미국 예측 유지 관리 시장 규모, 점유율 및 추세 분석 보고서 – 산업 개요 및 2032년까지의 예측

미국 예측 유지 관리 시장 분석

미국의 예측 유지 관리 시장은 유지 관리 지원 서비스를 통한 운영 부담 감소, 프로젝트 기반 장비에 대한 수요 증가, 기업이 감가상각 위험을 최소화하고 재정적 손실을 피할 수 있게 해주는 기술 혁신의 빠른 속도에 의해 주도되는 상당한 성장을 목격하고 있습니다. 그러나 시장은 높은 자본 투자와 특수 장비의 제한된 가용성과 같은 제약에 직면해 있습니다. 기회는 기술 공급업체와의 파트너십 및 협업을 형성하고, 친환경 이니셔티브와 지속 가능성을 수용하고, 증가하는 산업화와 기술 도입을 활용하는 데 있습니다. 이러한 전망에도 불구하고 시장은 재고 관리의 복잡성과 치열한 경쟁으로 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 시장이 포화 상태에 이릅니다.

미국 예측 유지 관리 시장 규모

미국 예측 유지 관리 시장 규모는 2024년에 72억 3천만 달러로 평가되었으며, 2032년까지 551억 2천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2025년에서 2032년까지의 예측 기간 동안 CAGR은 28.89%입니다. Data Bridge Market Research에서 큐레이팅한 시장 보고서에는 시장 가치, 성장률, 세분화, 지리적 범위, 주요 업체와 같은 시장 시나리오에 대한 통찰력 외에도 심층적인 전문가 분석, 지리적으로 표현된 회사별 생산 및 용량, 유통업체 및 파트너의 네트워크 레이아웃, 자세하고 업데이트된 가격 추세 분석, 공급망 및 수요의 적자 분석이 포함됩니다.

미국 예측 유지 관리 시장 동향

'사물인터넷과 AI 도입'

IoT 기기를 도입하면 성능과 상태에 대한 실시간 데이터를 수집하여 장비를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 AI 알고리즘을 사용하여 분석하여 패턴을 식별하고 잠재적인 오류를 예측합니다. 머신 러닝을 활용하면 조직에서 유지 관리 예측의 정확도를 개선할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 예상치 못한 가동 중단을 최소화하고 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다. 궁극적으로 IoT와 AI의 통합은 유지 관리를 반응형에서 예측형으로 전환하여 더 나은 리소스 관리를 촉진합니다.

보고 범위 및 미국 예측 유지 관리 시장

미국 예측 유지 관리 시장 정의

자동차 산업의 예측 유지 관리란 데이터 기반 분석 및 실시간 모니터링 기술을 사용하여 엔진, 브레이크 또는 타이어와 같은 차량 구성 요소에 유지 관리가 필요한 시기를 예측하는 것을 말합니다. 센서, 텔레매틱스 및 IoT 시스템을 활용하여 예측 유지 관리에서는 마모 또는 잠재적 고장의 패턴과 조기 징후를 식별하여 고장이 발생하기 전에 수리 또는 부품 교체를 예약할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 예상치 못한 차량 가동 중단을 최소화하고, 안전을 강화하고, 유지 관리 비용을 줄이며, 자동차 구성 요소의 전체 수명을 연장합니다.

미국 예측 유지 관리 시장 역학

운전사

• 산업 운영에서 IoT 채택 증가

산업 운영에서 IoT의 채택이 확대되면서 예측 유지 관리 시장이 크게 성장하고 있습니다. 다양한 산업의 장비와 기계에서 실시간 모니터링과 데이터 수집이 가능하기 때문입니다.  IoT 센서는  온도, 진동, 압력, 마모와 같은 중요한 운영 데이터를 지속적으로 수집한 다음 고급 예측 알고리즘을 사용하여 분석하여 발생하기 전에 잠재적인 장비 고장을 식별합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 기업은 유지 관리 일정을 최적화하고, 예상치 못한 가동 중단을 줄이고, 장비 수명을 연장하고, 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 산업에서 스마트 제조, 에너지 관리, 공급망 최적화를 위해 IoT를 점점 더 많이 도입함에 따라 예측 유지 관리가 IoT 지원 환경에서 효율성, 생산성, 자산 안정성을 보장하는 데 필수적이 되고 있습니다.

예를 들어, 2024년 9월, Comcast의 MachineQ는 기업이 에너지 소비를 관리하고 운영 효율성을 향상시키는 데 도움이 되는 IoT 기반 전력 모니터링 솔루션을 출시했습니다. 이 솔루션은 전력 사용의 이상을 감지하여 예측 유지 관리를 용이하게 하고 초저온 냉동고와 같은 중요 장비의 사전 서비스를 가능하게 했습니다. MQpower CT 센서는 실시간 데이터를 제공하여 에너지 소비에 대한 포괄적인 관점과 실행 가능한 통찰력을 제공했습니다. 이 혁신은 산업 운영에서 IoT 채택이 증가하는 것을 지원하여 회사가 자산 활용을 최적화하고 전체 비용을 줄이는 동시에 지속 가능성 노력에 기여할 수 있도록 했습니다.

• 빅데이터 및 분석 솔루션에 대한 수요 증가

빅데이터 및 분석 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 예측 유지 관리 시장이 크게 형성되고 있으며, 조직에서 운영 효율성을 최적화하는 데 있어 데이터 기반 통찰력의 가치를 점점 더 인식하고 있습니다. 고급 분석을 활용함으로써 기업은 IoT 센서 및 기타 소스에서 방대한 양의 실시간 데이터를 처리하여 패턴을 식별하고 장비 고장을 예측하며 정보에 입각한 유지 관리 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화하고 유지 관리 비용을 줄이며 전반적인 자산 성능을 향상시켜 빅데이터 기술에 대한 추가 투자를 촉진합니다. 산업이 데이터 분석을 유지 관리 전략의 핵심 구성 요소로 계속 채택함에 따라 예측 유지 관리 시장은 향상된 신뢰성과 운영 효과에 대한 필요성에 힘입어 상당한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 예를 들어,

2024년 4월, Databricks는 에너지 부문 전반에 AI 기능을 통합하도록 설계된 Data Intelligence Platform for Energy를 출시했습니다. 이 플랫폼은 개방형 레이크하우스 아키텍처를 활용하여 조직이 데이터 프라이버시를 유지하면서도 방대한 양의 에너지 데이터를 관리할 수 있도록 합니다. 실시간 자산 성능 관리 및 사전 유지 관리를 가능하게 하여 회사가 계획되지 않은 가동 중단 시간을 줄이고 운영 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 에너지 부문이 더 깨끗하고 안정적인 시스템으로 전환함에 따라 이 플랫폼은 빅데이터 및 분석 솔루션에 대한 증가하는 수요를 지원하여 조직이 인프라를 최적화하고 예측 유지 관리 전략을 효과적으로 구현할 수 있도록 지원합니다.

 기회

• 지속 가능성에 대한 증가하는 수요

지속 가능성에 대한 증가하는 수요는 예측 유지 관리 시장에 중요한 기회를 제공합니다. 산업이 에너지 소비를 줄이고, 낭비를 최소화하고, 자원 효율성을 개선하는 것을 목표로 하기 때문에 예측 유지 관리 기술은 장비 성능을 최적화하고 예상치 못한 고장을 방지함으로써 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 잠재적 문제를 조기에 감지할 수 있도록 하여 기계의 수명을 연장하고, 가동 중단 시간을 줄이고, 운영의 환경적 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이는 지속 가능한 관행에 대한 광범위한 추진과 일치하여 예측 유지 관리를 운영 효율성을 개선하면서 지속 가능성 목표를 충족하려는 기업에 매력적인 옵션으로 만듭니다.

예를 들어, 2023년 5월 Software GmbH에서 발행한 기사에 따르면 사물 인터넷(IoT)이 제조 산업을 크게 변화시켜 지속 가능성 노력을 강화했습니다. IoT를 통해 제조업체는 센서의 데이터를 사용하여 장비 고장을 예측하는 예측 유지 관리를 구현할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 계획되지 않은 가동 중지 시간, 유지 관리 비용 및 탄소 배출을 줄이는 데 도움이 됩니다. 예측 유지 관리로 생산성을 25% 높이고 고장을 70% 줄일 수 있습니다. 제조업체가 지속 가능성 목표를 충족해야 하는 압력이 커짐에 따라 예측 유지 관리 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 생산 공정을 최적화하고 낭비를 최소화함으로써 예측 유지 관리가 지속 가능성에 대한 증가하는 수요를 직접 지원하여 현대 제조의 중요한 측면이 되었습니다.

