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세계의 예지보전 시장 : 예측 - 컴포넌트별, 전개 모델별, 기업 규모별, 기술별, 최종 사용자별, 지역별 분석(-2032년)Predictive Maintenance Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Solution, Service and Hardware), Deployment Model (Cloud and On-premise), Enterprise Size, Technique, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 예지보전 시장은 2025년 136억 달러로 추정되고, 예측 기간 중 CAGR은 24.5%로 성장할 전망이며, 2032년에는 630억 9,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
예지보전은 센서기술, 머신러닝, 데이터 분석을 활용하여 기기의 상태를 실시간으로 추적하고 보전 시기를 예측하는 보전에 대한 예방적 접근입니다. 예지보전은 사후보전 및 정기보전과는 대조적으로 다운타임을 최소화하고 보전비용을 절감하기 위해 발생할 수 있는 고장을 사전에 검출하고자 하는 것입니다. 제조업, 운수, 에너지 등의 분야에서는 온도, 진동, 소음, 기타 운전 파라미터의 동향을 조사함으로써 기기의 수명을 늘리고 안전성을 향상시키며 자원 이용을 최대화하는 데 도움이 되고 있습니다.
미국 에너지부에 따르면 예지보전 프로그램을 도입함으로써 보전비용을 25-30% 삭감, 기기 고장을 70-75% 삭감, 다운타임을 35-45% 삭감할 수 있으며 ROI는 사후보전의 최대 10배가 된다고 합니다.
증가하는 유지 보수 비용과 가동 중지 시간 절감 요청
예기치 못한 가동 중지 시간은 납기 지연, 상당한 금전적 손실 및 브랜드 평판 저하로 이어집니다. 기업은 조업의 계속성과 설비의 높은 가용성을 확보해야 한다는 압박에 직면해 있습니다. 고장 전에 수리를 스케줄링함으로써 예지 보전은 긴급 유지 보수 및 생산 중단을 크게 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 기업은 반응적 또는 시간 기반 전략에서 예측적 전략으로 전환함으로써 기계의 수명을 늘리고 전체적인 유지 보수 비용을 최대 30% 절감할 수 있습니다. 예지보전은 수익성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 전 산업에서 최우선 사항이 되고 있습니다.
높은 도입 및 초기 투자 비용
예지 보전은 장기적인 비용 절감을 초래한다고 해도, 필요한 인프라를 정돈하는데 필요한 초기 투자는 고액이 될 가능성이 있습니다. 모니터링 및 분석을 위해 기업은 스마트 센서, 데이터 수집 시스템, 접속 옵션, AI 및 ML 소프트웨어 플랫폼, 유자격 직원에 투자해야 합니다. 특히 중소기업(SME)에 있어서는, 이러한 선행 투자는 예산이 어려운 조직에 있어서는 싫은 것이라고 생각됩니다. 게다가 업무의 규모나 복잡함에 따라서는, 투자 수익율(ROI)이 표면화할 때까지 수개월에서 수년 걸리는 일도 있어, 채용 의욕을 한층 더 꺾게 됩니다.
클라우드 기반의 예지보전 솔루션 성장
예지보전 제공업체는 클라우드 컴퓨팅으로의 마이그레이션이라는 큰 기회를 갖고 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼은 확장성, 원격 액세스, 인프라 비용 절감을 제공하기 때문에 중소기업(SME)과 여러 거점을 가진 조직에 특히 매력적입니다. 고가의 온프레미스 시스템이 필요 없기 때문에 기업은 클라우드 전개를 이용해 국경을 넘어 대량의 머신 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 클라우드 솔루션은 또한 다른 기업 애플리케이션(ERP, MES, CMMS 등)과의 통합을 용이하게 하고 실시간 갱신을 가능하게 하며 벤더가 서비스로서의 예지보전(PMaaS)을 제공할 수 있도록 함으로써 새로운 수익원을 개척합니다.
