예측 유지 관리 시장 규모, 구성 요소별(솔루션, 서비스), 배포 모드(클라우드, 온프레미스), 조직(중소기업, 대기업), 최종 사용자(정부, 국방, 자동차, 에너지, 유틸리티, 운송, 물류, 의료, 생명 과학, 식품, 음료, 디지털) - 성장 추세, 지역 점유율, 경쟁 정보, 예측 보고서 2025~2037

예측 유지 관리 부문: 성장 동인 및 과제

성장 동력

• 신흥 기술에 대한 수요 증가 - 비즈니스를 효율적으로 운영하기 위한 기술 채택이 증가함에 따라 예측 유지 관리 기술의 인기가 높아질 가능성이 높습니다. 약 65%의 기업이 다양한 기술로의 전환을 기대하고 있으며, 이미 기술을 구현한 기업 중 77% 이상이 평균 이상의 만족감을 표시했습니다.
• 유지보수 비용 및 다운타임 감소 필요 - 예측 유지보수 시장은 장비 고장 시간을 예측하고 추가 고장을 방지하여 회사의 다운타임 및 유지보수 비용을 줄입니다. 산업체의 경우 가동 중지 시간으로 인해 시간당 USD 30,000~USD 50,000가 발생하는 경우가 많습니다. 이는 다운타임으로 인해 평균 기업이 연간 1,000만~2,500만 달러의 비용을 합리적으로 부담할 수 있음을 나타냅니다.
• 회사의 IoT(사물 인터넷) 채택 증가 - 예측 유지 관리에 IoT를 통합하면 기업은 잠재적인 안전 위험을 식별하고 조치를 취하며 직원에게 영향을 미치기 전에 문제를 예측할 수 있습니다. 2021년부터 향후 2년 동안 약 80%의 기업이 하나 이상의 IoT 프로젝트에 상당한 금액을 지출하기를 원합니다.
• 대량의 데이터 생성 - 예측 유지 관리는 실시간 데이터를 사용하여 기계의 모든 종류의 이상 현상을 찾는 데이터 기반 기술을 사용합니다. 글로벌 데이터 생산, 수집, 전송, 사용량은 모두 급격히 증가하여 2020년에는 64.2제타바이트에 이를 것으로 예상됩니다. 글로벌 데이터 생성은 2025년까지 향후 5년간 180제타바이트 이상으로 증가할 것으로 예상됩니다.
• 회사 내 디지털화 확산 증가 - 디지털 혁신은 정밀도를 높이고 다운타임을 대폭 줄여 예측 유지 관리 시장을 활성화할 것으로 예상됩니다. 모든 기업의 약 90%가 이미 디지털 중심 기업 전략을 채택했거나 그렇게 할 계획을 갖고 있으며, 스타트업의 55%는 그렇게 했습니다.

도전과제

• 시장의 전문 인력 부족
• 시스템의 지속적인 유지관리 및 업그레이드
• 데이터 개인정보 보호 문제 확대 - 예측 유지 관리 방법을 사용하면 상당한 양의 생산 및 제조 데이터가 데이터베이스로 수집, 전송 및 저장됩니다. 더욱이 산업이 4.0으로 업그레이드되면서 매시간 엄청난 양의 데이터가 생성됐다. 이러한 산업은 사이버 공격, 네트워크 침해, 데이터 도난의 위험이 더 높습니다. 따라서 예측 유지 관리를 사용하면 막대한 양의 데이터가 위험해질 수 있으며, 결과적으로 최종 사용자는 예측 유지 관리를 채택하는 것을 주저하게 됩니다.