2025-2037년 글로벌 시장 규모, 예측 및 추세 하이라이트
운영 예측 유지보수 시장 규모는 2024년 56억 달러로 평가되었으며, 2037년 말까지 1,018억 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간인 2025년부터 2037년까지 연평균 성장률(CAGR) 25%로 성장할 것으로 예상됩니다. 2025년 운영 예측 유지보수 시장 규모는 70억 달러로 추산됩니다.
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 예측 데이터 중심 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 구성 요소 고장을 예측하고 유지보수 일정을 최적화합니다. 이로 인해 주요 유럽 철도망에서 열차 운행 중단 시간이 25% 감소한 것으로 보고되었습니다.
운영 예측 유지 관리 부문: 성장 동인 및 과제
성장 동력
- 자산 최적화 및 가동 중단 감소에 대한 수요 증가:예상치 못한 가동 중단은 에너지, 운송, 중장비 산업 전반에 걸쳐 막대한 비용을 초래하는 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% 절감하고 고장 발생률을 최대 45%까지 줄일 수 있습니다. 이러한 결과는 운영 효율성 개선 및 투자 수익률(ROI) 극대화를 목표로 하는 자산 집약 기업에 중점을 둔 투자자들에게 점점 더 매력적으로 다가오고 있습니다.
- 중요 인프라 분야의 규제 압력 및 규정 준수 의무: 공공 서비스, 화학 처리, 대중교통과 같은 산업은 엄격한 안전 기준에 따라 운영되고 있으며 규제 기관에서 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 강조합니다.
- 디지털 트윈 도입과 스마트 팩토리의 발전: 물리적 자산의 가상 복제본인 디지털 트윈의 등장은 유지보수 전략 실행 방식을 혁신하고 있습니다. 실시간 운영 데이터를 디지털 시뮬레이션과 동기화함으로써 기업은 마모 패턴, 응력 지점, 부품 고장에 대한 예측적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 디지털 트윈 기술과 예측 유지보수의 이러한 융합은 스마트 팩토리 이니셔티브 및 인더스트리 4 구현에 대한 디지털 트윈의 적용을 가속화하고 있습니다.
과제
- 복잡한 통합 프로세스:예측 유지보수는 다양한 장비 및 시스템의 실시간 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 많은 조직은 여전히 기계, 센서, IT 시스템이 상호 연결되지 않은 환경에서 운영되고 있습니다. 따라서 기존 시스템, IoT 기기, 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, 머신 러닝, 산업 공학 분야의 전문 기술이 필요합니다. 산업 프로세스를 이해하고 예측 작업을 위한 강력한 AI 모델을 설계할 수 있는 전문가의 부족이 심화되고 있습니다. 따라서 이러한 인력 부족은 도입 속도를 늦추고 타사 공급업체에 대한 의존도를 높여 사내 혁신과 확장성을 제한합니다.
운영 예측 유지 관리 시장: 주요 통찰력
| 보고서 속성 | 세부정보 |
|---|---|
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기준 연도 |
2024 |
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예측 연도 |
2025-2037 |
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연평균 성장률 |
25% |
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기준 연도 시장 규모(2024년) |
56억 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2037년) |
1,018억 달러 |
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지역 범위 |
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운영 예측 유지 관리 세분화
배포 모드(클라우드, 온프레미스)
클라우드 부문은 확장성, 비용 효율성, 그리고 다중 사이트 운영 전반의 손쉬운 통합으로 인해 2037년까지 60%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 클라우드는 어디서든 실시간 모니터링 및 데이터 접근을 지원하며, 이는 대규모 분산 산업에 매우 중요합니다. 또한 클라우드 플랫폼은 대규모 IT 인프라 없이도 원활한 업데이트 및 AI 기반 분석을 지원합니다. 이러한 유연성 덕분에 클라우드는 현대적이고 민첩한 유지 관리 전략에 가장 적합한 선택입니다.
최종 사용(제조, 자동차, 의료, 에너지 및 유틸리티, 운송)
제조 부문은 계획되지 않은 가동 중단을 최소화하고 장비 신뢰성을 향상시켜야 하는 필요성으로 인해 2037년까지 약 30%의 상당한 시장 점유율을 차지할 것입니다. 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 제조업의 운영 효율성 향상, 유지보수 비용 절감, 자산 수명 주기 연장에 기여합니다.
글로벌 운영 예측 유지보수 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.
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Vishnu Nair
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운영 예측 유지 보수 산업 - 지역 범위
북미 시장 분석:
북미는 광범위한 산업 디지털화와 스마트 제조 기술의 조기 도입으로 2037년까지 시장 점유율 40%를 차지하며 시장을 선도할 것으로 예상됩니다. 에너지부터 항공우주까지 주요 기업들은 장비 신뢰성 향상을 위해 AI 기반 유지보수에 투자하고 있습니다. 또한, 인더스트리 4 도입을 지원하는 연방 정부 정책 또한 이러한 추세를 가속화하고 있습니다. 이 지역의 탄탄한 기술 생태계는 예측 분석 도구의 빠른 혁신을 촉진합니다.
