제조업 인공지능 시장 규모 및 예측

제조업 인공지능 시장 규모는 2023년에 23억 1천만 달러로 평가되었으며 2031년까지 359억 달러, 2024년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 47.80%로 성장합니다.

• 제조 분야의 인공 지능은 복잡한 알고리즘과 기계 학습을 사용하여 효율성, 생산 및 의사 결정을 개선합니다. 신경망, 컴퓨터 비전 및 로봇 공학 기술을 통해 로봇은 예측 유지 관리, 품질 관리, 공급망 최적화 등 인간 지능을 모방하는 작업을 수행할 수 있습니다.
• 인공 지능(AI)은 장비 고장을 예측하여 제조 운영을 개선합니다. 기계 학습을 사용하여 결함을 감지하고 정확하고 반복적인 작업을 위해 로봇을 배포하여 가동 중지 시간과 비용을 절감합니다. 수요 예측, 재고 관리, 물류 간소화를 통해 공급망 관리를 개선하여 운영 효율성을 높이고 낭비를 줄입니다.
• 제조 분야의 AI는 인간 상호 작용이 거의 없고 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 보다 자율적인 공장을 가능하게 합니다. 민첩한 생산을 위한 IoT 통합 및 고급 맞춤화를 통해. 이러한 개발은 제조 혁신, 지속 가능성 및 회복력을 촉진하여 변화하는 시장 요구를 충족할 수 있는 보다 효율적이고 적응 가능한 생산 시스템을 구축할 것입니다.

제조업의 인공지능 시장 역학

글로벌 제조업의 인공지능을 형성하는 주요 시장 역학 시장 포함

주요 시장 동인

• 자동화 수요 증가 한 가지 중요한 동인은 제조 공정을 자동화하여 수요를 늘리려는 욕구입니다. 생산성을 높이고 운영 비용을 낮추며 품질을 향상시킵니다. AI는 예측 유지 관리, 자동화된 품질 관리, 지능형 로봇 공학과 같은 고급 자동화 솔루션을 구현하여 제조업체가 생산성과 신뢰성을 높일 수 있도록 해줍니다.
• 기술 발전 기계 학습, 컴퓨터와 같은 AI 기술 비전과 빅데이터 분석은 제조업 분야에서 빠르게 주목을 받고 있습니다. 이러한 기술은 실시간 데이터 처리 및 분석을 제공하여 더 나은 의사 결정, 최적화된 운영 및 더 높은 제품 품질을 제공하여 시장 성장을 주도합니다.
• 공급망 최적화에 대한 요구 증가 글로벌 공급망이 점점 복잡해짐에 따라 보다 효과적인 관리와 최적화가 필요합니다. AI를 사용하면 기업은 수요를 예측하고, 재고를 관리하고, 물류를 간소화하여 공급망 조정 및 대응력을 향상할 수 있습니다. 이는 역동적인 시장 상황에서 경쟁 우위를 유지하는 데 매우 중요합니다.

주요 과제

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• 높은 구현 비용 제조에 AI 기술을 도입하는 데 필요한 초기 비용은 상당합니다. 여기에는 AI 시스템을 생성, 설치 및 관리하기 위한 최신 기술, 소프트웨어 및 자격을 갖춘 직원에 대한 지출이 포함됩니다. 많은 제조업체, 특히 중소기업의 경우 이러한 비용이 엄청나게 높아 채택에 방해가 될 수 있습니다.
• 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제 제조 환경에서는 엄청난 양의 데이터와 보안이 생성됩니다. AI 시스템의 통합은 데이터 관리의 복잡성을 가중시킵니다. 민감한 데이터의 개인정보 보호와 보안을 보장하는 것은 상당한 장벽이 됩니다. 사이버 공격과 데이터 유출로 인해 독점 정보와 운영 무결성이 위험해지고 일부 제조업체가 AI 기술을 완전히 수용하지 못하게 될 수 있기 때문입니다.
• 기술 격차 및 인력 저항 제조업에 AI를 성공적으로 적용하려면 AI, 기계 학습 및 데이터 분석 분야의 특정 역량을 갖춘 인력이 필요합니다. 현재 작업자의 역량과 AI 구현에 필요한 기술 사이에는 상당한 격차가 있습니다. 또한 직원들은 AI 기술의 원활한 전환과 수용을 보장하기 위해 신중한 변화 관리와 기술 향상 활동이 필요한 직무 대체에 대한 우려로 인해 저항할 수 있습니다.

주요 동향

• AI와 IoT의 통합인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)의 융합은 제조 분야에서 중요한 추세입니다. IoT 장치는 AI 시스템이 운영을 최적화하고 예측 유지 관리를 개선하며 전반적인 효율성을 높이기 위해 실시간으로 사용하는 기계 및 생산 라인에서 막대한 양의 데이터를 수집합니다. 이러한 협업을 통해 더욱 스마트하고 반응성이 뛰어난 산업 환경이 조성됩니다.
• Edge AI 채택Edge AI는 데이터를 중앙 집중식 클라우드 서버로 전송하는 대신 생산 현장에서 로컬로 처리합니다. 이 개념은 대기 시간을 줄이고 데이터 개인 정보 보호를 향상하며 실시간 의사 결정을 가능하게 하기 때문에 주목을 받고 있습니다. 제조업체는 에지에서 AI를 사용하여 중요한 애플리케이션의 신뢰성을 높이고 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
• AI 기반 맞춤화 및 유연성개별화된 제품에 대한 수요가 증가함에 따라 제조업체는 맞춤화와 생산 유연성을 높이기 위해 인공 지능(AI)으로 전환하고 있습니다. AI는 산업 공정을 더욱 민첩하게 만들어 개별 고객 요구에 맞는 소규모 배치를 효율적으로 제조할 수 있게 해줍니다. 이 전략은 대량 맞춤화를 촉진하고 다양한 소비자 요구를 신속하고 저렴하게 충족함으로써 생산자가 경쟁력을 유지하도록 돕습니다.

글로벌 제조 분야의 인공 지능 시장 지역 분석

다음은 글로벌 제조 분야의 인공 지능 시장에 대한 보다 자세한 지역 분석입니다

• 시장 조사 분석가에 따르면 북미는 전 세계 제조 인공 지능 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.
• 이 지역의 지배력은 우수한 기술로 인해 발생합니다. AI 연구 개발에 대한 개발 및 상당한 투자. 특히 미국에서 여러 첨단 산업 기업과 기술 혁신가의 존재는 AI 개발을 위한 강력한 생태계를 지원합니다. 이러한 환경은 AI 기술의 배포를 가속화하는 산업 자동화에 대한 정부의 실질적인 지원으로 더욱 향상됩니다. 이러한 변수가 결합되어 해당 지역의 AI 제조 부문에서 상당한 성장과 혁신을 촉진합니다.
• 북미 제조업체의 AI 애플리케이션은 제조 프로세스, 예측, 유지 관리 및 공급망 관리 개선에 중점을 둡니다. 인공 지능 기술은 산업 효율성을 개선하고 장비 문제를 예측 및 방지하며 공급망 프로세스를 간소화하는 데 사용됩니다. 이러한 애플리케이션은 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 기업이 경쟁 우위를 유지하고 시장 지배력을 확립하는 데도 도움이 됩니다. 그 결과 북미 제조업체는 글로벌 산업 환경의 선두 위치를 유지하면서 계속해서 AI 기술 통합을 주도하고 있습니다.

아시아 태평양

• 아시아 태평양 지역은 중국, 일본, 인도의 산업화 증가와 기술 혁신으로 인해 제조 시장에서 AI가 가장 빠르게 성장하는 지역으로 발전하고 있습니다. 이러한 확장은 국내 소비자 수요와 전세계 수출 시장 모두를 충족시키는 빠르게 발전하는 제조 산업에 의해 주도되고 있습니다. 경쟁력을 유지하기 위해 지역 제조업체들은 생산성과 효율성을 높이기 위해 증강 지능을 점점 더 많이 사용하고 있습니다.
• 인더스트리 4.0에 중요한 스마트 산업 기술의 출현으로 인해 시장 참여자들이 혁신하고 앞서 나가도록 더 많은 압력을 가하는 상당한 투자가 필요합니다. . 이 지역에서 가장 활발하고 빠르게 성장하는 부문 중 하나인 통신 산업은 이러한 경향을 나타냅니다. 제조업체가 AI를 통합하여 프로세스를 간소화하고 비용을 절감하며 품질을 향상함에 따라 경쟁 우위를 유지하는 데 있어 AI 기술의 역할이 커지고 있습니다.
• 또한 아시아 태평양 지역은 숙련된 인력 풀과 풍부한 인력의 혜택을 누리고 있습니다. 다국적 기업을 포함한 제조 회사의 수가 증가하고 있습니다. 이런 유능한 인력과 해외 기업의 진출이 맞물리면서 AI 기술 활용이 가속화됐다. 그 결과, 이 지역의 제조 산업은 AI 솔루션을 수용하여 생산을 최적화하고, 공급망 관리를 개선하고, 예측 유지 관리를 구현하여 AI 제조 시장의 글로벌 리더로서의 입지를 확고히 하는 등 빠르게 확장하고 있습니다.

글로벌 제조 인공 지능 시장세분화 분석

글로벌 제조 인공 지능 시장은 제공, 기술, 산업 및 지역을 기준으로 분류됩니다.

• 하드웨어
• 소프트웨어
• 서비스

기반 제공 제공되는 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스입니다. 소프트웨어 부문은 AI 애플리케이션을 활성화하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 제조 시장에서 AI를 지배합니다. 여기에는 AI 기반 솔루션을 구현하고 최적화하는 데 필요한 기계 학습 알고리즘, 데이터 분석 플랫폼 및 AI 프레임워크가 포함되어 있어 제조 프로세스, 유지 관리 및 공급망 관리를 개선하는 데 중요합니다.

제조 시장의 인공 지능, 기술별

• 기계 학습
• 컴퓨터 비전
• 자연어 처리(NLP)
• 상황 인식
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기술을 기반으로 시장은 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 및 상황 인식으로 구분됩니다. 머신러닝은 광범위한 적용 범위와 복잡한 산업 데이터 처리의 효율성으로 인해 산업 시장의 AI 기술 부문을 지배하고 있습니다. 이는 예측 유지 관리, 품질 관리 및 프로세스 최적화를 제공하여 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내리고 광범위한 생산 프로세스 전반에 걸쳐 운영 효율성을 높일 수 있도록 해줍니다.

산업별 제조 시장의 인공 지능

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• 자동차
• 의료기기
• 반도체 및amp; 전자제품
• 에너지 및amp; 파워
• 헤비메탈 및amp; 기계 제조
• 식품 및amp; 음료

산업을 기반으로 시장은 자동차, 의료 기기, 반도체 및 amp; 전자, 에너지 및 앰프; 파워, 헤비메탈 & 기계 제조 및 식품 & 음료수. 자동차 산업은 자동화, 품질 관리, 예측 유지보수를 위한 AI 기술의 초기 사용으로 인해 제조 분야의 인공지능 시장을 지배해 왔습니다. 복잡한 생산 프로세스로 인해 자율주행차와 같은 분야에서는 정밀도에 대한 요구가 높고 혁신에 대한 필요성이 모두 이 산업에서 AI의 광범위한 통합에 기여하고 있습니다.

주요 플레이어

"글로벌 인공지능" 제조 시장의 인텔리전스” 보고서는 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공할 것입니다. 시장의 주요 업체로는 Siemens, IBM, Intel Corporation, NVIDIA Corporation, General Electric Company, Microsoft Corporation, Google, Amazon Web Services 및 Rockwell Automation이 있습니다.

또한 당사의 시장 분석에는 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석과 함께 모든 주요 업체의 재무제표에 대한 통찰력을 제공하는 주요 업체 전용 섹션이 포함되어 있습니다. 경쟁 환경 섹션에는 위에서 언급한 전 세계 플레이어의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석도 포함됩니다.

제조업 시장의 인공 지능 최근 개발

보고서 범위

시장 조사의 조사 방법론

연구 방법론과 연구의 다른 측면에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 당사의 .

이 보고서를 구입한 이유

경제 및 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 하는 시장 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 시장 가치(USD Billion) 데이터 제공 가장 빠른 성장을 보이고 시장을 지배할 것으로 예상되는 지역 및 세그먼트를 나타냅니다. 해당 지역의 제품/서비스 소비를 강조하고 각 지역 내 시장에 영향을 미치는 요인을 나타내는 지역별 분석 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 주요 업체의 시장 순위를 포함하는 경쟁 환경 지난 5년간의 기업 확장 및 인수 프로필 회사 개요, 회사 통찰력, 제품 벤치마킹 및 주요 시장 참여자를 위한 SWOT 분석으로 구성된 광범위한 회사 프로필 다음과 관련된 업계의 현재 및 미래 시장 전망 신흥 지역과 선진 지역 모두의 성장 기회와 동인, 과제와 제한 사항을 포함하는 최근 개발 포터의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점의 시장에 대한 심층 분석 포함 가치 사슬 시장 역학 시나리오를 통해 시장에 대한 통찰력 제공 향후 시장의 성장 기회와 함께 6개월간 판매 후 분석가 지원

보고서 사용자 정의

어떤 경우에도