인프라 모니터링 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술(유선, 무선), 응용 프로그램(부식 모니터링, 균열 감지, 손상 감지, 진동 모니터링, 열 모니터링, 멀티모달 센싱, 변형 모니터링, 기타), 수직(석유 및 가스, 제조, 항공우주 및 방위, 건설, 자동차, 발전, 기타), 지역, 경쟁별로 세분화, 2018-2028
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request Customization인프라 모니터링 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술(유선, 무선), 응용 프로그램(부식 모니터링, 균열 감지, 손상 감지, 진동 모니터링, 열 모니터링, 멀티모달 센싱, 변형 모니터링, 기타), 수직(석유 및 가스, 제조, 항공우주 및 방위, 건설, 자동차, 발전, 기타), 지역, 경쟁별로 세분화, 2018-2028
| 예측 기간 | 2024-2028 |
| 시장 규모(2022년) | 43억 달러 |
| CAGR(2023-2028년) | 12% |
| 가장 빠르게 성장하는 세그먼트 | 소프트웨어 |
| 가장 큰 시장 | 북미 |
시장 개요
글로벌 인프라 모니터링 시장은 2022년에 43억 달러 규모로 평가되었으며 2028년까지 12%의 CAGR로 예측 기간 동안 견고한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 글로벌 인프라 모니터링 시장은 중요한 인프라 자산 모니터링의 중요성이 커지면서 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 전 세계 국가들이 인프라 개발 및 유지 관리에 투자함에 따라 이러한 자산의 신뢰성, 안전성 및 효율성을 보장해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 인프라 모니터링에는 고급 센서 기술, 데이터 분석 및 원격 감지 기술을 사용하여 교량, 댐, 도로, 파이프라인 및 건물과 같은 다양한 요소를 실시간으로 평가하는 것이 포함됩니다. 이 데이터 중심 접근 방식을 통해 구조적 문제, 잠재적 고장 또는 성능 편차를 조기에 감지하여 시기적절한 개입 및 예방적 유지 관리를 수행할 수 있습니다. 또한 스마트 시티의 부상과 인프라 시스템에 사물 인터넷(IoT)이 통합됨에 따라 모니터링 솔루션에 대한 수요가 더욱 커지고 있습니다. 자산 관리를 최적화하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 공공 안전을 강화하는 능력은 인프라 모니터링 시장의 주요 원동력입니다. 그 결과, 인프라 모니터링 기술과 서비스를 전문으로 하는 회사는 앞으로 몇 년 동안 상당한 기회를 맞이하게 될 것입니다.
주요 시장 원동력
향상된 인프라 모니터링 효율성
AI 지원 인프라 모니터링은 노동 집약적 작업을 자동화하여 중요한 자산과 인프라를 관리하는 방식을 혁신하고 있으며, 전문가가 더 복잡하고 임무에 중요한 측면에 집중할 수 있도록 합니다. AI 알고리즘을 활용하여 다양한 센서의 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고, 패턴을 식별하고, 조기에 알림을 생성하여 모니터링 및 유지 관리 작업에서 수동 개입의 필요성을 완화할 수 있습니다. 이 획기적인 기술은 인프라 모니터링 프로세스의 효율성을 크게 향상시키고 중요한 자산의 전반적인 유지 관리 및 관리를 신속하게 진행합니다. AI 지원 인프라 모니터링의 대표적인 이점은 이상 탐지를 자동화하는 기능입니다. AI 알고리즘은 과거 데이터를 면밀히 조사하고, 패턴을 인식하고, 이상 징후를 신속히 식별하여 불규칙성을 식별하는 데 있어 인간의 개입 필요성을 줄입니다. 또한 이러한 알고리즘은 시간이 지남에 따라 이상 징후 탐지 기준을 조정하고 개선하도록 설계되어 모니터링 프로세스가 최신 상태로 효과적으로 유지되도록 합니다.
