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故障検出と分類の世界市場は、2022年に44億米ドルと評価され、 2028年には74億米ドルに達すると予測され、予測期間中に8.9％のCAGRを記録すると予測されている。 政府や標準化団体が世界の製造企業に課す厳しい安全衛生対策や、品質管理と品質保証プロセスの自動化にメーカーが強く注力していることが、故障検出と分類市場の成長を促進する要因の1つである。
市場のダイナミクス：
ドライバーシステムの複雑化
テクノロジーの急速な進歩により、さまざまな産業でシステムがますます複雑化している。この複雑さは、特にシステムの信頼性と効率を維持する上で、チャンスと課題の両方をもたらしている。複雑さが増すと、課題も増えます。システムの複雑さは人間の能力を凌駕するため、従来の手作業による監視や診断ではもはや十分ではありません。システムがより複雑になるにつれ、効果的な故障検出と分類（FDC）の必要性が最も重要になります。FDCシステムは通常、センサー、データ分析、機械学習アルゴリズムを組み合わせて使用し、故障を検出・分類します。センサーはシステムからデータを収集し、それをデータ分析アルゴリズムが分析して、正常な動作状態からの逸脱を特定する。継続的にデータを評価することで、これらのシステムは正常動作のベースラインを確立し、逸脱を特定する。異常を検出すると、分類アルゴリズムを採用して故障を分類し、迅速な対応を可能にする。
現代のシステムの複雑さはとどまるところを知らず、そのシームレスな機能を確保するために革新的なアプローチが必要とされています。故障検出および分類システムは、リアルタイム監視、迅速な故障識別、情報に基づいた意思決定を提供し、技術的進歩の道標となっています。これらのソリューションを導入することで、産業界は業務効率を高め、人員や資産を保護し、複雑さが課題ではなくチャンスとなる未来の最前線に立つことができます。複雑に相互接続された世界において、FDCは持続的な進歩のための礎石として浮上している。
抑制：製造工場における熟練技術者の不足
製造業では、人の経験や感覚に頼る部分が非常に大きい。しかし近年、熟練工の不足がより深刻な問題となっており、製造、組立、製品試験・検査、輸送など、人に依存する工程の自動化は企業にとって喫緊の課題となっている。このため、各業界の企業は、業務効率やパフォーマンスの向上、廃棄物の削減、天然資源の保護、新たな市場や視聴者の獲得などを目的に、故障検出・分類システム、マシンビジョンシステムなどの利用を拡大する産業オートメーション化を取り入れているが、マシンビジョン技術を取り入れる工場では、より複雑なスキルセットが必要となり、低・半熟練労働者や低学歴労働者が機会を得ることが難しくなる可能性がある。
欠陥除去のために導入されるマシンビジョンシステムには、ダッシュボード上の機械信号を解読できる熟練した専門家が必要であり、マシンビジョンシステムが搭載された協働ロボットと協力する必要がある。
さらに、経済成長は労働力の生産性に大きく依存している。現在の課題は、特に高齢者や経済的に活発な人々の生涯学習を促進することである。例えば、中国と日本は今後数十年の間に急速な高齢化に直面するため、正規教育のさらなる進展に加えて、増加する成熟した高齢労働者のプールを維持し、アップグレードする必要がある。第二に、若年層の増加により、教育・訓練能力と雇用創出率の双方に負担がかかり続ける。技能レベルの低い若者は、どこでも仕事を見つけるのが難しくなっている。ほぼすべての産業で、現在、求職者数よりも求人数の方が多い。製造業では失業者1人につき1.06件の求人がある。世界の製造業で働く労働者の平均25％が資格不足である。
ハイエンドで頻繁に変化する機能を持つ故障検出・分類システムには、高度な熟練者が必要である。熟練していない作業員では作業を遂行できず、故障検出・分類システムの運用に支障をきたし、誤検出やシステムで検出されない欠陥が生じる可能性がある。熟練した専門家の不足は、さまざまな業界の企業が故障検出・分類システムを敬遠する原因となり、市場の抑制を証明することになる。
チャンス人工知能（AI） 技術の採用拡大
品質管理は製造業において最も重要な要素のひとつである。各製品を手作業で検査することは、時間と労力の面でコストがかかり、生産の遅れによるボトルネックを生み出します。多くの場合、欠陥は人間の目や業界の専門家によってさえも簡単に見落とされ、その結果、個々の部品の品質が低下したり、不良品の最終製品が廃棄されることになる。欠陥率は、製造システムが複雑になればなるほど高くなることが多い。近年、製造業はAIやディープラーニングなどの先進技術を導入し、生産プロセスの変革や製品の迅速な検査、不良品の迅速な発見に注力している。ソフトウェアの組み合わせ、ディープラーニング技術の使用、並列処理のパワー、使いやすいツールは、この変革の核となるパラメータである。
AIベースのFDCツール/システムは、組立ラインでの製品追跡において手動検査よりも優れており、大幅に高い精度率、製品品質の向上、生産性の向上、スループットの向上、生産コストの削減を実現します。品質管理に使用されるAIベースの欠陥検出・分類システムは、機械学習技術を利用することで、欠陥予測モデルが自律的に学習し、メーカーのデータから推論を行うことができる。これらのモデルは、重要な特徴をショートリスト化し、どの特徴の組み合わせが製品全体の品質に影響を与えるかを判断するための新しい暗黙のルールを作成することができます。自律的な欠陥検出・分類システムは、効率と精度の向上を実現し、業界や業種を問わず、常に新しいタイプの欠陥を検出できるように調整します。ナノメートルサイズの半導体から民間航空機の巨大なエンジン部品まで、幅広い応用分野において、生産歩留まりと顧客満足度はAIベースの品質管理に大きく依存している。従来の欠陥検出・分類システムでは、複雑な対象物やばらつきの大きい製品を人間のオペレーターのように簡単に評価することはできません。しかし、AIベースの欠陥検出・分類システムは、ばらつきの大きい欠陥も難なく検出し、比較することができます。
AIベースの故障検出・分類システムは、メーカーに大きなメリットをもたらす：
