전력 시장의 AI - 최종 사용자(에너지 전송, 에너지 생성, 에너지 분배, 유틸리티), 서비스 유형(전문 서비스, 관리 서비스), 구성 요소(솔루션, 서비스), 지역별, 경쟁별로 세분화된 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측 2019-2029

시장 개요

글로벌 전력 AI 시장은 2023년에 47억 8천만 달러로 평가되었으며 2029년까지 18.24%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 전력 산업의 AI는 예측 유지 관리 및 기계 검사, 품질 관리, 주거, 탐사, 탱크 및 저수지 모니터링 및 기타 방법을 통해 전력 출력을 개선하고 전력 산업의 수익을 늘리는 데 도움이 됩니다. 인공 지능은 머신 러닝, 인공 중립 네트워크, 퍼지 논리 및 전문가 시스템과 같은 다양한 도구로 구성되어 데이터를 유용한 정보로 변환하여 수명 주기의 탐사 및 생산의 다양한 단계에 적용할 수 있습니다. 전력 산업은 AI가 가치 사슬의 모든 부문에 미칠 수 있는 놀라운 영향을 확인하기 시작했습니다. AI에 대한 기회는 오늘날의 유전에서 가장 큰 과제에 직접적으로 영향을 미칩니다. AI를 효과적으로 활용하는 기업은 저수지, 운영 프로세스 및 생산 자산에 대한 정확한 이해가 부족한 다른 운영자에 비해 뚜렷한 이점을 가질 것으로 예상됩니다.

주요 시장 동인

비용 절감

비용 절감은 글로벌 전력 시장에서 인공 지능(AI) 도입을 촉진하는 주요 동인입니다. 자본 집약적 특성으로 알려진 전력 산업은 운영을 간소화하고 경제적 실행 가능성을 높이기 위한 혁신적인 솔루션을 끊임없이 모색하고 있습니다. AI 기술은 산업의 다양한 측면에서 상당한 비용 절감을 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. AI가 비용 절감에 기여하는 한 가지 주요 영역은 운영 효율성입니다. 머신 러닝 알고리즘은 센서, 시추 활동 및 생산 프로세스에서 생성된 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석합니다. 이 데이터 내에서 패턴과 상관 관계를 식별함으로써 AI 시스템은 운영 워크플로를 최적화하여 효율성을 높이고 리소스 낭비를 줄일 수 있습니다. AI로 구동되는 예측 유지 관리도 또 다른 중요한 측면으로, 운영자가 비용이 많이 드는 고장으로 확대되기 전에 장비 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 이는 가동 중단 시간을 최소화할 뿐만 아니라 장비의 수명을 연장하여 상당한 비용 절감에 기여합니다.

저수지 탐사 및 생산 최적화는 또한 AI 기반 기술이 비용 절감에 상당한 영향을 미치는 분야입니다. 고급 분석 및 머신 러닝 모델은 저수지 특성화 및 시뮬레이션을 향상시켜 저수지 거동에 대한 보다 정확한 예측을 가능하게 합니다. 이를 통해 운영자는 생산 전략을 최적화하고 회수율을 극대화하며 불필요한 지출을 최소화할 수 있습니다.

건강, 안전 및 환경 이니셔티브에 AI를 배치하면 사고, 가동 중단 및 규정 미준수와 관련된 비용이 더욱 줄어듭니다. 기업은 위험 예측 및 완화에 AI를 활용하여 작업장 안전을 강화하고 환경 사고 가능성을 줄이며 엄격한 규정을 준수합니다.

또한 시추 및 유지 관리 활동에 AI 기반 자동화 및 로봇을 통합하면 특히 위험한 환경에서 인력에 대한 의존도가 줄어듭니다. 자율 드론과 로봇은 일상적인 검사 및 작업을 수행하여 운영 위험과 관련 비용을 최소화할 수 있습니다. 본질적으로 비용 절감에 대한 강조는 전력 부문에서 AI의 광범위한 채택을 촉진하는 역할을 합니다. 기업은 AI 기술의 구현이 효율성과 운영 역량을 향상시킬 뿐만 아니라 최종 이익에 실질적인 영향을 미치므로 역동적이고 도전적인 산업 환경에서 경쟁력을 유지하기 위한 전략적 필수 사항이라는 것을 인식합니다.

