예지 보전 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031년)

예측 유지보수 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 예측 (2026-2031)

시장 개요

예측 유지보수 시장은 2025년 140억 9천만 달러에서 2026년 189억 달러로 성장했으며, 2031년에는 821억 7천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 예측 기간(2026-2031) 동안 연평균 성장률(CAGR)은 34.14%에 이를 것으로 전망됩니다. 센서 가격 하락, 엣지-클라우드 융합, 광범위한 산업 디지털화가 자산 집약적 부문 전반에 걸쳐 도입을 가속화하고 있습니다. AI 모델이 몇 주 또는 몇 달 전에 고장을 예측하여 정확한 수리 일정 및 자원 할당을 가능하게 함에 따라, 기업들은 이제 고급 유지보수를 경쟁적 필수 요소로 인식하고 있습니다. 클라우드 확장성은 전통적인 인프라 장벽을 제거하며, 엣지 분석은 대기 시간과 대역폭 요구 사항을 낮춰 원격 또는 연결이 제한된 현장에서도 솔루션의 실행 가능성을 높입니다. 공급망 변동성과 반도체 비용 인플레이션으로 하드웨어 가격이 상승했지만, 이는 데이터 전송 비용을 절감하는 경량 온디바이스 처리 아키텍처 혁신을 촉진하고 있습니다.

보고서 주요 요약

* 구성 요소별: 2025년 하드웨어는 예측 유지보수 시장 점유율의 45.18%를 차지했으며, 소프트웨어는 2031년까지 35.82%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 기업 규모별: 2025년 대기업이 63.65%의 매출 점유율을 기록했으며, 중소기업(SME)은 2031년까지 36.2%로 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 전망됩니다.
* 배포 모드별: 2025년 클라우드 플랫폼이 예측 유지보수 시장 규모의 66.55%를 차지했으며, 36.95%의 CAGR로 성장하고 있습니다.
* 최종 사용자 산업별: 2025년 산업 제조 부문이 22.95%의 매출 점유율로 선두를 달렸으며, 에너지 및 유틸리티 부문은 2031년까지 연간 34.6% 성장할 것으로 예측됩니다.
* 지역별: 2025년 북미가 28.85%의 매출을 기록했으며, 아시아 태평양 지역은 2031년까지 35.25%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.

글로벌 예측 유지보수 시장 동향 및 통찰력

1. IoT 기반 자산 연결성 증대: 산업용 IoT 센서의 대량 채택은 진동 및 온도 프로브를 넘어 음향, 열, 전력 신호 모니터링까지 확장되었습니다. 엣지 게이트웨이는 초당 수천 개의 데이터 포인트를 로컬에서 처리하여 즉각적인 경고를 보장하고 클라우드로의 트래픽을 제한합니다. 무선 메시 네트워크는 유선 방식 대비 설치 비용을 최대 60% 절감하며, 원격 광산, 해양 시추 시설, 이동 장비까지 예측 유지보수 체제에 포함시킵니다. MQTT 및 OPC-UA와 같은 표준화된 프로토콜은 상호 운용성을 높여 다중 공급업체 공장의 통합 복잡성을 줄입니다.
2. AI/ML 정확도 혁신: 앙상블 머신러닝 파이프라인과 도메인 적응형 딥러닝 모델은 베어링, 펌프, 모터 고장을 30~60일 전에 85~95%의 정밀도로 예측합니다. 합성 데이터 및 전이 학습 기술은 과거 고장 사례가 부족하더라도 몇 년이 아닌 몇 주 만에 모델을 훈련할 수 있게 합니다. 엣지 추론 칩은 지속적인 연결 없이 실시간 통찰력을 제공하여 대역폭이 제한된 지역에서도 운영을 유지합니다. 생성형 AI 코파일럿은 기술자에게 상황별 수리 단계, 부품 목록 및 안전 점검을 제공하여 사용자 신뢰를 높이고 도입을 확대합니다.
3. 가동 중단 시간 감소 압력: 예기치 않은 생산 라인 중단은 대량 생산 제조업체에 시간당 5만~20만 달러의 비용을 발생시키며, 발전 부문에서는 일일 매출 손실이 200만 달러를 초과할 수 있습니다. 병원 또한 진단 영상 백로그 비용이 하루 1만~1만 5천 달러에 달하는 등 장비 유휴 시간의 영향을 크게 받습니다. 교체 부품의 글로벌 리드 타임이 6~18개월로 길어지면서, 반응형 유지보수보다 상태 기반 개입의 가치가 더욱 높아지고 있습니다.
4. 클라우드 네이티브 배포 확장성: 구독 기반 예측 유지보수 스위트는 기존 온프레미스 구축 대비 총 소유 비용(TCO)을 30~50% 절감하여, 비례적인 하드웨어 증가 없이 다중 사이트 배포를 가능하게 합니다. 다중 테넌트 아키텍처는 진입 장벽을 낮춰 중소기업이 자산당 비용을 지불할 수 있게 합니다. 하이브리드 엣지-클라우드 프레임워크는 대기 시간에 민감한 추론을 현장에 유지하면서, 무거운 분석 및 교차 공장 벤치마킹을 보안 데이터 센터로 푸시합니다. 기업은 지속적인 알고리즘 업데이트, 자동 패치 및 규정 준수 인증의 이점을 누립니다.

