| ■ 영문 제목 : Global Automotive Prognostics Market Size study & Forecast, by Application (Engine (Combustion control, Condition Monitoring), Battery (Electric Power Generation, Traction Battery), Power Steering System, Suspension System, On Board Monitoring & Diagnostics (OBMD)) by Vehicle Type (Passenger Vehicle, Hatchback, Sedan, Utility Vehicle, Light Commercial Vehicle, Trucks, Buses & Coaches) by End User (OEM (Automaker), Aftermarket, Fleet Operators, Private Owners) and Regional Analysis, 2023-2030 | |
 | ■ 상품코드 : BZW24JUN142 ■ 조사/발행회사 : Bizwit Research & Consulting ■ 발행일 : 2024년 4월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 약150 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (3영업일 소요) ■ 조사대상 지역 : 미국, 캐나다, 영국, 독일, 프랑스, 스페인, 이탈리아, 중국, 인도, 일본, 호주, 한국, 브라질, 멕시코, 중동 ■ 산업 분야 : 자동차 물류 및 수송 |
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| 글로벌 자동차 고장 예측 시장 규모는 2022년 약 xx억 달러로 평가되며, 예측 기간인 2023년부터 2030년까지 xx% 이상의 건전한 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 자동차 고장 예측는 자동차 시스템, 특히 자동차의 예측보전 분야를 말합니다. 다양한 센서, 데이터 분석 및 기계 학습 기술을 사용하여 자동차 부품의 상태를 모니터링하고 잠재적인 고장이나 결함이 발생하기 전에 예측합니다. 자동차 프로그노스틱 시장은 승용차 증가, 교통사고 사망자 증가 등의 요인으로 인해 확대되고 있습니다. 자동차 고장 예측의 목표는 사전 예방적 유지 보수를 가능하게 하고 예기치 않은 고장을 최소화하여 자동차의 신뢰성, 안전성, 효율성을 높이는 것입니다. 그 결과, 2023년-2030년 예측 기간 동안 국제 시장에서 자동차 고장 예측에 대한 수요가 점차 증가하고 있습니다. 예측 시스템은 잠재적인 문제가 더 큰 문제로 확대되기 전에 미리 파악하여 차량 소유자와 차량 관리자가 비용을 절감할 수 있도록 도와줍니다. 특히 차량 대수가 많을 경우, 비용 절감 효과는 더욱 커집니다. 국제자동차공업협회(International Organization of Motor Vehicle Manufacturers)에 따르면, 2022년 세계 승용차 판매량은 5,86,44,601대를 기록할 것으로 예상되며, 2023년에는 6,52,72,367대에 달할 것으로 전망됩니다. 또한, 자동차 인구 증가로 인한 자동차 고장 예측에 대한 수요 증가는 자동차 제조업체와 기술 제공 업체 간의 경쟁을 촉진하여 예후 진단 기술의 혁신을 가져와 보다 진보되고 효과적인 솔루션을 시장에서 사용할 수 있게 될 것입니다. 또한, 교통사고로 인한 사망자 수 증가도 자동차 고장 예측 시장을 견인하는 중요한 요인 중 하나입니다. 자동차 고장 예측은 데이터 분석과 예측 모델링을 사용하여 자동차 부품의 잠재적 고장이나 문제를 예측하는 것을 포함합니다. 자동차에 예측 시스템을 도입하면 제조업체와 서비스 제공업체는 잠재적인 고장을 사전에 감지하고 예방적 유지 보수를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 교통사고나 사망사고의 원인이 되는 브레이크 고장, 엔진 고장 등 기계적 고장으로 인한 사고를 미연에 방지할 수 있습니다. 세계보건기구(WHO)에 따르면 교통사고로 인한 사망과 부상은 5~29세 사망원인 1위로, 많은 어린이와 청소년의 목숨을 앗아가고 있습니다. 매년 약 130만 명이 교통사고로 목숨을 잃고 있습니다. 또한, 자동차에 첨단 안전 시스템의 통합이 증가하고 프리미엄 및 고급 차량에 대한 수요가 증가함에 따라 예측 기간 동안 시장에 유리한 성장 기회가 창출될 것으로 예상됩니다. 그러나 자동차 고장 예측 시스템의 높은 비용과 운영 전문 지식의 부족은 2023~2030 예측 기간 동안 전체 시장 성장을 저해할 것으로 보입니다. 자동차 고장 예측의 세계 시장 조사에서 고려된 주요 지역은 아시아 태평양, 북미, 유럽, 중남미, 중동 및 아프리카 등입니다. 