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AI 기반 예측 유지 보수 시장

페이지: 190 | 기준 연도: 2024 | 출시: August 2025 | 저자: Antriksh P.

시장 정의

AI 기반 예측 유지 보수는 인공 지능, 기계 학습 알고리즘 및 고급 분석을 사용하여 장비 장애를 예측하고 유지 보수 일정을 최적화하는 것을 말합니다. 예상치 못한 가동 중지 시간을 최소화하고 자산 수명을 연장하며 운영 비용을 줄이는 데 도움이됩니다.

이 기술은 장비 신뢰성이 중요한 제조, 에너지, 자동차, 항공 우주 및 의료에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. Global Deployment를 가속화하는 Industry 4.0, Digital Twins 및 Cloud 플랫폼에 의해 채택이 더욱 촉진됩니다.

AI 기반 예측 유지 보수 시장개요

글로벌 AI 기반 예측 유지 보수 시장 규모는 2024 년에 7 억 7,430 만 달러로 평가되었으며 2025 년 8 억 7,770 만 달러에서 2032 년까지 1,79260 만 달러로 증가 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR 10.67%를 나타 냈습니다.

빅 데이터 및 고급 머신 러닝 알고리즘의 발전은 장비 신뢰성 전략을 재구성하고 있습니다. 클라우드 기반 예측 유지 관리 솔루션의 배포가 증가하면 확장 가능한 데이터 저장, 더 빠른 분석 및 분산 자산의 원격 모니터링이 가능합니다. 이러한 발전은 예측 정확도를 높이고 의사 결정을 개선하며 유지 보수 비용을 줄입니다.

주요 하이라이트 :

  1. AI 기반 예측 유지 보수 산업은 2024 년 7 억 7,430 만 달러로 기록되었습니다.
  2. 시장은 2025 년에서 2032 년까지 10.67%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
  3. 북아메리카는 2024 년에 34.09%를 차지했으며, 이는 2 억 7,700 만 달러로 평가되었습니다.
  4. 소프트웨어 세그먼트는 2024 년에 3,670 만 달러의 수익을 올렸습니다.
  5. 클라우드 기반 세그먼트는 2032 년까지 6 억 6,100 만 달러에이를 것으로 예상됩니다.
  6. 제조 부문은 예측 기간 동안 CAGR 10.70%를 목격 할 것으로 예상됩니다.
  7. 아시아 태평양은 투영 기간 동안 11.70%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

AI 기반 예측 유지 보수 시장에서 운영되는 주요 회사는 Schneider Electric, Rockwell Automation, Aveva Group Limited, Oracle, IBM Corporation, SAS Institute Inc., Onyx Insight, Microsoft, Hitachi, Ltd., Siemens, H2O.AI, C3.AI, Inc., General Electric Company, SAP Company 및 Bosch Global Software Technology GMB입니다.

AI-based Predictive Maintenance Market Size & Share, By Revenue, 2025-2032

생성 AI 및 NLP (Natural Language Processing)의 출현은 시장 성장을위한 새로운 기회를 창출하고 있습니다.생성 AI장비 성능 시나리오를 시뮬레이션하고, 유지 보수 권장 사항을 생성하며, 역사적 데이터 세트가 제한 될 때 예측 모델을 강화하기 위해 합성 데이터를 생성 할 수 있습니다.

동시에 NLP 기반 인터페이스를 통해 기술자와 엔지니어는 복잡한 코딩 또는 쿼리 대신 자연의 대화 언어를 사용하여 예측 유지 보수 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. 이를 통해 기술 전문 지식이 제한된 조직의 기술 장벽을 줄이고 조직 전체의 채택을 향상시킵니다.

이 기회는 의사 결정을 강화하고, 인력 효율성을 높이고, AI 중심 유지 보수를 일상 운영에 통합하여 궁극적으로 시장 성장을 강화합니다.

  • 2025 년 3 월, Siemens는 확장 된 Senseye Predictive Maintenance 기능을 통합하여 Generative AI Assistant 인 Industrial Copilot을 업그레이드했습니다. 이 솔루션은 예측, 예방, 수리 및 최적화를 포함하여 유지 보수주기의 모든 단계를 지원하여 가치 사슬의 운영 효율성 향상을 지원합니다.

시장 드라이버

제조 및 산업 분야의 산업 4.0 관행의 채택 증가

산업 4.0 관행의 채택은 AI 기반 예측 유지 보수 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. Industry 4.0은 예측 유지 관리 기능과 일치하는 자동화, 연결 및 데이터 중심의 통찰력을 강조합니다.

