2025-2037년 글로벌 빌딩 분석 시장 규모, 예측 및 추세 하이라이트
빌딩 분석 시장 규모는 2024년 127억 달러로 평가되었으며, 2037년 말까지 302억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2025년부터 2037년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 7.7%로 성장할 것으로 예상됩니다. 2025년 빌딩 분석 산업 규모는 130억 달러로 추산됩니다.
시장 성장 궤적은 에너지 소비를 최적화할 수 있는 스마트 빌딩 기술 도입 증가로 긍정적인 영향을 받고 있습니다. 도시화 증가부터 스마트 시티 이니셔티브 성장까지 다양한 요인이 시장 역학에 영향을 미치고 있습니다. 경제 지표 측면에서는 센서 부품, 연결 인프라, AI 처리 장치의 가격 상승으로 인해 에너지 관리 시스템의 생산자물가지수(PPI)가 2024년에서 2025년 사이에 상승했습니다. 2025년 초 PPI는 156.4로 추산되었습니다.
시장 운영 지표 측면에서는 하이브리드 워크플로우 모델이 활용 패턴의 변동에 기여했습니다. 부동산 부문에서는 특정 도시 중심지의 점유율 차이가 20%를 초과하여 동적 공간 관리를 강화하는 분석 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다. 또한, 지역적인 압력으로 인해 빌딩 분석 도입이 더욱 확대되었습니다. 예를 들어, EU의 건물 에너지 성능 지침(EPBD)과 캘리포니아의 Title 24는 고급 분석 도입 확대를 촉진했습니다.
시장의 공급망은 소프트웨어 개발부터 하드웨어 생산까지 다면적입니다. 무역 흐름은 첨단 소프트웨어 솔루션이 선진국에서 신흥국으로 이동하는 양상을 보이고 있습니다. 또한, 하드웨어 구성 요소는 아시아 태평양 지역에서 북미와 유럽으로 이동하고 있습니다. 글로벌 시장은 특히 하드웨어 제조에 대한 자본 지출이 완만한 성장을 보이면서 이중화된 투자 패턴의 영향을 받고 있습니다. 이러한 추세는 시장이 예상 기간 동안 지속적인 성장을 유지할 준비가 되어 있음을 시사합니다.
빌딩 분석 부문: 성장 동인과 과제
성장 동력
- 에너지 벤치마킹 규정 준수가 도입 촉진:시장의 주요 촉매제는 규제 준수입니다. 2023년에는 뉴욕시 지방법 97호, 영국의 최소 에너지 효율 기준(MEES), EU의 개정 에너지 성능 건물 지침(EPBD) 등 여러 관할권에서 상업용 건물에 매년 에너지 소비량을 보고하도록 의무화했습니다. 또한, 측정 가능한 성장을 보여주는 지표는 MEES의 시행을 통해 강조될 수 있으며, 이를 통해 영국의 규정 준수율은 2022년 47%에서 2024년 73%로 증가할 것으로 예상됩니다. 시장은 이러한 추세를 활용하여 2037년 말까지 성장세를 유지할 것으로 예상됩니다.
- 엣지 컴퓨팅으로 강화된 실시간 감지 기능으로 운영 복원력 향상: AI 알고리즘의 등장과 함께 엣지 컴퓨팅의 급속한 발전은 빌딩 시스템의 결함 감지 및 예측 유지 관리를 향상시켰습니다. 이는 빌딩 분석 도입 확대에 유리한 생태계를 조성합니다. 이러한 변화는 IoT 센서 구축 증가와 병원과 같은 중요한 상업 인프라의 가동 중단 비용 급증을 방지하기 위한 노력의 영향을 특히 크게 받습니다. 영향 측면에서, Siemens와 Honeywell은 2023년 엣지 AI 기반 분석 시스템을 갖춘 건물에서 계획되지 않은 가동 중단 시간이 30% 이상 감소했다고 보고했습니다. 기술 발전으로 인한 분석 개선과 전 세계적인 연결성 증가가 결합되면서 예측 기간 동안 시장의 성장 모멘텀이 지속적으로 강화될 것으로 예상됩니다.
글로벌 빌딩 분석 시장을 형성하는 기술 동향
글로벌 시장은 기술 발전으로 분석 플랫폼이 개선됨에 따라 진화하고 있습니다. 예를 들어, IoT 센서의 발전으로 실시간 모니터링이 향상되었으며, 통신 사업자들은 네트워크 사이트 에너지 관리가 38% 향상되었다고 보고했습니다. 또 다른 주요 발전은 디지털 트윈의 확산으로, 예측 유지보수가 크게 강화되었습니다. 아래 표는 시장의 주요 도입 통계를 보여줍니다.
