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AI 기반 예지보전 시장 예측(-2034년) : 구성요소, AI 기술, 자산 종류, 용도, 최종사용자 및 지역별 세계 분석AI-Based Predictive Maintenance Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Components (Software, Hardware, Services), AI Technologies, Asset Types, Applications, End Users and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 기반 예지보전 시장은 2026년에 35억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 17.5%로 성장하여 2034년에는 128억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
AI 기반 예지보전이란, 기계 학습 알고리즘, IoT 센서 데이터 및 과거 성능 지표를 활용하여 장비 고장이 발생하기 전에 이를 예측하는 첨단 분석 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 자산의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 미세한 이상을 식별하며, 잔여 수명을 예측함으로써 예방적 유지보수 일정을 수립할 수 있게 해줍니다. 이러한 솔루션에는 통합된 소프트웨어 플랫폼에 통합된 진동 분석, 열 모니터링 및 음향 진단이 포함됩니다. 이러한 솔루션의 도입을 통해 전 세계 다양한 산업 분야에서 장비 가동 시간 극대화, 유지보수 비용 절감 및 운영 안전성 향상을 도모할 수 있습니다.
가동 시간 확보 및 비용 절감에 대한 수요 증가
가동 시간 확보와 비용 절감에 대한 수요가 증가함에 따라, 산업 사업자들은 첨단 자산 모니터링 수단을 제공하는 AI 기반 예지보전 솔루션의 도입을 피할 수 없게 되었습니다. 예기치 못한 가동 중단으로 인한 비용에 대한 인식이 높아짐에 따라, 이러한 분석 시스템을 유지보수 체계에 통합하려는 움직임이 가속화되고 있습니다. 이러한 전환은 고장 예측 정확도를 높이는 기계 학습의 발전에 힘입어 이루어지고 있습니다. 그 결과, 기업들은 신뢰성 기준을 충족하면서 전반적인 유지보수 비용을 최적화하기 위해 예측 유지보수 기술에 대한 투자를 확대하고 있습니다.
높은 초기 투자 비용 및 데이터 인프라 비용
고도의 AI 기반 예지보전 플랫폼의 개발 및 도입에 수반되는 막대한 비용은 상업적 보급에 있어 큰 장벽이 되고 있습니다. 복잡한 IoT 센서 네트워크나 이력 데이터 저장소를 통합하려면 대부분의 경우 고도의 데이터 엔지니어링이나 전문적인 기술적 지식이 필요하며, 이로 인해 전체 도입 비용이 부풀어 오르게 됩니다. 게다가 설비의 종류가 다양하기 때문에 표준화된 기계 학습 모델의 운영상 예측 정확도에는 한계가 있습니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용하여, 특히 기술 예산이 제한적인 중소기업의 시장 확장을 제약하고 있습니다.
전기자동차(EV) 차량단 유지보수 분야의 확대
전기자동차(EV) 차량단 유지보수 분야에서는 배터리 및 파워트레인 모니터링에 대한 전문적인 수요가 높아지고 있어, AI를 활용한 예측 유지보수 제공업체에게 큰 성장 기회가 열리고 있습니다. 고도의 예측 유지보수 플랫폼은 실시간 텔레매틱스 데이터를 주요 입력 정보로 활용함으로써, 대규모 수작업 점검을 수행하지 않고도 차량 함대의 가동 시간을 최적화할 수 있는 매우 효과적인 수단을 제공합니다. 상용차의 전기화를 위한 전 세계적인 투자가 확대됨에 따라, 첨단 예측 유지보수 솔루션의 도입은 크게 증가할 것으로 예상됩니다.
기존 예방 정비 일정과의 충돌
기존의 예방 정비 및 사후 대응형 정비 일정에 대한 지속적인 의존은 AI 기반 예측 정비 시장에 큰 위협이 되고 있습니다. 기존의 시간 기반 정비 워크플로는 대개 익숙하고 예측 가능하며 중요도가 낮은 장비 수명주기를 가진 시설의 경우 비용 대비 효과가 더 높을 수 있습니다. 또한, 기본적인 상태 모니터링 도구의 급속한 발전으로 인해 기존 유지보수 방식의 효율성도 향상되고 있습니다. 이러한 경쟁적 압력은 시장 침투를 저해할 가능성이 있습니다.