데이터의 품질 및 정확성에 대한 높은 신뢰성
모든 예지보전의 기본은 데이터 주도의 인사이트이며, 저품질 데이터는 고장의 간과, 알람의 오작동 또는 부적절한 보전 절차로 이어질 수 있습니다. 예측 알고리즘의 신뢰성은 부정확한 센서 측정값, 데이터 노이즈, 과거 기록 누락, 연결성 문제에 의해 크게 영향을 받을 수 있습니다. 게다가 시스템이 고장 예측을 잘못하거나 존재하지 않는 문제에 플래그를 세울 경우, 기업은 솔루션에 대한 신뢰를 잃고 보다 기존의 접근 방식으로 돌아갈 가능성도 있습니다. 데이터의 올바름에 대한 과도한 의존은 특히 기기의 고장이 안전성이나 법적인 영향을 미칠 수 있는 분야에서는 심각한 위험을 초래합니다.
조업 정지, 공급망 혼란, 자본 지출 감소로 COVID-19의 대유행은 우선 산업 운영을 혼란시켰고, 이는 예지보전 시장에 큰 영향을 주었습니다. 그러나 최종적으로는, 종업원이 현장에서 소비하는 시간을 삭감해, 원격 감시에 의해서 조업의 계속성을 유지하려고 기업이 생각했기 때문에, 예지보전 솔루션의 채용에 박차를 가했습니다. 또한 특히 제조업, 에너지, 운수 등 수많은 업계가 디지털 변혁을 우선으로 하여 불확실한 시대에 지속적인 생산, 비용의 최적화, 기기의 신뢰성의 필요성으로 IIoT 대응 클라우드 기반 예지보전 플랫폼에 대한 투자를 실시했습니다.
예측 기간 동안 진동 모니터링 부문이 최대가 될 것으로 예상
진동 모니터링 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이 우위성은 회전기계의 이완, 언밸런스, 미스얼라인먼트, 베어링 마모 등 기기 고장의 조기 지표를 특정하는 능력이 실증된 것에 기인합니다. 게다가 진동 모니터링은, 제조, 석유 및 가스, 발전, 항공 우주를 포함한 다양한 산업에서 널리 사용되고 있습니다. 진동 모니터링은 실시간 상태 평가를 가능하게 하고, 고가의 고장 전에 신속한 개입을 가능하게 합니다. 무선 센서, 클라우드 연결, 기계 학습 분석의 개발로 다운타임 감소, 자산 수명 연장, 업무 효율 향상을 목표로 하는 기업에 있어서, 이제 최적의 선택지가 되었습니다.
예측 기간 중 자동차 및 운송 분야가 가장 높은 CAGR이 예상됩니다.
예측 기간 중 자동차 및 운송 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 자동차 기술의 급속한 개발 및 현대 자동차에서 생성되는 센서 데이터의 증대가 이 급증의 주요 원인입니다. 이 업계에서는 전자기기, 브레이크 시스템, 엔진 건강 상태 등 중요한 부품에 문제가 발생하기 전에 눈을 빛내기 위해 AI를 활용한 분석 기능을 갖춘 예지보전 시스템을 사용하고 있습니다. 여기에 중고차 시장의 활황, IBM이나 포드와 같은 하이테크 기업과의 OEM 제휴, 팬데믹 후 퍼스널 모빌리티에 대한 요구 등이 커넥티드 카 유지보수 플랫폼에 대한 투자를 촉진하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 최상급 기술 공급자의 견고한 존재감, IIoT 기술의 광범위한 이용, 세련된 산업 인프라가 원동력이 되고 있습니다. 제조업, 자동차, 에너지, 항공 우주 등의 산업에서 클라우드 컴퓨팅, AI, 기계 학습의 조기 도입은 이 지역에 이익을 가져다 주고 있습니다. 디지털 전환에 대한 고액의 투자 및 다운타임의 삭감과 자산 성능의 최대화에 주력하는 미국은, 이 점에서 세계를 리드하고 있습니다. 게다가 이 시장에서 북미의 우위성은, 스마트 매뉴팩처링을 장려하는 정부 프로그램이나, IBM, GE, 마이크로소프트 등의 유명 기업의 존재에 의해서 한층 더 지탱되고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 높은 CAGR을 보여줄 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본, 한국 등의 국가에서는 공업화의 진전, 스마트 제조 기술의 광범위한 이용, IIoT 인프라에 대한 투자의 증가가 이러한 급속한 확대의 요인이 되고 있습니다. 인더스트리 4.0을 지원하는 정부의 대처나, 제조, 에너지, 자동차 부문에서 저렴한 가격의 유지보수 솔루션에 대한 수요의 고조로 인해, 시장은 가속도적으로 확대되고 있습니다. 게다가 이 지역의 중소기업 및 대기업에서는, 업무 효율의 향상 및 예정 외의 다운타임 삭감에 임하는 가운데, 예지보전 도입이 극적으로 증가하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Predictive Maintenance Market is accounted for $13.60 billion in 2025 and is expected to reach $63.09 billion by 2032 growing at a CAGR of 24.5% during the forecast period. Predictive maintenance is a proactive approach to maintenance that makes use of sensor technologies, machine learning, and data analytics to track the state of equipment in real time and forecast when maintenance is due. Predictive maintenance, as opposed to reactive or scheduled maintenance, seeks to detect possible failures before they happen in order to minimize downtime and lower maintenance expenses. In sectors like manufacturing, transportation, and energy, this method helps increase equipment lifespan, improve safety, and maximize resource utilization by examining trends in temperature, vibration, noise, and other operational parameters.
According to the U.S. Department of Energy, implementing a predictive maintenance program can deliver 25-30 % reduction in maintenance costs, 70-75 % decrease in equipment breakdowns, and 35-45 % less downtime, with an ROI increase of up to tenfold compared to reactive maintenance.
Growing call to cut maintenance expenses and downtime
Unplanned downtime can lead to missed deadlines, significant financial losses, and harm to a brand's reputation. Businesses face mounting pressure to ensure operational continuity and high equipment availability. By scheduling repairs prior to failures, predictive maintenance helps businesses significantly reduce emergency maintenance and production halts. Moreover, organizations can extend the lifespan of machinery and reduce overall maintenance costs by up to 30% by switching from reactive or time-based strategies to predictive ones. Predictive maintenance is a top priority across industries because of its direct effect on profitability.
High implementation and initial investment costs
The initial investment needed to set up the required infrastructure can be high, even though predictive maintenance offers long-term cost savings. For monitoring and analysis, businesses need to invest in smart sensors, data collection systems, connectivity options, AI/ML software platforms, and qualified staff. Particularly for small and medium-sized businesses (SMEs), these upfront expenses may be a turnoff for organizations with tight budgets. Furthermore, depending on the size and complexity of operations, the return on investment (ROI) could take months or years to manifest, which would further discourage adoption.
Growth of predictive maintenance cloud-based solutions
Predictive maintenance providers have a huge opportunity as a result of the move to cloud computing. Small and medium-sized businesses (SMEs) and multi-site organizations find cloud-based platforms particularly appealing because they provide scalability, remote accessibility, and lower infrastructure costs. Without the need for costly on-premise systems, businesses can use cloud deployment to gather and analyze massive volumes of machine data across borders. Cloud solutions also make it simpler to integrate with other enterprise apps (like ERP, MES, and CMMS), enable real-time updates, and enable vendors to offer predictive maintenance as a service (PMaaS), which opens up new revenue streams.
High reliance on data quality and accuracy
The entire basis of predictive maintenance is data-driven insights, and low-quality data can result in missed failures, false alarms, or improper maintenance procedures. Predictive algorithms' dependability can be significantly impacted by inaccurate sensor readings, data noise, missing historical records, or connectivity problems. Moreover, companies might lose faith in the solution and possibly turn back to more conventional approaches if the system mispredicts a breakdown or flags problems that don't exist. An excessive dependence on "data correctness" poses a serious risk, particularly in sectors where equipment failure could have safety or legal repercussions.
Due to lockdowns, supply chain disruptions, and lower capital expenditures, the COVID-19 pandemic first disrupted industrial operations, this had a major effect on the predictive maintenance market. But in the end, it sped up the adoption of predictive maintenance solutions as businesses looked to reduce the amount of time employees spent on-site and preserve operational continuity through remote monitoring. Additionally, numerous industries, particularly manufacturing, energy, and transportation, prioritized digital transformation and made investments in IIoT-enabled, cloud-based predictive maintenance platforms due to the need for continuous production, cost optimization, and equipment reliability in uncertain times.
The vibration monitoring segment is expected to be the largest during the forecast period
The vibration monitoring segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. This dominance results from its demonstrated ability to identify early indicators of equipment failure, including looseness, imbalance, misalignment, and bearing wear in rotating machinery. Furthermore, vibration monitoring is widely used in a variety of industries, including manufacturing, oil and gas, power generation, and aerospace. It enables real-time condition assessment, allowing for prompt interventions prior to expensive breakdowns. It is now the go-to option for businesses looking to reduce downtime, increase asset life, and boost operational efficiency owing to developments in wireless sensors, cloud connectivity, and machine learning analytics.
The automotive & transportation segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the automotive & transportation segment is predicted to witness the highest growth rate. The quick development of vehicle technologies and the growing amount of sensor-generated data from contemporary cars are the main causes of this spike. This industry uses predictive maintenance systems that use AI-powered analytics to keep an eye on vital parts like electronics, brake systems, and engine health before problems arise. Moreover, a thriving used car market, OEM partnerships with tech firms like IBM and Ford, and the post-pandemic need for personal mobility are all driving investments in connected vehicle maintenance platforms.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, driven by its robust presence of top technology providers, extensive use of IIoT technologies, and sophisticated industrial infrastructure. Early adoption of cloud computing, AI, and machine learning in industries like manufacturing, automotive, energy, and aerospace benefits the region. Due to significant investments in digital transformation and a focus on reducing downtime and maximizing asset performance, the United States leads the world in this regard. Furthermore, North America's dominance in this market is further supported by government programs that encourage smart manufacturing as well as the existence of well-known companies like IBM, GE, and Microsoft.
Over the forecast period, the Asia-Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Growing industrialization, the broad use of smart manufacturing techniques, and increased investments in IIoT infrastructure in nations like China, India, Japan, and South Korea are all contributing factors to this quick expansion. The market is expanding at an accelerated rate due to government initiatives supporting Industry 4.0 and a rise in demand for affordable maintenance solutions in the manufacturing, energy, and automotive sectors. Moreover, predictive maintenance adoption is rising dramatically among SMEs and large enterprises in the region as companies work to increase operational efficiency and decrease unscheduled downtime.
Key players in the market
Some of the key players in Predictive Maintenance Market include Hitachi, Ltd., IBM Corporation, Amazon Web Services, Inc, Oracle Corporation, Microsoft Corporation, Robert Bosch GmbH, ABB Ltd, Schneider Electric SE, Cisco Systems, Inc., Honeywell International Inc., SAP SE, Accenture plc, Rockwell Automation, General Electric Company, Siemens and Google LLC.
In May 2025, Hitachi Digital Services announced a five-year agreement with Envista Holdings Corporation to deliver end-to-end IT managed services across Envista's operations in more than 60 countries. Envista selected Hitachi Digital Services as its strategic IT partner to support its digital transformation and operational efficiency goals. Under this agreement, Hitachi Digital Services will provide 24/7 global IT services-including application support, network infrastructure, analytics and business intelligence, and cybersecurity-through its global delivery centers in India, Mexico, Portugal, the U.S. and Vietnam.
In March 2025, ABB has signed a Leveraged Procurement Agreement (LPA) to support as the automation partner for Dow's Path2Zero project at Fort Saskatchewan in Alberta, Canada. According to Dow, the project, which is currently under construction, will create the world's first net-zero Scope 1 and 2 greenhouse gas emissions ethylene and derivatives complex1, producing the essential building blocks needed for many of the materials and products that society relies on.
In July 2024, Bosch is continuing its growth course with a strategic acquisition. For its Energy and Building Technology business sector, the Bosch Group plans to take over the global HVAC solutions business for residential and light commercial buildings from Johnson Controls. As part of this transaction, Bosch also intends to acquire 100 percent of the Johnson Controls-Hitachi Air Conditioning (JCH) joint venture, including Hitachi's 40 percent stake.