북미가 2022년 시장을 주도할 것으로 예상되는데, 이는 북미 지역에서 예측 유지 보수에 대한 OEM의 투자가 증가하고 있기 때문입니다. 예측 유지 보수는 불필요한 유지 보수 작업을 피하고 값비싼 수리 및 교체로 이어질 수 있는 치명적인 고장의 가능성을 줄임으로써 OEM과 차량 소유자의 비용 절감에 도움이 됩니다. 자동차 고장 예측에 투자함으로써 OEM은 총소유비용이 낮은 자동차를 제공함으로써 소비자와 차량 운영사에게 더 매력적인 차량을 제공할 수 있습니다. 이 지역의 압도적인 실적은 자동차 고장 예측에 대한 전반적인 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다. 또한, 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에 포함된 주요 시장 플레이어는 다음과 같습니다. Ansik Inc Cloudera Inc Open Text Corporation Garret Motion Inc HARMAN International Hortonworks Inc International Business Machines Corporation Pivotal Software Inc Preteckt Inc Robert Bosch Gmbh 최근 시장 동향 2021년 6월, 자동차 분야의 저명한 기술 제공업체인 Garrett Motion Inc.는 현대자동차(HMC)와 함께 모델 기반 예측 제어(MPC) 기술을 중심으로 한 소프트웨어 솔루션을 발표했습니다. 가렛의 최첨단 MPC 기술은 실제 시나리오를 예측하여 시스템 운영을 최적화하는 기능을 갖추고 있습니다. 이 혁신은 동력원에 관계없이 경차와 상용차를 포함한 다양한 카테고리의 차량에 성능, 효율성, 신뢰성을 향상시켜줍니다. 글로벌 자동차 고장 예측 시장 보고서 범위 과거 데이터 - 2020년-2021년 추정 기준 연도 - 2022년 예측 기간 - 2023년-2030년 보고서 대상 - 매출 예측, 기업 순위, 경쟁 환경, 성장 요인, 트렌드 대상 세그먼트 - 용도, 차량 유형, 최종 사용자, 지역 대상 지역 - 북미; 유럽; 아시아 태평양; 중남미; 중동 및 아프리카 커스터마이징 범위 - 보고서 구매 시 무료 커스터마이징(최대 8시간 상당의 애널리스트 작업 시간 제공). 국가, 지역, 세그먼트 범위 추가 또는 변경 가능*. 이 연구의 목적은 최근 몇 년간 다양한 세그먼트 및 국가별 시장 규모를 정의하고 향후 몇 년 동안의 시장 규모를 예측하는 것입니다. 이 보고서는 조사 대상 국가의 산업의 질적 및 양적 측면을 포함하도록 설계되었습니다. 또한 시장의 미래 성장을 규정하는 동인 및 과제와 같은 중요한 측면에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 또한, 주요 기업들의 경쟁 환경과 제품 제공에 대한 상세한 분석과 함께 이해관계자들이 투자할 수 있는 미시적 시장에서의 잠재적 기회도 포함하고 있습니다. 시장의 세부 세그먼트와 하위 세그먼트는 다음과 같습니다. 용도별 엔진 (연소 제어, 상태 모니터링) 배터리(발전, 트랙션 배터리) 파워 스티어링 시스템 서스펜션 시스템 온보드 모니터링 및 진단(OBMD) 차종별 승용차 해치백 세단 실용차 소형 상용차 트럭 버스 & 코치 최종 용도별 OEM(자동차 제조사) 애프터 마켓 차량 운영자 개인 소유주 지역별 북미 미국 캐나다 유럽 영국 독일 프랑스 스페인 이탈리아 기타 유럽 지역 아시아 태평양 중국 인도 일본 호주 한국 기타 아시아 태평양 지역 중남미 브라질 멕시코 중동 및 아프리카 사우디 아라비아 남아프리카 공화국 기타 중동 및 아프리카 지역 |
1. 개요
2. 시장의 정의 및 범위
3. 시장 동향
4. 산업 분석
5. 세계의 자동차 고장 시장 규모 : 용도별
6. 세계의 자동차 고장 시장 규모 : 차종별
7. 세계의 자동차 고장 시장 규모 : 최종 용도별
8. 세계의 자동차 고장 시장 규모 : 지역별
9. 경쟁 현황
10. 조사 과정
제1장. 요약 1.1. 시장 개요 1.2. 글로벌 및 부문별 시장 추정 및 예측, 2020-2030 (미화 10억 달러) 1.2.1. 지역별 자동차 예지 진단 시장, 2020-2030 (미화 10억 달러) 1.2.2. 애플리케이션별 자동차 예지 진단 시장, 2020-2030 (미화 10억 달러) 1.2.3. 차량 유형별 자동차 예지 진단 시장, 2020-2030 (미화 10억 달러) 1.2.4. 최종 사용자별 자동차 예지 진단 시장, 2020-2030 (미화 10억 달러) 1.3. 주요 동향 1.4. 추정 방법론 1.5. 연구 가정 2.1. 연구 목적 2.2.2. 연구 범위 3.1. 자동차 예측 시장 영향 분석 (2020-2030) 3.1.1. 시장 동인 3.1.1.1. 승용차 증가 3.1.1.2. 