신종 코로나바이러스(COVID-19)의 영향:
팬데믹 초기 단계에서는 공급망 제약으로 인해 예측 유지보수 도입이 중단되고 센서 설치가 지연되었습니다. 그러나 이후 원격 자산 모니터링의 필요성이 높아지면서, 사업 연속성을 확보하기 위한 AI 기반 예지보전 솔루션의 도입이 가속화되었습니다. 팬데믹 이후, 공급망의 민첩성과 업무 효율성에 대한 관심이 높아짐에 따라 예측 유지보수 기술에 대한 장기적인 투자가 강화되었으며, 전 세계 다양한 산업 분야에서 시장의 강력한 회복과 확장이 촉진되고 있습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
소프트웨어 부문은 타의 추종을 불허하는 데이터 처리 능력과 다양한 산업 환경에서의 폭넓은 적용 가능성 덕분에 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 플랫폼은 탁월한 예측 정확도를 제공하고 방대한 양의 센서 데이터를 효과적으로 분석함으로써 예기치 못한 가동 중지 시간을 대폭 줄이고 일상 업무에서 유지보수 비용을 최소화합니다. 각 산업 분야에서 확장 가능하고 비용 효율적인 자산 관리 기법을 점점 더 중요시함에 따라, 전용 예측 유지보수 소프트웨어에 대한 수요는 계속해서 급증하고 있으며, 이로 인해 해당 부문의 시장 내 지배적 지위가 더욱 공고해지고 있습니다.
기계 학습 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 기계 학습 부문은 알고리즘 처리 및 빅데이터 엔지니어링의 급속한 발전에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 이러한 기술을 통해 장비 고장을 정확하게 예측하고, 특정 산업 용도에 맞춘 고도로 전문적이고 견고한 유지보수 일정을 수립할 수 있게 됩니다. 고급 기계 학습의 통합을 통해 예측 정확도, 운영상의 확장성 및 실시간 적응성을 향상시키는 능력은 공정의 경제성을 크게 개선하고 전 세계적인 상업적 도입을 가속화할 것입니다.
가장 큰 점유율을 차지하는 지역:
예측 기간 동안 북미는 AI 기반 예지보전을 광범위하게 활용하는 확립된 산업 제조 부문과 첨단 자동화 인프라가 존재하기 때문에 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 막대한 연구개발 투자, 견고한 지적재산권 보호, 그리고 인더스트리 4.0 및 기술 혁신을 촉진하는 정부의 지원 정책의 혜택을 받고 있습니다. 또한, 미국 및 캐나다의 주요 업계 기업들이 첨단 예측 유지보수 기술을 조기에 도입함으로써 이 지역의 세계적 우위를 더욱 공고히 하고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 아시아태평양은 신흥 경제국들의 급속한 산업화와 제조업 확장에 힘입어 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본 등의 국가들은 증가하는 국내 생산 수요와 엄격한 효율 규제에 대응하기 위해 스마트 팩토리 인프라 및 첨단 자동화 기술에 대한 투자를 확대하고 있습니다. 또한, 우호적인 정부 정책, 증가하는 외국인 직접 투자, 그리고 비용 대비 효과가 높은 기술 자원의 가용성이 결합되어 해당 지역 전체에서 예측 유지보수의 도입을 가속화하고 있습니다.
무료 맞춤 서비스:
본 보고서를 구매하신 모든 고객께는 다음 무료 맞춤 설정 옵션 중 하나를 이용하실 수 있습니다:
- 기업 프로파일링
- 추가 시장 참여 기업(최대 3개사)에 대한 종합적인 프로파일링
- 주요 기업(최대 3개사)에 대한 SWOT 분석
- 지역별 세분화
- 고객의 요청에 따라 주요 국가의 시장 추정 및 예측, 그리고 CAGR(주 : 실현 가능성 확인 후 제공)
- 경쟁사 벤치마킹
- 제품 포트폴리오, 지리적 확장, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업의 벤치마킹
목차
제1장 주요 요약
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 AI 기반 예지보전 시장 : 구성요소별
제6장 세계의 AI 기반 예지보전 시장 : AI 기술별
제7장 세계의 AI 기반 예지보전 시장 : 자산 종류별
제8장 세계의 AI 기반 예지보전 시장 : 용도별
제9장 세계의 AI 기반 예지보전 시장 : 최종사용자별
제10장 세계의 AI 기반 예지보전 시장 : 지역별
제11장 전략적 시장 정보
제12장 업계 동향과 전략적 대처
제13장 기업 개요
KSMAccording to Stratistics MRC, the Global AI-Based Predictive Maintenance Market is accounted for $3.5 billion in 2026 and is expected to reach $12.8 billion by 2034 growing at a CAGR of 17.5% during the forecast period. AI-based predictive maintenance refers to advanced analytical systems that utilize machine learning algorithms, IoT sensor data, and historical performance metrics to forecast equipment failures before they occur. They function by continuously monitoring asset conditions, identifying subtle anomalies, and predicting remaining useful life to enable proactive maintenance scheduling. These solutions encompass vibration analysis, thermal monitoring, and acoustic diagnostics integrated into centralized software platforms. Their application ensures maximized equipment uptime, reduced maintenance costs, and enhanced operational safety across diverse industrial sectors globally.
