지리적으로 분산된 위치에 가상 센서를 배포하고 물리적 거리에 관계없이 실시간으로 운영을 모니터링할 수 있습니다. 이는 원격 모니터링과 자동화가 중요한 에너지, 운송 및 물류와 같은 대규모 운영이 있는 산업에서 특히 가치가 있습니다. 클라우드 부문에서 가상 센서 시장을 주도하는 또 다른 요인은 데이터 처리 및 의사 결정에서 유연성과 민첩성에 대한 필요성이 증가하고 있다는 것입니다. 물리적 제약으로 제한되는 기존 센서와 달리 가상 센서는 빠르게 배포, 재구성 및 확장하여 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 이러한 유연성은 데이터 요구 사항이 자주 변경되는 동적 환경에서 매우 중요합니다. 예를 들어 자동차 산업에서 가상 센서는 엔진, 브레이크, 타이어와 같은 다양한 시스템에서 데이터를 수집하고 실시간 분석을 위해 클라우드에서 처리하여 차량 성능을 최적화하는 데 사용되고 있습니다. 이를 통해 자동차 제조업체는 물리적 센서 설치의 필요성을 줄이는 동시에 차량 안전성, 효율성 및 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

스마트 시티의 부상과 IoT 기기의 채택 증가는 클라우드에서 가상 센서의 성장에 기여하고 있습니다. 도시 인프라가 더욱 연결됨에 따라 가상 센서는 교통 흐름, 대기 질, 에너지 소비 및 기타 중요한 매개변수를 실시간으로 모니터링하는 데 사용되고 있습니다. 클라우드 기반 가상 센서는 스마트 시티 애플리케이션에서 생성된 방대한 양의 데이터를 관리하기 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하여 도시 계획자가 도시 생활 조건을 개선하는 데이터 중심 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 또한 지속 가능성과 에너지 효율성에 대한 강조가 커지면서 클라우드 기반 환경 모니터링 시스템에서 가상 센서를 채택하고 있습니다. 가상 센서는 환경 조건을 시뮬레이션하고 실시간으로 데이터를 분석하여 조직이 자원 사용을 최적화하고 낭비를 줄이며 환경에 미치는 영향을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 클라우드 부문의 가상 센서 시장을 이끄는 주요 요인으로는 클라우드 컴퓨팅 채택 증가, AI 및 ML 기술 통합, 실시간 모니터링 및 예측 유지 관리에 대한 필요성, 가상 센서가 제공하는 유연성 및 확장성, 제조, 자동차, 의료, 스마트 시티와 같은 산업에서 데이터 기반 의사 결정에 대한 수요 증가가 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 클라우드의 가상 센서는 기업이 운영을 최적화하고 비용을 절감하며 광범위한 분야에서 혁신을 추진하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

지역별 통찰력

북미 지역은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 북미의 가상 센서 시장은 여러 산업에서 고급적이고 비용 효율적인 기술에 대한 수요가 증가하고 있음을 반영하는 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되고 있습니다. 주요 요인 중 하나는 제조, 자동차, 항공우주, 의료와 같은 분야에서 특히 산업용 사물 인터넷(IIoT) 및 산업 4.0 이니셔티브의 채택이 증가하고 있다는 것입니다. 이러한 산업에서는 물리적 센서를 소프트웨어 기반 센서로 대체하여 운영을 최적화하고, 비용을 절감하고, 전반적인 효율성을 개선하기 위해 가상 센서를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 가상 센서는 수학적 모델과 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 전통적으로 물리적 센서로 측정되는 매개변수를 추정하며, 비용 절감, 배포 용이성, 실시간 데이터 수집 및 분석의 향상된 유연성과 같은 상당한 이점을 제공합니다.

예를 들어 제조 분야에서 가상 센서는 회사가 광범위한 하드웨어 설치 없이도 기계 성능을 모니터링하고 예측하고, 잠재적 고장을 감지하고, 유지 관리 일정을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이는 산업이 운영 효율성을 개선하고 가동 중단 시간을 줄이는 데 중점을 두고 있는 북미에서 특히 중요합니다. 가상 센서를 활용함으로써 회사는 장비 수명을 늘리고 예상치 못한 정전을 줄이는 예측 유지 관리 전략을 달성할 수 있으며, 이는 이 지역의 운영 회복력과 비용 효율성에 대한 초점과 일치합니다. 자동차 부문은 광범위한 센서 데이터가 필요한 커넥티드 카 및 자율 주행 기술의 개발을 지원하기 위해 가상 센서 도입이 급증하고 있습니다. 가상 센서를 통해 자동차 제조업체는 차량 성능, 운전자 행동 및 환경 조건에 대한 실시간 데이터를 수집하고 처리하여 보다 스마트하고 안전하며 효율적인 차량의 발전에 기여할 수 있습니다. 북미의 의료 산업도 가상 센서 시장의 중요한 원동력입니다. 디지털 건강 솔루션에 대한 관심이 증가함에 따라 가상 센서는 의료 기기와 환자 모니터링 시스템에 배치되어 중요한 징후를 추적하고 건강 문제를 예측하며 진단 정확도를 개선하고 있습니다. 이러한 센서는 침습적 시술이나 광범위한 물리적 장비가 필요 없이 실시간 데이터와 통찰력을 제공하므로 원격 진료 및 원격 환자 모니터링에 이상적인 솔루션입니다. 만성 질환의 증가, 인구 고령화, 가치 기반 의료 모델로의 전환은 가상 센서의 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 가상 센서는 환자 치료에 대한 보다 효율적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 접근 방식을 제공하기 때문입니다.

에너지 효율성과 지속 가능성을 촉진하는 것을 목표로 하는 정부 규정과 정책도 북미의 가상 센서 시장을 주도하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어 가상 센서는 상업 및 주거용 건물에서 에너지 사용을 모니터링하고 최적화하기 위해 에너지 관리 시스템에 통합되고 있습니다. 환경 문제와 규제 압력이 증가함에 따라 기업은 이러한 기술을 채택하여 지속 가능성 의무를 준수하고 에너지 소비를 줄이며 운영 비용을 절감하고 있습니다. 또한 가상 센서를 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 분석과 통합하면 기업은 보다 포괄적인 통찰력을 수집하고, 보다 현명한 의사 결정을 내리고, 에너지 절약 조치를 보다 효과적으로 구현할 수 있습니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술의 발전으로 가상 센서의 기능이 향상되어 더욱 정확하고 신뢰할 수 있으며 다재다능하게 되었습니다. 기술 혁신의 허브인 북미는 AI 및 ML 연구에 대한 광범위한 투자를 보고 있으며, 이는 다양한 분야에서 가상 센서 도입을 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 강력한 기술 인프라와 경쟁이 치열한 시장 환경이 결합되어 센서 기술의 급속한 발전을 촉진하여 가상 센서 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 지속적인 기술 발전, 비용 효율적인 솔루션에 대한 수요 증가, 운영 효율성에 대한 집중으로 북미의 가상 센서 시장은 향후 몇 년 동안 지속적인 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

최근 개발

• 2024년 2월 Capgemini는 Unity와의 전략적 제휴를 확대하여 Unity의 Digital TwinProfessional Services 부문을 인수한다고 발표했습니다. 이 통합을 통해 Unity의 DigitalTwin Professional Services 팀이 Capgemini에 합류하여 전 세계적으로 가장 큰 Unity 엔터프라이즈 개발자 풀 중 하나를 구축하게 됩니다. 이 협업은 산업용 디지털 트윈 애플리케이션에 맞게 조정된 실시간 3D 시각화 소프트웨어의 개발 및 배포를 가속화하여 빠르게 진화하는 시장에서 Capgemini의 역량을 강화하도록 설계되었습니다. 
• 2024년 6월, 현재 전 세계적으로 5억 대 이상의 기기에 통합된 AI 가상 스마트 센서로 유명한 세계적인 AI 소프트웨어 회사인 Elliptic Labs는 HONOR의 새로운 Magic V Flip 스마트폰에 AI 가상 근접 센서 INNER BEAUTY를 출시한다고 발표하게 되어 기쁩니다. 이 혁신적인 기기는 HONOR에 중요한 이정표를 세웠으며, 해당 브랜드 최초로 풀스크린 클램셸 폴더블 디자인을 특징으로 합니다. Qualcomm의 Snapdragon 8+ Gen 1 칩셋으로 구동되는 Magic V Flip은 최첨단 스마트폰 경험을 제공하도록 설계되었습니다. Elliptic Labs와 Qualcomm의 파트너십은 모바일 기술 발전에 대한 그들의 헌신을 강조합니다. Elliptic Labs는 2024년 3월에 이 선적에 대한 계약을 공식화하여 Magic V Flip에서 향상된 기능과 사용자 경험을 위한 길을 열었습니다.

주요 시장 참여자

• SchneiderElectric SE
• Elliptic Laboratories ASA
• ModelwayS.rl
• CiscoSystems Inc.
• GeneralElectric Company
• HoneywellInternational Inc.
• SiemensAG
• AVEVA Group 제한됨
• AspenTechnology, Inc.