스트래티스틱스 MRC에 따르면 배터리 관리 시장의 글로벌 AI는 예측 기간 동안 17.8%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장하고 있습니다. 인공 지능(AI)은 성능, 안전 및 수명을 개선하기 위해 배터리 관리에 사용되고 있습니다. AI는 온도, 전압, 전류, 충전 상태 등의 운영 데이터를 분석하여 배터리 사용을 최적화하기 위한 실시간 결정을 내릴 수 있습니다. 여기에는 충전 속도 조정, 배터리 상태 예측, 사용 패턴에 따른 충전 주기 관리 등이 포함됩니다. 이러한 통합은 안정적인 전력 공급을 보장하고 배터리 수명을 연장함으로써 특히 전기 자동차 및 재생 에너지의 에너지 저장 효율을 향상시킵니다.
시장 역학:
운전자:
배터리 성능 향상
인공지능(AI)은 특히 전기차와 에너지 저장 시스템에서 배터리 관리 시스템을 혁신하고 있습니다. AI 알고리즘은 충전 상태, 온도, 전압과 같은 중요한 매개변수를 모니터링하고 최적화하여 배터리 효율과 수명에 영향을 미칩니다. 이러한 데이터 분석은 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되며, 배터리 수명을 최대 40%까지 연장할 수 있습니다. 이 시장은 기술 발전과 자동차 및 가전제품과 같은 분야의 채택 증가로 인해 성장할 것으로 예상됩니다.
제약:
표준화 부족
배터리 관리 시스템에 AI를 통합하는 것은 배터리 분야의 표준화 부족으로 인해 어려움에 직면해 있습니다. 합의된 데이터 표준의 부재는 머신러닝 모델의 예측 능력과 학습 효율성을 향상시키는 데 중요한 데이터 공유, 마이닝, 큐레이션 및 상호 운용성을 저해합니다. 물질 합성 및 특성화 분야에서 널리 인정되는 표준에 합의하려는 노력이 강화되면 비교를 용이하게 하고, 과대 광고를 실제와 구별하며, 과학 문헌에 더 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다.
기회:
예측 유지보수
배터리 관리의 AI는 예측 유지보수를 통해 잠재적인 고장을 예측합니다. AI 모델은 배터리 성능에 대한 실시간 데이터를 분석하여 문제를 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 예기치 않은 다운타임과 값비싼 수리를 방지합니다. AI는 과거 데이터를 기반으로 배터리 성능 저하를 예측하여 심각한 성능 저하가 발생하기 전에 배터리 교체를 예약할 수 있습니다. 또한 잠재적인 안전 위험을 나타내는 배터리 동작의 이상을 감지하여 보다 안전하고 안정적인 배터리 작동에 기여할 수 있습니다.
위협:
데이터 프라이버시 문제
배터리 관리에 AI를 사용하면 배터리 성능 메트릭과 위치 정보를 비롯한 민감한 데이터를 수집하고 분석하기 때문에 데이터 프라이버시 문제가 제기될 수 있습니다. 이러한 데이터는 사용자의 습관과 일상에 대한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 그러나 무단 액세스, 데이터 유출 및 오용의 위험도 있습니다. 사용자의 개인정보를 보호하고 AI 기반 배터리 관리 솔루션에 대한 신뢰를 유지하려면 엄격한 데이터 거버넌스 정책, 강력한 보안 조치, 투명한 데이터 처리 관행이 필수적입니다.
코로나19 영향:
코로나19 팬데믹으로 인해 시장이 혼란에 빠지면서 AI 기반 솔루션의 개발과 배포가 지연되었습니다. 경기 침체로 인해 AI를 비롯한 신기술에 대한 투자가 감소했습니다. 그러나 팬데믹은 에너지 효율과 지속가능성에서 AI의 중요한 역할을 강조했습니다. 정부와 기업은 화석 연료 의존도를 줄이고 에너지 저장 능력을 개선하기 위한 혁신적인 솔루션을 개발하는 데 주력하면서 AI 기반 배터리 관리 시스템에 대한 관심이 높아졌습니다.
충전 솔루션 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
충전 솔루션 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. AI 기반 충전 솔루션은 전기 자동차 및 재생 에너지 시스템의 배터리 효율을 개선하고 있습니다. 이러한 시스템은 고급 알고리즘을 사용하여 실시간 데이터를 기반으로 충전 전략을 최적화하여 과열 및 과충전을 방지합니다. 에너지 수요와 가용성을 기반으로 최적의 충전 시간을 예측하여 배터리 상태를 유지하면서 더 빠른 충전을 가능하게 합니다. 이는 지속 가능한 에너지 생태계에 기여합니다.