• 스마트 타이어를 위한 타이어 제조업체와의 협력

타이어 제조업체와의 스마트 타이어 협업은 예측 유지 관리 시장에 귀중한 기회를 제공합니다. 자동차 산업이 점점 더 스마트 기술로 전환함에 따라 예측 유지 관리 솔루션을 스마트 타이어 시스템과 통합하면 차량 성능과 안전을 향상시킬 수 있습니다. 타이어 상태, 압력 및 온도를 실시간으로 모니터링하는 센서가 장착된 이러한 스마트 타이어는 예측 유지 관리 시스템이 분석할 수 있는 중요한 데이터를 제공합니다. 이 데이터를 활용함으로써 차량 운영자와 차량 소유자는 잠재적인 문제를 사전에 해결하고 가동 중단 시간을 줄이며 전반적인 차량 효율성을 개선할 수 있습니다. 이 협업은 예측 유지 관리 시장을 강화할 뿐만 아니라 지능적이고 지속 가능한 자동차 솔루션에 대한 증가하는 수요와 일치합니다.

예를 들어, 2023년 9월 Revvo와 Smartcar는 예측적 유지 관리를 위한 타이어 관리를 혁신하는 것을 목표로 하는 커넥티드 타이어 솔루션을 출시했습니다. 이 파트너십을 통해 타이어 리테일러, 차량대, 개인은 차량 텔레매틱스를 통합하고 예측적 유지 관리 알림을 자동화하여 다운타임을 줄이고 리소스를 최적화할 수 있었습니다. 이 플랫폼을 활용함으로써 타이어 공급업체는 증가하는 타이어 비용에 대처하고 사전 유지 관리 솔루션으로 고객 서비스를 개선할 수 있었습니다. 이 협업은 실시간 데이터 모니터링과 자동화된 워크플로를 통해 보다 스마트한 리소스 할당과 더 적은 긴급 수리를 가능하게 하는 예측적 유지 관리 시장에서 상당한 진전을 이루었습니다.

제지/ 도전

• 자동차 예측 유지 관리를 위한 고품질 데이터 통합

테스트 및 측정 장비에 필요한 높은 자본 투자는 시장에 새로 진입하는 기업에 대한 장벽을 만듭니다. 경쟁력 있는 재고를 구축하는 데 필요한 상당한 재정적 지출은 잠재적인 신규 기업이 업계에 진입하는 것을 막습니다. 이러한 새로운 경쟁의 부족은 몇몇 기존 기업이 시장을 지배하게 되어 혁신을 줄이고 고객의 선택권을 제한할 수 있습니다. 결과적으로 높은 자본 요구 사항은 임대 및 리스 회사의 성장과 다각화를 제한할 뿐만 아니라 전반적인 시장 역동성과 고객 선택을 방해합니다.

예를 들어, KHL Group LLP에 따르면, 2024년 3월 United Rentals는 11억 달러를 투자하여 영국에 본사를 둔 A-Plant의 임시 도로 사업을 인수하여 인프라 및 건설 부문에서 제공 범위를 확대했습니다. 이 전략적 인수는 전문 장비 및 서비스로 포트폴리오를 강화하여 임대 시장에서의 입지를 강화하는 것을 목표로 했습니다. 이러한 움직임은 전 세계적으로 서비스 역량을 다각화하고 강화하려는 United Rentals의 전략과 일치합니다.

• 특수 장비의 제한된 가용성

미국 자동차 예측 유지 관리 시장 참여자는 고품질 데이터를 통합하는 데 상당한 어려움에 직면해 있습니다. 차량이 점점 더 복잡해지고 고급 센서와 연결 기술이 장착됨에 따라 생성되는 데이터의 양이 방대하고 다양해졌습니다. 이로 인해 텔레매틱스, 온보드 진단 및 과거 유지 관리 기록과 같은 다양한 출처의 정보를 통합하기 어렵습니다. 데이터 통합이 효과적이지 않으면 차량 상태에 대한 불완전하거나 부정확한 평가로 이어져 예측 유지 관리 전략의 효과가 떨어질 수 있습니다. 또한 레거시 시스템과 최신 기술을 통합하면 상황이 더욱 복잡해집니다. 많은 자동차 회사는 여전히 예측 유지 관리에 필요한 고급 데이터 분석과 호환되지 않는 오래된 소프트웨어에 의존합니다. 이러한 격차로 인해 유지 관리 요구 사항을 정확하게 예측하는 데 필요한 고품질 데이터가 원활하게 흐르지 않습니다. 결과적으로 데이터를 효과적으로 통합하지 못하면 예측 유지 관리 이니셔티브의 전반적인 성공을 방해하여 차량 신뢰성뿐만 아니라 운영 효율성에도 영향을 미칠 수 있습니다.

예를 들어, Tesla Autopilot 및 Full Self-Driving 시스템은 여러 센서와 카메라의 실시간 데이터 처리의 복잡성으로 인해 상당한 과제를 안고 있습니다. Traffic Aware Cruise Control 및 Auto Lane Change와 같은 기능에 대한 정확한 데이터에 대한 의존성은 불일치가 안전 문제와 운영 비효율성으로 이어질 수 있음을 의미합니다. 또한 지속적인 소프트웨어 업데이트 및 시스템 교정이 필요하기 때문에 통합 프로세스가 복잡해져서 최적의 차량 성능을 위해 고품질 데이터의 원활한 흐름을 유지하는 것이 필수적입니다.

