예측 유지보수 시장 규모는 2028년까지 CAGR 30%로 193억 달러에 달할 것입니다.

글로벌 예측 유지보수 시장은 2021년에 미화 40억 달러로 평가되었습니다. 예측 유지보수 산업은 예측 기간 동안 30%의 CAGR로 2028년까지 미화 193억 달러의 가치에 도달할 것으로 예상됩니다.

예측 유지보수 시장은 빠르게 성장하는 산업으로 향후 몇 년 동안 계속 확장될 것으로 예상됩니다. 예측 유지 관리에는 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 잠재적인 장비 고장이 발생하기 전에 식별하여 유지 관리를 미리 예약하고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지할 수 있습니다.

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북미는 예측 유지 관리 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며 유럽과 아시아 태평양이 그 뒤를 따릅니다. 제조 산업의 예측 유지보수 솔루션 채택 증가, 이 지역의 주요 업체 존재, 증가하는 정부 이니셔티브가 북미 시장 성장을 주도하고 있습니다.

예측 유지 관리 시장의 상위 기업

• 마이크로소프트(미국)
• 구글(미국)
• IBM(미국)
• 오라클(미국)
• SAP(독일)
• 스플렁크(미국)
• OPEX 그룹(영국)
• AWS(미국)
• SAS 연구소(미국)
• GE(미국)
• 슈나이더 일렉트릭(프랑스)
• 소프트웨어 AG(독일)
• TIBCO 소프트웨어(미국)

예측 유지 관리 시장 역학:

Predictive Maintenance Market 소프트웨어는 사용 중인 기계나 장비의 기능과 상태를 모니터링하는 데 사용됩니다. 장비 관찰을 위한 최첨단 기술을 활용하는 이 프로그램을 통해 고장에 대비한 유지 관리를 계획할 수 있습니다. 예측 유지 관리 시장을 위한 소프트웨어는 고조파 왜곡으로 인한 3상 전력 불균형, 모터 암페어 스파이크, 마모된 베어링으로 ​​인한 과열 감지, 절연 파괴 방지, 전기 패널의 잠재적인 과부하 또는 성능 저하 식별을 포함하여 많은 산업 분야에서 응용 프로그램을 보유하고 있습니다.

향후 몇 년 동안 더 많은 기업이 이 기술을 채택함에 따라 예측 유지 관리 시장이 증가할 것으로 예상됩니다. 빅 데이터 및 사물 인터넷에 대한 수요 증가는 예측 유지 관리 시장 부문의 주요 개발 동인입니다. 또한 조직은 자산 관리 및 유지 비용을 낮추는 데 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. Predictive Maintenance Market과 같은 기술을 채택하면 프로세스에서 오류 패턴과 사소한 불규칙성을 식별함으로써 가동 중지 시간을 방지하고 운영 및 유지 관리 비용을 낮추는 데 도움이 됩니다. 이것은 생산적인 공급망을 보장하기 위해 자산 고장을 정확하게 예측함으로써 달성됩니다. Predictive Maintenance Market 솔루션을 위한 효과적인 시스템을 제공하고 다양한 조직의 요구를 충족하기 위해, 기업은 이제 센서 기술을 유지 관리 활동에 통합하고 있습니다. 원격 및 전자 유지 보수 연구에는 원격 및 위험 지역에서의 유지 보수 작업 지원 및 지원이 포함됩니다. 예측 유지 관리 시장의 효율성과 경제성을 높이기 위해 기업은 기술 기반 ERP 소프트웨어 솔루션을 개발하고 있습니다.

또한 대부분의 국제 공급업체는 예측 유지보수 시장 프로그램을 계획하고 있어 고도로 교육받은 인력에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 기업은 네트워킹, 앱, 사이버 보안을 포함한 분야에서 역량을 개발해야 합니다. 또한 IoT 데이터를 사용하여 AI 및 ML을 포함한 고급 분석 전문 지식을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 결과를 예측하고, 오류를 방지하고, 운영을 최적화하고, 독창적인 제품을 개발하고, 이러한 서비스를 제공할 수 있습니다. AI 기반 IoT 기술 및 기술 세트를 배포하려면 교육을 받은 직원이 최신 소프트웨어 시스템을 운영해야 합니다. 따라서 현재 직원이 업데이트되고 업그레이드된 기술을 사용하도록 교육해야 합니다.

또한 산업계는 신기술을 빠르게 수용하고 있지만 필요한 기술을 갖춘 인력을 찾는 데 도움이 필요합니다. 또한 기업이 AI를 IoT에 통합하면 운영 인텔리전스에 중점을 둔 데이터 분석가 팀의 필요성이 높아질 것입니다. IoT 기기에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 관리하기 위함입니다.

또한 R&D 역량과 관련된 높은 비용, 제한된 인프라, 특정 액체 생검의 낮은 민감도가 시장 확장을 방해할 것으로 예상됩니다. 또한 개발 도상국의 유리한 상환 시나리오 및 기술 보급 부족, 생산 시설을 구축하기 위한 대규모 자본 투자의 필요성, 예측 유지 관리 시장의 낮은 민감도 및 특이성 제한, 중저가에 적합한 인프라 부족 -소득 국가는 예측 기간 동안 시장 성장을 방해할 것으로 예상됩니다.

예측 유지보수 개요

예측 유지 관리는 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 장비 고장이 발생하기 전에 예측하는 기술입니다. 이 접근 방식은 센서 데이터와 장비의 기타 실시간 데이터를 사용하여 잠재적인 문제를 나타내는 패턴과 이상 현상을 식별합니다.

잠재적인 문제가 발생하기 전에 식별함으로써 예측 유지 관리는 기업이 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 피하고 사후 유지 관리의 필요성을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 유지 관리 활동을 위한 최적의 시간을 식별하여 조직이 유지 관리 일정을 최적화하고 유지 관리 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측 유지 관리는 고급 분석 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 감지하고 잠재적인 오류를 예측합니다. 여기에는 복잡한 알고리즘과 모델을 사용하여 센서, 운영 데이터 및 과거 데이터를 비롯한 여러 소스의 데이터를 분석하는 것이 포함될 수 있습니다.

예측 유지보수를 구현하면 다운타임 감소, 장비 신뢰성 향상, 안전성 향상, 유지보수 비용 절감 등 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 또한 예측 유지보수는 조직이 장비를 더 잘 이해하고 프로세스 최적화 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측 유지보수는 운영을 최적화하고 수익을 개선하려는 기업에게 중요한 기술입니다. 고급 분석 및 기계 학습의 도움으로 조직은 유지 관리 전략을 개선하고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지하는 동시에 장비의 효율성과 효과를 극대화할 수 있습니다.

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예측 유지보수 시장의 과제

데이터 품질: 예측 유지 관리의 성공 여부는 센서 및 기타 소스에서 수집한 데이터의 품질에 달려 있습니다. 품질이 좋지 않은 데이터는 잘못된 예측과 신뢰할 수 없는 결과로 이어질 수 있습니다.

데이터 통합: 예측 유지보수에는 센서, 유지보수 기록 및 운영 데이터를 포함한 여러 소스의 데이터 통합이 필요합니다. 이러한 통합은 특히 데이터가 다른 형식과 위치에 저장된 경우 어려울 수 있습니다.

기술 격차: 조직은 예측 유지 관리를 구현하기 위해 데이터를 분석하고 예측 모델을 구축할 수 있는 숙련된 데이터 분석가 및 기계 학습 전문가가 필요합니다. 그러나 현재 이 분야의 숙련된 전문가가 부족하여 일부 조직에서는 이 기술을 구현하기가 어렵습니다.

비용: 예측 유지 관리에는 센서, 데이터 분석 도구 및 기타 기술에 대한 상당한 선행 투자가 필요합니다. 이는 일부 조직, 특히 리소스가 제한된 소규모 조직의 진입 장벽이 될 수 있습니다.

규정 준수: 의료 및 항공 우주와 같은 특정 산업에는 엄격한 규정 및 규정 준수 요구 사항이 있습니다. 이러한 산업에서 예측 유지보수를 구현하려면 규정 준수를 보장하기 위한 추가 조치가 필요할 수 있습니다.

주요 개발:

• 2021년 5월, Hitachi Ltd.는 Lumada Inspection Insights의 도입을 발표했습니다. Hitachi Energy와 Hitachi Vantara가 개발한 Lumada Inspection Insights를 통해 기업은 자산 검사를 자동화하고 지속 가능성 목표를 달성할 수 있습니다. 제안된 접근 방식은 AI 및 기계 학습을 사용하여 리소스, 위험 및 다양한 이미지 유형을 평가하여 여러 가지 실패 원인을 해결합니다.
• 2021년 7월 Schneider Electric은 업계 최초의 이중 안전 및 사이버 보안 인증 바이패스 및 경보 관리 소프트웨어 애플리케이션인 EcoStruxureTM TriconexTM Safety View를 출시했습니다. 이 시스템을 통해 운영자는 바이패스 상태와 위험 감소 수준을 모두 볼 수 있습니다. 또한 위험이 높을 때 플랜트를 안전하게 운영하는 데 필요한 중요한 경보를 제공합니다.

예측 유지 관리 시장 지역 분석

2021년에는  북미가  42.6%로 가장 높은 수익 점유율을 기록했습니다. 예측 기간 동안  북미는  시장을 성장시킬 것으로 예상됩니다. IoT, 클라우드 컴퓨팅, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 최첨단 기술을 사용하는 예측 유지 관리 시장 솔루션의 채택이 증가함에 따라 북미는  예측 기간(AI) 동안 전 세계 예측 유지 관리 시장을 지배할 것입니다. 이 지역의 기업들은 예측 유지보수 시장 솔루션을 수용하여 운영 성능 측면을 식별하고 유지보수 관행과 신뢰성을 향상시키고 있습니다. 예측 유지 관리 시장에서 활동하는 주요 경쟁업체로 인해 미국은 현재 북미 지역 에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다 .

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