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세계의 건물용 디지털 트윈 시장 : 구성 요소별, 유형별, 용도별, 산업별 - 시장 규모, 산업 동향, 기회 분석, 예측(2025-2033년)

Global Digital Twin for Buildings Market: By Component, Type, Application, Industry - Market Size, Industry Dynamics, Opportunity Analysis and Forecast for 2025-2033

발행일: | 리서치사: Astute Analytica | 페이지 정보: 영문 234 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)

    
    
    



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세계의 건물용 디지털 트윈 시장은 급속한 확대를 이어가고 있으며, 건설 및 시설 관리 분야에서 이 기술이 가진 변화의 가능성에 대한 인식 증가를 반영하고 있습니다. 2024년 시장 규모는 20억 7,000만 달러로 평가되었으며, 2033년까지 262억 3,000만 달러라는 경이적인 규모로 급성장할 것으로 예상되고 있습니다. 이는 2025년부터 2033년까지의 예측 기간에서 CAGR이 32.6%을 나타내며, 세계적으로 디지털 트윈 솔루션의 도입이 가속되고 그 중요성이 증가하고 있음을 뒷받침하고 있습니다.

이 놀라운 성장을 이끌어내는 주요 요인은 건축 환경에서의 운영 효율성 향상, 예측 보전 및 지속가능성에 대한 절실한 수요입니다. 건물 소유자와 관리자는 거주자의 쾌적성과 안전성을 유지하면서 자원 이용 최적화, 에너지 소비 절감, 다운타임 최소화를 도모하는 방법을 점점 모색하고 있습니다. 디지털 트윈은 물리적 건물의 상세한 실시간 복제를 생성하고 지속적인 모니터링 및 분석을 가능하게 함으로써 이러한 목표를 달성하기 위한 고급 플랫폼을 제공합니다.

주목할만한 시장 동향

건물용 디지털 트윈 분야의 주요 시장 기업은 Siemens, Autodesk, IBM, Microsoft 등의 선도적인 기술 엔지니어링 기업이 주도하고 있습니다. 이러한 기업들은 소프트웨어 솔루션뿐만 아니라 센서 및 드론과 같은 하드웨어 구성 요소와 광범위한 서비스를 포함한 종합적인 포트폴리오를 제공함으로써 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 그들의 전략적 초점은 디지털 트윈 기술을 다른 신기술, 특히 인공지능(AI)과 통합하여 디지털 모델의 지능과 응답성을 높이는 데 있습니다.

2025년 11월에는 바르셀로나에서 개최된 스마트 시티 엑스포 세계 회의에서 '디지털 트윈 앱 스토어'가 출시된다는 중요한 진전이 있었습니다. 이 혁신적인 플랫폼은 확장을 계속하는 공급업체와 조직의 네트워크에서 검증된 제공물을 집계하고 디지털 트윈 도구, 서비스 및 데이터 세트를 위한 중앙 집중식 마켓플레이스를 창출합니다. 또한 2025년 10월에는 NVIDIA의 창업자 겸 CEO인 젠슨 후안씨가 「NVIDIA Omniverse DSX」를 발표했습니다. 이 플랫폼은 기가와트 규모의 AI 공장을 설계 및 운영하기 위해 특별히 설계된 종합적이고 개방적인 설계도입니다.

핵심 성장 요인

건축용 디지털 트윈 시장의 주요 시장 성장 촉진요인은 기존 건물의 리노베이션으로 인한 지속가능성 향상과 효율 개선에 대한 긴급성입니다. 환경문제에 대한 의식이 높아지고 규제압력이 증가하는 가운데 정부와 기업은 노후화된 인프라의 근대화를 우선하여 현대의 에너지기준과 성능기준을 충족하도록 노력하고 있습니다. 많은 오래된 건물은 원래 에너지 효율성과 스마트 기술 통합을 고려하여 설계되지 않았기 때문에 개조에는 독특한 과제가 있습니다. 디지털 트윈 기술은 건물의 시스템을 상세하게 모니터링, 분석 및 최적화할 수 있게 해주며, 완전한 재구성을 필요로 하지 않는 강력한 솔루션을 제공합니다.

새로운 기회 동향

생성형 인공지능(AI)과 디지털 트윈 기술의 통합으로 빌딩 관리 시스템의 능력이 기본적인 감시를 훨씬 넘어 변혁된다는 매우 큰 기회가 탄생했습니다. 이 융합은 변화하는 상황과 요구에 동적으로 적응할 수 있는 예측 가능하고 자기 최적화하는 건물의 창출을 가능하게 합니다. 생성형 AI 알고리즘을 통합함으로써, 디지털 트윈은 수천 개의 운영 시나리오를 시뮬레이션하여 지금까지 달성할 수 없었던 수준의 인사이트과 선견성을 제공합니다. 이러한 첨단 모델을 통해 건물 소유자와 관리자는 미래의 요구와 과제를 예측하고 효율성, 편안함 및 지속가능성을 높이는 데 앞장서는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

최적화 장벽

디지털 트윈 기술과 관련된 초기 투자 및 도입 비용의 높이는 시장 전체의 성장을 방해할 수 있는 심각한 도전입니다. 디지털 트윈 솔루션의 개발과 배포에는 IoT 센서, 데이터 스토리지 인프라, 고성능 컴퓨팅 능력 등의 고급 하드웨어가 필요하기 때문에 많은 양의 자금이 필요합니다. 이러한 선행 투자는 특히 이러한 첨단 기술에 대한 투자 자금이 부족한 중소기업을 비롯한 많은 조직에서 장벽이 될 수 있습니다. 기존 빌딩 관리 시스템에 디지털 트윈을 통합하는 복잡성은 종종 전문 지식과 대규모 사용자 정의가 필요한 경우 재정적 부담을 증가시킵니다.

목차

제1장 조사 프레임워크

  • 조사 목적
  • 제품 개요
  • 시장 세분화

제2장 조사 방법

  • 정성 조사
    • 1차 정보와 2차 정보
  • 정량적 조사
    • 1차 정보와 2차 정보
  • 지역별 1차 조사 응답자의 내역
  • 본 조사의 전제조건
  • 시장 규모 추정
  • 데이터의 삼각측량

제3장 주요 요약 : 세계의 건물용 디지털 트윈 시장

제4장 세계의 건물용 디지털 트윈 시장 개요

  • 업계 밸류체인 분석
  • 건물용 디지털 트윈 시장의 주요 동향
  • PESTLE 분석
  • Porter's Five Forces 분석
    • 공급기업의 협상력
    • 구매자의 협상력
    • 대체품의 위협
    • 신규 참가업체의 위협
    • 경쟁 정도
  • 시장 역학과 동향
    • 성장 촉진요인
    • 성장 억제요인
    • 과제
    • 주요 동향
  • COVID-19이 시장 성장 동향에 미치는 영향 평가
  • 시장 성장과 전망
    • 시장 수익 추계·예측(2019-2032년)
  • 경쟁 구도 대시보드
    • 시장 집중률
    • 기업별 시장 점유율 분석(금액 기준, 2023년)
    • 경쟁 매핑

제5장 세계의 건물용 디지털 트윈 시장 분석 : 구성 요소별

  • 주요 지견
  • 시장 규모와 예측(2019-2032년)
    • 소프트웨어
    • 서비스

제6장 세계의 건물용 디지털 트윈 시장 분석 : 유형별

  • 주요 견해
  • 시장 규모와 예측(2019-2032년)
    • 설명적 트윈
    • 정보적 트윈
    • 예측적 트윈
    • 포괄적 트윈
    • 자율적 트윈

제7장 세계의 건물용 디지털 트윈 시장 분석 : 용도별

  • 주요 견해
  • 시장 규모와 예측(2019-2032년)
    • 자동화된 진행 상황 모니터링
    • 실행 대비 계획 모델
    • 자원 관리 및 물류
    • 안전 모니터링
    • 품질 평가
    • 장비 사용 최적화
    • 작업자 모니터링 및 추적

제8장 세계의 건물용 디지털 트윈 시장 분석 : 산업별

  • 주요 지견
  • 시장 규모와 예측(2019-2032년)
    • 제조
    • 항공우주 및 방위
    • 석유 및 가스
    • 유틸리티
    • 의료 및 생명과학
    • 자동차
    • 건설
    • IT 및 통신
    • 소매
    • 소비재 및 포장
    • 운송
    • 스마트 시티
    • 기타

