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운영 예측 유지보수 시장 규모 및 전망(구축 모드(클라우드, 온프레미스), 최종 사용, 구성 요소별 - 성장 추세, 주요 업체, 지역 분석 2026-2035)

  • 보고서 ID: 7647
  • 발행 날짜: Sep 18, 2025
  • 보고서 형식: PDF, PPT

운영 예측 유지 관리 시장 전망:

운영 예측 유지보수 시장 규모는 2025년 58억 6천만 달러로 평가되었으며, 2035년에는 400억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2026년부터 2035년까지 예측 기간 동안 약 21.2%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 2026년 운영 예측 유지보수 산업 규모는 69억 8천만 달러로 추산됩니다.

Operational Predictive Maintenance Market Size
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시장의 가장 중요한 동인 중 하나는 산업 생태계에서 산업용 사물 인터넷(IIoT) 기술과 인공지능의 광범위한 도입입니다. 예측 유지보수 솔루션은 장비 상태를 모니터링하기 위해 센서 생성 데이터, 엣지 컴퓨팅, 클라우드 플랫폼에 점점 더 의존하고 있습니다. AI 모델은 이상 징후를 분석하고 잠재적 고장을 예측하며 시정 조치를 권고하여 유지보수 일정을 위한 원활한 피드백 루프를 구축합니다.

제조, 석유 및 가스, 발전, 항공 등의 산업은 운영 기술 스택에 예측 유지보수를 통합하여 사후 대응 및 예방 유지보수 전략을 예측적이고 데이터 중심적인 모델로 대체하고 있습니다. 2024년 9월, 지멘스 모빌리티(Siemens Mobility)는 Railigent X 플랫폼을 통해 철도 차량에 IoT 기반 예측 유지보수를 확대했습니다. 이 플랫폼은 열차의 실시간 센서 데이터와 AI 기반 분석을 통합하여 부품 고장을 예측하고 유지보수 일정을 최적화합니다. 이를 통해 주요 유럽 철도망에서 열차 가동 중단 시간이 25% 감소한 것으로 보고되었습니다.

키 운영 예측 유지 보수 시장 통찰 요약:

  • 지역별 주요 내용:

    • 북미 운영 예측 유지보수 시장은 광범위한 산업 디지털화와 스마트 제조 도입에 힘입어 2035년까지 시장 점유율 40%를 차지할 것으로 예상됩니다.
    • 아시아 태평양 시장은 급속한 산업화와 스마트 제조 추진에 힘입어 2035년까지 상당한 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

  • 세그먼트 인사이트:

    • 운영 예측 유지보수 시장에서 클라우드 부문은 2035년까지 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 클라우드의 확장성, 비용 효율성, 그리고 여러 사이트 운영에 걸친 손쉬운 통합, 그리고 AI 기반 분석 지원이 그 주요 요인입니다.
    • 운영 예측 유지보수 시장에서 제조 부문은 2035년까지 30%의 시장 점유율을 확보할 것으로 예상됩니다. 이는 실시간 모니터링을 지원하고 유지보수 일정을 최적화하는 IIoT 및 센서 기술의 통합에 힘입은 것입니다.

  • 주요 성장 추세:

    • 자산 최적화 및 다운타임 감소에 대한 수요 증가
    • 주요 인프라에 대한 규제 압력 및 규정 준수 의무

  • 주요 과제:

    • 복잡한 통합 프로세스
    • AI 및 산업 분석 분야 숙련 인력 부족

  • 주요 참여자:IBM Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, General Electric Company, Schneider Electric SE, Siemens AG, Rockwell Automation, Inc., PTC Inc., Uptake Technologies Inc., SAS Institute Inc.

글로벌 운영 예측 유지 보수 시장 예측 및 지역 전망:

  • 시장 규모 및 성장 예측:

    • 2025년 시장 규모: 58억 6천만 달러
    • 2026년 시장 규모: 69억 8천만 달러
    • 예상 시장 규모: 2035년까지 400억 8천만 달러
    • 성장 예측: 21.2% CAGR(2026-2035)

  • 주요 지역 역학:

    • 가장 큰 지역: 북미(2035년까지 40% 점유율)
    • 가장 빠르게 성장하는 지역: 아시아 태평양
    • 주요 국가: 미국, 독일, 중국, 일본, 영국
    • 신흥국: 중국, 인도, 일본, 싱가포르, 말레이시아