교통사고 사망자 수 증가 3.1.2. 시장 과제 3.1.2.1. 자동차 예측 시스템의 높은 비용 3.1.2.2. 운영 전문성 부족 3.1.3. 시장 기회 3.1.3.1. 차량에 첨단 안전 시스템 통합 증가 3.1.3.2. 프리미엄 및 고급 차량 수요 증가 4.1. 포터의 5가지 경쟁력 분석 모델 4.1.1. 공급자의 협상력 4.1.2. 구매자의 협상력 4.1.3. 신규 진입자의 위협 4.1.4. 대체재의 위협 4.1.5. 경쟁 구도 4.2. 포터의 5가지 경쟁력 분석 영향 분석 4.3. PEST 분석 4.3.1. 정치적 요인 4.3.2. 경제적 요인 4.3.3. 사회적 요인 4.3.4. 기술적 요인 4.3.5. 환경적 요인 4.3.6. 법적 요인 4.4. 주요 투자 기회 4.6. 코로나19 영향 분석 4.7. 파괴적 트렌드 4.8. 업계 전문가 관점 5.1. 시장 개요 5.2. 애플리케이션별 글로벌 자동차 예지 진단 시장, 성과 – 잠재력 분석 5.3. 애플리케이션별 글로벌 자동차 예지 진단 시장 추정 및 예측 2020-2030 (미화 10억 달러) 5.4.1. 엔진 (연소 제어, 상태 모니터링) 5.4.2. 배터리 (전력 생산, 트랙션 배터리) 5.4.3. 파워 스티어링 시스템 5.4.4. 서스펜션 시스템 5.4.5. 온보드 모니터링 및 진단(OBMD) 6.1. 시장 개요 6.2. 차량 유형별, 성능별 글로벌 자동차 예지 진단 시장 – 잠재력 분석 6.4.1. 승용차 6.4.2. 해치백 6.4.3. 세단 6.4.4. 유틸리티 차량 6.4.5. 경상용차 6.4.6. 트럭 6.4.7. 버스 및 코치 7.1. 시장 개요 7.2. 최종 사용자별, 성능별 글로벌 자동차 예지 진단 시장 – 잠재력 분석 7.3. 최종 사용자별 글로벌 자동차 예지 진단 시장 추정 및 예측 2020-2030 (미화 10억 달러) 7.4. 자동차 예측 시장, 하위 부문 분석 7.4.2. 애프터마켓 7.4.3. 차량 운영업체 7.4.4. 개인 소유주 8.1. 주요 선도 국가 8.3. 자동차 예측 시장, 지역별 시장 현황 8.4. 북미 자동차 예측 시장 8.4.1. 미국 자동차 예측 시장 8.4.1.1. 애플리케이션별 분석 및 예측, 2020-2030 8.4.1.2. 차량 유형별 분석 및 예측, 2020-2030 8.4.1.3. 최종 사용자별 분석 및 예측, 2020-2030 8.4.2. 캐나다 자동차 예측 시장 8.5.3. 프랑스 자동차 예측 시장 8.5.4. 스페인 자동차 예측 시장 8.5.5. 이탈리아 자동차 예측 시장 8.5.6. 기타 유럽 자동차 예측 시장 8.6.1. 중국 자동차 예측 시장 8.6.2. 인도 자동차 예측 시장 8.6.3. 일본 자동차 예측 시장 8.6.4. 호주 자동차 예측 시장 8.6.5. 한국 자동차 예측 시장 8.6.6. 기타 아시아 태평양 자동차 예측 시장 8.7.1. 브라질 자동차 예측 시장 8.7.2. 멕시코 자동차 예측 시장 8.8. 중동 및 아프리카 자동차 예측 시장 8.8.1. 사우디아라비아 자동차 예측 시장 8.8.2. 남아프리카공화국 자동차 예측 시장 8.8.3. 기타 중동 및 아프리카 자동차 예측 시장 제9장 경쟁 정보 9.1. 주요 기업 SWOT 분석 9.1.1. 기업 1 9.1.2. 기업 2 9.1.3. 기업 3 9.2. 주요 시장 전략 9.3. 기업 프로필 9.3.1. Ansik Inc 9.3.1.1. 주요 정보 9.3.1.2. 개요 9.3.1.3. 재무 정보 (데이터 이용 가능 여부에 따라 달라질 수 있음) 9.3.1.4. 제품 요약 10.1. 연구 과정 1.1. Market Snapshot 1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2020-2030 (USD Billion) 1.2.1. Automotive Prognostics Market, by Region, 2020-2030 (USD Billion) 1.2.2. Automotive Prognostics Market, by Application, 2020-2030 (USD Billion) 1.2.3. Automotive Prognostics Market, by Vehicle Type, 2020-2030 (USD Billion) 1.2.4. Automotive Prognostics Market, by End User, 2020-2030 (USD Billion) 1.3. Key Trends 1.4. Estimation Methodology 1.5. Research Assumption Chapter 2. Global Automotive Prognostics Market Definition and Scope 2.1. Objective of the Study 2.2. Market Definition & Scope 2.2.1. Industry