세계의 에너지 관련 예지보전 시장 : 점유율 분석, 산업 동향 및 통계, 성장 예측(2024-2029년)

에너지 관련 예지보전(Predictive Maintenance in the Energy) 시장 규모는 2024년 17억 9,000만 달러로 추정되며, 2029년까지 56억 2,000만 달러에 이를 것으로 예측되며, 예측기간(2024-2029년) 동안 25.77%의 CAGR로 성장할 전망입니다.

주요 하이라이트

• 예지보전(PdM) 플랫폼은 최근 시장의 주목을 받고 있습니다. PdM 솔루션은 신규 또는 기존 기계 인프라와 통합되어 기계 상태를 평가하고 임박한 고장 징후를 감지합니다. PdM 통합은 투자 수익률(ROI)을 보장하고 글로벌 원격 기계 모니터링을 가능하게 함으로써 조직이 지속 가능성 목표를 달성하고 초과 달성할 수 있도록 지원합니다.
• 예지보전은 에너지 산업에서 자산 효율성을 개선하는 데 큰 도움을 주고 있습니다. 빅데이터 분석, IoT(사물 인터넷), 클라우드 데이터 스토리지와 같은 새로운 기술을 통해 산업용 장비와 센서는 상태 기반 데이터를 중앙 서버로 전송하여 보다 실용적이고 직접적인 고장 탐지가 가능해졌습니다. 가동 시간 증가, 유지보수 비용 절감, 예기치 않은 고장 및 예비 부품 재고 감소로 인해 시장이 동시에 성장하고 번성하고 있습니다. 또한 수리 및 점검 시간을 줄이는 것은 예지보전 시장의 성장에 매우 중요합니다.
• 대부분의 에너지 기업은 자산 집약적인 비즈니스입니다. 이러한 자원이 소비자에게 에너지를 제공하기 위해 올바르게 작동하도록 하려면 시간과 노력이 필요합니다. 의사 결정 트리와 같은 머신 러닝 기술을 사용하여 장비의 작동을 최적화하고 더 나아가 전체 시스템을 최적화할 수 있습니다. 마찬가지로 유사한 알고리즘을 통해 예방적 유지보수 프로그램을 예측적 유지보수 프로그램으로 전환하는 작업을 자동화할 수 있습니다. 또한 한계 가격 책정, 시간 이동, 자산 활용을 통해 에너지를 생성하고 공급할 수 있습니다.
• 예지보전 서비스 및 솔루션은 기계가 고장 나기 전에 경고를 보냅니다. 비즈니스 정보, 센서 데이터, 엔터프라이즈 자산 관리(EAM) 시스템을 통합하면 사후 대응형 유지보수 서비스 및 솔루션에서 예지보전 서비스 및 솔루션으로 빠르게 전환할 수 있습니다.
• 하지만 높은 설치 비용, 환경 문제, 운영 비용 상승, 소비자 기대치 상승, 잘못된 요청으로 이어지는 데이터 해석 등의 요인이 예지보전 시장의 성장을 저해하고 있습니다. 더 나은 의사 결정을 내리기 위해 사용량과 성능 패턴에 대한 더 나은 인사이트가 필요하기 때문에 이러한 과제는 다양한 분석 도구의 채택률을 높입니다.
• COVID-19는 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 글로벌 경기 침체는 시장에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 모두 미쳤습니다. 예를 들어, 봉쇄 조치로 인해 에너지 소비가 감소하면서 시장에 타격을 입혔습니다. 그러나 COVID-19 확산 기간 동안 인력 부족과 공급망 중단으로 인해 업계에 종사하는 기업들은 기계를 양호한 상태로 가동하기 위해 노력했습니다.

