예측 유지보수 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 보고서: 구성 요소별(솔루션, 서비스), 기술별(전력 시스템 평가, 적외선 열화상, 온도 모니터링, 유체 분석, 회로 모니터링 분석, 진동 모니터링), 배포 방식별(온프레미스, 클라우드), 기업 규모별(중소기업(SME), 대기업), 최종 사용자별(제조업, 정부, 운송업, 에너지 및 유틸리티, 의료, 항공우주 및 방위산업), 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카) 예측, 2024-2032년

예측 유지보수 시장 성장 요인

상당한 비용 절감

예측 유지보수는 장비 고장 발생 가능성을 사전에 파악하여 기업이 계획된 가동 중단 시간이나 생산량이 적은 기간에 유지보수를 진행할 수 있도록 합니다. 이는 특히 제조업과 같이 가동 중단으로 인해 상당한 매출 손실이 발생하는 기업에서 비용 부담이 큰 계획되지 않은 가동 중단 시간을 줄여줍니다. 2023년 지멘스 분석에 따르면, 계획되지 않은 가동 중단으로 인해 포춘 500대 기업은 연간 매출의 11%, 즉 1조 5천억 달러 이상의 손실을 입습니다. 킴벌라이트의 연구에 따르면 가동 중단율이 1%일 경우(3.65일) 연간 5백만 달러 이상의 손실이 발생합니다.

또한 기업은 예측 유지보수를 통해 파악된 문제점을 사전에 해결함으로써 값비싼 긴급 수리를 피할 수 있습니다. 긴급 수리는 부품의 긴급 배송, 유지보수 인력의 초과 근무 수당 지급, 생산 중단 등을 수반하여 유지보수 비용을 증가시킬 수 있습니다.

• 예를 들어, 딜로이트의 연구에 따르면 계획되지 않은 유지보수 비용은 계획된 유지보수 비용보다 최대 3배 더 높습니다.

또한, 예측 유지보수는 고정된 시간 간격이 아닌 장비의 실제 상태를 기반으로 유지보수 작업의 우선순위를 정함으로써 유지보수 일정을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 이는 유지보수 자원을 효율적으로 활용하여 불필요한 유지보수 활동과 비용을 절감하는 효과를 가져옵니다. 맥킨지 연구에 따르면, 예측 유지보수는 유지보수 비용을 최대 40%까지 절감하는 동시에 장비 가동 시간을 10~20% 향상시킬 수 있습니다. 따라서 예측 유지보수 기술과 전략을 활용함으로써 기업은 장비의 신뢰성, 생산성 및 운영 효율성을 향상시키면서 상당한 비용 절감을 실현할 수 있습니다.

제약 요인

구현의 복잡성

예측 유지보수 시스템을 구현하는 것은 어려울 수 있으며, 데이터 분석, 머신 러닝, 관련 장비 및 프로세스에 대한 전문 지식이 필요합니다. 자산 관리 또는 기타 기존 기업 시스템에 예측 유지보수 솔루션을 통합하는 것은 쉽지 않습니다.전사적 자원 관리(ERP) 시스템 구축은 때때로 어려울 수 있습니다. 구현의 복잡성으로 인해 기업들이 예측 유지보수 도입을 주저하거나 그 이점을 실현하는 데 지연이 발생할 수 있습니다.

예측 유지보수는 센서, 장비 데이터베이스, 유지보수 기록 및 외부 데이터 소스와 같은 여러 소스의 데이터를 통합하는 데 기반합니다. 데이터 통합은 특히 시스템이 파편화되어 있고 연결 장비가 노후화된 기업의 경우 어려울 수 있습니다. 여러 데이터 소스에 걸쳐 데이터 품질, 일관성 및 호환성을 보장하는 것은 예측 유지보수 모델의 정확성과 신뢰성에 매우 중요합니다.

또한, 맥킨지 연구에 따르면 데이터 품질, 시스템 통합 및 조직 준비 문제로 인해 예측 유지보수 프로그램 중 목표를 달성하는 비율은 30%에 불과합니다. 이는 예측 유지보수 구현의 복잡성과 적절한 계획 및 구현의 중요성을 보여줍니다.

시장 기회

인더스트리 4.0과 디지털 전환

인더스트리 4.0은 상호 연결된 시스템과 기기들이 자율적으로 상호 작용하고 협력하여 생산 공정을 최적화하는 스마트 제조 개념을 지원합니다. 예측 유지보수는 핵심 장비의 내구성과 가용성을 보장하고 생산 중단을 최소화하기 때문에 스마트 제조에서 중요한 요소입니다.

5G는 현재 사용 가능하지만, 이를 활용할 수 있는 제조 분야의 애플리케이션 수는 아직 불확실합니다. 최근 액센추어 연구에 따르면, 5G가 적용된 공장은 전반적인 생산성을 20~30% 향상시킬 수 있으며, 조립 시간은 50% 단축되고, 자산 수명은 20% 연장되며, 불량품 감지 능력은 90% 향상될 수 있습니다. 2023년은 향후 10년간의 제조 및 기업 확장을 지원할 5G 네트워크 백본을 구축해야 하는 중요한 시점입니다. 스마트 공장은 생산 설비에 IoT 센서를 설치하여 온도, 진동, 에너지 사용량과 같은 특성을 실시간으로 수집합니다. 이러한 정보는 중앙 집중식 데이터 플랫폼에 손쉽게 통합되어 고급 분석 알고리즘을 통해 수집, 처리 및 분석됩니다.

PwC 보고서에 따르면 제조 기업의 72%가 이미 인더스트리 4.0 기술을 도입했으며, 예측 유지보수가 가장 인기 있는 응용 분야 중 하나로 꼽혔습니다. 또한 이 연구는 인더스트리 4.0에 참여하는 기업들이 다음과 같은 이점을 누리고 있음을 발견했습니다.인더스트리 4.0이러한 노력은 상당한 운영 효율성, 품질 및 비용 절감 효과를 가져옵니다.

예측 유지보수 시장 세분화 분석

구성 요소별

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 추세가 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 조정, 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.

기법을 통해

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.

배포를 통해

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.

조직 규모별

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 도입할 수 있도록 지원합니다. 예측 유지보수는 중소기업이 자산 신뢰성을 향상시키고 유지보수 비용을 절감하며 해당 시장에서 경쟁력을 강화하는 데 도움을 줍니다.

최종 사용자 기준

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.

지역별 분석

북미: 연평균 성장률 31.3%로 가장 큰 성장 지역

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.

유럽: 가장 빠른 성장세와 가장 높은 연평균 성장률을 기록한 지역

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.

• 예를 들어, 많은 유럽의 군수 방위 산업체들은 항공기 유지보수에 필수적인 예비 부품의 높은 가용성을 보장하기 위해 예측 정비 시스템을 도입하고 있습니다. 이는 물류상의 어려움, 재정적 위험, 경제 상황을 분석하는 데 도움이 되어 보다 효율적인 공급망 구축과 비용 절감으로 이어졌습니다.

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, AI를 비롯한 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.