전 세계 예측 유지보수 시장 규모는 2025년 146억 3천만 달러였으며, 2026년 187억 4천만 달러에서 2034년 1,360억 8천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2026년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)은 28.12%를 기록할 것으로 전망됩니다. 북미 지역은 2025년 31.1%의 시장 점유율로 예측 유지보수 시장을 주도했습니다.
예측 유지보수란 산업용 IoT 센서, 인공지능, 머신러닝, 고급 분석 기술을 활용하여 장비 성능 이상을 감지하고 잠재적 고장을 사전에 예측하는 데이터 기반 유지보수 접근 방식을 말합니다. 이 기술은 제조, 에너지 및 유틸리티, 운송, 항공우주, 의료, 광업, 석유 및 가스 산업 전반에 걸쳐 자산 신뢰성을 향상시키고, 계획되지 않은 가동 중단 시간을 줄이며, 유지보수 작업을 최적화하기 위해 널리 도입되고 있습니다.
예측 유지보수 시장 수요는 산업 전반에 걸쳐 계획되지 않은 장비 가동 중단 시간을 줄이고 자산 활용도를 향상시키려는 필요성이 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 이러한 예측 유지보수 시장 성장은 산업용 IoT 네트워크 및 AI 기반 분석 플랫폼의 도입 증가에 힘입어 더욱 가속화되고 있습니다.
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산업 기업들은 장비별 모니터링 도구를 통합하여 여러 자산 범주에 걸쳐 중앙 집중식 가시성을 제공하는 전사적 예측 유지보수 플랫폼을 구축하고 있습니다. 이러한 전환은 유지보수, 운영 및 자산 관리 팀 간의 협업을 개선하고 분산된 의사 결정을 줄이는 데 도움이 됩니다. 미국 에너지부에 따르면, 운영 데이터 접근 및 관리를 간소화한 기업은 데이터 수집에 소요되는 시간을 약 10%~33% 단축할 수 있었으며, 이는 중앙 집중식 자산 정보 환경의 중요성을 강조합니다.
자산 운영자들은 고정된 유지보수 일정을 실시간 장비 상태 지표를 기반으로 개입 시기를 결정하는 상태 기반 유지보수 전략으로 점차 대체하고 있습니다. 이러한 전환을 통해 조직은 미리 정해진 서비스 간격이 아닌 실제 자산 상태를 기준으로 유지보수 활동의 우선순위를 정할 수 있게 되었습니다. 산업 기술 공급업체들은 이러한 전환을 지원하기 위해 상태 모니터링 및 자산 성능 관리 솔루션을 확대하고 있습니다.
예측 유지보수 시장은 AI 기반 자산 모니터링, 산업용 IoT 플랫폼, 기계 상태 분석 및 상태 기반 유지보수 기술에 초점을 맞춘 투자 활동을 전망하고 있습니다. 자금 지원은 조직이 장비 고장을 최소화하고, 유지보수 일정을 최적화하며, 운영 효율성을 향상시키는 데 도움이 되는 고급 유지보수 솔루션 개발을 지속적으로 지원하고 있습니다.
2025~2026년 예측 유지보수 시장의 주요 투자 및 자금 조달 활동
무한 가동 시간
6,870만 달러
2026년 2월, 이 회사는 중공업 제조 분야를 위한 AI 기반 예측 유지보수 플랫폼과 실시간 장비 진단 솔루션을 확장하기 위해 자금을 조달했습니다.
프랙탈
3,500만 달러
2026년 1월, 해당 회사는 AI 기반 유지보수 플랫폼을 확장하고, IoT 통합을 강화하며, 예측 자산 관리 기능을 강화하기 위한 자금을 확보했습니다.
아스트리스
미화 184만 달러 (유로 170만 달러)
2025년 10월, 해당 회사는 예측 유지보수 플랫폼 개발을 가속화하고, 사업 운영을 확장하며, 해외 성장 계획을 지원하기 위한 초기 투자금을 확보했습니다.
예기치 못한 가동 중단으로 인한 비용 증가와 노후화된 산업 인프라가 시장 성장을 견인하고 있습니다.
예기치 않은 장비 고장으로 인한 재정적 손실이 증가함에 따라 제조, 에너지, 운송 및 공정 산업 전반에 걸쳐 예측 유지보수 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 계획되지 않은 가동 중단은 생산 일정을 차질 없이 진행시키고, 납품을 지연시키며, 유지보수 비용을 증가시키기 때문에 기업들은 지속적인 자산 모니터링 시스템에 투자하고 있습니다. 기업들이 운영 연속성과 자산 가용성을 우선시함에 따라 예측 분석 플랫폼과 상태 모니터링 기술에 대한 수요는 계속해서 증가하고 있습니다.
산업 설비, 발전 설비, 교통 인프라의 상당 부분이 원래 설계 수명을 초과하여 운영되고 있어 기계 고장 위험이 증가하고 있습니다. 이로 인해 장비 상태를 모니터링하고, 초기 성능 저하 징후를 감지하며, 유지보수 계획을 최적화하는 데 도움이 되는 예측 유지보수 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 기업들은 신뢰성을 향상시키고, 자산 수명을 연장하며, 비용이 많이 드는 교체 투자를 연기하기 위해 이러한 기술을 점점 더 많이 도입하고 있습니다.
산업 데이터 품질 및 연결성 제약으로 인해 예측 유지보수 도입이 제한됨
예측 유지보수 시스템은 정확하고 지속적인 장비 데이터에 의존하지만, 많은 산업 시설은 여전히 노후화된 자산, 일관성 없는 센서 설치, 파편화된 데이터 환경 속에서 운영되고 있습니다. 이러한 한계는 예측 정확도를 떨어뜨리고 유지보수 분석의 효율성을 저해하여 자산 집약적인 산업 전반에 걸쳐 시스템 도입을 늦추고 있습니다.
산업 환경 전반에 걸친 연결성 및 상호 운용성 격차는 예측 유지보수 도입을 더욱 제한할 수 있습니다. 많은 시설에서 다양한 공급업체의 장비를 서로 다른 통신 프로토콜을 사용하여 운영하기 때문에 원활한 데이터 교환이 어렵습니다. 산업용 IoT 환경에서는 분산된 시설 전반에 걸쳐 수천 개의 연결된 센서, 게이트웨이, 컨트롤러 및 모니터링 장치를 관리하는 경우가 많아 상호 운용성 및 데이터 통합 문제가 더욱 심각해집니다. 이러한 통합 장벽은 구현 일정을 지연시키고 예측 유지보수 프로그램에 대한 투자 수익 회수를 늦출 수 있습니다.
디지털 트윈 기반 자산 관리 및 서비스형 자산 모델의 확장은 시장 참여자들에게 성장 기회를 창출합니다.
제조, 유틸리티, 운송 및 에너지 인프라 전반에 걸쳐 디지털 트윈의 도입이 증가함에 따라 예측 유지보수 서비스 제공업체는 자산 수명주기 관리 및 성능 최적화 분야로 사업을 확장할 수 있는 기회를 얻고 있습니다. 디지털 트윈은 시뮬레이션 기반 자산 최적화, 수명주기 계획 및 성능 예측을 가능하게 하여 예측 유지보수 서비스 제공업체가 고급 엔지니어링, 유지보수 계획 및 운영 최적화 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.
자산 서비스형(asset-as-a-service) 및 성과 기반 유지보수 모델의 확산은 예측 유지보수 제공업체와 산업용 소프트웨어 공급업체에게 새로운 수익 기회를 창출하고 있습니다. 기업들은 IoT 모니터링과 AI 기반 분석을 결합한 구독형 유지보수 서비스를 도입하고 있으며, 이는 관리형 예측 유지보수 솔루션과 장기 서비스 계약에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.
기존 인프라 통합 및 ROI 측정 과제, 시장 성장
산업 시설에서는 여전히 노후화된 기계, 독자적인 제어 시스템, 그리고 예측 유지보수 환경에 맞게 설계되지 않은 공급업체별 통신 프로토콜을 사용하고 있습니다. 이러한 기존 자산을 AI 기반 분석 플랫폼 및 산업용 IoT 인프라와 통합하려면 하드웨어 현대화, 프로토콜 변환, 소프트웨어 맞춤화가 필요한 경우가 많아 구축 복잡성과 구현 비용이 증가합니다.