데이터 분석 및 통찰력

전력 산업에서 인공 지능(AI)의 글로벌 채택은 데이터 분석 및 통찰력의 중심 역할에 의해 크게 촉진됩니다. 센서, 탐사 활동 및 생산 프로세스에서 생성된 방대한 양의 데이터가 특징인 산업에서 AI 기반 데이터 분석은 혁신적인 힘으로 부상합니다. 이 방대한 데이터 환경에서 실행 가능한 통찰력을 걸러내고 처리하고 도출하는 AI 알고리즘의 능력은 정보에 입각한 의사 결정과 운영 최적화에 필수적입니다.

AI로 구동되는 전력 부문의 데이터 분석은 저수지 탐사에 패러다임 전환을 가져옵니다. 머신 러닝 모델은 지질 및 지구물리학 데이터를 분석하여 저수지 특성에 대한 더 깊은 이해를 제공합니다. 이를 통해 기업은 저류층 거동에 대한 보다 정확한 예측을 내리고, 시추 전략을 최적화하고, 자원 회수를 극대화할 수 있습니다. 그 결과 운영 효율성이 향상될 뿐만 아니라 상당한 비용 절감도 가능합니다. 실시간 데이터 분석은 시추 작업을 모니터링하고 관리하는 데 도움이 됩니다. AI 알고리즘은 시추 활동에서 스트리밍 데이터를 처리하여 잠재적 문제를 나타낼 수 있는 패턴과 이상을 식별합니다. 데이터 분석에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 신속한 의사 결정이 가능해지고, 가동 중지 시간이 줄어들고, 비용이 많이 드는 장비 고장의 위험이 최소화됩니다. 데이터 분석의 하위 집합인 예측 유지 관리로 인해 유지 관리 개입이 필요할 때 정확하게 수행되어 불필요한 중단을 방지하고 자산 성능을 최적화할 수 있습니다.

운영 측면을 넘어 AI 기반 데이터 분석은 건강, 안전 및 환경 이니셔티브에 기여합니다. AI 모델은 과거 데이터를 분석하여 안전 사고를 예측하고 예방하여 보다 안전한 작업 환경을 조성할 수 있습니다. 환경 영향 평가 및 규정 준수 모니터링은 AI의 분석 기능의 이점을 활용하여 규제 표준을 준수합니다. 전력 산업에서 데이터 분석과 통찰력의 중요성은 시장 역학에도 적용됩니다. AI는 시장 예측을 용이하게 하여 기업이 공급 및 수요 추세에 대한 정확한 예측을 기반으로 전략적 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

본질적으로 AI 기반 데이터 분석 및 통찰력의 통합은 전력 부문에서 혁신적인 힘으로, 향상된 의사 결정, 운영 효율성 및 비용 효율성을 통해 경쟁 우위를 제공합니다. 기업이 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 활용하는 것의 가치를 인식함에 따라 전력 분야의 글로벌 AI 시장은 지속적인 성장과 혁신을 위해 준비되었습니다.

주요 시장 과제

레거시 시스템과의 통합

인공 지능(AI)을 글로벌 전력 시장에 통합하는 것은 레거시 시스템과의 호환성 문제라는 형태로 엄청난 과제에 직면합니다. 이 산업 내의 많은 기업은 원래 AI의 고급 기능을 수용하도록 설계되지 않은 오래된 인프라와 기술로 운영합니다. 기존 레거시 시스템과 최첨단 AI 기술 간의 이러한 불일치는 원활한 통합에 상당한 장애물이 되어 전력 부문에서 AI의 광범위한 채택을 방해할 가능성이 있습니다.

종종 엄격한 아키텍처와 독점 기술을 특징으로 하는 레거시 시스템은 AI 솔루션을 효과적으로 통합하는 데 필요한 인터페이스와 적응성이 부족할 수 있습니다. 통합 프로세스가 복잡해져 AI 시스템이 기존 인프라와 통신하고 보완할 수 있도록 하기 위해 세심한 계획과 실행이 필요합니다. 레거시 시스템을 완전히 업그레이드하거나 교체하는 것은 많은 기업에 재정적, 운영적으로 비현실적일 수 있으며, 특히 전력 산업의 자본 집약적 특성을 감안할 때 더욱 그렇습니다. 이 과제는 기술적 측면과 문화적 측면을 모두 포괄하는 두 가지 측면이 있습니다. 기술적 측면에서 AI를 레거시 시스템과 통합하려면 기존 아키텍처, 데이터 형식 및 통신 프로토콜에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 레거시 시스템은 AI 알고리즘과의 원활한 통합에 필요한 표준화된 데이터 형식과 접근성을 쉽게 제공하지 못해 데이터 상호 운용성 문제가 발생할 수 있습니다.

문화적으로 기존 워크플로와 기술에 익숙한 조직 내에서 변화에 대한 저항이 있을 수 있습니다. 직원은 새로운 AI 기반 프로세스에 적응하기 위해 교육이 필요할 수 있으며, 통합 프로세스 중에 잠재적인 중단에 대한 우려가 있을 수 있습니다.

통합 과제를 극복하기 위한 노력에는 레거시 시스템과 AI 애플리케이션 간의 브리지 역할을 하는 강력한 미들웨어 솔루션을 개발하는 것이 포함됩니다. 이러한 중간 계층은 데이터 교환 및 통신을 용이하게 하여 AI 기술이 레거시 시스템에 저장된 데이터를 활용할 수 있도록 합니다. 또한 산업 협업 및 지식 공유는 다양한 레거시 아키텍처와 AI를 통합하기 위한 모범 사례를 확립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

산업이 효율성, 의사 결정 및 전반적인 운영 우수성을 향상시키는 데 있어 AI의 혁신적 잠재력을 인식함에 따라 통합 과제를 해결하는 것이 중요해지고 있습니다. 혁신적인 솔루션, 협업적 접근 방식 및 전략적 계획은 전력 부문 내 기존 레거시 시스템에 AI를 통합하는 복잡성을 성공적으로 탐색하는 데 필수적입니다.

높은 구현 비용

글로벌 전력 시장에서 인공 지능(AI)을 도입하는 데 관련된 높은 구현 비용은 광범위한 통합을 방해할 수 있는 상당한 장애물입니다. 자본 집약적 특성으로 알려진 전력 산업은 종종 예산 고려 사항에 의해 제약을 받으며, AI 기술을 구현하는 데 필요한 상당한 사전 투자가 장애물이 될 수 있습니다. AI 통합에는 대규모 데이터 처리를 처리할 수 있는 고급 하드웨어 및 소프트웨어 인프라의 인수, 숙련된 전문가 고용 및 지속적인 유지 관리 비용을 포함한 다각적인 비용이 수반됩니다. 데이터 과학자 및 머신 러닝 전문가와 같은 전문 AI 인재에 대한 필요성은 이러한 전문가들이 경쟁이 치열한 일자리 시장에서 경쟁력 있는 급여를 요구하기 때문에 재정적 부담을 가중시킵니다. 또한 회사는 기존 직원의 기술을 향상시키기 위해 포괄적인 교육 프로그램에 투자해야 할 수 있으며, 이는 전반적인 구현 비용에 더욱 기여합니다.

많은 전력 회사, 특히 소규모 및 중견 기업의 경우 초기 투자 비용이 높기 때문에 AI 도입 영역에 진입하는 데 장벽이 됩니다. 이로 인해 디지털 격차가 발생할 수 있으며, 규모가 크고 재정적으로 더 강력한 기업은 AI 기반 효율성의 이점을 얻는 반면 소규모 기업은 필요한 투자를 정당화하고 감당하는 데 어려움을 겪습니다. 결과적으로 업계 내 경쟁력 불균형이 발생할 가능성이 있습니다.

또한 AI 기술의 역동적인 특성으로 인해 지속적인 투자가 발전에 발맞추고 AI 애플리케이션의 관련성을 유지하는 데 필수적입니다. 하드웨어 업그레이드, 소프트웨어 새로 고침, 진화하는 업계 표준에 적응하려면 추가적인 재정적 투자가 필요하므로 AI 구현의 총 소유 비용이 장기적으로 고려됩니다.

높은 구현 비용으로 인한 과제를 극복하기 위해 기술 공급업체와 정부 기관을 포함한 업계 이해 관계자는 비용 효율적인 솔루션을 개발하고 연구 개발을 촉진하며 AI 도입을 지원하는 인센티브 프로그램을 수립하기 위해 협력해야 합니다. 또한 클라우드 기반 AI 솔루션과 혁신적인 자금 조달 모델의 발전은 엄청난 사전 비용 없이 운영에 AI를 통합하려는 기업에 더 쉽게 접근할 수 있는 옵션을 제공할 수 있습니다. AI 도입에 대한 재정적 장벽을 해결하는 것은 전력 산업의 전체 스펙트럼에서 AI의 혁신적 잠재력이 실현되도록 하는 데 중요합니다.

숙련된 인력 부족

숙련된 인력 부족은 글로벌 전력 시장에서 인공 지능(AI)의 성장과 구현을 방해할 수 있는 엄청난 과제로 두드러집니다. AI 기술을 산업에 성공적으로 통합하려면 데이터 과학, 머신 러닝 및 AI 애플리케이션에 대한 전문 지식을 갖춘 인력이 필요합니다. 안타깝게도 이러한 전문 기술을 보유한 전문가가 현저히 부족하여 전력 부문에서 AI를 광범위하게 채택하는 데 병목 현상이 발생합니다.

AI 기술의 복잡성은 데이터 분석 및 머신 러닝 알고리즘의 복잡성을 이해할 뿐만 아니라 전력 산업에 대한 도메인별 지식을 보유한 인력을 요구합니다. 이 고유한 기술 세트는 쉽게 찾을 수 없으며 회사는 필요한 자격을 갖춘 인재를 모집하고 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 숙련된 AI 전문가에 대한 경쟁이 치열하고, 모든 산업이 이러한 전문가를 위해 경쟁하고 있어 전력 부문이 최고 수준의 인재를 유치하고 유지하기가 더욱 어려워졌습니다.

또한 AI 기술의 급속한 발전으로 인해 업계 내 기존 직원의 지속적인 기술 향상과 교육이 필요합니다. 접근 가능하고 포괄적인 교육 프로그램이 부족하여 기술 격차가 심화되어 전력 회사가 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 능력이 저하됩니다.

숙련된 전문가가 부족한 결과는 다면적입니다. AI 애플리케이션 구현이 지연되어 운영 최적화, 비용 절감 및 향상된 의사 결정 기회를 놓칠 수 있습니다. 회사는 AI 프로젝트를 아웃소싱하거나 외부 컨설턴트를 고용하는 데 따른 비용이 증가하여 예산이 더욱 압박받을 수도 있습니다. 전력을 위한 AI에서 숙련된 인력이 부족한 문제를 해결하려면 교육 기관, 산업 협회 및 회사 자체의 협력이 필요합니다. 교육 프로그램에 투자하고, 학계와 산업 간의 협업을 촉진하고, STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 교육을 장려하는 것은 이러한 과제를 완화하는 데 필수적인 구성 요소입니다. 업계가 AI의 혁신적 잠재력을 인식함에 따라, 전력 부문에서 AI 기술을 지속 가능하고 성공적으로 통합하기 위해서는 기술 격차를 메우는 것이 필수적입니다.

