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시장보고서
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2024158
예지보전용 센서 시장 예측(-2034년) : 센서 종류, 구성부품, 도입 형태, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석Predictive Maintenance Sensors Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Sensor Type (Vibration Sensors, Temperature Sensors, Pressure Sensors, Acoustic Sensors, and Infrared Sensors), Component, Deployment, Application, End User, and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 예지보전용 센서 시장은 2026년에 128억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 16.2%로 성장하여 2034년까지 426억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
예지보전용 센서란 산업기계, 생산설비 및 중요 인프라 자산에 설치되는 진동, 온도, 압력, 음향 방출, 적외선, 초음파 감지 장치를 말합니다. 이는 장비의 건전성에 대한 실시간 데이터를 지속적으로 수집하고, AI 기반 분석 플랫폼이 이를 처리하여 기계적 고장 징후, 베어링의 열화, 윤활 불량, 불균형 상태, 부식 진행 등의 징후를 조기에 감지합니다. 이를 통해 제조, 석유 및 가스, 발전 및 운송 인프라 분야에서 치명적인 고장이 발생하기 전에 유지보수 팀이 시정 조치를 계획할 수 있습니다.
인더스트리 4.0으로 인한 유지보수 혁명
시간 기반의 예방적 유지보수 스케줄을 데이터 기반의 예측 유지보수 전략으로 대체하는 인더스트리 4.0 디지털화 프로그램은 AI 분석에 기반한 고장 예측에 필요한 지속적인 기계 상태 텔레메트리를 제공하는 무선 센서 노드를 이전에는 모니터링되지 않았던 설비에 설치하는 제조업체의 증가로 인해 증가함에 따라 센서 도입에 대한 큰 수요를 창출하고 있습니다. 예지보전 프로그램을 통해 25-30%의 유지보수 비용 절감과 20-40%의 설비 수명 연장이 입증되어 자본 집약적인 제조 업무에서 투자에 대한 설득력 있는 근거가 되고 있습니다.
무선 센서의 배터리 한계
고온, 진동, 전자기 간섭 등 열악한 산업 환경에서 무선 산업용 IoT 센서 노드의 배터리 수명 제한은 유지보수 부담과 지속적인 모니터링 범위에 대한 운영상의 공백을 야기하고 있습니다. 따라서 센서의 배터리 교체 프로그램이 필요하고, 지속적인 유지보수 비용이 증가할 뿐만 아니라, 위험한 장소나 접근이 어려운 설비 설치 장소에서 배터리 교체 작업 시 정기적인 모니터링 공백이 발생하게 됩니다.
재생에너지 자산 모니터링
풍력 터빈, 태양광 인버터 및 축전지 시스템의 예지보전용 센서 도입은 빠르게 성장하고 있는 시장 기회입니다. 재생에너지 자산 운영자는 지리적으로 분산된 설비 전반에 걸쳐 지속적인 기계적 및 전기적 건전성 모니터링이 필요하며, 현장 유지보수 방문은 비용이 많이 드는 반면, 조기 고장 감지는 발전 수익에 직접적인 영향을 미치는 치명적인 고장 위험과 터빈 가동 중단 시간을 크게 줄입니다. 감소시킵니다.
데이터 과부하로 인한 분석 과제
대규모 센서 도입으로 인해 생성되는 방대한 양의 지속적인 장비 텔레메트리 데이터는 산업 운영팀의 수동 데이터 검토 능력을 넘어 분석의 복잡성을 야기하고 있습니다. 원시 센서 데이터를 실용적인 유지보수 권장 사항으로 변환하려면 고급 AI 플랫폼에 대한 투자가 필요하며, 이는 초기 센서 하드웨어 조달 비용에 더해 2차적인 비용 장벽을 발생시킵니다. 이로 인해 AI 분석 역량이 없는 조직에서는 예지보전 프로그램의 총 가치 실현이 제한됩니다.