다양한 산업 환경에서 예측 유지보수 도입의 재정적 효과를 측정하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 자산 활용도, 유지보수 방식, 생산 일정, 장비 고장 패턴의 차이로 인해 성능 향상과 예측 유지보수 투자 간의 직접적인 연관성을 파악하기 어렵습니다. 표준화된 평가 프레임워크의 부재는 투자 결정을 복잡하게 만들고 기업 자산 포트폴리오 전반에 걸친 예측 유지보수 도입을 지연시킬 수 있습니다.
솔루션 부문은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 사물인터넷(IoT) 기반 예측 유지보수 솔루션에 대한 수요 증가와 비용 효율적인 솔루션 도입의 필요성에 대한 업계의 인식 제고로 인해 향후 예측 기간 동안에도 이러한 추세는 지속될 것으로 예상됩니다. 이러한 솔루션은 일반적으로 데이터 수집, 분석, 예측 모델링, 시각화 및 기존 기업 시스템과의 통합 기능을 포함합니다. 기업은 예측 유지보수 기술을 활용하여 장비 상태를 모니터링하고, 이상 징후를 발견하고, 고장 발생 가능성을 예측하고, 유지보수 계획을 수립할 수 있습니다.
솔루션 부문은 통합 솔루션과 독립형 솔루션으로 세분화됩니다. 이 중 통합 솔루션 부문은 다양한 산업 분야에서 맞춤형 솔루션과 애플리케이션별 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
이와 유사하게, 예측 유지보수 서비스는 기술 공급업체, 시스템 통합업체 및 컨설팅 회사가 제공하는 광범위한 컨설팅, 구현, 통합, 교육 및 지원 서비스를 포함하며, 조직이 예측 유지보수 솔루션을 도입하고 그 가치를 극대화할 수 있도록 지원합니다. 이러한 서비스에는 초기 평가 및 준비 상태 분석, 솔루션 설계 및 맞춤화, 데이터 통합 및 구성, 모델 구축 및 튜닝, 사용자 교육, 그리고 지속적인 기술 지원 및 유지보수가 포함될 수 있습니다.
서비스 부문은 구축 및 설치, 지원 및 유지보수, 컨설팅의 세 가지 범주로 나뉩니다. 이 중 구축 및 설치 서비스 부문은 자동차 및 운송, 에너지 및 유틸리티, 항공우주 및 방위 산업과 같은 산업에서 예측 유지보수 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 향후 몇 년 동안 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
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진동 모니터링 분야는 기계의 수명과 잠재적 고장 모드에 대한 정보를 제공하고 고장을 감지 및 진단하는 능력 덕분에 전 세계 예측 유지보수 시장을 주도해 왔습니다. 진동 모니터링은 회전 기계, 장비 및 구조물의 기계적 진동을 측정하고 평가하여 상태를 파악하고 잠재적인 문제나 고장을 식별합니다. 이 방법은 진동 센서 또는 가속도계를 사용하여 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 과도한 진폭, 주파수 또는 위상 변화와 같은 비정상적인 진동 패턴을 감지합니다. 진동 모니터링을 통해 기업은 불균형, 정렬 불량, 베어링 마모 및 구조적 결함과 같은 문제를 조기에 발견하여 치명적인 고장을 방지하고 가동 중지 시간을 줄이며 장비 신뢰성을 향상시키는 사전 예방적 유지보수 및 수리를 수행할 수 있습니다.
유체 분석 부문은 액체 오염을 감지하고 유지보수 부서의 불확실성, 위험 및 사후 대응 작업을 줄이는 능력 덕분에 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록했습니다. 오일 분석 또는 윤활유 분석이라고도 하는 유체 분석은 기계 및 장비에 사용되는 오일, 유압유, 냉각수 또는 윤활유와 같은 유체의 특성과 불순물을 테스트하고 분석하는 과정입니다.