이 시장 보고서는 최근의 새로운 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 지역 시장 참여자의 영향, 새로운 수익 창출처, 시장 규정의 변화, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 범주 시장 성장, 응용 분야 틈새 시장 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신에 대한 분석 기회를 제공합니다. 시장에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Data Bridge Market Research에 연락하여 분석가 브리핑을 받으세요. 저희 팀은 시장 성장을 달성하기 위한 정보에 입각한 시장 결정을 내리는 데 도움을 드립니다.

미국 예측 유지 관리 시장 범위

시장은 배포 모드, 애플리케이션, 기업 규모, 차량 유형 및 최종 사용자를 기준으로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 산업의 빈약한 성장 세그먼트를 분석하고 사용자에게 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 시장 개요와 시장 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.

헌금

• 해결책
• 서비스

배포 모드

• 구름
• 온프레미스

애플리케이션

• 변속기 점검
• 오일 교환
• 타이어 검사
• 냉각수 교체
• 브레이크
• 엔진 에어 필터
• 캐빈 필터
• 벨트 교체

기업 규모

• 대규모 조직
• 소규모 및 중규모 조직

차량  유형

• 승용차
• 상업용 차량
• 오프로드 차량

최종 사용자

• 차량 소유자
• FMS
• 제조업체
• FMC
• 개인

미국 예측 유지 관리 시장 점유율

글로벌 예측 유지 관리 시장 경쟁 구도는 경쟁자에 대한 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보에는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, R&D 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 생산 현장 및 시설, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 승인, 제품 폭과 범위, 응용 프로그램 우세 및 제품 유형 수명선 곡선이 있습니다. 제공된 위의 데이터 포인트는 회사가 예측 유지 관리 시장에 집중하는 것과만 관련이 있습니다.

예측 유지 관리 시장에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• 아이신 주식회사(일본)
• PHINIA Inc. (중국)
• KPIT(인도)
• 마이크로소프트(미국)
• Aptiv(아일랜드)
• Continental AG(독일)
• 로버트 보쉬 GmbH (독일)
• 지멘스(Siemens) ag (독일)
• SAP se(독일)
• ZF Friedrichshafen ag (독일)
• Valeo Corporation (프랑스)
• IBM(미국)
• Teletrac navman (미국)
• Garrett Motion Inc. (미국)
• 업스트림 시큐리티 유한회사(영국)
• 베라이즌(미국)
• Infineon Technologies AG(독일)
• 업테이크 테크놀로지 주식회사 (미국)
• 플루크 코퍼레이션(미국)
• PTC(미국)
• 로크웰 오토메이션(미국)
• 엠비텔(인도)
• 알테어 엔지니어링 주식회사(미국)
• 허니웰 인터내셔널 주식회사(미국)
• NEC 주식회사(일본)
• 에머슨(미국)
• C3.AI(미국)
• 진행(미국)
• Fiix by Rockwell Automation Inc. (미국)
• 앤시스(미국)

미국 예측 유지 관리 시장의 최신 동향

• 2024년 7월, Fluke Reliability는 Augmentir와 협력하여 자사의 연결된 작업자 플랫폼을 Fluke의 AI 기반 엔터프라이즈 자산 관리 솔루션과 통합했습니다. 이 솔루션은 산업 고객을 위한 생산성을 높이고 유지 관리, 수리 및 운영(MRO)을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이 협업을 통해 Fluke Corporation의 고객은 예측 유지 관리 전략을 구현하여 자산 상태를 평가하고 AI 진단을 활용하여 최대 6개월 전에 오류를 예측하여 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고 유지 관리 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
• 2023년 2월, Uptake은 Daimler Truck North America와 협력하여 데이터 서비스 모델을 사용하여 예측 유지 관리 기술을 개선하고, DTNA 고객에게 계획되지 않은 차량 가동 중단 시간과 유지 관리 비용을 줄이는 데이터 기반 통찰력에 대한 액세스를 제공합니다. 이 협업을 통해 Uptake은 DTNA의 스트리밍 데이터를 활용하여 예측 유지 관리 기능을 향상시켜 더 정확한 차량 문제 예측, 최적화된 차량 수명 주기 및 맞춤형 수리 일정을 제공하여 고객의 계획되지 않은 유지 관리 이벤트를 최소화할 수 있습니다.

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