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전 세계 빌딩 트윈 시장 규모는 2024년 21억 달러에서 2029년 133억 달러로 예측 기간 동안 44.7%의 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 빌딩 트윈 시장의 성장은 예측 유지보수에 대한 관심이 높아지고 디지털화를 위한 정부의 이니셔티브에 의해 주도되고 있습니다. 또한 AI 및 ML 기반 예측의 발전과 스마트 시티에 대한 선호도가 높아지면서 빌딩 트윈 시장 내 기회가 창출되고 있습니다.
빌딩 트윈 시장
빌딩 트윈 시장
2029년 빌딩 트윈 시장 전망
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빌딩 트윈 시장 역학
동인: 예측 유지보수에 대한 관심 증가
예측 유지보수에 대한 강조가 증가하면서 빌딩 트윈 시장의 중추적인 동인으로 작용하여 건물 관리 및 유지보수 방식을 혁신하고 있습니다. 전통적으로 빌딩. 유지보수는 문제가 발생한 후에야 문제를 해결하는 사후 대응적 수리에 의존했습니다. 이러한 사후 대응 방식은 비용이 많이 들 뿐만 아니라 건물 운영에 지장을 초래합니다. 예측 유지보수는 장비 고장이 발생하기 전에 미리 예측하는 것을 목표로 하여 패러다임의 전환을 제공합니다. 예측 유지보수는 IoT 센서, 데이터 분석, 인공 지능과 같은 첨단 기술을 활용하여 빌딩 시스템 및 장비의 성능을 실시간으로 모니터링합니다. 빌딩 트윈을 생성함으로써 조직은 유지보수 요구 사항을 정확하게 시뮬레이션하고 예측할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 시설 관리자는 장비 고장이 발생하기 전에 미리 예측하여 다운타임을 최소화하고 수리 비용을 절감하며 운영 효율성을 최적화할 수 있습니다. 에너지 사용량, 환경 조건, 장비 성능과 같은 중요한 매개변수를 지속적으로 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 이러한 디지털 복제본에서 얻은 인사이트를 통해 의사 결정권자는 예방 조치를 구현하고, 유지보수 활동을 보다 효율적으로 예약하고, 리소스를 효과적으로 할당할 수 있습니다.
제한: 사이버 공격에 대한 트윈 기술 구축의 취약성
클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 인공 지능과 같은 디지털 기술의 도입은 다양한 비즈니스 영역에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 디지털 트윈 기술은 IoT 센서와 기타 디지털 도구를 통합하여 물리적 자산의 가상 복제본을 만듭니다. 이러한 상호 연결성은 악의적인 공격자가 악용할 수 있는 취약점을 만들어 잠재적으로 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 빌딩 트윈에 대한 사이버 공격이 성공하면 중요한 건물 운영에 차질을 빚을 수 있습니다. 해커는 빌딩 시스템을 제어하여 온도 제어, 조명, 심지어 보안 조치까지 조작할 수 있습니다. 또한 빌딩 트윈이 수집하는 데이터에는 입주자 행동, 에너지 사용 패턴, 보안 프로토콜에 대한 정보가 포함되어 있어 민감한 경우가 많습니다. 데이터 유출은 이러한 민감한 정보를 손상시켜 상당한 개인정보 보호 및 보안 위험을 초래할 수 있습니다.
기회: AI 및 머신러닝 기반 예측의 발전
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 급속한 발전은 빌딩 트윈 시장에 상당한 기회를 창출하고 있습니다. AI와 ML 기술은 보다 정확하고 정교한 예측 분석을 가능하게 함으로써 빌딩 트윈의 기능을 향상시킵니다. 이러한 기술을 통해 빌딩 트윈은 다양한 센서와 시스템의 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 사람이 감지할 수 없는 패턴과 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 이러한 예측 기능은 장비 고장을 예측하고, 에너지 사용을 최적화하며, 유지보수 일정을 개선하여 효율성을 높이고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 기반 예측 유지보수는 장비의 고장 가능성을 예측하여 선제적인 수리를 통해 다운타임을 방지하고 건물 시스템의 수명을 연장할 수 있습니다. 또한 ML 알고리즘은 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 적응하여 예측을 개선하고 건물 운영을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다. 이러한 동적 적응성 덕분에 Al과 ML은 빌딩 트윈 기술의 잠재력을 극대화하고 향상된 성능, 비용 절감 및 지속 가능성 이점을 제공하여 시장을 발전시키는 데 필수적인 도구가 되었습니다.
