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시장보고서
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2129240
AI 기반 예지보전 자동화 시장 예측(-2034년) : 제품 유형, 컴포넌트, 자산 유형, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석AI-Based Predictive Maintenance Automation Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Product, Component, Asset Type, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 기반 예지보전 자동화 시장은 2026년에 78억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 13.6%로 성장하며, 2034년에는 216억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
AI 기반 예측 유지보수 자동화란 인공지능, 기계학습, 산업용 사물인터넷(IIoT) 기술을 활용하여 설비의 고장을 예측하고, 고장이 발생하기 전에 유지보수 일정을 최적화하는 노력을 말합니다. 이러한 시스템은 센서, 산업용 IoT 기기 및 운영 로그에서 수집된 데이터를 분석하여 이상을 감지하고, 자산의 잔여 수명을 예측합니다. 이 시스템들은 제조, 에너지 및 기타 산업 분야에서 가동 중단 시간 단축, 자산 수명 연장, 유지보수 비용 절감을 도모하도록 설계되었습니다.
예기치 못한 가동 중단 시간 감축에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
제조업 및 중요 인프라 분야에서 예기치 못한 가동 중단으로 인한 비용 증가가 고장 발생을 사전에 예측할 수 있는 AI를 활용한 예측 유지보수 솔루션의 도입을 촉진하고 있습니다. 예지 보전의 입증된 ROI(투자 수익률)는 사후 대응형 유지보수에 비해 30-50%의 비용 절감이 기대되므로, 이러한 기술에 대한 투자를 가속화하고 있습니다. IoT 센서와 엣지 컴퓨팅의 통합을 통해 보다 포괄적이고 실시간적인 설비 감시가 가능해져 시장 성장을 지원하고 있습니다.
높은 도입 비용과 데이터 관련 과제
센서, 엣지 컴퓨팅 인프라, AI 소프트웨어 도입에 수반되는 막대한 비용은 소규모 조직에게는 장벽이 될 수 있습니다. 정확한 AI 모델을 학습시키기 위해 충분한 품질의 데이터를 수집·정제·라벨링해야 하는 과제는 도입에 있으며, 큰 장벽이 되고 있습니다. 전문적인 데이터 사이언스 지식이 필요하다는 점과 예측 유지보수를 기존 유지보수 관리 시스템과 통합하는 데 따르는 어려움이 도입을 더욱 복잡하게 만들고 있습니다.
디지털 트윈 및 시뮬레이션과의 통합
예지보수와 디지털 트윈 기술의 통합은 시뮬레이션 및 예측 분석을 위해 설비의 가상 복제본을 생성할 수 있는 큰 기회를 제공합니다. 이를 통해 실제 자산에 위험을 초래하지 않고도 다양한 보수 전략을 검증하고, 고장의 영향을 파악할 수 있게 됩니다. 일반적인 자산 유형을 위한 사전 학습된 AI 모델의 개발과 클라우드 기반 예측 유지보수 플랫폼의 활용 확대는 시장의 성장 기회를 창출하고 있습니다.
데이터 개인정보 보호 및 보안 위험
클라우드 기반의 연결형 예측 유지보수 플랫폼에 대한 의존도가 높아짐에 따라 중대한 사이버 보안 위험이 발생하고 있습니다. 보안 침해가 발생할 경우 기밀성이 높은 운영 데이터가 유출되고, 유지보수 활동이 중단될 우려가 있기 때문입니다. 또한 모델의 부정확성으로 인한 오탐지나 예측 누락은 신뢰를 훼손하고, 유지보수 업무의 비효율화를 초래할 가능성이 있습니다. 기존의 상태 모니터링 시스템과의 경쟁이나 새로운 AI 공급업체의 부상으로 인해 가격 경쟁이 격화될 가능성이 있습니다.
신종 코로나바이러스(COVID-19)의 영향:
팬데믹 발생 초기에는 센서 및 IoT 기기의 공급망이 혼란을 겪으며 신규 도입이 지연되었습니다. 팬데믹 기간 중, 인력 감축 상황에서도 가동을 유지해야 할 필요성으로 인해 원격 모니터링 및 예측 유지보수 솔루션 도입이 가속화되었습니다. 팬데믹 이후, 제조업체들이 사업 연속성과 효율성에 대한 투자를 추진함에 따라 시장은 강력한 성장세를 보이고 있습니다.
예측 기간 중, 예측 유지보수 플랫폼 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
예지보전 플랫폼 부문은 데이터 수집, 분석, 작업 지시 관리를 통합한 단일 솔루션으로서, 유지보전 업무를 포괄적으로 관리하는 접근 방식을 채택하고 있으므로 예측 기간 중 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 부문은 예지보전의 모든 측면을 다룰 수 있는 포괄적인 솔루션에 대한 수요 증가의 혜택을 받고 있습니다. 또한 다양한 산업 및 자산 유형에 걸쳐 플랫폼이 폭넓게 적용될 수 있다는 점이 시장내 우위를 더욱 공고히 하고 있습니다.
AI 및 기계학습 소프트웨어 부문은 예측 기간 중 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 AI 및 기계학습 소프트웨어 부문은 장비 고장 및 잔여 수명을 보다 정확하게 예측하고, 오탐지를 줄이며, 유지보수 효율을 향상시키는 AI 알고리즘의 급속한 발전에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 다양한 자산 유형에 특화된 모델의 개발과 사전 학습된 모델의 이용 가능성이 높아지고 있는 것이 도입을 가속화하고 있습니다. AI와 IoT 플랫폼의 통합이 진행되고, 클라우드 기반 AI 서비스의 이용 가능성이 높아지고 있는 점도 이 소프트웨어 부문의 성장을 더욱 지원하고 있습니다.
시장 점유율이 가장 높은 지역:
예측 기간 중 북미 지역은 산업 자동화의 높은 보급률, 업무 효율성에 대한 강력한 집중, 그리고 미국내 주요 기술 벤더의 존재로 인해 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 숙련된 인력 확보와 지원적인 정부 정책 또한 이 지역의 시장 리더십을 더욱 공고히 하고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 중 아시아태평양은 급속한 산업화, IoT 및 AI 기술 도입 확대, 그리고 중국, 인도, 일본 등 국가에서의 제조 거점 확대로 인해 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. 디지털 전환을 촉진하기 위한 정부의 노력과 업무 효율성 향상에 대한 수요가 이 지역 시장 성장의 주요 촉진요인으로 작용하고 있습니다.
무료 맞춤화 서비스:
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- 주요 기업(최대 3개사)에 대한 SWOT 분석
- 고객님의 요청에 따라 주요 국가의 시장 추정 및 예측, 그리고 CAGR(참고: 실현 가능성 확인 후 제공)
- 제품 포트폴리오, 지역적 확장, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업의 벤치마킹
목차
제1장 개요
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 AI 기반 예지보전 자동화 시장 : 제품별
제6장 세계의 AI 기반 예지보전 자동화 시장 : 컴포넌트별
제7장 세계의 AI 기반 예지보전 자동화 시장 : 자산 유형별
제8장 세계의 AI 기반 예지보전 자동화 시장 : 용도별
제9장 세계의 AI 기반 예지보전 자동화 시장 : 최종사용자별
제10장 세계의 AI 기반 예지보전 자동화 시장 : 지역별
제11장 전략적 시장 정보
제12장 업계 동향과 전략적 구상
제13장 기업 개요
KSA 26.09.17According to Stratistics MRC, the Global AI-Based Predictive Maintenance Automation Market is accounted for $7.8 billion in 2026 and is expected to reach $21.6 billion by 2034 growing at a CAGR of 13.6% during the forecast period. AI-based predictive maintenance automation refers to the use of artificial intelligence, machine learning, and industrial IoT technologies to predict equipment failures and optimize maintenance schedules before breakdowns occur. These systems analyze data from sensors, industrial IoT devices, and operational logs to detect anomalies and predict remaining useful life of assets. They are designed to reduce downtime, extend asset life, and lower maintenance costs across manufacturing, energy, and other industrial sectors.