Evolution 2.2.2. Scope of the Study 2.3. Years Considered for the Study 2.4. Currency Conversion Rates Chapter 3. Global Automotive Prognostics Market Dynamics 3.1. Automotive Prognostics Market Impact Analysis (2020-2030) 3.1.1. Market Drivers 3.1.1.1. Growing number passenger vehicle 3.1.1.2. Rising number of deaths due to road accidents 3.1.2. Market Challenges 3.1.2.1. High cost of automotive prognostics systems 3.1.2.2. Lack of operational expertise 3.1.3. Market Opportunities 3.1.3.1. Rising integration of advanced safety systems in vehicles 3.1.3.2. Growing demand of premium and luxury vehicles Chapter 4. Global Automotive Prognostics Market Industry Analysis 4.1. Porter’s 5 Force Model 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers 4.1.2. Bargaining Power of Buyers 4.1.3. Threat of New Entrants 4.1.4. Threat of Substitutes 4.1.5. Competitive Rivalry 4.2. Porter’s 5 Force Impact Analysis 4.3. PEST Analysis 4.3.1. Political 4.3.2. Economical 4.3.3. Social 4.3.4. Technological 4.3.5. Environmental 4.3.6. Legal 4.4. Top investment opportunity 4.5. Top winning strategies 4.6. COVID-19 Impact Analysis 4.7. Disruptive Trends 4.8. Industry Expert Perspective 4.9. Analyst Recommendation & Conclusion Chapter 5. Global Automotive Prognostics Market, by Application 5.1. Market Snapshot 5.2. Global Automotive Prognostics Market by Application, Performance - Potential Analysis 5.3. Global Automotive Prognostics Market Estimates & Forecasts by Application 2020-2030 (USD Billion) 5.4. Automotive Prognostics Market, Sub Segment Analysis 5.4.1. Engine (Combustion control, Condition Monitoring) 5.4.2. Battery (Electric Power Generation, Traction Battery) 5.4.3. Power Steering System 5.4.4. Suspension System 5.4.5. On Board Monitoring & Diagnostics (OBMD) Chapter 6. Global Automotive Prognostics Market, by Vehicle Type 6.1. Market Snapshot 6.2. Global Automotive Prognostics Market by Vehicle Type, Performance - Potential Analysis 6.3. Global Automotive Prognostics Market Estimates & Forecasts by Vehicle Type 2020-2030 (USD Billion) 6.4. Automotive Prognostics Market, Sub Segment Analysis 6.4.1. Passenger Vehicle 6.4.2. Hatchback 6.4.3. Sedan 6.4.4. Utility Vehicle 6.4.5. Light Commercial Vehicle 6.4.6. Trucks 6.4.7. Buses & Coaches Chapter 7. Global Automotive Prognostics Market, by End User 7.1. Market Snapshot 7.2. Global Automotive Prognostics