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기술 |
산업 |
도입 통계/예시 |
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AI 예측 유지 관리 |
제조 |
다운타임 30.5% 감소 및 연간 1,530만 달러 절감 |
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IoT 센서 네트워크 |
통신 |
네트워크 사이트 에너지 관리 40.2% 개선 |
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엣지 컴퓨팅 |
금융 |
지연 시간에 민감한 작업에 대한 엣지 AI 도입 27.3% 증가 |
AI와 ML, 빌딩 분석 혁신 주도
AI와 ML의 융합으로 글로벌 시장의 제품 개발이 활성화되었습니다. 시장의 주요 기업들은 AI 기반 시뮬레이션을 활용하여 설계 주기를 단축하고 있습니다. 측정 가능한 효과 측면에서 Honeywell은 AI 기반 가상 프로토타입을 활용하여 제품 개발 시간을 20% 이상 단축하는 데 성공했습니다. 아래 표는 시장 주요 업체들의 AI 및 ML 통합 성과를 보여줍니다.
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회사 |
AI 및 ML 통합 ML |
결과 |
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Honeywell |
제품 설계를 위한 AI 기반 가상 프로토타입 제작 |
제품 개발 시간 25.5% 단축 |
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Johnson Controls |
AI 기반 공급망 최적화 |
물류 비용 18.4% 절감, 재고 정확도 향상 |
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슈나이더 일렉트릭 |
AI 기반 예측 유지보수 및 품질 관리 |
제품 품질 15.3% 향상 |
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지멘스 |
예측 유지보수 및 운영 분석을 위한 ML 알고리즘 |
장비 가동 중단 시간 30.6% 감소 |
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ABB |
동적 빌딩 에너지 관리를 위한 AI |
운영 에너지 비용 20.7% 감소 |
도전과제
- 분산된 데이터 생태계로 인한 통합 분석 제공 저해: 데이터 소스와 규제 기준의 분산된 특성으로 인해 시장은 어려움을 겪고 있습니다. 이기종 데이터 세트의 다양성은 통합을 가로막는 장애물을 더욱 심화시켰습니다. 이로 인해 소비자부터 운영자까지 시장의 다양한 측면에 영향을 미치는 다운타임이 증가합니다. 또한, 통합된 데이터 프로토콜이 없는 여러 공급업체에 대한 시장의 의존도는 이러한 문제를 더욱 심화시킵니다.
빌딩 분석 시장: 주요 통찰력
| 보고서 속성 | 세부정보 |
|---|---|
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기준 연도 |
2024 |
|
예측 연도 |
2025-2037 |
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연평균 성장률 |
7.7% |
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기준 연도 시장 규모(2024년) |
127억 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2037년) |
302억 달러 |
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지역 범위 |
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분석 세분화 구축
글로벌 빌딩 분석 시장은 구축 방식에 따라 온프레미스와 클라우드 기반으로 구분되며, 그중 클라우드 기반 부문은 다양한 최종 사용자 분야에서 클라우드 컴퓨팅 보급률이 증가함에 따라 예측 기간 동안 시장 점유율이 가장 높을 것으로 예상됩니다. 또한, 개발도상국의 기술에 능숙한 세대의 인구 증가와 스마트폰 사용 증가는 해당 부문의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
빌딩 분석 시장은 애플리케이션 기반으로 고장 감지 및 모니터링, 에너지 관리 등으로 세분화됩니다.주차 관리, 비상 관리, 보안 관리 등 에너지 관리 부문은 예측 기간 동안 상당한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 에너지 절약 및 최적화에 대한 사람들의 인식이 높아지고 에너지 사용 추세 모니터링에 대한 필요성이 증가함에 따라 더욱 그렇습니다.
최종 사용자 기준으로 시장은 주거용 건물, 정부 건물, 상업용 건물, 기타 건물로 세분화되며, 그중 주거용 건물 부문은 인구 증가에 따른 주택 건설 증가와 주거용 스마트 빌딩에 대한 수요 증가에 힘입어 예측 기간 동안 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 또한, 주거용 건물의 효율적인 보안 시스템, 주차 공간, 유지 보수 시설에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이는 해당 건물에 대한 분석 서비스 수요를 증가시킬 것으로 예상되며, 이는 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
글로벌 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.
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유형별 |
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배포별 |
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애플리케이션별
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최종 사용자
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Vishnu Nair
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빌딩 분석 산업 - 지역별 개요
북미 시장 전망
북미 빌딩 분석 시장은 2037년 말까지 38.7%의 매출 점유율을 기록하며 시장 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 북미 지역 빌딩 기술 구성 요소 흐름의 80% 이상을 차지하는 대륙 간 무역을 통해 더욱 강화된 경제 통합이 시장 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 또한, 이는 북미 지역에 탄탄한 가치 사슬을 구축합니다. 북미 에너지 표준 위원회(NASB)가 동질적인 에너지 효율 정책을 시행하는 등 우호적인 규제 생태계가 이 시장을 뒷받침하고 있습니다. 인구 통계학적 추세 측면에서 주요 대도시를 중심으로 도시 인구가 크게 증가했으며, 이는 스마트 빌딩의 급격한 도입과 관련이 있습니다. 이러한 추세가 함께 어우러져 예측 기간 동안 시장이 여전히 지배적인 매출 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다.