또한, 유체 샘플 분석을 통해 기업은 장비 부품의 품질을 분석하고, 마모, 부식 또는 오염을 감지하며, 베어링 고장, 유체 누출 또는 장비 오작동과 같은 잠재적인 문제를 파악할 수 있습니다. 유체 분석은 기업이 유지보수 일정을 최적화하고, 장비 수명을 연장하며, 유지보수 문제를 사전에 파악하고 해결함으로써 가동 중지 시간을 줄이는 데 도움을 줍니다.
온프레미스 구축은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며, 클라우드 인프라에 대한 데이터 개인정보 보호 우려가 커짐에 따라 향후 전망 기간 동안에도 이러한 추세가 지속될 것으로 예상됩니다. 결과적으로 대부분의 기업은 내부 및 외부 소프트웨어 솔루션을 성공적으로 운영하기 위해 자체 서버와 데이터 센터를 구축하고 있으며, 이는 온프레미스 솔루션에 대한 수요 증가로 이어지고 있습니다.
클라우드 기반 솔루션 부문은 데이터 처리 속도 향상, 직접적인 IT 제어, 효율적인 자원 활용, 비용 효율성 등 클라우드 솔루션의 이점에 대한 인식이 높아짐에 따라 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 또한, 글로벌 시장의 주요 공급업체들은 장비 유지보수의 효율적인 자동화를 위한 클라우드 기반 솔루션을 제공하면서 관련 수익을 극대화하고 있습니다.
대기업은 전 세계 예측 유지보수 시장에서 상당한 비중을 차지하고 있는데, 이는 기업들이 예측 유지보수 솔루션을 통해 운영 유지보수 프로세스를 최적화하고 자동화하려는 욕구가 증가하고 있기 때문입니다. 대기업은 복잡한 제조 시설, 산업 플랜트, 그리고 다양한 장비와 자산을 보유한 인프라를 운영하는 경우가 많습니다. 대기업은 예측 유지보수를 활용하여 전체 자산 포트폴리오에 걸쳐 유지보수 전략을 개선하고, 중요도와 위험도를 기준으로 유지보수 작업의 우선순위를 정하며, 예측 유지보수 데이터를 ERP 및 자산 관리와 같은 다른 기업 시스템과 연동할 수 있습니다.
더욱이, 대규모 조직에서는 가동 중단 시간과 자산 손실이 상대적으로 적습니다. 따라서 전 세계 대규모 조직에서 예측 유지보수 솔루션에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.
중소기업(SME)은 신규 사업장 설립 투자 증가와 전 세계 중소기업 수 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 예측 유지보수 솔루션은 이러한 추세에 발맞춰 발전할 것입니다.관리형 서비스중소기업의 요구와 재정적 제약에 맞춰 설계된 예측 유지보수 솔루션은 기업들이 인프라나 전문 지식에 대한 상당한 초기 투자 없이도 예측 유지보수를 구현할 수 있도록 지원합니다. 예측 유지보수는 중소기업이 자산 신뢰성을 향상시키고 유지보수 비용을 절감하며 해당 시장에서 경쟁력을 강화하는 데 도움을 줍니다.
제조업 부문은 기계, 엘리베이터, 산업용 로봇, 펌프 등 장비의 가동 중지 시간을 줄이기 위한 유지보수 수요가 증가함에 따라 전 세계 예측 유지보수 시장을 주도했습니다. 더 나아가, 4차 산업혁명의 확산은 향후 예측 유지보수에 대한 수요를 더욱 증가시킬 것으로 예상됩니다.
에너지 및 유틸리티 시장은 자산 모니터링 및 수리, 기계 효율성 및 신뢰성 향상에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 에너지 및 유틸리티 인프라의 노후 부품 고장 예측에 대한 수요 증가가 산업 성장을 견인하고 있습니다.
애널리스트와 상담하기시장 기회에 대해 논의하세요.
북미는 전 세계 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 31.3%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 북미는 사물 인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술 기반의 예측 유지보수 솔루션 사용 증가로 인해 예측 기간 동안 전 세계 예측 유지보수 시장을 주도할 것입니다.클라우드 컴퓨팅머신러닝 및 인공지능(AI).
