기계 위험 평가 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 배포(온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드), 애플리케이션(로봇공학, 금속 및 기계, 전기 및 전자, 항공우주 및 방위, 자동차, 기타) 산업 수직(제조, 에너지 및 유틸리티, 의료, 기타), 지역, 경쟁별로 세분화, 2018-2028

시장 개요

글로벌 기계 위험 평가 시장은 최근 몇 년 동안 엄청난 성장을 경험했으며 2028년까지 강력한 모멘텀을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 시장은 2022년에 60억 5천만 달러로 평가되었으며 예측 기간 동안 연평균 성장률 6.21%를 기록할 것으로 예상됩니다. 글로벌 기계 위험 평가 시장은 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신과 산업 자동화 이니셔티브가 증가함에 따라 상당한 확장을 목격했습니다. 중요한 부문에서는 데이터 기반 통찰력을 통해 직장 안전과 규정 준수를 보장하기 위해 효과적인 위험 평가의 중요성을 인식합니다. 기계 위험 평가 솔루션을 사용하면 중앙 모니터링 시스템, 분석 기능 및 개인화된 위험 보고서에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 예측 위험 분석을 생성하고, 규정 준수 워크플로를 자동화하고, 안전 규정을 준수할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 위험 관리 프로그램을 사용자 지정하고, 비용 절감을 위한 프로세스를 간소화하고, 전반적인 통제를 강화하는 데 도움이 됩니다. 선도적인 기업들은 주요 기계 위험 평가 공급업체와 협력하여 안전 및 위험 관리 기능을 디지털 방식으로 변환했습니다. 이 솔루션은 부서 간 협업을 개선하고 모바일 액세스를 통해 상황 인식을 제공하며 규정 준수 관리를 용이하게 합니다. 공급업체는 IoT, 클라우드 및 사이버 보안과 같은 분야의 혁신을 통해 솔루션을 계속 발전시키고 있습니다. 이를 통해 다양한 산업 안전 요구 사항에 대한 안전하고 확장 가능하며 상호 운용 가능한 솔루션이 보장됩니다. 지속적인 R&D와 데이터 기반 전략에 대한 수용 증가는 기계 위험 평가 솔루션이 운영 최적화에 점점 더 중요한 역할을 할 것임을 나타냅니다. 파트너십과 새로운 표준 준수는 이 시장의 높은 성장 모멘텀을 유지할 것으로 예상됩니다. 기계 위험 평가에 대한 장기적 전망은 여전히 긍정적입니다.

주요 시장 동인

엄격한 안전 규정

전 세계의 규제 기관은 직장 안전, 위험 관리 및 비상 대응 계획과 관련하여 엄격한 규칙을 제정했습니다. 미국의 OSHA 및 유럽 연합 기계 지침과 같은 법률은 기계 사용과 관련된 모든 잠재적 위험을 식별하기 위해 포괄적인 위험 평가를 의무화합니다. 규정에 따라 사전 정의된 방법론을 사용하여 체계적으로 평가를 실시하고 결과를 철저히 문서화해야 합니다. 모든 위험을 완화하기 위한 통제 조치도 수립해야 하며, 주기적 검토 및 지속적인 개선 절차도 수립해야 합니다.

이처럼 광범위한 지침을 준수하려면 상당한 시간과 리소스가 투자되어야 합니다. 조직은 프로세스를 간소화하고 자동화하는 데 도움이 되는 특수 기계 위험 평가 소프트웨어와 서비스에 의존합니다. 이로 인해 고급 솔루션에 대한 수요가 계속 증가합니다. 새로운 기술에 따라 규정이 발전함에 따라 규정 준수를 유지하기 위해 정기적인 업그레이드도 필요합니다. 미준수 시 엄중한 처벌을 받게 되므로 위험 평가 프로그램에 대한 규정 준수 지출이 더욱 촉진됩니다. 전반적으로 엄격한 규정 준수 요구 사항으로 인해 비즈니스에 중요한 기능이 되었습니다.

자동화의 성장

최근 몇 년 동안 다양한 부문의 산업에서 생산성과 효율성을 높이기 위해 자동화를 빠르게 확대했습니다. 특히 제조 시설에는 산업용 로봇, 자율 주행차 및 기타 기계가 포함된 매우 복잡한 자동화 생산 라인이 있습니다. 이로 인해 위험 노출 수준이 극적으로 높아집니다. 새로운 위험을 식별하고 엔지니어링 및 행정적 통제를 통해 모든 위험이 적절히 완화되도록 하려면 포괄적이고 지속적인 위험 평가가 필요합니다.

