스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 전기 디지털 트윈 시장은 2024년 11억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 14.2%의 연평균 성장률로 2030년에는 26억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 전기 디지털 트윈은 실제 시스템을 실시간으로 반영하는 전기 시스템의 가상 표현입니다. 센서와 IoT 디바이스의 데이터를 통합하여 시스템 성능을 시뮬레이션, 예측 및 최적화합니다. 이 디지털 복제본은 시스템 동작에 대한 인사이트를 제공하고 잠재적인 문제를 식별하며 의사 결정을 용이하게 함으로써 효율적인 모니터링, 분석 및 유지보수를 가능하게 합니다. 첨단 기술을 활용하여 운영 효율성, 안정성 및 전반적인 시스템 관리를 향상시킵니다.
국제에너지기구에 따르면 전 세계 전력 생산에서 재생에너지가 차지하는 비중은 2020년 29%로 2019년의 27%에 비해 증가했습니다. 재생에너지 발전량은 2021년에 8% 성장하여 8,300TWh에 달할 것으로 예상됩니다.
시장 역학:
동인:
가변 재생 에너지와 탈중앙화의 통합
가변 재생 에너지원과 탈중앙화의 통합은 시장에서 중추적인 역할을 하고 있습니다. 디지털 트윈은 재생 에너지 자산의 실시간 모니터링과 최적화를 가능하게 하여 신뢰성과 효율성을 향상시킵니다. 탈중앙화는 다양한 발전원과 위치에 전력을 분산하여 그리드 복원력을 촉진합니다. 이러한 기술을 함께 사용하면 유틸리티와 운영자는 빠르게 진화하는 에너지 환경에서 그리드 변동성을 관리하고 에너지 흐름을 최적화하며 지속가능성 목표를 효과적으로 달성할 수 있습니다.
제약:
시스템 복잡성 및 데이터 가용성
시장은 시스템 복잡성과 데이터 가용성이라는 중대한 과제에 직면해 있습니다. 다양한 하위 시스템을 통합하고 수많은 소스로부터 실시간 데이터 액세스를 보장하는 것은 어려운 과제입니다. 정확한 시뮬레이션과 예측 분석을 달성하려면 다양한 형식과 플랫폼에 분산되어 있는 포괄적인 데이터 세트가 필요합니다. 이러한 과제를 극복하려면 디지털 트윈 에코시스템 전반에서 동기화와 안정성을 유지하기 위한 강력한 통합 프레임워크와 고급 데이터 관리 전략이 필요합니다.
기회:
자산 성능 관리 개선
시장에서 자산 성능 관리(APM)를 개선하면 고급 분석과 실시간 모니터링을 통해 운영 효율성을 높일 수 있습니다. APM은 물리적 자산의 가상 복제본을 생성함으로써 유지보수 일정을 최적화하고 장애를 예측하며 다운타임을 줄입니다. 궁극적으로 APM을 전기 디지털 트윈에 통합하면 제조, 유틸리티, 인프라 등의 산업에서 강력한 자산 안정성, 수명, 전반적인 운영 우수성을 보장할 수 있습니다.
위협:
표준화 부족
시장에서 중요한 과제는 표준화가 부족하다는 점입니다. 이러한 부재는 서로 다른 플랫폼과 시스템 간의 상호 운용성을 복잡하게 만들어 원활한 데이터 교환과 통합을 방해합니다. 이는 호환성 문제로 이어지고 맞춤형 통합과 관련된 비용을 증가시킵니다. 표준화 노력은 공통 프로토콜과 형식을 확립하여 업계 전반에서 보다 효과적인 협업을 가능하게 하고 디지털 트윈이 운영 및 유지 관리 프로세스를 최적화하는 데 있어 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 하는 데 필수적입니다.
코로나19의 영향:
코로나19 팬데믹은 산업 전반에 걸쳐 디지털 트윈 도입을 가속화함으로써 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 공급망과 운영에 차질이 생기면서 기업들은 원격 모니터링과 예측 유지보수를 위해 디지털 트윈을 도입하여 운영 회복탄력성을 강화하는 사례가 증가했습니다. 이 시기는 불확실성 속에서 위험을 완화하고 자산 성과를 최적화하는 데 있어 기술의 역할이 강조되었습니다. 팬데믹 이후 기업들이 디지털 혁신과 복원력을 우선시함에 따라 전기 디지털 트윈 시장은 효율성, 비용 절감, 운영 연속성 측면에서 입증된 이점을 바탕으로 지속적인 성장세를 보일 것으로 전망됩니다.
액추에이터 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
액추에이터는 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 장치는 디지털 명령을 물리적 움직임으로 변환하여 정밀한 제어 및 모니터링을 가능하게 합니다. 액추에이터는 제조, 에너지, 운송과 같은 산업 전반에서 예측 유지보수, 운영 효율성, 시스템 최적화의 정확성을 보장합니다. 액추에이터의 통합으로 시뮬레이션 충실도가 향상되어 복잡하고 상호 연결된 시스템에서 성능과 안정성을 개선하기 위한 종합적인 분석과 실시간 조정이 가능합니다.
프로세스 최적화 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
프로세스 최적화 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 전기 시스템의 정확한 디지털 복제본을 생성함으로써 기업은 운영을 간소화하고 유지 관리 요구 사항을 예측하며 리소스 할당을 최적화 할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 다운타임을 최소화하고 비용을 절감하며 전반적인 생산성을 향상시킵니다. 고급 분석과 IoT 통합을 활용하여 기업은 전기 인프라의 안정성과 지속 가능성을 높이고 진화하는 시장 수요를 효과적으로 충족할 수 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 물리적 전기 시스템의 디지털 복제본은 제조, 에너지, 유틸리티 등 다양한 산업에서 실시간 모니터링, 예측 유지보수, 성능 최적화를 가능하게 합니다. 스마트 그리드 솔루션의 채택이 증가하고 운영 효율성에 대한 관심이 높아지면서 이 시장은 시뮬레이션 모델을 활용하여 신뢰성을 높이고 전반적인 자산 관리 전략을 개선함으로써 상당한 성장을 이룰 것으로 전망됩니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 태양광, 풍력 등 재생 에너지원의 채택이 증가함에 따라 이러한 에너지원의 간헐성과 변동성을 관리할 수 있는 정교한 디지털 솔루션에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 디지털 트윈은 재생 에너지의 전력망 통합을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 디지털 혁신과 4차 산업혁명을 목표로 하는 정부의 지원 정책과 이니셔티브는 전기 인프라를 포함한 다양한 부문에서 디지털 트윈 도입을 가속화하고 있습니다.
주요 개발:
2023년 10월, ABB는 20년 이상 탄소 포집에 관여해 온 글로벌 시뮬레이션 기술 회사인 캐나다 소재 컴퓨터 모델링 그룹(CMG)과 파트너십을 체결하여 상업용 탄소 포집 및 저장(CCS) 운영을 위한 기존 디지털 트윈 기술에 지표면 모델링을 통합했습니다.
2023년 4월, 지멘스 LDA와 설저는 각자의 IoT 플랫폼과 서비스인 BLUE BOX™와 SIDRIVE IQ를 결합한 디지털 협업을 발표하고, 장비 신뢰성을 개선하고 운영 비용을 절감하는 통합 솔루션을 제공하기 위해 협력하고 있습니다.
대상 유형
– 디지털 그리드
– 디지털 풍력 발전소
– 디지털 가스 및 증기 발전소
– 분산형 에너지 자원
– 디지털 수력 발전소
– 기타 유형
다루는 구성 요소 유형
– 센서
– 액추에이터
– 제어 시스템
– 통신 모듈
– 소프트웨어 플랫폼
다루는 기술
– 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅
– 인공 지능
– 증강 현실(AR)
– 머신 러닝
– 기타 기술
적용 분야
– 예측 유지보수
– 성능 최적화
– 자산 관리
– 프로세스 최적화
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상:
– 에너지 및 유틸리티
– 제조
– 자동차
– 항공우주 및 방위
– 헬스케어
– 소매업
– 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 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 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 유형별 글로벌 전기 디지털 트윈 시장
5.1 소개
5.2 디지털 그리드
5.3 디지털 풍력 발전소
5.4 디지털 가스 및 증기 발전소
5.5 분산 에너지 자원
5.6 디지털 수력 발전소
5.7 기타 유형
6 구성 요소 유형별 글로벌 전기 디지털 트윈 시장
6.1 소개
6.2 센서
6.3 액추에이터
6.4 제어 시스템
6.5 통신 모듈
6.6 소프트웨어 플랫폼
7 기술별 글로벌 전기 디지털 트윈 시장
7.1 소개
7.2 클라우드 컴퓨팅 및 에지 컴퓨팅
7.3 인공 지능
7.4 증강 현실(AR)
7.5 기계 학습
7.6 기타 기술
8 애플리케이션 별 글로벌 전기 디지털 트윈 시장
8.1 소개
8.2 예측 유지 보수
8.3 성능 최적화
8.4 자산 관리
8.5 프로세스 최적화
8.6 기타 애플리케이션
9 최종 사용자별 글로벌 전기 디지털 트윈 시장
9.1 소개
9.2 에너지 및 유틸리티
9.3 제조
9.4 자동차
9.5 항공 우주 및 방위
9.6 헬스케어
9.7 소매업
9.8 기타 최종 사용자
10 글로벌 전기 디지털 트윈 시장, 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