또한, 지역 조직들은 운영 성능 문제를 감지하고 유지보수 관행 및 신뢰성을 개선하기 위해 예측 유지보수 솔루션을 도입하고 있습니다. 북미 예측 유지보수 시장에서 미국은 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 미국이 이 지역에서 두각을 나타내는 이유는 여러 유력 기업들이 시장 수익에 크게 기여하고 있기 때문입니다. 이들 기업은 새로운 방법론을 도입하고 정교한 솔루션을 제공하기 위해 상당한 투자를 하고 있습니다. 특히 마이크로소프트, AWS, IBM 등의 주요 기업들이 미국 시장 성장을 견인하고 있습니다.
지역별 인사이트 확인국가별 데이터 및 지역별 동향을 확인하세요.
유럽은 예측 기간 동안 연평균 31.0%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 기업들의 투자 증가와 경쟁 우위 확보에 있어 예측 유지보수 기술의 가치에 대한 인식이 높아짐에 따라 예측 유지보수 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
아시아 태평양 지역은 인도, 싱가포르와 같이 다양한 산업 분야가 빠르게 성장하고 있는 미개발 시장의 잠재력 덕분에 전 세계 시장에서 연평균 성장률(CAGR) 기준으로 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역에서는 예측 유지보수 솔루션 공급업체들이 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기반의 예측 유지보수 시스템을 개발하여 지역 전반의 예측 유지보수 서비스를 개선하고 있습니다.
또한, IoT 애플리케이션의 상당한 성장은 중국 시장 확대를 촉진할 것으로 예상됩니다. 빅데이터, IIoT, AI 등 다양한 최신 기술의 도입이 증가함에 따라 향후 10년간 시장 성장에 기여할 것입니다. 최근에는 클라우드 기반 분석 시스템과 통신할 수 있는 온보드 전자 장치 및 지능형 센서의 사용이 증가하고 있습니다. 기기 제조업체는 운영 효율성을 보장하기 위해 해당 장비의 서비스 요구 사항과 작동 조건을 사전에 검토해야 할 것으로 예상됩니다.
중동 및 아프리카 지역에서는 해당 산업의 지속적인 성장이 예상됩니다. 비용 효율적인 예측 유지보수 솔루션에 대한 수요 증가와 기계 고장 감소에 대한 열망이 이 지역 전반의 예측 유지보수 시장 확대를 견인할 것입니다.
예측 유지보수 시장의 경쟁 구도는 산업용 소프트웨어 공급업체, 자동화 기업, AI 플랫폼 개발업체, 자산 관리 솔루션 제공업체 등으로 구성된 시장 생태계 내에서 비교적 세분화되어 있습니다. 기존 업체들은 고급 분석 기능, 폭넓은 산업 전문성, 통합 소프트웨어 플랫폼, 글로벌 서비스 네트워크를 통해 경쟁력을 확보하고 있습니다. 신흥 기업들은 AI 기반 진단, 머신러닝 알고리즘, 클라우드 기반 배포, 실시간 모니터링 솔루션에 집중하여 시장 점유율을 확대하고 있습니다.
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저자 세부 정보
Research Analyst
Tejas Zamde는 기술, 반도체, 전자 및 자동차 분야에서 2년 이상의 경력을 보유한 시장 조사 전문가입니다. 그는 시장 평가, 경쟁 정보(CI) 분석, 산업 분석, 시장 규모 산정, 수요 분석 및 전략적 연구를 전문으로 합니다.
그는 글로벌 및 지역 시장 전반에 걸쳐 기술 동향, 시장 역학, 규제 변화, 수급 패턴, 가치 사슬(value chain) 및 경쟁 구도를 분석한 경험이 있습니다. 또한 기회 요인 평가, 고객 세분화, 경쟁사 벤치마킹, 성장 전략 수립 등의 업무를 통해 고객사를 지원해 왔습니다.
양자 컴퓨팅 시장 규모, 점유율, 성장률, 전망(2034년)
휴머노이드 로봇 시장 규모, 주요 시장 점유율, 성장률, 2034년
엣지 컴퓨팅 시장 규모, 점유율, 성장, 분석, 보고서, 2034년
행동 생체인식 시장 규모, 점유율, 성장률, 분석 (2034년)
교육 및 학습 분석 시장 규모, 점유율, 성장률, 2034년 전망
디지털 트윈 시장 규모, 점유율, 성장, 분석, 보고서, 2034년
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