2025 진동 기반 예측 유지보수에 관한 산업 IoT: 시장 동향, 기술 혁신 및 2030년까지의 전략적 예측. IIoT 환경에서의 주요 트렌드, 지역 리더 및 성장 기회를 탐색하세요.

요약 및 시장 개요
진동 기반 예측 유지보수의 주요 기술 동향
경쟁 환경 및 주요 솔루션 제공자
시장 성장 예측 (2025–2030): CAGR, 수익 및 채택률
지역 분석: 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역
채택에 대한 도전과제, 위험 및 장벽
이해관계자를 위한 기회 및 전략적 권장 사항
미래 전망: 새로운 응용 프로그램 및 장기 시장 잠재력
출처 및 참고 자료

요약 및 시장 개요

산업 사물인터넷(IIoT) 맥락에서의 진동 기반 예측 유지보수(PdM)는 제조, 에너지 및 프로세스 산업 전반에 걸쳐 자산 관리 전략을 빠르게 변화시키고 있습니다. 이 접근 방식은 첨단 진동 센서, 엣지 컴퓨팅 및 클라우드 분석을 이용해 장비 상태를 실시간으로 모니터링하며, 불균형, 정렬 불량 및 베어링 마모와 같은 기계적 결함을 조기에 탐지할 수 있게 합니다. 진동 분석을 IIoT 플랫폼과 통합함으로써 조직은 반응적 또는 예전의 계획 유지보수에서 예측 모델로 전환하여 예기치 않은 다운타임 및 유지보수 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

2025년에는 진동 기반 예측 유지보수의 글로벌 시장이 IIoT 기술의 채택 증가와 운영 효율성의 상승하는 수요에 힘입어 robust한 성장을 계속할 것으로 예상됩니다. MarketsandMarkets에 따르면, 예측 유지보수 시장은 2027년까지 186억 달러에 이를 것으로 전망되며, 진동 모니터링 솔루션은 회전 기계 및 주요 자산에서 검증된 효과로 인해 중요한 비중을 차지할 것입니다.

ABB, 슈나이더 일렉트릭 및 Emerson Electric와 같은 주요 산업 플레이어들은 AI 및 클라우드 기반 분석 솔루션을 통합하여 결함 탐지의 정확성과 확장성을 향상시키기 위해 IIoT 지원 진동 모니터링 포트폴리오를 확장하고 있습니다. 5G 연결 및 엣지 컴퓨팅의 확산은 실시간 진동 분석의 배치를 가속화하여 더 빠른 의사 결정을 가능하게 하고 원격 자산 관리가 가능합니다.

지역적으로는 북미와 유럽이 엄격한 규제 기준과 성숙한 산업 기반으로 인해 채택 곡선에서 선두를 차지하고 있습니다. 그러나 아시아-태평양 지역은 중국, 인도 및 동남아시아에서의 빠른 산업화와 스마트 제조 이니셔티브에 대한 투자 증가로 인해 가장 빠르게 성장하는 시장으로 부상하고 있습니다(IDC).

시장 동인: 다운타임 감소, 비용 절감 및 자산 신뢰성 향상에 대한 수요.
도전 과제: 초기 투자 비용 높음, 통합 복잡성 및 데이터 보안 문제.
기회: 무선 센서 네트워크, AI 기반 분석 및 클라우드 기반 PdM 플랫폼의 확장.

요약하자면, IIoT의 진동 기반 예측 유지보수는 2025년에 significant한 확장을 위한 기반을 마련하고 있으며, 이는 기술 발전과 전 세계적으로 더 스마트한 데이터 기반 유지보수 전략을 위한 요구에 의해 뒷받침되고 있습니다.

진동 기반 예측 유지보수의 주요 기술 동향

진동 기반 예측 유지보수는 산업 IoT(IIoT) 전략의 초석으로 빠르게 발전하며, 자산 신뢰성을 최적화하고 예기치 못한 다운타임을 줄이는 데 도움을 주기 위해 첨단 센서 기술, 엣지 컴퓨팅 및 인공지능을 활용하고 있습니다. 2025년에는 진동 기반 예측 유지보수 솔루션의 채택과 효과성을 형성하는 여러 주요 기술 동향이 있습니다.

엣지 분석 및 실시간 처리: 진동 센서와 엣지 컴퓨팅의 통합은 출처에서 직접 실시간 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이는 지연 시간을 줄이고 대역폭 요구 사항을 최소화하며 즉각적인 이상 탐지를 가능하게 합니다. ABB 및 슈나이더 일렉트릭과 같은 회사들은 기계 학습 알고리즘을 로컬에서 실행할 수 있는 엣지 지원 장치를 배포하여 대량의 원시 데이터를 클라우드로 전송할 필요 없이 실질적인 통찰력을 제공합니다.
무선 및 저전력 센서 네트워크: 에너지 수확 기술로 구동되는 무선 진동 센서의 확대는 원거리 또는 접근하기 어려운 장소에서 자산 모니터링을 가능하게 하고 있습니다. Emerson 및 Honeywell와 같은 공급업체가 제공하는 이러한 센서들은 확장 가능한 배포를 지원하며 설치 비용을 줄여 레거시 장비의 디지털 전환을 가속화하고 있습니다.
AI 기반 예측 분석: 고급 기계 학습 모델은 방대한 데이터 세트에 대해 기계 고장을 예고하는 진동 신호의 미세한 패턴을 식별하도록 훈련되고 있습니다. IBM 및 GE Digital의 플랫폼은 실패 예측의 정확성을 향상시키고 최적의 유지보수 작업을 권장하기 위해 심층 학습 기술을 통합하고 있으며, 이를 통해 자산 수명을 연장시키고 운영 리스크를 줄일 수 있습니다.
디지털 트윈과의 통합: 진동 모니터링과 디지털 트윈 기술의 융합은 물리적 자산의 가상 복제를 생성할 수 있도록 합니다. 이는 지속적인 시뮬레이션 및 시나리오 분석을 가능하게 하여 결함 예측 및 유지보수 일정 최적화를 강화합니다. Siemens 및 PTC는 진동 데이터를 종합적인 디지털 트윈 생태계에 통합하는 데 앞장서고 있습니다.
표준화 및 상호운용성: OPC UA 및 MQTT와 같은 데이터 형식 및 통신 프로토콜의 산업 전반에 걸친 표준화 노력은 진동 기반 시스템의 IIoT 플랫폼과의 원활한 통합을 촉진하고 있습니다. Industrial Internet Consortium과 같은 조직들은 이러한 이니셔티브를 주도하여 상호운용성을 촉진하고 시장 채택을 가속화하고 있습니다.

이러한 트렌드는 예측 가능하고 확장 가능하며 비용 효율적인 유지보수 전략을 가능하게 하여 2025년에 진동 기반 모니터링을 스마트 제조의 핵심 요소로 자리매김하게 하고 있습니다.

경쟁 환경 및 주요 솔루션 제공자

산업 IoT(IIoT)에서 진동 기반 예측 유지보수의 경쟁 환경은 산업 4.0 원칙의 채택 증가와 운영 효율성 향상의 필요성에 따라 빠르게 변화하고 있습니다. 2025년, 이 시장은 확립된 산업 자동화 거대 기업, 특화된 센서 제조업체 및 혁신적인 소프트웨어 스타트업이 혼합된 형태로 시장 점유율을 확대하기 위해 기술 혁신과 전략적 파트너십 경쟁을 벌이고 있습니다.

이 분야의 주요 플레이어로는 Siemens AG, ABB Ltd., 슈나이더 일렉트릭 및 Emerson Electric Co.가 있으며, 이들은 진동 분석을 포괄하는 IIoT 플랫폼을 제공합니다. 이들 기업은 방대한 산업 고객 기반과 글로벌 서비스 네트워크를 활용하여 확장 가능한 end-to-end 예측 유지보수 솔루션을 제공합니다.

전문 제공자인 Brüel & Kjær Vibro 및 PRÜFTECHNIK은 고급 진동 모니터링 하드웨어와 분석에 집중하고 있으며, 종종 대형 자동화 기업과 협력하여 그들의 솔루션을 넓은 IIoT 생태계에 통합하고 있습니다. 또한, Hansford Sensors 및 Analog Devices와 같은 센서 기술 혁신 회사들은 무선, 저전력 및 엣지 컴퓨팅이 가능한 진동 센서를 개발하여 산업 환경에서의 실시간 고도화된 데이터를 요구하는 수요를 해결하고 있습니다.

소프트웨어 측면에서는 Augury 및 Predictronics와 같은 기업들이 진동 데이터에서 실질적인 통찰력을 제공하는 AI 기반 플랫폼을 통해 영향력을 확대하고 있으며, 최소한의 허위 긍정을 통해 예측 유지보수를 가능하게 합니다. 이러한 스타트업은 독자적인 기계 학습 알고리즘과 사용자 친화적인 대시보드를 통해 빠른 배치와 ROI를 추구하는 OEM 및 최종 사용자를 대상으로 구별되고 있습니다.

전략적 협업과 인수합병은 경쟁 dynamics에 영향을 미치고 있으며, 확립된 플레이어들은 디지털 역량을 강화하고 스타트업들은 규모를 확대하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, Honeywell는 목표형 인수를 통해 예측 유지보수 포트폴리오를 확장했으며, Rockwell Automation는 제3자 진동 분석을 FactoryTalk 플랫폼에 통합하고 있습니다.

전반적으로 2025년 IIoT의 진동 기반 예측 유지보수 시장은 격렬한 경쟁, 빠른 혁신, 그리고 산업 전반에서 예정되지 않은 다운타임을 줄이고 자산 성능을 최적화하는 통합 클라우드 기반 솔루션에 대한 추세로 특징지어지고 있습니다.

시장 성장 예측 (2025–2030): CAGR, 수익 및 채택률

산업 사물인터넷(IIoT) 내 진동 기반 예측 유지보수 시장은 2025년과 2030년 사이에 강력한 성장을 할 것으로 보이며, 이는 산업 4.0 관행의 증가하는 채택과 제조 및 프로세스 산업에서의 운영 효율성 요구의 증가에 힘입은 것입니다. MarketsandMarkets의 예측에 따르면, 진동 기반 솔루션을 포함한 글로벌 예측 유지보수 시장은 이 기간 동안 약 28%의 연평균 성장률(CAGR)을 달성할 것으로 예상됩니다. 이는 연결된 센서의 확산과 기계 학습 알고리즘의 발전, 클라우드 기반 분석 플랫폼의 통합에 의해 뒷받침되고 있습니다.

수익 예측은 진동 기반 부문이 전체 예측 유지보수 시장에 상당한 기여를 할 것이라고 나타내며, 2030년까지 수익이 35억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이는 오일 및 가스, 자동차, 에너지 산업에서 모터, 펌프, 터빈 및 압축기와 같은 주요 자산에서 진동 센서와 가속도를 폭넓게 배치하기 때문입니다. 가트너는 진동 모니터링 장치를 포함한 IIoT 엔드포인트 수가 계속 증가할 것이라고 밝혔으며, 이는 시장 성장의 더 많은 연료가 될 것입니다.

채택률은 유기체들이 진동 기반 예측 유지보수의 유익을 인정함에 따라 가속화될 것으로 예상되며, 이는 예기치 않은 다운타임 감소, 유지보수 비용 절감 및 장비 수명 연장 등의 tangible한 이점을 포함합니다. 2027년까지 대규모 산업 시설의 60% 이상이 어떤 형태의 진동 기반 모니터링을 구현할 것으로 예상되는데, 이는 2024년의 35% 미만에서 증가한 수치입니다(IDC). 이는 조기 결함 탐지가 재앙적인 고장을 피하는 데 critical한 높은 가치의 회전 장비 분야에서 특히 가파른 수치를 보이고 있습니다.

CAGR (2025–2030): 진동 기반 예측 유지보수 솔루션에 대해 약 28%.
수익 (2030): 글로벌 기준으로 35억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.
채택률 (2027): 60% 이상의 대형 산업 시설이 진동 기반 모니터링을 배치할 것으로 예상됩니다.

요약하자면, 2025년에서 2030년까지의 기간은 기술 발전, IIoT 침투 증가, 그리고 산업 운영자들에게 확실한 투자 수익을 제공하는 명확한 비즈니스 사례로 인해 진동 기반 예측 유지보수 시장에서의 가속화된 성장을 목격할 것입니다.

지역 분석: 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 지역

산업 사물인터넷(IIoT) 생태계 내에서 진동 기반 예측 유지보수(PdM)의 채택은 산업 성숙도, 디지털 인프라 및 분야별 초점에 의해 크게 영향을 받고 있습니다. 2025년에는 북미, 유럽, 아시아-태평양, 및 기타 지역(RoW) 각각의 진동 기반 PdM 솔루션에 대한 시장 역학과 성장 궤적이 뚜렷하게 나타납니다.

북미: 이 지역은 제조, 오일 및 가스, 에너지 분야의 빠른 디지털화를 통해 IIoT 지원 예측 유지보수에서 선두주자로 남아 있습니다. 미국은 특히 스마트 공장에 대한 강력한 투자와 Emerson Electric Co. 및 Rockwell Automation와 같은 솔루션 제공자의 강력한 존재로 인해 혜택을 보고 있습니다. MarketsandMarkets에 따르면, 북미는 2024년에 글로벌 진동 기반 PdM 시장의 35% 이상을 차지했으며, 산업이 운영 효율성과 자산 신뢰성을 우선시함에 따라 지속적인 성장이 예상됩니다.
유럽: 유럽의 시장은 엄격한 규제 체계와 지속 가능성 및 에너지 효율성에 대한 강한 강조로 특징지어집니다. 독일, 영국 및 프랑스와 같은 국가들이 IIoT를 활용하여 자동차, 항공우주 및 프로세스 산업에서 예측 유지보수의 선두 채택자로 자리 잡고 있습니다. 유럽 연합의 디지털화 이니셔티브와 산업 4.0 프로젝트에 대한 자금 지원은 채택을 더욱 가속화하고 있습니다. Siemens AG 및 슈나이더 전기와 같은 주요 업체들이 존재하며, IDC에 따르면 이 지역은 2025년까지 25% 이상의 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양: 아시아 태평양 지역은 중국, 인도 및 동남아시아의 빠른 산업화로 인해 가장 빠르게 성장하고 있습니다. “중국제 2025” 및 “디지털 인디아”와 같은 정부 이니셔티브가 IIoT 도입을 촉진하고 있으며, 진동 기반 PdM도 포함됩니다. Honeywell 및 ABB를 포함한 지역 및 다국적 공급업체들이 존재감을 확장하고 있습니다. Fortune Business Insights는 이 지역에서 두 자릿수의 CAGR이 예측되며, 제조 및 에너지 산업이 주요 동력입니다.
기타 지역: 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카에서의 채택은 상대적으로 초기 단계에 있으며, 광업, 석유 및 가스, 공공 서비스 분야에서 성장하고 있습니다. 인프라 한계와 예산 제약이 도전 과제가 되고 있지만, IIoT의 혜택에 대한 인식 증가 및 세계 플레이어의 파일럿 프로젝트로 인해 점진적인 채택이 증가하고 있습니다.

전반적으로 IIoT 인프라, 규제 지원 및 산업 우선순위의 지역적 차이는 2025년 진동 기반 예측 유지보수의 글로벌 환경을 계속해서 형성할 것입니다.

채택에 대한 도전과제, 위험 및 장벽

산업 IoT(IIoT) 환경 내에서 진동 기반 예측 유지보수(PdM)의 확산을 저해하는 몇 가지 도전 과제, 위험 및 장벽이 2025년에도 여전히 존재합니다. 이러한 장애물은 기술적, 조직적 및 경제적 차원을 포함하여 초기 채택자와 도입을 고려하는 기업 모두에게 영향을 미치고 있습니다.

데이터 품질 및 센서 신뢰성: 진동 기반 PdM의 효과는 센서 데이터의 정확성 및 일관성에 크게 의존합니다. 산업 환경은 종종 극한 온도, 먼지, 전자기 간섭과 같은 가혹한 조건에 노출되어 센서 성능을 저하시켜 허위 긍정 또는 이상 누락을 초래할 수 있습니다. 센서의 교정 및 유지보수를 보장하는 것은 운영 복잡성과 비용을 증가시킵니다 McKinsey & Company.
레거시 시스템과의 통합: 많은 산업 시설은 디지털 인터페이스나 표준화된 통신 프로토콜이 없는 레거시 장비로 운영됩니다. 이러한 시스템과 현대의 진동 센서 및 분석 플랫폼을 통합하려면 사용자 정의 솔루션이 필요한 경우가 많아 배치 시간과 비용을 증가시킵니다. 이 통합 문제는 특히 중소기업(SME)에게 상당한 장벽입니다 Gartner.
데이터 관리 및 분석 복잡성: 진동 기반 PdM은 방대한 양의 고주파 데이터를 생성합니다. 이 데이터를 실시간으로 저장, 처리 및 분석하려면 강력한 IT 인프라와 고급 분석 능력이 필요합니다. 많은 조직은 그들의 특정 자산에 맞춘 기계 학습 모델을 개발하고 유지할 내부 전문 지식이 부족해 최적의 결과 또는 프로젝트 포기를 초래합니다 IDC.
사이버 보안 위험: 진동 센서와 분석 플랫폼을 기업 네트워크에 연결하면 사이버 위협에 대한 공격 표면이 증가합니다. 산업 운영자들은 특히 IIoT 장치의 해킹으로 인한 데이터 유출, 운영 중단 및 안전 사고의 가능성에 대해 우려하고 있습니다 European Union Agency for Cybersecurity (ENISA).
투자 수익(ROI) 불확실성: 진동 기반 PdM을 배치하는 데 드는 초기 비용—센서, 연결성, 분석 소프트웨어 및 훈련을 포함하면 상당할 수 있습니다. 많은 기업은 특히 다운타임 감소 또는 자산 수명 연장과 같은 이점을 정량화하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 PdM 이니셔티브에 직접적으로 귀속하기 어렵습니다 Deloitte.

이러한 도전 과제를 해결하려면 센서 기술의 지속적인 발전, 표준화된 통합 프레임워크, 개선된 데이터 분석 도구 및 진동 기반 예측 유지보수에 대한 투자의 정당화를 위한 명확한 비즈니스 사례가 필요할 것입니다.

이해관계자를 위한 기회 및 전략적 권장 사항

산업 사물인터넷(IIoT) 생태계 내에서 진동 기반 예측 유지보수(PdM)의 채택은 제조업, 에너지, 운송 및 프로세스 산업의 이해관계자들에게 Significant한 기회를 제공합니다. IIoT 플랫폼이 성숙해지고 센서 비용이 감소함에 따라, 고급 진동 분석의 통합은 점점 더 가능하고 경제적이 되어가고 있습니다. 가트너에 따르면, 전 세계 예측 유지보수 솔루션 시장은 2025년까지 100억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 진동 분석은 이 성장을 주도하는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.

이해관계자들에게 주요 기회는 다음과 같습니다:

OEM 및 장비 제조업체: 진동 센서 및 연결 모듈을 새로운 기계에 내장함으로써 OEM은 실시간 건강 모니터링 및 원격 진단과 같은 부가가치 서비스를 제공할 수 있습니다. 이는 자사 제품을 차별화하는 것뿐만 아니라 서비스 계약 및 데이터 기반 유지보수 제공을 통해 반복 수익 흐름을 개척합니다 (Siemens).
산업 운영자: 진동 기반 PdM을 배치하면 운영자들이 반응적 또는 계획적 유지보수에서 조건 기반 접근 방식으로 전환하여 예기치 않은 다운타임을 줄이고 자산 수명을 연장할 수 있습니다. McKinsey & Company는 예측 유지보수가 유지보수 비용을 최대 30%, 고장을 70%까지 줄일 수 있다는 추정을 하고 있습니다.
기술 제공자: IIoT 플랫폼, 엣지 컴퓨팅 및 AI 기반 분석에 전문화된 회사들은 진동 데이터를 다른 기계 건강 지표와 통합하는 확장 가능한 상호 운용 솔루션에 대한 수요 증가를 활용할 수 있습니다. 센서 제조업체 및 클라우드 제공업체와의 전략적 파트너십은 종단 간 솔루션 제공에 필수적입니다 (PTC).
서비스 통합자: 시스템 통합자 및 컨설팅 회사는 채택을 가속화하고 최종 사용자의 ROI를 극대화하기 위해 맞춤형 구현, 교육 및 변화 관리 서비스를 제공할 수 있습니다 (Accenture).

이해관계자를 위한 전략적 권장 사항은 다음과 같습니다:

진동 센서와 분석이 다양한 장비에서 원활하게 통합될 수 있도록 상호 운용 가능한 개방형 IIoT 아키텍처에 투자를 하십시오.
운영 기술 환경에 새로운 위험을 도입함에 따라 사이버 보안 및 데이터 거버넌스에 우선 순위를 두십시오 (NIST).
진동 기반 PdM에 대한 모범 사례, 공유 데이터 모델 및 산업 벤치마크 개발을 위한 산업 간 협력을 촉진하십시오.
AI와 기계 학습을 활용하여 이상 탐지, 원인 분석 및 예측 정확성을 향상시키고, 진동 데이터에서 더 큰 가치를 추출하십시오.

미래 전망: 새로운 응용 프로그램 및 장기 시장 잠재력

2025년과 그 이후를 바라보면, 산업 사물인터넷(IIoT) 생태계 내 진동 기반 예측 유지보수(PdM)는 센서 기술, 엣지 컴퓨팅 및 인공지능의 발전에 힘입어 중요한 확장을 기약하고 있습니다. 진동 분석과 IIoT 플랫폼의 통합은 제조, 에너지, 운송 및 공공 서비스 등 다양한 산업 분야에서 새로운 응용 프로그램을 열어줄 것으로 기대됩니다.

새롭게 떠오르는 응용 프로그램들은 안전하지 않거나 접근하기 어려운 환경에서도 대규모로 배치할 수 있는 무선, 저전력 진동 센서를 점점 더 활용하고 있습니다. 이는 펌프, 모터, 터빈 및 압축기와 같은 중요한 자산을 실시간으로 모니터링하여 예기치 않은 다운타임을 줄이고 유지보수 일정을 최적화할 수 있게 합니다. 5G 연결과 엣지 AI의 채택은 잠재적 장애에 대한 초고속의 정확한 이상 탐지 속도를 더욱 높이고 있으며, 이는 잠재적 고장에 대한 거의 즉각적인 반응을 가능하게 합니다. 가트너에 따르면, 2025년까지 산업 기업의 50% 이상이 IIoT 지원 예측 유지보수의 어떤 형태를 도입할 것으로 예상되며, 진동 분석이 핵심 구성 요소로 자리잡고 있습니다.

장기적인 시장 잠재력은 운영 효율성, 비용 절감 및 지속 가능성에 대한 강조가 커짐에 따라 뒷받침되고 있습니다. 산업들이 에너지 소비를 최소화하고 장비 수명을 연장하기 위해 노력함에 따라, 진동 기반 PdM은 전략적 필수가 되고 있습니다. 예측 유지보수 시장은 2027년까지 186억 달러에 이를 것으로 예상되며, 진동 모니터링 솔루션이 상당한 비중을 차지할 것으로 보고되고 있습니다 (MarketsandMarkets). 또한, PdM과 디지털 트윈 및 고급 분석 플랫폼의 융합은 시나리오 시뮬레이션, 원인 분석 및 처방 유지보수 권장 사항을 가능하게 하여 새로운 가치 흐름을 창출할 것으로 기대됩니다.

에너지 부문에서는 진동 기반 PdM이 풍력 터빈 및 발전 자산 모니터링에 사용되어 비싼 고장을 줄이고 그리드 신뢰성을 지원합니다.
제조업에서 이 기술은 기계 건강 통찰력이 자율 유지보수 및 생산 최적화를 이끄는 스마트 공장으로의 전환을 촉진하고 있습니다.
운송 및 물류 분야는 진동 분석을 통해 롤링 스톡, 컨베이어 및 기타 미션 크리티컬 인프라의 신뢰성을 확보하고 있습니다.

IIoT 플랫폼이 성숙하고 상호운용성 기준이 개선됨에 따라 진동 기반 예측 유지보수의 대규모 채택에 대한 장벽이 점점을 줄어들 것으로 예상됩니다. 차세대 혁신은 자동 학습 알고리즘, 엔터프라이즈 자산 관리 시스템과의 원활한 통합 및 최전선 직원들을 위한 분석 민주화에 집중될 것으로 보입니다. 이러한 트렌드는 진동 기반 PdM을 미래 산업 환경의 초석으로 자리매김하게 할 것입니다.