인간과 직접 협력하는 협업 로봇 또는 "코봇"의 등장으로 위험 평가 필요성도 증가했습니다. 예측적 안전, 작업 부하 모니터링, 운영자 지원 시스템과 같은 요소를 평가하여 작업자의 안전을 보장해야 합니다. 자동화가 계속 확장됨에 따라 평가 프로그램도 새로운 위험에 앞서 나가기 위해 그에 따라 발전해야 합니다. 이는 산업 4.0의 속도에 맞춰 사용자 지정되고 역동적인 위험 관리를 용이하게 하는 최첨단 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다.

기계의 복잡성 증가

최신 산업 기계는 IoT, 클라우드 연결, 머신 러닝 등과 같은 통합 기술로 더욱 정교해졌습니다. 이 수준의 복잡성은 기존 방법으로는 적절하게 해결할 수 없는 새로운 유형의 위험을 초래합니다. 동적 시스템 수준의 위험 평가는 위험 시나리오, 특히 인간-기계 상호 작용과 관련된 시나리오를 분석하는 데 필요합니다. 이러한 고급 시스템을 사용하여 규정 준수와 안전을 체계적으로 관리하려면 최첨단 디지털 도구가 필요합니다. 이는 혁신적인 평가 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다.

주요 시장 과제

기술 부족

기계 위험 평가를 효과적으로 수행하려면 여러 분야의 전문 지식을 갖춘 고도로 훈련된 전문가가 필요합니다. 그러나 전 세계적으로 자격을 갖춘 위험 엔지니어와 기타 안전 전문가가 점점 부족해지고 있습니다. 산업이 빠르게 자동화되고 기계가 더욱 정교해짐에 따라 위험 평가 전문가에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

그러나 교육 프로그램은 필요한 고급 기술 및 분석 기술을 갖춘 졸업생을 충분히 배출하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 위험 평가에는 다양한 기계 유형, 제어 시스템, 로봇 등에 대한 심층적인 응용 지식도 필요하며, 이를 습득하는 데 시간이 걸립니다. 이러한 기술 격차는 조직과 위험 평가 회사가 새로운 프로젝트를 수행하고 운영을 확장하는 능력에 도전합니다. 또한 특수 교육이 필요한 새로운 디지털 위험 평가 도구의 채택도 제한됩니다.

새로운 평가 기술의 신뢰성

산업 4.0으로 위험의 본질이 진화함에 따라 기존의 정성적, 정량적 위험 평가 방법은 부적절해지고 있습니다. AI, 시뮬레이션, 예측 분석 및 기타 기술을 활용하는 새로운 디지털 기술이 등장했지만 여전히 개선되고 있습니다. 실제 상황에서 이러한 새로운 기술을 통한 위험 예측의 신뢰성과 정확성은 여전히 입증되고 있습니다. 평가 결과의 결함이나 실패는 잠재적으로 안전 사고로 이어질 수 있습니다. 이러한 불확실성은 조직이 시간이 지남에 따라 효과가 확립될 때까지 시도되고 테스트된 기술을 새로운 접근 방식으로 완전히 대체하기를 꺼리기 때문에 채택 과제를 야기합니다. 광범위한 사용에 충분히 강력한 평가 기법을 개발하려면 여전히 상당한 연구와 테스트가 필요합니다.

주요 시장 동향

디지털 기술의 발전

기술은 위험 평가가 수행되는 방식을 변화시키고 있습니다. 클라우드 기반 소프트웨어 플랫폼은 위험 데이터, 문서화 및 보고를 위한 중앙 집중식 허브를 제공합니다. 이를 통해 전 세계 평가 팀 간의 실시간 협업이 가능합니다. ERP와 같은 다른 시스템과 위험 등록부를 통합하면 자동화된 규정 준수가 용이해집니다.

증강 현실 헤드셋과 같은 웨어러블 기술은 현장 평가를 강화하고 있습니다. 센서, 카메라 및 AI 기능이 장착된 핸즈프리 도구는 기존의 수동 방법에 비해 수백 가지의 잠재적 위험을 식별할 수 있습니다. 위험 시나리오에 대한 자세한 공간 매핑 및 시뮬레이션은 평가의 정확성과 신뢰성을 더욱 향상시킵니다.

