항공 산업의 인공지능(AI) 시장 : 솔루션 (인프라, 소프트웨어, 서비스), 비즈니스 기능 (운항, 정비 및 안전, 공항 운영, 연구개발), 최종 사용자 (항공사, 공항, OEM, MRO), 기술 및 지역별 – 2030년까지 글로벌 예측

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전 세계 항공 AI 시장은 2024년 기준 11억 8천만 달러 규모였으며, 2025년 17억 6천만 달러에서 2030년까지 48억 6천만 달러로 성장할 것으로 전망됩니다. 예측 기간 동안 연평균 복합 성장률(CAGR)은 22.6%를 기록할 것으로 예상됩니다. 항공 분야 AI 시장의 놀라운 성장은 주로 업계의 운영 효율성 향상, 지속가능성 추구, 그리고 항공 시스템에 첨단 AI 기술 통합에 의해 주도되고 있습니다. 비행 데이터 분석 및 컴퓨터 비전과 같은 핵심 기술이 이러한 변화의 선두에 서서 실시간 의사 결정과 예측 유지보수를 가능하게 합니다. 또한 정부, OEM(원조 장비 제조사), 기술 공급업체 간의 협력은 항공 부문에서 AI 도구를 안전하고 확장 가능하게 구현하는 데 매우 중요합니다.

주요 내용:

전 세계 항공 AI 시장은 2024년 11억 8천만 달러 규모였으며, 2025년 17억 6천만 달러에서 2030년까지 48억 6천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 22.6%입니다.
제품별: 루프트한자 테크닉의 AVIATAR 플랫폼과 같은 예측 유지보수 솔루션에 AI를 통합함으로써 항공기 가동 중단 시간을 크게 줄이고 운영 효율성을 높이고 있습니다.
응용 분야별: 승객의 편의성과 투명성에 대한 요구에 힘입어, 맞춤형 기내 서비스 및 실시간 피드백 분석을 포함한 승객 경험 향상을 위해 AI 기술이 광범위하게 도입되고 있습니다.
기술별: 비행 데이터 분석 및 컴퓨터 비전은 예측 유지보수 및 교통 관리와 같은 기능을 지원하며, 항공 분야에서 AI 기반 혁신을 가능케 하는 핵심 기술입니다. 최종 사용자별: 주요 항공사들은 노선 최적화 및 고객 맞춤화를 위해 AI를 활용하고 있으며, 델타항공 및 유나이티드항공과 같은 북미 항공사들이 이러한 혁신을 주도하고 있습니다.
지역별: 아시아 태평양 지역은 일본, 인도, 한국 등 시장에서 공항 현대화 프로그램과 첨단 AI 시스템 수요 증가에 힘입어 26.6%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
시장 역학: 글로벌 항공 교통량 급증과 승객 기대 변화가 주요 성장 동력인 반면, 높은 도입 비용과 복잡한 규제 환경이 도전 과제로 작용합니다.결론적으로, 항공 산업의 더 스마트하고 효율적인 시스템에 대한 수요와 항공 가치 사슬 전반에 걸친 AI 도입으로 인해 항공 AI 시장은 상당한 성장 기회를 제시합니다. AI 기술이 지속적으로 발전함에 따라, 향상된 운영 성능, 개선된 승객 경험, 지속 가능한 성장을 제공하며 항공의 미래를 형성하는 데 중추적인 역할을 할 것으로 예상됩니다. 주요 이해관계자 간의 협력에 대한 초점은 이 역동적인 시장에서 AI의 변혁적 잠재력을 활용하고 도전 과제를 극복하는 데 필수적일 것입니다.이러한 급속한 성장은 주로 항공 산업이 더 스마트하고 효율적이며 연결된 시스템을 필요로 하기 때문입니다. 항공사와 공항 운영사가 운영 성과를 개선하면서 지속가능성과 비용 효율성 목표를 달성하기 위해 노력함에 따라, AI는 항공 가치 사슬 전반에 걸쳐 핵심적인 촉진제로 부상했습니다. AI 기반 기술은 비행 경로 최적화, 정비 진단 자동화부터 맞춤형 승객 서비스 구현 및 항공 교통 관제 강화에 이르기까지 항공 시스템 운영 방식을 재편하고 있습니다. 지능형 알고리즘이 조종실 시스템과 지상 인프라에 통합되어 실시간 의사 결정, 예측 유지보수, 고급 분석을 지원하고 있습니다. 정부, OEM(원천 장비 제조사), 기술 공급업체들은 중요한 항공 환경에서 AI 도구의 안전하고 확장 가능한 배포를 보장하기 위해 점점 더 협력하고 있습니다.
항공 산업 내 인공지능(AI) 시장의 매력적인 기회북미북미는 강력한 기술 인프라, 항공사의 조기 디지털 전환, 확립된 항공 생태계 덕분에 상업 항공 분야 AI 통합의 선두에 서 있습니다. 델타, 유나이티드, 아메리칸 항공과 같은 주요 항공사들은 예측 유지보수, 노선 최적화, 고객 맞춤형 서비스, 자동화된 수하물 처리를 위해 적극적으로 AI를 도입하고 있습니다.
전 세계 정부는 항공 분야 AI 도입을 지원하고 투자하고 있습니다. 지속적인 AI 투자와 시장 성장을 촉진하기 위해 상당한 예산을 배정하고 있습니다.
일본, 인도, 한국의 공항 현대화 프로그램 확대는 아시아 태평양 지역의 첨단 AI 시스템 수요를 촉진하고 있습니다.
인프라 부문은 2025년 7억 7,430만 달러에서 2030년 11억 6,130만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 항공 산업의 AI 분야에서 가장 높은 연평균 복합 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망됩니다.
글로벌 항공 AI 시장 동향주요 동인: 글로벌 항공 교통량 급증국제 항공 교통량이 팬데믹 이전 수준을 넘어선 강력한 회복세를 보이고 있습니다. 2024년 3월 기준, 여객 수송량의 핵심 지표인 유료 여객 킬로미터(RPK)는 전년 동월 대비 13.8% 증가했습니다. 이러한 성장은 글로벌 여행 18.9%, 국내 여행 6.6% 증가를 반영합니다. 2024년 말까지 여객 항공사는 약 95억 명의 승객을 수송했으며, 이는 2019년 수치에 근접하거나 초과하는 수준입니다. 이러한 여행 급증으로 항공사와 공항은 기존 확장 한계를 넘어 운영하게 되었으며, 이는 상당한 운영 복잡성을 초래했습니다. 비행 횟수 증가로 인해 회전 시간이 단축되고 게이트 가용성이 제한되며, 예상치 못한 가동 중단을 완화하기 위해 예측 정비에 대한 의존도가 높아졌습니다. AI 기반 예측 정비는 이러한 환경에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 루프트한자 테크닉의 ‘AVIATAR’와 KLM의 ‘Prognos’ 같은 혁신적인 제품은 머신 러닝을 활용해 수천 개의 항공기 부품을 지속적으로 모니터링합니다. 현장 데이터에 따르면 이러한 시스템은 정비 지연을 최대 35%까지 줄일 수 있습니다. 또한 딜로이트 보고서에 따르면 AI 기반 유지보수는 항공기 가동 중단 시간을 5~15% 줄이면서 노동 효율성을 5~20% 향상시킬 수 있습니다. 이러한 개선은 항공기 지상 대기(AOG) 사고 감소, 운항 신뢰성 향상, 기존 항공기 편대 활용 최적화로 이어집니다.