  • Invest India (2024 년 6 월)에 따르면, 인도의 제조 부문은 Smart Factory 개발을 촉진하여 AI 및 ML 구동 예측 유지 보수를 빠르게 채택하고 있습니다. Nasscom은 디지털 기술이 2025 년까지 2021 년 20%에서 제조 지출의 40%를 차지할 것으로 예상됩니다.

IoT 센서, 로봇 공학 및 사이버 물리 시스템의 통합을 통해 제조업체는 방대한 운영 데이터를 생성 할 수 있습니다. AI 기반 예측 유지 보수 솔루션은이 데이터를 사용하여 장비 오작동의 조기 경고 신호를 감지하고 생산 워크 플로우를 최적화하며 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄입니다. 산업 플레이어는 효율성과 경쟁력을 향상시키기 위해 예측 유지 보수를 디지털 혁신 전략에 점차 포함하고 있습니다.

  • 2023 년 10 월 브라질의 Sonepar Company 인 Dimensional은 예측 플랫폼 D+Brain을 개발했습니다. 이 솔루션은 실패를 감지하고, 주요 매개 변수를 모니터링하며, 지능적이고 주문형 예측 솔루션을 통해 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지 할 수 있습니다.

시장 도전

레거시 시스템과의 높은 구현 비용 및 통합 복잡성

AI 기반 예측 유지 보수 시장의 발전을 방해하는 주요 과제는 고급 솔루션을 레거시 시스템과 통합하는 높은 구현 비용과 복잡성입니다. 많은 산업은 여전히 ​​최신 IoT 센서 및 AI 구동 플랫폼과의 호환성이 부족한 노화 기계에 의존합니다.

예측 유지 보수를 이러한 인프라에 통합하려면 하드웨어 개조, 데이터 관리 및 인력 교육에 대한 상당한 투자가 필요하며, 이는 예산이 제한된 중소기업의 장벽이 될 수 있습니다. 또한 통합 복잡성은 제대로 관리되지 않으면 워크 플로를 방해 할 수 있습니다.

솔루션 제공 업체는 모듈 식 플랫폼, 확장 가능한 클라우드 기반 배포 및 선불 비용을 줄이는 Edge AI 도구를 제공 하여이 문제를 해결하고 있습니다. 전략적 파트너십 및 관리 서비스를 통해 기업은 대규모 혼란없이 예측 유지 보수를 점차적으로 채택 할 수 있습니다.

시장 동향

디지털 쌍둥이 기술의 채택

성장하는 채택디지털 쌍둥이AI 기반 예측 유지 보수 시장에서 기술은 주요 추세로 등장하고 있습니다. 디지털 쌍둥이는 물리적 자산의 가상 복제본을 만들어 실시간 시뮬레이션, 모니터링 및 예측 분석을 가능하게합니다.

센서 데이터, AI 모델 및 머신 러닝 알고리즘을 통합함으로써 디지털 쌍둥이는 장비 성능 및 잠재적 실패 포인트에 대한 심층적 인 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 조직은 정확성을 높이고 유지 보수 요구를 예측하고 자산 수명을 연장하며 다운 타임을 최소화 할 수 있습니다.

에너지, 자동차 및 제조와 같은 산업은 디지털 쌍둥이를 적극적으로 활용하여 비용을 줄이고 효율성을 향상시킵니다. 시나리오를 사실상 테스트하고 운영 중단없이 결과를 예측하는 능력은 예측 유지 보수를 발전시키는 데있어 성장하는 역할을 강조합니다.

  • 2024 년 7 월, Schneider Electric은 ETAP EOT 및 PSM과 통합 된 Ecostruxure Power Operation을 도입했습니다. 이 솔루션은 실시간 모니터링, 예측 분석 및 시스템 교육을 위해 디지털 쌍둥이를 활용하여 에너지 최적화, 장비 성능 통찰력 및 사전 예방 유지 보수를 가능하게하여 비용 효율성, 신뢰성 및 지속 가능성을 향상시킵니다.