자동차 부문은 추정 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
자동차 부문은 추정 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 자동차 산업은 특히 전기 자동차(EV)의 배터리 관리 시스템에 인공 지능을 통합하면서 변화하고 있습니다. AI는 중요 매개변수를 실시간으로 모니터링하고 최적화하여 충전 및 방전 주기를 지능적으로 조정함으로써 배터리 성능을 향상시킵니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 배터리 수명을 연장하고 차량 효율성을 개선하여 지속 가능한 운송 생태계에 기여합니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미 지역은 전기 자동차(EV)의 채택이 증가함에 따라 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 특히 미국은 주요 자동차 제조업체들이 AI 기반 배터리 관리 시스템 개발에 막대한 투자를 하면서 전기차 도입의 선두에 서 있습니다. 이러한 시스템은 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 충전 주기를 최적화하고 배터리 상태를 예측하며 배터리 수명을 연장하여 궁극적으로 전기차의 성능과 안정성을 향상시킵니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 기술의 급속한 발전으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 달성할 것으로 예상됩니다. 이러한 시스템은 머신 러닝과 데이터 분석을 사용하여 배터리 성능을 최적화하고 고장을 예측하며 배터리 수명을 연장하는데, 이는 안정적이고 효율적인 에너지 저장 솔루션에 대한 높은 수요를 충족하는 데 매우 중요합니다. 또한 배터리 관리에 AI를 통합함으로써 지속 가능한 기술 및 스마트 그리드 솔루션 분야의 성장을 지원하여 청정 에너지로의 글로벌 전환의 핵심 플레이어로 자리매김하고 있습니다.
주요 개발:
2024년 7월, 보손 에너지와 지멘스 AG는 재활용이 불가능한 폐기물을 청정 에너지로 전환하는 기술 협력을 촉진하기 위해 양해각서(MoU)를 체결했습니다. 이 협력은 지속 가능한 지역 에너지 안보를 발전시켜 그리드 안정성을 저해하거나 소비자 가격에 영향을 주지 않으면서 수소로 구동되는 전기 자동차 충전 인프라를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
2024년 6월, 히타치와 마이크로소프트는 향후 3년간 수십억 달러 규모의 협력을 통해 제너레이티브 AI로 사회 혁신을 가속화할 계획이라고 발표했습니다. 이 전략적 제휴를 통해 히타치는 2024 회계연도에 2조 6,500억 엔의 매출을 목표로 Lumada 비즈니스의 성장을 촉진하고, 히타치 그룹의 27만 명의 직원을 위한 운영 효율성과 생산성 향상을 도모할 것입니다.
대상 제품 유형
– 배터리 관리 시스템(BMS)
– 배터리 모니터링 시스템
– 충전 솔루션
– 예측 유지보수 시스템
– 에너지 저장 시스템(ESS)
– 기타 제품 유형
지원되는 배터리 유형
– 리튬 이온 배터리
– 납축 배터리
– 니켈-금속 수소(NiMH) 배터리
– 솔리드 스테이트 배터리
지원 대상 기술
– 머신 러닝
– 딥 러닝
– 자연어 처리(NLP)
– 엣지 컴퓨팅
– 기타 기술
지원 대상 애플리케이션
– 전기 자동차(EV)
– 스마트폰
– 에너지 저장 시스템(ESS)
– 드론
– 태양광 패널
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 전자 제품
– 자동차
– 의료
– 에너지 및 유틸리티
– 산업
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 제품 분석
3.7 기술 분석
3.8 애플리케이션 분석
3.9 최종 사용자 분석
3.10 신흥 시장
3.11 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 배터리 관리 시장의 글로벌 AI, 제품 유형별
5.1 소개
5.2 배터리 관리 시스템 (BMS)
5.3 배터리 모니터링 시스템
5.4 충전 솔루션
5.5 예측 유지 보수 시스템
5.6 에너지 저장 시스템(ESS)
5.7 기타 제품 유형
6 배터리 관리 시장의 글로벌 AI, 배터리 유형별
6.1 소개
6.2 리튬 이온 배터리
6.3 납축 배터리
6.4 니켈-금속 수 소화물 (NiMH) 배터리
6.5 솔리드 스테이트 배터리
7 기술별 배터리 관리 시장의 글로벌 AI
7.1 소개
7.2 기계 학습
7.3 딥 러닝
7.4 자연어 처리(NLP)
7.5 에지 컴퓨팅
7.6 기타 기술
8 배터리 관리 시장의 글로벌 AI, 애플리케이션 별
8.1 소개
8.2 전기 자동차 (EV)
8.3 스마트 폰
8.4 에너지 저장 시스템 (ESS)
8.5 드론
8.6 태양 전지판
8.7 기타 애플리케이션
9 최종 사용자 별 배터리 관리 시장의 글로벌 AI
9.1 소개
9.2 전자 제품
9.3 자동차
9.4 의료
9.5 에너지 및 유틸리티
9.6 산업
9.7 기타 최종 사용자
10 배터리 관리 시장의 글로벌 AI, 지역별 현황
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