제한 사항: 고비용의 도입 및 유지 관리인공지능이 운영 효율성 향상에서 상당한 잠재력을 입증했음에도 불구하고, 항공 산업 내 통합은 비용과 복잡성과 관련된 상당한 과제에 직면해 있습니다. 2024년 기준 전 세계 공항의 약 30%만이 인공지능 지원 시스템을 도입했습니다. 이러한 제한적 도입은 주로 첨단 센서, 활주로 인근 고속 컴퓨팅 인프라, 안정적인 데이터 파이프라인, 광범위한 직원 교육 등 기술적 요건으로 인한 상당한 투자 장벽 때문입니다. 또한 기존 IT 시스템에서 클라우드 네이티브 아키텍처로의 전환과 실시간 분석 구현은 수천만 달러에 달하는 자본 투자를 수반할 수 있습니다. 이러한 비용은 종종 수익성이 낮은 중형 공항 및 지역 항공사에게는 부담스러운 수준입니다. 예측 정비, 게이트 관리, 수하물 처리, 보안 검색 등 다양한 AI 애플리케이션의 통합은 중앙 집중식 데이터 아키텍처와 강력한 부서 간 협조도 필수적이다. 그러나 항공 산업은 여전히 분산된 상태로, 약 63%의 항공사가 운영 사일로 문제에 시달리고 있으며, 지상 운영팀, 게이트 직원, 승무원, 정비팀 간의 조율 부족으로 인한 지연이 전체 지연의 47%를 차지한다. 이러한 구식 시스템을 차세대 AI 플랫폼에 적합하도록 전환하려면 단순한 소프트웨어 업그레이드 이상의 노력이 필요합니다. 워크플로, 규정 준수 문서, 이해관계자 교육에 대한 포괄적인 개편이 요구됩니다.
기회: 예측 및 처방적 분석 분야의 AI예측 및 처방적 분석에 AI를 통합함으로써 항공 산업은 데이터 기반의 상태 중심 환경으로 변모하고 있습니다. 예측 정비는 항공사가 부품 고장이 발생하기 전에 이를 예측할 수 있게 합니다. 이러한 사전 예방적 접근은 예상치 못한 운항 중단을 최소화하고 항공기 가용성을 극대화합니다. 주목할 만한 사례로 루프트한자 테크닉의 AVIATAR 플랫폼이 있으며, 이는 비행 운영 데이터를 분석해 이상 징후를 탐지함으로써 예정되지 않은 정비 사례를 크게 줄입니다. 마찬가지로 KLM의 Prognos 시스템은 각 비행 중 50개 이상의 항공기 시스템을 모니터링하여 운항 시간(time-on-wing) 성능을 최적화합니다. 한편, 처방적 분석은 단순 예측을 넘어 실시간 최적화를 제공함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 예를 들어 콴타스는 국내선 항공기 편대를 대상으로 순항 고도와 비행 경로를 최적화하는 AI 기반 의사 결정 지원 시스템을 도입하여 연료 비용 2,600만 달러를 절감하고 편당 평균 5분 이상의 비행 시간을 단축했습니다. 현재 AI 플랫폼은 최적의 경로, 순항 속도, 적재 균형에 대한 권장 사항을 조종사와 운항팀 모두에게 제공하며, 이는 모두 연료 소비 최소화와 지연 감소를 목표로 합니다. 기술 발전은 또한 데이터 교환 없이 항공사 네트워크 전반에 걸쳐 분산형 모델 훈련을 가능하게 하는 연합 학습(federated learning)과 같은 정교한 방법론으로 이어졌습니다. 이 접근 방식은 개인정보를 보호할 뿐만 아니라 모델 정확도도 향상시킵니다.
도전 과제: 사이버 보안 및 데이터 무결성 위험항공 운송 시스템이 네트워크화된 디지털 인프라에 점점 더 의존하게 되면서 사이버 위협 환경은 크게 확대되었습니다. 항공기, 공항, 항공사 운영과 같은 구성 요소들은 단순한 데이터 유출부터 대규모 운영 방해에 이르기까지 다양한 사이버 공격에 취약합니다. 국제민간항공기구(ICAO)는 항공 분야를 사이버 위협의 주요 표적으로 인식하고, 필수 사이버 보안 조치를 수립하기 위해 부속서 17 및 부속서 19에 개정된 표준 및 권장 관행(SARPs)을 발표했습니다. 2022년 글로벌 항공 보안 계획은 철저한 사이버 위험 평가 수행, 사고 대응 계획 수립, 항공 사이버 보안 전담 국가 조정 센터 설립의 중요성을 강조합니다. 이러한 위협 증가는 2018년 영국항공(British Airways) 해킹 사건과 같이 주목할 만한 사례로 입증됩니다. 해당 사건으로 40만 명 이상의 고객 데이터가 유출되었으며, GDPR(일반 개인정보 보호법) 위반으로 2천만 파운드의 벌금이 부과되었습니다. 2022년에는 에어인디아(Air India)와 방콕항공(Bangkok Airways)이 사이버 공격을 당하며 전 세계 항공사 예약 시스템의 취약점이 드러났습니다. MDPI와 ICAO의 연구에 따르면 정부 후원 단체들은 교통망 교란뿐만 아니라 정보 수집을 목적으로 항공 분야를 표적으로 삼고 있다. 항공 운영에 AI가 통합되면서 이러한 위험은 더욱 가중된다. 조작된 데이터로 AI 시스템을 교란하는 적대적 공격은 자율 주행 지상 차량의 물체 탐지나 비행 경로 최적화와 같은 핵심 시스템을 오도할 수 있다. 안전이 최우선인 응용 분야에 AI가 더욱 보편화됨에 따라 이러한 취약점은 항공 산업에 존재적 위협을 가한다.글로벌 항공 AI 시장 생태계 분석
- 2025년 3월, 마이크로소프트(미국)와 텍스트론 에비에이션(미국)은 마이크로소프트 애저 오픈AI 서비스를 활용한 고객 지원 운영 강화 파트너십을 체결했습니다. 이를 통해 텍스트론은 AI 기반 코파일럿으로 기술 문제 해결을 간소화하여 응답 시간과 운영 효율성을 개선할 수 있게 되었습니다.
  - 2024년 12월, 허니웰 인터내셔널(미국)과 봄바르디어(브라질)는 항공 전자 장비, 추진 시스템, 위성 통신 기술 분야에서 현재 및 미래 봄바르디어 항공기에 첨단 기술을 제공하기 위한 전략적 협약을 체결했습니다.주요 시장 참여자상위 항공 AI 기업 목록다음 기업들이 항공 AI 시장을 주도하고 있습니다:이들 기업은 글로벌 시장에서의 입지를 확대하기 위해 다양한 성장 전략을 채택했습니다.
- 2025년 5월, SITA(미국)와 Innova Solutions(미국)는 교통 플랫폼 현대화와 AI 기반 혁신 추진을 위한 전략적 협력을 체결했다. 이는 승객 경험 향상, 운영 효율성 개선, 차세대 지능형 교통 솔루션 개발을 목표로 한다.
- 2025년 5월, 제너럴 일렉트릭(General Electric)의 사업부인 GE 에어로스페이스(미국)와 카타르항공은 400여 대 이상의 GE9X 및 GEnx 엔진을 포함하는 주요 계약으로 파트너십을 강화했습니다. 여기에는 장기 서비스 지원과 AI 기반 예측 정비 및 엔진 상태 모니터링 기술 통합이 포함되어 함대 성능과 신뢰성을 최적화할 예정이다.
- 2025년 5월, 아마데우스 IT 그룹 S.A.(스페인)는 고급 AI 도구를 활용한 플랫폼 개발 강화를 위해 구글 클라우드(미국)와 파트너십을 체결했습니다. 이 회사는 혁신을 가속화하고 대규모 사용자 경험을 개인화하기 위해 생성형 AI와 머신 러닝을 Amadeus의 여행 기술 스택에 통합하는 데 주력할 것입니다.

항공 AI 시장 생태계는 항공기 내 AI 설계, 생산, 운영을 지원하기 위해 협력하는 다양한 참여자와 시스템으로 구성됩니다. 여기에는 제조사, 솔루션 제공업체, 시스템 통합업체, 개조 서비스 제공업체가 포함됩니다. 각 이해관계자는 다양한 시스템 제조 및 통합부터 AI 배포 발전에 이르기까지 핵심적인 역할을 수행합니다.

예측 기간 동안 머신러닝이 다른 기술을 능가할 전망머신 러닝 부문은 데이터 기반 의사 결정, 운영 효율성, 실시간 분석에 미치는 혁신적 효과로 인해 항공 AI 시장을 주도할 것으로 전망됩니다. 머신 러닝 알고리즘은 예측 정비, 비행 경로 최적화, 이상 탐지, 승무원 스케줄링을 포함한 모든 항공 기능에 활용되고 있습니다. 이러한 시스템은 방대한 양의 비행, 기상, 항공기 성능 데이터를 처리하여 패턴을 식별하고 실행 가능한 통찰력을 창출함으로써 안전성과 수익성 모두를 개선할 수 있습니다. 항공 산업의 디지털화가 가속화되면서 머신러닝은 과거 인간이 수행하던 반응형 업무를 스마트 자동화하고 있다. 항공사와 MRO(정비·수리·오버홀) 업체들은 감독형 학습 모델을 활용해 부품 고장을 사전에 예측함으로써 예정되지 않은 정비와 항공기 가동 중단 시간을 최소화하고 있다. 비지도 학습은 비행 데이터 기록 간의 정교한 클러스터링과 이상 탐지를 가능케 하는 반면, 강화 학습은 적응형 비행 제어 및 동적 연료 관리 연구에 활용되고 있다. 에지 컴퓨팅 및 클라우드 인프라 발전과 함께 항공 데이터의 가용성이 증가함에 따라, 기계 학습 모델을 항공기 함대와 공항 전반에 걸쳐 확장 가능하게 배포할 수 있게 되었습니다. 또한 규제가 성숙해져 더 큰 자유도와 디지털 감독이 가능해짐에 따라, 기계 학습은 가장 실행 가능하고 확장 가능한 AI 기술입니다. 기존 시스템 및 신흥 시스템과 유연하게 연동할 수 있는 특성 덕분에 OEM, 항공사, 항공 소프트웨어 공급업체의 최우선 선택지가 되고 있습니다.