AI 기반 예측 유지 보수 시장 보고서 스냅 샷

분할

세부

구성 요소에 의해

하드웨어, 소프트웨어 (통합, 독립형), 서비스

배포에 의해

온 프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드

수직으로

제조, 건축, 에너지 및 전력, 자동차, 건강 관리, 기타

지역별

북아메리카: 미국, 캐나다, 멕시코

유럽: 프랑스, ​​영국, 스페인, 독일, 이탈리아, 러시아, 나머지 유럽

아시아 태평양: 중국, 일본, 인도, 호주, 아세안, 한국, 나머지 아시아 태평양

중동 및 아프리카: 터키, 미국, 사우디 아라비아, 남아프리카, 중동 및 아프리카의 나머지

남아메리카: 브라질, 아르헨티나, 남아메리카의 나머지

시장 세분화

  • 구성 요소 (하드웨어, 소프트웨어 및 서비스) : 소프트웨어 세그먼트는 2024 년에 38.61%의 점유율을 보유했으며, 예측 유지 보수를위한 AI 알고리즘, 실시간 데이터 처리 및 고급 분석을 가능하게하는 데 중요한 역할을 수행했습니다.
  • 배포 (온-프레미스, 클라우드 기반 및 하이브리드) : 클라우드 기반 부문은 확장 성, 비용 효율성 및 분산 자산에 대한 원격 모니터링을 지원하는 능력으로 인해 예측 기간 동안 10.79%의 CAGR로 증가 할 것으로 예상됩니다.
  • 수직 (제조, 건축, 에너지 및 전력, 자동차, 의료 및 기타) : 제조 부문은 2032 년까지 4 억 4,100 만 달러에 도달 할 것으로 예상되며, 산업 4.0의 채택 상승, 연결된 기계에 대한 의존도 증가 및 생산 환경에서의 다운 타임 감소에 대한 강도가 높아질 것으로 예상됩니다.

AI 기반 예측 유지 보수 시장지역 분석

지역을 기반으로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 남미로 분류되었습니다.

AI-based Predictive Maintenance Market Size & Share, By Region, 2025-2032

북미 AI 기반 예측 유지 보수 시장 점유율은 2024 년에 34.09%로 2 억 7,700 만 달러에 달했습니다. 이러한 지배력은 업계 4.0, 주요 기술 공급 업체의 강력한 존재, 제조, 항공 우주, 자동차 및 에너지 부문에 걸쳐 IoT 지원 솔루션을 광범위하게 배치함으로써 강화됩니다.

디지털 혁신, 고급 인프라 및 AI/ML R & D에 대한 상당한 투자는 지역 시장 성장을 강화하고 있습니다. 또한 직장 안전 및 지속 가능성에 대한 엄격한 규정은 기업이 AI 기반 예측 유지 보수를 구현하여 규정 준수를 보장하고 운영 위험을 최소화하도록 촉구합니다.

  • 2024 년 3 월, Oracle은 Fusion Cloud SCM에 Oracle Smart Operation을 도입하여 AI를 활용하여 제조 및 유지 보수를 향상 시켰습니다. 이 솔루션은 생산성, 품질 및 운영 가시성을 향상시키는 동시에 계획되지 않은 다운 타임을 줄이면 고객이 더 큰 효율성과 최적화 된 공장 출력을 달성 할 수 있습니다.

아시아 태평양 AI 기반 예측 유지 보수 산업은 예측 기간 동안 11.70%의 최고 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 급속한 산업화, 중국, 인도, 일본 및 한국과 같은 국가의 제조 기반을 확대하고 스마트 공장 이니셔티브의 채택을 증가시키기 때문입니다.

이 지역의 정부는 유리한 정책, 인프라 개발 및 디지털 혁신 프로그램을 통해 산업 4.0 채택을 지원하고 있습니다. 이 지역의 자동차 생산, 전자 제조 및 에너지 부문 현대화에 중점을두고 있습니다.

또한 IoT 장치, 클라우드 컴퓨팅 및 AI 중심 분석의 사용이 증가함에 따라 실시간 모니터링 및 예측 통찰력을 가능하게하여 국내 시장 확장을 지원합니다.

규제 프레임 워크

  • 미국에서NIST (National Institute of Standards and Technology) 사이버 보안 프레임 워크는 데이터 보안 및 위험 관리를 규제합니다. 산업 IoT 데이터를 처리하는 예측 유지 보수 플랫폼은 사이버 보안 표준을 준수하고 민감한 운영 통찰력을 보호합니다.
  • 인도에서, DPDP Act (Digital Personal Data Protection Act), 2023은 디지털 데이터 사용을 감독합니다. 예측 유지 보수 플랫폼 내에서 산업 및 운영 데이터의 책임있는 처리를 의무화하여 산업 전반에 걸쳐 신뢰 및 채택을 강화합니다.
  • 중국에서, 중화 인민 공화국의 사이버 보안법은 지역 데이터 저장 및 산업 분석 시스템의 엄격한 모니터링을 의무화하여 예측 유지 보수 제공 업체에 영향을 미칩니다.
  • 일본에서, 개인 정보 보호 (APPI)는 개인 및 운영 데이터를 안전하게 사용하여 산업 IoT 시스템과 AI 분석을 안전하게 통합 할 수 있도록합니다.

경쟁 환경

AI 기반 예측 유지 보수 산업의 주요 업체는 경쟁 위치를 강화하기위한 다양한 전략을 구현하고 있습니다. 많은 회사들이 산업 운영자, 클라우드 제공 업체 및 IoT 공급 업체와의 전략적 협업 및 파트너십을 우선시하여 솔루션 기능을 확장하고 다양한 인프라에 대한 완벽한 통합을 보장하고 있습니다.

인공 지능, 기계 학습 및 디지털 트윈 기술에 대한 투자는 예측 정확도를 높이고, 잘못된 경보를 최소화하며, 실행 가능한 통찰력을 제공하기 위해 가속화되고 있습니다.

기업은 또한 모든 규모의 기업, 특히 비용 효율적인 솔루션을 찾는 중소 기업을 수용하기 위해 확장 가능한 클라우드 배포에 중점을두고 있습니다. 주요 전략에는 글로벌 도달 범위 확대, R & D 파이프 라인 강화, 레거시 시스템 통합을 해결하기위한 모듈 식 플랫폼 제공, 진화하는 데이터 보안 규정 준수를 보장하는 것이 포함됩니다.

  • 2025 년 6 월, Siemens는 독일의 Sachsenmilch Leppersdorf Gmbh와 협력하여 AI 구동 Sensey Predictive Maintenance를 발전 시켰습니다. 이 초보자는 사전 문제 탐지, 지속적인 운영 및 엄격한 품질 준수를 가능하게합니다.음식 및 음료 부문에서.  고급 예측 통찰력을 제공함으로써 솔루션은 신뢰성을 향상시키고 Sachsenmilch의 복잡한 생산 환경에서 다운 타임을 최소화합니다.

AI 기반 예측 유지 보수 시장의 주요 회사 :

  • 슈나이더 전기
  • 로크웰 자동화
  • Aveva Group Limited
  • 신탁
  • IBM Corporation
  • SAS Institute Inc.
  • 오닉스 통찰력
  • 마이크로 소프트
  • Hitachi, Ltd.
  • 지멘스
  • h2o.ai
  • C3.ai, Inc.
  • 일반 전기 회사
  • SAP SE
  • Bosch Global Software Technologies Gmbh

최근 개발 (제품 출시)

  • 2025 년 3 월Augury는 느린 회전 기계를위한 최초의 AI 기반 모니터링 솔루션 인 Machine Health Ultra Low를 도입했습니다. 초음파 감지 및 고급 진단을 활용 하여이 솔루션은 기계 건강 360 ° 플랫폼을 확장하여 제조업체에게 다양한 산업 환경에서 더 넓은 자산 범위, 높은 정확도 및 개선 된 제어를 제공합니다.
  • 2024 년 6 월, Hitachi Industrial Equipment Systems Co., Ltd.는 공기 압축기에 대한 예측 진단 서비스를 도입했습니다. 이 서비스는 머신 러닝 및 전문가 통찰력을 결합하여 잠재적 인 문제를 감지하고 장비 중단을 방지하며 에너지 소비 및 환경 영향을 줄이면서 생산성을 향상시키는 효율적인 운영을 권장합니다.
  • 2025 년 1 월, AI 기반 예측 유지 보수 제공 업체 인 Futuremain Co., Ltd.는 Saudi Aramco와 함께 개념 증명 (POC)을 완료했습니다. 이 성과는 ExRBM 솔루션의 중동 출시를 지원하고 회사의 지역 성장 및 글로벌 확장 전략을 강화합니다.

자주 묻는 질문

예측 기간 동안 AI 기반 예측 유지 보수 시장의 예상 CAGR은 무엇입니까?
2024 년 산업은 얼마나 컸습니까?
시장을 이끄는 주요 요인은 무엇입니까?
시장의 주요 업체는 누구입니까?
예상 기간에 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역은 무엇입니까?
2032 년에 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상되는 부문은 무엇입니까?