COVID-19의 영향:
COVID-19로 인해 현장 유지보수팀의 가동률이 감소하면서 현장 출입이 제한되는 기간 동안에도 예지보전 프로그램을 관리할 수 있는 원격 장비 상태 모니터링 기능에 대한 긴급한 수요가 발생했습니다. 팬데믹 기간 동안 교체 부품 밸류체인의 혼란은 고장 전에 부품 조달을 위해 더 긴 사전 통지를 가능하게 하는 조기 고장 감지 가치를 높였습니다. 예지보전을 스마트 팩토리 프로그램의 표준 구성요소로 채택한 팬데믹 이후 산업 자동화 투자의 물결이 센서 시장의 강력한 성장을 뒷받침하고 있습니다.
예측 기간 동안 적외선 센서 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
적외선 센서 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 전기 배전반 점검, 기계 베어링 온도 모니터링, 산업 공정의 열 관리, 건물 에너지 감사 등 다양한 열화상 애플리케이션을 통해 예측보전 센서 카테고리에서 가장 높은 도입량을 기록했기 때문입니다. 산업용 적외선 열화상 카메라의 하드웨어 비용 하락과 특수 용도에서 일상적인 설비 모니터링으로 도입이 확대되고 있는 것이 이 부문 매출의 선두 자리를 지탱하고 있습니다.
하드웨어 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 하드웨어 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 기존에 모니터링되지 않던 장비에 산업용 센서 노드의 도입이 크게 확대되고, 예측보전 프로그램이 파일럿 도입에서 전사적 장비 모니터링으로 확대되면서 하드웨어 조달 수요가 크게 증가하고, MEMS 진동 센서, 무선 통신 모듈, 엣지 AI 칩의 급속한 소형화 및 비용 절감으로 보다 광범위한 장비군에 경제적인 센서를 도입할 수 있게 되었기 때문으로 분석됩니다. 엣지 AI 칩의 급속한 소형화 및 비용 절감으로 보다 광범위한 장비군에 경제적인 센서 도입이 가능해졌기 때문입니다.
가장 큰 점유율을 차지하는 지역:
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 미국이 자본집약적인 제조업, 석유 및 가스, 발전 인프라를 광범위하게 보유하고 있고, 예측보전용 센서 도입률이 높으며, 하니웰, 에머슨, 아날로그 디바이스, 텍사스 인스트루먼트 등 주요 센서 기술 기업들이 국내에서 막대한 수익을 창출하고 있고, 강력한 산업용 IoT 투자 문화가 다양한 산업 분야에서 센서 도입을 촉진하고 있기 때문입니다. IoT 투자 문화가 다양한 산업 분야에서 센서 도입을 촉진하고 있기 때문입니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 한국, 인도, 중국, 일본, 한국, 인도에서 광범위한 설비 건전성 모니터링 센서 도입이 필요한 대규모 스마트 제조 프로그램을 시행하고 있다는 점, 지속적인 자산 모니터링이 필요한 재생에너지 설비가 급속히 증가하고 있다는 점, 중국과 한국의 국내 산업용 IoT 센서 개발이 경쟁력 있는 공급 생태계를 조성하여 지역 센서 시장 확대를 견인하고 있다는 점을 꼽을 수 있습니다.
무료 커스터마이징 서비스:
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- 지역별 세분화
- 고객의 요청에 따라 주요 국가 및 지역의 시장 추정 및 예측, CAGR(참고 : 타당성 확인에 따라 다름)
- 경쟁사 벤치마킹
- 제품 포트폴리오, 지리적 분포, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업 벤치마킹
목차
제1장 주요 요약
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 예지보전용 센서 시장 : 센서 유형별
제6장 세계의 예지보전용 센서 시장 : 구성요소별
제7장 세계의 예지보전용 센서 시장 : 전개별
제8장 세계의 예지보전용 센서 시장 : 용도별
제9장 세계의 예지보전용 센서 시장 : 최종사용자별
제10장 세계의 예지보전용 센서 시장 : 지역별
제11장 전략적 시장 정보
제12장 업계 동향과 전략적 대처
제13장 기업 개요
KSM 26.05.19According to Stratistics MRC, the Global Predictive Maintenance Sensors Market is accounted for $12.8 billion in 2026 and is expected to reach $42.6 billion by 2034 growing at a CAGR of 16.2% during the forecast period. Predictive maintenance sensors refer to vibration, temperature, pressure, acoustic emission, infrared, and ultrasonic sensing devices deployed on industrial machinery, production equipment, and critical infrastructure assets to continuously collect real-time equipment health data that AI-powered analytics platforms process to detect early signatures of developing mechanical faults, bearing degradation, lubrication failures, imbalance conditions, and corrosion progression, enabling maintenance teams to schedule corrective interventions before catastrophic failure events occur across manufacturing, oil and gas, power generation, and transportation infrastructure.
