예측 유지 관리 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측은 구성 요소(솔루션 및 서비스), 조직 규모(대기업 및 중소기업), 배포 모델(클라우드 및 온프레미스), 지역 및 경쟁업체별로 세분화됨 2019-2029

시장 개요

글로벌 예측 유지 관리 시장은 2023년에 60억 4천만 달러 규모로 평가되었으며 2029년까지 27.88%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 사물 인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 머신 러닝과 같은 첨단 기술의 통합은 예측 유지 관리 성장의 원동력입니다. 스마트 기기와 시스템의 상호 연결성을 특징으로 하는 Industry 4.0 관행은 예측 유지 관리 솔루션을 위한 비옥한 토양을 제공합니다.

주요 시장 동인

기술 발전과 Industry 4.0 통합

글로벌 예측 유지 관리 시장은 빠른 기술 발전과 다양한 부문에 걸친 Industry 4.0 관행의 통합으로 주로 추진되는 강력한 성장 궤적을 경험하고 있습니다. 산업이 스마트 제조로 진화함에 따라 예측 유지 관리가 운영 효율성을 최적화하고 가동 중단 시간을 줄이는 초석으로 부상했습니다. 사물 인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 머신 러닝과 같은 첨단 기술의 통합은 유지 관리 관행에 혁명을 일으켰습니다.

한 가지 주요 동인은 산업 장비 내에서 센서와 연결된 장치의 채택이 증가하고 있다는 것입니다. 이러한 센서는 기계 성능, 환경 조건 및 기타 관련 매개변수에 대한 데이터를 지속적으로 수집합니다. AI 알고리즘은 이 데이터를 실시간으로 분석하여 잠재적인 장비 고장을 나타내는 패턴과 이상을 식별합니다. 결과적으로 조직은 비용이 많이 드는 고장으로 확대되기 전에 문제를 사전에 해결할 수 있어 상당한 비용 절감과 전반적인 장비 효율성 개선으로 이어질 수 있습니다.

또한 Industry 4.0의 부상으로 기계가 서로 통신하고 중앙 제어 시스템과 통신하는 스마트 팩토리가 개발되었습니다. 예측 유지 관리가 장비 유지 관리에 대한 데이터 중심 접근 방식을 제공함으로써 이 생태계에 완벽하게 들어맞습니다. 제조업체가 더 큰 자동화와 효율성을 위해 노력함에 따라 예측 유지 관리 솔루션에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다.

비용 절감 및 운영 효율성

글로벌 예측 유지 관리 시장을 추진하는 또 다른 매력적인 동인은 다양한 산업의 기업이 비용 절감과 운영 효율성을 끊임없이 추구한다는 것입니다. 기존의 반응형 유지 관리 관행은 비용이 많이 들 뿐만 아니라 계획되지 않은 가동 중단으로 이어져 생산 일정에 부정적인 영향을 미칩니다. 예측 유지 관리 전략은 조직이 반응적 유지 관리 전략에서 사전 예방적 유지 관리 전략으로 전환할 수 있도록 하여 패러다임 전환을 제공합니다.

예측 유지 관리의 중요한 장점 중 하나는 기계 및 장비의 수명을 연장할 수 있다는 것입니다. 회사는 초기 단계에서 잠재적 문제를 식별하고 해결함으로써 비용이 많이 드는 수리 또는 교체를 피할 수 있습니다. 이를 통해 전체 유지 관리 비용이 감소하고 더 나은 예산 계획이 가능합니다.

또한 예측 유지 관리 전략은 계획되지 않은 가동 중단을 최소화하여 운영 효율성에 기여합니다. 지속적인 생산이 중요한 산업에서 예상치 못한 장비 고장은 상당한 재정적 손실로 이어질 수 있습니다. 예측 유지관리는 유지관리 활동이 최적의 시기에 예약되도록 하여 생산 일정이 중단되는 것을 방지하고 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다.

다양한 산업에서 채택 증가

글로벌 예측 유지관리 시장은 다양한 산업에서 널리 채택되고 있으며, 이는 성장을 더욱 촉진합니다. 제조 및 에너지와 같은 부문에서 처음 도입된 예측 유지관리 솔루션은 이제 의료에서 운송에 이르는 다양한 산업에서 채택되고 있습니다.

예를 들어 항공 산업에서 항공사는 항공기의 안정성을 높이고 예상치 못한 고장 발생을 줄이기 위해 예측 유지관리를 활용하고 있습니다. 의료 시설은 의료 장비에 대한 예측 유지관리를 활용하여 MRI 기계 및 X선 장비와 같은 중요한 장치가 지속적으로 작동하도록 합니다.