제9장 세계의 건물용 디지털 트윈 시장 분석 : 지역별

  • 주요 견해
  • 시장 규모와 예측(2019-2032년)
    • 북미
    • 유럽
    • 아시아태평양
    • 남미
    • 중동 및 아프리카

제10장 북미의 건물용 디지털 트윈 시장 분석

제11장 유럽의 건물용 디지털 트윈 시장 분석

제12장 아시아태평양의 건물용 디지털 트윈 시장 분석

제13장 남미의 건물용 디지털 트윈 시장 분석

제14장 중동 및 아프리카의 건물용 디지털 트윈 시장 분석

제15장 기업 프로파일

  • ABB
  • Accenture PLC
  • Ansys, Inc.
  • Priori Technologies, Inc.
  • Bentley Systems, Incorporated
  • Cisco Systems, Inc.
  • Dassault Systems, Inc.
  • DHL International GmbH.
  • DXC Technology Company
  • GE Digital(Predix)
  • IBM Corporation
  • Microsoft Azure
  • Oracle Corporation
  • PTC Inc.
  • Robert Bosch GmbH
  • SAP SE
  • Siemens AG
  • Other Major Players
KTH

The global digital twin for buildings market is undergoing rapid expansion, reflecting a growing recognition of the technology's transformative potential across the construction and facilities management sectors. Valued at US$ 2.07 billion in 2024, the market is projected to soar to an impressive US$ 26.23 billion by 2033. This represents a compound annual growth rate (CAGR) of 32.6% during the forecast period from 2025 to 2033, underscoring the accelerating adoption and increasing importance of digital twin solutions worldwide.

The primary forces driving this remarkable growth are the pressing demands for enhanced operational efficiency, predictive maintenance, and sustainability within the built environment. Building owners and managers are increasingly seeking ways to optimize resource use, reduce energy consumption, and minimize downtime, all while maintaining occupant comfort and safety. Digital twins provide a sophisticated platform to achieve these goals by creating highly detailed, real-time digital replicas of physical buildings that enable continuous monitoring and analysis.

Noteworthy Market Developments

Key market players in the digital twin for buildings sector are dominated by large technology and engineering firms such as Siemens, Autodesk, IBM, and Microsoft. These companies compete fiercely by offering comprehensive portfolios that encompass not only software solutions but also hardware components like sensors and drones, alongside a wide array of services. Their strategic focus lies in integrating digital twin technology with other emerging technologies, notably artificial intelligence (AI), to enhance the intelligence and responsiveness of digital models.

In November 2025, a significant development unfolded with the launch of The Digital Twin Appstore at the Smart City Expo World Congress in Barcelona. This innovative platform consolidates verified offerings from an expanding network of vendors and organizations, creating a centralized marketplace for digital twin tools, services, and datasets. Another notable advancement occurred in October 2025 when Jensen Huang, the founder and CEO of NVIDIA, introduced NVIDIA Omniverse DSX. This platform represents a comprehensive, open blueprint specifically engineered for designing and operating gigawatt-scale AI factories.

Core Growth Drivers

A significant demand driver in the digital twin for buildings market is the urgent need to retrofit existing buildings to enhance sustainability and improve efficiency. As awareness of environmental issues intensifies and regulatory pressures mount, governments and corporations are prioritizing the modernization of aging infrastructure to meet contemporary energy and performance standards. Retrofitting older buildings presents a unique challenge, as many were not originally designed with energy efficiency or smart technology integration in mind. Digital twin technology offers a powerful solution by enabling detailed monitoring, analysis, and optimization of building systems without requiring complete reconstruction.

Emerging Opportunity Trends

A tremendous opportunity is emerging in the integration of generative artificial intelligence (AI) with digital twin technology, transforming the capabilities of building management systems far beyond basic monitoring. This fusion enables the creation of predictive, self-optimizing buildings that can adapt dynamically to changing conditions and demands. By incorporating generative AI algorithms, digital twins can simulate thousands of operational scenarios, providing a level of insight and foresight that was previously unattainable. These advanced models allow building owners and managers to anticipate future needs and challenges, enabling proactive decision-making that enhances efficiency, comfort, and sustainability.

