전체 장비 효율성 소프트웨어 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측 제공(소프트웨어, 서비스), 배포 모드(온프레미스, 클라우드), 유형(SCADA, 클라우드 ERP, 예측 유지 관리, 데이터 히스토리언), 산업(자동차, 의료, 전력), 지역, 경쟁 예측 및 기회별로 세분화, 2018-2028

시장 개요

글로벌 전체 장비 효율성 소프트웨어 시장은 2022년에 658억 달러 규모로 평가되었으며 예측 기간 동안 11.50%의 CAGR로 성장하고 있습니다. 전체 장비 효율성(OEE) 소프트웨어는 제조 실행 시스템(MES) 또는 생산 성과 관리(PPM) 소프트웨어라고도 하며 다양한 산업에서 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 기계 및 장비의 디지털 표현을 생성하여 제조 및 산업 공정을 혁신하는 데 중요한 역할을 합니다. 실시간 모니터링, 제어, 최적화 및 예측 유지 관리를 가능하게 하여 운영 효율성과 생산성을 향상시킵니다.

센서, 사물 인터넷(IoT) 장치 및 산업 기계의 확산으로 인해 데이터가 폭발적으로 증가했습니다. OEE 소프트웨어는 이 데이터를 실시간으로 수집, 분석 및 시각화하여 활용합니다. 이러한 풍부한 정보는 조직이 데이터 중심 의사 결정을 내리고 예측 유지 관리 전략을 구현하고 생산 프로세스를 최적화할 수 있도록 지원합니다. 산업 환경이 점점 더 상호 연결됨에 따라 제조, 건설, 농업 및 광업과 같은 부문에서 OEE 소프트웨어 채택이 증가하고 있습니다.

요약하면, 글로벌 전체 장비 효율성(OEE) 소프트웨어 시장은 비용 최적화, 효율성 개선, 센서 데이터 통합, 긍정적인 산업 감정, 특정 부문에 대한 맞춤화 및 디지털 변환 이니셔티브와의 일치에 대한 시급한 필요성에 힘입어 상당한 성장을 향해 나아가고 있습니다. 산업이 계속해서 진화하고 디지털 시대를 수용함에 따라 전체 장비 효율성 소프트웨어는 운영 우수성을 향상하고 제조 및 산업 프로세스의 미래를 형성하는 데 중요한 구성 요소로 남을 것입니다.