エラーの早期発見により、不良部品が生産ラインを流れるのを防ぐ。
品質を犠牲にすることなく生産量を増加
過去のデータを追跡して問題を特定し、将来の生産工程を改善する。
受入材料検査の最適化
人間レベルの精度に達し、しばしばそれを上回る
これらの技術は、過去のデータから学習し、変化する状況に適応できる高度なアルゴリズムの開発を可能にする。これにより、故障検出と分類の精度が向上し、誤検出が減少する。
さらに、故障検出・分類市場において革新的で技術的に高度な製品やソリューションを提供するため、さまざまな企業が研究開発活動に多額の投資を行っている。例えば、203年7月、マイクロソフトはBirlasoftと協力し、Generative AI Centre of Excellenceを設立した。ビルラソフトは、製品設計、工程最適化、品質・欠陥検出、予知保全、製造業向けデジタルツインにAzure OpenAI Serviceの機能を活用する。
課題故障検出・分類ソリューションと技術の実装の複雑さ
競争の激化、ビジネス分野での不安定性の増大、そして継続的な技術の進歩は、製造業企業の事業運営と事業拡大の方法を変える必要がある。前述の目的を達成するために、組織はシームレスな生産を達成する必要がある。故障検出・分類システムは、製造、ヘルスケア、パッケージングなど、さまざまなアプリケーションで使用されている。各アプリケーションにはそれぞれ癖があり、技術の進歩によって製造工程は日々複雑さを増しています。故障検出・分類システムは、様々なアプリケーションの多様で変化し続けるニーズを満たすという課題に直面しています。カメラであれ、光学系であれ、ソフトウェアであれ、フレームグラバーであれ、多目的なコンポーネントを使用することで、幅広いタスクに取り組むための汎用的なソリューションを迅速に開発することができる。時代のニーズは、故障検出・分類システムのさまざまなコンポーネントと、アプリケーション現場の生産ラインとの統合プロセスを簡素化することです。あらゆる技術システムの設置や取り扱いの利便性を向上させる取り組みが強化される中、故障検出・分類市場のプレーヤーは、プラグ・アンド・プレイ・ソリューションを開発することで、こうした要求に対応する必要がある。
最終用途別では、自動車分野が2023年から2028年にかけて最も高いCAGRで成長すると予想されている。
自動車最終用途の故障検出・分類市場は、2023年から2028年にかけて最も高いCAGRで成長すると予測されている。同分野の成長の背景には、自動車の複雑化、厳しい安全規制、燃費向上への要求、ダウンタイム削減の必要性、技術の進歩などがある。 また、自動車メーカーは、安全基準を満たし、欠陥率の低い自動車を提供しなければならないという大きなプレッシャーにさらされている。FDCシステムは、製造工程の早い段階で問題を特定するプロアクティブなアプローチを提供し、リコールや安全関連の欠陥が発生する可能性を低減します。これにより、自動車メーカーは費用のかかるリコールから解放されるだけでなく、安全で信頼性の高い自動車を製造しているという評判を高めることができます。
オファリング別では、ソフトウェア・セグメントが2028年に最も高いCAGRで成長すると予想されている。
2028年の故障検出・分類市場では、ソフトウェア提供が最も高いCAGRを示すと予想されている。これは、故障検出・分類ソフトウェアが、ハードウェアベースのソリューションに比べて柔軟性と適応性に優れているためである。プロセス、装置、データソースの変更に対応するため、更新、修正、再構成が容易である。この柔軟性は、急速に進化する技術やダイナミックな運用環境を持つ業界では極めて重要であり、組織は俊敏性を維持し、新たな課題に対応することができる。また、ソフトウェアベースのFDCソリューションは、データ量の増加や業務の拡大に対応するため、簡単に拡張することができます。ビジネスが拡大しても、ソフトウェア・インフラをアップグレードするだけで、データ・ソースや分析需要の増加に対応できます。
ハードウェア別では、カメラ分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されている。
予測期間中、故障検出・分類市場ではカメラが最も高いCAGRを示すと予測されている。故障検出・分類カメラの成長は、その高度なイメージング技術、リアルタイムのモニタリング機能、コスト効率、業界全体への適用性、規制遵守、データ分析の可能性、インダストリー4.0トレンドとの整合性によってもたらされる。産業界がより高い製品品質、効率性、競争力を追求する中、FDCカメラはこれらの目標を達成する上で極めて重要な役割を果たし続けている。
2028年、アジア太平洋地域は故障検出・分類市場全体のCAGRが最も高いと予測される
2028年には、アジア太平洋地域が故障検出・分類市場で最大のシェアを占めると予測されている。 アジア太平洋地域は、特に製造業、自動車、エレクトロニクス、半導体産業で大幅な産業拡大を目撃している。これらの産業が成長を続ける中、製品の品質を維持し、生産プロセスを最適化し、業務効率を確保するために、FDCの必要性が最も重要になっている。
主要市場プレイヤー
キーエンス株式会社（日本）、コグネックス株式会社（米国）、KLA Corporation（米国）、Teledyne Technologies（米国）、オムロン株式会社（日本）、マイクロソフト株式会社（米国）、東京エレクトロン株式会社（日本）、シーメンス株式会社（ドイツ）、Amazon Web Services, Inc.（米国）、Synopsys, Inc.（米国）などが、故障検出・分類企業の主要プレーヤーである。
この調査レポートは、故障検出と分類市場を故障タイプ、技術、提供、用途、最終用途、地域別に分類しています。
最近の動向
2023年8月、シノプシス社は、強力な新しいアプリケーション・セキュリティ・ポスチャ管理（ASPM）ソリューションであるSynopsys Software Risk Managerを発表した。Software Risk Managerにより、セキュリティ・チームと開発チームは、プロジェクト、チーム、アプリケーション・セキュリティ・テスト（AST）ツールにまたがるアプリケーション・セキュリティ・テストを簡素化、調整、合理化できる。