다양한 부문에서 예측 유지관리의 이점에 대한 인식이 증가함에 따라 시장이 확장되고 있습니다. 조직이 효율성, 비용 절감 및 전반적인 장비 신뢰성에 대한 긍정적인 영향을 목격함에 따라 예측 유지 관리 솔루션에 대한 수요는 계속해서 상승 궤도를 유지할 것으로 예상됩니다. 산업 전반에 걸친 이러한 광범위한 채택은 예측 유지 관리의 다양성과 적용 가능성을 강조하여 현대 자산 관리 관행에서 변혁적인 힘으로 자리 매김합니다.

주요 시장 과제

데이터 품질 및 통합 복잡성

글로벌 예측 유지 관리 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 데이터의 품질과 통합입니다. 예측 유지 관리에는 센서, 장비 및 기타 연결된 장치를 포함한 다양한 소스의 정확하고 시기적절한 데이터가 크게 필요합니다. 그러나 이러한 데이터의 품질과 신뢰성을 보장하는 것은 많은 조직에 상당한 장애물이 됩니다.

일관되지 않은 데이터 품질은 부정확한 예측과 오경보로 이어져 예측 유지 관리 시스템의 효과를 떨어뜨릴 수 있습니다. 센서 오작동, 교정 오류 또는 데이터 전송 문제와 같은 문제는 수집된 데이터의 무결성을 손상시킬 수 있습니다. 또한, 다양한 형식과 표준을 가진 이질적인 데이터 소스는 통합을 복잡하게 만들고 정교한 데이터 관리 및 분석 기능이 필요합니다.

이 과제에 대한 솔루션은 강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현하고 데이터 통합 기술에 투자하는 것입니다. 조직은 데이터 품질 표준을 수립하고, 정기적인 감사를 실시하고, 부정확성을 해결하기 위한 시정 조치를 구현해야 합니다. 더욱이, 데이터 교환 및 통합을 위한 표준화된 프로토콜을 채택하면 프로세스를 간소화하고 예측 유지 관리 시스템의 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

초기 구현 비용 및 투자 수익 불확실성

예측 유지 관리가 장기적인 비용 절감과 운영 효율성을 약속하지만, 초기 구현 비용은 일부 조직에 상당한 장벽이 될 수 있습니다. 필요한 센서, 데이터 인프라 및 예측 분석 도구를 배포하려면 상당한 사전 투자가 필요합니다. 특히 중소기업은 포괄적인 예측 유지 관리 솔루션에 필요한 리소스를 할당하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

게다가 투자 수익(ROI) 타임라인에 대한 불확실성이 종종 있습니다. 예측 유지 관리의 이점이 완전히 실현되기까지 시간이 걸릴 수 있으므로 조직에서 초기 비용을 정당화하기 어려울 수 있습니다. ROI를 계산하려면 가동 중지 시간 방지, 장비 수명 연장, 장기간에 걸친 유지 관리 비용 절감과 같은 요소를 고려해야 합니다.

이러한 과제를 해결하려면 구현에 대한 전략적 접근 방식이 필요합니다. 조직은 단기 및 장기 이익을 모두 고려하여 철저한 비용-편익 분석을 수행해야 합니다. 공급업체와 서비스 제공업체는 유연한 가격 책정 모델과 확장 가능한 솔루션을 제공하여 기업이 확장하기 전에 파일럿 프로젝트로 시작할 수 있도록 함으로써 중요한 역할을 할 수 있습니다.

변화에 대한 저항과 기술 격차

예측 유지 관리를 성공적으로 구현하려면 첨단 기술뿐만 아니라 인력이 새로운 관행에 적응하려는 의지도 필요합니다. 변화에 대한 저항은 기존 유지 관리 루틴과 기존 접근 방식을 사용하는 산업에서 흔히 발생하는 과제입니다. 직원들은 예측 분석의 신뢰성에 회의적일 수 있으며, 자동화가 자신의 역할에 영향을 미칠 가능성에 위협을 느낄 수 있습니다.

또한 예측 유지 관리 시스템의 필수 구성 요소인 데이터 과학, 분석 및 AI와 관련된 인력의 기술 격차가 커지고 있습니다. 많은 조직이 이러한 고급 기술을 효과적으로 운영하고 최적화하는 데 필요한 인재를 찾거나 개발하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

이러한 과제를 극복하기 위해 조직은 변화 관리 전략을 우선시해야 합니다. 여기에는 기존 직원의 기술을 향상시키기 위한 포괄적인 교육 프로그램을 제공하고 혁신을 수용하는 문화를 육성하는 것이 포함됩니다. 예측 유지 관리의 이점과 기존 역할을 대체하는 것이 아니라 보완하는 방법에 대한 명확한 커뮤니케이션이 중요합니다. 교육 기관과의 협업과 전문 교육 프로그램 개발은 기술 격차를 메우고 예측 유지 관리 기술의 잠재력을 극대화할 수 있는 인력을 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

주요 시장 동향

클라우드 기반 예측 유지 관리 솔루션 도입

글로벌 예측 유지 관리 시장을 형성하는 두드러진 동향은 클라우드 기반 솔루션의 광범위한 도입입니다. 산업에서 클라우드 컴퓨팅의 이점을 점점 더 인식함에 따라 예측 유지 관리 시스템은 기존 온프레미스 모델에서 클라우드 기반 아키텍처로 이전하고 있습니다. 이러한 변화는 시장의 성장과 진화에 기여하는 여러 가지 이점을 제공합니다.

