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시장보고서
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산업용 클라우드 시장 : 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 - 컴포넌트별, 유형별, 클라우드 유형별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 및 경쟁(2021-2031년)Industrial Cloud Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented, By Component, By Type, By Cloud Type, By Application, By End User, By Region & Competition, 2021-2031F |
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세계의 산업용 클라우드 시장은 2025년 710억 5,000만 달러에서 2031년까지 1,912억 2,000만 달러로 확대하며, CAGR 17.94%로 대폭적인 성장이 전망되고 있습니다.
본 시장은 제조업, 에너지 산업, 물류업 등의 산업을 위한 데이터 관리 효율화를 위해 설계된 전문적인 클라우드 컴퓨팅 아키텍처 및 서비스로 구성되어 있습니다. 이 플랫폼은 정보기술(IT)과 운영기술(OT)의 융합을 통해 실시간 원격 모니터링, 예지보전, 첨단 자동화 등의 기능을 구현합니다. 이러한 확장의 주요 요인으로는 업무 효율성 개선의 시급성, 변화하는 데이터 양을 관리하기 위한 확장 가능한 인프라에 대한 수요, 그리고 기존 On-Premise 하드웨어 유지에 필요한 설비 투자를 줄임으로써 얻을 수 있는 재정적 이점 등을 들 수 있습니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031 |
| 시장 규모 : 2025년 | 710억 5,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 1,912억 2,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 17.94% |
| 가장 빠르게 성장하는 부문 | 솔루션 |
| 최대 시장 | 북미 |
그러나 레거시 시스템 통합의 어려움과 수작업 프로세스의 디지털화에 따른 복잡성이 보급에 큰 걸림돌로 작용하고 있습니다. 많은 산업 조직은 전통적 운영 방식과 최신 클라우드 인터페이스 사이의 간극을 메우는 데 어려움을 겪고 있으며, 이 문제는 디지털 전환의 속도를 늦추는 요인으로 작용하고 있습니다. 이러한 디지털 성숙도 격차는 전미제조업협회의 데이터에 의해 더욱 부각되고 있습니다. 2024년에는 제조업체의 70%가 여전히 수동으로 데이터를 수집하고 있다고 보고했습니다. 이 통계는 공급업체가 더 광범위한 시장 확장을 촉진하고 산업 운영을 효과적으로 현대화하기 위해 해결해야 할 큰 격차를 강조합니다.
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 도입은 세계 산업용 클라우드 시장의 주요 동력으로 작용하고 있으며, 제조업체가 자산 최적화를 관리하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 클라우드의 방대한 컴퓨팅 파워를 활용하면 산업 조직은 예측 유지보수 및 자동화된 품질관리를 위한 알고리즘을 훈련하는 데 필요한 방대한 데이터세트를 처리할 수 있습니다. 이러한 작업은 일반적으로 On-Premise 서버에서 리소스가 부족한 작업입니다. 이러한 기술 융합을 통해 장비의 문제를 조기에 발견할 수 있으며, 계획되지 않은 다운타임을 최소화하고 기계의 수명을 연장할 수 있습니다. 이러한 첨단 기술에 대한 업계의 노력은 최근 투자 동향에도 반영되어 있습니다. 로크웰 자동화이 2024년 3월 발표한 '제9회 연례 스마트 제조 보고서'에 따르면 제조업체의 85%가 올해 AI와 머신러닝에 대한 투자를 이미 실시했거나 계획하고 있으며, 이러한 컴퓨팅 부하를 지원하는 클라우드 인프라에 대한 의존도가 높은 것으로 나타났습니다.
동시에 실시간 데이터 분석과 운영 인사이트에 대한 수요가 증가하면서 시장이 크게 성장하고 있습니다. 산업 리더은 민첩성과 대응력을 높이는 정보에 입각한 의사결정을 위해 생산 라인과 공급망에 대한 즉각적인 가시성이 점점 더 많이 요구되고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 다양한 소스의 데이터 스트림을 통합하는 핵심 중앙 집중식 아키텍처를 제공하여 이해관계자들이 전 세계 시설의 성과 지표를 즉각적으로 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 이러한 데이터 중심 운영으로의 전환은 예산 계획에서도 뚜렷하게 나타나고 있으며, 루트스탁 소프트웨어가 2024년 4월에 발표한 '2024 제조 기술 조사'에 따르면 제조업체의 72%가 디지털 전환을 지원하기 위해 소프트웨어 예산을 늘린 것으로 나타났습니다. 또한 2024년 5월 Zebra Technologies가 실시한 '2024 제조업 비전 조사'에 따르면 제조 부문 리더의 54%가 업무 모니터링을 강화하기 위해 시각화 기술에 대한 지출을 늘릴 것으로 예상하고 있으며, 클라우드 연결성의 중요한 역할을 강조하고 있습니다.
레거시 시스템의 통합은 전 세계 산업용 클라우드 시장 성장에 큰 걸림돌이 되고 있습니다. 산업 시설의 경우, 현대적 연결성과 클라우드 통합을 위해 설계되지 않은 노후화된 기계와 독자적인 제어 프로토콜에 의존하는 경우가 많습니다. 이러한 기존 운영 기술과 클라우드 기반 플랫폼 간의 상호운용성을 구축하기 위해서는 복잡한 맞춤형 인터페이스가 필요하며, 이는 도입 비용과 시간을 크게 증가시킵니다. 그 결과, 많은 조직들이 클라우드 전환을 미루고, 핵심 생산 업무를 안정적으로 수행하고, 중요한 데이터 마이그레이션성이 부족한 고립된 시스템을 유지하기로 결정했습니다.
이러한 소극적인 태도는 기존 인프라와 연계된 막대한 경제적 가치에 의해 더욱 강화되고 있습니다. 디지털 호환성만을 위해 기능하는 설비를 교체하는 것은 즉각적인 투자 회수가 기대되지 않는다면 엄청난 비용으로 간주되어 기업은 현대화보다 자산의 수명 연장을 우선시할 수밖에 없습니다. 2024년 제조업 연합의 데이터에 따르면 약 2조 6,500억 달러 상당의 레거시 산업 자산이 계속 가동되고 있으며, 이는 급속한 디지털 도입을 가로막는 막대한 자본의 고착화 현상을 보여줍니다. 비 디지털 기계에 대한 이러한 높은 침몰 비용은 클라우드 솔루션의 잠재적 시장을 직접적으로 제한합니다. 왜냐하면 잠재적 구매자는 새로운 아키텍처를 수용하기 위해 기존 하드웨어를 폐기하는 것에 대해 적극적으로 저항하기 때문입니다.
생성형 AI를 산업 워크플로우에 통합하는 것은 표준적인 예지보전을 넘어 인간의 의사결정과 창의적 작업의 강화로 확장되고 있습니다. 생성 모델은 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)의 코드 생성 자동화, 제품 설계의 반복 프로세스 효율화, 현장 작업자를 위한 복잡한 기술 문서 합성에 도입되고 있습니다. 이러한 추세는 인력의 기술력 향상과 점점 더 복잡해지는 운영 기술을 관리하는 엔지니어의 인지적 부하를 줄여야 하는 중요한 요구에 부응하는 것입니다. 이 도입의 기세가 눈에 띕니다. 하니웰이 2024년 7월에 실시한 '산업용 AI 인사이트' 설문조사에 따르면 응답한 산업용 AI 리더의 94%가 인공지능 활용 확대 계획을 밝혔으며, 효율성과 생산성 향상을 가장 유망한 이점으로 꼽았습니다.
동시에 클라우드 기반 지속가능성 및 ESG 분석의 도입은 환경 영향 공개에 대한 압박이 커지면서 제조업체의 전략을 재구성하고 있습니다. 산업용 클라우드는 탄소 데이터의 핵심 저장소가 되고 있으며, 기업이 파편화된 공급망 전반에서 Scope 1, 2, 3 배출량을 상세하게 추적할 수 있게 해줍니다. 정적인 스프레드시트에서 감사 가능한 동적 클라우드 시스템으로 전환하여 실시간 수명주기 평가가 가능합니다. 그러나 벤더들이 적극적으로 노력하고 있는 심각한 기술적 격차가 여전히 존재합니다. 2024년 10월에 발표된 알리바바 클라우드의 'Tech-Driven Sustainability Trends and Index 2024'에 따르면 조사 대상 기업의 80%가 지속가능성 목표를 설정한 반면, 53%는 여전히 수동 방식에 의존하고 있는 것으로 나타났습니다. 자동화된 클라우드 기반 보고 솔루션에 대한 시급한 수요를 강조하고 있습니다.
The Global Industrial Cloud Market is projected to experience substantial growth, expanding from USD 71.05 Billion in 2025 to USD 191.22 Billion by 2031, representing a compound annual growth rate of 17.94%. This market is comprised of specialized cloud computing architectures and services tailored to streamline data management for industries such as manufacturing, energy, and logistics. These platforms enable the convergence of Information Technology and Operational Technology, unlocking capabilities like real-time remote monitoring, predictive maintenance, and advanced automation. Key drivers behind this expansion include the critical need for improved operational efficiency, the demand for scalable infrastructure to manage fluctuating data volumes, and the financial advantages gained by reducing capital expenditures previously required for maintaining on-premise hardware.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 71.05 Billion |
| Market Size 2031 | USD 191.22 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 17.94% |
| Fastest Growing Segment | Solution |
| Largest Market | North America |
However, widespread adoption is significantly hindered by the difficulty of integrating legacy systems and the complexity involved in digitizing manual processes. Many industrial organizations encounter obstacles in bridging the gap between traditional operational methods and modern cloud interfaces, a challenge that retards the pace of digital transformation. This disparity in digital maturity is highlighted by data from the National Association of Manufacturers; in 2024, 70% of manufacturers reported that they continued to collect data manually. This statistic emphasizes the substantial gap that vendors must address to facilitate broader market expansion and modernize industrial operations effectively.
Market Driver
The incorporation of Artificial Intelligence and Machine Learning acts as a primary catalyst for the Global Industrial Cloud Market, fundamentally transforming how manufacturers manage asset optimization. By utilizing the vast computing power of the cloud, industrial organizations can process the immense datasets necessary to train algorithms for predictive maintenance and automated quality control, tasks that are typically too resource-heavy for on-premise servers. This technological convergence enables the early detection of equipment issues, thereby minimizing unplanned downtime and extending the lifespan of machinery. The industry's commitment to these advanced technologies is reflected in recent investment patterns; according to the '9th Annual State of Smart Manufacturing Report' by Rockwell Automation in March 2024, 85% of manufacturers have either invested or plan to invest in AI and machine learning this year, indicating a heavy reliance on cloud infrastructure to support these computational workloads.
Simultaneously, the escalating demand for real-time data analytics and operational insights is driving significant market growth. Industrial leaders increasingly require immediate visibility into production lines and supply chains to make informed decisions that boost agility and responsiveness. Cloud platforms provide the essential centralized architecture to aggregate data streams from diverse sources, allowing stakeholders to monitor performance metrics instantly across global facilities. This shift toward data-centric operations is evident in budgetary planning; the '2024 State of Manufacturing Technology Survey' by Rootstock Software in April 2024 indicates that 72% of manufacturers are increasing their software budgets to support digital transformation. Furthermore, the '2024 Manufacturing Vision Study' by Zebra Technologies in May 2024 notes that 54% of manufacturing leaders expect to increase spending on visibility technology for better operational oversight, underscoring the vital role of cloud connectivity.
Market Challenge
The integration of legacy systems presents a significant barrier to the growth of the Global Industrial Cloud Market. Industrial facilities frequently depend on aging machinery and proprietary control protocols that were not designed for modern connectivity or cloud integration. Establishing interoperability between these entrenched operational technologies and cloud-based platforms necessitates complex, custom-built interfaces, which substantially increases both the cost and time required for deployment. Consequently, many organizations delay migrating to the cloud, choosing instead to maintain isolated systems that perform core production tasks reliably but lack essential data mobility.
This reluctance is further reinforced by the massive financial value tied to existing infrastructure. Replacing functional equipment simply for digital compatibility is often considered prohibitively expensive without an immediate return on investment, compelling companies to prioritize asset longevity over modernization. Data from the Manufacturers Alliance in 2024 indicates that legacy industrial assets valued at approximately $2.65 trillion remained in operation, highlighting the immense capital lock-in that restricts rapid digital adoption. This high sunk cost in non-digital machinery directly limits the addressable market for cloud solutions, as potential buyers actively resist discarding working hardware to accommodate new architectures.
Market Trends
The integration of Generative AI into industrial workflows is expanding beyond standard predictive maintenance to augment human decision-making and creative tasks. Generative models are being deployed to automate code generation for programmable logic controllers, streamline product design iterations, and synthesize complex technical documentation for frontline workers. This trend addresses the critical need to upskill workforces and reduce the cognitive burden on engineers managing increasingly complex operational technology. The momentum behind this adoption is significant; according to the 'Industrial AI Insights' study by Honeywell in July 2024, 94% of surveyed industrial AI leaders stated they have plans to expand their utilization of artificial intelligence, citing efficiency and productivity gains as the most promising benefits.
Concurrently, the implementation of cloud-based sustainability and ESG analytics is reshaping strategies as manufacturers face mounting pressure to disclose environmental impacts. Industrial clouds are becoming essential repositories for carbon data, enabling companies to track Scope 1, 2, and 3 emissions across fragmented supply chains with granular precision. This transition from static spreadsheets to dynamic, audit-ready cloud systems allows for real-time lifecycle assessments. However, a significant technological disconnect remains that vendors are actively addressing; according to Alibaba Cloud's 'Tech-Driven Sustainability Trends and Index 2024' from October 2024, while 80% of businesses surveyed have established sustainability targets, 53% continue to rely on manual methods for measuring their progress, underscoring the urgent demand for automated cloud-based reporting solutions.
Report Scope
In this report, the Global Industrial Cloud Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Industrial Cloud Market.
Global Industrial Cloud Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: