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시장보고서
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AI 기반 송배전망 관리 시장 예측(-2034년) : 구성요소, 송배전망 부문, 기술, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석AI-Powered Grid Management Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Component (Software Solutions, Hardware Infrastructure and Services), Grid Segment, Technology, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 기반 송전망 관리 시장은 2026년에 25억 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 13.3%로 성장하여 2034년에는 68억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
AI 기반 송전망 관리란, 인공지능을 활용하여 송전망의 운영을 모니터링, 제어 및 최적화하는 첨단 소프트웨어 및 하드웨어 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 스마트 계량기나 센서에서 수집된 실시간 데이터를 분석하여 수급 균형 조정, 설비 고장 예측, 재생에너지원의 통합을 수행합니다. 이러한 솔루션에는 송전망 분석 플랫폼, 예측 유지보수 소프트웨어, 사이버 보안 시스템 등이 포함됩니다. 이러한 솔루션의 도입을 통해 현대 전력망 전반에 걸쳐 신뢰성이 높고, 효율적이며, 탄력적인 전력 공급이 보장됩니다.
재생에너지 통합 확대
전 세계적으로 재생에너지 발전 도입이 점점 더 중요시되는 가운데, 전력 사업자들은 고도화된 부하 평준화 옵션을 제공하는 AI 기반 송배전망 관리 시스템의 도입을 서두르고 있습니다. 간헐적인 태양광 및 풍력발전의 증가로 인해, 이러한 분석 시스템을 송배전망 체계에 도입하려는 움직임이 가속화되고 있습니다. 이러한 전환은 예측 정확도를 높이는 기계 학습의 발전에 힘입어 이루어지고 있습니다. 그 결과, 사업자들은 신뢰성 기준을 충족하면서 운영 비용을 최적화하기 위해 전문적인 송배전망 기술에 대한 투자를 확대하고 있습니다.
도입 비용과 데이터 보안 비용의 높음
고급 AI를 활용한 그리드 관리 플랫폼 도입에 수반되는 막대한 비용은 상업적 보급에 있어 큰 장벽이 되고 있습니다. 복잡한 센서 네트워크나 레거시 제어 시스템을 통합하려면 대부분의 경우 고도의 데이터 엔지니어링이나 전문적인 기술적 지식이 필요하며, 이로 인해 전체 도입 비용이 증가합니다. 또한, 전력망 인프라의 다양성은 표준화된 AI 모델의 운영상 예측 가능성을 제한하고 있습니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용하여, 특히 기술 예산이 제한적인 소규모 전력 사업자의 경우 시장 확장을 저해하고 있습니다.
스마트 시티 인프라의 확대
스마트 시티 개발 분야에서는 지능형 도시 인프라에 대한 수요가 높아짐에 따라, AI를 활용한 전력망 관리 제공업체에게 큰 성장 기회가 창출되고 있습니다. 첨단 전력망 분석은 실시간 IoT 데이터를 주요 입력으로 활용하여, 수동 개입 없이 에너지 배분을 최적화하는 매우 효과적인 수단이 됩니다. 도시의 지속가능성을 위한 전 세계적인 투자가 확대되고, 규제 당국이 효율적인 에너지 공급 경로를 권장함에 따라, 첨단 전력망 관리 솔루션의 도입은 크게 증가할 것으로 예상됩니다.
기존 SCADA 시스템과의 경쟁
기존의 감시·제어 및 데이터 수집(SCADA) 조사 기법에 대한 지속적인 의존은 AI 기반 전력망 관리 시장에 큰 위협이 되고 있습니다. 기존형 중앙 집중식 관리 시스템이나 확립된 수동 배전 절차는 많은 경우 운영에 익숙해져 있으며, 발전 워크플로가 예측 가능한 시설의 경우 비용 대비 효율이 더 높을 수 있습니다. 또한, 기본적인 자동화 도구의 급속한 발전으로 인해 기존 전력망 관리 기법의 효율성도 향상되고 있습니다. 이러한 경쟁 요인은 시장 침투를 저해할 가능성이 있습니다.