Market Dynamics:
Driver:
Growing Focus on Reducing Unplanned Downtime
The increasing cost of unplanned downtime in manufacturing and critical infrastructure is driving the adoption of AI-based predictive maintenance solutions that can predict failures before they occur. The proven ROI of predictive maintenance, with potential savings of 30-50% over reactive maintenance, is accelerating investment in these technologies. The integration of IoT sensors and edge computing is enabling more comprehensive and real-time equipment monitoring, thereby fueling market growth.
Restraint:
High Implementation Costs and Data Challenges
The significant costs associated with deploying sensors, edge computing infrastructure, and AI software can be prohibitive for smaller organizations. The challenge of collecting, cleaning, and labeling sufficient quality data to train accurate AI models is a major barrier to implementation. The need for specialized data science expertise and the difficulty of integrating predictive maintenance with existing maintenance management systems further complicate adoption.
Opportunity:
Integration with Digital Twins and Simulation
The integration of predictive maintenance with digital twin technology presents a significant opportunity to create a virtual replica of equipment for simulation and predictive analysis. This allows for testing of different maintenance strategies and understanding the impact of failures without risking actual assets. The development of pre-trained AI models for common asset types and the increasing availability of cloud-based predictive maintenance platforms are creating new opportunities for market growth.
Threat:
Data Privacy and Security Risks
The increasing reliance on cloud-based and connected predictive maintenance platforms raises significant cybersecurity risks, as a breach could compromise sensitive operational data and disrupt maintenance activities. The potential for false positives and missed predictions due to model inaccuracies can undermine trust and lead to maintenance inefficiencies. Competition from traditional condition monitoring systems and the emergence of new AI vendors could intensify price competition.
Covid-19 Impact:
The pandemic initially disrupted supply chains for sensors and IoT devices, delaying new installations. During the mid-pandemic period, the need to maintain operations with reduced workforce drove accelerated adoption of remote monitoring and predictive maintenance solutions. Post-pandemic, the market has seen strong growth as manufacturers invest in resilience and efficiency.
The predictive maintenance platforms segment is expected to be the largest during the forecast period
The predictive maintenance platforms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to their comprehensive approach to managing maintenance operations, integrating data collection, analytics, and work order management into a unified solution. This segment benefits from the growing demand for holistic solutions that can address all aspects of predictive maintenance. The broad applicability of platforms across different industries and asset types further reinforces their dominance in the market.
The AI and machine learning software segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the AI and machine learning software segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by the rapid advancement of AI algorithms that enable more accurate predictions of equipment failures and remaining useful life, reducing false positives and improving maintenance efficiency. The development of specialized models for different asset types and the availability of pre-trained models are accelerating adoption. The increasing integration of AI with IoT platforms and the growing availability of cloud-based AI services are in turn fueling the growth of this software segment.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the high adoption of industrial automation, strong focus on operational efficiency, and the presence of major technology vendors in the United States. The availability of skilled talent and supportive government policies further reinforce the region's market leadership.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to the rapid industrialization, growing adoption of IoT and AI technologies, and expanding manufacturing base in countries like China, India, and Japan. Government initiatives to promote digital transformation and the need to improve operational efficiency are key drivers of market growth in this region.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Based Predictive Maintenance Automation Market include Siemens AG, IBM Corporation, General Electric Company, ABB Ltd., Schneider Electric SE, Honeywell International Inc., Rockwell Automation, Inc., Emerson Electric Co., SAP SE, PTC Inc., AVEVA Group Limited, SKF AB, Hitachi, Ltd., Fluke Corporation, Baker Hughes Company, C3.ai, Inc., Senseye and Aspen Technology, Inc.