    • Last updated on : 18 September, 2025

성장 동력

  • 자산 최적화 및 가동 중단 시간 단축에 대한 수요 증가: 계획되지 않은 가동 중단은 에너지, 운송, 중장비 산업 전반에 걸쳐 여전히 큰 비용 부담을 안겨주는 문제 중 하나입니다. 운영 예측 유지보수는 조기 고장 감지 및 상태 기반 알림을 통해 이러한 위험을 크게 완화합니다. 이는 자산 수명 연장에 도움이 될 뿐만 아니라 예상치 못한 장비 고장으로 인한 운영 및 재정적 위험을 최소화합니다. 미국 에너지부 보고서에 따르면, 예측 유지보수를 도입한 시설은 유지보수 비용을 최대 30%, 고장 발생률을 최대 45%까지 줄일 수 있습니다. 이러한 결과는 운영 효율성 향상 및 투자 수익률(ROI) 극대화를 목표로 하는 자산 집중 기업에 투자하는 투자자들에게 점점 더 매력적으로 다가오고 있습니다.
  • 중요 인프라 분야의 규제 압력과 규정 준수 의무: 공공 서비스, 화학 처리, 대중교통과 같은 산업은 엄격한 안전 기준에 따라 운영되고 있으며 규제 기관이 부과하는 규정 준수 요건을 충족해야 합니다. 또한, 철도 인프라 및 원자력 에너지와 같은 분야에서 첨단 모니터링 시스템 도입을 위한 정부 지원 이니셔티브는 예측 유지보수 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 운영 예측 유지보수 시장에 대한 규제 압력의 영향을 보여주는 최근 사례로는 미국 연방철도청(FRA)이 2024년 10월에 제안한 규정을 들 수 있습니다. 이 규정은 기존의 육안 검사와 함께 궤도 형상 측정 시스템(TGMS) 사용을 의무화함으로써 철도 선로 안전을 강화하는 것을 목표로 합니다. FRA의 이니셔티브는 선제적 유지보수를 위한 첨단 기술 도입에 대한 규제의 중요성이 점차 커지고 있음을 보여줍니다.
  • 디지털 트윈 도입과 스마트 팩토리의 진화: 물리적 자산의 가상 복제본인 디지털 트윈의 등장은 유지보수 전략 실행 방식을 혁신하고 있습니다. 실시간 운영 데이터를 디지털 시뮬레이션과 동기화함으로써 기업은 마모 패턴, 스트레스 지점, 그리고 부품 고장에 대한 예측적 통찰력을 확보할 수 있습니다. 디지털 트윈 기술과 예측 유지보수의 융합은 스마트 팩토리 이니셔티브 및 인더스트리 4 구현 분야에서 디지털 트윈의 적용을 가속화하고 있습니다.

도전 과제

  • 복잡한 통합 프로세스: 예측 유지보수는 다양한 장비 및 시스템의 실시간 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 많은 조직은 여전히 ​​기계, 센서 및 IT 시스템이 상호 연결되지 않은 환경에서 운영되고 있습니다. 따라서 기존 시스템, IoT 기기 및 클라우드 플랫폼을 통합 데이터 프레임워크로 통합하는 것은 기술적으로 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다.
  • AI 및 산업 분석 분야의 숙련된 인력 부족: 예측 유지보수 시스템을 구현하고 관리하려면 데이터 과학, 머신러닝, 산업 공학 분야의 전문 기술이 필요합니다. 산업 공정을 이해하고 예측 작업을 위한 강력한 AI 모델을 설계할 수 있는 전문가의 부족 현상이 심화되고 있습니다. 따라서 이러한 인력 부족은 도입 속도를 늦추고 외부 공급업체에 대한 의존도를 높여 사내 혁신과 확장성을 저해합니다.

운영 예측 유지 관리 시장 규모 및 예측:

보고서 속성 세부정보

기준 연도

2025

예측 기간

2026-2035

연평균 성장률

21.2%

기준 연도 시장 규모(2025년)

58억 6천만 달러

예측 연도 시장 규모(2035년)

400억 8천만 달러

지역 범위

  • 북미(미국 및 캐나다)
  • 아시아 태평양(일본, 중국, 인도, 인도네시아, 말레이시아, 호주, 한국, 기타 아시아 태평양 지역)
  • 유럽(영국, 독일, 프랑스, ​​이탈리아, 스페인, 러시아, 북유럽, 기타 유럽 지역)
  • 라틴 아메리카(멕시코, 아르헨티나, 브라질, 기타 라틴 아메리카 지역)
  • 중동 및 아프리카(이스라엘, GCC 북아프리카, 남아프리카, 기타 중동 및 아프리카 지역)
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운영 예측 유지 관리 시장 세분화:

배포 모드 세그먼트 분석

클라우드 부문은 확장성, 비용 효율성, 그리고 여러 사이트 운영 간의 손쉬운 통합으로 인해 2035년까지 60%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 클라우드는 어디서든 실시간 모니터링과 데이터 접근을 가능하게 하며, 이는 대규모 분산 산업에 매우 중요합니다. 또한 클라우드 플랫폼은 대규모 IT 인프라 없이도 원활한 업데이트와 AI 기반 분석을 지원합니다. 이러한 유연성 덕분에 클라우드는 현대적이고 민첩한 유지 관리 전략을 위한 최적의 선택이 될 것입니다.