Market Dynamics:
Driver:
Escalating Demand for Operational Uptime and Cost Reduction
The escalating demand for operational uptime and cost reduction compels industrial operators to adopt AI-based predictive maintenance solutions offering advanced asset monitoring alternatives. Growing recognition of unplanned downtime costs is accelerating the integration of these analytical systems into maintenance frameworks. This transition is supported by advancements in machine learning, which enhance failure prediction accuracy. Consequently, enterprises are investing in predictive maintenance technologies to achieve compliance with reliability benchmarks while optimizing overall maintenance expenditures.
Restraint:
High Initial Capital and Data Infrastructure Costs
The substantial expenses associated with developing and deploying advanced AI-based predictive maintenance platforms represent a significant barrier to widespread commercial adoption. Integrating complex IoT sensor networks and historical data repositories often requires sophisticated data engineering and specialized technical expertise, which escalate overall implementation costs. Furthermore, the variability in equipment types limits the operational predictability of standardized machine learning models. These factors collectively constrain market expansion, particularly for smaller enterprises with limited technology budgets.
Opportunity:
Expansion in Electric Vehicle Fleet Maintenance
The electric vehicle fleet maintenance sector presents substantial growth opportunities for AI-based predictive maintenance providers due to increasing demand for specialized battery and powertrain monitoring. Advanced predictive platforms offer a highly effective pathway to optimize fleet uptime without extensive manual inspections, utilizing real-time telematics data as primary inputs. As global investments in commercial electrification expand, the adoption of advanced predictive maintenance solutions is expected to surge significantly.
Threat:
Competition from Traditional Preventive Maintenance Schedules
The continuous reliance on traditional preventive and reactive maintenance schedules poses a considerable threat to the AI-based predictive maintenance market. Conventional time-based maintenance workflows often exhibit superior familiarity and can be more cost-effective for facilities with predictable, low-criticality equipment lifecycles. Additionally, the rapid advancement of basic condition monitoring tools is enhancing the efficiency of conventional maintenance methods. This competitive pressure may hinder market penetration.
Covid-19 Impact:
The pandemic initially disrupted predictive maintenance deployments and delayed sensor installations due to supply chain constraints. However, the subsequent need for remote asset monitoring accelerated the adoption of AI-driven predictive solutions for resilient operations. Post-pandemic, the heightened focus on supply chain agility and operational efficiency has reinforced long-term investments in predictive maintenance technologies, driving robust market recovery and expansion across diverse industrial sectors globally.
The software segment is expected to be the largest during the forecast period
The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to its unparalleled data processing capabilities and widespread applicability across diverse industrial environments. These platforms offer exceptional predictive accuracy and operate effectively in analyzing massive volumes of sensor data, which significantly reduces unplanned downtime and minimizes maintenance costs in daily operations. As industries increasingly prioritize scalable and cost-effective asset management methods, the demand for specialized predictive maintenance software continues to surge, thereby solidifying their dominant market position.
The machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the machine learning segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by rapid advancements in algorithmic processing and big data engineering. These technologies enable the precise forecasting of equipment failures to produce highly specialized and robust maintenance schedules tailored for specific industrial applications. The ability to enhance prediction accuracy, operational scalability, and real-time adaptability through advanced machine learning integration significantly improves process economics, accelerating commercial adoption globally.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the presence of well-established industrial manufacturing sectors and advanced automation infrastructure that heavily utilize AI-based predictive maintenance. The region benefits from substantial research and development investments, robust intellectual property protection, and supportive government initiatives promoting Industry 4.0 and technological innovation. Furthermore, the early adoption of advanced predictive maintenance technologies by key industry players in the United States and Canada reinforces the region's dominant position globally.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to rapid industrialization and expanding manufacturing sectors in emerging economies. Countries such as China, India, and Japan are increasingly investing in smart factory infrastructure and advanced automation technologies to meet growing domestic production demands and stringent efficiency regulations. Additionally, favorable government policies, rising foreign direct investment, and the availability of cost-effective technological resources are collectively driving the accelerated adoption of predictive maintenance across the region.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Based Predictive Maintenance Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Siemens AG, GE Vernova Inc., Honeywell International Inc., SAP SE, Schneider Electric SE, ABB Ltd., Rockwell Automation, Inc., PTC Inc., Robert Bosch GmbH, Emerson Electric Co., Eaton Corporation plc, Yokogawa Electric Corporation, Mitsubishi Electric Corporation, SAS Institute Inc., AWS, and Hitachi Ltd.