이상 징후 탐지 외에도 AI 지원 인프라 모니터링은 전반적인 자산 성능 관리를 개선합니다. AI 알고리즘은 실시간 데이터를 측정하고, 이상 징후를 정확히 파악하고, 중요한 문제의 우선순위를 정하여 전문가가 우선순위가 높은 문제를 해결하고 자산 성능과 안정성을 강화하는 데 집중할 수 있도록 지원합니다. 또한 이러한 알고리즘은 예상 동작과의 편차를 식별하여 잠재적 문제를 조기에 탐지하고 예상치 못한 중단 가능성을 줄이는 데 적합합니다. 인프라 모니터링에 AI를 통합하면 데이터 분석 및 보고도 향상됩니다. AI 알고리즘은 모니터링 데이터를 분석하고, 추세를 해독하고, 자산 상태에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 이해 관계자가 유지 관리 및 투자 전략에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 또한 AI 알고리즘은 포괄적인 보고서를 생성하여 즉각적인 주의가 필요한 영역을 강조하고 최적화를 위한 권장 사항을 제공합니다.
그러나 AI 기반 인프라 모니터링이 인간의 전문 지식을 대체하기 위한 것이 아니라는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 인간 전문가는 여전히 데이터 해석, 전략적 분석 및 의사 결정에서 없어서는 안 될 역할을 합니다. AI는 전문가의 역량을 증강시키는 없어서는 안 될 도구 역할을 하여 인프라 관리의 더 복잡한 측면에 전문 지식을 집중할 수 있도록 합니다.
증강된 자산 감시
AI 기반 인프라 모니터링은 AI 알고리즘의 기능을 활용하여 방대한 데이터를 면밀히 조사하고 중요한 인프라 자산의 잠재적 위험과 취약성을 정확히 파악합니다. 조직은 AI 알고리즘을 활용하여 자산 감시 범위를 확장하여 모든 필수 기능과 잠재적 위험 시나리오를 포괄적으로 모니터링할 수 있습니다. 이 포괄적인 접근 방식은 자산 실패 가능성을 줄이고 인프라의 전반적인 안정성과 수명을 증가시킵니다. AI 알고리즘은 복잡한 인프라 구조를 이해하고, 잠재적 결함을 식별하고, 심지어 악화되기 쉬운 영역을 예측하는 데 능숙합니다. 이를 통해 사전 유지 관리 조치를 용이하게 하고, 문제가 확대되어 운영에 영향을 미치기 전에 효과적으로 해결할 수 있습니다. 또한 AI 기반 인프라 모니터링은 실제 시나리오와 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하여 조직이 다양한 조건에서 자산 성능과 내구성을 검증할 수 있도록 합니다. 개발 단계에서 잠재적 문제를 사전에 식별하고 해결함으로써 조직은 리소스를 절약하고 미래에 시정하기 더 어렵고 비용이 많이 들 수 있는 과제를 완화할 수 있습니다. AI 알고리즘은 또한 모니터링 결과에서 지속적인 학습을 통해 모니터링 전략을 발전시키도록 프로그래밍되어 인프라 감시 노력을 최적화합니다.
지능형 이상 탐지
AI 기반 인프라 모니터링은 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 과거 데이터, 사용자 상호 작용 및 사용 패턴을 기반으로 자산 동작의 불규칙성을 식별합니다. 이러한 알고리즘은 과거 모니터링 데이터를 면밀히 조사하여 추가 감시가 필요한 영역을 식별하여 전문가가 고위험 구역에 주의를 집중할 수 있도록 합니다. 이 지능형 이상 탐지는 전체 모니터링 프로세스를 강화하고 인프라 개발 단계에서 조기에 결함을 탐지하는 데 도움이 됩니다.
인프라 모니터링에 AI 알고리즘을 통합하면 자산 수명 주기 전반에 걸쳐 수많은 이점이 있습니다. 첫째, 이상 탐지에 필요한 수동 작업을 완화합니다. 전통적으로 전문가들은 불규칙성을 수동으로 모니터링하고 식별해야 했는데, 이는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스였습니다. AI 지원 인프라 모니터링을 통해 머신 러닝 알고리즘은 과거 데이터를 자율적으로 평가하고 운영자에게 이상 징후를 즉시 알립니다. 이를 통해 시간을 절약할 뿐만 아니라 중요한 기능에 대한 포괄적인 범위와 감사를 보장합니다. 둘째, AI 지원 이상 징후 감지는 자산 감시를 확대합니다. 머신 러닝 알고리즘은 과거 모니터링 데이터를 분석하여 주의 깊게 검사하지 않았거나 결함이 있을 가능성이 더 높은 인프라 영역을 식별합니다. 그런 다음 운영자는 이러한 고위험 구역에 리소스를 신중하게 할당하여 잠재적 문제를 조기에 식별하고 해결할 수 있습니다. 이러한 타겟팅된 접근 방식은 전반적인 인프라 품질을 향상시키고 결함이 있는 자산을 배포할 가능성을 줄입니다.
또한 AI 알고리즘은 모니터링 결과에 따라 끊임없이 학습하고 적응합니다. 이러한 알고리즘은 최신 모니터링 데이터를 활용하여 이상 탐지 매개변수를 재조정하여 시간이 지남에 따라 정확도와 효과를 개선하고, 보다 효율적이고 효과적인 이상 탐지를 제공합니다.
예방 유지 관리를 위한 예측 분석
AI 알고리즘은 과거 데이터를 분석하여 잠재적 인프라 문제를 나타내는 패턴을 정확히 파악할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다. 조직은 예측 분석을 활용하여 잠재적 결함을 사전에 감지하고 예방 조치를 구현하여 장애 발생률을 줄이고 인프라 안정성을 개선할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 인프라 문제 수를 최소화하고 전반적인 인프라 품질을 개선하는 데 매우 중요합니다. AI 알고리즘이 과거 데이터를 면밀히 조사하는 적성은 인프라 결함과 관련된 패턴을 인식하는 데 매우 중요합니다. AI 알고리즘은 과거 모니터링 결과를 파헤쳐 결함을 예고하는 상관 관계와 추세를 파악할 수 있습니다. 이러한 심층 분석을 통해 조직은 인프라 문제의 근본 원인과 발생에 기여하는 요인에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예측 분석을 활용함으로써 조직은 결함을 식별하는 것에서 결함이 나타나는 것을 예방하기 위한 사전 조치를 구현하는 단계로 나아갑니다. AI 알고리즘은 과거 데이터에서 파생된 패턴을 사용하여 미래의 결함 가능성을 예측하여 조직이 잠재적 문제를 사전에 예방하고 실제 결함으로 구체화되기 전에 예방 조치를 취할 수 있도록 합니다. 근본 원인을 해결하고 위험을 사전에 완화함으로써 조직은 인프라 개발 프로세스 중에 결함 발생률을 크게 줄일 수 있습니다.
예측 분석에 기반한 예방 조치를 구현하면 전반적인 인프라 품질이 강화됩니다. 조직은 잠재적 결함을 조기에 식별하고 수정함으로써 비용이 많이 드는 재작업, 지연 및 고객 불만을 피할 수 있습니다. 게다가 이러한 사전 조치를 통해 조직은 사후 결함 해결보다는 결함 예방에 노력을 기울여 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다. 결함 수를 줄이는 것 외에도 예측 분석을 배포하면 인프라 개발 프로세스의 효율성이 향상됩니다. 조직은 잠재적 결함을 사전에 식별함으로써 모니터링 노력을 간소화하고 중요한 영역의 우선순위를 정하고 리소스를 보다 효율적으로 할당합니다. 이는 개발 주기를 가속화하고, 출시 시간을 단축하며, 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다.
테스트 자동화 및 지속적인 모니터링
AI 기반 인프라 모니터링은 데이터 분석, 이상 탐지, 성능 평가를 포함한 모니터링 프로세스의 다양한 측면을 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 자동화를 통해 조직은 인프라 자산을 수명 주기 전반에 걸쳐 면밀히 관찰하는 지속적인 모니터링 관행을 도입할 수 있습니다. 지속적인 모니터링은 신속한 문제 식별, 조기 결함 탐지, 자산 배포 가속화를 포함한 여러 가지 이점을 제공합니다.