최종 사용 세그먼트 분석

제조 부문은 계획되지 않은 가동 중단을 최소화하고 장비 신뢰성을 향상시켜야 하는 필요성으로 인해 2035년까지 약 30%의 상당한 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 산업용 IIoT와 센서 기술의 통합은 장비의 실시간 모니터링을 가능하게 하여 잠재적 문제를 조기에 감지하고 유지보수 일정을 최적화합니다. 일반적으로 AI와 머신러닝의 발전은 예측 모델을 더욱 정교화하여 유지보수 계획의 정확성과 효율성을 향상시킵니다. 이러한 요소들은 제조 산업의 운영 효율성 향상, 유지보수 비용 절감, 그리고 자산 수명 주기 연장에 기여합니다.

글로벌 운영 예측 유지 관리 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.

배포 모드

  • 구름
  • 온프레미스

최종 사용

  • 조작
  • 자동차
  • 헬스케어
  • 에너지 및 유틸리티
  • 운송
  • 기타

요소

  • 소프트웨어
  • 서비스
Vishnu Nair
Vishnu Nair
글로벌 비즈니스 개발 책임자

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운영 예측 유지 관리 시장 지역 분석:

북미 시장 통찰력

북미 지역은 광범위한 산업 디지털화와 스마트 제조 기술의 조기 도입으로 2035년까지 40%의 시장 점유율을 차지하며 시장을 선도할 것으로 예상됩니다. 에너지부터 항공우주까지 주요 기업들은 장비 신뢰성 향상을 위해 AI 기반 유지보수에 투자하고 있습니다. 또한, 인더스트리 4 도입을 지원하는 연방 정부의 정책 또한 이러한 추세를 가속화하고 있습니다. 또한, 이 지역의 탄탄한 기술 생태계는 예측 분석 도구의 빠른 혁신을 촉진하고 있습니다.

미국 에서는 제조업체들이 비용 효율성과 운영 가동 시간을 우선시함에 따라 예측 유지보수에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 산업 자산의 노후화와 인건비 상승에 따라, 미국 기업들은 예측적 통찰력을 위해 머신 러닝과 센서 기반 모니터링에 주목하고 있습니다. GE Electronics, IBM, Rockwell Automation과 같은 주요 산업 기업들은 대규모 구축을 추진하고 있습니다. 또한, 안전 및 규정 준수에 대한 규제 기준이 강화됨에 따라 기업들은 사전 예방적 유지보수 모델을 도입하고 있습니다.

캐나다 의 운영 예측 유지보수 시장은 지속 가능한 운영 및 인프라에 대한 강조를 바탕으로 꾸준히 성장하고 있습니다. 특히 광업, 공공 서비스, 운송 부문은 자산 수명을 연장하고 원격지 또는 혹독한 환경에서의 고장을 방지하기 위해 예측 도구를 활용하여 활발하게 활동하고 있습니다. 캐나다 예측 유지보수 시장 성장의 주목할 만한 사례는 AI 기반 예측 유지보수 솔루션을 전문으로 하는 에드먼턴 소재 기업인 Nanoprecise Sci Corp의 최근 성공입니다. 2025년 3월, Nanoprecise는 에너지 중심 유지보수(Energy Centered Maintenance) 플랫폼을 강화하고 글로벌 사업을 확장하기 위해 지분과 부채를 포함한 3,800만 달러 규모의 시리즈 C 투자를 유치했습니다. Nanoprecise의 ECM(에너지 관리) 방식은 초저전력 무선 센서와 AI 및 머신러닝 알고리즘을 통합하여 산업 장비에 대한 실시간 진단 및 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이 기술은 장비 신뢰성과 에너지 효율성이 중요한 광업, 석유 및 가스, 제조 부문에 매우 유용합니다.

아시아 태평양 시장 통찰력

아시아 태평양 지역은 급속한 산업화와 중국, 인도, 한국을 중심으로 한 스마트 제조 강화로 2026년부터 2035년까지 상당한 시장 점유율을 확보할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 주요 산업들은 AI와 IoT를 활용하여 유지보수 비용을 절감하고 공장 가동 시간을 늘리고 있습니다. 또한, 글로벌 기술 기업과 지역 제조업체 간의 협력을 통해 예측 유지보수 솔루션 구축이 가속화되고 있습니다. 2024년, 지멘스는 생성적 AI 기능으로 강화된 자사의 센세예측 유지보수 솔루션을 블루스코프(BlueScope) 운영 시스템에 통합했습니다. 이러한 통합은 글로벌 팀 간의 지식 공유를 가속화하고 블루스코프의 디지털 혁신 전략을 지원하기 위한 것입니다.