예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 최대 규모 차지소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 항공 AI 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이는 비행 자동화, 예측 분석, 이상 탐지, 실시간 의사 결정 지원 등 첨단 기능 구현의 핵심 역할을 수행하기 때문입니다. 소프트웨어 솔루션은 비행 운영 및 유지보수부터 항공 교통 관리, 고객 경험에 이르기까지 대부분의 항공 애플리케이션에서 AI 통합의 기반이 됩니다. 항공사, OEM, 항공 서비스 제공업체들은 운영 효율성과 안전성 향상을 위해 머신러닝 알고리즘, 자연어 처리, 컴퓨터 비전을 지원하는 AI 소프트웨어 플랫폼에 더 많은 투자를 하고 있습니다. AI 기반 소프트웨어는 기존 항공 전자 장비 인프라에 손쉽게 통합되면서 더 높은 시스템 상호운용성과 확장성을 제공합니다. 이를 통해 운영사는 변화하는 감항성 규정과 디지털 전환 목표에 부합하는 업그레이드 및 맞춤형 기능을 쉽게 배포할 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정에 대한 의존도가 높아짐에 따라 항공 업계는 실시간 진단, 승무원 지원, 함대 관리를 위한 모듈식 및 클라우드 기반 AI 소프트웨어 아키텍처에 주목하고 있습니다. 또한 SaaS(Software-as-a-Service) 및 통합 AI 모듈로의 전환은 초기 투자 비용을 줄이고 구현 주기를 단축시켰습니다. 지속 가능성과 자동화가 전략적 필수 요소가 됨에 따라 AI 소프트웨어는 더 스마트한 연료 경로 설정, 자동화된 정비 알림, 조종사 의사 결정 지원 등을 통해 새로운 가치 창출을 이끌고 있습니다.

북미, 예측 기간 동안 선도적 지위 확보 전망북미는 선진 항공 인프라, 강력한 규제 지원, 기술 공급업체·항공우주 제조사·항공사 운영자로 구성된 활발한 생태계에 힘입어 항공 AI 시장을 주도할 것으로 전망됩니다. 특히 미국과 캐나다를 중심으로 한 이 지역은 운영 효율성, 승객 경험, 비행 안전성 향상을 위한 첨단 기술 도입의 최전선에 서 있습니다. 연방항공청(FAA)은 항공 교통 관리, 디지털 통신, 궤적 기반 운항을 위한 AI 기반 시스템을 포함하는 ‘넥스트젠(NextGen)’과 같은 AI 중심 현대화 노력을 도입함으로써 핵심적인 역할을 수행해 왔습니다. 이러한 이니셔티브는 지연과 연료 소비를 줄일 뿐만 아니라 국가적 지속가능성 목표 달성에 기여합니다. 북미 항공사들은 예측 정비, 승무원 스케줄링, 실시간 비행 경로 변경, 고객 서비스 자동화에 AI를 광범위하게 적용하고 있습니다. 이를 통해 주요 항공사들은 운영 비용을 절감하고 항공기 신뢰성을 향상시켰습니다. 뉴욕, 댈러스, 토론토, 밴쿠버 허브를 포함한 지역 내 공항들도 생체 인식 탑승, 자동화된 보안 검사, 스마트 수하물 처리 등 AI 기반 시스템을 도입하여 처리량과 승객 만족도를 높이고 있습니다. 북미의 유리한 규제 환경, 강력한 연구개발(R&D) 자금 지원, 그리고 AI 윤리 및 거버넌스에 대한 조기 집중은 이 지역을 항공 분야에서 안전하고 확장 가능하며 영향력 있는 AI 도입의 글로벌 벤치마크로 더욱 공고히 하고 있습니다.

주요 시장 참여자

상위 항공 AI 기업 목록

다음 기업들이 항공 AI 시장을 주도하고 있습니다:

Amadeus IT Group S.A. (Spain)
Honeywell International Inc. (US)
Vayyar (Israel)
Microsoft (US)
Amazon Web Services, Inc. (US)
General Electric Company (US)

이들 기업은 글로벌 시장에서의 입지를 확대하기 위해 다양한 성장 전략을 채택했습니다.

5.1 소개
5.2 시장 동인 – 글로벌 항공 교통량 급증 – 승객 기대치 변화 – 항공 분야 AI 기반 예측 유지보수 신속 도입 제약 요인 – 고비용의 구현 및 유지보수 – 복잡한 규제 환경 기회 – 예측 및 처방적 분석 분야의 AI 활용 – 항공 교통 관리 및 도심 항공 교통 분야의 AI 활용 – AI 기반 항공 화물 부상 과제 – 사이버 보안 및 데이터 무결성 위험 – 규제 분열 및 윤리적 불확실성
5.3 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드 및 파괴적 변화
5.4 가격 분석 주요 업체별 항공 AI 솔루션 평균 판매 가격 지역별 평균 판매 가격
5.5 생태계 분석 AI 솔루션 제공업체 시스템 통합업체 최종 사용자
5.6 가치 사슬 분석
5.7 주요 이해관계자 및 구매 기준 구매 과정의 주요 이해관계자 구매 기준
5.8 주요 컨퍼런스 및 행사, 2025–2026
5.9 규제 환경
5.10 투자 및 자금 조달 시나리오
5.11 기술 분석 핵심 기술- 비행 데이터 분석- 컴퓨터 비전 보완 기술- 엣지 AI 하드웨어- 실시간 연결 인접 기술- 전기 추진- 전기 항공기 확대
5.12 사례 연구 분석 히드로 공항: 승객 흐름 최적화를 위한 AI 에어버스: 예측 유지보수를 위한 스카이와이즈의 AI FAA: 항공 교통 흐름 관리를 위한 AI 델타 항공: 수하물 및 비정상 운항 관리를 위한 AI
5.13 기술 로드맵
5.14 특허 분석
5.15 거시경제 전망 북미 유럽 아시아 태평양 중동 라틴 아메리카 아프리카
5.16 메가트렌드의 영향 디지털 전환 및 산업 4.0 지속가능성 및 친환경 항공 자율주행 및 도심 항공 교통
5.17 비즈니스 모델

비즈니스 기능별 항공 AI 시장

시장 규모 및 2030년까지의 전망 – 백만 달러

6.1 소개
6.2 비행 운영 의사 결정 간소화 및 상황 인식 강화에 중점 – 사용 사례: 에티하드 항공, 경로 계획 개선을 위해 Google Cloud AI 활용 – 사용 사례: 영국항공, AI 적용으로 혼잡 지연 예측- 사용 사례: 싱가포르항공, AI로 비행 중 항로 이탈 모니터링 및 완화 승무원 스케줄링 및 근무 시간 최적화 노선 계획 및 항공 공간 최적화 연료 효율성 모델링 기상 장애 재경로 설정 정시성 모니터링
6.3 유지보수 및 안전 운영 연속성 및 규제 준수 보장 필요- 사용 사례: 루프트한자 테크닉, 운영 효율성 위한 AVIATAR 플랫폼 제공- 사용 사례: 에어 뉴질랜드, 항공기 검사 자동화를 위한 AI 기반 컴퓨터 비전 도입- 사용 사례: 롤스로이스, 엔진 상태 모니터링에 AI 활용 예측 정비 시각적 검사 및 결함 탐지 고장 격리 및 진단 예비 부품 수요 예측 보증 청구 최적화 실시간 항공기 상태 모니터링 자동화된 문제 해결 및 디지털 워크플로우
6.4 공항 운영 및 지상 처리 글로벌 항공 여행 증가 및 혼잡 – 사용 사례: 창이 공항, AI를 활용한 승객 흐름 관리 최적화 – 사용 사례: 히드로 공항, 수하물 추적 및 경로 변경을 위한 AI 도입- 사용 사례: 취리히 공항, 활주로 안전을 위한 컴퓨터 비전 AI 구현 승객 흐름 예측 및 체크인 할당 수하물 추적 및 경로 변경 활주로 안전 경로 변경 게이트 및 지상지원장비(GSE) 할당 최적화 항공측 혼잡도 예측

6.5 승객 경험 및 서비스 편의성과 투명성에 대한 승객 수요- 사용 사례: 전일본공수(ANA)는 자연어 처리(NLP) 기반 챗봇을 활용해 승객 문의 처리- 사용 사례: KLM은 서비스 복구 강화를 위해 AI 기반 실시간 피드백 분석 도입- 사용 사례: 에어프랑스, 위험 모니터링을 위한 AI 영상 분석 활용 NLP 기반 가상 어시스턴트 감정 인식 및 감정 분석 실시간 피드백 분석 맞춤형 기내 경험 승객 안전 및 위험 모니터링

6.6 수익 관리 실시간 예측 및 동적 가격 책정 전략 구현 – 사용 사례: 루프트한자 그룹, AI 기반 운임 최적화 엔진 도입으로 항공권 가격 조정 – 사용 사례: 아메리칸 항공, 노선별 수요 예측을 위한 예측 AI 모델 활용 – 사용 사례: 라이언에어, 수하물 및 부가 상품 업셀링을 위한 AI 통합 동적 운임 최적화 노선별 수요 예측 부가 수익 최적화 수익 누수 감지
6.7 교육 및 인적 자본 변화하는 항공 규제 준수- 사용 사례: CAE, AI를 완전 비행 시뮬레이터에 통합하여 조종사 훈련 강화 – 사용 사례: 싱가포르 항공, AI 기반 음성 분석 도입으로 커뮤니케이션 훈련 개선 – 사용 사례: 제트블루, 예측 피로 관리 도구 활용으로 승무원 웰니스 지원 AI 강화 비행 시뮬레이션 훈련 객실 승무원 CRM 및 언어 훈련 AI 피로 및 웰니스 예측
6.8 연구개발 및 제품 개발 경량화, 친환경화, 고효율 항공기에 대한 수요 증가 – 사례: 에어버스, 시뮬레이션 프레임워크에 AI 적용으로 항공기 프로토타이핑 가속화 – 사례: 보잉, AI 활용으로 항공기 구조 중량 감소 – 사례: 텍스트론, AI를 활용한 부품 테스트 텍스트론, 부품 테스트에 AI 활용 프로토타이핑을 위한 디지털 트윈 모델링 구조 설계 및 성능 시뮬레이션을 위한 AI AI 기반 부품 테스트 및 인증
6.9 지속가능성 및 배출 관리 탈탄소화를 위한 규제 압박- 사용 사례: 히드로 공항, AI를 활용한 택시 시간 최적화- 사용 사례: 에어프랑스, AI 기반 도구를 통한 배출 모니터링- 사용 사례: 루프트한자 그룹, 택시 최적화 및 친환경 경로 설정을 위한 AI 도입 택시 최적화 및 친환경 경로 설정 탄소 모니터링 및 ESG 보고

항공 시장 내 AI 솔루션별 분류

2030년까지 시장 규모 및 전망 – 백만 달러

107

7.1 서론
7.2 AI 컴퓨팅 하드웨어의 복잡성 증가로 인한 인프라 투자 급증 메모리 및 스토리지 네트워킹
7.3 소프트웨어 안전성, 설명 가능성 및 실시간 대응성 강조 AI 개발 도구 AI 애플리케이션 플랫폼
7.4 서비스 항공 산업에서 성과 기반 배포로의 전환 핵심 데이터 서비스 통합 서비스

기술별 항공 시장 내 AI

2030년까지 시장 규모 및 전망 – 백만 달러

114

8.1 서론
8.2 머신 러닝 비행 지연 예측 및 이상 탐지에서의 광범위한 활용 감독 학습 비지도 학습 강화 학습
8.3 자연어 처리 음성 지원 인터페이스 및 텍스트 자동화로 인한 운영 개선
8.4 컴퓨터 비전 항공 및 지상 시스템의 시각적 입력 해석 및 대응 능력 물체 탐지 얼굴 인식 기타
8.5 생성형 AI 훈련 및 자동화에서의 핵심 역할
8.6 센서 융합 AI 상황 인식을 향상시키기 위한 다중 센서 통합

항공 시장 내 AI, 최종 사용자별

2030년까지 시장 규모 및 전망 – 백만 달러

120

9.1 서론
9.2 항공사 및 운영사: 비용 절감 및 운영 효율성에 대한 AI의 중대한 영향
9.3 공항 당국: 보안 강화에 대한 규제적 추진 및 승객 만족도 강조
9.4 항공기 제조사 및 시스템 통합업체 실시간 의사 결정 및 자동화된 비행 운영으로의 경향
9.5 MRO 공급업체 항공기 지상 대기 시간 및 예비 부품 재고 비용 감소

지역별 항공 AI 시장

2030년까지의 시장 규모 및 전망, 국가별 분석 – 백만 달러

124

10.1 소개

10.2 북미 PESTLE 분석 미국 – 운영 효율성 및 비용 절감에 중점을 두어 시장 주도 캐나다 – 지속 가능성 촉진을 위한 AI의 신속한 도입으로 시장 주도

10.3 유럽 PESTLE 분석 영국 – 강력한 규제 체계 및 선진 항공 인프라로 시장 주도 프랑스 – 정부 및 업계 리더의 집중 투자로 시장 주도 독일 – 공항 및 항공사 전반의 자동화 강화를 위한 AI 도입 증가로 시장 주도 이탈리아 – 유럽연합의 디지털 및 환경 목표 준수 요구로 시장 주도 스페인 – 높은 여객량 관리 필요성으로 시장 주도 기타 유럽
10.4 아시아 태평양 지역 PESTLE 분석 중국 – 유리한 정부 정책으로 시장 주도 인도 – 여객 수송량 증가 및 급속한 디지털화로 시장 주도 일본 – 안전성 강화 및 여객 경험 개선을 위한 국내적 추진으로 시장 주도 대한민국 – 스마트 공항 인프라 및 교통 관리에 집중하여 시장 주도 뉴질랜드- 정부 투자 증가로 시장 주도 호주 – 견고한 인프라와 강력한 정부 지원으로 시장 주도 아시아 태평양 기타 지역
10.5 중동 PESTLE 분석 사우디아라비아 – 비전 2030 하의 항공 현대화 계획이 시장 주도 아랍에미리트 – 공항 효율성 제고를 위한 AI 대규모 투자가 시장 주도 터키 – 항공우주 운영 전반에 걸친 AI 신속 통합이 시장 주도 중동 기타 지역
10.6 라틴 아메리카 PESTLE 분석 브라질 – 주요 항공기 제조사 및 공항의 존재가 시장 주도 멕시코 – 진행 중인 항공 공간 인프라 현대화가 시장 주도 칠레 – 동적 위치 지정 및 수요 예측을 위한 AI의 신속한 통합이 시장 주도 아르헨티나 – 예측 유지보수의 발전이 시장 주도 라틴 아메리카 기타 지역
10.7 아프리카 PESTLE 분석 남아프리카 공화국 – 국가 항공 공간 역량 강화에 중점을 두어 시장 주도 이집트 – 공항 운영 및 항공사 관리 전반에 걸친 AI 통합으로 시장 주도 아프리카 기타 지역

경쟁 환경

시장 점유율 분석(%) 및 경쟁 포지셔닝 매트릭스

220

11.1 소개
11.2 주요 업체 전략/성공 요인, 2020–2024
11.3 매출 분석, 2021–2024
11.4 시장 점유율 분석, 2024
11.5 브랜드/제품 비교
11.6 기업 가치 평가 및 재무 지표
11.7 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2024 스타 기업 신흥 선도 기업 보편적 기업 참여 기업 기업 영향력 범위- 기업 영향력 범위- 지역 영향력 범위- 솔루션 영향력 범위- 기술 영향력 범위- 비즈니스 기능 영향력 범위
11.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 진보적 기업 반응적 기업 역동적 기업 출발 단계 기업 경쟁 벤치마킹- 스타트업/중소기업 목록- 스타트업/중소기업 경쟁 벤치마킹
11.9 경쟁 시나리오 제품 출시 거래 기타

기업 프로필

SWOT, 재무 현황 및 최근 동향을 포함한 주요 기업 심층 프로필

248

- AMADEUS IT GROUP S.A.
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  – MnM view
  
  HONEYWELL INTERNATIONAL INC.
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  – MnM view
  
  MICROSOFT
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  – MnM view
  
  AMAZON WEB SERVICES, INC. (AWS)
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  – MnM view
  
  GENERAL ELECTRIC COMPANY
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  – MnM view
  
  COLLINS AEROSPACE
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  SITA
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  PALANTIR TECHNOLOGIES INC.
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  LUFTHANSA TECHNIK
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  THALES
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  IBM CORPORATION
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  ACCENTURE
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  RAMCO SYSTEMS
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  TATA CONSULTANCY SERVICES LIMITED (TCS)
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  WIPRO
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
  
  INFOSYS LIMITED
  
  – Business overview
  
  – Products offered
  
  – Recent developments
- 12.2 OTHER PLAYERS
  
  AVATHON, INC.
  
  ELENIUM AUTOMATION
  
  ASSAIA INTERNATIONAL LTD.
  
  OPTYM
  
  EMBROSS
  
  SYNAPTIC AVIATION
  
  AEROCLOUD SYSTEMS LTD.
  
  AIRNGURU S.A.
  
  GRAYMATTER SOFTWARE SERVICES PVT LTD
  
  DEDRONE

부록

303

13.1 토론 가이드
13.2 노우리지스토어: 마켓스앤드마켓스의 구독 포털
13.3 맞춤 설정 옵션
13.4 관련 보고서
13.5 저자 정보

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주요 내용:

주요 시장 참여자

목차

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