Key Developments:
In Aug 2026, Siemens launched an AI-based predictive maintenance platform integrating edge computing and machine learning, enabling real-time equipment health monitoring, early fault detection, and reduced unplanned industrial downtime.
In July 2026, IBM partnered with a leading industrial manufacturer to deploy its AI-powered predictive maintenance solution across global facilities, improving asset reliability, maintenance planning, operational visibility, and productivity.
In July 2026, General Electric introduced predictive maintenance software featuring advanced anomaly detection and remaining useful life prediction, helping manufacturers anticipate equipment failures, optimize maintenance schedules, and improve asset performance.
Products Covered:
- Predictive Maintenance Platforms
- AI Maintenance Software
- Condition Monitoring Systems
- Asset Performance Management Platforms
- Predictive Analytics Platforms
- Industrial Maintenance Management Systems
Components Covered:
- Sensors
- Industrial IoT Devices
- Edge Computing Hardware
- AI and Machine Learning Software
- Data Analytics Platforms
Asset Types Covered:
- Rotating Equipment
- Motors
- Pumps
- Compressors
- Turbines
- Production Machinery
- Industrial Robotics
Applications Covered:
- Equipment Failure Prediction
- Condition Monitoring
- Remaining Useful Life Prediction
- Anomaly Detection
- Asset Performance Optimization
- Maintenance Scheduling
- Equipment Health Monitoring
End Users Covered:
- Manufacturing
- Oil and Gas
- Power Generation
- Automotive
- Aerospace and Defense
- Chemicals
- Mining and Metals
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 AI-Based Predictive Maintenance Automation Market, By Product
- 5.1 Predictive Maintenance Platforms
- 5.2 AI Maintenance Software
- 5.3 Condition Monitoring Systems
- 5.4 Asset Performance Management Platforms
- 5.5 Predictive Analytics Platforms
- 5.6 Industrial Maintenance Management Systems
6 Global AI-Based Predictive Maintenance Automation Market, By Component
- 6.1 Sensors
- 6.2 Industrial IoT Devices
- 6.3 Edge Computing Hardware
- 6.4 AI and Machine Learning Software
- 6.5 Data Analytics Platforms
7 Global AI-Based Predictive Maintenance Automation Market, By Asset Type
- 7.1 Rotating Equipment
- 7.2 Motors
- 7.3 Pumps
- 7.4 Compressors
- 7.5 Turbines
- 7.6 Production Machinery
- 7.7 Industrial Robotics
8 Global AI-Based Predictive Maintenance Automation Market, By Application
- 8.1 Equipment Failure Prediction
- 8.2 Condition Monitoring
- 8.3 Remaining Useful Life Prediction
- 8.4 Anomaly Detection
- 8.5 Asset Performance Optimization
- 8.6 Maintenance Scheduling
- 8.7 Equipment Health Monitoring
9 Global AI-Based Predictive Maintenance Automation Market, By End User
- 9.1 Manufacturing
- 9.2 Oil and Gas
- 9.3 Power Generation
- 9.4 Automotive
- 9.5 Aerospace and Defense
- 9.6 Chemicals
- 9.7 Mining and Metals
10 Global AI-Based Predictive Maintenance Automation 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 IBM Corporation
- 13.3 General Electric Company
- 13.4 ABB Ltd.
- 13.5 Schneider Electric SE
- 13.6 Honeywell International Inc.
- 13.7 Rockwell Automation, Inc.
- 13.8 Emerson Electric Co.
- 13.9 SAP SE
- 13.10 PTC Inc.
- 13.11 AVEVA Group Limited
- 13.12 SKF AB
- 13.13 Hitachi, Ltd.
- 13.14 Fluke Corporation
- 13.15 Baker Hughes Company
- 13.16 C3.ai, Inc.
- 13.17 Senseye
- 13.18 Aspen Technology, Inc.