2022年8月、シノプシス社は、モバイル・セキュリティとプライバシーのエキスパートであるNowSecure社（米国）および開発者主導型セキュリティのための主要なアジャイル学習プラットフォームを提供するSecure Code Warrior社と協業し、ソフトウェア・インテグリティ・グループの業界をリードするアプリケーション・セキュリティ・テスト（AST）ソリューションのポートフォリオを拡充した。
2022年7月、マイクロソフトはBirlasoftと協業し、Generative AI Centre of Excellenceを設立、発表後株価は反発。ビルラソフトは、製造業向けの製品設計、プロセス最適化、品質・欠陥検出、予知保全、デジタルツインにAzure OpenAI Serviceの機能を活用する。
2023年5月、KLA株式会社はナノエレクトロニクス研究センターであるimec（ベルギー）と提携した。このパートナーシップは、半導体人材と自動車研究（STAR）イニシアチブを確立するためのもので、電動化と自律走行モビリティのための高度な半導体アプリケーションを加速し、自動車産業を前進させるために必要な人材基盤とインフラを開発することに焦点を当てている。
高速生産ライン向けに設計されたIn-Sight 3800は、広範なビジョンツールセット、強力な画像処理機能、柔軟なソフトウェアを提供し、幅広い検査アプリケーションに対応する完全統合ソリューションを実現します。
1 はじめに （ページ – 31）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 市場セグメンテーション
1.3.2 対象地域
1.3.3年
1.3.4 通貨
1.3.5 単位
1.4 限界
1.5 利害関係者
1.6 不況の影響
2 研究方法 (ページ – 36)
2.1 研究アプローチ
図 2 故障検出と分類市場：調査デザイン
2.1.1 二次調査および一次調査
図 3 故障検出と分類市場：調査アプローチ
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 主な二次資料
2.1.2.2 二次資料からの主要データ
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 主な一次参加者
2.1.3.2 専門家への一次インタビュー
2.1.3.3 プライマリーの内訳
2.1.3.4 一次資料からの主要データ
2.1.3.5 主要業界インサイト
2.2 因子分析
2.2.1 供給サイドの分析
図4 市場規模の推定方法：供給側分析
図5 市場規模の推定方法：トップダウン型サプライサイド分析
2.3 市場規模の推定
図 6 市場規模の推定方法：供給側分析
2.3.1 ボトムアップ・アプローチ
2.3.1.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ
図 7 市場規模の推定方法：ボトムアップ・アプローチ
2.3.2 トップダウン・アプローチ
2.3.2.1 トップダウン分析（供給側）による市場規模導出のアプローチ
図 8 市場規模の推定方法：トップダウン・アプローチ
2.3.3 成長予測と予測関連の前提条件
表1 市場成長の前提
2.4 データの三角測量
図9 データの三角測量
2.5 研究の前提
表2 主要な前提条件マクロ・ミクロ経済環境
2.6 研究の限界
2.7 リスク評価
表3 リスク評価
2.7.1 不況が故障検出・分類市場に与える影響を分析するために考慮したパラメータ
3 事業概要 （ページ – 50）
図 10 自動車部門が予測期間中に最も高い成長率を示す
図11 予測期間中、ソフトウェア分野が最も高い成長率を示す
図12 予測期間中、カメラ部門が市場をリードする
図 13 アジア太平洋地域が予測期間を通じて最大の市場シェアを占める
3.1 不況が故障検出・分類市場に与える影響
図14 不況前後の故障検出・分類市場への影響（2019-2028年
4 プレミアム・インサイト (ページ – 54)
4.1 故障検出・分類市場におけるプレーヤーの魅力的な成長機会
図15 特定用途向け集積回路への高い需要が市場を牽引
4.2 故障検出・分類市場、用途別
図 16 予測期間中に市場をリードする製造業セグメント
4.3 製造業向け故障検出・分類市場（用途別
図17 2023年から2028年にかけて組立検証部門が最も高い成長率を示す
4.4 パッケージングの故障検出・分類市場（用途別
図 18 ラベルバリデーション分野が予測期間中に最も高い市場シェアを占める
4.5 故障検出・分類市場、地域別
図19 2028年、アジア太平洋地域が金額ベースで最大の市場シェアを占める
4.6 故障検出・分類市場、国別
図 20 予測期間中、中国が市場を支配する
5 市場概要（ページ – 57）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 21 故障検出と分類市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 現代の技術環境における複雑なシステムの効果的な検出と管理
5.2.1.2 製造における品質管理プロセスによる工場効率の改善とコスト削減
5.2.1.3 製造業における自動化ツール導入への注目の高まり
5.2.1.4 特定用途向け集積回路への高い需要
図 22 故障検出と分類市場：ドライバーの影響分析
5.2.2 拘束
5.2.2.1 熟練した専門家の不足
図 23 故障検出と分類市場：阻害要因の影響分析
5.2.3 機会
5.2.3.1 AIベースの故障検出・分類機器を使用した生産工程の改善
5.2.3.2 自動化とデータ収集システムの導入を促進する政府主導の取り組み
図 24 故障検出と分類市場：機会のインパクト分析
5.2.4 課題
5.2.4.1 技術革新による製造工程の複雑化
図 25 故障検出と分類市場：課題の影響分析
5.3 バリューチェーン分析
図 26 故障検出・分類市場：バリューチェーン分析
5.3.1 研究開発エンジニア
5.3.2 原材料サプライヤー
5.3.3 メーカー
5.3.4 システム・インテグレーター
5.3.5 供給業者と販売業者
5.4 ポーターの5つの力分析
表4 故障検出・分類市場：ポーターの5つの力分析
図 27 故障検出と分類市場：ポーターの5つの力分析
5.4.1 新規参入の脅威
5.4.2 代替品の脅威
5.4.3 サプライヤーの交渉力
5.4.4 買い手の交渉力
5.4.5 競争相手の激しさ
5.5 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図28 故障検出・分類市場におけるプレーヤーの収益シフトと新たな収益ポケット
5.6 生態系マッピング
図 29 故障検出と分類市場：エコシステムのマッピング
5.7 価格分析
図30 ハードウェアの平均販売価格（2019-2028年
5.7.1 主要企業が提供するハードウェアの平均販売価格
図31 ハードウェアの平均販売価格（主要プレーヤー別
表5 主要プレーヤーが提供するハードウェアの平均販売価格
5.8 主要ステークホルダーと購買基準
5.8.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 32 上位 3 業種の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表6 上位業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響力
5.8.2 購入基準
図33 上位3業種の主な購買基準
表7 上位3業種の主な購買基準
5.9 特許分析
図34 過去10年間に特許出願件数の多かった上位10社
図35 故障検出・分類装置に関する特許の地域別分析（2022年
表8 故障検出・分類市場：技術革新と特許登録（2021～2023年
5.10 技術分析
5.10.1 液体レンズ
5.10.2 ロボットビジョン
5.10.3 ディープラーニング
5.11 貿易分析
5.11.1 輸入シナリオ
表 9 国別故障検出・分類機器の輸入データ（2018-2022 年）（百万米ドル
5.11.2 輸出シナリオ
表 10 国別故障検出・分類機器の輸出データ（2018～2022 年）（百万米ドル
5.12 ケーススタディ分析
5.12.1 マイクロソフト、エレクトロルミネッセンス(EL)イメージングに基づきソーラーパネルの故障を検出・特定するエンドツーエンドの故障検出システムを提供
5.12.2 株式会社アプライド マテリアルズは、フロントエンドのFD プラクティスをバックエンドのATP プロセスに普及させるためのコスト効率の高いアプローチを提供する。
5.13 主要会議・イベント（2023-2024年
表 11 故障検出・分類市場：会議・イベント一覧
5.14 規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
TABLE 12 NORTH AMERICA: LIST OF REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS
TABLE 13 EUROPE: LIST OF REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS
TABLE 14 ASIA PACIFIC: LIST OF REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS
TABLE 15 ROW: LIST OF REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS
5.14.2 STANDARDS
5.15 TARIFF ANALYSIS
TABLE 16 TARIFF FOR HS CODE 903033-COMPLIANT PRODUCTS EXPORTED BY GERMANY
TABLE 17 TARIFF FOR HS CODE 903033-COMPLIANT PRODUCTS EXPORTED BY CHINA, 2022
6 TYPES OF FAULTS DETECTED BY FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION SYSTEMS (Page No. – 82)
6.1 INTRODUCTION
6.2 DIMENSIONAL FAULT
6.2.1 INCREASING USE TO MINIMIZE DIMENSIONAL FAULTS LEADING TO HIGH COSTS AND DOWNTIME
6.3 表面の欠陥
6.3.1 電気的短絡およびデバイスの故障による不規則性
6.4 コンタミネーション
6.4.1 汚染問題による正確なエッチングと蒸着プロセスの妨害
6.5 プロセスの変動性
6.5.1 プロセスの安定性に影響を与えるクリーンルーム環境の変動
6.6 その他の故障の種類
7 故障検出と分類のための技術の種類 （ページ – 85）
7.1 はじめに
7.2 センサーデータの分析
7.2.1 リアルタイムで大量のセンサーデータを分析するニーズの高まりが需要を牽引する
7.3 統計的手法
7.3.1 生データを実用的な洞察に変換してセグメント別の成長を促進する能力
7.4 機械学習アルゴリズム
7.4.1 早期問題発見と予知保全が需要を喚起する
7.5 その他の技術
8 故障検出と分類市場：提供製品別（ページ番号 – 87）
8.1 導入
図36 予測期間中、ハードウェア分野が最大の市場シェアを占める
表 18 障害検知・分類市場、提供サービス別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 19 障害検知・分類市場：提供製品別、2023～2028 年（百万米ドル）
8.2 ソフトウェア
8.2.1 インフラシステムの重要性の高まりが成長を促進する
8.3 ハードウェア
表 20 ハードウェア：故障検出・分類市場、2019～2022 年（百万米ドル）
表 21 ハードウェア：故障検出・分類市場 2023-2028 (百万米ドル)
図 37：ハードウェア別では、カメラ部門が予測期間中に市場をリードする