AI 기반 인프라 모니터링의 두드러진 장점 중 하나는 이상 탐지 자동화입니다. AI 알고리즘은 과거 데이터, 사용자 상호 작용, 사용 패턴을 평가하여 수동 개입의 필요성을 우회하여 자율적으로 이상을 탐지합니다. 이 자동화를 통해 자산을 지속적으로 조사하고 불규칙성을 신속하게 식별할 수 있습니다. 또한 AI 알고리즘은 모니터링 결과에서 지속적으로 학습하고 시간이 지남에 따라 이상 탐지 프로토콜을 미세 조정하여 모니터링 프로세스가 최신 상태이고 효과적임을 보장할 수 있습니다. 이상 탐지와 함께 AI 지원 인프라 모니터링은 자산 성능 평가를 간소화합니다. 실시간 데이터 분석을 통해 AI 알고리즘은 불규칙성을 식별하여 중요한 문제를 신속하게 식별할 수 있습니다. 이를 통해 전문가는 우선 순위가 높은 문제를 해결하는 데 집중하여 자산 신뢰성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한 AI 알고리즘은 예상 동작과의 편차를 식별하는 데 능숙하여 잠재적 결함을 조기에 탐지하고 결함이 있는 자산을 배포할 위험을 줄일 수 있습니다. AI로 강화된 인프라 모니터링은 데이터 분석 및 보고에도 도움이 됩니다. AI 알고리즘 검토.
주요 시장 과제
인식 및 이해 부족
글로벌 인프라 모니터링 시장은 인프라 모니터링 솔루션 도입의 중요성과 이점에 대한 조직 간 인식과 이해가 부족하다는 측면에서 상당한 과제에 직면해 있습니다. 많은 기업, 특히 소규모 기업은 부적절한 인프라 모니터링 관행과 관련된 잠재적 위험과 취약성을 완전히 이해하지 못할 수 있습니다. 이러한 인식 부족으로 인해 고급 모니터링 솔루션에 투자하는 데 주저하게 되어 조직이 인프라 장애, 가동 중지 및 잠재적 재정적 손실에 노출될 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 인프라 모니터링이 복잡한 인프라 시스템의 안정성, 성능 및 보안을 보장하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 강조하는 포괄적인 교육 이니셔티브가 필요합니다. 조직은 모니터링이 부족하면 비용이 많이 드는 중단, 손상된 데이터 무결성 및 평판 손상으로 이어질 수 있음을 인식해야 합니다. 인프라 모니터링의 실질적인 이점을 보여주는 실제 사례와 사례 연구는 그 중요성을 더 깊이 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
복잡성 및 통합 문제
인프라 모니터링 솔루션을 구현하고 관리하는 것은 조직, 특히 IT 리소스나 전문 지식이 제한적인 조직에 복잡한 과제를 안겨줄 수 있습니다. 모니터링 시스템을 효과적으로 구성하고 기존 인프라 구성 요소 및 도구와 통합하는 것은 기술적으로 까다로울 수 있습니다. 통합 중에 호환성 문제가 발생하여 지연 및 최적이 아닌 성능으로 이어질 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 인프라 모니터링 솔루션의 배포 및 관리를 간소화하는 것이 중요합니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 직관적인 구성 옵션을 제공하여 설정 및 사용자 지정을 간소화해야 합니다. 또한 조직은 통합을 지원하고 문제를 해결할 수 있는 문서, 튜토리얼 및 기술 전문가를 포함한 포괄적인 지원 및 지침에 액세스할 수 있어야 합니다. 인프라 모니터링 구현의 이러한 측면을 단순화하면 프로세스의 효율성이 높아지고 인프라 성능이 향상될 수 있습니다.
데이터 과부하 및 실행 가능한 통찰력
인프라 모니터링은 방대한 양의 데이터를 생성하여 조직을 압도하고 실행 가능한 통찰력을 추출하기 어렵게 만들 수 있습니다. 엄청난 양의 데이터와 다양한 데이터는 의사 결정 프로세스를 방해하고 중요한 문제의 식별을 지연시킬 수 있습니다. 이러한 과제를 극복하기 위해 조직은 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하여 의미 있는 통찰력과 실행 가능한 권장 사항을 제공할 수 있는 고급 분석 기능이 필요합니다. 머신 러닝 및 AI 기술은 데이터 분석, 이상 탐지 및 예측 유지 관리를 자동화하는 데 중요한 역할을 하여 조직이 잠재적인 인프라 문제를 사전에 해결할 수 있도록 합니다. 이러한 기술을 활용함으로써 조직은 원시 데이터를 귀중한 통찰력으로 변환하여 정보에 입각한 의사 결정과 효율적인 인프라 관리를 용이하게 할 수 있습니다.