시장 성장 제약 요인 분석

* 데이터 보안 및 개인 정보 보호 격차: 확장된 센서 네트워크는 운영 기술을 사이버 위협에 노출시키며, 레거시 프로토콜은 GDPR 및 NERC CIP와 같은 규정을 충족하기 위한 추가 보안 계층을 요구합니다.
* 숙련된 인력 부족: 기계 공학, 데이터 과학 및 네트워크 보안에 대한 하이브리드 전문 지식을 갖춘 인력이 부족하여 예측 유지보수 프로그램의 성공적인 구현에 어려움이 있습니다.
* 레거시 프로토콜 상호 운용성 문제: 기존 시스템과의 통합이 복잡하여 도입을 지연시킬 수 있습니다.
* AI 모델 드리프트 및 책임 위험: AI 모델의 정확도가 시간이 지남에 따라 저하될 수 있으며, 예측 오류에 대한 책임 문제가 발생할 수 있습니다.

세그먼트 분석

1. 구성 요소별: 하드웨어 기반이 소프트웨어 성장을 가능하게 함
* 하드웨어는 2025년 시장의 45.18%를 차지하며, 고성능 센서와 엣지 게이트웨이가 소프트웨어 분석의 데이터 백본을 형성합니다. 소프트웨어 매출은 AI 라이브러리 성숙 및 클라우드 구독 확산에 힘입어 2031년까지 35.82%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하고 있습니다. 서비스는 배포, 보정 및 모델 튜닝 전문 지식을 제공합니다.
2. 기업 규모별: 클라우드 접근성을 통한 중소기업(SME) 채택 급증
* 2025년 대기업은 시장 매출의 63.65%를 차지했지만, 중소기업은 도입 장벽이 낮아지면서 2031년까지 36.2%의 CAGR로 가장 역동적인 성장을 보입니다. 종량제 가격 책정 및 공급업체 관리형 클라우드 도구는 중소기업의 채택을 용이하게 합니다.
3. 배포 모드별: 확장성 요구를 반영하는 클라우드 지배력
* 클라우드 플랫폼은 2025년 시장 규모의 66.55%를 확보했으며, 36.95%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 조직은 확장성, 가동 시간, 재해 복구 및 규정 준수 인증을 제공하는 관리형 클라우드 환경을 선호합니다. 하이브리드 아키텍처는 현장 작업과 클라우드 분석의 균형을 맞춥니다.
4. 최종 사용자 산업별: 제조 부문 선두, 에너지 부문 급증
* 산업 제조 부문은 2025년 매출의 22.95%를 차지하며, 예측 분석을 통해 유지보수 비용 절감 및 가동 중단 시간 단축 효과를 보고합니다. 에너지 및 유틸리티 부문은 그리드 현대화 및 엄격한 신뢰성 의무로 인해 2031년까지 34.6%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 의료, 통신 및 항공 우주 부문도 채택을 확대하고 있습니다.

지역 분석

* 북미: 2025년 28.85%의 매출 점유율을 기록했으며, 초기 디지털 공장 투자, 풍부한 벤처 자금 및 지원적인 규제 환경이 성장을 주도합니다. 그러나 다학제적 인력 부족과 사이버 위험 인식은 도전 과제입니다.
* 아시아 태평양: 2031년까지 35.25%의 CAGR로 가장 빠르게 확장되는 지역입니다. 국가별 인더스트리 4.0 프로그램, 상당한 제조 생산량 및 증가하는 기술 전문 지식이 수요를 뒷받침합니다.
* 유럽: 성숙한 산업 자동화와 엄격한 데이터 보호법이 결합되어 꾸준한 채택 성장을 보입니다. 독일 자동차 및 기계 부문은 고급 디지털 트윈 프로젝트를 시범 운영하고 있으며, 영국은 에너지 그리드를 현대화하고 있습니다.
* 중동 및 아프리카: 아직 초기 단계이지만, 자산 신뢰성이 중요하고 원격 현장 물류 비용이 많이 드는 석유, 가스 및 재생 에너지 분야에서 잠재력을 보여줍니다.

경쟁 환경

예측 유지보수 시장은 다각화된 자동화 선두 기업, 클라우드 하이퍼스케일러 및 AI 우선 전문 기업들이 경쟁하면서 중간 정도의 집중도를 보입니다. Siemens, ABB, Schneider Electric은 설치 기반 지식과 수직 통합 포트폴리오를 활용하여 턴키 패키지를 제공합니다. Microsoft와 IBM은 확장 가능한 클라우드 스택을 공급하며, C3.ai 및 Uptake와 같은 순수 AI 기업은 전이 학습 라이브러리 및 신속 배포 템플릿을 통해 차별화합니다. 파트너십은 시장 진출 전략을 형성하며, 공급업체는 지적 재산권 보호를 추구하고 수직적 전문화를 통해 틈새시장을 공략합니다.

주요 시장 참여자:

* IBM Corporation
* Microsoft Corporation
* SAP SE
* Siemens AG
* General Electric Company

최근 산업 동향

* 2025년 4월: ABB는 예측 유지보수 수요 증가에 맞춰 미국 전력화 공장 확장에 1억 2천만 달러를 투자한다고 발표했습니다.
* 2025년 1월: Infirmary Health는 예측 유지보수 전면 도입 후 연간 200만 달러의 절감 효과를 언급했습니다.
* 2025년 1월: ABB는 현장장비의 예측 유지보수 기능을 강화하기 위한 새로운 디지털 솔루션을 출시했습니다.

예측 유지보수 시장의 성장 동력

* 산업 전반에 걸친 디지털화 및 자동화 증가
* 운영 효율성 향상 및 가동 중단 시간 최소화 필요성 증대
* 사물 인터넷(IoT) 및 인공지능(AI) 기술의 발전
* 데이터 분석 및 클라우드 컴퓨팅 도입 확대
* 규제 준수 및 안전 표준 강화

예측 유지보수 시장의 과제

* 초기 투자 비용 및 복잡한 시스템 통합
* 숙련된 인력 부족 및 기술 격차
* 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제
* 기존 인프라와의 호환성 문제
* 소규모 기업의 기술 도입 장벽

예측 유지보수 시장의 기회

* 신흥 시장에서의 산업 성장 및 인프라 투자 확대
* 다양한 산업 분야로의 적용 확대 (제조, 에너지, 운송, 헬스케어 등)
* 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델을 통한 접근성 향상
* 맞춤형 솔루션 및 컨설팅 서비스 수요 증가
* 지속 가능한 운영 및 환경 규제 준수 요구 증대

예측 유지보수 시장의 동향

* AI 및 머신러닝 기반 예측 모델의 고도화
* 엣지 컴퓨팅을 통한 실시간 데이터 처리 및 분석 강화
* 디지털 트윈 기술을 활용한 가상 시뮬레이션 및 최적화
* 블록체인 기술을 활용한 데이터 무결성 및 보안 강화
* 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR)을 활용한 현장 유지보수 지원

결론적으로, 예측 유지보수 시장은 기술 발전과 산업 전반의 효율성 추구에 힘입어 지속적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 주요 기업들은 혁신적인 솔루션 개발과 전략적 파트너십을 통해 시장에서의 경쟁 우위를 확보하려 노력하고 있습니다.

예측 유지보수(Predictive Maintenance) 시장 보고서 요약

본 보고서는 데이터 분석 및 예측 분석을 활용하여 장비 상태를 평가하고 최적의 유지보수 시기를 예측하는 예측 유지보수 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 예측 유지보수는 센서, IoT 장치, 머신러닝, 데이터 분석 등 다양한 기술을 활용하여 장비 상태를 실시간으로 모니터링합니다. 본 연구는 예측 유지보수 솔루션 판매를 통해 발생하는 수익을 추적하며, 주요 시장 변수, 성장 동인, 주요 공급업체, COVID-19 및 거시경제적 요인의 전반적인 시장 영향을 분석합니다.

1. 시장 개요 및 성장 전망
글로벌 예측 유지보수 시장은 2026년 기준 189억 달러 규모이며, 2026년부터 2031년까지 연평균 34.14%의 높은 성장률을 기록하여 2031년에는 821억 7천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

2. 시장 동인
시장의 성장을 견인하는 주요 요인들은 다음과 같습니다:
* IoT 기반 자산 연결성의 급증
* AI/ML(인공지능/머신러닝) 정확도의 획기적인 발전
* 가동 중단 시간 감소를 위한 비용 절감 압력
* 클라우드 네이티브 배포의 확장성
* 디지털 트윈 기반의 예측 워크플로우 도입
* ESG(환경, 사회, 지배구조)와 연계된 유지보수 핵심 성과 지표(KPI)의 중요성 증대

3. 시장 제약 요인
반면, 시장 성장을 저해하는 주요 제약 요인으로는 다음이 지목됩니다:
* 데이터 보안 및 개인 정보 보호 격차
* 숙련된 인력 부족
* 레거시 프로토콜 간의 상호 운용성 문제
* AI 모델 드리프트 및 관련 책임 위험

4. 시장 세분화 및 주요 트렌드
본 보고서는 시장을 다양한 기준으로 세분화하여 분석합니다:
* 구성 요소별: 하드웨어, 소프트웨어, 서비스. 이 중 소프트웨어 솔루션 부문이 2031년까지 연평균 35.82%로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
* 기업 규모별: 중소기업(SME)과 대기업. 중소기업 부문은 클라우드 구독, 자산당 지불 방식, 관리형 서비스 도입을 통해 대규모 초기 투자 없이 고급 분석을 활용할 수 있게 되면서 연평균 36.2%의 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.
* 배포 모드별: 온프레미스, 클라우드.
* 최종 사용자 산업별: 산업 제조, 자동차 및 운송, 에너지 및 유틸리티, 헬스케어, 통신, 항공우주 및 방위, 기타(석유 및 가스, 광업 등).
* 지역별: 북미(미국, 캐나다, 멕시코), 남미(브라질, 아르헨티나, 기타 남미), 유럽(독일, 영국, 프랑스, 네덜란드, 기타 유럽), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주 및 뉴질랜드, 기타 아시아 태평양), 중동 및 아프리카(중동, 아프리카).

5. 경쟁 환경
보고서는 시장 집중도, 주요 기업들의 전략적 움직임, 시장 점유율 분석을 포함한 경쟁 환경을 상세히 다룹니다. IBM, Microsoft, SAP SE, Siemens AG, General Electric Company, Robert Bosch GmbH, ABB Ltd., Schneider Electric SE, Honeywell International Inc., Rockwell Automation, Inc., Emerson Electric Co., PTC Inc., Hitachi Ltd., Oracle Corporation, C3.ai, Inc., Uptake Technologies, Inc., SAS Institute Inc., SKF AB, Dell Technologies, Senseye (Siemens), Aspen Technology, Inc., Fiix Software (Rockwell), OSIsoft (AVEVA) 등 주요 글로벌 기업들의 프로필이 제공됩니다.

6. 기타 분석
이 외에도 보고서는 연구 방법론, 시장 정의 및 가정, 공급망 분석, 규제 환경, 기술 전망, 포터의 5가지 경쟁 요인 분석, 거시경제적 요인의 시장 영향 평가, 시장 기회 및 미래 전망(미개척 시장 및 미충족 수요 평가 포함) 등을 상세히 다룹니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의

• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 동향

• 4.1 시장 개요

• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 IoT 기반 자산 연결성 급증

  • 4.2.2 AI/ML 정확도 혁신

  • 4.2.3 가동 중단 시간 단축 비용 압력

  • 4.2.4 클라우드 네이티브 배포 확장성

  • 4.2.5 디지털 트윈 기반의 처방적 워크플로우

  • 4.2.6 ESG 연계 유지보수 KPI

• 4.3 시장 제약 요인
  • 4.3.1 데이터 보안 및 개인 정보 보호 격차

  • 4.3.2 숙련된 인재 부족

  • 4.3.3 레거시 프로토콜 상호 운용성 문제

  • 4.3.4 AI 모델 드리프트 및 책임 위험

• 4.4 공급망 분석

• 4.5 규제 환경

• 4.6 기술 전망

• 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인
  • 4.7.1 신규 진입자의 위협

  • 4.7.2 구매자의 교섭력

  • 4.7.3 공급자의 교섭력

  • 4.7.4 대체재의 위협

  • 4.7.5 경쟁 강도

• 4.8 거시 경제 요인이 시장에 미치는 영향 평가

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치, 2024-2030)

• 5.1 구성 요소별
  • 5.1.1 하드웨어

  • 5.1.2 소프트웨어

  • 5.1.3 서비스

• 5.2 기업 규모별
  • 5.2.1 중소기업

  • 5.2.2 대기업

• 5.3 배포 모드별
  • 5.3.1 온프레미스

  • 5.3.2 클라우드

• 5.4 최종 사용자 산업별
  • 5.4.1 산업 제조

  • 5.4.2 자동차 및 운송

  • 5.4.3 에너지 및 유틸리티

  • 5.4.4 헬스케어

  • 5.4.5 통신

  • 5.4.6 항공우주 및 방위

  • 5.4.7 기타 (석유 및 가스, 광업 등)

• 5.5 지역별
  • 5.5.1 북미

  • 5.5.1.1 미국

  • 5.5.1.2 캐나다

  • 5.5.1.3 멕시코

  • 5.5.2 남미

  • 5.5.2.1 브라질

  • 5.5.2.2 아르헨티나

  • 5.5.2.3 남미 기타 지역

  • 5.5.3 유럽

  • 5.5.3.1 독일

  • 5.5.3.2 영국

  • 5.5.3.3 프랑스

  • 5.5.3.4 네덜란드

  • 5.5.3.5 유럽 기타 지역

  • 5.5.4 아시아 태평양

  • 5.5.4.1 중국

  • 5.5.4.2 일본

  • 5.5.4.3 인도

  • 5.5.4.4 대한민국

  • 5.5.4.5 호주 및 뉴질랜드

  • 5.5.4.6 아시아 태평양 기타 지역

  • 5.5.5 중동 및 아프리카

  • 5.5.5.1 중동

  • 5.5.5.1.1 아랍에미리트

  • 5.5.5.1.2 사우디아라비아

  • 5.5.5.1.3 튀르키예

  • 5.5.5.1.4 중동 기타 지역

  • 5.5.5.2 아프리카

  • 5.5.5.2.1 남아프리카 공화국

  • 5.5.5.2.2 나이지리아

  • 5.5.5.2.3 아프리카 기타 지역

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도

• 6.2 전략적 움직임

• 6.3 시장 점유율 분석

• 6.4 기업 프로필 (글로벌 수준 개요, 시장 수준 개요, 핵심 부문, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 IBM Corporation

  • 6.4.2 Microsoft Corporation

  • 6.4.3 SAP SE

  • 6.4.4 Siemens AG

  • 6.4.5 General Electric Company

  • 6.4.6 Robert Bosch GmbH

  • 6.4.7 ABB Ltd.

  • 6.4.8 Schneider Electric SE

  • 6.4.9 Honeywell International Inc.

  • 6.4.10 Rockwell Automation, Inc.

  • 6.4.11 Emerson Electric Co.

  • 6.4.12 PTC Inc.

  • 6.4.13 Hitachi Ltd.

  • 6.4.14 Oracle Corporation

  • 6.4.15 C3.ai, Inc.

  • 6.4.16 Uptake Technologies, Inc.

  • 6.4.17 SAS Institute Inc.

  • 6.4.18 SKF AB

  • 6.4.19 Dell Technologies

  • 6.4.20 Senseye (Siemens)

  • 6.4.21 Aspen Technology, Inc.

  • 6.4.22 Fiix Software (Rockwell)

  • 6.4.23 OSIsoft (AVEVA)

7. 시장 기회 및 미래 전망