예측 유지 관리 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 경쟁, 기회 및 예측, 2016-2026, 구성 요소(서비스, 솔루션), 테스트 유형(진동 분석, 전력 시스템 평가, 적외선 열 검사, 절연 유체 분석, 회로 모니터링 분석, 기타), 배포(온프레미스, 클라우드), 조직 규모(SME, 대기업), 최종 사용자(항공우주 및 방위, 에너지 및 인프라, 물류 및 운송, 제조, 석유 및 가스, 자동차, 소매 및 전자 상거래, 기타), 지역별로 세분화

글로벌 예측 유지 관리 시장은 2020년에 42억 7,000만 달러 규모였으며, 산업 4.0의 확산, 무선 통신, 인공 지능의 증가, 머신 러닝, IoT가 예측 기간 동안 산업 성장을 견인할 것으로 예상되어 2026년까지 약 224억 2,900만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 그러나 2020년에는 주로 경제 활동이 중단된 글로벌 봉쇄로 인해 산업 성장이 저해되었지만, 2분기 이후 수요가 회복되었습니다.

예측 유지 관리란 데이터 기반의 사전 예방적 수리 접근 방식을 적용하여 장비 상태를 분석하고 유지 관리를 언제 수행해야 할지 예측하는 것입니다. 예측 유지 관리 소프트웨어는 인공 지능 및 머신 러닝 기술과 예측 분석을 사용하여 장비가 언제 오작동할지 예측하여 고장이 발생하기 전에 사전 예방적 유지 관리를 예약할 수 있습니다. 목표는 가능한 가장 편리하고 비용 효율적인 시간에 유지 관리를 수행하여 장비의 수명을 극대화하는 동시에 장비에 영향을 미치지 않도록 하는 것입니다.

항공우주 및 방위 산업의 수요 증가로 성장 촉진

예측 유지 관리가 점점 더 많은 산업, 특히 항공우주 산업에서 가장 중요한 전략이 되고 있습니다. 더 높은 운영 안정성, 낮은 유지 관리 비용 및 안전성 증가에 대한 요구가 커지고 있기 때문입니다. 예측 유지 관리 솔루션을 구축하는 기존 방식과 대조적으로 머신 러닝 기반 진단 및 예후 기술은 새로운 항공기에 더 많은 센서가 장착됨에 따라 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 항공우주 및 방위 산업에서 예측 유지 관리를 사용하면 Amazon Web Services와 같은 클라우드 서비스 공급자를 사용하여 패턴을 감지하고 조기에 오류를 감지하고 격리할 수 있는 잠재력을 갖춘 실시간 진단을 제공합니다. 예측 유지보수는 또한 속도 센서가 얼음 결정으로 덮여서 발생하는 공기 속도 측정 간의 일시적인 불일치를 차단하는 실시간 비행 지원을 제공합니다.

산업 4.0을 사용하여 성장에 긍정적 영향 미치기

예측 유지보수는 기계에서 데이터를 수집하고 평가하여 효율성을 높이고 유지보수 프로세스를 최적화하는 것을 포함합니다. 예측 유지보수를 위한 기술 산업 4.0을 구현하면 프로세스 투명성이 높아지고, 유지보수 비용이 낮아지고, 기계 가동 중단 시간이 줄어들고, 제품 수명이 향상됩니다. 산업 4.0은 장비가 언제 고장을 겪을지 보다 정확하게 예측하는 행동 패턴을 식별할 수 있는 가능성을 제공합니다. 제조 산업에서 열교환기는 막힘으로 인해 막힐 수 있으며, 이는 심각한 합병증을 일으켜 제조 오류와 수 시간의 가동 중단을 초래할 수 있습니다. 열교환기 상류와 하류의 온도 차이를 측정하여 임계값을 추정할 수 있으며, 이는 경고 신호로 사용할 예측 유지보수 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다. 혁신적인 기술 산업 4.0은 통합 시스템, 예측 유지 관리, 적층 제조, 증강 현실, 사물 인터넷, 시뮬레이션, 자율 로봇, 플랫폼, 사이버 보안으로 구성되어 있으며, 이는 루프에서 작동하여 프로세스를 완료합니다.

시장 성장을 주도하는 물류 및 운송 사용 증가

성능, 데이터 및 정보를 기반으로 부품이 언제 고장날지 예측함으로써 예측 유지 관리에는 운송 산업이 기계 고장을 피하고 유지 관리 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있는 잠재력이 있습니다. 운송 및 물류 사업의 예측 유지 관리에는 AI 지원 유지 관리가 사용되어 사용자가 미리 결정된 시간 간격이 아닌 차량의 현재 상태를 기반으로 수리 결정을 내릴 수 있습니다. 운송 장치 및 장비의 검사 및 보존은 항상 물류 및 운송 리소스를 유지하는 데 사용되었습니다. 오늘날 세계에서 새로운 기술은 운송 산업에 점점 더 큰 영향을 미치고 있습니다. 인공 지능 및 기타 데이터 처리 도구를 사용하면 지능적이고 신속한 데이터 해석이 가능해져 기업 계획 및 유지 관리 작업이 전환됩니다. 예측 분석은 물류 및 운송 산업에서 공급망에 가장 큰 영향을 미치는 도구로 인정받았기 때문에 산업의 증가하는 요구를 충족하는 데 사용되고 있습니다.

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시장 세분화

글로벌 예측 유지 관리 시장은 구성 요소, 테스트 유형, 배포 유형, 조직 규모, 최종 사용자 및 지역을 기준으로 세분화할 수 있습니다. 구성 요소를 기준으로 시장은 서비스 및 솔루션으로 세분화할 수 있습니다. 테스트 유형 측면에서 시장은 진동 분석, 전력 시스템 평가, 적외선 열 검사, 절연 유체 분석, 회로 모니터링 분석, 기타로 세분화됩니다. 배포를 기준으로 시장은 온프레미스 및 클라우드로 세분화됩니다. 조직 규모를 기준으로 시장은 중소기업 및 대기업으로 세분화됩니다. 최종 사용자를 기준으로 시장은 항공우주 및 방위, 에너지 및 인프라, 물류 및 운송, 제조, 석유 및 가스, 자동차, 소매 및 전자 상거래, 기타로 나뉩니다. 시장 분석은 또한 북미 지역, 유럽 지역, 아시아 태평양 지역, 중동 및 아프리카 지역, 남미 지역으로 나누어 지역 시장 세분화를 고안하기 위해 지역 세분화를 연구합니다.

회사 프로필

Schneider Electric SE, Hitachi Technologies Co Ltd, IBM Corp., Siemens AG, Bosch Software Innovations GmbH, Microsoft Corporation, TIBCO Software Inc., C3 Inc., SAP SE, Software AG, PTC Inc., General Electric Company 등은 글로벌 예측 유지 관리 시장에서 활동하는 주요 기업입니다.