Market Dynamics:
Driver:
Industry 4.0 Maintenance Revolution
Industry 4.0 digitalization programs replacing time-based preventive maintenance schedules with data-driven predictive maintenance strategies are generating substantial sensor deployment demand as manufacturers instrument previously unmonitored equipment with wireless sensor nodes providing the continuous machine health telemetry required for AI analytics-based failure prediction. Documented maintenance cost reductions of 25 to 30 percent and equipment lifespan extensions of 20 to 40 percent from predictive maintenance programs create compelling investment justifications across capital-intensive manufacturing operations.
Restraint:
Wireless Sensor Battery Limitations
Battery life limitations of wireless industrial IoT sensor nodes in extreme industrial environment deployment conditions including high temperature, vibration, and electromagnetic interference create maintenance burden and operational gaps in continuous monitoring coverage that require sensor battery replacement programs adding ongoing maintenance cost and creating periodic monitoring gaps during battery replacement procedures in hazardous or difficult-access equipment installation locations.
Opportunity:
Renewable Energy Asset Monitoring
Wind turbine, solar inverter, and battery storage system predictive maintenance sensor deployment represents a rapidly growing market opportunity as renewable energy asset operators require continuous mechanical and electrical health monitoring across geographically dispersed installations where on-site maintenance visits are expensive and early fault detection significantly reduces catastrophic failure risks and turbine downtime that directly impact energy generation revenue.
Threat:
Data Overload Analytics Challenges
Data overload from large-scale sensor deployments generating massive continuous equipment telemetry streams exceeds industrial operations team capacity for manual data review and creates analytical complexity that requires sophisticated AI platform investment to transform raw sensor data into actionable maintenance recommendations, creating a secondary cost barrier beyond initial sensor hardware procurement that constrains total predictive maintenance program value realization for organizations lacking AI analytics capabilities.
Covid-19 Impact:
COVID-19 reduced on-site maintenance team availability that created urgent demand for remote equipment health monitoring capabilities enabling predictive maintenance program management during restricted site access periods. Pandemic-era supply chain disruptions for replacement parts amplified the value of early fault detection enabling longer advance notice for parts procurement before failure. Post-pandemic industrial automation investment wave incorporating predictive maintenance as a standard component of smart factory programs sustains strong sensor market growth.
The infrared sensors segment is expected to be the largest during the forecast period
The infrared sensors segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to broad thermal imaging application across electrical panel inspection, mechanical bearing temperature monitoring, industrial process heat management, and building energy audit applications that collectively generate the highest deployment volume within the predictive maintenance sensor category. Cost reduction of industrial infrared thermal camera hardware expanding deployment from specialized applications to routine equipment monitoring sustains segment revenue leadership.
The hardware segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the hardware segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by massive expansion of industrial sensor node deployment across previously unmonitored equipment creating substantial hardware procurement demand as predictive maintenance programs scale from pilot installations to enterprise-wide equipment monitoring coverage, combined with rapid miniaturization and cost reduction of MEMS vibration sensors, wireless communication modules, and edge AI chips enabling economical sensor instrumentation of a broader equipment population.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the United States hosting extensive capital-intensive manufacturing, oil and gas, and power generation infrastructure with high predictive maintenance sensor adoption, leading sensor technology companies including Honeywell, Emerson, Analog Devices, and Texas Instruments generating substantial domestic revenue, and strong industrial IoT investment culture driving sensor deployment across diverse industrial sectors.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to China, Japan, South Korea, and India implementing large-scale smart manufacturing programs requiring extensive equipment health monitoring sensor deployment, rapidly growing renewable energy installations requiring continuous asset monitoring, and domestic industrial IoT sensor development in China and South Korea creating competitive supply ecosystems driving regional sensor market expansion.