Market by End User, Performance - Potential Analysis 7.3. Global Automotive Prognostics Market Estimates & Forecasts by End User 2020-2030 (USD Billion) 7.4. Automotive Prognostics Market, Sub Segment Analysis 7.4.1. OEM (Automaker) 7.4.2. Aftermarket 7.4.3. Fleet Operators 7.4.4. Private Owners Chapter 8. Global Automotive Prognostics Market, Regional Analysis 8.1. Top Leading Countries 8.2. Top Emerging Countries 8.3. Automotive Prognostics Market, Regional Market Snapshot 8.4. North America Automotive Prognostics Market 8.4.1. U.S. Automotive Prognostics Market 8.4.1.1. Application breakdown estimates & forecasts, 2020-2030 8.4.1.2. Vehicle Type breakdown estimates & forecasts, 2020-2030 8.4.1.3. End User breakdown estimates & forecasts, 2020-2030 8.4.2. Canada Automotive Prognostics Market 8.5. Europe Automotive Prognostics Market Snapshot 8.5.1. U.K. Automotive Prognostics Market 8.5.2. Germany Automotive Prognostics Market 8.5.3. France Automotive Prognostics Market 8.5.4. Spain Automotive Prognostics Market 8.5.5. Italy Automotive Prognostics Market 8.5.6. Rest of Europe Automotive Prognostics Market 8.6. Asia-Pacific Automotive Prognostics Market Snapshot 8.6.1. China Automotive Prognostics Market 8.6.2. India Automotive Prognostics Market 8.6.3. Japan Automotive Prognostics Market 8.6.4. Australia Automotive Prognostics Market 8.6.5. South Korea Automotive Prognostics Market 8.6.6. Rest of Asia Pacific Automotive Prognostics Market 8.7. Latin America Automotive Prognostics Market Snapshot 8.7.1. Brazil Automotive Prognostics Market 8.7.2. Mexico Automotive Prognostics Market 8.8. Middle East & Africa Automotive Prognostics Market 8.8.1. Saudi Arabia Automotive Prognostics Market 8.8.2. South Africa Automotive Prognostics Market 8.8.3. Rest of Middle East & Africa Automotive Prognostics Market Chapter 9. Competitive Intelligence 9.1. Key Company SWOT Analysis 9.1.1. Company 1 9.1.2. Company 2 9.1.3. Company 3 9.2. Top Market Strategies 9.3. Company Profiles 9.3.1. Ansik Inc 9.3.1.1. Key Information 9.3.1.2. Overview 9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability) 9.3.1.4. Product Summary 9.3.1.5. Recent Developments 9.3.2. Cloudera Inc 9.3.3. Open Text Corporation 9.3.4. Garret Motion Inc 9.3.5. HARMAN International 9.3.6. Hortonworks Inc 9.3.7. International Business Machines Corporation 9.3.8. Pivotal Software Inc 9.3.9. Preteckt Inc 9.3.10. Robert Bosch Gmbh Chapter 10. Research Process 10.1. Research Process 10.1.1. Data Mining 10.1.2. Analysis 10.1.3. Market Estimation 10.1.4. Validation 10.1.5. Publishing 10.2. Research Attributes 10.3. Research Assumption |