에너지 관련 예지보전 시장 동향

솔루션 부문은 크게 성장할 것으로 기대

• 에너지 분야에서는 주로 원격 모니터링 작업을 위해 맞춤형 산업용 예지보전 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 빅데이터는 프로세스, 자산, 중장비 분석에도 중요한 역할을 합니다.
• SAP, IBM, Microsoft와 같은 여러 공급업체가 시장에서 적극적으로 활동하고 있으며 조직의 요구에 따라 맞춤형 사전지원 솔루션 및 서비스를 제공합니다. 이러한 솔루션은 조직이 중요한 장비를 보호하고 생산성에서 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 됩니다.
• 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 통해 조직은 업무를 완전히 시각화하고 산업에서 가장 파괴적인 문제를 해결하는 데 도움이 되는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 에너지 부문의 기업이 생성하는 빅데이터의 양이 많기 때문에 첨단 기업은 이 데이터를 최대한 활용하기 위한 모니터링 및 예측 분석 도구에 투자하고 있습니다. Gartner에 따르면 이 분야의 새로운 감시 및 제어 시스템의 40%는 예측 기간까지 사물 인터넷(IoT)을 사용하여 지능적인 운영을 가능하게 할 예정입니다.
• 석탄 자원의 고갈로 발전 산업은 석탄에서 태양광 발전과 풍력에너지로의 전환이 진행되고 있습니다. 기후 조건의 변화로 인해 대부분의 국가는 석탄 화력 발전소를 엄격히 규제합니다. 전력 소비가 증가함에 따라 신흥 국가들은 생산 능력을 확대하기 위해 첨단 기술과 장비에 투자하고 있습니다.
• 예측 유지 보수 솔루션의 도입으로 최종 사용자는 혁신적인 유지 보수 활동을 최대한 활용하여 발전 업계의 고장을 최소화하면서 생산성을 향상시킬 수있을 것으로 기대됩니다. 아시아 태평양 신흥 국가의 발전 산업은 운전 장애의 가능성을 줄이기 위해 더 높은 효율, 더 나은 제어 및 더 빠른 모니터링이 필요합니다.
• 신재생에너지 발전, 특히 풍력 터빈, 해상 풍력 발전소, 태양광 발전소에 대한 투자는 중국과 인도 등 국가에서 예지보전 솔루션 시장의 성장을 가속화해 왔습니다.

북미가 큰 시장 점유율을 차지

• 에너지 시장에서 예지보전은 북미가 대부분을 차지한 다음 유럽이 뒤를 잇고 있습니다. 이는 많은 서비스 제공업체의 존재, 기술 진보, 예방 유지보수에 대한 지식 증가 등 근본적인 요인 때문입니다. 캐나다나 미국 등 선진국에서는 기술 진보를 위한 연구개발(R&D)이 중시되고 있으며, 이 지역 전체에서 예지보전 솔루션 수요가 높아지고 있습니다. 미국 에너지 정보국(미국 EIA)에 따르면 총 에너지 소비율은 2020년-2040년 사이에 5% 증가할 것으로 예상되고 있습니다.
• 기업은 수익성을 유지하기 위해 에너지 효율을 높이고 가동 중지 시간을 줄여야합니다. 이에 따라 유틸리티과 에너지 분야의 데이터 분석 시장이 추진됩니다. 환경에 대한 우려 증가와 지속 가능한 에너지 투자 증가는 시장 성장에 영향을 미칩니다.
• 시장 성장을 가속하는 기타 요인으로는 자산 가동 중지 시간과 유지 보수 비용을 줄이기 위해 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)에 대한 투자 증가, 사물 인터넷(IoT) 채택, 기계 및 장비의 전반적인 수명을 연장할 필요성, 센서 가격 저하, 센서 기술 진보, 고속 네트워크 기술 진화 등이 있습니다. 또한 규제 준수는 미국에서 사물 인터넷(IoT) 기술을 도입하는 중요한 추진력이 되었습니다. 미국에서 에너지법(EA)의 가결로 지속 가능한 에너지 소비를 추적하는 노력이 가속화되었습니다.
• 미국 최대의 에너지 산업에는 많은 투자가 모여 있습니다. 예를 들어, 블룸버그 뉴에너지 금융(BNEF)에 따르면, 미국은 향후 20년간 재생 가능 에너지 용량에 약 7,000억 달러를 투자할 것으로 예상됩니다. 이러한 요인은 예지보전시장의 성장을 가속할 것으로 예상됩니다.
• 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 전략이 강화되고 있는 가운데, 에너지 부문은 여전히 거래 활동의 대상이 되고 있습니다. 거시경제의 압력으로 인해 북미의 에너지, 전력, 공익 기업에 대한 다양한 평가 과제가 발생할 수 있는 것, 일반 투자자들의 관심은 여전히 높습니다. 예를 들어, JP 모건은 사우스 저지 산업에 78억 달러를 지불했습니다. 마찬가지로 ArcLight Clean Energy Transition Corp는 15억 달러를 지불하여 OPAL Fuels LLC를 인수했습니다. 이는 북미에서 예지보전의 성장을 가속합니다.