도전 과제: 대량의 데이터 통합과 관련된 복잡성
빌딩 트윈 업계가 직면한 주요 과제는 이러한 시스템에서 생성되는 대량의 데이터를 효과적으로 관리하는 것입니다. 빌딩 트윈은 온도, 습도, 에너지 사용량, 재실 인원, 장비 성능 등을 측정하는 건물 전체의 수많은 센서와 디바이스에서 발생하는 지속적인 데이터에 의존합니다. 이러한 데이터를 관리하고 통합하는 일은 그 양과 다양성으로 인해 복잡합니다. 따라서 데이터를 처리하고 저장하는 강력한 시스템이 필요합니다. 또한 트윈 모델을 구축할 때 정확성을 보장하기 위해 데이터를 표준화하고 일관성을 유지해야 합니다. 여기에는 원시 데이터를 분석하고 유용한 인사이트를 도출하기 위해 고급 분석과 복잡한 알고리즘을 사용하는 경우가 많습니다.
트윈 마켓 생태계 구축
에코시스템별 트윈 마켓 구축
시설 관리 부문은 2024-2029년 동안 빌딩 트윈 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
시설 관리 애플리케이션은 예측 기간 동안 빌딩 트윈 시장에서 가장 큰 규모를 차지할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 리더십은 건물 성능과 효율성을 최적화하는 데 중요한 역할을 하기 때문입니다. 빌딩 트윈은 고급 데이터 분석과 IoT 기술을 활용하여 빌딩 시스템을 실시간으로 모니터링하고 사전 예방적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 이러한 접근 방식은 운영 비용을 절감하고 건물 자산의 수명을 연장하며 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다. 또한, 유지보수 워크플로우를 간소화하고 규정을 준수하며 거주자의 편의와 안전을 개선하기 위해 빌딩 트윈을 도입하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다. 그 결과, 시설 관리 부문은 현대적인 건물 관리 관행을 발전시키는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다.
예측 기간 동안 시장을 지배 할 소프트웨어 솔루션 부문.
예측 기간 동안 건물 트윈 시장에서 가장 큰 규모를 차지할 소프트웨어 솔루션 부문. 이 성장은 클라우드 컴퓨팅, IoT 및 인공 지능의 발전에 의해 촉진되어 빌딩 트윈 기술의 작동 방식을 크게 향상시킵니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 실시간 데이터 분석, 예측 유지보수, 효과적인 건물 운영 관리를 가능하게 하여 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 필수적입니다. 디지털 트랜스포메이션과 스마트 빌딩 기술의 도입이 증가하면서 이러한 추세는 더욱 가속화되고 있습니다. 서비스형 플랫폼(PaaS) 및 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델은 확장성, 유연성, 비용 효율성을 제공하여 조직이 빌딩 데이터를 효율적으로 처리하고 리소스 사용을 최적화하며 지속 가능성 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 이러한 변화는 현대적인 건물 관리 관행을 혁신하는 데 있어 소프트웨어 솔루션의 중추적인 역할을 강조합니다.
예측 기간 동안 시장을 지배할 상업용 최종 사용자 산업.
상업용 최종 사용자 산업은 예측 기간 동안 빌딩 트윈 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 2024 년부터 2029 년까지 상당한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 오피스 빌딩, 병원, 호텔을 포함한 상업 기관은 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 지속 가능성 노력을 개선하기 위해 빌딩 트윈 기술을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 빌딩 트윈은 실시간 모니터링, 예측 유지보수, 공간 활용도 최적화 등 상당한 이점을 제공합니다. 이러한 장점은 운영을 간소화하고 입주자 경험을 향상시키는 상업 환경에 특히 유용합니다. 또한, 규제 표준을 준수하고 환경 지속 가능성에 대한 관심이 높아지면서 상업용 부동산에서 빌딩 트윈 도입이 더욱 촉진되고 있습니다. IoT와 AI 기술의 통합을 통해 상업용 기업은 고급 분석 및 자동화를 활용하여 의사 결정 프로세스와 운영 성과를 개선할 수 있습니다. 이러한 역량은 상업용 부동산 부문에서 경쟁 우위를 유지하고 진화하는 고객의 기대치를 충족하는 데 매우 중요합니다.
북미의 빌딩 트윈 시장은 2024~2029년 동안 가장 높은 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다.