센서 기술의 발전도 시장을 활성화하고 있습니다. 산업용 사물 인터넷(IIoT) 네트워크를 통해 힘, 속도, 진동과 같은 변수를 지속적으로 모니터링하는 기능은 시간 경과에 따른 기계 성능 추세를 예측 평가할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 사고가 발생하기 전에 사전에 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 디지털 평가 기술이 더욱 정교해짐에 따라 기존 방법을 계속해서 방해할 것입니다.

결과 기반 위험 모델의 부상

위험 전문가는 규정 준수 기반 평가에서 실제 위험 감소를 강조하는 결과 기반 모델로 초점을 옮기고 있습니다. 정성적 위험 등급은 제어 조치 후 잔여 위험 수준의 정량적 지표로 대체되고 있습니다. 심각도와 확률에만 기반한 표준 위험 행렬은 실시간 작동 조건을 고려한 다차원 모델로 진화하고 있습니다.

이러한 전환에는 데이터 마이닝, 예측 분석 및 시뮬레이션과 같은 기술을 사용하여 여러 소스의 기계 평가 데이터를 집계하고 분석해야 합니다. 고급 소프트웨어는 각 조직의 고유한 위험에 대한 핵심 위험 지표(KRI) 및 핵심 위험 측정(KRM)을 추적하는 맞춤형 디지털 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다. KRI를 기반으로 한 위험 수준의 동적 재평가는 제어가 항상 변화하는 운영에 발맞추도록 보장합니다.

예측 분석의 역할 증가

예측 분석은 방대한 위험 데이터 스트림에서 통찰력을 추출합니다. 머신 러닝 알고리즘은 새로운 위험을 나타내는 미묘한 패턴을 식별합니다.

예측 유지 관리 알림은 고장 전에 수리가 필요한 기계를 정확히 파악합니다. IoT를 통한 상태 기반 모니터링은 미래 위험 수준을 예측합니다.

예측 도구가 평가 프로세스의 더 많은 부분을 자동화함에 따라 위험 관리를 검사보다 예방에 중점을 둔 데이터 기반 기능으로 전환할 것입니다. 이는 안전과 비용 효율성의 극적인 개선을 약속합니다.

세그먼트 통찰력

배포 통찰력

클라우드 기반 세그먼트는 2022년 글로벌 기계 위험 평가 시장을 지배했으며, 배포별로 세분화했을 때 전체 시장 점유율의 35% 이상을 차지했습니다. 이 세그먼트는 2027년까지 예측 기간 동안 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다.

클라우드 기반 기계 위험 평가 솔루션은 확장성, 유연성 및 낮은 사전 비용으로 인해 최근 몇 년 동안 널리 채택되었습니다. 이러한 주문형 솔루션을 통해 조직은 값비싼 하드웨어에 투자하지 않고도 어디서나 위험 관리 도구에 액세스할 수 있습니다. 분산 운영 및 원격/모바일 인력을 보유한 조직에 적합합니다. 클라우드 기반 평가 프로그램으로 전환하면 IT 유지 관리 비용을 절감하고 원활한 협업을 보장하는 데에도 도움이 됩니다. 데이터 볼륨과 분석 요구 사항이 기하급수적으로 계속 증가함에 따라 클라우드는 빅데이터를 포함하는 고급 위험 모델링 기술을 지원하는 데 필요한 탄력적인 컴퓨팅 성능과 저장 용량을 제공합니다. 여러 기계 위험 평가 공급업체도 SaaS 제품의 기능을 향상시키는 데 주력하고 있으며, 이는 향후 몇 년 동안 세그먼트의 리더십을 확고히 할 것입니다.

애플리케이션 통찰력

로봇 애플리케이션 세그먼트는 2022년 유형을 기준으로 글로벌 기계 위험 평가 시장을 지배하여 전체 시장 점유율의 30% 이상을 차지했습니다. 이 세그먼트는 2027년까지 예측 기간 동안 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다.