表22 ハードウェア：故障検出・分類市場、2019～2022年（百万台）
表 23 ハードウェア：故障検出・分類市場 2023-2028 (百万台)
8.3.1 カメラ
8.3.1.1 カメラ（フォーマット別
8.3.1.1 エリアスキャンカメラ
8.3.1.1.1 他のカメラよりも優れた柔軟性が需要を牽引する
8.3.1.1.2 ラインスキャンカメラ
8.3.1.1.2.1 コスト優位性と高解像度が需要を押し上げる
8.3.1.2 カメラ（フレームレート別
8.3.1.2.1 セグメント成長を促進するモーションブラーを抑えた滑らかな動きの記録能力
8.3.2 センサー
8.3.2.1 CCDセンサー
8.3.2.1.1 需要を牽引するシンプルな構造による欠陥画素の少なさ
8.3.2.2 CMOSセンサー
8.3.2.2.1 需要を牽引する低消費電力と高速性能
8.3.3 フレームグラバー
8.3.3.1 高解像度のデジタル静止画を撮影する能力が需要を押し上げる
8.3.4 オプティクス
8.3.4.1 原料、部品、完成品の欠陥を規制する必要性が需要を押し上げる
8.3.5 PROCESSORS
8.3.5.1 High-resolution and real-time video analytics in vision algorithms to propel market
8.4 SERVICES
8.4.1 GROWING ADOPTION OF AI AND DEEP LEARNING TECHNOLOGIES TO BOOST DEMAND
9 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION (Page No. – 97)
9.1 INTRODUCTION
FIGURE 38 MANUFACTURING SEGMENT TO CAPTURE LARGEST MARKET SHARE THROUGHOUT FORECAST PERIOD
TABLE 24 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 25 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION)
9.2 MANUFACTURING
TABLE 26 MANUFACTURING: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 27 MANUFACTURING: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION)
図 39：予測期間を通じて、アセンブリ検証部門が製造用途で最大の市場シェアを占める
表 28 製造業：故障検出・分類市場、垂直分野別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 29 製造業：故障検出・分類市場：垂直市場別 2023-2028 年 （百万米ドル）
表30 製造業：故障検出・分類市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 31 製造業：故障検出と分類市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
表 32 製造業：北米の故障検出・分類市場：国別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 33 製造業：北米の故障検出・分類市場：国別 2023-2028 (百万米ドル)
表 34 製造業：欧州の故障検出・分類市場：国別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 35 製造業：欧州の故障検出・分類市場：国別 2023-2028 (百万米ドル)
表 36 製造業：アジア太平洋地域の故障検出・分類市場：国別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 37 製造業：アジア太平洋地域の故障検出・分類市場：国別 2023-2028 (百万米ドル)
表 38 製造業：行の故障検出・分類市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 39 製造業：行の故障検出・分類市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
9.2.1 アセンブリの検証
9.2.1.1 AIおよびディープラーニングベースの故障検出・分類システムが成長機会をもたらす
9.2.2 欠陥の検出
9.2.2.1 測定
9.2.2.1.1 半導体および電子産業が大きな需要を生む
9.2.2.2 表面異常
9.2.2.2.1 複雑な欠陥をリアルタイムで検出する先端技術製品の導入が市場を牽引する
9.2.2.3 製造検査
9.2.2.3.1 溶接検査
9.2.2.3.1.1 軽量で効率的な設計への需要の高まりがセグメント成長を促進する
9.2.2.3.2 半導体デバイス製造
9.2.2.3.2.1 半導体デバイスの微細化の進展が市場成長を促進する
9.3 パッケージング
表 40：包装：故障検出・分類市場、用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 41：包装：故障検出と分類市場、用途別、2023～2028 年（百万米ドル）
図 40 ラベルバリデーション分野が予測期間を通じて最大の市場シェアを占める
表 42：包装：故障検出・分類市場、垂直市場別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 43：包装：故障検出と分類市場、垂直市場別、2023～2028 年（百万米ドル）
表44 パッケージング：故障検出・分類市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 45：パッケージ：故障検出と分類市場、地域別、2023～2028 年（百万米ドル）