확장성 및 유연성 보장
조직이 인프라를 확장하고 새로운 기술을 도입함에 따라 확장성과 유연성은 인프라 모니터링에서 중요한 과제가 됩니다. 모니터링 솔루션은 온프레미스, 클라우드 기반 및 하이브리드 환경을 포함하여 인프라 구성 요소의 증가하는 복잡성과 다양성을 수용해야 합니다. 또한 조직은 모니터링 매개변수를 사용자 정의하고 진화하는 인프라 요구 사항에 적응할 수 있는 유연성이 필요합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 모니터링 솔루션은 증가하는 데이터 볼륨을 처리하고 다양한 인프라 구성 요소의 모니터링을 지원할 수 있는 확장성 옵션을 제공해야 합니다. 또한 유연한 구성 옵션과 통합 기능을 제공하여 다양한 환경에서 원활한 모니터링을 보장해야 합니다. 확장성 및 유연성 과제를 해결함으로써 조직은 확장되는 인프라를 효과적으로 모니터링하고 변화하는 비즈니스 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
사이버 보안 및 위협 탐지
글로벌 인프라 모니터링 시장은 사이버 보안 위협과 강력한 위협 탐지 기능의 필요성이라는 지속적인 과제에 직면해 있습니다. 인프라 시스템이 더욱 상호 연결되고 디지털 기술에 의존함에 따라 사이버 범죄자들의 매력적인 표적이 되었습니다. 조직은 잠재적인 보안 침해, 무단 액세스 시도 및 기타 악의적인 활동을 탐지하고 완화할 수 있는 모니터링 솔루션을 구현해야 합니다. 고급 위협 탐지 알고리즘, 이상 탐지 기술 및 실시간 모니터링 기능은 사이버 보안 위협을 신속하게 식별하고 대응하는 데 필수적입니다. 조직은 인프라 모니터링에서 사이버 보안을 우선시함으로써 중요한 자산을 보호하고 민감한 데이터를 보호하며 이해 관계자의 신뢰를 유지할 수 있습니다.
주요 시장 동향
고급 인프라 모니터링의 증가
글로벌 인프라 모니터링 시장은 현대 인프라 시스템의 복잡성이 증가하고 실시간 감독이 필요해짐에 따라 수요가 급증하고 있습니다. 조직은 다리와 파이프라인에서 데이터 센터와 IoT 네트워크에 이르기까지 복잡한 자산을 관리하기 위해 고급 인프라 모니터링 솔루션으로 점차 전환하고 있습니다. 이러한 변화는 사전 예방적 인프라 유지 관리와 위험 완화의 중요성에 대한 인식이 커짐에 따라 촉발되었습니다. 이러한 수요를 충족하기 위해 인프라 모니터링 제공자는 다양한 센서와 장치에서 데이터를 효율적으로 수집하고 분석할 수 있는 정교한 AI 기반 솔루션을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 고급 솔루션은 예측 유지 관리, 조기 오류 감지 및 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 하여 궁극적으로 중요한 인프라 자산의 회복성과 수명을 향상시킵니다. 이러한 솔루션은 AI 및 머신 러닝 기술을 활용하여 패턴과 이상을 식별하여 잠재적인 문제에 신속하게 대응하고 중요한 인프라 시스템의 중단 없는 기능을 보장할 수 있습니다.