북미는 예측 기간 동안 빌딩 트윈 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 트윈 솔루션 구축에 필수적인 IoT, AI, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술을 수용하고 있습니다. 이러한 기술은 강력한 인프라와 건물 관리 분야에서 끊임없이 혁신하는 선도적인 기술 기업의 역동적인 생태계를 통해 뒷받침됩니다. 또한 주요 기술 기업과 최고의 학술 기관의 지원을 받는 북미의 혁신 문화는 트윈 기술 구축의 지속적인 발전을 이끌고 있습니다. 여기에는 최신 건물 관리 관행에 필수적인 실시간 모니터링, 예측 유지보수, 고급 데이터 분석의 개선이 포함됩니다. 또한, 상업 및 산업 전반에 걸친 아태지역의 다양한 산업 환경은 특정 시장 니즈를 충족하는 맞춤형 빌딩 트윈 솔루션을 제공합니다. 이러한 다양성은 다양한 애플리케이션에서 시장 성장과 채택을 촉진하여 북미 지역의 빌딩 트윈 시장에서의 글로벌 리더십을 공고히 하고 있습니다.
지역별 빌딩 트윈 시장
지역별 트윈 빌딩 시장
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주요 시장 플레이어
빌딩 트윈 기업은 제품 출시, 제품 개발, 파트너십 및 협업과 같은 다양한 유형의 유기적 및 비유기적 성장 전략을 구현하여 시장에서의 제품을 강화했습니다. 주요 기업으로는 마이크로소프트(미국), 지멘스(독일), 아마존(AWS)(미국), 다쏘시스템(프랑스), 로버트보쉬(독일), 앤시스(미국), IBM(미국), 오토데스크(미국), SAP(독일), 오라클(미국), 벤틀리시스템즈(미국) 등이 있습니다. 이 연구에는 회사 프로필, 최근 개발 및 주요 시장 전략과 함께 빌딩 트윈 시장의 이러한 주요 업체에 대한 심층적인 경쟁 분석이 포함되어 있습니다.
1 서론 (페이지 번호 – 22)
1.1 연구 목표
1.2 시장 정의
1.3 연구 범위
1.3.1 대상 시장
1.3.2 포함 및 제외 사항
1.3.3 고려 된 연도
1.4 고려되는 통화
1.5 제한 사항
1.6 이해관계자
1.7 경기 침체 영향
2 연구 방법론 (페이지 번호 – 26)
2.1 연구 데이터
2.1.1 2차 및 1차 연구
2.1.2 2차 데이터
2.1.2.1 주요 2차 출처 목록
2.1.2.2 보조 출처의 주요 데이터
2.1.3 1차 데이터
2.1.3.1 1차 인터뷰의 의도된 참가자 및 주요 오피니언 리더
2.1.3.2 주요 출처의 주요 데이터
2.1.3.3 주요 업계 인사이트
2.1.3.4 예비 분류
2.2 시장 규모 추정
2.2.1 상향식 접근 방식
2.2.1.1 상향식 분석을 사용한 시장 규모 추정 접근법(수요 측면)
2.2.2 하향식 접근법
2.2.2.1 하향식 분석을 이용한 시장 규모 추정 접근법(공급 측면)
2.3 데이터 삼각측량
2.4 연구 가정
2.5 경기 침체가 빌딩 트윈 시장에 미치는 영향을 분석하기 위해 고려한 매개 변수
2.6 연구 한계
2.7 위험 분석
3 실행 요약 (38 페이지)
4 프리미엄 인사이트 (페이지 번호 – 42)
4.1 트윈 시장 구축을위한 플레이어를위한 매력적인 기회
4.2 제공을 통한 트윈 시장 구축
4.3 애플리케이션 별 트윈 시장 구축
4.4 최종 사용자 별 트윈 시장 구축
4.5 국가 별 트윈 시장 구축
5 시장 개요 (페이지 번호 – 45)
5.1 소개
5.2 시장 역학
5.2.1 동인
5.2.1.1 환경 영향 완화에 대한 긴급한 필요성
5.2.1.2 건물 운영에서 향상된 실시간 데이터 시각화 도구의 채택 증가
5.2.1.3 건물 운영의 안전과 신뢰성을 보장하기 위한 예측 유지보수에 대한 관심 증가
5.2.1.4 디지털 인프라 강화를위한 정부 주도 이니셔티브
5.2.2 제한 사항
5.2.2.1 빌딩 트윈 구축에 드는 높은 비용
5.2.2.2 사이버 공격에 대한 취약성
5.2.3 기회
5.2.3.1 빌딩 트윈 기술과 첨단 센서 및 IoT 기술의 통합
