예측 유지보수 시장 분석

예측 유지 관리 시장 규모 및 동향

전 세계 예측 유지 관리 시장은 2025년에 109억 3천만 달러 109억 3천만 달러로 추산되며, 2032년에는 440억 달러에 도달하여 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. 2025년부터 2032년까지 22.0% 

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주요 사항

• 구성요소를 기준으로 솔루션 부문은 AI 기반 분석, 실시간 모니터링, 산업 전반에 걸쳐 확장 가능한 클라우드/온프레미스 배포를 통해 2025년 72.9% 점유율로 시장을 선도할 것으로 예상됩니다.
• 기술을 기준으로 볼 때, 진동 모니터링 부문은 비침해적 실시간 오류 감지 및 무선 센서 기술로 인해 2025년에 39.7% 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
• 최종 사용 산업을 기준으로 공장이 가동 중지 시간을 최소화하고 자원을 최적화하며 산업 4.0 목표를 달성하기 위해 예측 유지 관리를 채택함에 따라 제조 부문은 2025년에 32.2% 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
• 지역을 기준으로 보면 북미는 2025년 36.2%의 점유율로 글로벌 예측 유지 관리 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 반면 아시아 태평양 지역은 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.

시장 개요

예측 유지 관리 시장의 성장은 산업 전반에 걸쳐 IoT 및 자동화 기술 채택 증가와 같은 요인에 기인할 수 있습니다. 예측 유지 관리는 기업이 생산 계획을 최적화하고 예상치 못한 가동 중지 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 산업 단위의 장비 상태를 분석하여 결함을 예측하고 유지 관리 작업 일정을 권장합니다. 이를 통해 기업은 운영 효율성을 향상하고 유지 관리 비용을 절감할 수 있습니다. 자본 비용 절감에 대한 필요성이 증가함에 따라 향후 예측 유지 관리 솔루션의 채택이 더욱 늘어날 것으로 예상됩니다. 산업 운영이 복잡해짐에 따라 예측 유지 관리는 기업이 자산 상태와 성능을 지속적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구로 부상할 것으로 예상됩니다.

현재 이벤트 및 예측 유지 보수 시장의 영향

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인공지능(AI)의 역할

인공지능(AI)은 실시간 모니터링, 고급 분석 및 지능형 의사결정을 가능하게 하여 예측 유지보수 시장에서의 변화적인 역할을 합니다. AI 알고리즘은 패턴, 예측 장비 실패를 감지하기 위해 센서 데이터의 광대 한 양을 분석하고 계획되지 않은 다운 타임 및 유지 보수 비용을 줄여줍니다. 기계 학습 모델은 기존의 성능과 anomalies에서 학습하여 정확도를 지속적으로 향상시키고, 진단 및 수리 전략을 갖춘 유전자 AI 도구 지원 기술자가되었습니다. 유동 유지 보수에 민감하는 변화는 자산 신뢰성을 향상시키고 장비 수명을 연장하고 제조, 에너지, 운송 및 항공 우주와 같은 산업 전반에 걸쳐 운영 효율성을 지원합니다.

예를 들어, 1 월 2025에서 Novelis 채택 심포니’s Predictive Asset Intelligence 플랫폼은 32개의 글로벌 플랜트를 통해 AI-powered 예측 유지 보수에 대한 예방을 위한 플랫폼입니다. 이 솔루션은 실시간 장비 모니터링, 초기 결함 검출 및 감소된 가동 시간을 가능하게 합니다. 룰 기반 및 기계 학습 경고를 통합함으로써 Novelis는 협업 및 운영 효율성을 향상시키고, 미래의 식물의 비전을 추진합니다. ·

증권

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예측 정비 가격표 Insights, Component - Solutions Dominance는 AI-Powered Analytics, 실시간 모니터링 및 확장 가능한 Cloud/On-Premise Deployments Across Industries에 의해 구동됩니다.

구성 요소의 관점에서 솔루션 세그먼트는 기여할 것으로 예상됩니다.7.9% 할인2025 년 시장 점유율은 업계 전반에 걸쳐 정교한 예측 분석 솔루션의 높은 embracement로 빚어냅니다. 새로운 기술 및 기능 장애 패턴을 모니터링하여 자산의 성능을 최적화하고 유지 보수 비용을 줄일 수 있습니다. 다양한 기업들은 기존의 예방부터 최첨단 디지털 애플리케이션 및 서비스를 통해 유지보수를 예측할 수 있습니다. 실시간 장비 상태 모니터링, 자동화된 고장 감지, 그리고 사전 작성된 권고사항을 다운타임으로 제공합니다. 또한, AI, IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 혁신적인 기술을 통합하여 솔루션 제품군의 범위를 다룹니다. 온-프레임 및 클라우드 플랫폼을 배포하는 개방성은 모든 규모의 비즈니스에 유연성과 확장성을 높입니다.

예를 들어, 1 월 2025에서, 뚱 베어 영국과 아일랜드 전역의 세계적 수준의 예측 유지 보수 솔루션을 출시하여 자산 신뢰성과 운영 효율성을 혁신하는 것을 목표로합니다. 이 고급 도구는 실시간 상태 모니터링, 초기 결함 검출 및 데이터 구동 진단을 제공하며 산업은 가동 시간을 줄이고 성능을 최적화합니다. 롤아웃은 중요한 인프라 분야의 지능형 유지 보수 기술에 대한 수요를 반영합니다.

예측 정비 가격표 Insights, By Technique - 진동 모니터링은 비강성, 실시간 결함 탐지 및 무선 센서 기술에 대한 리드

기술 측면에서 진동 모니터링 세그먼트는 기여할 것으로 예상됩니다.39.7% 할인2025 년 시장 점유율은 비강성 결함 진단 기능으로 빚어냅니다. 진동 신호는 기계적 및 운영 문제의 독특한 서명을 수행함에 따라 기술은 일반 프로세스를 방해하지 않고 능동적 인 장비 건강 추적을 허용합니다. 그것은 지속적으로 진동 수준을 측정하고 역사적인 벤치 마크에 대한 실시간 독서를 비교하여 anomalies를 감지합니다. 이 도움은 신속한 개입을 위한 nascent 단계에 결함을 개발합니다. 또한, portable 무선 같이 발전 센서 및 조건 기반 매개 변수 설정은 산업 및 자산 유형의 진동 모니터링 응용 프로그램을 증강했습니다.

예를 들어 5 월 2025에서 배너 엔지니어링은 QM30VT3, 예측 유지 보수에 적합한 소형 3 축 진동 및 온도 센서를 도입했습니다. 산업 환경을 위해 설계해, 감지기는 기계 건강의 순간 감시를 가능하게 하고, 결함을 일찍 검출하고 가동불능시간을 감소시킵니다. 고급 데이터 기능은 IoT 시스템과의 원활한 통합을 지원하며, 전 분야의 신뢰성과 운영 효율성을 강화합니다.

예측 정비 가격표 Insights, End-Use Industry - Factories와 함께 제조 리드는 다운타임을 최소화하기 위해 Predictive Maintenance를 채택하고, 리소스를 최적화하고, 고급 산업 4.0 목표

끝 사용 공업의 관점에서, 제조는 공헌할 것으로 예상됩니다2.2% 할인2025 년 시장 점유율은 자원 활용을 최적화하는 데 큰 필요. 생산 라인에서 계획된 가동불능시간은 상당한 손실, 제조 업체를 강제로 유지되는 상태 기반 유지 보수에 이르기까지. Predictive 솔루션 aid 실시간 성능 oversight, 실제 착용을 기반으로 예비 부품 배포, 수요 변동에 따라 생산 계획. 이 장비 효과, 처리량, 품질 관리 및 지속 가능성 목표 인상. 더구나, 공장은 점점 증가한 산출을 위한 예측적인 질, 동적인 스케줄링, 및 먼 문제 해결 같이 기업 4.0 목표를 달성하는 예측적인 정비를 이용합니다.