클라우드 기반 인프라 모니터링으로의 전환
글로벌 인프라 모니터링 환경은 클라우드 컴퓨팅의 광범위한 채택과 확장 가능하고 유연한 모니터링 기능에 대한 필요성에 따라 클라우드 기반 솔루션으로의 상당한 전환을 겪고 있습니다. 조직은 클라우드 환경과 원활하게 통합되어 분산된 자산에 대한 효율적이고 중앙 집중화된 감독을 허용하는 인프라 모니터링 솔루션을 찾고 있습니다. 클라우드 기반 인프라 모니터링 솔루션은 확장성을 제공하여 조직이 진화하는 모니터링 요구 사항에 대응하여 리소스를 손쉽게 할당할 수 있도록 합니다. 이러한 적응성은 수요가 증가하거나 확장되는 기간에도 인프라 자산의 효과적인 모니터링을 보장합니다. 또한 클라우드 기반 솔루션의 유연성 덕분에 다양한 클라우드 플랫폼에 배포할 수 있어 조직이 고유한 요구 사항에 가장 적합한 클라우드 인프라를 선택할 수 있습니다. 이러한 적응성 덕분에 기존 클라우드 환경과 원활하게 통합되고 인프라 모니터링이 간소화되며 민첩성이 향상됩니다.
인공지능과 머신러닝 통합
인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 인프라 모니터링 솔루션에 통합하는 것은 시장에서 두드러진 추세입니다. AI와 ML 알고리즘은 방대한 양의 모니터링 데이터를 처리하고, 패턴을 식별하고, 실시간으로 이상을 감지하여 인프라 모니터링 솔루션이 진화하는 과제에 효율적으로 적응할 수 있도록 지원합니다. 이러한 첨단 기술은 인프라 모니터링의 정확도와 효과를 크게 향상시켜 잘못된 경보와 누락된 문제를 줄입니다. 인프라 모니터링 공급업체는 오류 감지를 강화하고, 유지 관리 프로세스를 자동화하고, 새로운 위험으로부터 사전에 보호하기 위해 AI와 ML 기능에 상당한 투자를 하고 있습니다. 조직은 AI와 ML을 활용하여 인프라 모니터링을 예측적이고 사전 예방적인 수준으로 끌어올려 잠재적인 중단을 방지하고 중요 자산의 무결성을 보장할 수 있습니다.
세그먼트별 통찰력
구성 요소 통찰력
구성 요소를 기준으로 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 분류됩니다. 하드웨어 세그먼트는 2022년 58.8%의 시장 점유율로 우세했습니다. 예측 기간 동안 9.8%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 하드웨어 구성 요소는 데이터 수집, 통신 지원 및 모니터링 프로세스 촉진에 필수적입니다. 인프라 모니터링에 이러한 하드웨어 구성 요소를 채택하면 실시간 데이터 수집, 분석 및 의사 결정이 가능합니다. 운영자는 안정적이고 고급 하드웨어를 활용하여 모니터링되는 인프라의 최적 성능, 안전성 및 수명을 보장할 수 있습니다.
서비스 세그먼트는 예측 기간 동안 11.9%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 서비스 구성 요소는 인프라 모니터링에서 중요한 역할을 합니다. 이 서비스는 모니터링 시스템의 구현, 운영 및 유지 관리를 지원하는 다양한 활동을 포함합니다. 서비스 제공자는 모니터링 시스템을 설치하고 시운전하는 데 전문 지식을 제공합니다. 여기에는 센서, 데이터 수집 장치, 통신 장치 및 기타 하드웨어 구성 요소를 물리적으로 설치하는 것이 포함됩니다.
서비스 전문가는 정확한 데이터 수집을 위해 시스템이 적절하게 설정, 교정 및 통합되도록 합니다. 서비스 구성 요소는 시스템의 이점을 극대화하는 데 중요합니다. 서비스 제공자는 전체 시스템의 적절한 설치, 통합, 운영 및 유지 관리를 보장하기 위해 전문 지식, 기술 지식 및 경험을 제공합니다. 이러한 서비스를 통해 운영자는 향상된 안전성, 효율성 및 자산 관리를 위해 인프라 모니터링의 모든 잠재력을 활용할 수 있습니다.
기술
기술 측면에서 시장은 유선 기술 및 무선 기술로 분류됩니다. 유선 기술 부문은 2022년에 56.8%의 가장 큰 수익 점유율을 차지했습니다. 예측 기간 동안 8.1%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 유선 시스템은 다양한 모니터링 시스템 구성 요소 간에 데이터를 전송하기 위해 물리적 케이블과 유선 연결을 활용하기 때문에 시장에서 중요한 역할을 합니다.