주요 시장 동향

자동화 및 로봇공학

인공 지능(AI)으로 구동되는 자동화 및 로봇공학은 전력 산업에서 글로벌 AI 시장을 추진하는 주요 원동력이 될 것으로 예상됩니다. AI와 로봇공학 간의 이러한 혁신적 시너지는 기존 운영 프로세스에 혁명을 일으키고, 이 부문 내에서 효율성, 안전성 및 전반적인 생산성을 향상시키고 있습니다. 시추 작업에서 AI 알고리즘을 갖춘 자율 시추 시스템이 점점 더 보편화되고 있습니다. 이러한 시스템은 실시간 데이터를 분석하고, 드릴링 매개변수를 조정하고, 드릴링 프로세스를 최적화하여 정확도를 높이고 드릴링 시간을 단축할 수 있습니다. 전력 산업의 일상적인 유지 관리 작업은 AI 기반 로봇 기술에 의해 재편되고 있습니다. 고급 AI 기능을 갖춘 드론과 로봇은 위험한 환경에서 검사 및 유지 관리 활동을 위해 배치됩니다. 이러한 자율 시스템은 복잡한 지형을 탐색하고, 철저한 검사를 수행하고, 필요한 수리를 실행하여 잠재적으로 위험한 상황에서 인간의 개입 필요성을 최소화할 수 있습니다. 이는 안전 프로토콜을 향상시킬 뿐만 아니라 유지 관리 활동과 관련된 가동 중지 시간을 줄여 비용 절감에도 기여합니다.

또한 AI 기반 로봇 기술은 자산 무결성 관리에서 중요한 역할을 합니다. 센서와 카메라가 장착된 로봇은 장비와 인프라의 상태를 지속적으로 모니터링하여 이상이나 마모 징후를 감지할 수 있습니다. 자산 관리에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 조기 개입과 예측 유지 관리가 가능해져 비용이 많이 드는 고장을 방지하고 중요 자산의 수명을 연장할 수 있습니다. 자동화 및 로봇 기술에 AI를 배치하는 것은 운영 최적화, 비용 절감 및 엄격한 안전 표준 준수라는 산업의 목표와 일치합니다. 전력 회사는 운영을 간소화하고, 작업의 정밀도와 정확성을 개선하고, 가치 사슬 전체에서 더 높은 수준의 효율성을 달성할 수 있습니다.

업계가 디지털 혁신을 계속 수용함에 따라 AI 기반 자동화와 로봇공학의 통합이 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 혁신에 대한 의지를 반영할 뿐만 아니라 진화하는 환경에 대한 업계의 대응력과 지속 가능하고 기술적으로 진보된 관행에 대한 필요성을 강조합니다. 자동화 및 로봇공학을 위해 AI에 투자하고 활용하는 회사는 경쟁 우위를 확보하여 전력 시장에서 글로벌 AI의 지속적인 진화에서 선두 주자로 자리 매김할 가능성이 높습니다.

예측 유지 관리

예측 유지 관리가 전력 시장에서 글로벌 AI의 진화를 이끄는 원동력으로 두드러집니다. 인공 지능(AI)의 이러한 전략적 적용은 업계가 장비 유지 관리 및 운영 안정성에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다. 머신 러닝 알고리즘의 힘을 활용하여 예측 유지 관리에서는 센서와 장비에서 생성된 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석합니다. 주요 목적은 발생하기 전에 잠재적인 장비 고장을 예측하여 사전 유지 관리 개입을 가능하게 하고 가동 중단 시간을 최소화하는 것입니다.

운영 중단 시간이 상당한 재정적 손실을 초래할 수 있는 전력 부문의 맥락에서 AI로 구동되는 예측 유지 관리가 게임 체인저로 등장합니다. 머신 러닝 모델은 장비 성능과 관련된 과거 데이터, 학습 패턴 및 추세에 따라 학습됩니다. 이 예측 기능을 통해 운영자는 장비 성능 저하 또는 오작동의 조기 징후를 식별하여 적시에 유지 관리 또는 교체할 수 있는 기회 창을 제공할 수 있습니다.

예측 유지 관리를 구현하면 몇 가지 주요 이점이 있습니다. 첫째, 계획되지 않은 가동 중단 시간을 크게 줄여 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다. 심각한 고장으로 확대되기 전에 문제를 해결함으로써 회사는 자산 활용을 최적화하고 생산량을 극대화하며 장비 수명을 연장할 수 있습니다. 이는 전력 기업의 비용 절감과 수익성 향상으로 직접 이어집니다.

둘째, 예측 유지 관리가 기존의 일정 기반 유지 관리 일정에서 보다 데이터 중심적이고 상태 기반 접근 방식으로 전환하는 것을 지원합니다. 이는 유지보수 활동이 필요할 때 정확히 수행되어 불필요한 개입을 줄이고 관련 비용을 최소화한다는 것을 의미합니다. 유지보수 일정의 이러한 최적화는 리소스와 인력의 보다 효율적인 할당에 기여합니다.

또한 예측 유지보수에 AI를 활용하면 반응형에서 사전 예방적 자산 관리 전략으로 전환할 수 있습니다. 운영자는 장비 고장이 발생하는 대로 대응하는 대신 예방적 입장을 취하여 중단을 피하고 운영의 전반적인 안정성을 최적화할 수 있습니다. 전력 산업이 예측 유지보수의 엄청난 가치를 계속 인식함에 따라 이 부문의 글로벌 AI 시장은 상당한 성장을 앞두고 있습니다. AI 기반 예측 유지보수 솔루션에 투자하는 회사는 운영 회복력을 향상시킬 뿐만 아니라 경쟁이 치열한 산업 환경에서 혁신의 최전선에 서게 됩니다. 예측적 유지관리로의 진화는 전력 부문에서 전략적 의사 결정과 효율성 향상을 위해 AI를 활용하는 더 광범위한 추세를 나타냅니다.

세그먼트별 통찰력

구성 요소 통찰력

솔루션 세그먼트는 예측 기간 동안 전력 시장에서 AI의 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 서비스 세그먼트는 예측 기간 동안 17.7%의 상당한 CAGR로 에너지 시장 점유율이 가장 높은 인공 지능이었습니다.AI 서비스는 또한 AI 솔루션을 핵심 비즈니스 기능 및 프로세스에 통합하는 것을 지원합니다. 예를 들어, 마케팅을 위한 AI는 회사가 데이터를 사용하여 마케팅 지출에서 더 많은 것을 얻을 수 있도록 돕고, 처리를 위한 AI는 회사가 정보 또는 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 돕습니다. 고객 참여를 위한 AI, AI 챗봇과 같은 도구를 사용하여 회사의 고객 서비스 개선

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예측 기간 동안 북미가 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.

강력한 경제, 석유 생산자와 서비스 제공업체 전체에서 AI 기술의 높은 채택률, 저명한 AI 소프트웨어 및 시스템 공급업체의 강력한 입지, 정부와 민간 기관의 R&D 활동 개발 및 성장을 위한 결합 투자와 같은 요인이 이 지역의 전력 부문에서 AI에 대한 수요를 견인할 것으로 예상됩니다.

미국의 주요 석유 생산업체 중 하나인 엑손모빌은 2024년까지 하루 100만 배럴(BPD) 이상의 석유를 생산하여 텍사스 서부 퍼미안 분지의 생산 활동을 늘릴 계획이라고 발표했습니다. 이 용량은 현재 생산 용량에 비해 약 80% 증가한 것입니다.

최근 개발

• 2023년 1월 - C3 AI 애플리케이션 소프트웨어 기업인 AI는 기업 검색을 위한 C3 Generative AI라는 초기 제품을 출시하면서 C3 Generative AI 제품군을 출시한다고 발표했습니다. C3 생성 AI 제품군의 C3 AI 사전 구축 AI 애플리케이션에는 고급 트랜스포머 모델이 포함되어 있어 고객이 가치 사슬 전반에서 사용하기가 더 쉽습니다. 또한 전력 부문을 포함한 비즈니스 기능과 산업 전반의 혁신 노력이 C3 생성 AI를 통해 가속화될 것입니다.

주요 시장 참여자

• Google LLC
• IBM Corporation
• FuGenX Technologies Pvt.Ltd
• C3.AI
• Microsoft Corporation
• Intel Corporation
• Royal Dutch Shell PLC
• PJSC Gazprom Neft
• Huawei Technologies Co.Ltd
• NVIDIA Corp.