예를 들어, 6월 2025일, 알파 라발 ClariotTM, 차세대 AI 기반 상태 감시 위생 제조를 위한 해결책. 24/7 장비 진단 및 실시간 알림을 제공하도록 설계된 ClariotTM는 펌프 및 회전 기계에 대한 예측 유지 보수를 가능하게 합니다. 시스템은 제조업체가 가동 중단을 줄이고 성능을 최적화하고 스마트하고 데이터 중심 자산 관리를 통해 Industry 4.0 목표를 달성합니다.

지역 통찰력

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북미 예측 유지 보수 시장 분석 및 동향

북미는 전 세계적으로 예측 유지 보수를위한 지배적 인 지역 시장으로 설립되었습니다. 지역은 보유 할 것으로 예상됩니다.3.2% 할인2025년 시장 점유율 이 지역은 생산성을 최적화하고 가동 시간을 최소화하기 위해 적극적인 예측 유지 보수 솔루션을 갖춘 가장 큰 제조 및 산업 회사 중 일부에 있습니다. 미국과 캐나다에 본사를 둔 Fortune 500대 기업으로 Industry 4.0 기술에 집중하고, 예측 분석은 효율적인 유지 보수 관행을 주도하는 광범위한 수용을 제공합니다. 또한, 지역의 주요 예측 유지 보수 공급 업체의 존재는 최첨단 솔루션 및 전문성에 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

예를 들어, 4 월 2025에서, keepX는 Frost & Sullivan의 2025 북미 기술 혁신 리더십 상을 수상했습니다. AI 전원 유지 보수 및 자산 최적화 플랫폼. 이 솔루션은 실시간 장비 모니터링, 지능형 진단 및 간소화된 워크플로를 통해 예측 유지보수를 가능하게 합니다. 이 인식은 Downtime 및 boost 성능을 줄이기 위해 데이터 구동 전략으로 산업 운영을 변화시키는 maintainX의 역할을 강조합니다.

Asia Pacific Predictive Maintenance Market 분석 및 동향

Asia Pacific은 예측 유지보수를 위한 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 진출했습니다. 몇몇 요인은 급속한 성장에 공헌하고, 그 사이에 열쇠는 중국, 인도, 인도네시아 및 베트남 같이 국가에 있는 다량 산업화 그리고 인프라 개발 프로그램 하에서 입니다. 인도에서 만들고 중국에서 만든 2025 이니셔티브는 IoT, AI 및 예측 분석과 같은 기술을 사용하여 제조 프로세스의 디지털 전환에 강한 중점을 둡니다. 산업 단위의 수에 있는 성장은 자동차, 전자공학, 에너지 및 화학물질과 같은 분야에서 예측적인 정비 해결책을 위한 수요를 spurred. 동시에, 저비용 숙련 된 자원의 가용성은 아시아 기업이 비용 효율적인 예측 유지 보수 서비스를 개발할 수 있습니다.

예를 들어, 10 월 2025에서 Schaeffler는 아시아 태평양 원격 모니터링 센터를 출시하여 지역 전역의 전문가 예측 유지 보수 서비스를 제공합니다. 77명의 고객을 위한 8,000대의 감지기 이상 지원해서, 센터는 AI와 기계 학습을 사용하여 결함을 조기 검출하고, 가동불능시간을 감소시키고, 자산 성과를 낙관합니다. 인증된 진동 분석가에 의해 직원, 그것은 산업 신뢰성에 있는 중요한 단계입니다.