5.2.3.2 AI 및 ML 기반 빌딩 트윈의 출현
5.2.3.3 스마트 시티 개발을 위한 이니셔티브 증가
5.2.4 도전 과제
5.2.4.1 대량의 데이터 통합과 관련된 복잡성
5.2.4.2 트윈 기술 구축의 표준화 부족
5.3 고객의 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드 / 중단
5.4 가격 분석
5.4.1 주요 업체 별 트윈 솔루션 구축의 평균 판매 가격 추세
5.5 가치 사슬 분석
5.6 생태계 분석
5.7 투자 및 자금 조달 시나리오
5.8 기술 분석
5.8.1 주요 기술
5.8.1.1 IoT 및 IIoT
5.8.1.2 빌딩 정보 모델링
5.8.1.3 3D 모델링
5.8.2 보완 기술
5.8.2.1 AI 및 ML
5.8.2.2 AR, VR 및 MR
5.8.2.3 클라우드 컴퓨팅 및 에지 컴퓨팅
5.8.3 인접 기술
5.8.3.1 블록체인
5.8.3.2 5G
5.9 특허 분석
5.10 무역 분석
5.10.1 데이터 가져오기(HS 코드 851769)
5.10.2 데이터 수출(HS 코드 851769)
5.11 주요 컨퍼런스 및 이벤트, 2023-2024년
5.12 사례 연구 분석
5.12.1 템플 대학교는 운영을 최적화하기 위해 AZURE IoT로 디지털 트윈 에코시스템을 개발했습니다.
5.12.2 자산 개발 및 관리를 개선하기 위해 존 홀랜드에 AWS IOT 트윈메이커를 제공한 AWS
5.12.3 실시간 시각화 및 시나리오 테스트를 통해 도시 계획을 위한 3D 디지털 트윈으로 올랜도를 지원한 UNITY
5.12.4 싱가포르 토지청은 효과적인 도시 계획 및 교통 관리를 위해 디지털 트윈을 구현했습니다.
5.13 규제 환경
5.13.1 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직
5.13.2 표준
5.14 포터의 5가지 힘 분석
5.14.1 신규 진입자의 위협
5.14.2 대체자의 위협
5.14.3 구매자의 협상력
5.14.4 공급자의 협상력
5.14.5 경쟁 경쟁의 강도
5.15 주요 이해관계자 및 구매 기준
5.15.1 구매 프로세스의 주요 이해 관계자
5.15.2 구매 기준
6 빌딩 트윈의 유형 (페이지 번호 – 85)
6.1 소개
6.2 설명 쌍둥이
6.3 유익한 트윈
6.4 예측 쌍둥이
6.5 포괄적 인 쌍둥이
6.6 자율 쌍둥이
7 오퍼링을 통한 트윈 시장 구축 (페이지 번호 – 88)
7.1 소개
7.2 소프트웨어 솔루션
7.2.1 수익성있는 성장 기회를 제공하기 위해 실시간 센서 데이터와 정적 정보의 통합
7.2.2 서비스형 플랫폼(PAAS)
7.2.3 서비스로서의 소프트웨어(SAAS)
7.3 서비스
7.3.1 수요를 늘리기 위해 현대식 건물 프로젝트의 복잡성 증가
8 애플리케이션 별 빌딩 트윈 시장 (페이지 번호 – 94)
8.1 소개
8.2 애플리케이션 별
8.2.1 시설 관리
8.2.1.1 채택을 촉진하기위한 스마트 빌딩의 증가 추세
8.2.2 예측 유지 보수
8.2.2.1 장비 성능을 모니터링하고 고장을 감지하여 수요를 가속화하는 기능
8.2.3 에너지 관리
8.2.3.1 수익성있는 성장 기회를 제공하기위한 재생 가능 에너지 원의 통합
8.2.4 안전 및 보안 관리
8.2.4.1 수요 촉진을위한 보안 침해 모니터링 필요성 증가
8.2.5 기타
8.3 설계 및 시공(질적)
9 최종 사용자별 빌딩 트윈 시장 (104페이지)
9.1 소개
9.2 상업용
9.2.1 사무실 건물
9.2.1.1 시장을 주도하기위한 가상 투어 및 대화 형지도에 대한 수요 증가
9.2.2 소매 공간
9.2.2.1 수요를 가속화하기 위해 운영 효율성을위한 혁신적이고 데이터 기반 솔루션에 대한 수요 증가
9.2.3 환대 산업
9.2.3.1 수요를 촉진하기 위해 개인화 된 고객 경험 제공에 대한 강조 증가
9.2.4 병원
9.2.4.1 부문별 성장을 촉진하기 위해 효과적인 대응을 계획하기위한 재난 시나리오 시뮬레이션 기능