Barriers to Optimization

The high initial investment and implementation costs associated with digital twin technology present a significant challenge that could hamper the overall growth of the market. Developing and deploying digital twin solutions requires substantial financial resources, particularly due to the need for advanced hardware, such as IoT sensors, data storage infrastructure, and high-performance computing capabilities. These upfront expenditures can be prohibitive for many organizations, especially small and medium-sized enterprises that may lack the capital to invest in such sophisticated technology. The complexity of integrating digital twins into existing building management systems also adds to the financial burden, often requiring specialized expertise and extensive customization.

Detailed Market Segmentation

By component, the software component dominates the digital twins for buildings market, holding the largest share at 77.30%, and is also projected to experience the fastest growth with a remarkable CAGR of 32.80% during the forecast period. This commanding position is driven by the development of sophisticated software platforms that seamlessly integrate cutting-edge technologies such as the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), and advanced analytics. These platforms enable the creation of dynamic and manageable digital replicas of physical buildings, allowing for real-time monitoring, simulation, and optimization of building performance.

By type, the informative twin is expected to maintain its dominant position within the global digital twins for buildings market, projected to generate the highest market revenue share of 27.51%. This type of digital twin plays a crucial role by creating a comprehensive digital representation of a building's physical assets, which is continuously updated with real-time data to facilitate ongoing monitoring and analysis. The value of an informative twin lies in its dynamic nature, as it goes beyond static modeling by reflecting the current state of the building throughout its lifecycle.

By application, the resource management and logistics segment accounts for 21.87% of the market. This significant share underscores the increasing recognition of digital twins as powerful tools for enhancing operational efficiency and providing predictive oversight across building management processes. The clear return on investment in these areas is a major factor driving adoption, as organizations seek to optimize resource use, reduce downtime, and extend the lifespan of critical infrastructure components.

By industry, the construction industry is poised to become a major consumer of digital twin technology within the buildings market, reflecting a growing trend toward digital transformation in how projects are designed, planned, and executed. One of the most notable impacts of this shift is the integration of artificial intelligence (AI) with Building Information Modeling (BIM) workflows, which is expected to streamline project delivery times throughout 2025 and beyond. By enhancing BIM with AI capabilities, construction teams can automate complex analyses, detect potential issues early, and optimize design parameters more efficiently than ever before.

Segment Breakdown

By Component

  • Software
  • Cloud
  • On-premise
  • Services
  • Professional
  • Managed

By Type

  • Descriptive twin
  • Informative twin
  • Predictive twin
  • Comprehensive twin
  • Autonomous twin

By Application

  • Automated Progress Monitoring
  • As-executed Vs. As-planned Models
  • Resource Management and Logistics
  • Safety Monitoring
  • Quality Assessment
  • Optimization Of Equipment Usage
  • Monitoring And Tracking Of Workers

By Industry

  • Manufacturing
  • Aerospace & Defense
  • Oil & Gas
  • Utilities
  • Healthcare & Life Sciences
  • Automotive
  • Construction
  • IT & Telecom
  • Retail
  • Consumer Goods & Packaging
  • Transportation
  • Smart Cities
  • Other

By Region

  • North America
  • The U.S.
  • Canada
  • Mexico
  • Europe
  • Western Europe
  • The UK
  • Germany
  • France
  • Italy
  • Spain
  • Rest of Western Europe
  • Eastern Europe
  • Poland
  • Russia
  • Rest of Eastern Europe
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia & New Zealand
  • South Korea
  • ASEAN
  • Rest of Asia Pacific
  • Middle East & Africa (MEA)
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • UAE
  • Rest of MEA
  • South America
  • Argentina
  • Brazil
  • Rest of South America

Geography Breakdown

  • North America holds a commanding position in the digital twin for buildings market, controlling a dominant 46.82% share, which is largely fueled by robust investments from both public and private sectors. This region's leadership is underpinned by a growing recognition of the value digital twins bring to building design, operation, and maintenance, driving widespread adoption across various projects and initiatives. In 2024, the U.S. General Services Administration (GSA) took a significant step by mandating the use of digital twin technology for 10 of its new federal building projects.
  • Meanwhile, in Canada, a major smart city initiative in Toronto is pushing the boundaries of digital twin deployment by planning to install 50,000 Internet of Things (IoT) sensors across 25 downtown commercial buildings by 2025. This ambitious project aims to create a highly connected urban environment where digital twins can provide real-time data and analytics to optimize building performance, energy consumption, and occupant comfort.

Leading Market Participants

  • ABB
  • Accenture PLC
  • Ansys, Inc.
  • Priori Technologies, Inc.
  • Bentley Systems, Incorporated
  • Cisco Systems, Inc.
  • Dassault Systemes, Inc.
  • DHL International GmbH.
  • DXC Technology Company
  • GE Digital (Predix)
  • IBM Corporation
  • Microsoft Azure
  • Oracle Corporation
  • PTC Inc.
  • Robert Bosch GmbH
  • SAP SE
  • Siemens AG
  • Other Major Players

Table of Content

Chapter 1. Research Framework

  • 1.1. Research Objective
  • 1.2. Product Overview
  • 1.3. Market Segmentation

Chapter 2. Research Methodology

  • 2.1. Qualitative Research
    • 2.1.1. Primary & Secondary Sources
  • 2.2. Quantitative Research
    • 2.2.1. Primary & Secondary Sources
  • 2.3. Breakdown of Primary Research Respondents, By Region
  • 2.4. Assumption for the Study
  • 2.5. Market Size Estimation
  • 2.6. Data Triangulation

Chapter 3. Executive Summary: Global Digital Twins for Buildings Market

Chapter 4. Global Digital Twins for Buildings Market Overview

  • 4.1. Industry Value Chain Analysis
  • 4.2. Key Trends in Digital Twins for Buildings Market
  • 4.3. PESTLE Analysis
  • 4.4. Porter's Five Forces Analysis
    • 4.4.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.4.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.4.3. Threat of Substitutes
    • 4.4.4. Threat of New Entrants
    • 4.4.5. Degree of Competition
  • 4.5. Market Dynamics and Trends
    • 4.5.1. Growth Drivers
    • 4.5.2. Restraints
    • 4.5.3. Challenges
    • 4.5.4. Key Trends
  • 4.6. Covid-19 Impact Assessment on Market Growth Trend
  • 4.7. Market Growth and Outlook
    • 4.7.1. Market Revenue Estimates and Forecast (US$ Bn), 2019 - 2032
  • 4.8. Competition Dashboard
    • 4.8.1. Market Concentration Rate
    • 4.8.2. Company Market Share Analysis (Value %), 2023
    • 4.8.3. Competitor Mapping

Chapter 5. Global Digital Twins for Buildings Market Analysis, By Component

  • 5.1. Key Insights
  • 5.2. Market Size and Forecast, 2019 - 2032 (US$ Bn)
    • 5.2.1. Software
      • 5.2.1.1. On-premise
      • 5.2.1.2. Cloud
    • 5.2.2. Services
      • 5.2.2.1. Professional
      • 5.2.2.2. Managed

Chapter 6. Global Digital Twins for Buildings Market Analysis, By Type

  • 6.1. Key Insights
  • 6.2. Market Size and Forecast, 2019 - 2032 (US$ Bn)
    • 6.2.1 Descriptive twin
    • 6.2.2 Informative twin
    • 6.2.3 Predictive twin
    • 6.2.4 Comprehensive twin
    • 6.2.5 Autonomous twin

Chapter 7. Global Digital Twins for Buildings Market Analysis, By Application

  • 7.1. Key Insights
  • 7.2. Market Size and Forecast, 2019 - 2032 (US$ Bn)
    • 7.2.1. Automated Progress Monitoring
    • 7.2.2. As-executed Vs. As-planned Models
    • 7.2.3. Resource Management and Logistics
    • 7.2.4. Safety Monitoring
    • 7.2.5. Quality Assessment
    • 7.2.6. Optimization Of Equipment Usage
    • 7.2.7. Monitoring And Tracking Of Workers

Chapter 8. Global Digital Twins for Buildings Market Analysis, By Industry

  • 8.1. Key Insights
  • 8.2. Market Size and Forecast, 2019 - 2032 (US$ Bn)
    • 8.2.1. Manufacturing
    • 8.2.2. Aerospace & Defense
    • 8.2.3. Oil & Gas
    • 8.2.4. Utilities
    • 8.2.5. Healthcare & Life Sciences
    • 8.2.6. Automotive
    • 8.2.7. Construction
    • 8.2.8. IT & Telecom
    • 8.2.9. Retail
    • 8.2.10. Consumer Goods & Packaging
    • 8.2.11. Transportation
    • 8.2.12. Smart Cities
    • 8.2.13. Others

Chapter 9. Global Digital Twins for Buildings Market Analysis, By Region

  • 9.1. Key Insights
  • 9.2. Market Size and Forecast, 2019 - 2032 (US$ Bn)
    • 9.2.1. North America
      • 9.2.1.1. The U.S.
      • 9.2.1.2. Canada
      • 9.2.1.3. Mexico
    • 9.2.2. Europe
      • 9.2.2.1. The U.K.
      • 9.2.2.2. Germany
      • 9.2.2.3. France
      • 9.2.2.4. Spain
      • 9.2.2.5. Russia
      • 9.2.2.6. Rest of Europe
    • 9.2.3. Asia Pacific
      • 9.2.3.1. China
      • 9.2.3.2. Japan
      • 9.2.3.3. India
      • 9.2.3.4. Australia & New Zealand
      • 9.2.3.5. Korea
      • 9.2.3.6. ASEAN
      • 9.2.3.7. Rest of Asia Pacific
    • 9.2.4. South America
      • 9.2.4.1. Argentina
      • 9.2.4.2. Brazil
      • 9.2.4.3. Rest of South America
    • 9.2.5. Middle East & Africa
      • 9.2.5.1. UAE
      • 9.2.5.2. Saudi Arabia
      • 9.2.5.3. South Africa
      • 9.2.5.4. Rest of Middle East & Africa

Chapter 10. North America Digital Twins for Buildings Market Analysis

  • 10.1. Key Insights
  • 10.2. Market Size and Forecast, 2019 - 2032 (US$ Bn)
    • 10.2.1. By Component
    • 10.2.2. By Type
    • 10.2.3. By Application
    • 10.2.4. By Industry
    • 10.2.5. By Country

Chapter 11. Europe Digital Twins for Buildings Market Analysis

  • 11.1. Key Insights
  • 11.2. Market Size and Forecast, 2019 - 2032 (US$ Bn)
    • 11.2.1. By Component
    • 11.2.2. By Type
    • 11.2.3. By Application
    • 11.2.4. By Industry
    • 11.2.5. By Country

Chapter 12. Asia Pacific Digital Twins for Buildings Market Analysis

  • 12.1. Key Insights
  • 12.2. Market Size and Forecast, 2019 - 2032 (US$ Bn)
    • 12.2.1. By Component
    • 12.2.2. By Type
    • 12.2.3. By Application
    • 12.2.4. By Industry
    • 12.2.5. By Country/Region

Chapter 13. South America Digital Twins for Buildings Market Analysis

  • 13.1. Key Insights
  • 13.2. Market Size and Forecast, 2019 - 2032 (US$ Bn)
    • 13.2.1. By Component
    • 13.2.2. By Type
    • 13.2.3. By Application
    • 13.2.4. By Industry
    • 13.2.5. By Country

Chapter 14. Middle East & Africa Digital Twins for Buildings Market Analysis

  • 14.1. Key Insights
  • 14.2. Market Size and Forecast, 2019 - 2032 (US$ Bn)
    • 14.2.1. By Component
    • 14.2.2. By Type
    • 14.2.3. By Application
    • 14.2.4. By Industry
    • 14.2.5. By Country

Chapter 15. Company Profile (Company Overview, Financial Matrix, Key Product landscape, Key Personnel, Key Competitors, Contact Address, and Business Strategy Outlook)

  • 15.1. ABB
  • 15.2. Accenture PLC
  • 15.3. Ansys, Inc.
  • 15.4. Priori Technologies, Inc.
  • 15.5. Bentley Systems, Incorporated
  • 15.6. Cisco Systems, Inc.
  • 15.7. Dassault Systems, Inc.
  • 15.8. DHL International GmbH.
  • 15.9. DXC Technology Company
  • 15.10. GE Digital (Predix)
  • 15.11. IBM Corporation
  • 15.12. Microsoft Azure
  • 15.13. Oracle Corporation
  • 15.14. PTC Inc.
  • 15.15. Robert Bosch GmbH
  • 15.16. SAP SE
  • 15.17. Siemens AG
  • 15.18. Other Major Players
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