구성요소별(하드웨어, 솔루션), 배포별(온프레미스, 클라우드 기반), 조직 규모별(중소기업, 대기업), 기술별(IoT 플랫폼, AI), 기법별(모터 회로 분석, 오일 분석), 수직별(제조, 에너지 및 유틸리티), 지리적 범위 및 예측별 제조 산업 시장 규모를 위한 글로벌 예측 유지 관리

제조업 예측 유지 관리 시장 규모 및 예측

제조업 예측 유지 관리 시장 규모는 2023년에 82억 6천만 달러로 평가되었으며, 2031년까지 476억 4천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2031년까지 24.49%의 CAGR로 성장할 것입니다.

• 제조업 예측 유지 관리에서는 데이터 분석 도구와 방법론을 사용하여 운영 프로세스와 기계의 이상을 감지합니다. 유지 관리를 수행해야 할 시기를 예측하여 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고 유지 관리 계획을 최적화합니다. 이 전략은 상태 모니터링 기술과 기계에 설치된 센서의 과거 및 실시간 데이터 분석을 기반으로 합니다.
• 이 기술은 생산에서 기계 및 장비의 성능을 모니터링하는 데 사용됩니다. 예측 알고리즘은 온도, 진동, 소음 및 기타 작동 특성에 대한 데이터를 수집하여 가능한 고장을 예상할 수 있습니다. 이를 통해 유지 관리 인력은 사전에 우려 사항을 처리하여 기계가 원활하고 효과적으로 작동하도록 할 수 있습니다. 일반적인 용도로는 CNC 기계, 컨베이어 시스템 및 로봇 팔 모니터링이 있습니다. 이 방법은 계획되지 않은 정전을 방지하고 장비 수명을 늘리고 전반적인 생산성과 안전을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 제조업의 예측 유지 관리에는 IoT 센서, 데이터 분석 플랫폼 및 머신 러닝 알고리즘을 통합하는 것이 필요합니다. 주요 기능으로는 실시간 데이터 수집, 이상 감지, 예측 분석 및 자동 경고가 있습니다. 고급 예측 유지 관리 시스템에는 장비 상태를 시각화하고 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템과 상호 작용하고 의사 결정 지원 도구를 위한 대시보드가 추가로 포함될 수 있습니다. 또한 이러한 기술은 원격 모니터링, 과거 데이터 추세 분석 및 자동 유지 관리 일정을 허용하며, 이 모든 것이 보다 효율적이고 신뢰할 수 있는 생산 프로세스에 기여합니다.

제조업 시장 역학을 위한 글로벌 예측 유지 관리

제조업 시장을 위한 글로벌 예측 유지 관리 시장을 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.

주요 시장 동인

• IoT 및 센서 기술의 발전IoT 및 센서 기술은 제조에서 데이터 수집 및 분석을 혁신했습니다. 이러한 기술은 온도, 진동 및 압력과 같은 중요한 요소를 포함하여 장비 상태를 실시간으로 모니터링합니다. 지속적이고 고해상도의 데이터를 수집하는 능력은 보다 정확한 예측 유지 관리 모델을 가능하게 하여 계획되지 않은 가동 중단을 줄이고 유지 관리 일정을 최적화합니다.
• 빅 데이터 및 분석 도입 증가 제조업체는 빅 데이터 분석의 도입이 증가함에 따라 기계에서 생성된 방대한 양의 데이터를 평가할 수 있습니다. 고급 분석 도구와 머신 러닝 알고리즘은 패턴을 감지하고 장비 고장을 매우 정확하게 예측할 수 있습니다. 이 데이터 중심 전략을 통해 제조업체는 유지 관리 일정, 리소스 할당 및 프로세스 개선에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어 운영 효율성이 증가하고 가동 중단 시간이 줄어듭니다.
• 엔터프라이즈 시스템과의 통합ERP 및 CMMS를 포함한 엔터프라이즈 시스템과 예측 유지 관리 솔루션을 통합하면 산업 운영에 대한 포괄적인 관점을 제공합니다. 이 간편한 인터페이스를 통해 제조업체는 유지 관리 활동을 생산 일정에 맞추고, 워크플로를 간소화하고, 부서 간 협력을 강화할 수 있습니다. 결과적으로 전반적인 기업 목표를 충족하는 보다 효율적이고 대응성 있는 유지 관리 접근 방식이 탄생했습니다.
• 기술 혁신 및 AI 통합AI와 머신 러닝의 발전으로 예측 유지 관리 시스템이 크게 개선되었습니다. AI 기반 예측 모델은 대규모 데이터 세트를 검사하고 미묘한 패턴을 감지하며 오류를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. AI와 머신 러닝 알고리즘의 지속적인 개선으로 예측 유지 관리의 정확도와 신뢰성이 향상되어 제조 산업에서의 도입이 가속화될 것으로 예상됩니다.

주요 과제

• 높은 초기 투자 및 ROI 우려예측 유지 관리 계획을 구현하려면 IoT 센서, 데이터 분석 플랫폼 구매 및 설치, 기존 인프라 업그레이드와 같은 주요 사전 투자가 필요합니다. 많은 제조업체, 특히 중소기업(SME)의 경우 이러한 초기 비용이 상당한 장애물이 될 수 있습니다. 가동 중지 시간 단축 및 장비 수명 증가와 같은 예측 유지 관리의 이점이 항상 명확하지 않기 때문에 투자 수익률(ROI)을 명확하게 보여주는 것이 어려울 수 있습니다. 제조업체는 비용-편익 비율을 신중하게 평가하고 단기 비용에 비해 장기적 절감을 고려해야 합니다.
• 사이버 보안 위험예측 유지 관리 시스템의 증가하는 연결 및 데이터 교환은 제조 운영에 사이버 보안 문제를 제공합니다. IoT 기기와 데이터 전송 네트워크는 사이버 공격을 받을 수 있으며, 이는 데이터 침해, 운영 중단 및 장비 파괴로 이어질 수 있습니다. 민감한 데이터를 보호하고 예측 유지 관리(PdM) 시스템의 무결성을 보장하려면 강력한 사이버 보안 조치가 필요합니다.
• 확장성 문제모든 장비와 시설에서 파일럿 프로젝트에서 본격적인 배포로 예측 유지 관리를 확장하는 데는 어려움이 따를 수 있습니다. 다른 기계에는 고유한 센서와 데이터 분석 방법론이 필요할 수 있으며, 운영의 한 영역에서 작동하는 것이 다른 영역에서 직접 적용되지 않을 수 있습니다. 확장하려면 새로운 센서, 데이터 스토리지 및 처리 능력에 대한 대규모 투자가 자주 필요합니다. 제조업체는 다양한 장비와 운영 조건에 적용할 수 있는 확장 가능한 솔루션을 만들어야 하며, 시스템 전체에서 일관성과 안정성을 보장해야 합니다.
• 규제 및 규정 준수 문제 제조업체는 업계별 규칙과 요구 사항을 준수해야 합니다. 이러한 규칙은 예측 유지 관리 시스템에서 따라야 운영 안전성, 품질 및 신뢰성을 보장할 수 있습니다. 그러나 복잡한 규제 규정을 협상하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 새로운 기술을 도입할 때 더욱 그렇습니다. 제조업체는 관련 법률을 최신 상태로 유지하고 PdM 시스템이 모든 필수 기준을 충족하는지 확인해야 합니다. 이를 위해 추가 문서화, 보고 및 검증 절차가 필요하여 구현의 복잡성과 비용이 증가할 수 있습니다.

주요 추세

• 클라우드 기반 예측 유지 관리 솔루션 클라우드 컴퓨팅은 예측 유지 관리 데이터가 저장, 처리 및 평가되는 방식을 변화시키고 있습니다. 클라우드 기반 PdM 솔루션은 확장성, 적응성 및 비용 효율성을 포함한 다양한 이점이 있습니다. 이러한 기술을 통해 제조업체는 IT 인프라에 많은 재정을 지출하지 않고도 강력한 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있습니다. 클라우드 플랫폼을 사용하면 다양한 소스에서 방대한 데이터 세트를 더 쉽게 집계하고 분석하여 장비 성능 및 고장 패턴에 대한 보다 자세한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 향상된 인간-기계 협업예측 유지 관리 기술의 도입으로 인간과 기계의 협업 방식이 변화하고 있습니다. 고급 PdM 시스템은 자세한 통찰력과 권장 사항을 제공하여 유지 관리 팀이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 기술자가 유지 관리 작업을 수행하는 데 도움이 되는 직관적인 사용자 인터페이스, 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR) 시스템을 통해 인간-기계 협업이 개선됩니다. AR 및 VR은 단계별 지침을 제공하고, 복잡한 데이터를 표시하고, 수리 방법을 모방하여 유지 관리 활동의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다.
• 디지털 트윈 사용 디지털 트윈은 물리적 객체, 시스템 또는 프로세스의 가상 표현입니다. 예측 유지 관리에서 디지털 트윈은 다양한 시나리오에서 장비 동작을 모방하고 평가하는 데 사용됩니다. 제조업체는 기계의 디지털 트윈을 만들어 실시간으로 성능을 모니터링하고, 가능한 오류를 감지하고, 유지 관리 일정을 최적화할 수 있습니다. 디지털 트윈은 실제 운영에 영향을 미치지 않고도 많은 상황을 광범위하게 조사하고 테스트할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 보다 정확하고 효과적인 예측 유지 관리 전략을 가능하게 하기 때문에 수용되고 있습니다.
• 맞춤형 예측 유지 관리 솔루션 생산 설정과 요구 사항이 크게 다양하기 때문에 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 예측 유지 관리 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 일반적인 PdM 솔루션은 각 제조업체의 특정 어려움과 운영 설정을 해결하지 못할 수 있습니다. 맞춤형 솔루션에는 개별 장비 유형, 운영 조건 및 비즈니스 목표가 포함되어 더욱 관련성 있고 실행 가능한 데이터가 제공됩니다.

제조업을 위한 글로벌 예측 유지 관리 시장 지역 분석

다음은 제조업을 위한 글로벌 예측 유지 관리 시장에 대한 보다 자세한 지역 분석입니다.

북미

• 제조 예측 유지 관리 시장에서 북미의 우세. 이 지역은 자동차, 항공우주, 전자, 제약과 같은 산업에 생산 시설이 많이 집중되어 있는 잘 발달된 산업 환경의 혜택을 받습니다.
• 이러한 산업은 가동 중단 시간을 줄이고 생산성을 높이며 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 유지해야 할 필요성에 의해 동기를 부여받아 예측 유지 관리 시스템을 일찍 도입했습니다. 북미의 활기찬 산업 생태계는 산업 참여자, 기술 제공자, 연구 기관 간의 혁신과 협업을 촉진하여 예측 유지 관리 솔루션의 빠른 발전과 수용을 가져옵니다.
• 북미는 특히 인공 지능, 머신 러닝, 사물 인터넷 분야에서 기술 혁신의 최전선에 있습니다. 이 지역에는 산업용 애플리케이션을 위해 설계된 고급 예측 분석 알고리즘과 IoT 플랫폼을 전문으로 하는 세계 최고의 기술 기업과 연구 기관이 있습니다.
• 또한 데이터 과학, 엔지니어링, 산업 자동화 분야에서 경험이 있는 숙련된 인력을 확보할 수 있어 이 지역에서 예측 유지 관리 솔루션 도입이 가속화되었습니다. 제조업체가 운영 효율성 개선, 비용 절감, 경쟁력 강화에 있어 예측 유지 관리의 전략적 관련성을 파악함에 따라 새로운 PdM 기술에 대한 수요가 증가하여 북미가 이 산업에서 우위를 점하게 되었습니다.

아시아 태평양

• 아시아 태평양 지역은 가까운 미래에 예측 유지 관리 산업이 크게 확장될 것으로 예상됩니다. 이러한 급증은 주로 중국, 인도, 한국과 같은 국가가 중요한 제조 중심지로 부상하면서 이 지역의 산업화가 확대되면서 발생합니다. 이러한 국가가 인프라 개발과 산업 확장에 광범위하게 투자함에 따라 제조 공정에서 운영 효율성과 생산성을 개선하기 위해 새로운 기술을 구현하는 데 더 많은 중점을 두고 있습니다.
• 또한 이 지역에서 산업 부문을 업그레이드하는 데 중점을 두는 것은 장비 고장을 방지하고 가동 중지 시간을 줄이기 위한 예측 유지 관리 솔루션에 대한 수요 증가와 일치합니다.
• 아시아 태평양 지역은 클라우드 기반 예측 유지 관리 솔루션과 같은 최첨단 기술을 빠르게 도입하는 데 기여하는 광범위한 기술 전문 지식을 보유하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 성장으로 이 지역의 기업은 확장 가능하고 비용 효율적인 예측 유지 관리 솔루션을 사용하여 장비 성능을 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있습니다.
• 아시아 태평양 지역의 더 많은 기업이 유지 관리 일정을 최적화하고 비용을 절감하며 전반적인 운영 성과를 개선하는 데 있어 예측 유지 관리의 혁신적인 힘을 인식함에 따라 PdM 솔루션 시장은 기하급수적으로 성장하여 이 지역이 글로벌 예측 유지 관리 시장의 핵심 기업이라는 입지를 굳건히 할 것으로 예상됩니다.

제조업 시장을 위한 글로벌 예측 유지 관리세분화 분석

제조업 시장을 위한 글로벌 예측 유지 관리 시장은 구성 요소, 배포, 수직, 기술, 기법, 조직 규모 및 지리적 위치를 기준으로 세분화됩니다.

제조업 시장을 위한 예측 유지 관리, 구성 요소

• 솔루션
  1. 통합
  2. 독립형
• 서비스
  1. 전문
  2. 관리형
• 하드웨어

구성 요소를 기준으로 시장은 솔루션, 서비스 및 하드웨어로 세분화됩니다. 솔루션 세그먼트는 시장에서 대부분의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 주로 예측 분석 및 데이터 기반 정보를 사용하여 유지 관리 프로세스를 가속화하고 개선해야 하는 지속적인 요구 사항 때문입니다. 기업에서 솔루션을 사용하면 제조 산업에서 비용을 절감하고 유지 관리를 간소화하는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다.

배포별 제조 산업 시장을 위한 예측 유지 관리

• 클라우드 기반
• 온프레미스

배포를 기준으로 시장은 클라우드 기반 및 온프레미스로 세분화됩니다. 제조업을 위한 예측 유지 관리 시장은 클라우드 기반 솔루션이 주도하고 있습니다. 확장성, 저렴한 비용, 원격 액세스로 인해 모든 규모의 기업에 적합합니다. 온프레미스 솔루션이 계속 배포되고 있지만 성장률은 둔화되고 있습니다. 온프레미스 장비의 높은 초기 비용과 유지 관리 부담으로 인해 클라우드 기반 솔루션으로의 마이그레이션이 촉진되고 있습니다.

수직별 제조 산업 시장을 위한 예측 유지 관리

• 정부 및 방위
• 제조
• 에너지 및 유틸리티
• 운송 및 물류
• 의료 및 생명 과학

수직별로 시장은 정부 및 방위, 제조, 에너지 및 유틸리티, 운송 및 물류, 의료 및 생명 과학으로 세분화됩니다. 제조 부문은 예측 유지 관리 시장에서 가장 큰 비중을 차지합니다. 제조업체는 가동 중지 시간을 줄이고, 생산 프로세스를 최적화하고, 비용을 절감하는 사전 유지 관리에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 에너지 및 유틸리티 부문은 예측 유지 관리 솔루션의 가장 빠른 도입을 볼 것으로 예상됩니다. 이는 신뢰할 수 있고 효율적인 전기 생산 및 분배에 대한 욕구에서 비롯됩니다. 예측 유지관리는 정전과 중단을 일으키는 장비 고장을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기술별 제조 산업 예측 유지관리 시장

• 인공지능(AI)
• 사물인터넷(IoT) 플랫폼
• 센서
• 기타

기술에 따라 시장은 센서, 사물인터넷(IoT) 플랫폼, 인공 지능(AI) 및 기타로 세분화됩니다. 인공 지능 세그먼트는 예측 기간 동안 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 과거 데이터를 사용하여 예측 유지관리 모델을 쉽게 훈련할 수 있어 AI 기술 사용이 급증하고 있습니다. 따라서 고장 분석은 서비스 수요를 이해하고 기계 손상, 수리 비용을 낮추고 필요한 구성 요소를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

기술별 제조 산업 시장을 위한 예측 유지 관리

• 오일 분석
• 진동 분석
• 음향 모니터링
• 모터 회로 분석
• 기타

기술에 따라 시장은 오일 분석, 진동 분석, 음향 모니터링, 모터 회로 분석 및 기타로 세분화됩니다. 진동 분석 세그먼트는 예측 기간 동안 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 이 기술은 센서와 중앙 시스템의 연결을 감지하고 실시간 데이터를 제공하는 데 도움이 됩니다. 이에 더하여, 제조 산업의 기계에서 윤활 분석에 대한 지속적인 요구가 있기 때문에 오일 분석 부문은 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

제조 산업을 위한 예측 유지 관리 시장, 조직 규모별

• 중소기업
• 대기업

조직 규모에 따라 시장은 중소기업과 대기업으로 세분화됩니다. 광범위한 공급망에서 제조, 유통 및 제품 판매를 처리하기 위한 대기업에 대한 수요가 실시간 추적 및 유지 관리 기술의 사용을 급증시키고 있습니다. 따라서 대기업에서 제조를 위한 예측 유지 관리의 통합은 수년에 걸쳐 증가할 것으로 예상됩니다.

지리적 측면에서 제조 산업을 위한 예측 유지 관리 시장

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 기타 지역

지리적 측면에서 제조 산업을 위한 글로벌 예측 유지 관리 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역으로 세분화됩니다. 북미가 시장을 선도하고 있습니다. 이러한 우세는 대규모 제조업체의 강력한 입지, AI 및 IoT와 같은 첨단 기술의 조기 도입, 산업 자동화를 촉진하기 위한 정부 조치를 포함한 여러 가지 원인에 기인할 수 있습니다. 아시아 태평양 지역은 향후 몇 년 동안 가장 빠른 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 이러한 급속한 확장은 급속한 산업화, 인프라 개발에 대한 정부 투자 증가, 제조업의 운영 효율성 향상에 대한 강조 증가와 같은 원인에 의해 촉진되고 있습니다.

주요 참여자

"제조업 시장을 위한 글로벌 예측 유지 관리" 연구 보고서는 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공합니다. 시장의 주요 참여자는 IBM, SAS Institute, ABB Ltd, Microsoft Corporation, Robert Bosch GmbH, Software AG, Rockwell Automation, eMaint Enterprises, Schneider Electric, Siemens, PTC, General Electric입니다. 경쟁 환경 섹션에는 또한 위에 언급된 글로벌 플레이어의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석이 포함됩니다.

또한 당사의 시장 분석에는 이러한 주요 플레이어에게만 전념하는 섹션이 포함되어 있으며, 당사 분석가는 모든 주요 플레이어의 재무 제표에 대한 통찰력과 함께 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석을 제공합니다.

제조업을 위한 예측 유지 관리 시장 최근 개발

• 2023년 6월 예측 유지 관리가 th에 있습니다.