주요 시장 동인

운영 우수성과 효율성에 필수

생산 효율성 최적화가동 중단 감소OEE 소프트웨어는 장비 및 생산 프로세스를 실시간으로 모니터링하여 조직이 병목 현상, 고장 및 기타 가동 중단 요소를 신속하게 식별하고 해결할 수 있도록 지원합니다. 기업은 가동 중단 시간을 최소화함으로써 운영 효율성을 높이고 생산 손실을 줄일 수 있습니다. OEE 소프트웨어를 사용하면 조직이 장비와 리소스를 최대한 활용할 수 있습니다. 장비 활용률에 대한 통찰력을 제공하여 기업이 유지 관리 일정, 생산 일정 및 자산 배분에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 품질 모니터링OEE 소프트웨어는 조직이 결함과 생산 표준의 편차를 추적하여 제품의 품질을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 생산 프로세스 초기에 품질 문제를 식별함으로써 기업은 낭비, 재작업 및 스크랩을 줄일 수 있습니다. OEE 소프트웨어를 사용하면 조직이 생산 데이터를 분석하여 프로세스 개선 기회를 파악할 수 있습니다. 생산 프로세스를 최적화함으로써 조직은 결함과 낭비가 적은 고품질 제품을 생산할 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 조직이 장비와 프로세스가 얼마나 효율적으로 작동하는지 평가할 수 있는 귀중한 성과 지표를 제공합니다. 이러한 지표를 분석함으로써 기업은 개선 영역을 파악하고 생산성과 처리량을 높이기 위한 변경 사항을 구현할 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 생산 작업에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 이를 통해 조직은 기계 설정 조정 또는 리소스 재할당과 같이 생산성을 개선하기 위한 즉각적인 조정을 할 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 장비 성능 및 생산 프로세스와 관련된 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석합니다. 이 데이터는 예측 유지 관리, 추세 분석 및 데이터 기반 의사 결정에 사용할 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 조직에 실행 가능한 통찰력을 제공하여 지속적인 개선 문화를 촉진합니다. 이를 통해 팀은 데이터 기반 의사 결정을 내리고 변경 사항을 구현하여 지속적으로 운영을 최적화할 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 운영자와 기술자가 효과적으로 배치되도록 보장하여 조직이 노동 자원을 최적화하도록 돕습니다. 이를 통해 비용을 절감하고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 생산 일정을 개선하고 가동 중지 시간을 줄임으로써 조직이 재고를 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 과잉 생산과 과도한 재고를 방지하여 비용을 절감할 수 있습니다. OEE 소프트웨어에는 종종 생산 프로세스를 추적하고 문서화하는 기능이 포함되어 있으며, 이는 제약 및 식품 제조와 같이 엄격한 규제 요구 사항이 있는 산업에 필수적입니다. 이러한 규정을 준수하는 것은 운영 우수성과 긍정적인 평판을 유지하는 데 필수적입니다. OEE 소프트웨어를 활용하여 운영 우수성을 달성하는 조직은 시장에서 차별화를 이룰 수 있습니다. 효율적인 운영은 더 빠른 배송 시간, 더 나은 제품 품질 및 더 경쟁력 있는 가격으로 이어져 회사에 상당한 우위를 제공합니다. OEE 소프트웨어를 통해 운영 효율성을 개선하면 지속 가능성 목표와 일치할 수도 있습니다. 조직은 폐기물, 에너지 소비 및 자원 사용을 줄임으로써 환경적 발자국을 최소화할 수 있으며, 이는 오늘날의 환경 의식이 높은 비즈니스 환경에서 점점 더 중요해지고 있습니다.

결론적으로 운영적 우수성과 효율성에 대한 필수성은 글로벌 OEE 소프트웨어 시장 성장의 핵심 원동력입니다. 다양한 산업의 조직이 생산 공정을 최적화하고, 비용을 절감하고, 품질을 개선하고, 경쟁 우위를 확보하려고 하면서 OEE 소프트웨어는 이러한 목표를 달성하기 위한 중요한 도구로 부상하고 있습니다. 실시간 통찰력을 제공하고, 데이터 기반 의사 결정을 용이하게 하고, 지속적인 개선 노력을 지원하는 기능은 운영에서 탁월함을 추구하는 조직에 필수적인 기술로 자리 매김하고 있습니다.