클라우드 기반 예측 유지 관리에서는 향상된 확장성을 제공하여 조직이 인프라를 다양한 작업 부하와 데이터 볼륨에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 유연성은 수요가 변동하고 운영 요구 사항이 진화하는 산업에서 특히 중요합니다. 클라우드가 대량의 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있는 능력은 센서, IoT 기기 및 기타 소스에서 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리하는 것을 포함하기 때문에 예측 유지 관리의 성공에 매우 중요합니다.

또한 클라우드 솔루션은 지리적 위치에 관계없이 이해 관계자 간의 원활한 데이터 공유 및 협업을 용이하게 합니다. 이는 여러 시설이나 글로벌 현존을 가진 조직에 특히 유용합니다. 중앙 집중식 클라우드 플랫폼은 실시간 모니터링 및 분석을 가능하게 하여 다양한 위치에서 장비 상태를 전체적으로 볼 수 있도록 합니다. 또한 클라우드 기반 예측 유지 관리 솔루션에는 종종 기본 제공 분석 도구가 함께 제공되어 조직이 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 더 쉽게 얻을 수 있습니다.

클라우드 도입의 또 다른 이점은 머신 러닝 및 AI와 같은 고급 기술을 통합하는 것입니다. 클라우드 플랫폼은 복잡한 알고리즘을 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공하여 보다 정확한 예측과 사전 유지 관리 전략을 가능하게 합니다. 이러한 추세는 연결성, 데이터 중심 의사 결정 및 자동화가 운영 우수성의 핵심인 Industry 4.0을 향한 광범위한 산업 움직임과 일치합니다.

예측 유지 관리와 자산 성능 관리(APM)의 통합

글로벌 예측 유지 관리 시장의 새로운 추세는 예측 유지 관리와 자산 성능 관리(APM) 솔루션의 통합입니다. APM은 자산의 수명 주기 전반에 걸쳐 자산의 성능과 안정성을 최적화하는 데 중점을 두고 예측 유지 관리의 목표와 잘 일치합니다. 이러한 통합은 자산 관리 전략의 전반적인 효과를 향상시키고 보다 포괄적이고 사전 예방적인 유지 관리 관행에 기여합니다.

예측 유지 관리와 APM을 결합함으로써 조직은 자산 상태와 성능에 대한 전체적인 관점을 얻습니다. APM 솔루션은 자산 안정성, 가용성 및 활용과 같은 요소에 대한 통찰력을 제공하여 특정 장비 고장이 발생하기 전에 이를 식별하고 해결하는 데 중점을 둔 예측 유지 관리 접근 방식을 보완합니다. 이러한 시너지 효과를 통해 조직은 단기 운영 요구 사항과 장기 자산 성과 목표를 모두 고려하여 보다 정보에 입각하고 전략적인 유지 관리 계획을 수립할 수 있습니다.

또한 예측 유지 관리와 APM을 통합하면 자산 관리에 대한 예측적이고 처방적인 접근 방식이 용이해집니다. 결합된 솔루션은 잠재적인 고장을 예측할 뿐만 아니라 자산 성과와 수명을 극대화하기 위한 가장 효과적인 유지 관리 조치에 대한 권장 사항을 제공합니다. 반응형에서 사전 예방적이고 처방적인 유지 관리로의 이러한 전환은 데이터 중심 의사 결정 및 최적화를 향한 광범위한 산업 추세와 일치합니다.

조직이 자산을 관리하고 운영 우수성을 보장하기 위한 포괄적인 솔루션을 모색함에 따라 예측 유지 관리와 APM을 통합하는 것이 추진력을 얻을 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 자산 관리 관행의 전략적 진화를 반영하며, 실시간 데이터와 분석은 최적의 성능을 달성하고, 가동 중지 시간을 최소화하며, 중요 자산의 수명을 연장하는 데 중심적인 역할을 합니다.

세그먼트별 통찰력

규모

중소기업을 대상으로 하는 예측 유지 관리 공급업체는 일반적으로 소규모 기업의 요구 사항과 예산 제약에 맞게 조정된 확장 가능하고 저렴한 솔루션을 제공합니다. 이러한 솔루션에는 클라우드 기반 플랫폼, 구독 기반 모델, 중소기업이 소규모로 시작하여 필요에 따라 확장할 수 있는 모듈형 제품이 포함될 수 있습니다.