Key players in the market
Some of the key players in Predictive Maintenance Sensors Market include Siemens AG, ABB Ltd., Emerson Electric Co., Honeywell International, Schneider Electric, General Electric, Rockwell Automation, Bosch Sensortec, STMicroelectronics, Texas Instruments, Analog Devices, National Instruments, Eaton Corporation, Omron Corporation, Yokogawa Electric, Endress+Hauser, and Parker Hannifin.
Key Developments:
In March 2026, Emerson Electric Co. launched a new wireless vibration sensor platform with six-month battery life and integrated edge AI processing for rotating machinery fault detection requiring no external gateway hardware for deployment.
In February 2026, Analog Devices introduced a new MEMS vibration sensing IC combining accelerometer, temperature, and acoustic emission sensing in a single chip enabling cost-effective multi-parameter equipment monitoring at industrial scale.
In January 2026, Honeywell International expanded its Forge predictive maintenance platform with new AI models for wind turbine gearbox fault detection enabling renewable energy operators to predict bearing failures up to 30 days in advance.
Sensor Types Covered:
- Vibration Sensors
- Temperature Sensors
- Pressure Sensors
- Acoustic Sensors
- Infrared Sensors
Components Covered:
- Hardware
- Software Platforms
- Analytics Services
Deployments Covered:
- Wireless Sensors
- Wired Sensors
Applications Covered:
- Equipment Monitoring
- Asset Performance Management
- Failure Detection
- Condition Monitoring
- Energy Optimization
End Users Covered:
- Manufacturing
- Oil & Gas
- Energy & Utilities
- Transportation
- Aerospace
Regions Covered:
- North America
- United States
- Canada
- Mexico
- Europe
- United Kingdom
- Germany
- France
- Italy
- Spain
- Netherlands
- Belgium
- Sweden
- Switzerland
- Poland
- Rest of Europe
- Asia Pacific
- China
- Japan
- India
- South Korea
- Australia
- Indonesia
- Thailand
- Malaysia
- Singapore
- Vietnam
- Rest of Asia Pacific
- South America
- Brazil
- Argentina
- Colombia
- Chile
- Peru
- Rest of South America
- Rest of the World (RoW)
- Middle East
- Saudi Arabia
- United Arab Emirates
- Qatar
- Israel
- Rest of Middle East
- Africa
- South Africa
- Egypt
- Morocco
- Rest of Africa
What our report offers:
- Market share assessments for the regional and country-level segments
- Strategic recommendations for the new entrants
- Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
- Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
- Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
- Competitive landscaping mapping the key common trends
- Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
- Supply chain trends mapping the latest technological advancements
Free Customization Offerings:
All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:
- Company Profiling
- Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
- SWOT Analysis of key players (up to 3)
- Regional Segmentation
- Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
- Competitive Benchmarking
- Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances
Table of Contents
1 Executive Summary
- 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
- 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
- 1.3 Competitive Landscape Overview
- 1.4 Strategic Insights and Recommendations
2 Research Framework
- 2.1 Study Objectives and Scope
- 2.2 Stakeholder Analysis
- 2.3 Research Assumptions and Limitations
- 2.4 Research Methodology
- 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
- 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