중국의 운영 예측 유지보수 시장은 중국 제조 2025(Made in China 2025) 정책에 따라 디지털 제조에 대한 막대한 투자로 인해 확대되고 있습니다. 중국 유수 기업들은 로봇 및 반도체 분야의 예측 유지보수를 위해 AI와 머신 비전을 통합하고 있습니다. 제조 부문은 가동 중단 시간 단축 및 효율성 향상에 중점을 두고 있으며, 이로 인해 AI 및 IoT 기반 예측 유지보수 솔루션 도입이 증가하고 있습니다.

한국 의 운영 예측 유지보수 시장은 인텔리전트 팩토리 2030 계획과 같은 정부의 강력한 지원에 힘입어 성장하고 있습니다. 특히 전자 및 자동차 산업을 비롯한 한국의 첨단 제조 산업은 가동 중단 시간을 줄이기 위해 AI와 IoT 기술을 빠르게 도입하고 있습니다. 또한, 광범위한 디지털화와 스마트 팩토리 전환은 예측 솔루션에 대한 수요를 견인하고 있습니다. 중소기업의 인더스트리 4 참여 증가는 시장 도입 확대를 촉진하고 있습니다.

Operational Predictive Maintenance Market Share
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운영 예측 유지 관리 시장 참여자:

    운영 예측 유지보수 시장은 지멘스, IBM, GE 디지털, 슈나이더 일렉트릭과 같은 주요 기업들이 주도하고 있으며, 이들은 AI, IoT, 클라우드 기술을 활용하고 있습니다. 이러한 기업들은 전략적 파트너십, 고급 분석 플랫폼, 그리고 맞춤형 산업 솔루션을 통해 경쟁하며 글로벌 입지를 강화하고 있습니다.

    운영 예측 유지 관리 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.

    • 지멘스
      • 회사 개요
      • 사업 전략
      • 주요 제품 제공
      • 재무 실적
      • 핵심 성과 지표
      • 위험 분석
      • 최근 개발
      • 지역적 존재감
      • SWOT 분석
    • IBM 주식회사
    • SAS 연구소 주식회사
    • 소프트웨어 AG
    • 로크웰 오토메이션
    • Fluke Corporation의 eMaint
    • SAP SE
    • 슈나이더 일렉트릭
    • 에스케이에프

최근 동향

  • 2025년 2월, GE 에어로스페이스 와 스칸디나비아 항공(SAS)은 SAS의 엠브라에르 E190 항공기의 신뢰성과 효율성을 높이기 위한 예측 정비 프로젝트를 완료했습니다. 이 프로젝트는 비행 및 정비 데이터를 활용하여 항공기의 블리드 시스템과 비행 제어 시스템의 일반적인 문제를 파악하여 SAS가 문제를 신속하게 발견하고 해결할 수 있도록 지원했습니다.
  • 2025년 1월, AI 기반 예측 유지보수 도구 개발 기업인 퓨처메인(주)은 사우디아라비아 국영 석유 회사인 사우스 아람코와 함께 성공적인 시범 프로젝트를 완료했습니다. 이러한 성공은 퓨처메인이 중동 지역으로 사업을 확장하고, 현지 지원과 탄탄한 네트워크를 활용하여 ExRBM 솔루션을 도입하고 국제적으로 성장하는 데 도움이 되고 있습니다.
  • Report ID: 7647
  • Published Date: Sep 18, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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자주 묻는 질문 (FAQ)

2026년에는 운영 예측 유지 관리 산업 규모가 69억 8천만 달러로 평가될 것으로 예상됩니다.

글로벌 운영 예측 유지 보수 시장 규모는 2025년에 58억 6천만 달러를 넘어섰고, 2035년까지 21.2%가 넘는 CAGR을 기록하여 수익이 400억 8천만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.

북미 운영 예측 유지 관리 시장은 2035년까지 40%의 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 이는 광범위한 산업 디지털화와 스마트 제조 도입에 기인합니다.

시장의 주요 기업으로는 IBM Corporation, Microsoft Corporation, SAP SE, General Electric Company, Schneider Electric SE, Siemens AG, Rockwell Automation, Inc., PTC Inc., Uptake Technologies Inc., SAS Institute Inc. 등이 있습니다.

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Preeti Wani
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