예측 정비 시장 전망 국가 - Wise

미국 예측 유지 보수 시장 동향

U.S. 예측 유지 보수 시장은 노후화 인프라, 상승 운영 비용, 산업 전반에 걸쳐 효율성을 위해 푸시로 붐을 것입니다. 기업은 장비 건강을 감시하는 AI 몬 해결책을 채택하고, 실패를 방지하고, 가동불능시간을 감소시킵니다. 디지털 트윈 및 IoT와의 통합은 실시간 진단을 통해 제조, 에너지 및 운송 부문에 대한 예측 유지 관리를 더욱 강화합니다.

예를 들어, 11 월 2024에서 VoyageX AI는 북미 해양 산업을위한 고급 선박 유지 보수 소프트웨어의 무료 3 개월 평가판을 시작했습니다. AI에 의해 구동, 플랫폼은 실시간 장비 모니터링, 오류 예측 및 준수 추적을 통해 예측 유지 보수를 가능하게합니다. 이 솔루션은 가동 비용을 줄이고 가동 중단 시간을 최소화하고 지능형 진단 및 스케줄링과 함대 성능을 향상시킵니다.

Japan Predictive 유지 보수 시장 동향

일본 예측 유지 보수 시장은 고급 제조 분야, 노후화 인프라로 인해 surging이며 Industry 4.0 통합을 추진하고 있습니다. AI, IoT 및 로봇의 채택은 실시간 장비 모니터링 및 결함 예측을 가능하게하며 가동을 단축하고 최적화합니다. 이러한 기술 지원 일본의 글로벌 경쟁력과 운영 효율성 유지의 목표.

예를 들어, 10 월 2025에서 TDK의 보도 자료는 CEATEC 2025의 참여를 강조하고 있으며, 여러 AI 기반 혁신을 전시하고 있습니다. 가장자리 RX 해결책, 산업 기계를 위한 예측 정비 체계. 이 솔루션은 센서를 사용하여 실시간으로 진동 및 온도 데이터를 수집하고 분석하여 클라우드 통합을 통해 조기 진단 및 개선된 작동 효율을 가능하게 합니다.

시장 보고서 Scope

예측 정비 시장 드라이버

IoT 및 센서 기술의 채택

IoT(Internet of Things) 기술의 급속한 발전과 센서의 확산을 통해 기업의 자산과 기계의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있습니다. IoT는 지속적으로 핵심 시스템의 개별 부품 및 성능을 모니터링 할 수있는 능력을 제공합니다. 이 실시간 모니터링은 실제로 발생하기 전에 실패 또는 가동 시간을 예측할 수 있는 유용한 상태 모니터링 데이터의 광대한 금액을 생성합니다. IoT, 진동, 온도, 압력, 소음과 같은 가변은 원격으로 추적되고 경고가 감지되면 트리거 될 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 데 도움이 유지 보수 팀은 실패를 기다리는 것보다 적극적인 문제를 해결합니다. 제조, 운송, 에너지 및 유틸리티와 같은 공장 가동 시간에 의존하는 많은 산업은 IoT 센서를 작업에 적극적으로 배포합니다. 센서 기술이 더 저렴하고 더 견고하며, 더 많은 장비와 기계가 스마트 센서로 쫓아낼 수 있습니다. 유지 보수 팀으로 더 큰 예측 기능을 구동하는 것은 지속적인 건강 모니터링 데이터로 권한을 부여합니다. 산업 IoT의 광범위한 사용은 향후 몇 년 동안 유능한 유지 보수 운영을 크게 변화시키는 것입니다.

시장 농축 및 경쟁력

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다운타임 및 유지비 절감

산업은 유지 보수 비용을 낮출 때 장비 가동 시간을 극대화하는 강렬한 압력에서 있습니다. 계획된 가동불능시간은 손실된 생산 시간에 결과 및 두드러지게 사업 생산성 및 수익성을 치료할 수 있습니다. 동시에 유지 보수 및 수리와 관련된 비용은 최적화해야합니다. 이것은 많은 조직이 예상 유지 보수 전략을 채택하여 시간 기반 및 휴식 설정 유지 보수에서 상태 기반 유지 보수에 이동합니다. Predictive Maintenance는 장비 건강을 모니터링하고 마모와 눈물의 초기 징후를 감지하는 데이터 분석 도구를 사용합니다. 이 도움말은 긴급 고장보다 계획된 가동 중단 시간 동안 사전 및 일정 유지 보수 작업을 예측합니다. 작업 중단없이 더 이상 실행 할 수있는 중요한 자산을 허용합니다. 이러한 실질적인 장점으로, 업계의 예측 유지 보수 솔루션 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 자산 성능과 낮은 장기 유지 보수 지출을 극대화합니다. 이 성장 수요는 예측 유지 보수 공급 업체 및 기술 제공 업체의 상당한 시장 기회를 엽니 다.

예측 정비 시장 기회

다른 기술로 예측 유지보수의 통합

보완 기술로 예측 유지 보수 솔루션의 통합은 주요 성장 기회를 제공합니다. 증강 현실을 가진 예측 정비는 먼 진단 및 수선 기능을 강화합니다. Workers는 스마트 안경을 사용하여 홀로그램 및 시각 검사 보조에 액세스 할 수 있습니다. 블록 체인 네트워크의 예측 유지 보수를 배포하는 것은 분산, 투명성 및 유지 보수 기록의 보안의 이점을 제공합니다. 이 자산 소유자는 모든 위치에서 장비 건강을 모니터링 할 수 있습니다. AI, IoT, 클라우드 컴퓨팅 및 디지털 트윈과 같은 기술을 활용하여 예측 시스템은 다양한 데이터 소스에서 glean 풍부한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 통합은 자율 상태 모니터링 및 자기 간접 수리와 같은 기능으로 예측 유지 보수를 제공합니다. 이 드라이브 더 높은 장비 가동 시간 및 가공 효율성. 글로벌 리더는 통합 디지털 솔루션을 제공하는 전략적인 파트너십을 통해 이 기회를 활용할 수 있습니다.

분석 Opinion (전문 Opinion)

글로벌 예측 유지 보수 (PdM) 시장은 데이터 품질, 통합 및 운영 실행에 대한 알고리즘과 더 적은 분야로 성숙했습니다. 효과적으로 구현할 때 PdM은 Siemens 및 IBM의 산업용 배포에서 입증 된대로 최대 40 %의 자산 수명을 30 ~ 50 %로 계획되지 않은 다운 타임을 감소시킵니다. 그러나, 많은 파일럿은 예측 통찰력이 유지 보수 워크플로우 또는 재고 시스템에 내장되지 않기 때문에 규모가 실패합니다.

경제적 합리적 인 이해는 다음과 같습니다 : 계획되지 않은 가동 중단은 시간 당 US $ 100,000 이상의 제조업체를 비용 할 수 있으며 예측 분석은 위험 감소를위한 직접 레버를 만듭니다. Edge 컴퓨팅은 이제 실제 분석이 기계에 더 가까이 있게 해주는 중요한 역할을 합니다. AI 구동 모델은 물리 기반 통찰력으로 센서 데이터를 더욱 혼합합니다. Yet, 기술 혼자 충분 한, 조직은 재 설계 프로세스, 기차 크로스 기능 팀, 그리고 신뢰성 outcomes와 일치.

업계 통합은 통합 하드웨어 및 소프트웨어 생태계를 제공하는 공급 업체를 선호하며 전문 분석 회사가 파트너십을 통해 성공합니다. 비용 절감, PdM은 장비 수명을 연장하고 폐기물을 줄임으로써 지속가능성을 지원합니다. Verdict는 명확합니다: 예측 정비는 매일 가동으로 끼워넣을 때만 변형됩니다. 의사결정을 가진 분석과 결합한 회사는 measurable 신뢰성 이익을 달성할 것입니다; 다른 사람은 기술 투자에도 불구하고 제한된 반환을 볼 것입니다.

예측 정비 기업 뉴스

• 3 월 2025에서 Siemens는 예측 유지 보수를 강화하는 데 중점을 둔 유전적 AI 전원 유지 보수 솔루션으로 산업용 Copilot 플랫폼을 확장했습니다. 새로운 제안은 실시간 진단 및 행동 가능한 통찰력을 전달하기 위해 기계 데이터를 분석하여 기술자가 실패를 방지하고 가동 시간을 줄일 수 있습니다. 이 혁신은 AI 중심의 제조 효율을 위한 Siemens의 비전을 가진 더 똑똑한 산업 운영 및 정렬을 지원합니다.
• 2월 2025일, GE Aerospace 및 SAS는 항공기 착륙 장치 시스템 (ATA Chapter 32)에 중점을 둔 예측 유지 보수 이니셔티브를 시작했습니다. 진보된 분석 및 AI를 사용하여, 협력은 착용의 이른 표시를 검출하고, 안전을 강화하고, 가동 중단을 감소시킵니다. 이 표는 smarter, data-driven 항공 유지 보수 관행에 대한 전략적 움직임을 나타냅니다.
• 12 월 2024에서 Quant Gulf는 Emicool과 협력하여 냉각 효율을 높일 수있는 AI 기반 예측 유지 보수 이니셔티브를 시작했습니다. 시스템은 장비의 건강 모니터링을 위해 실시간 분석을 사용하며, 종양을 조기 감지하고 가동 시간을 단축합니다. 이 협력은 UAE의 지구 냉각 및 에너지 관리 분야의 스마트 유지 보수 관행을 추진하는 중요한 단계입니다.
• 12월 2023일, ABB는 전 세계 140여 년간의 우수성과 산업 변혁을 추진하기 위한 노력으로, ABB 능력 Field Information Manager(FIM 3.0)을 통해 시스템 엔지니어 및 유지 보수 팀을 제공하여 최신 통신 프로토콜을 통해 향상된 연결성과 확장 범위를 제공합니다. 이 업그레이드는 더 빠르고 직관적 인 구성, 커미션, 진단 및 장치의 유지 보수를 가능하게함으로써 운영 효율을 향상시키는 것을 목표로하고, 더 스마트 유지 보수 및 향상된 엔지니어링 효율성.
• 6월 2023일, 카타르항공, 세계 최고의 항공사 중 하나인 Qatar Airways는 Google Cloud와 파트너십을 맺고 클라우드 컴퓨팅 및 인공 지능 솔루션의 선두 업체인 Google Cloud와 파트너십을 맺고 항공사 산업을 위해 특별히 맞춤화된 혁신적인 데이터 및 AI 솔루션을 개발합니다. 이 협력은 예측 유지 보수, 여객 경험 및화물 운영과 같은 지역 강화에 초점을 맞추고, 항공 부문 내에서 효율성과 고객 만족의 목표를 가지고 있습니다. Google Cloud의 고급 데이터 분석, AI 및 기계 학습 기능을 활용하여 Qatar Airways는 운영을 최적화하고 승객을위한 더 개인화되고 간소화 된 경험을 제공합니다.

시장 Segmentation

• 구성 요소 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2025 - 2032)
• 회사 소개
• 제품정보
• 기술 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2025 - 2032)
• 진동 감시
• 연구분야
• 기름 분석
• 초음파 테스트
• 기타 (위 Debris 분석, 음향 배출 등)
• End-use 산업 통찰력 (Revenue, USD Bn, 2025 - 2032)
• 회사연혁
• 에너지 및 유틸리티
• 운송 및 물류
• 항공우주
• 기타 (Healthcare, Process Industries 등)
• 지역 통찰력 (Revenue, USD Bn 2025 - 2032)
• 북아메리카
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