- 2.4.3 Data Validation and Triangulation
- 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach
3 Market Dynamics and Trend Analysis
- 3.1 Market Definition and Structure
- 3.2 Key Market Drivers
- 3.3 Market Restraints and Challenges
- 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
- 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
- 3.6 Technology and Innovation Landscape
- 3.7 Emerging and High-Growth Markets
- 3.8 Regulatory and Policy Environment
- 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook
4 Competitive and Strategic Assessment
- 4.1 Porter's Five Forces Analysis
- 4.1.1 Supplier Bargaining Power
- 4.1.2 Buyer Bargaining Power
- 4.1.3 Threat of Substitutes
- 4.1.4 Threat of New Entrants
- 4.1.5 Competitive Rivalry
- 4.2 Market Share Analysis of Key Players
- 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison
5 Global Predictive Maintenance Sensors Market, By Sensor Type
- 5.1 Vibration Sensors
- 5.2 Temperature Sensors
- 5.3 Pressure Sensors
- 5.4 Acoustic Sensors
- 5.5 Infrared Sensors
6 Global Predictive Maintenance Sensors Market, By Component
- 6.1 Hardware
- 6.2 Software Platforms
- 6.3 Analytics Services
7 Global Predictive Maintenance Sensors Market, By Deployment
- 7.1 Wireless Sensors
- 7.2 Wired Sensors
8 Global Predictive Maintenance Sensors Market, By Application
- 8.1 Equipment Monitoring
- 8.2 Asset Performance Management
- 8.3 Failure Detection
- 8.4 Condition Monitoring
- 8.5 Energy Optimization
9 Global Predictive Maintenance Sensors Market, By End User
- 9.1 Manufacturing
- 9.2 Oil & Gas
- 9.3 Energy & Utilities
- 9.4 Transportation
- 9.5 Aerospace
10 Global Predictive Maintenance Sensors Market, By Geography
- 10.1 North America
- 10.1.1 United States
- 10.1.2 Canada
- 10.1.3 Mexico
- 10.2 Europe
- 10.2.1 United Kingdom
- 10.2.2 Germany
- 10.2.3 France
- 10.2.4 Italy
- 10.2.5 Spain
- 10.2.6 Netherlands
- 10.2.7 Belgium
- 10.2.8 Sweden
- 10.2.9 Switzerland
- 10.2.10 Poland
- 10.2.11 Rest of Europe
- 10.3 Asia Pacific
- 10.3.1 China
- 10.3.2 Japan
- 10.3.3 India
- 10.3.4 South Korea
- 10.3.5 Australia
- 10.3.6 Indonesia
- 10.3.7 Thailand
- 10.3.8 Malaysia
- 10.3.9 Singapore
- 10.3.10 Vietnam
- 10.3.11 Rest of Asia Pacific
- 10.4 South America
- 10.4.1 Brazil
- 10.4.2 Argentina
- 10.4.3 Colombia
- 10.4.4 Chile
- 10.4.5 Peru
- 10.4.6 Rest of South America
- 10.5 Rest of the World (RoW)
- 10.5.1 Middle East
- 10.5.1.1 Saudi Arabia
- 10.5.1.2 United Arab Emirates
- 10.5.1.3 Qatar
- 10.5.1.4 Israel
- 10.5.1.5 Rest of Middle East
- 10.5.2 Africa
- 10.5.2.1 South Africa
- 10.5.2.2 Egypt
- 10.5.2.3 Morocco
- 10.5.2.4 Rest of Africa
- 10.5.1 Middle East
11 Strategic Market Intelligence
- 11.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
- 11.2 White-Space and Opportunity Mapping
- 11.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
- 11.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment
12 Industry Developments and Strategic Initiatives
- 12.1 Mergers and Acquisitions
- 12.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
- 12.3 New Product Launches and Certifications
- 12.4 Capacity Expansion and Investments
- 12.5 Other Strategic Initiatives
13 Company Profiles
- 13.1 Siemens AG
- 13.2 ABB Ltd.
- 13.3 Emerson Electric Co.
- 13.4 Honeywell International
- 13.5 Schneider Electric
- 13.6 General Electric
- 13.7 Rockwell Automation
- 13.8 Bosch Sensortec
- 13.9 STMicroelectronics
- 13.10 Texas Instruments
- 13.11 Analog Devices
- 13.12 National Instruments
- 13.13 Eaton Corporation
- 13.14 Omron Corporation
- 13.15 Yokogawa Electric
- 13.16 Endress+Hauser
- 13.17 Parker Hannifin