신종 코로나바이러스(COVID-19)의 영향:
팬데믹 초기에는 공급망 제약으로 인해 전력망 관리 시스템 도입이 차질을 빚고 센서 설치가 지연되었습니다. 그러나 이후 탄력적인 에너지 인프라에 대한 수요가 증가함에 따라 원격 모니터링을 위한 AI 기반 전력망 솔루션의 도입이 가속화되었습니다. 팬데믹 이후 에너지 안보와 운영 효율성에 대한 관심이 높아지면서 전력망 관리 기술에 대한 장기적인 투자가 강화되었고, 전 세계 다양한 공공사업 부문에서 시장의 강력한 회복과 확장이 촉진되고 있습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 솔루션 분야가 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
소프트웨어 솔루션 부문은 그 기반적인 역할과 다양한 전력망 관리 환경에서의 광범위한 적용 가능성 덕분에 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 플랫폼은 탁월한 분석 확장성을 제공하며, 방대한 양의 센서 데이터를 처리하는 데 효과적으로 기능합니다. 이를 통해 운영상의 지연이 대폭 감소하고, 일상적인 관리 프로세스에서 발생하는 전력망의 불안정성이 최소화됩니다. 각 산업 분야에서 효율적이고 비용 효율적인 그리드 업그레이드를 점점 더 우선시함에 따라, 전문 소프트웨어 솔루션에 대한 수요는 계속해서 급증하고 있으며, 이는 해당 시장에서 지배적인 입지를 공고히 하고 있습니다.
예측 기간 동안 머신러닝 및 딥러닝 부문이 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 기계 학습 및 딥러닝 부문은 알고리즘 처리와 빅데이터 엔지니어링의 급속한 발전에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 이러한 기술을 통해 전력 계통의 이상을 정확하게 예측하고, 특정 전력 사업 용도에 맞춘 고도로 전문화되고 견고한 최적화 결과를 도출할 수 있게 됩니다. 고급 기계 학습의 통합을 통해 예측 정확도, 운영상의 확장성 및 실시간 적응성을 향상시키는 능력은 프로세스의 경제성을 대폭 개선하고 전 세계적인 상용화를 가속화할 것입니다.
시장 점유율이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 북미는 AI를 활용한 송전망 관리를 적극적으로 도입하고 있는 확고한 공공사업 업계와 선진적인 송전망 인프라의 존재로 인해 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 막대한 연구개발 투자, 강력한 지적재산권 보호, 그리고 스마트 그리드의 현대화와 기술 혁신을 촉진하는 정부의 지원 정책의 혜택을 받고 있습니다. 또한, 미국 및 캐나다의 주요 업계 기업들이 첨단 송전망 기술을 조기에 도입함에 따라 이 지역의 세계적 우위가 더욱 공고해지고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 동안 아시아태평양은 신흥 경제국들의 급속한 도시화와 스마트 그리드 분야의 확장으로 인해 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본 등의 국가들은 증가하는 국내 에너지 수요와 엄격한 효율 규제에 대응하기 위해 디지털 그리드 인프라 및 첨단 AI 기술에 대한 투자를 확대하고 있습니다. 또한, 유리한 정부 정책, 증가하는 외국인 직접 투자, 그리고 비용 대비 효과가 높은 기술 자원의 가용성이 결합되어 해당 지역 전체에서 그리드 관리 도입을 가속화하고 있습니다.
무료 맞춤 서비스:
본 보고서를 구매하신 모든 고객께서는 다음의 무료 맞춤 설정 옵션 중 하나를 선택하실 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(참고 : 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 송배전망 관리 시장 : 구성요소별
제6장 세계의 AI 기반 송배전망 관리 시장 : 그리드 부문별
제7장 세계의 AI 기반 송배전망 관리 시장 : 기술별
제8장 세계의 AI 기반 송배전망 관리 시장 : 용도별
제9장 세계의 AI 기반 송배전망 관리 시장 : 최종사용자별
제10장 세계의 AI 기반 송배전망 관리 시장 : 지역별
제11장 전략적 시장 정보
제12장 업계 동향과 전략적 대처
제13장 기업 개요
KSM 26.11.05According to Stratistics MRC, the Global AI-Powered Grid Management Market is accounted for $2.5 billion in 2026 and is expected to reach $6.8 billion by 2034 growing at a CAGR of 13.3% during the forecast period. AI-powered grid management refers to advanced software and hardware systems utilizing artificial intelligence to monitor, control, and optimize electrical grid operations. They function by analyzing real-time data from smart meters and sensors to balance supply and demand, predict equipment failures, and integrate renewable energy sources. These solutions encompass grid analytics platforms, predictive maintenance software, and cybersecurity systems. Their application ensures reliable, efficient, and resilient electricity distribution across modern power networks.
Market Dynamics:
Driver:
Rising Renewable Energy Integration
The escalating global emphasis on renewable energy integration compels utilities to adopt AI-powered grid management offering advanced load balancing alternatives. Growing intermittent solar and wind generation is accelerating the deployment of these analytical systems into grid frameworks. This transition is supported by advancements in machine learning, which enhance predictive accuracy. Consequently, operators are investing in specialized grid technologies to achieve compliance with reliability benchmarks while optimizing operational costs.
Restraint:
High Implementation and Data Security Costs
The substantial expenses associated with deploying advanced AI-powered grid management platforms represent a significant barrier to widespread commercial adoption. Integrating complex sensor networks and legacy control systems often requires sophisticated data engineering and specialized technical expertise, which escalate overall implementation costs. Furthermore, the variability in grid infrastructure limits the operational predictability of standardized AI models. These factors collectively constrain market expansion, particularly for smaller utilities with limited technology budgets.
Opportunity:
Expansion in Smart City Infrastructure
The smart city development sector presents substantial growth opportunities for AI-powered grid management providers due to increasing demand for intelligent urban infrastructure. Advanced grid analytics offer a highly effective pathway to optimize energy distribution without manual intervention, utilizing real-time IoT data as primary inputs. As global investments in urban sustainability expand and regulatory agencies favor efficient energy pathways, the adoption of advanced grid management solutions is expected to surge significantly.
Threat:
Competition from Traditional SCADA Systems
The continuous reliance on traditional supervisory control and data acquisition (SCADA) methodologies poses a considerable threat to the AI-powered grid management market. Conventional centralized control systems and established manual dispatch protocols often exhibit superior familiarity and can be more cost-effective for facilities with predictable power generation workflows. Additionally, the rapid advancement of basic automation tools is enhancing the efficiency of conventional grid management methods. This competitive pressure may hinder market penetration.
Covid-19 Impact:
The pandemic initially disrupted grid management deployments and delayed sensor installations due to supply chain constraints. However, the subsequent need for resilient energy infrastructure accelerated the adoption of AI-driven grid solutions for remote monitoring. Post-pandemic, the heightened focus on energy security and operational efficiency has reinforced long-term investments in grid management technologies, driving robust market recovery and expansion across diverse utility sectors globally.
The software solutions segment is expected to be the largest during the forecast period
The software solutions segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to its foundational role and widespread applicability across diverse grid management environments. Software platforms offer exceptional analytical scalability and operate effectively in processing massive volumes of sensor data, which significantly reduces operational latency and minimizes grid instability in daily management processes. As industries increasingly prioritize efficient and cost-effective grid upgrades, the demand for specialized software solutions continues to surge, solidifying their dominant market position.
The machine learning and deep learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the machine learning and deep 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 grid anomalies to produce highly specialized and robust optimization outputs tailored for specific utility 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 utility industries and advanced grid infrastructure that heavily utilize AI-powered grid management. The region benefits from substantial research and development investments, robust intellectual property protection, and supportive government initiatives promoting smart grid modernization and technological innovation. Furthermore, the early adoption of advanced grid 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 urbanization and expanding smart grid sectors in emerging economies. Countries such as China, India, and Japan are increasingly investing in digital grid infrastructure and advanced AI technologies to meet growing domestic energy 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 grid management across the region.
Key players in the market
Some of the key players in AI-Powered Grid Management Market include Siemens AG, General Electric (GE Vernova), Schneider Electric SE, ABB Ltd., Hitachi Energy Ltd., Oracle Corporation, IBM Corporation, Cisco Systems, Inc., SAP SE, Eaton Corporation plc, Landis+Gyr Group AG, Itron, Inc., AutoGrid Systems, Inc., Stem, Inc., Uplight, Inc., Grid4C, Bidgely, and TROES GmbH.
Key Developments:
In September 2026, Siemens AG launched a next-generation grid analytics platform optimized for load balancing, achieving a thirty percent improvement in prediction accuracy while significantly reducing operational latency requirements for global utility networks.
In August 2026, General Electric (GE Vernova) expanded its predictive maintenance capacity through a strategic partnership with a leading data science firm, enabling the scalable deployment of novel asset monitoring modules for power grids.
In July 2026, Schneider Electric SE secured a major supply agreement to provide customized cybersecurity systems for a prominent utility provider, facilitating the efficient integration of advanced threat detection tools into next-generation grid ecosystems globally.
Components Covered:
- Software Solutions
- Hardware Infrastructure
- Services
Grid Segments Covered:
- Transmission Grid Management
- Distribution Grid Management
Technologies Covered:
- Machine Learning and Deep Learning
- Digital Twin Technology
- Internet of Things (IoT) and Edge AI
- Natural Language Processing (NLP) for Grid Operations
- Computer Vision for Asset Inspection
Applications Covered:
- Load Forecasting and Demand Management
- Fault Detection, Isolation, and Restoration (FDIR)
- Renewable Energy Integration and Forecasting
End Users Covered:
- Electric Utilities and Grid Operators
- Independent Power Producers (IPPs)
- Transmission and Distribution System Operators (TSOs/DSOs)
- Industrial and Commercial Energy Consumers
- Government and Regulatory Bodies
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-Powered Grid Management Market, By Component
- 5.1 Software Solutions
- 5.1.1 Grid Analytics and Optimization Platforms
- 5.1.2 Predictive Maintenance and Asset Management Software
- 5.1.3 Cybersecurity and Threat Detection Systems
- 5.2 Hardware Infrastructure
- 5.2.1 Smart Sensors and IoT Devices
- 5.2.2 Edge Computing and Processing Units
- 5.2.3 Advanced Metering Infrastructure (AMI)
- 5.3 Services
- 5.3.1 Consulting and System Integration
- 5.3.2 Managed Services and Maintenance
- 5.3.3 Training and Support
6 Global AI-Powered Grid Management Market, By Grid Segment
- 6.1 Transmission Grid Management
- 6.1.1 High-Voltage Line Monitoring and Control
- 6.1.2 Substation Automation and Optimization
- 6.1.3 Interconnection and Power Flow Management
- 6.2 Distribution Grid Management
- 6.2.1 Feeder Automation and Reconfiguration
- 6.2.2 Voltage and VAR Optimization (VVO)
- 6.2.3 Distributed Energy Resource (DER) Integration
7 Global AI-Powered Grid Management Market, By Technology
- 7.1 Machine Learning and Deep Learning
- 7.2 Digital Twin Technology
- 7.3 Internet of Things (IoT) and Edge AI
- 7.4 Natural Language Processing (NLP) for Grid Operations
- 7.5 Computer Vision for Asset Inspection
8 Global AI-Powered Grid Management Market, By Application
- 8.1 Load Forecasting and Demand Management
- 8.1.1 Short-Term and Real-Time Load Forecasting
- 8.1.2 Long-Term Capacity Planning
- 8.2 Fault Detection, Isolation, and Restoration (FDIR)
- 8.2.1 Predictive Fault Analytics
- 8.2.2 Automated Outage Management
- 8.3 Renewable Energy Integration and Forecasting
- 8.3.1 Solar and Wind Generation Forecasting
- 8.3.2 Grid Balancing and Curtailment Optimization
9 Global AI-Powered Grid Management Market, By End User
- 9.1 Electric Utilities and Grid Operators
- 9.2 Independent Power Producers (IPPs)
- 9.3 Transmission and Distribution System Operators (TSOs/DSOs)
- 9.4 Industrial and Commercial Energy Consumers
- 9.5 Government and Regulatory Bodies
10 Global AI-Powered Grid Management 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 General Electric (GE Vernova)
- 13.3 Schneider Electric SE
- 13.4 ABB Ltd.
- 13.5 Hitachi Energy Ltd.
- 13.6 Oracle Corporation
- 13.7 IBM Corporation
- 13.8 Cisco Systems, Inc.
- 13.9 SAP SE
- 13.10 Eaton Corporation plc
- 13.11 Landis+Gyr Group AG
- 13.12 Itron, Inc.
- 13.13 AutoGrid Systems, Inc.
- 13.14 Stem, Inc.
- 13.15 Uplight, Inc.
- 13.16 Grid4C
- 13.17 Bidgely
- 13.18 TROES GmbH