배포 모델

온프레미스 세그먼트는 예측 기간 동안 빠른 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 민감한 데이터를 처리하는 의료, 금융, 방위와 같은 산업은 온프레미스 솔루션을 우선시하여 데이터에 대한 제어를 유지합니다. 규제 기준 및 데이터 보호법 준수는 온프레미스 예측 유지 관리 도입을 촉진하는 중요한 요소입니다.

HIPAA와 같은 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정으로 인해 의료 부문은 종종 의료 장비의 예측 유지 관리를 위해 온프레미스 솔루션을 선호하여 환자 데이터가 조직의 통제 하에 유지되도록 합니다. 민감한 재무 데이터를 처리하는 금융 기관은 업계 규정을 준수하고 잠재적인 보안 침해로부터 보호하기 위해 온프레미스 솔루션을 선택합니다.

일부 조직은 온프레미스와 클라우드 솔루션을 결합하는 하이브리드 모델을 채택하고 있습니다. 이를 통해 클라우드가 제공하는 확장성과 유연성과 제어 및 보안에 대한 필요성을 균형 있게 조절할 수 있습니다.

따라서 글로벌 예측 유지 관리 시장의 온프레미스 세그먼트는 데이터 보안, 사용자 정의 및 제어를 우선시하는 산업을 대상으로 합니다. 온프레미스 솔루션의 미래 진화는 보안, 확장성 및 신기술과의 통합 간의 균형을 포함할 가능성이 높습니다.

지역 통찰력

북미는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 지배적인 지역으로 부상했습니다. Industry 4.0 관행의 통합은 북미의 주요 원동력입니다. 연결된 장치와 IoT 센서를 갖춘 스마트 팩토리는 예측 유지 관리 솔루션이 번창하기에 이상적인 환경을 제공합니다. 북미 산업에서 운영 효율성에 대한 강력한 강조는 예측 유지 관리 도입을 촉진합니다. 조직은 프로세스를 간소화하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 리소스 활용을 최적화하는 데 도움이 되는 솔루션을 우선시합니다. 북미는 기술 발전의 최전선에 있으며, 이러한 추세는 예측 유지 관리 시장에 영향을 미칩니다. AI, 머신 러닝 및 데이터 분석의 지속적인 혁신은 보다 정교하고 효과적인 예측 유지 관리 솔루션의 개발에 기여합니다.

북미는 재생 에너지 및 자율 주행차와 같은 새로운 산업의 출현을 목격하고 있습니다. 이러한 산업은 예측 유지 관리 솔루션이 자산의 안정성과 효율성에 기여할 수 있는 상당한 기회를 제공합니다. 지원적인 정부 이니셔티브와 스마트 제조 및 Industry 4.0 기술에 대한 투자는 예측 유지 관리 시장의 성장에 유리한 환경을 조성합니다. 정부 지원은 다양한 부문에서 이러한 솔루션의 채택을 가속화할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅의 통합은 북미에서 두드러지고 있으며, 조직이 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리할 수 있게 해줍니다. 이러한 추세는 예측 유지 관리 솔루션의 실시간 기능을 향상시켜 더욱 반응성과 효율성을 높여줍니다. 예측 유지 관리가 다양한 산업에 필수적이 됨에 따라 산업 간 협업이 증가할 가능성이 높습니다. 조직은 모범 사례를 공유하고 산업에 독립적인 예측 유지 관리 솔루션 개발에 협력할 수 있습니다.

글로벌 예측 유지 관리 시장의 북미 세그먼트는 기술 리더십, 주요 산업 참여자의 존재, 운영 효율성에 대한 강력한 집중이 특징입니다. 엣지 컴퓨팅과 같은 신흥 산업과 트렌드가 주목을 받으면서 북미는 예측 유지 관리 솔루션의 글로벌 환경에서 핵심적인 역할을 계속하고 있습니다.

최근 동향

• Persistent와 Software AG는 2022년 11월 은행, 금융 서비스, 보험, 통신, 의료 및 생명 과학과 같은 분야에 맞춰 산업별 솔루션과 엑셀러레이터를 개발하는 시장 출시 전략에 대한 협업을 공개했습니다. 새로 설립된 Professional Services Center of Excellence는 클라이언트 비즈니스 목표에 맞춰 이러한 솔루션을 효과적으로 제공하는 데 필요한 도메인 전문 지식과 기술 역량을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 이니셔티브는 Persistent에서 교육받은 엔지니어로 구성된 숙련된 인력의 지원을 받아 클라이언트 프로젝트의 성공적인 실행을 보장합니다.

주요 시장 참여자

• Accentureplc
• Cisco Systems, Inc.
• General Electric Company
• Honeywell International Inc.
• Hitachi, Ltd.
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Robert Bosch GmbH
• SAP SE
• Schneider Electric SE