Key Developments:
In September 2026, IBM Corporation launched a next-generation predictive maintenance platform optimized for heavy machinery, achieving a thirty percent improvement in failure prediction accuracy while significantly reducing unplanned downtime requirements for global industrial operators.
In August 2026, Siemens AG expanded its AI analytics capacity through a strategic partnership with a leading data science firm, enabling the scalable deployment of novel equipment health monitoring modules for manufacturing facilities.
In July 2026, Honeywell International Inc. secured a major supply agreement to provide customized predictive maintenance software for a prominent energy company, facilitating the efficient integration of advanced diagnostic tools into next-generation operational ecosystems globally.
Components Covered:
- Software
- Hardware
- Services
AI Technologies Covered:
- Machine Learning
- Deep Learning
- Neural Networks
- Anomaly Detection
- Time-Series Forecasting
- Natural Language Processing
- Generative AI
Asset Types Covered:
- Rotating Equipment
- Production Machinery
- Robotic Equipment
- Conveyors and Material Handling Systems
- HVAC and Facility Equipment
- Electrical Equipment
- Vehicles and Fleet Assets
Applications Covered:
- Condition Monitoring
- Failure Prediction
- Anomaly Detection
- Remaining Useful Life Prediction
- Root Cause Analysis
- Asset Performance Optimization
- Work Order Optimization
- Remote Asset Monitoring
End Users Covered:
- Manufacturing
- Energy and Utilities
- Oil and Gas
- Transportation and Logistics
- Automotive
- Aerospace and Defense
- Healthcare
- 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 Market, By Component
- 5.1 Hardware
- 5.1.1 Vibration Sensors
- 5.1.2 Temperature Sensors
- 5.1.3 Acoustic Sensors
- 5.1.4 Pressure Sensors
- 5.1.5 Current and Voltage Sensors
- 5.2 Software
- 5.2.1 AI and Machine Learning Platforms
- 5.2.2 Asset Performance Management Software
- 5.2.3 Condition Monitoring Software
- 5.2.4 Analytics Platforms
- 5.3 Services
- 5.3.1 Integration Services
- 5.3.2 Consulting Services
- 5.3.3 Managed Services
6 Global AI-Based Predictive Maintenance Market, By AI Technology
- 6.1 Machine Learning
- 6.2 Deep Learning
- 6.3 Neural Networks
- 6.4 Anomaly Detection
- 6.5 Time-Series Forecasting
- 6.6 Natural Language Processing
- 6.7 Generative AI
7 Global AI-Based Predictive Maintenance Market, By Asset Type
- 7.1 Rotating Equipment
- 7.1.1 Motors
- 7.1.2 Pumps
- 7.1.3 Compressors
- 7.1.4 Turbines
- 7.2 Production Machinery
- 7.3 Robotic Equipment
- 7.4 Conveyors and Material Handling Systems
- 7.5 HVAC and Facility Equipment
- 7.6 Electrical Equipment
- 7.7 Vehicles and Fleet Assets
8 Global AI-Based Predictive Maintenance Market, By Application
- 8.1 Condition Monitoring
- 8.2 Failure Prediction
- 8.3 Anomaly Detection
- 8.4 Remaining Useful Life Prediction
- 8.5 Root Cause Analysis
- 8.6 Asset Performance Optimization
- 8.7 Work Order Optimization
- 8.8 Remote Asset Monitoring
9 Global AI-Based Predictive Maintenance Market, By End User
- 9.1 Manufacturing
- 9.2 Energy and Utilities
- 9.3 Oil and Gas
- 9.4 Transportation and Logistics
- 9.5 Automotive
- 9.6 Aerospace and Defense
- 9.7 Healthcare
- 9.8 Mining and Metals
10 Global AI-Based Predictive Maintenance 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 Profiling
- 13.1 IBM Corporation
- 13.2 Microsoft Corporation
- 13.3 Siemens AG
- 13.4 GE Vernova Inc.
- 13.5 Honeywell International Inc.
- 13.6 SAP SE
- 13.7 Schneider Electric SE
- 13.8 ABB Ltd.
- 13.9 Rockwell Automation, Inc.
- 13.10 PTC Inc.
- 13.11 Robert Bosch GmbH
- 13.12 Emerson Electric Co.
- 13.13 Eaton Corporation plc
- 13.14 Yokogawa Electric Corporation
- 13.15 Mitsubishi Electric Corporation
- 13.16 SAS Institute Inc.
- 13.17 AWS
- 13.18 Hitachi Ltd.