에너지 관련 예지보전 시장 개요

국내외의 많은 기업들이 에너지 시장에서 예지보전을 매우 경쟁력 있는 것으로 간주 하고 있습니다. 시장은 적당히 집중되어 있으며 주요 기업들이 제품 혁신, 합병, 인수 등 전략을 통해 시장의 지배력을 확대하고 있습니다. IBM Corporation, SAP SE, Robert Bosch GmbH 및 Siemens AG는 시장의 주요 기업의 일부입니다.

2022년 6월, Siemens는 산업 기업에 예지보전과 자산 인텔리전스를 제공하는 Senseye를 인수했습니다. Senseye의 인수로 Siemens는 혁신적인 예측 보전과 자산 인텔리전스 포트폴리오를 확대했습니다. Senseye는 결과에 중점을 둔 예지보전 솔루션을 제공하는 제조업체 및 산업 회사입니다. Senseye의 예지보전 솔루션은 예기치 않은 기계의 가동 중지 시간을 50% 줄이고 유지보수 직원의 생산성을 30% 향상시킵니다.

2022년 5월, Hitachi Ltd.는 Hitachi Energy와 Hitachi Vantara가 개발한 'Lumada Inspection Insights'를 발표했습니다. 이 새로운 접근법은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 채택하고 자원, 위험, 다양한 이미지 유형을 평가하여 다양한 고장의 원인을 해결합니다.

또한 2022년 1월 IBM은 환경성능 관리를 위한 데이터 및 분석 소프트웨어 제공업체인 Envizi 인수를 발표했습니다. 이 인수로 IBM Maximo 자산 관리 솔루션, IBM Environmental Intelligence Suite, IBM Sterling 공급망 솔루션 등 인공지능(AI)을 활용한 소프트웨어에 대한 IBM 투자가 확대되고 조직이 보다 탄력적이고 지속 가능한 운영 및 공급망을 구축할 수 있도록 지원합니다.

또한 이번 인수를 통해 회사의 제품 및 서비스 제공 범위가 더욱 확대됩니다. 클라우드 기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 IBM Cloud의 광범위한 서비스와 전문성은 전 세계의 스마트한 기업들이 프로세스를 혁신하고, 새로운 기술과 역량을 흡수하며, 새로운 시장 기회로 빠르게 전환할 수 있도록 지원합니다.

기타 혜택

• 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
• 3개월의 애널리스트 서포트

목차

제1장 서론

• 조사 전제 조건 및 시장 정의
• 조사 범위

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 역학

• 시장 개요
• 시장 성장 촉진 요인
  • 에너지 분야에 대한 투자 증가
  • 자동화의 채택 증가
• 시장 과제
  • 도입 비용 증가
• 산업 밸류체인 분석
• 산업 매력도-Porter's Five Forces 분석
  • 신규 참가업체의 위협
  • 구매자의 협상력
  • 공급기업의 협상력
  • 대체 제품의 위협
  • 경쟁 기업 간 경쟁
  • COVID-19에 의한 시장에 대한 영향 평가

  제5장 시장 세분화

  • 제공별
    • 솔루션
    • 서비스
  • 전개 모델별
    • 온프레미스
    • 클라우드
  • 지역별
    • 북미
    • 유럽
    • 아시아 태평양
    • 남미
    • 중동 및 아프리카

  제6장 경쟁 구도

  • 기업 개요
    • IBM Corporation
    • SAP SE
    • Siemens AG
    • Intel Corporation
    • Robert Bosch GmbH
    • Accenture PLC
    • ABB Ltd
    • Schneider Electric
    • Banner Engineering Corp.
    • GE Automation &Control

  제7장 투자 분석

  제8장 시장 기회와 향후 동향

  LYJ 24.03.22

  The Predictive Maintenance in the Energy Market size is estimated at USD 1.79 billion in 2024, and is expected to reach USD 5.62 billion by 2029, growing at a CAGR of 25.77% during the forecast period (2024-2029).

