■ 英語タイトル:Artificial Intelligence In Manufacturing Market Forecasts to 2030 – Global Analysis By Component (Hardware, Software and Services), Deployment Mode (On-Premise and Cloud), Technology, Application, End User and By Geography
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 | ■ 発行会社/調査会社:Stratistics MRC
■ 商品コード:SMRC24NOV033
■ 発行日:2024年9月
■ 調査対象地域:グローバル
■ 産業分野:通信
■ ページ数:200 Pages
■ レポート言語:英語
■ レポート形式:PDF
■ 納品方式:Eメール
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*** レポート概要(サマリー)***
Stratistics MRCによると、世界の製造業用人工知能(AI)市場は2024年に45億9000万ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は45.6%で、2030年には228億6000万ドルに達する見込みです。製造業用人工知能(AI)(AI)とは、生産プロセスの最適化、効率の改善、コスト削減のための高度なアルゴリズムと機械学習モデルの使用を指します。AIは、予知保全、品質管理、サプライチェーン管理、ロボットによる自動化などの分野を強化することができます。膨大な量のデータをリアルタイムで分析することで、AI駆動型システムは、製造業者が非効率性を特定し、機器の故障を予測し、データ駆動型の意思決定を行うのに役立ちます。
キャップジェミニの2019年版レポートによると、ヨーロッパの製造業はAI技術の導入でリードしており、ドイツは導入でトップランクにあります。
市場のダイナミクス
ドライバー
インダストリー4.0の採用
インダストリー4.0は、高度に相互接続されたインテリジェントな生産システムを構築するために、AI、モノのインターネット(IoT)、ロボット工学、ビッグデータを使用することを重視しています。AIはリアルタイムのモニタリング、予知保全、プロセスの最適化を可能にし、効率を高め、ダウンタイムを削減します。製造業がスマート工場とデジタル化にシフトするにつれ、AIは意思決定の自動化、製品品質の向上、運用の柔軟性の実現に不可欠となり、製造業市場におけるAIの全体的な成長を促進しています。
抑制要因
データ・プライバシーとセキュリティへの懸念
製造業用人工知能(AI)(AI)におけるデータプライバシーとセキュリティの懸念は、AIシステムが機械、プロセス、ネットワークから得られる膨大な量の機密データに依存しているために生じます。このデータは、多くの場合、接続された環境に保存され処理されるため、サイバー攻撃、不正アクセス、侵害に対して脆弱になります。このようなリスクは、潜在的なデータの脆弱性に対して慎重になる可能性があるため、AIソリューションの採用を思いとどまるメーカーもあり、製造市場におけるAIの成長を妨げています。
機会:
自動化への需要の高まり
AIを活用した自動化は、人の介入を減らし、業務を合理化し、エラーを最小限に抑えることで、コスト削減と生産性向上につながります。製造業者は、ロボットによる自動化、予知保全、品質管理などの作業にAIを採用し、スピードと精度を高めています。自動化はまた、スキルのギャップを埋め、反復作業を処理することで、労働力不足にも対応します。産業界が生産性を高め、競争力を維持することを目指しているため、AI主導の自動化に対する需要は増加の一途をたどっており、市場の成長を後押ししています。
脅威
高い導入コスト
製造業におけるAIは、センサー、データ処理システム、機械学習アルゴリズムなど、高度なハードウェア、ソフトウェア、専用インフラが必要なため、導入コストが高い。さらに、既存のレガシーシステムとAIを統合するには、大幅なカスタマイズ、時間、熟練した人材が必要となり、費用がさらに増加します。これらの初期費用は、継続的なメンテナンスや更新とともに、特に中小企業(SME)にとって財政的な障壁となります。
コビッド19の影響
covid-19の大流行は、企業がサプライチェーンの混乱、労働力不足、運用上の課題を克服しようとしたため、製造業用人工知能(AI)の採用を加速させました。AIを活用した自動化、予知保全、需要予測は、生産効率を維持し、変動する市場環境に適応するために不可欠となりました。しかし、景気の先行き不透明感や資本支出の減少により、初期投資は鈍化。このような状況にもかかわらず、長期的な影響は良好で、製造業における弾力性、柔軟性、業務効率の改善を目的としたAIソリューションへの注目が高まっています。
予測期間中、サプライチェーン管理分野が最大になる見込み
予測期間中、サプライチェーン管理セグメントが最大になると予測。製造業用人工知能(AI)(AI)は、業務の最適化、需要予測の強化、在庫管理の改善により、サプライチェーン管理に革命をもたらしています。AI主導のシステムは、大規模なデータセットを分析して需要パターンを予測し、サプライチェーンの混乱を検出して物流を合理化します。予測分析により、メーカーは過剰在庫の削減と在庫切れの防止が可能になり、AIを活用した自動化はスケジューリングとリソース割り当てに役立ちます。
予測期間中のCAGRはエレクトロニクス分野が最も高い見込み
予測期間中、CAGRが最も高くなると予測されるのはエレクトロニクス分野です。電子機器製造における人工知能(AI)は、欠陥検出、予知保全、品質管理などの作業を自動化することで、効率と精度を高めます。AIを搭載したコンピュータビジョンシステムは、リアルタイム検査を可能にし、製品品質の向上と人的ミスの低減を実現します。機械学習アルゴリズムは生産工程を最適化し、ダウンタイムと無駄を最小限に抑えます。また、AIはサプライチェーンの最適化と在庫管理をサポートし、オペレーションの柔軟性を向上させます。
最大のシェアを占める地域
アジア太平洋地域は、力強い産業発展、自動化を推進する政府のイニシアチブ、スマート工場の台頭を背景に、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されます。中国、日本、韓国などの国々は、生産効率を高めるためにロボット工学、機械学習、予測分析に多額の投資を行っており、AIの導入でリードしています。この地域の堅調な製造部門は、技術の進歩や生産性の向上とコスト削減に対する需要の高まりと相まって、アジア太平洋地域をAI主導型産業変革の重要な拠点として位置付けています。
CAGRが最も高い地域:
北アメリカは、先進技術の導入、スマート・マニュファクチャリングへの注力、デジタル・トランスフォーメーションの推進により、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されます。予測保守、品質管理、プロセス最適化のためにAIを活用する製造業者では、アメリカがリードしています。高度に発達したこの地域の産業部門は、自動化や機械学習への投資と相まって、効率性と革新性の向上を支えています。ロボット工学とデータ分析におけるAIを活用したソリューションは、北アメリカの製造業者の生産性向上、運用コスト削減、グローバル市場での競争力強化に貢献しています。
市場の主要企業
製造業用人工知能(AI)市場で紹介されている主要企業には、Siemens, General Electric (GE), IBM, Rockwell Automation, ABB, Honeywell, Microsoft, Bosch, Schneider Electric, SAP, NVIDIA, Intel, PTC, Oracle, Fujitsu, Sandvik, Teradyne, Zebra Technologies and Autodeskなどがあります。
主な動向:
2024年6月、サンドビックはマイクロソフトとの提携による製造ソフトウェア「Manufacturing Copilot」にAIを搭載。これにより、24時間365日のインテリジェントなカスタマーアシスタンスにより、お客様にシンプルでより利用しやすい体験を提供します。Copilotはリアルタイムのアップデートを提供し、情報に基づいた選択を可能にします。これは、顧客体験を強化するAIロードマップの第一歩です。
2024年4月、マイクロソフトはクラウドから工場現場への新たな産業AIイノベーションを発表しました。このAI主導のシフトは、多くの組織にビジネスモデルの根本的な変更を促し、異種データ資産やレガシー製品によるデータのサイロ化、サプライチェーンの可視性の問題、労働力不足、従業員のスキルアップの必要性など、業界全体の課題に対処する方法を再評価しています。
対象コンポーネント
– ハードウェア
– ソフトウェア
– サービス
展開モード
– オンプレミス
– クラウド
対象テクノロジー
– 機械学習(ML)
– 自然言語処理(NLP)
– コンピュータビジョン
– コンテキスト認識コンピューティング
– ディープラーニング
– その他のテクノロジー
対象アプリケーション
– 予知保全
– 機械検査
– 品質管理
– 生産計画
– 在庫最適化
– サプライチェーン管理
– 歩留まりの最適化
– その他のアプリケーション
対象エンドユーザー
– 自動車
– エレクトロニクス
– エネルギー・電力
– 医薬品
– 化学
– 食品・飲料
– 航空宇宙・防衛
– その他のエンドユーザー
対象地域
– 北アメリカ
アメリカ
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
ドイツ
イギリス
イタリア
フランス
スペイン
その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
日本
中国
インド
オーストラリア
ニュージーランド
韓国
その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
アルゼンチン
ブラジル
チリ
その他の南アメリカ諸国
– 中東/アフリカ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
カタール
南アフリカ
その他の中東/アフリカ
レポート内容
– 地域および国レベルセグメントの市場シェア評価
– 新規参入企業への戦略的提言
– 2022年、2023年、2024年、2026年、2030年の市場データをカバー
– 市場動向(促進要因、制約要因、機会、脅威、課題、投資機会、推奨事項)
– 市場予測に基づく主要ビジネスセグメントにおける戦略的提言
– 主要な共通トレンドをマッピングした競合のランドスケープ
– 詳細な戦略、財務、最近の動向を含む企業プロファイリング
– 最新の技術的進歩をマッピングしたサプライチェーン動向
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 製造業用人工知能(AI)の世界市場、コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ハードウェア
5.2.1 プロセッサ
5.2.2 メモリデバイス
5.2.3 ネットワークコンポーネント
5.3 ソフトウェア
5.3.1 人工知能プラットフォーム
5.3.2 コンピュータ・ビジョン・ツール
5.4 サービス
5.4.1 マネージド・サービス
5.4.2 プロフェッショナルサービス
6 製造業用人工知能(AI)の世界市場、展開モード別
6.1 導入
6.2 オンプレミス
6.3 クラウド
7 製造業用人工知能(AI)の世界市場:技術別
7.1 はじめに
7.2 機械学習(ML)
7.3 自然言語処理(NLP)
7.4 コンピュータビジョン
7.5 コンテキスト対応コンピューティング
7.6 ディープラーニング
7.7 その他の技術
8 製造業用人工知能(AI)の世界市場、用途別
8.1 はじめに
8.2 予知保全
8.3 機械検査
8.4 品質管理
8.5 生産計画
8.6 在庫最適化
8.7 サプライチェーン管理
8.8 歩留まりの最適化
8.9 その他の用途
9 製造業用人工知能(AI)の世界市場、エンドユーザー別
9.1 はじめに
9.2 自動車
9.3 エレクトロニクス
9.4 エネルギー・電力
9.5 医薬品
9.6 化学
9.7 食品・飲料
9.8 航空宇宙・防衛
9.9 その他のエンドユーザー
10 製造業用人工知能(AI)の世界市場、地域別
10.1 はじめに
10.2 北アメリカ
10.2.1 アメリカ
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.2 イギリス
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1 日本
10.4.2 中国
10.4.3 インド
10.4.4 オーストラリア
10.4.5 ニュージーランド
10.4.6 韓国
10.4.7 その他のアジア太平洋地域
10.5 南アメリカ
10.5.1 アルゼンチン
10.5.2 ブラジル
10.5.3 チリ
10.5.4 その他の南アメリカ地域
10.6 中東/アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 アラブ首長国連邦
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 その他の中東/アフリカ地域
11 主要開発
11.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
11.2 買収と合併
11.3 新製品上市
11.4 事業拡大
11.5 その他の主要戦略
12 企業プロフィール
12.1 Siemens
12.2 General Electric (GE)
12.3 IBM
12.4 Rockwell Automation
12.5 ABB
12.6 Honeywell
12.7 Microsoft
12.8 Bosch
12.9 Schneider Electric
12.10 SAP
12.11 NVIDIA
12.12 Intel
12.13 PTC
12.14 Oracle
12.15 Fujitsu
12.16 Sandvik
12.17 Bosch
12.18 Teradyne
12.19 Zebra Technologies
12.20 Autodesk
表一覧
1 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、地域別(2022-2030年) ($MN)
2 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、コンポーネント別(2022-2030年) ($MN)
3 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、ハードウェア別 (2022-2030) ($MN)
4 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:プロセッサ別 (2022-2030) ($MN)
5 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:メモリデバイス別 (2022-2030) ($MN)
6 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、ネットワークコンポーネント別 (2022-2030) ($MN)
7 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、ソフトウェア別 (2022-2030) ($MN)
8 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、人工知能プラットフォーム別 (2022-2030) ($MN)
9 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、コンピュータビジョンツール別 (2022-2030) ($MN)
10 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、サービス別 (2022-2030) ($MN)
11 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:マネージドサービス別 (2022-2030) ($MN)
12 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:プロフェッショナルサービス別 (2022-2030) ($MN)
13 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、展開モード別 (2022-2030) ($MN)
14 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:オンプレミス別 (2022-2030) ($MN)
15 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、クラウド別 (2022-2030) ($MN)
16 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、技術別 (2022-2030) ($MN)
17 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:機械学習(ML)別 (2022-2030) ($MN)
18 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、自然言語処理(NLP)別 (2022-2030) ($MN)
19 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、コンピュータビジョン別 (2022-2030) ($MN)
20 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、コンテキスト認識コンピューティング別 (2022-2030) ($MN)
21 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、ディープラーニング別 (2022-2030) ($MN)
22 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、その他の技術別 (2022-2030) ($MN)
23 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、用途別 (2022-2030) ($MN)
24 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:予知保全別 (2022-2030) ($MN)
25 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、機械検査別 (2022-2030) ($MN)
26 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、品質管理別 (2022-2030) ($MN)
27 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、生産計画別 (2022-2030) ($MN)
28 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:在庫最適化 (2022-2030) ($MN)
29 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:サプライチェーン管理別 (2022-2030) ($MN)
30 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、歩留まり最適化別 (2022-2030) ($MN)
31 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、その他の用途別 (2022-2030) ($MN)
32 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、エンドユーザー別 (2022-2030) ($MN)
33 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:自動車別 (2022-2030) ($MN)
34 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、エレクトロニクス別 (2022-2030) ($MN)
35 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:エネルギー・電力別 (2022-2030) ($MN)
36 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、医薬品別 (2022-2030) ($MN)
37 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、化学製品別 (2022-2030) ($MN)
38 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、食品・飲料別 (2022-2030) ($MN)
39 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、航空宇宙・防衛別 (2022-2030) ($MN)
40 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:その他のエンドユーザー別 (2022-2030) ($MN)
注:北アメリカ、ヨーロッパ、APAC、南アメリカ、中東/アフリカ地域の表も上記と同様に表現しています。
*** 免責事項 ***https://www.globalresearch.co.jp/disclaimer/