미국 시장은 북미 지역에서 시장 점유율 1위를 유지할 것으로 예상됩니다. 이 지역 시장은 주 단위의 차별화가 특징이며, 공급업체에게 가장 수익성이 높은 기회는 텍사스, 캘리포니아, 뉴욕에 집중되어 있습니다. 물가상승률 감축법(IRA)과 같은 연방 정책은 하위 시장에 영향을 미쳐 2023년 말까지 상업용 부동산의 결함 감지 도입률이 14% 이상 증가했습니다. 전략적 인텔리전스(Strategy Intelligence)는 지역화된 규제 지식을 활용하는 기업이 서비스 포트폴리오를 확장하는 동시에 프리미엄 가격을 확보할 수 있음을 강조합니다.
APAC 시장 전망
APAC 빌딩 분석 시장은 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 12.9%로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. APAC 성장의 원동력은 APAC 경제권 전반의 무역 흐름 개선과 스마트 시티 이니셔티브의 확산입니다. 또한, 2023년 RCEP 관세 철폐로 인해 일본과 한국으로부터의 빌딩 자동화 수입이 각각 17%와 14% 증가할 것으로 예상됩니다. 또한, 베트남과 한국, 인도네시아, 일본 간의 양자 협정은 기술 이전을 촉진했습니다. 이 지역 시장은 싱가포르의 GIC(Global Investment Corporation)와 말레이시아의 카자나(Khazanah)와 같은 국부펀드의 지역 친환경 건축 인프라에 대한 적극적인 투자를 통해 수혜를 받고 있습니다. 2037년 말까지 아시아 태평양 전역의 도시화 급증은 지속적인 시장 성장을 보장할 잠재력을 가지고 있습니다.
중국 시장은 이중 순환 전략으로 인해 빠른 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 상하이와 같은 1선 도시의 국내 소비는 전년 대비 8.0% 증가한 반면, 우한과 청두와 같은 2선 도시의 소비는 12.2% 증가했습니다. 이들 도시의 대규모 인프라 현대화로 인해 빌딩 분석 도입이 가속화되고 있습니다. 트렌드 측면에서는 중국의 소비자와 기업이 친환경 건축 인증에 높은 반응을 보였으며, 이는 최종 사용자의 빌딩 분석 도구 도입 의향을 강화하여 핵심적인 투자 지표로 활용됩니다.
빌딩 분석 분야를 지배하는 회사
- 회사 개요
- 사업 전략
- 주요 제품 제공
- 재무 실적
- 핵심 성과 지표
- 위험 분석
- 최근 동향
- 지역별 입지
- SWOT 분석
글로벌 시장은 정해진 기간 동안 성장을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 시장은 전문 기업과 대기업이 혼재되어 있는 특징을 보입니다. 슈나이더 일렉트릭, 지멘스, 존슨 컨트롤즈 등이 대표적인 기업입니다. 중견 기업들은 특정 건물 유형에 특화된 클라우드 기반 분석 솔루션을 제공함으로써 틈새시장을 개척하는 데 성공해 왔습니다. 아래 표는 글로벌 빌딩 분석 분야의 주요 기업을 보여줍니다.
|
회사명 |
매출 점유율(2024년) |
|
슈나이더 일렉트릭(프랑스) |
12.9% |
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Siemens AG(독일) |
11.4% |
|
Johnson Controls(아일랜드) |
10.3% |
|
Honeywell International(미국) |
9.7% |
|
IBM(미국) |
8.2% |
|
BuildingIQ(미국) |
xx% |
|
아이코닉스 (미국) |
xx% |
|
델타 일렉트로닉스(대만) |
xx% |
|
코퍼트리 애널리틱스(캐나다) |
xx% |
|
제너럴 일렉트릭(미국) |
xx% |
|
ENGIE Insight(프랑스) |
xx% |
|
그리드포인트(미국) |
xx% |
|
플라논(네덜란드) |
xx% |
|
알투스 그룹(캐나다) |
xx% |
|
매터포트(미국) |
xx% |
시장 내 각 회사가 다루는 분야는 다음과 같습니다.
최근 동향
- 2024년 11월, 존슨 컨트롤즈는 생성형 AI 제어 및 자율 건물 조정 기능을 도입했습니다. 2025년 1분기에 대규모 포트폴리오 도입률이 15% 증가했습니다.
- 2024년 5월, 하니웰은 유틸리티 플랫폼용 포지 퍼포먼스(Forge Performance) 출시를 발표했습니다. 이 AI 기반 솔루션은 디지털 트윈 기능과 머신 러닝을 통합하여 예측 유지보수를 강화합니다. 이 플랫폼은 에너지 공급과 수요의 균형을 맞추기 위해 전력망의 신뢰성을 강화하는 것을 목표로 합니다.
- Report ID: 3258
- Published Date: Jun 30, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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