  

  Key Highlights

  • The predictive maintenance (PdM) platform has recently gained market traction. PdM solutions are integrated with new or existing machinery infrastructure to assess machine health and detect signs of impending failure. PdM integration ensures return on investment (ROI) and enables organizations to meet and exceed sustainability goals by enabling global remote machine monitoring.
  • Predictive maintenance is significantly assisting the energy industry in improving asset efficiency. Emerging technologies such as big data analytics, the Internet of Things (IoT), and cloud data storage enable industrial equipment and sensors to send condition-based data to a centralized server, making fault detection more practical and direct. The increase in uptime, lower maintenance costs, unexpected failures, and spare part inventory have propelled and flourished the market simultaneously. Furthermore, reducing repair and overhaul times is critical for the predictive maintenance market's growth.
  • The majority of energy companies are asset-intensive businesses. It takes time and effort to ensure that these resources work correctly to provide energy to consumers. Machine learning techniques, such as decision trees, can be used to optimize the operation of the equipment and, by extension, the entire system. Similarly, comparable algorithms can automate the transformation of preventative maintenance programs into predictive ones. It also allows for marginal pricing, time shifting, and asset utilization, allowing energy to be generated and delivered.
  • Predictive maintenance services and solutions send out an alert before the machine fails. Integrating business information, sensor data, and enterprise asset management (EAM) systems allow for the rapid transition from reactive to predictive maintenance services and solutions.
  • However, factors such as high installation costs, environmental concerns, rising operating costs, rising consumer expectations, and data misinterpretation leading to false requests hinder predictive maintenance market growth. Because of the growing need for better insights into usage and performance patterns to help make better decisions, these challenges increase the adoption rate of various analytics tools.
  • COVID-19 significantly impacted the market. The global economic slowdown had both positive and negative consequences for the market. For example, the drop in energy consumption was caused by the lockdowns, which hurt the market. However, due to a lack of personnel and a disrupted supply chain during the outbreak, companies operating in the industry attempted to keep the machinery running in good condition.

  Predictive Maintenance in the Energy Market Trends

  Solutions Segment is Anticipated to Witness Significant Growth

  • In the energy sector, there has been an increase in demand for customized industrial predictive maintenance solutions, primarily for remote monitoring operations. Big data has also played an essential role in analyzing processes, assets, and heavy equipment.
  • Several vendors, including SAP, IBM, and Microsoft, are active in the market, offering customized predictive maintenance solutions and services based on the needs of organizations. These solutions can help organizations protect their critical equipment and gain a competitive advantage in productivity.
  • Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) enable organizations to gain complete visibility of their operations and generate insights that can aid in the resolution of some of the industry's most disruptive challenges. Because of the volume of big data generated by energy sector companies, forward-thinking businesses invest in monitoring and predictive analytics tools that help leverage this data to its full potential. According to Gartner, 40% of new monitoring and control systems in this sector will use Internet of Things (IoT) to enable intelligent operations by the forecasted period.
  • Due to the depletion of coal resources, the power generation industry is shifting away from coal and toward solar and wind energy. Because of changing climatic conditions, most countries strictly regulate coal power plants. As electricity consumption rises, developing countries invest in advanced technologies and equipment to expand their production capacities.
  • The deployment of predictive maintenance solutions is expected to empower end users to increase productivity while minimizing failures in the power generation industry by maximizing innovative maintenance activities. The power generation industry in the Asia-Pacific developing countries requires higher efficiency, better control, and faster monitoring to reduce the likelihood of operational failure.
  • Investments in renewable energy generation, particularly wind turbines, offshore wind farms, and solar farms, have fueled the predictive maintenance solutions market growth in countries such as China and India.

  North America to Occupy a Significant Market Share

  • The predictive maintenance in the energy market is dominated by North America, followed by Europe. This is due to underlying factors such as the existence of many service providers, technological advancements, and increased knowledge of preventative maintenance. The growing emphasis on research & development (R&D) for technological advances in developed economies such as Canada and the United States has fueled demand for predictive maintenance solutions throughout the region. According to the United States Energy Information Administration (US EIA), the total energy consumption rate is expected to rise by 5% between 2020 and 2040.
  • Businesses must provide energy efficiency and reduce downtime to remain profitable. This drives the data analytics market in utilities and energy. Rising environmental concerns and increased investments in sustainable energy will impact market growth.
  • Other factors driving market growth include increased investment in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to reduce asset downtime and maintenance costs, adoption of the Internet of things (IoT), the need to extend the overall lifespan of machinery and equipment, declining sensor prices, advancements in sensor technology, and the evolution of high-speed networking technologies. Furthermore, regulatory compliance has been a significant driver of the Internet of things (IoT) technology adoption in the United States. The passage of the Energy Act (EA) in the United States has sped up efforts to track sustainable energy consumption.
  • The energy industry, one of the largest in the United States, is attracting significant investment. For example, according to Bloomberg New Energy Finance (BNEF), the United States is expected to invest approximately USD 7,00,000 million in renewable energy capacity over the next 20 years. These factors are expected to boost the growth of the predictive maintenance market.
  • The energy sector remains a target for deal activity as environmental, social, and governance (ESG) strategies are strengthened. General investor interest remains high, although macroeconomic pressures could pose various valuation challenges for North American energy, power, and utility companies. For instance, J.P. Morgan paid USD 7.8 billion (USD 7,800 million) for South Jersey Industries. Similarly, ArcLight Clean Energy Transition Corp paid USD 1.5 billion (USD 1,500 million) to acquire OPAL Fuels LLC. This boosts the growth of predictive maintenance in North America.

  Predictive Maintenance in the Energy Industry Overview

  Numerous domestic and international firms make predictive maintenance in the energy market extremely competitive. The market is moderately concentrated, with significant players expanding their market dominance through strategies such as product innovation and mergers and acquisitions. IBM Corporation, SAP SE, Robert Bosch GmbH, and Siemens AG are some of the market's major players.

  In June 2022, Siemens acquired Senseye, which provides industrial companies with predictive maintenance and asset intelligence. With the acquisition of Senseye, Siemens expanded its portfolio in innovative predictive maintenance and asset intelligence. Senseye is a manufacturer and industrial company that offers outcome-oriented predictive maintenance solutions. The predictive maintenance solution from Senseye allows for a 50% reduction in unplanned machine downtime and a 30% increase in maintenance staff productivity.

  In May 2022, Hitachi Ltd. launched Lumada Inspection Insights, developed by Hitachi Energy and Hitachi Vantara, to help businesses automate asset inspection and advance sustainability goals. The new approach employs artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to evaluate resources, hazards, and various image types to address multiple reasons for failure.

  Moreover, in January 2022, IBM announced the acquisition of Envizi, a data and analytics software provider for environmental performance management. This acquisition expands IBM's growing investments in artificial intelligence (AI)-powered software, such as IBM Maximo asset management solutions, IBM Environmental Intelligence Suite, and IBM Sterling supply chain solutions, to assist organizations in creating more resilient and sustainable operations and supply chains.

  Furthermore, the acquisition broadens the company's product and service offerings. With rising demand for cloud-based services, IBM Cloud's broad range of services and expertise assist the world's smarter businesses to transform their processes, assimilate new technologies and capabilities, and pivot quickly to new market opportunities.

  Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

  TABLE OF CONTENTS

  1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

  2 RESEARCH METHODOLOGY

  3 EXECUTIVE SUMMARY

  4 MARKET DYNAMICS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Market Drivers
    • 4.2.1 Increasing Investments in the Energy Sector
    • 4.2.2 Increasing Adoption of Automation
  • 4.3 Market Challenges
    • 4.3.1 Higher Deployment Cost
  • 4.4 Industry Value Chain Analysis
  • 4.5 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.5.1 Threat of New Entrants
    • 4.5.2 Bargaining Power of Buyers
    • 4.5.3 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.5.4 Threat of Substitute Products
    • 4.5.5 Intensity of Competitive Rivalry
  • 4.6 Assessment of COVID-19 impact on the Market

  5 MARKET SEGMENTATION

  • 5.1 By Offering
    • 5.1.1 Solutions
    • 5.1.2 Services
  • 5.2 By Deployment Model
    • 5.2.1 On-premise
    • 5.2.2 Cloud
  • 5.3 By Region
    • 5.3.1 North America
    • 5.3.2 Europe
    • 5.3.3 Asia-Pacific
    • 5.3.4 Latin America
    • 5.3.5 Middle East & Africa

  6 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 6.1 Company Profiles
    • 6.1.1 IBM Corporation
    • 6.1.2 SAP SE
    • 6.1.3 Siemens AG
    • 6.1.4 Intel Corporation
    • 6.1.5 Robert Bosch GmbH
    • 6.1.6 Accenture PLC
    • 6.1.7 ABB Ltd
    • 6.1.8 Schneider Electric
    • 6.1.9 Banner Engineering Corp.
    • 6.1.10 GE Automation & Control

  7 INVESTMENT ANALYSIS

  8 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS