크레인 리프팅 렌탈 시장 성공을 위한 3가지 전략

크레인 리프팅 렌탈 시장 성공을 위한 3가지 전략

 

건설기계산업연구원  김인유

 

 

1. 서론 (Introduction)

리프팅 장비 렌탈 시장은 고성능 크레인, 고소작업대, 운반 장비 등 다양한 기종이 복합적으로 운영되는 고부가가치 산업이다.
최근 인프라 확충, 재생에너지 프로젝트, 도시 재개발 수요가 증가함에 따라 렌탈 시장은 자산 기반에서 서비스 중심의 산업구조로 전환하고 있다.

이러한 변화 속에서 글로벌 선도 기업들은 3P 전략(근접성·계획·성과)을 통해 경쟁우위를 확보하고 있다.
즉, Proximity(근접성)으로 고객 대응력을 높이고, Planning(계획)으로 장비 운용 효율을 극대화하며, Performance(성과)를 통해 시장 신뢰와 수익성을 동시에 달성한다.

 

 

2. 3P 전략

1) Proximity: 근접성 – 시장 접근의 신속성

Proximity는 단순히 지리적 거리만을 의미하지 않는다.
현장 대응 속도, 정비 네트워크, 물류 동선의 효율까지 포함한 운영적 근접성(operational proximity)이 핵심이다.

▪ 주요 전략 요소:

• Regional Depot Network:지역 거점 중심의 장비 배치(예: Liebherr, Mammoet, Sarens의 유럽형 거점 운영 모델)
• 24/7 Service Readiness:상시 정비 대응 시스템 구축
• Local Workforce Integration:현지 인력의 신속 대응 체계

▪ 사례:

Sarens는 유럽 전역에 70여 개의 지점을 두고 장비 가용률을 실시간으로 공유하여 고객 요청 후 평균 4시간 이내 장비 배차가 가능한 구조를 유지하고 있다.

▪ 국내 시사점:

• 한국의 렌탈 시장은 수도권 중심 구조로, 지방권(부산·광양·포항 등)의 신속 대응 네트워크가 미흡하다.
  향후 권역별 중형 크레인 허브 구축 원격 모니터링 기반 배차 체계 확립이 필요하다.

 

2) Planning: 계획 – 수요 예측과 자산 효율의 조율

렌탈 시장의 경쟁력은 단순한 장비 보유량이 아니라 적시에, 적소에, 적정 장비를 배치하는 계획력에서 결정된다.

▪ 핵심 구성요소:

• Fleet Utilization Planning:장비별 가동률(utilization rate) 관리
• Predictive Demand Modeling:빅데이터 기반 수요 예측 시스템
• Preventive Maintenance Scheduling:계획 정비로 다운타임 최소화

▪ 글로벌 트렌드:

Tadano, Liebherr, Terex 등 주요 제조사 렌탈 계열사는 IoT 기반 장비 상태 데이터(telemetry)를 활용해 예측 정비(PHM, Prognostics and Health Management)*를 실시하고 있으며, 이를 통해 장비 수명 15~20% 연장, 연간 가동률 92% 이상을 달성하고 있다.

* 예측정비(PHM, Prognostics and Health Management);

→ 장비의 상태 데이터를 실시간 분석하여 고장을 사전에 예측하고, 필요 시점에만 정비를 수행하는 기술을 의미합니다.

→ 단순한 “Predictive Maintenance(예측 정비)”보다 더 포괄적인 개념으로, 상태 감시(Condition Monitoring) + 수명 예측(Prognostics) + 건전성 관리(Health Management)를 모두 포함합니다.

▪ 국내 적용 방향:

• 건설기계관리정보시스템 (Construction Machinery Management Information System, CMMIS)과 연계한 장비 이력·정비데이터 통합
• 계절별·공종별 수요패턴 분석을 통한 장비 회전율 극대화
• 장기 프로젝트형 렌탈 계약(3~5년) 도입으로 안정적 수익 구조 확보

 

3) Performance: 성과 – 운영의 신뢰성과 수익성 확보

Performance는 단순한 매출 실적이 아닌, 서비스 품질·안전성·고객만족도를 통합한 운영 성과를 의미한다.

▪ 주요 지표:

구분	지표	목표 수준
장비 운용 효율	가동률(Utilization Rate)	≥90%
정비 신뢰도	평균고장간격 (MTBF, Mean Time Between Failures)	≥1,000h
고객 유지율	재계약률	≥75%
안전 지표	총사고율	≤0.5

 

▪ 사례:

Maxim Crane Works는 디지털 작업 기록(Digital Lift Log) 도입으로 운전 시간, 부하이력, 정비 이력을 통합 관리하여 고객사별 성과 분석 리포트를 제공한다. 이를 통해 2024년 기준 고객 유지율 78%, 장비 가동률 93%를 달성하였다.

▪ 국내 개선 방향:

• 장비 실적 관리 시스템(Lift Performance Management) 구축
• 핵심성과지표(Key Performance Indicator) 기반의 정량화된 서비스 평가모델 도입
• ISO 12480-1, ISO 9927-1 기준에 따른 정기 검사와 조종사 평가 체계 강화

 

3. 해외 렌탈 기업 3P 성과지표 비교표

기업명	지역	Proximity(근접성)	Planning(계획)	Performance(성과)
Sarens	유럽	70개 이상 서비스 거점 운영	IoT 기반 장비 배차시스템	가동률 91%, 고객 유지율 80%
Maxim Crane	북미	55개 지사 네트워크	Fleet Data Platform	가동률 93%, MTBF 1,200h
Mammoet	글로벌	대륙별 전략 거점	예측 정비(PHM) 체계화	CO₂ 감축률 18%, 안전 지표 TRIR 0.4
Tadano Rental	일본	지역별 서비스센터 15개	Telemetry 기반 정비 관리	수익률 +12%, 재계약률 77%

 

 

4. 결론 (Conclusion)

리프팅 렌탈 시장의 경쟁력은 장비의 규모가 아닌 운영의 정교함에서 비롯된다.

근접성, 계획, 성과로 구성된 3P 전략은 “신속 대응–효율 운영–성과 입증”의 선순환 구조를 형성한다.

• 근접성(Proximity)은 고객 대응력과 현장 신뢰를 강화하고,
• 계획(Planning)은 수익성과 예측 가능성을 높이며,
• 성과(Performance)는 이를 수치화해 기업의 브랜드 가치를 입증한다.

향후 리프팅 렌탈 시장은 데이터와 디지털 전환을 중심으로 재편될 것이다.

AI 예측정비, 디지털 트윈 시뮬레이션, 원격 모니터링, 그리고 탄소중립형 배터리 크레인 등 기술 혁신이 산업 경쟁의 기준이 된다.

결국 “장비 중심 산업”에서 “데이터·서비스 중심 산업”으로의 진화가 한국 렌탈 산업의 미래 경쟁력을 좌우하게 될 것이다.

3P 전략은 그 변화의 방향을 제시하는 가장 실질적이며 균형 잡힌 프레임워크다.