디지털 혁신 및 산업 4.0 이니셔티브

글로벌 전체 장비 효율성(OEE) 소프트웨어 시장은 다양한 산업의 디지털 혁신 및 산업 4.0 이니셔티브에 의해 주도되어 상당한 성장을 목격하고 있습니다. OEE 소프트웨어는 조직이 운영 효율성을 극대화하고 제조 공정을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에서는 디지털 혁신과 Industry 4.0이 OEE 소프트웨어 도입을 촉진하고 산업 환경을 재편하는 방식에 대해 자세히 살펴보겠습니다. Industry 4.0 시대에 기계와 장비에는 센서가 장착되고 인터넷에 연결됩니다. OEE 소프트웨어는 IoT 데이터를 활용하여 기계 성능을 실시간으로 모니터링하고 분석합니다. 이를 통해 사전 유지 관리가 가능해지고 가동 중지 시간이 줄어들고 전반적인 장비 효율성이 향상됩니다. IoT 지원 기계는 방대한 양의 데이터를 생성합니다. OEE 소프트웨어는 조직이 이 데이터를 예측 유지 관리, 이상 감지 및 성능 최적화에 활용할 수 있도록 지원합니다. 이 데이터 중심적 접근 방식은 의사 결정과 운영적 우수성을 향상시킵니다. OEE 소프트웨어는 로봇 시스템과 통합되어 성능을 최적화합니다. 조직은 로봇 프로세스를 모니터링하고 제어함으로써 처리량을 높이고 오류를 줄이며 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 인간 작업자와 함께 작업하는 협업 로봇은 정밀한 모니터링과 제어가 필요합니다. OEE 소프트웨어는 인간과 로봇의 효율적인 협업을 보장하여 안전을 유지하면서 생산성을 극대화합니다. OEE 소프트웨어는 고급 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 통합하여 장비 고장과 생산 병목 현상을 예측합니다. 이러한 선제적 접근 방식을 통해 조직은 선제적 조치를 취해 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다. 실시간 대시보드는 핵심 성과 지표(KPI)를 명확하게 시각화합니다. 운영자와 관리자는 생산 프로세스를 모니터링하고 작업 현장이나 원격으로 정보에 입각한 결정을 내려 변화하는 상황에 민첩하게 대응할 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 제조 장비의 디지털 트윈을 생성할 수 있습니다. 이러한 디지털 복제본은 물리적 자산을 미러링하고 동작을 시뮬레이션합니다. 조직은 디지털 트윈을 분석하여 장비 설정과 프로세스를 최적화하여 최대 효율성을 달성할 수 있습니다. 디지털 트윈은 가정 시나리오와 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 제조업체는 다양한 생산 시나리오를 테스트하여 가장 효율적이고 비용 효율적인 구성을 식별하여 운영적 우수성을 달성할 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 점점 더 광범위한 공급망 관리 시스템에 통합되고 있습니다. 이러한 통합은 원자재 공급업체에서 완제품 납품에 이르기까지 종단 간 가시성을 제공하여 효율적인 자원 할당 및 주문 이행을 가능하게 합니다. OEE 소프트웨어의 실시간 데이터는 조직이 변화하는 수요 패턴에 따라 생산 일정을 조정하는 데 도움이 됩니다. 이러한 수요 중심적 접근 방식은 과도한 재고를 줄이고 생산 효율성을 개선합니다. OEE 소프트웨어는 종종 모듈식 및 확장 가능한 아키텍처를 특징으로 합니다. 조직은 특정 요구 사항을 충족하도록 소프트웨어를 사용자 정의하고 디지털 변환 노력이 진화함에 따라 기능을 확장할 수 있습니다. 많은 OEE 소프트웨어 솔루션은 클라우드 기반 서비스로 제공되어 쉬운 확장성과 원격 액세스를 제공합니다. 이는 유연성과 접근성을 위해 클라우드 기술을 도입하는 디지털 변환 추세와 일치합니다. 제약 및 식품 제조와 같은 규제 산업에서 OEE 소프트웨어는 조직이 엄격한 품질 및 규정 준수 표준을 준수하도록 돕습니다. 생산 프로세스가 규제 요구 사항을 충족하고 자세한 기록이 유지되도록 합니다. OEE 소프트웨어는 포괄적인 감사 추적을 생성하여 생산 프로세스 중에 수행된 변경 사항과 작업을 문서화합니다. 이러한 감사 가능성은 규제 준수 및 품질 관리에 중요합니다.

결론적으로 글로벌 OEE 소프트웨어 시장은 디지털 변환과 Industry 4.0 이니셔티브에 의해 강력한 성장을 경험하고 있습니다. 조직이 IoT, 자동화, 실시간 분석 및 공급망 통합의 힘을 활용하려고 하면서 OEE 소프트웨어는 운영 우수성을 달성하는 데 필수적인 도구가 됩니다. OEE 소프트웨어는 실시간 통찰력, 예측 기능 및 확장성을 제공함으로써 조직이 제조 프로세스를 최적화하고 빠르게 진화하는 산업 환경에 적응할 수 있도록 지원합니다.

품질 및 생산성 향상에 집중

품질과 생산성은 산출량을 극대화하면서 고품질 제품을 제공하려는 조직의 핵심 동인입니다. OEE 소프트웨어는 조직이 운영의 품질과 생산성을 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있도록 하여 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 품질과 생산성 향상에 집중하는 것이 OEE 소프트웨어 도입을 촉진하는 방식은 다음과 같습니다. OEE 소프트웨어는 제품 품질과 결함에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 산출물의 품질을 모니터링하고 품질 문제를 신속하게 식별함으로써 조직은 시정 조치를 구현하고 고품질 제품만 고객에게 제공되도록 할 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 장비 및 기계의 성능을 추적하여 성능이 최적 수준 이하로 떨어지는 영역을 강조 표시합니다. 이 정보를 통해 조직은 장비 설정을 미세 조정하고, 기계 신뢰성을 개선하고, 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 품질 관련 문제는 종종 폐기 및 재작업으로 이어지며, 이는 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 근본 원인을 파악하고 예방 조치를 구현하여 조직이 이러한 문제를 최소화하도록 돕습니다. OEE 소프트웨어는 생산 워크플로에 대한 가시성을 제공하여 조직이 생산성을 저해할 수 있는 병목 현상과 비효율성을 식별하도록 돕습니다. 워크플로와 리소스 할당을 최적화함으로써 조직은 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 분석을 위한 성과 지표와 과거 데이터를 제공하여 지속적인 개선 문화를 육성합니다. 이를 통해 조직은 성과 목표를 설정하고 진행 상황을 추적하며 시간이 지남에 따라 점진적으로 개선할 수 있습니다.

결론적으로 글로벌 전체 장비 효율성(OEE) 소프트웨어 시장은 운영 우수성과 효율성에 대한 필수성, 디지털 혁신 및 산업 4.0 이니셔티브와의 일치, 품질 및 생산성 향상에 대한 집중에 의해 주도됩니다. 산업 전반의 조직이 이러한 목표를 달성하는 데 있어 OEE 소프트웨어의 가치를 인식함에 따라 시장은 지속적인 성장과 혁신을 향해 나아가고 있으며, OEE 소프트웨어는 제조 및 산업 공정의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

주요 시장 과제

통합 복잡성 및 레거시 시스템

통합 복잡성 및 레거시 시스템은 글로벌 OEE(전체 장비 효율성) 소프트웨어 시장에서 상당한 과제를 안겨줍니다. 산업이 운영 효율성과 생산성을 향상시키는 데 있어 OEE 소프트웨어의 이점을 점점 더 인식함에 따라 이러한 솔루션을 기존 기술 생태계에 원활하게 통합하는 데 관련된 장애물에 부딪히기도 합니다. 주요 과제 중 하나는 다양한 산업용 기계 및 장비와 OEE 소프트웨어를 통합하는 복잡성입니다. 제조업체는 종종 서로 다른 통신 프로토콜과 데이터 형식을 사용하는 기존 및 신규 기계를 함께 운영합니다. 이러한 이질성은 통합 프로세스를 복잡하게 만들어 OEE 소프트웨어와 레거시 시스템 간의 격차를 메우기 위해 사용자 지정 인터페이스 또는 미들웨어를 개발해야 할 수 있습니다. 게다가 이러한 기계에서 수집된 데이터가 정확하고 실시간으로 동기화되도록 하는 것은 호환성 문제와 잠재적인 데이터 불일치를 해결해야 하기 때문에 복잡한 작업입니다. 많은 산업 운영에 깊이 뿌리 박힌 레거시 시스템은 또 다른 어려운 과제를 제시합니다. 이러한 시스템은 최신 OEE 소프트웨어와의 원활한 통합에 필요한 연결 및 데이터 공유 기능이 부족할 수 있습니다. 조직은 레거시 시스템에 비용이 많이 드는 업그레이드에 투자하거나 새로운 소프트웨어를 수용하기 위한 해결 방법을 채택하는 딜레마에 직면할 수 있습니다. 두 옵션 모두 추가 비용과 진행 중인 운영에 잠재적인 중단을 초래할 수 있습니다. 게다가 레거시 시스템은 종종 OEE 시스템과 같은 외부 소프트웨어 솔루션과 통합할 때 악화될 수 있는 보안 취약성이 있습니다. 이는 중요한 운영 데이터를 보호하고 잠재적 침해로부터 보호하기 위해 신중하게 관리해야 하는 사이버 보안 위험을 초래합니다. 상호 운용성 과제는 기계를 넘어 조직 내의 여러 부서나 기능에서 사용되는 소프트웨어 시스템을 포함할 수도 있습니다. OEE 소프트웨어는 일반적으로 Enterprise Resource Planning(ERP), Manufacturing Execution Systems(MES), Maintenance Management Systems(MMS)와 같은 다양한 다른 소프트웨어 애플리케이션과 인터페이스합니다. 이러한 시스템이 조화롭게 함께 작동하도록 하는 것은 철저한 계획과 조정이 필요한 복잡한 작업입니다. 기술적 복잡성 외에도 OEE 소프트웨어를 기존 워크플로에 통합하는 데에는 조직적, 문화적 과제가 수반됩니다. 기존 프로세스에 익숙한 직원들의 변화에 대한 저항은 성공적인 구현을 방해할 수 있습니다. 적절한 교육 및 변경 관리 전략은 이러한 저항을 극복하고 소프트웨어가 효과적으로 채택되고 활용되도록 하는 데 중요합니다. 게다가 소프트웨어 라이선스, 하드웨어 업그레이드, 컨설팅 수수료, 지속적인 유지 관리 비용을 포함한 OEE 소프트웨어를 통합하는 데 드는 비용은 상당할 수 있습니다. 이러한 재정적 투자는 잠재적인 이점에도 불구하고 일부 조직, 특히 예산이 제한된 소규모 조직이 OEE 솔루션을 도입하지 못하게 할 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 조직에서 기존 인프라를 신중하게 평가하고 통합 지점을 식별하고 기술적 측면과 조직적 측면을 모두 고려하는 포괄적인 통합 전략을 개발해야 합니다. 숙련된 IT 인력이나 타사 통합 전문가에 투자하면 통합 프로세스를 간소화하고 복잡성을 완화할 수도 있습니다. 결론적으로 통합 복잡성과 레거시 시스템은 글로벌 전체 장비 효율성 소프트웨어 시장에서 상당한 장애물입니다. 이러한 과제를 극복하려면 기술 솔루션, 사이버 보안 조치, 조직적 준비성 및 재무 계획을 포괄하는 전체적인 접근 방식이 필요합니다. 산업이 운영의 우수성과 효율성을 계속 우선시함에 따라, OEE 소프트웨어를 기존 시스템에 통합하는 효과적인 방법을 찾는 것이 이러한 솔루션의 잠재력을 최대한 실현하는 데 중요할 것입니다.