미국에서는 제조업체가 비용 효율성과 운영 가동 시간을 우선시함에 따라 예측 유지보수 수요가 증가하고 있습니다. 산업 자산의 노후화와 인건비 상승에 따라 미국 기업들은 예측적 인사이트를 얻기 위해 머신 러닝과 센서 기반 모니터링에 관심을 기울이고 있습니다. GE Electronics, IBM, Rockwell Automation과 같은 주요 산업 기업들이 대규모 구축을 추진하고 있습니다. 또한, 안전 및 규정 준수에 대한 규제 기준이 더욱 엄격해짐에 따라 기업들은 사전 예방적 유지보수 모델을 도입하고 있습니다.
지속 가능한 운영 및 인프라 구축에 중점을 둔 캐나다의 운영 예측 유지보수 시장은 꾸준히 성장하고 있습니다. 특히 광업, 공공 서비스, 운송 부문은 자산 수명을 연장하고 원격지 또는 혹독한 환경에서의 고장을 방지하기 위해 예측 도구를 활용하며 활발하게 활동하고 있습니다. 캐나다 예측 유지보수 시장 성장의 주목할 만한 사례로는 AI 기반 예측 유지보수 솔루션을 전문으로 하는 에드먼턴 소재 기업인 Nanoprecise Sci Corp의 최근 성공을 들 수 있습니다. Nanoprecise는 2025년 3월, 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(전자제어) 방식은 초저전력 무선 센서와 AI 및 머신러닝 알고리즘을 통합하여 산업 장비에 대한 실시간 진단 및 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 이 기술은 장비 신뢰성과 에너지 효율성이 중요한 광업, 석유 및 가스, 그리고 제조 분야에 매우 유용합니다.
아시아 태평양 시장 분석
아시아 태평양 지역은 중국, 인도, 한국을 중심으로 급속한 산업화와 스마트 제조에 대한 강력한 추진으로 2025년부터 2037년까지 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 Senseye 예측 유지보수 솔루션을 BlueScope 운영에 통합했습니다. 이번 통합은 글로벌 팀 간 지식 공유를 가속화하고 BlueScope의 디지털 혁신 전략을 지원하는 것을 목표로 합니다.
중국의 운영 예측 유지보수 시장은 중국 제조 2025(Made in China 2025) 어젠다에 따라 디지털 제조에 대한 막대한 투자로 인해 확대되고 있습니다. 중국의 주요 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, 이는 AI 및 IoT 기반 예측 유지보수 솔루션 구축 증가로 이어졌습니다.
한국의 운영 예측 유지보수 시장은 인텔리전트 팩토리 2030 계획과 같은 정부의 강력한 지원으로 인해 성장하고 있습니다. 특히 전자 및 자동차 분야의 첨단 제조 부문은 가동 중단 시간 단축을 위해 AI 및 IoT 기술을 빠르게 도입하고 있습니다. 또한, 디지털화와 스마트 팩토리 전환이 확대됨에 따라 예측 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 산업 4 노력에 참여하는 중소기업이 늘어나면서 시장이 더욱 확대되고 있습니다.
운영 예측 유지 관리 분야를 지배하는 회사
- 지멘스
- 회사 개요
- 사업 전략
- 주요 제품 제공
- 재무 실적
- 핵심 성과 지표
- 위험 분석
- 최근 동향
- 지역별 입지
- SWOT 분석
- IBM Corporation
- SAS Institute Inc.
- 소프트웨어 AG
- Rockwell Automation
- Fluke Corporation의 eMaint
- SAP SE
- Schneider Electric
- SKF
운영 예측 유지 관리 시장은 Siemens, IBM, GE Digital, Schneider Electric과 같은 주요 기업이 주도하고 있으며, 이들은 AI, IoT, 클라우드 기술을 활용합니다. 이들 기업은 전략적 파트너십, 고급 분석 플랫폼, 맞춤형 산업 솔루션을 통해 경쟁하며 글로벌 입지를 강화하고 있습니다.
운영 예측 유지보수 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.
최근 동향
- 2025년 2월, GE 에어로스페이스와 스칸디나비아 항공(SAS)은 SAS의 엠브라에르 E190 항공기의 안정성과 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 정비 도구 제조업체인 퓨처메인은 사우디아라비아 국영 석유 회사인 사우스 아람코와 함께 성공적인 테스트 프로젝트를 완료했습니다. 이러한 성공은 퓨처메인이 중동 지역으로 사업을 확장하고 현지 지원과 탄탄한 네트워크를 활용하여 ExRBM 솔루션을 도입하고 국제적으로 성장하는 데 도움이 되고 있습니다.
저자 크레딧: Preeti Wani
- Report ID: 7647
- Published Date: Jun 30, 2025
- Report Format: PDF, PPT