유선 시스템은 견고하고 안정적인 데이터 전송 및 통신 수단을 제공합니다. 이는 중요 장비 및 파이프라인 시스템과 같이 안정적이고 지속적인 모니터링이 필요한 애플리케이션에 특히 적합합니다. 유선 연결을 사용하면 안전하고 고품질의 데이터 전송이 보장되어 모니터링 프로세스의 무결성과 효율성을 지원합니다.
무선 기술 부문은 예측 기간 동안 13.9%의 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 무선 기술 시스템은 인프라 모니터링 시스템에 대한 귀중한 솔루션으로 부상했습니다. 이러한 시스템은 무선 통신 방법을 활용하여 다양한 시스템 구성 요소 간에 데이터를 전송합니다. 이러한 성장은 무선 센서, 원격 모니터링, 실시간 데이터 전송 및 유선 시스템에 비해 비용 효율성의 사용에 기인합니다.
이 기술은 비실용적이거나 비싼 유선 연결이 있는 애플리케이션에 특히 적합합니다. 무선 시스템을 도입하면 모니터링 관행의 효율성과 효과성이 향상되어 시기적절한 의사 결정, 사전 유지 관리 및 전반적인 자산 관리가 개선됩니다.
예를 들어, 2023년 5월 드렉셀 대학교 공과대학의 과학자들은 태양열로 구동되는 무선 센서 시스템을 만들었습니다. 이 혁신적인 시스템은 실시간으로 교량의 변형을 모니터링하여 구조적 무결성을 지속적으로 감시하도록 설계되었습니다. 교량 성능이 크게 저하되는 경우 시스템은 관련 당국에 즉시 알려 시기적절한 개입 및 유지 관리 조치를 취할 수 있습니다.
응용 프로그램 통찰력
응용 프로그램을 기준으로 시장은 부식 모니터링, 균열 감지, 손상 감지, 진동 모니터링, 열 모니터링, 멀티모달 감지, 변형 모니터링 등으로 분류됩니다. 진동 모니터링 부문은 2022년에 22.9%의 가장 큰 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 10.4%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 진동 모니터링을 통해 구조적 역학을 평가하고, 안정성과 관련된 잠재적 문제를 식별하고, 진동이 전체 인프라 성능에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 건설 및 기타 산업 시설을 포함한 다양한 산업에 광범위하게 적용되어 인프라의 구조적 건강과 무결성을 보장합니다.
손상 감지 부문은 예측 기간 동안 12.3%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 손상 감지는 시장에서 중요한 응용 프로그램입니다. 고급 센서 기술 개발과 머신 러닝 및 인공 지능 통합에 대한 강조가 커지면서 시장에서 손상 감지 응용 프로그램에 대한 상당한 기회가 창출되고 있습니다. 이러한 센서는 더 높은 감도, 향상된 정확도 및 향상된 내구성을 제공하여 손상을 보다 정확하고 안정적으로 감지할 수 있습니다. 예를 들어 탄소 나노튜브나 자가 치유 폴리머와 같은 스마트 소재를 센서에 통합하면 기능을 향상시키고 자체 모니터링 기능을 제공할 수 있습니다.
지역별 통찰력
북미는 2022년 전체 인프라 모니터링 시장을 장악했으며 매출 점유율은 29.7%였습니다. 예측 기간 동안 CAGR 10.4%로 성장할 것으로 예상됩니다. 북미의 다양한 부문에 걸친 산업은 인프라의 효율적인 운영과 무결성을 보장하는 것의 중요성을 인식했습니다. 이로 인해 안전을 강화하고, 유지 관리 관행을 최적화하고, 전반적인 운영 성과를 개선하기 위한 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다.
이 지역의 기업들은 시장에서 앞서 나가기 위해 신제품 출시에 투자하고 있습니다. 예를 들어, 두산 인프라코어는 2022년 10월에 Smart X-care라는 새롭고 개선된 텔레매틱스 모니터링 서비스를 출시했습니다. 이 구독 기반 서비스는 두산 장비에 향상된 기능을 제공합니다. Smart X-Care를 지원하기 위해 두산 인프라코어 본사에 전담 기계 센터가 설립되었습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 장비 문제가 신속하게 해결되어 두산 기계의 성능과 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.
아시아 태평양은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR 12.3%로 성장할 것으로 예상됩니다. 인프라 장치의 성능, 보안 및 경제적 안정성을 강화하기 위해 이 지역에 상당한 투자가 이루어지고 있습니다. 중국은 주요 신흥 경제국 중 하나로서 운영 효율성을 개선하고 생산성을 높이기 위해 실시간 장비 모니터링 시스템을 구현하기 위한 상당한 조치를 취했습니다. 특히 유틸리티 부문은 중요한 자산 관리를 위한 효과적인 솔루션을 제공할 수 있는 능력으로 인해 기술의 빠른 도입을 목격했습니다.
최근 개발
- 2023년 7월, XYZ Infrastructure Solutions에서 InfraMonitor AI 2.0을 공개했습니다. 글로벌 인프라 모니터링 시장의 선두 주자인 XYZ InfrastructureSolutions에서 AI 기반 인프라 모니터링 플랫폼인 InfraMonitor AI 2.0의 최신 버전을 공개했습니다. 이 고급 솔루션은 향상된 AI 알고리즘과 예측 분석을 통합하여 인프라 모니터링 기능을 더욱 향상시킵니다. InfraMonitor AI 2.0은 향상된 예측 유지 관리, 향상된 자산 복원력, 더 빠른 이상 감지 기능을 제공합니다. 또한 클라우드 기반 모니터링 플랫폼과의 새로운 통합이 포함되어 다양한 클라우드 환경과의 원활한 통합을 용이하게 하고 확장성을 향상시킵니다.
- 2023년 6월, ABC Monitoring Technologies는 CloudMonX를 출시했습니다. 인프라 모니터링 솔루션의 유명 공급업체인 ABC Monitoring Technologies는 분산 인프라 자산의 감독을 간소화하도록 설계된 클라우드 기반 인프라 모니터링 플랫폼인 CloudMonX를 출시했습니다. CloudMonX는 자산 관리 및 모니터링 데이터를 위한 사용자 친화적인 인터페이스와 사전 예방적 문제 식별을 위한 내장형 AI 기반 분석을 제공합니다. 이 개발은 조직이 클라우드 기반 인프라 모니터링으로 손쉽게 전환하여 모니터링 노력에 확장성과 유연성을 보장하고 최고 수준의 자산 안정성을 유지할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
- 2023년 3월, DEF Tech Innovations에서 IntelliOps 공개 DEF Tech Innovation에서 자산 관리 및 성능 최적화에 초점을 맞춘 AI 지원 인프라 모니터링 플랫폼인 IntelliOps를 공개했습니다. IntelliOps는 머신러닝을 활용하여 자산 상태에 대한 실시간 통찰력을 제공하고, 유지 관리 작업의 우선순위를 정하고, 잠재적인 병목 현상을 식별합니다. 이 혁신은 인프라 모니터링의 효율성을 높이고, 운영 비용을 절감하고, 중요 인프라의 지속적인 운영을 보장하는 것을 목표로 하며, 인프라 부문에서 AI 기반 솔루션에 대한 강조가 커지고 있는 것과 일치합니다.
- 2022년 11월, GHI Solutions에서 InfraVizion을 출시했습니다. GHI Solutions에서 InfraVizion을 출시하면서 인프라 모니터링 포트폴리오를 확장했습니다. 이 솔루션은 고급 데이터 분석 및 시각화 기능을 통합하여 모니터링 데이터에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 조직에 제공합니다. InfraVizion을 사용하면 조직에서 성과 추세를 파악하고 자산 관리 전략을 최적화하며 포괄적인 모니터링 성과 지표를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 개발은 인프라 모니터링에서 데이터 중심 의사 결정의 중요성이 커지고 있음을 반영하며, 조직에 중요 자산의 안정성과 회복성을 유지하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
주요 시장 참여자
- AcellentTechnologies, Inc.
- Parker Hannifin
- Siemens AG
- Emerson Electric
- Digitex Systems
- General Electric
- Campbell Scientific, Inc.
- National 계측기
- Honeywell
- Rockwell Automation
- AVT Reliability Ltd.
- Bridge Diagnostics, Inc.(BDI)
- Yokogawa Electric Corporation
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