데이터 품질 및 정확성

데이터 품질 및 정확성은 글로벌 전반적 장비 효율성(OEE) 소프트웨어 시장에서 가장 중요한 과제입니다. OEE 소프트웨어는 제조 공정을 모니터링, 분석 및 개선하기 위해 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터에 크게 의존합니다. 데이터의 정확성과 품질은 운영 효율성과 생산성을 최적화하는 OEE 소프트웨어의 효과성에 직접적인 영향을 미칩니다. 가장 중요한 과제 중 하나는 센서, 기계, 생산 라인 등 다양한 소스에서 수집된 데이터가 정확하고 일관되도록 하는 것입니다. 부정확한 데이터는 장비 성능과 공정 효율성에 대한 잘못된 평가로 이어질 수 있으며, 잠재적으로 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 기계 가동 시간 또는 가동 중지 시간 측정이 부정확하면 OEE 지표를 잘못 계산하여 생산 개선을 위한 노력을 오도할 수 있습니다. 데이터 품질 문제는 센서 오작동, 교정 오류, 인적 입력 오류를 포함한 다양한 소스에서 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 이상을 식별하고 수정하기 위해 데이터 소스에 대한 지속적인 모니터링과 유지 관리가 필요합니다. 정기적인 센서 보정 및 유지 관리 루틴은 OEE 소프트웨어에서 수집한 데이터의 정확성을 보장하는 데 필수적입니다. 또한 데이터 정확성은 장비와 OEE 소프트웨어 시스템 간의 통신 채널이 제대로 작동하는 데 달려 있습니다. 데이터 전송 중에 중단, 지연 또는 데이터 손실이 발생하면 실시간 모니터링 및 보고의 정확성이 손상될 수 있습니다. 이러한 위험을 최소화하려면 견고하고 안정적인 통신 인프라를 보장하는 것이 중요합니다. 데이터 일관성은 데이터 품질의 또 다른 중요한 측면입니다. 서로 다른 장비나 생산 라인에서 일관되지 않은 데이터 형식, 측정 단위 또는 명명 규칙으로 인해 데이터를 집계하고 분석하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 종종 의미 있는 비교와 추세 분석을 보장하기 위해 데이터를 정규화하고 표준화해야 합니다. 많은 산업 현장에서 널리 퍼져 있는 레거시 장비와 기계는 데이터 품질 문제를 악화시킬 수 있습니다. 오래된 기계에는 최신 장비의 센서와 연결 기능이 부족하여 정확하고 실시간 데이터를 수집하기가 더 어려울 수 있습니다. 이러한 경우 기존 기계를 센서와 데이터 인터페이스로 개조하는 것이 필요할 수 있지만 호환성 문제가 발생할 수도 있습니다. 또한 인적 요소가 데이터 품질에 중요한 역할을 합니다. 데이터 입력 또는 데이터 수정을 담당하는 운영자와 기술자는 정확하고 일관된 데이터 입력을 보장하기 위해 적절한 교육을 받아야 합니다. 적절한 교육과 감독이 없으면 인적 오류가 시스템 전체에 퍼져 데이터 품질을 저하시킬 수 있습니다. 데이터 정확도는 또한 센서 및 측정 장치의 교정 및 유지 관리와 밀접하게 연관되어 있습니다. 시간이 지남에 따라 센서 드리프트, 마모 및 환경 조건이 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다. 정기적인 유지 관리 및 교정 루틴은 센서와 측정 장치를 최적의 작동 상태로 유지하는 데 필수적입니다. 또한 데이터 정확도는 OEE 소프트웨어가 의사 결정 및 지속적인 개선 이니셔티브에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 데 중요합니다. 조직은 OEE 지표와 보고서에 의존하여 장비 성능을 향상하고 생산 프로세스를 최적화할 수 있는 기회를 파악합니다. 부정확한 데이터는 잘못된 노력과 최적이 아닌 결과로 이어질 수 있습니다. 데이터 품질 및 정확도 문제를 해결하려면 다각적인 접근 방식이 필요합니다. 여기에는 신뢰할 수 있는 센서와 데이터 수집 시스템에 투자하고, 강력한 데이터 검증 및 수정 메커니즘을 구현하고, 명확한 데이터 거버넌스 정책을 수립하고, 데이터 수집 및 입력에 참여하는 직원에게 포괄적인 교육을 제공하는 것이 포함됩니다. 또한 데이터 정확성을 지속적으로 모니터링하고 개선하기 위해 정기적인 감사 및 품질 관리 프로세스도 마련되어야 합니다. 결론적으로, 데이터 품질과 정확성은 글로벌 OEE 소프트웨어 시장에서 핵심적인 과제입니다. 이러한 과제를 극복하는 것은 OEE 소프트웨어를 활용하여 제조 프로세스를 최적화하고 운영적 우수성을 달성하려는 조직에 필수적입니다. 데이터 품질 보증을 우선시하고 사전 조치를 구현함으로써 조직은 생산성과 효율성을 향상시키는 데 있어 OEE 소프트웨어의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다...

주요 시장 동향

산업 4.0 및 IoT 기술과의 통합

OEE 소프트웨어와 산업 4.0 및 사물 인터넷(IoT) 기술의 통합은 OEE 소프트웨어 시장을 재편하는 두드러진 추세입니다. 산업 4.0은 디지털 기술, 데이터 분석, 자동화의 융합을 특징으로 하는 4차 산업 혁명을 나타냅니다. OEE 소프트웨어는 이러한 변화의 최전선에 있으며, 산업 4.0의 힘을 활용하려는 조직에 중요한 도구 역할을 합니다. OEE 소프트웨어는 점점 더 작업 현장에 배치된 IoT 지원 센서 및 장치와 원활하게 연결되도록 설계되고 있습니다. 이러한 센서는 장비 성능, 온도, 진동, 에너지 소비 등에 대한 실시간 데이터를 수집합니다. 그런 다음 소프트웨어는 이 데이터를 처리하고 분석하여 운영 효율성과 전반적인 장비 효과를 개선하는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이러한 통합의 주요 이점 중 하나는 예측 유지 관리입니다. OEE 소프트웨어는 실시간으로 기계 상태를 모니터링하여 장비가 고장나거나 유지 관리가 필요할 때를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 사전에 유지 관리를 예약하여 가동 중지 시간을 줄이고 계획되지 않은 고장을 최소화하며 기계의 수명을 연장할 수 있습니다. 또한 산업 4.0 기술과의 통합으로 전체 생산 프로세스의 가시성이 향상됩니다. OEE 소프트웨어는 자재의 이동을 추적하고, 재고 수준을 모니터링하고, 생산 일정을 실시간으로 최적화할 수 있습니다. 이러한 수준의 투명성과 통제를 통해 조직은 변화하는 시장 수요에 신속하게 대응하고 지속적인 개선을 위한 데이터 중심 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 추세의 또 다른 측면은 디지털 트윈의 사용입니다. OEE 소프트웨어는 제조 장비 및 프로세스의 디지털 복제본을 생성하여 생산 시나리오를 테스트하고 최적화하기 위한 가상 환경을 제공할 수 있습니다. 이러한 디지털 트윈은 가상 분석을 가능하게 하여 조직이 운영을 미세 조정하여 최대의 효율성과 생산성을 달성하는 데 도움이 됩니다. 요약하자면, OEE 소프트웨어를 Industry 4.0 및 IoT 기술과 통합하는 것은 조직이 더 높은 수준의 운영적 우수성을 달성하고 비용을 절감하며 점점 더 디지털화되는 제조 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 하는 혁신적인 추세입니다.

클라우드 기반 OEE 소프트웨어 솔루션

조직이 운영 효율성을 모니터링하고 개선하기 위한 보다 유연하고 확장 가능한 옵션을 모색함에 따라 클라우드 기반 OEE 소프트웨어 솔루션의 채택이 가속화되고 있습니다. 클라우드 기반 OEE 소프트웨어는 기존 온프레미스 솔루션에 비해 여러 가지 이점을 제공합니다. 무엇보다도 클라우드 기반 OEE 소프트웨어는 광범위한 하드웨어 투자와 유지 관리의 필요성을 제거합니다. 조직은 웹 브라우저를 통해 소프트웨어에 액세스할 수 있으므로 물리적 서버와 인프라를 구매하고 유지하는 데 드는 비용이 줄어듭니다. 이를 통해 IT 리소스가 제한적일 수 있는 중소기업(SME)을 포함하여 모든 규모의 기업이 OEE 소프트웨어를 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 확장성은 클라우드 기반 솔루션의 또 다른 중요한 이점입니다. 조직은 수요 감소 기간 동안 성장을 수용하거나 규모를 축소하기 위해 OEE 소프트웨어 사용을 쉽게 확장할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 운영 요구 사항에 맞게 비용 효율적으로 조정할 수 있습니다. 클라우드 기반 OEE 소프트웨어는 또한 인터넷 연결이 있는 모든 곳에서 실시간 데이터 액세스를 용이하게 합니다. 이는 원격 작업과 원격 모니터링이 필수가 된 오늘날의 환경에서 특히 가치가 있습니다. 관리자와 운영자는 모바일 기기나 컴퓨터에서 성과 데이터, 대시보드 및 보고서에 액세스하여 물리적 위치에 관계없이 시기적절한 의사 결정과 협업을 수행할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 OEE 소프트웨어 공급업체는 종종 정기적인 업데이트와 유지 관리를 제공하여 조직이 항상 최신 기능과 보안 강화에 액세스할 수 있도록 합니다. 이를 통해 조직은 소프트웨어 업데이트와 패치를 관리하는 부담을 덜고 솔루션의 전반적인 안정성과 보안을 강화할 수 있습니다. 전반적으로 클라우드 기반 OEE 소프트웨어 솔루션의 도입은 유연성, 확장성, 접근성 및 관리 용이성을 위해 클라우드 기술로 마이그레이션하는 조직의 광범위한 추세와 일치합니다.

세그먼트별 통찰력

소프트웨어 세그먼트가 2022년 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것

소프트웨어 세그먼트는 자동화 구현, 고급 분석 기능, 다른 소프트웨어 시스템과의 통합, 확장성 및 유연성, 생산성 및 효율성 개선에 대한 집중 증가와 같은 요인이 증가함에 따라 2022년에 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 실시간 데이터, 성능 지표 및 분석 대시보드를 제공하는 장비 성능 자동화 프로세스를 모니터링하고 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 장치 성능을 분석하고 최적화하고 다른 비즈니스 시스템과의 호환성을 제공하는 기능은 시장에서 소프트웨어 개선 운영 효율성 및 경쟁력을 추구하는 산업에서 OEE를 매우 선호하게 만듭니다.

지역별 통찰력

아시아 태평양 지역에서 산업 자동화 도입이 빠르게 진행되고 있습니다. 기업은 로봇공학, 사물인터넷, 인공지능(AI)과 같은 첨단 기술을 도입하여 생산량을 늘립니다. 이러한 기술을 통해 기업은 생산을 자동화하고, 효율성을 개선하고, 장비 사용을 최적화할 수 있습니다. OEE 소프트웨어는 장비 성능을 극대화하기 위해 실시간 모니터링, 성능 분석 및 예측 유지 관리를 제공함으로써 이 자동화 여정에서 중요한 역할을 재현합니다. 가장 중요한 요인은 다음을 주도합니다. APAC 장비 성능 소프트웨어 시장의 전반적인 성장 초점은 제조업체를 산업 자동화 및 지능형 생산으로 확대하는 것입니다.

최근 개발

• 2021년 12월GE GridSolutions는 일본의 대표적인 글로벌 IT 기업인 후지쯔와 계약을 체결했습니다. 이 파트너십은 네트워크 리소스 성능 관리 분야에서 GE의 OEM 전문 지식을 후지쯔의 시스템 관리, 개발 및 운영 서비스와 결합하여 TandD 유틸리티가 디지털화 프로젝트를 개발하고 관리할 수 있도록 완벽하게 지원합니다.  
• 2021년 4월Siemens DigitalIndustries Software는 일본의 글로벌 정보 및 통신 기술 장비 및 서비스 회사인 Fujitsu와 파트너십을 맺었습니다. 협력의 목적은 고객의 경쟁력을 높이고 제조업의 디지털 혁신을 강화하고 개선하는 것입니다.

주요 시장 참여자

• Rockwell Automation, Inc.
• ROCKWELL AUTOMATION, INC.
• Schneider Electric SE
• ABB Group
• Emerson Electric Co.
• GENERAL ELECTRIC COMPANY
• Honeywell International, Inc.
• Infor, Inc. (Koch Industries)
• Sisense, Inc.
• Evocon OÜ