로봇 기술은 자동차, 전자, 의료와 같이 위험하거나 반복적이거나 정밀성과 정확성이 필요한 작업에 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 그러나 이동성, 속도, 힘과 같이 로봇을 유용하게 만드는 바로 그 속성은 안전하게 설계, 설치 및 작동하지 않으면 잠재적으로 위험할 수 있습니다. 포괄적인 위험 평가는 설계 및 제조에서 설치, 시운전 및 지속적인 운영에 이르기까지 산업용 로봇의 전체 수명 주기에 걸쳐 필수적입니다. 선도적인 로봇 제조업체는 또한 최신 협업 및 자율 로봇을 공유 인간-로봇 작업 공간에 안전하게 통합할 수 있도록 위험 평가 솔루션 공급업체와 협력하고 있습니다. 로봇에 특화된 엄격한 안전 기준은 정기적인 평가를 더욱 촉진합니다. 로봇 배치가 더 큰 자동화로 계속 증가함에 따라 평가 요구 사항은 로봇 세그먼트의 리더십을 유지할 것입니다.

지역 통찰력

북미 지역은 2022년에 글로벌 기계 위험 평가 시장을 장악하여 전체 시장 가치의 35% 이상을 차지했습니다. 북미는 2028년까지 예측 기간 동안 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다.

이 지역에는 주요 산업 및 제조 기업이 많고 엄격한 직장 안전 규정 및 표준이 있어 북미에서 기계 위험 평가 솔루션에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 이 지역은 위험 평가가 수행되는 방식을 혁신하고 있는 AI, IoT, 예측 분석과 같은 첨단 기술을 일찍 도입한 지역입니다. 또한 여러 주요 위험 평가 소프트웨어 개발자와 서비스 제공업체가 있습니다.

또한 북미는 석유 및 가스, 자동차, 화학, 식품 가공, 의료와 같은 다양한 수직 분야에서 기계, 로봇 공학, 자동화에 의존하는 고도로 발달된 산업 부문을 보유하고 있습니다. 이러한 복잡하고 데이터 집약적인 운영에서 안전을 보장하려면 정교한 위험 관리 프로그램이 필요합니다. 강력한 경제 환경과 운영 우수성에 중점을 둔 이 지역은 기존 평가 기능을 업그레이드하기 위해 상당한 투자를 계속하고 있습니다. 이러한 요소들은 북미가 예측 기간 동안 글로벌 기계 위험 평가 시장에서 지배적인 위치를 유지할 수 있도록 할 것입니다.

최근 개발

• 2023년 4월, 위험 평가 소프트웨어 리더인 Enablon이 WoltersKluwer에 10억 달러 규모의 거래로 인수되었습니다. 이를 통해 Wolters Kluwer의 거버넌스, 위험 및 규정 준수 포트폴리오가 확장되었습니다.
• 2023년 3월, AWS는 기업이 라이프사이클 동안 위험을 평가하고 기계 학습 모델을 모니터링할 수 있도록 돕는 AWS Proton이라는 새로운 서비스를 출시했습니다. 이 서비스는 모델 위험 관리를 위한 도구를 제공합니다.
• 2023년 1월, 위험 관리 플랫폼 공급업체인 LogicManager가 Accel이 주도한 시리즈 D 펀딩에서 1억 달러를 모금했습니다. 이를 통해 LogicManager는 AI 기반 위험 평가 솔루션을 확장하는 데 박차를 가할 것입니다.
• 2022년 11월, 프로세스 안전 소프트웨어 회사인 Intelex는 캐나다에 본사를 둔 위험 관리 컨설팅 회사인 RiskConnex를 인수했습니다. 이를 통해 Intelex의 글로벌 전문 서비스 역량이 강화되었습니다.
• 2022년 9월, 위험 평가 공급업체 Resolver는 공급업체 및 계약업체와 같은 제3자의 위험을 평가하는 데 도움이 되는 새로운 모듈을 출시했습니다.
• 2022년 7월, 위험 관리 SaaS 공급업체 NAVEX Global은 사모펀드 회사 Thoma Bravo에 21억 달러 규모의 거래로 인수되어 제공 범위를 더욱 확대했습니다.
• 2022년 5월, 위험 평가 소프트웨어 공급업체 Cority는 Verdantix에 인수되어 EHS 및 운영 위험 관리 솔루션 포트폴리오를 강화했습니다.

주요 시장 플레이어

• Enablon
• IntelexTechnologies
• Gensuite
• WoltersKluwer
• Cority
• LogicManager
• NAVEX Global
•  Metrix Software Solutions
• Resolver
• Master Control