| ※참고 정보 자동차 고장 예측(Automotive Prognostics)은 차량의 기계적 및 전자적 시스템의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 이를 기반으로 시스템의 고장을 예측하는 기술이다. 이는 차량의 효율성과 안전성을 높이는 데 기여하며, 차량 소유자나 운영자가 고장 전에 필요한 유지보수 조치를 취할 수 있도록 도와준다. 이러한 기술은 기계 공학, 전자 공학, 데이터 과학, 인공지능 등 다양한 분야와 접목되어 발전해왔다. 자동차 고장 예측의 개념은 기본적으로 차량의 다양한 센서와 데이터를 활용하여 차량의 상태를 평가하는 것이다. 예를 들어, 엔진, 브레이크, 트랜스미션 등 주요 부품의 온도, 압력, 진동 등의 데이터를 수집하여 분석한다. 이 데이터는 실시간으로 차량의 상태를 반영하고, 머신러닝 알고리즘을 통해 패턴을 인식하고 고장 가능성을 예측하는 데 사용된다. 이러한 예측 시스템은 고장이 발생하기 전에 경고 알림을 제공하거나, 최적의 유지보수 시점을 알려주는 역할을 한다. 자동차 고장 예측의 주요 종류에는 조건 기반 유지보수(Condition-Based Maintenance)와 예측 유지보수(Predictive Maintenance)가 있다. 조건 기반 유지보수는 실시간으로 측정된 차량의 상태를 기반으로 필요한 유지보수를 수행하며, 예측 유지보수는 데이터를 분석하여 특정 부품의 고장을 예측하고 해당 시점에 맞춰 예방적 조치를 취하는 접근 방식이다. 각각의 방식은 차량 운영에 있어 안전성을 높이고 유지보수 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 한다. 자동차 고장 예측의 용도는 다양하다. 우선, 정비소나 차량 서비스를 운영하는 업체들은 이를 통해 고객에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있다. 고객의 차량 상태를 미리 파악하고, 필요한 서비스나 수리를 제안함으로써 고객 만족도를 높일 수 있다. 또한, 자동차 제조사나 부품 공급업체는 이를 통해 자사 제품에 대한 신뢰도를 높이고, 품질 관리를 강화할 수 있다. 운송업체나 대형 차량 운영 기업은 차량의 고장으로 인한 운행 중단을 최소화하고 운영 효율성을 극대화하기 위해 이 기술을 활용할 수 있다. 자동차 고장 예측과 관련된 기술들은 주로 IoT(사물인터넷), 빅데이터 분석, 머신러닝 및 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등이다. IoT 기술을 활용하여 차량의 다양한 센서로부터 휘발유, 배터리 상태, 엔진 온도, 휠 회전 속도 등의 데이터를 수집하고, 이를 클라우드 서버로 전송하여 실시간으로 분석한다. 머신러닝 알고리즘은 이 데이터를 기반으로 고장 패턴을 학습하여 예상 가능한 고장을 예측하는 데 활용된다. 이러한 기술들은 자동차의 자율주행 기술과도 접목되어, 자율주행 차량이 안전하게 운행될 수 있도록 돕는 데 중요한 역할을 한다. 결과적으로, 자동차 고장 예측 기술은 현대 자동차 산업에서 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 이 기술의 발전은 차량 관리 효율성을 높이고, 고장을 예방함으로써 사용자들의 안전과 편의를 증대시킨다. 앞으로 더욱 발전할 이 분야는 데이터 기반의 스마트 교통 시스템과 통합될 것으로 예상되며, 자동차의 지속 가능성을 더욱 강화하는데 기여할 것이라는 전망이다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 자동차 고장 예측 시장 (2023~2030) : 엔진 (연소 제어, 상태 감시), 배터리 (발전, 견인 배터리), 파워스티어링 시스템, 서스펜션 시스템, 온보드 모니터링 및 진단 (OBMD)] (코드 : BZW24JUN142) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 자동차 고장 예측 시장 (2023~2030) : 엔진 (연소 제어, 상태 감시), 배터리 (발전, 견인 배터리), 파워스티어링 시스템, 서스펜션 시스템, 온보드 모니터링 및 진단 (OBMD)] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |