제조업 분야의 인공지능(AI) 시장 규모 및 예측 2026-2035, 부문별(구성요소, 기술, 응용 프로그램, 최종 사용), 성장 기회, 혁신 환경, 규제 변화, 전략적 지역 통찰력(미국, 일본, 중국, 한국, 영국, 독일, 프랑스), 경쟁 역학(Siemens, IBM, General Electric, Rockwell Automation, Microsoft)

시장 전망

제조업 인공지능(AI) 시장 규모는 2025년 79억 4천만 달러에서 2035년 2,819억 3천만 달러로 확대될 것으로 예상되며, 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR)은 42.9%를 상회할 것으로 예상됩니다. 2026년 해당 산업의 매출 잠재력은 110억 7천만 달러입니다.

• 기준 연도 값 (2025): USD 7.94 Billion
• 연평균 성장률 (2026-2035): 42.9%
• 예측 연도 값 (2035): USD 281.93 Billion
• 과거 데이터 기간: 2021-2025
• 가장 큰 지역: North America
• 예측 기간: 2026-2035

주요 내용:

• 북미 지역은 첨단 제조 기술 도입에 힘입어 2025년 41.2% 이상의 시장 점유율을 기록했습니다.
• 아시아 태평양 지역은 급속한 산업 자동화 및 AI 통합에 힘입어 2026년부터 2035년까지 48% 이상의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
• 소프트웨어 부문은 확장 가능한 AI 솔루션으로 제조 자동화 및 효율성을 향상시켜 2025년 46.35%의 매출 점유율을 달성했습니다.
• 2025년 41.2%의 시장 점유율을 기록한 머신 러닝(ML) 부문의 성장은 제조 분야에서 예측 분석 및 프로세스 자동화를 최적화하는 ML에 의해 주도되었습니다.
• 예측 유지 보수 및 기계 검사 부문은 가동 중지 시간 감소로 인한 비용 절감이 예측 유지 보수 도입을 촉진함에 따라 2025년 제조 분야에서 36.4%의 인공 지능 시장 점유율을 차지할 것입니다.
• 제조 분야에서 인공 지능 시장의 주요 경쟁자는 다음과 같습니다. Siemens(독일), IBM(미국), General Electric(미국), Rockwell Automation(미국), Microsoft(미국), SAP(독일), Schneider Electric(프랑스), Fanuc(일본), ABB(스위스), NVIDIA(미국).

시장 역학

예측 유지보수에 AI 통합 증가

예측 유지보수에 인공지능을 통합함으로써 운영 효율성을 높이고 가동 중단 시간을 줄임으로써 제조 환경에 혁신을 일으키고 있습니다. 제조업체는 AI 알고리즘을 활용하여 기계에서 수집된 방대한 양의 데이터를 분석하여 고장 발생 전에 예측하고 생산 중단을 최소화할 수 있습니다. 예를 들어, 지멘스는 AI 기반 예측 분석을 통해 유지보수 비용을 크게 절감하고 장비 수명을 향상시켰다고 보고했습니다. 이러한 성장 동력은 운영 효율성에 대한 수요 증가와 일치할 뿐만 아니라 제조 분야의 디지털 혁신을 향한 광범위한 추세를 반영합니다. 기존 업체와 신규 진입 업체 모두 유지보수 프로세스를 최적화하는 AI 기술에 투자하여 이러한 변화를 활용하고, 궁극적으로 자동화가 증가하는 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

제조업에서 AI 기반 품질 관리 확대

AI 기반 품질 관리 시스템의 확대는 제품 품질을 향상시키고 낭비를 줄임으로써 제조 시장에서 인공지능을 재편하고 있습니다. 머신 러닝 및 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술을 통해 제조업체는 생산 프로세스를 실시간으로 모니터링하여 결함과 불일치를 전례 없는 정확도로 식별할 수 있습니다. 예를 들어, Fanuc과 같은 기업들은 실시간 품질 검사에 AI를 활용하여 불량품 발생을 눈에 띄게 감소시키고 있습니다. 이러한 변화는 고품질 제품에 대한 소비자의 높아진 기대치를 충족할 뿐만 아니라 자원 낭비를 최소화하여 지속가능성 이니셔티브에도 부합합니다. 제조업체에게 전략적 기회는 AI 품질 관리 솔루션을 통합하여 기존 기업과 스타트업 모두 탁월한 제품 품질과 운영 효율성을 통해 차별화를 이룰 수 있도록 하는 것입니다.

자율 제조 시스템 개발

자율 제조 시스템 개발은 제조 시장에서 인공지능의 핵심 성장 동력으로, 생산 공정의 효율성과 유연성을 향상시킵니다. AI, 로봇 공학, IoT 기술을 활용하여 제조업체는 인간의 개입 없이 변화하는 생산 요구에 적응하는 자율 운영 시스템을 구축할 수 있습니다. ABB와 같은 기업들은 이러한 혁신의 선두에 서서 자율 시스템이 워크플로우를 최적화하고 인건비를 절감하는 방법을 선보이고 있습니다. 이러한 추세는 기술 발전과 함께 숙련된 인력에 대한 수요가 증가함에 따라 노동력 역학에 큰 변화가 일어나고 있음을 보여줍니다. 전략적 기회는 기존 제조업체와 스타트업 모두가 자율 시스템을 활용하여 혁신을 주도하고 노동력 부족 문제를 해결하며 제조 부문의 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있는 능력에 있습니다.

산업 제약:

데이터 개인정보 보호 우려

데이터 개인정보 보호에 대한 관심 증가는 제조 시장에서 인공지능(AI) 도입에 큰 걸림돌이 되고 있습니다. 제조업체들이 데이터 수집 및 분석에 크게 의존하는 AI 기술을 통합함에 따라, 민감한 정보 처리에 대한 엄격한 규제에 직면하게 됩니다. 유럽의 일반 개인정보 보호법(GDPR)과 같은 규제 체계는 데이터 사용에 엄격한 요건을 부과하여 기업들이 규정 준수를 위해 노력하는 과정에서 운영상의 비효율성을 초래합니다. 예를 들어, 국제개인정보보호전문가협회(IAPP)의 보고서에 따르면, 기업의 58%가 규정 준수 비용을 AI 도입의 주요 장애물로 꼽습니다. AI 역량을 최대한 활용하려는 이러한 주저함은 혁신을 저해하고 투자를 저해할 수 있으며, 특히 복잡한 규제 환경을 헤쳐나갈 자원이 부족한 소규모 기업의 경우 더욱 그렇습니다. 개인정보 보호에 대한 우려가 지속적으로 커짐에 따라, 제조업체는 기술 발전과 강력한 규정 준수 전략 간의 균형을 맞춰야 하며, 이는 AI 통합의 진전을 저해할 수 있습니다.

인력 부족

AI 분야의 숙련된 인력 부족은 제조 부문의 심각한 걸림돌입니다. 기업들이 AI 기술을 구현하고자 할 때, 이러한 시스템을 효과적으로 설계, 구현 및 유지할 수 있는 자격을 갖춘 인력을 찾는 데 어려움을 겪습니다. 세계경제포럼(WEF)에 따르면, 기업 리더의 94%가 혁신과 경쟁력 유지를 저해하는 인력의 기술 격차에 대해 우려하고 있습니다. 기존 기업들은 신속하게 적응하는 데 어려움을 겪는 반면, 신규 진입 기업들은 전문 인력에 대한 높은 수요로 인해 진입 장벽에 직면합니다. 이러한 기술 격차는 AI 기반 효율성 향상의 잠재력을 제한할 뿐만 아니라 업계 내 경쟁 역학을 악화시킵니다. 제조 부문이 지속적으로 발전함에 따라, AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하려는 기업에게는 단기 및 중기적으로 인력 문제를 해결하는 것이 무엇보다 중요할 것입니다.

지역예보

북미 시장 통계:

북미는 2025년 전 세계 제조 인공지능 시장의 41.2% 이상을 차지하며 최대 시장으로 자리매김했습니다. 이러한 우세는 AI 기반 솔루션에 대한 상당한 투자로 가속화된 첨단 제조 기술 도입에 크게 기인합니다. AI 기술의 통합은 자동화 및 스마트 제조 프로세스에 대한 수요 증가에 발맞춰 운영 효율성과 생산성 수준을 혁신했습니다. 제너럴 일렉트릭(GE)과 지멘스(Siemens)와 같은 기업들은 제조 프레임워크에 AI를 통합하여 의사 결정을 개선하고 운영 비용을 절감함으로써 이러한 변화를 선도하고 있습니다. 또한, 이 지역의 탄탄한 인프라와 숙련된 인력은 제조업의 디지털 전환 및 혁신으로의 원활한 전환을 촉진하여 북미의 입지를 강화합니다.

미국은 기술 발전과 혁신에 대한 헌신을 바탕으로 북미 제조 인공지능 시장을 선도하고 있습니다. 미국에서는 공급망을 최적화하고 생산 역량을 향상시키는 AI 애플리케이션에 대한 수요가 급증했습니다. 예를 들어, 미국 국립표준기술원(NIST)은 제조 공정에 AI 통합을 장려하고 안전 및 효율성 기준을 준수하는 프레임워크를 개발하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 이러한 규제 지원은 기업가 정신과 기술 실험을 장려하는 문화와 결합되어 미국을 제조업 AI 도입의 선두주자로 자리매김하게 했습니다. 미국이 기술 및 혁신 분야에서 경쟁 우위를 지속적으로 활용함에 따라, 이는 미국 시장 입지를 강화할 뿐만 아니라 북미 지역의 제조 분야 AI 시장 전반의 성장에도 크게 기여하고 있습니다.

아시아 태평양 시장 분석:

아시아 태평양 지역은 제조 분야 AI 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역으로 부상하여 48%의 높은 연평균 성장률을 기록했습니다. 이러한 성장은 급속한 산업 자동화와 AI 통합에 크게 기인하며, 제조업체들은 운영 효율성과 제품 품질을 향상시키기 위해 지능형 시스템을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 이 지역의 기술 발전에 대한 강력한 관심은 기업들이 생산 공정을 최적화하고 비용을 절감하기 위해 노력함에 따라 스마트 제조 솔루션에 대한 수요 증가로 이어지고 있습니다. 더욱이 지속가능성과 자원 효율성에 대한 중요성이 커지면서 투자 우선순위가 형성되고 있으며, 기업들은 AI를 활용하여 낭비를 최소화하고 에너지 관리를 개선하고 있습니다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 아시아 태평양 지역은 로봇 도입을 선도하며, 제조업 자동화 및 AI 활용에 대한 명확한 진전을 보이고 있습니다.

일본은 첨단 기술 인프라와 강력한 혁신 의지를 특징으로 하는 제조업 인공지능 시장에서 중추적인 역할을 하고 있습니다. 일본의 급속한 산업 자동화에 대한 강조는 AI 기반 로봇 및 스마트 팩토리에 대한 상당한 투자에서 분명히 드러납니다. 예를 들어, 경제산업성(METI)은 다양한 산업 분야에서 AI 도입을 촉진하고 생산성을 향상시키며 인력의 첨단 기술 분야 전환을 지원하기 위한 이니셔티브를 시작했습니다. 일본 제조업체들이 운영에 AI를 점점 더 많이 통합함에 따라, 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 고품질의 맞춤형 제품에 대한 변화하는 소비자 선호도에도 대응하고 있습니다. 이러한 전략적 전환을 통해 일본은 지역 AI 제조 환경의 핵심 주자로 자리매김하고 기술 기업과 전통 산업 간의 협력을 촉진합니다.

제조업 인공지능 시장의 또 다른 주요 국가인 중국은 정부의 AI 기술에 대한 막대한 지원과 투자에 힘입어 혁신적인 변화를 경험하고 있습니다. 중국 정부의 '중국 제조 2025' 정책은 제조 공정에 AI를 통합하는 것을 강조하며, 중국의 제조 역량을 세계 수준으로 끌어올리는 것을 목표로 합니다. 이 정책은 국내 기업들의 AI 솔루션 도입을 촉진하여 국내외 시장에서 경쟁력을 강화했습니다. 예를 들어, 화웨이와 알리바바와 같은 기업들은 예측 유지보수 및 스마트 물류에 중점을 두고 제조에 특화된 AI 애플리케이션 개발을 선도하고 있습니다. 스마트하고 효율적인 생산에 대한 소비자 수요가 증가함에 따라, 중국의 AI 활용에 대한 적극적인 접근 방식은 아시아 태평양 시장에서 강력한 입지를 확보하고 있으며, 제조 분야에서 인공지능(AI) 분야의 글로벌 리더십을 강화하고 있습니다.

유럽 시장 동향:

유럽은 탄탄한 산업 기반과 혁신에 대한 강한 의지를 바탕으로 제조 분야에서 인공지능(AI) 시장에서 압도적인 점유율을 기록했습니다. 다양한 제조 공정에 AI 솔루션을 통합하는 데 기여하는 첨단 기술 인프라는 이 지역의 중요성을 더욱 부각시킵니다. 최근 소비자들이 지속 가능하고 효율적인 생산 방식을 선호함에 따라 제조업체들은 AI 기술을 도입하여 운영 효율성을 높이고 낭비를 줄이고 있습니다. 특히 유럽 집행위원회는 회원국 전반의 디지털 혁신을 촉진하기 위한 디지털 유럽 프로그램(Digital Europe Programme)과 같은 이니셔티브를 통해 AI를 적극적으로 홍보해 왔습니다. 숙련된 인력과 경쟁 환경이 결합된 이러한 노력은 유럽을 AI 투자의 비옥한 토양으로 자리매김하여 향후 수년간 상당한 성장 기회를 제공합니다.

독일은 강력한 엔지니어링 유산과 인더스트리 4.0 이니셔티브에 대한 헌신을 특징으로 하는 제조업 인공지능 시장에서 중추적인 역할을 합니다. 독일은 제조업 부문의 디지털화에 중점을 두고 있으며, 지멘스와 같은 기업들은 생산성과 혁신을 향상시키기 위해 AI를 생산 라인에 적극적으로 통합하고 있습니다. 독일 연방 경제에너지부의 AI 전략에 명시된 바와 같이 독일 정부의 AI 연구 개발 지원은 이러한 성장을 더욱 촉진합니다. 정부 정책과 산업 요구 간의 이러한 전략적 연계는 독일이 AI 기반 제조 솔루션 분야를 선도할 수 있는 잠재력을 강조하며, 유럽 내에서 독일의 중요한 입지를 더욱 강화합니다.

프랑스 또한 활발한 스타트업 생태계와 정부의 기술 발전 지원을 바탕으로 제조업 인공지능 시장에서 두드러진 입지를 유지하고 있습니다. 프랑스 정부는 AI의 윤리적 활용과 제조 분야의 효율성 및 지속가능성 향상을 강조하는 'AI for Humanity' 전략과 같은 이니셔티브를 시작했습니다. 다쏘시스템과 같은 기업들은 AI를 활용하여 생산 공정 및 공급망 관리를 최적화하는 데 앞장서고 있습니다. 프랑스는 스타트업과 기존 제조업체 간의 혁신 및 협업 문화를 지속적으로 육성함으로써 지역 AI 환경에서 경쟁력을 강화하고, 제조 분야의 혁신적인 발전을 이끌어낼 수 있는 시너지 효과를 창출하고 있습니다.

세분화 분석

 

구성 요소별 분석

제조업 인공지능 시장은 소프트웨어 부문이 주도하고 있으며, 2025년에는 46.4%의 점유율로 압도적인 우위를 점했습니다. 이러한 선도적인 입지는 제조 자동화 및 효율성을 향상시키는 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 수요 증가에 기인합니다. 제조업체들이 운영 최적화 및 비용 절감을 모색함에 따라 고급 소프트웨어 도구의 통합은 필수적이 되었으며, 이는 업계 전반의 디지털 혁신 추세를 반영합니다. 지멘스와 같은 기업들은 AI 기반 소프트웨어 애플리케이션을 통해 생산 효율성을 크게 향상시켰다고 보고했습니다. AI 기술의 지속적인 발전은 혁신과 경쟁 우위 확보를 위한 새로운 길을 열어줌에 따라, 이 부문은 기존 기업과 신흥 기업 모두에게 전략적 이점을 제공합니다. 앞으로 제조업체들이 자동화와 데이터 기반 의사 결정을 점점 더 우선시함에 따라 소프트웨어 부문은 핵심적인 역할을 계속할 것으로 예상됩니다.

기술 분석

제조업 인공지능 시장에서 머신러닝(ML) 부문은 2025년 시장 점유율 41.2% 이상을 차지했습니다. 이처럼 높은 점유율은 주로 운영 효율성 향상에 필수적인 예측 분석 및 프로세스 자동화를 최적화하는 ML의 능력에 기인합니다. 제조업체들은 방대한 양의 데이터를 분석하기 위해 ML 알고리즘을 점점 더 많이 도입하고 있으며, 이를 통해 더욱 정보에 기반한 의사 결정과 선제적 유지 관리 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 제너럴 일렉트릭(GE)은 ML을 활용하여 예측 분석 기능을 강화하여 다운타임을 줄이고 생산성을 향상시켰습니다. 데이터 중심 전략에 대한 중요성이 커짐에 따라 기존 기업과 스타트업 모두에게 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 ML을 활용할 수 있는 중요한 기회가 창출됩니다. ML 기술의 지속적인 발전에 따라, 이 분야는 제조 공정을 지속적으로 개선하고 혁신을 주도함으로써 그 중요성을 유지할 것으로 예상됩니다.

응용 분야별 분석

제조업 인공지능 시장은 예측 유지보수 및 기계 검사 애플리케이션의 영향을 크게 받으며, 2025년 시장의 36.4% 이상을 차지했습니다. 이 분야의 성장은 가동 중단 감소를 통한 비용 절감에 크게 기인하며, 제조업체는 예측 유지보수 솔루션을 적극적으로 도입하고 있습니다. 산업계가 운영 효율성을 유지하고 중단을 최소화해야 하는 압력이 커짐에 따라, 실시간 모니터링 및 예측적 통찰력을 제공하는 기술은 필수불가결한 요소가 되고 있습니다. Honeywell과 같은 기업들은 예측 유지보수 전략을 성공적으로 구현하여 상당한 비용 절감과 자산 수명 연장을 달성했습니다. 이 애플리케이션은 기존 기업들에게 전략적 이점을 제공할 뿐만 아니라, 신규 진입 기업들이 이 분야에서 혁신을 이룰 수 있는 길을 열어줍니다. 운영 무결성 유지 및 비용 절감에 중점을 두고 있는 이 분야는 단기 및 중기적으로 투자 및 개발의 중심이 될 것입니다.

경쟁 구도

제조업 인공지능 시장의 주요 기업으로는 지멘스, IBM, 제너럴 일렉트릭, 로크웰 오토메이션, 마이크로소프트, SAP, 슈나이더 일렉트릭, 화낙, ABB, 엔비디아 등이 있습니다. 이 기업들은 AI 기술을 제조 공정에 통합하는 데 앞장서고 있으며, 폭넓은 전문 지식과 혁신 역량을 활용하여 운영 효율성을 향상시키고 있습니다. 예를 들어 지멘스는 디지털 제조 솔루션 분야의 선두주자로 자리매김했으며, IBM은 예측 유지보수 및 공급망 최적화를 위한 AI 활용에 집중하고 있습니다. 제너럴 일렉트릭은 산업용 IoT 및 AI 통합에 대한 헌신적인 노력을 통해 스마트 제조 이니셔티브 추진에 있어 영향력을 입증하고 있습니다. 마찬가지로, 로크웰 오토메이션과 마이크로소프트는 원활한 AI 도입을 지원하는 강력한 플랫폼으로 인정받으며, 역동적인 시장에서 중요한 입지를 확보하고 있습니다.

제조업 인공지능 분야의 경쟁 구도는 이러한 주요 기업들 간의 다양한 전략적 활동이 특징입니다. SAP와 슈나이더 일렉트릭과 같은 기업 간의 협력은 제조 운영의 생산성과 지속가능성을 향상시키는 혁신적인 솔루션을 육성하고 있습니다. 또한, NVIDIA와 ABB와 같은 기업들의 지속적인 연구 개발 투자는 AI 애플리케이션의 경계를 넓히고 더욱 발전된 자동화 및 데이터 분석 기능을 가능하게 하고 있습니다. 신제품 출시와 기술 발전은 경쟁 환경을 재편하여 기업들이 시장 입지를 강화하고 혁신을 주도할 수 있도록 지원하고 있습니다. 기존 제조 시스템에 AI를 통합하는 데 중점을 두는 것이 점차 차별화 요인으로 자리 잡고 있으며, 전반적인 경쟁력을 강화하고 있습니다.

지역 기업을 위한 전략적/실행 가능한 권장 사항

북미 지역에서는 기술 스타트업과의 파트너십을 강화함으로써 기존 기업들이 최첨단 AI 혁신 기술을 활용할 수 있도록 지원합니다. 특정 제조 과제에 맞춤형 AI 솔루션을 개발하는 데 중점을 둔 협력 프로젝트에 참여하면 운영 효율성을 높이고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 또한, 직원들의 AI 기술 역량을 강화하기 위한 인력 교육 프로그램에 투자하는 것은 이러한 발전을 효과적으로 활용할 수 있는 숙련된 인력을 유지하는 데 매우 중요합니다.

아시아 태평양 지역에서는 스마트 제조 솔루션에 대한 급증하는 수요를 활용하는 것이 중요한 기회입니다. 지역 연구 기관과의 협력은 지역 제조 수요에 부합하는 AI 애플리케이션 개발을 촉진하여 제품 제공을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 물류 및 공급망 기업과의 시너지 효과를 모색하면 운영을 간소화하고 시장 변화에 대한 대응력을 향상시켜 급변하는 환경에서 유리한 입지를 확보할 수 있습니다.

유럽에서는 AI 기반 솔루션을 통해 지속가능성에 중점을 두는 것이 규제 동향 및 소비자 선호도와도 잘 부합할 수 있습니다. 친환경 기술과 에너지 효율적인 제조 관행을 강조하는 제휴를 체결하면 브랜드 평판을 향상시킬 뿐만 아니라 시장 수요에도 부합할 수 있습니다. 또한, AI를 활용하여 생산 공정을 최적화하고 폐기물을 줄임으로써 경쟁 우위를 확보하고 기업이 경제적 목표와 환경적 목표를 모두 효과적으로 달성할 수 있도록 지원합니다.