9.2.5 교육 기관
9.2.5.1 채택을 촉진하기 위해 교실 레이아웃 최적화에 대한 수요 증가
9.2.6 공항 및 교통 허브
9.2.6.1 시장을 주도하기 위해 승객 경험을 향상시키기 위해 공항 운영을 간소화해야 할 필요성 증가
9.3 산업
9.3.1 시장을 주도하기 위해 생산성을 높이고 운영 비용을 낮춰야 할 필요성 증가
10 지역별 트윈 시장 구축 (페이지 번호 – 117)
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 북미 트윈 시장 구축에 대한 경기 침체의 영향
10.2.2 미국
10.2.2.1 시장을 주도하기 위해 인프라 부문에서 디지털 기술 채택 증가
10.2.3 캐나다
10.2.3.1 수요 촉진을위한 친환경 건축 관행의 채택 증가
10.2.4 멕시코
10.2.4.1 수익성있는 성장 기회를 창출하기 위해 디지털화 된 인프라를 촉진하는 정부 주도 이니셔티브
10.3 유럽
10.3.1 경기 침체가 유럽의 트윈 시장 구축에 미치는 영향
10.3.2 독일
10.3.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 국가의 3D 모델 제작에 대한 관심 증가
10.3.3 프랑스
10.3.3.1 시장을 주도하기 위해 산업 부문 현대화에 대한 강조 증가
10.3.4 영국
10.3.5 유럽의 나머지 지역
10.4 아시아 태평양
10.4.1 아시아 태평양 지역의 트윈 시장 구축에 대한 불황의 영향
10.4.2 중국
10.4.2.1 수요를 늘리기위한 디지털 트윈 도시 개발 증가
10.4.3 일본
10.4.3.1 도시 계획, 재난 관리 및 고객 참여를 강화하기 위해 디지털 트윈 기술을 구현하여 시장 추진
10.4.4 인도
10.4.4.1 수요를 촉진하기 위해 인프라 계획 및 설계에서 AI 및 5G의 적용 증가
10.4.5 대한민국
10.4.5.1 시장을 주도하기 위해 IoT를위한 R & D 이니셔티브 촉진에 대한 관심 증가
10.4.6 나머지 아시아 태평양 지역
10.5 ROW
10.5.1 경기 침체가 연속 트윈 시장 구축에 미치는 영향
10.5.2 남미
10.5.2.1 시장 성장을 촉진하기위한 인프라 및 통신 네트워크의 지속적인 개발
10.5.3 중동
10.5.3.1 수요 촉진을위한 업계 공급 업체 및 컨설턴트 간의 파트너십 증가
10.5.3.2 GCC
10.5.3.3 중동의 나머지 지역
10.5.4 아프리카
10.5.4.1 채택을 촉진하기위한 스마트 연결에 대한 수요 증가
11 경쟁 환경 (페이지 번호 – 144)
11.1 개요
11.2 주요 플레이어 전략 / 승리 할 권리, 2022-2024 년
11.3 수익 분석, 2019-2023
11.4 시장 점유율 분석, 2023
11.5 회사 가치 평가 및 재무 지표
11.6 브랜드 / 제품 비교
11.7 회사 평가 매트릭스, 2023 년
11.7.1 별
11.7.2 신흥 리더
11.7.3 퍼베이시브 플레이어
11.7.4 참가자
11.7.5 회사 발자국 : 주요 업체, 2023 년
11.7.5.1 회사 발자국
11.7.5.2 오퍼링 풋 프린트
11.7.5.3 최종 사용자 풋 프린트
11.7.5.4 애플리케이션 풋 프린트
11.7.5.5 지역 발자국
11.8 기업 평가 매트릭스 : 스타트 업 / SME, 2023 년
11.8.1 진보적 인 기업
11.8.2 반응 형 기업
11.8.3 역동적 인 기업
11.8.4 시작 블록
11.8.5 경쟁 벤치마킹 : 스타트 업 / SME, 2023 년
11.8.5.1 주요 스타트 업 / 중소기업의 상세 목록
11.8.5.2 주요 스타트 업 / 중소기업의 경쟁 벤치마킹
11.9 경쟁 시나리오 및 트렌드
11.9.1 제품 출시
11.9.2 거래
11.9.3 기타
12 회사 프로필 (페이지 번호 – 167)
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