表 46 パッケージング：北米の故障検出・分類市場：国別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 47 パッケージング：故障検出と分類市場（北米）国別 2023-2028 (百万米ドル)
表 48 包装：欧州の故障検出・分類市場：国別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 49 パッケージング：欧州の故障検出・分類市場：国別 2023-2028 (百万米ドル)
表50 パッケージング：アジア太平洋地域の故障検出・分類市場：国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 51 パッケージ：アジア太平洋地域の故障検出・分類市場：国別 2023-2028 (百万米ドル)
表 52：パッケージ：行の故障検出・分類市場、地域別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 53：パッケージ：行の故障検出・分類市場：地域別 2023-2028 (百万米ドル)
9.3.1 採点
9.3.1.1 アプリケーションに特化した製品とソリューションの導入が市場を押し上げる
9.3.2 ラベルの検証
9.3.2.1 製品情報
9.3.2.1.1 高度な欠陥検出・分類システムによる欠陥のない製品ラベリングの保証が市場を牽引する
9.3.2.2 バーコード
9.3.2.2.1 需要を押し上げる品質基準への懸念の高まり
9.3.3 コンテナ／包装検査
9.3.3.1 Packaging integrity
9.3.3.1.1 Assurance of product sterility and reduced dependence on manual and expensive inspection processes to drive market
10 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY VERTICAL (Page No. – 116)
10.1 INTRODUCTION
FIGURE 41 ELECTRONICS & SEMICONDUCTORS TO LEAD MARKET THROUGHOUT FORECAST PERIOD
TABLE 54 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY VERTICAL, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 55 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY VERTICAL, 2023–2028 (USD MILLION)
10.2 AUTOMOTIVE
10.2.1 RISING PRODUCTION OF HYBRID AND ELECTRIC VEHICLES TO BOOST MARKET
TABLE 56 AUTOMOTIVE: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 57 AUTOMOTIVE: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION)
FIGURE 42 ASSEMBLY VERIFICATION TO LEAD MARKET THROUGHOUT FORECAST PERIOD
TABLE 58 AUTOMOTIVE: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY MANUFACTURING APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 59 AUTOMOTIVE: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY MANUFACTURING APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION)
TABLE 60 AUTOMOTIVE: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY PACKAGING APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 61 AUTOMOTIVE: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY PACKAGING APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION)
10.3 ELECTRONICS & SEMICONDUCTORS
10.3.1 ABILITY TO DETECT COMPLEX AND MACRO DEFECTS TO BOOST DEMAND
TABLE 62 ELECTRONICS & SEMICONDUCTORS: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 63 ELECTRONICS & SEMICONDUCTORS: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION)
FIGURE 43 BY MANUFACTURING APPLICATION, FABRIC INSPECTION TO DOMINATE MARKET DURING FORECAST PERIOD
TABLE 64 ELECTRONICS & SEMICONDUCTORS: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY MANUFACTURING APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
表 65 電子機器・半導体：故障検出・分類市場：製造用途別 2023-2028 (百万米ドル)
表 66 電子機器・半導体：故障検出・分類市場：パッケージング用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 67 電子機器・半導体：故障検出・分類市場：パッケージング用途別 2023-2028 (百万米ドル)
10.4 金属・機械
10.4.1 金属・機械におけるインダストリー4.0とiiotの展開が市場を牽引する
表 68 金属・機械：故障検出・分類市場、用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 69 金属・機械：故障検出・分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
図 44：予測期間中、製造アプリケーションの故障検出・分類市場で最も高い CAGR を示すのはアセンブリ検証セグメント
表 70 金属・機械：故障検出・分類市場、製造用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 71 金属・機械：故障検出・分類市場：製造用途別 2023-2028 (百万米ドル)
表 72 金属・機械：故障検出・分類市場：包装用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 73 金属・機械：故障検出・分類市場：包装用途別 2023-2028 (百万米ドル)
10.5 食品・包装
10.5.1 食品と包装におけるAIとディープラーニングソフトウェアの導入が市場を牽引する
表 74 食品・包装：故障検出・分類市場、用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 75 食品と包装：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
図 45：予測期間を通じて、製造アプリケーションの故障検出・分類市場で最も高い CAGR を示すのはアセンブリ検証セグメント
表 76 食品と包装：故障検出と分類市場、製造用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 77 食品と包装：故障検出と分類市場：製造用途別 2023-2028 （百万米ドル）
表 78 食品と包装：故障検出と分類市場、包装用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 79 食品と包装：故障検出と分類市場：包装用途別 2023-2028 (百万米ドル)
10.6 医薬品
10.6.1 大量の錠剤を正確に検査し、需要を高める能力
表 80 医薬品：故障検出・分類市場、用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 81 医薬品：故障検出・分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
図 46 組立品検証は予測期間中に最も高い CAGR を示す
表 82 医薬品：故障検出・分類市場、製造用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 83 医薬品：故障検出・分類市場：製造用途別 2023-2028 (百万米ドル)
表 84 医薬品：故障検出・分類市場、包装用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 85 医薬品：故障検出・分類市場：包装用途別 2023-2028 (百万米ドル)
11 故障検出・分類市場：地域別（ページ番号 – 132）
11.1 イントロダクション
図 47 アジア太平洋地域は予測期間中最も高い CAGR を示す
表 86 故障検出・分類市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 87 故障検出・分類市場、地域別、2023～2028 年（百万米ドル）
11.2 北米
図 48 北米：故障検出・分類市場のスナップショット
表 88 北米：故障検出・分類市場：国別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 89 北米：故障検出と分類市場：国別 2023-2028 (百万米ドル)
11.2.1 米国
11.2.1.1 市場成長を促進する既存プレーヤーの存在
表 90 米国：故障検出・分類市場、用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 91 米国：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
11.2.2 カナダ
11.2.2.1 自動車および航空宇宙セクターの繁栄が市場成長に寄与する
表 92 カナダ：故障検出と分類市場、用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
TABLE 93 CANADA: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION)
11.2.3 MEXICO
11.2.3.1 Growing FDIs in manufacturing to boost market growth
TABLE 94 MEXICO: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 95 MEXICO: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION)
11.2.4 NORTH AMERICA: RECESSION IMPACT
11.3 EUROPE
FIGURE 49 EUROPE: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET SNAPSHOT
TABLE 96 EUROPE: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION)
TABLE 97 EUROPE: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION)
11.3.1 GERMANY
11.3.1.1 Increasing demand for robots in automotive and electronics industries to foster market growth
TABLE 98 GERMANY: FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION)
表 99 ドイツ：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
11.3.2 英国
11.3.2.1 医薬品業界は故障検出・分類システムの大きな需要を生み出す
表 100 英国：故障検出・分類市場、用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 101 英国：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 （百万米ドル）
11.3.3 フランス
11.3.3.1 自動車生産の増加が需要を押し上げる
表 102 フランス：故障検出・分類市場、用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 103 フランス：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
11.3.4 その他のヨーロッパ
表 104 その他の欧州：故障検出・分類市場：用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 105 その他のヨーロッパ：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
11.3.5 欧州：景気後退の影響
11.4 アジア太平洋
図 50 アジア太平洋地域：故障検出・分類市場のスナップショット
表 106 アジア太平洋地域：故障検出・分類市場：国別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 107 アジア太平洋地域：故障検出と分類市場：国別 2023-2028 (百万米ドル)
11.4.1 中国
11.4.1.1 コンシューマーエレクトロニクスと自動車の製造拠点が確立され、市場成長を促進する
表 108 中国：故障検出と分類市場、用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 109 中国：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
11.4.2 日本
11.4.2.1 家電業界の健全な成長が需要を押し上げる
表 110 日本：故障検出・分類市場、用途別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 111 日本：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
11.4.3 韓国
11.4.3.1 家電産業と製造業の拡大が市場成長を後押しする
表 112 韓国：故障検出と分類市場：用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 113 韓国：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
11.4.4 インド
11.4.4.1 政府主導の国内製造業振興キャンペーンが市場を牽引する
表 114 インド：故障検出・分類市場：用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 115 インド：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
11.4.5 その他のアジア太平洋地域
表 116 その他のアジア太平洋地域：故障検出・分類市場：用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 117 その他のアジア太平洋地域：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 （百万米ドル）
11.4.6 アジア太平洋地域：景気後退の影響
11.5 ロウ
表 118 列：故障検出と分類市場、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 119 行: 故障検出と分類市場 地域別 2023-2028 (百万米ドル)
11.5.1 中東・アフリカ
11.5.1.1 活況を呈するエネルギー・電力産業が需要を喚起する
表 120：故障検出と分類市場、用途別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表 121 Mea：故障検出と分類市場、用途別、2023～2028 年（百万米ドル）
11.5.2 南米
11.5.2.1 高品質な自動検査へのニーズの高まりが需要を牽引
表 122 南米：故障検出と分類市場：用途別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 123 南米：故障検出と分類市場：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
11.5.3 ROW: RECESSION IMPACT
12 COMPETITIVE LANDSCAPE (Page No. – 157)
12.1 OVERVIEW
12.2 KEY STRATEGIES ADOPTED BY MAJOR PLAYERS
TABLE 124 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY KEY PLAYERS
12.2.1 PRODUCT PORTFOLIO
12.2.2 REGIONAL FOCUS
12.2.3 MANUFACTURING FOOTPRINT
12.2.4 ORGANIC/INORGANIC STRATEGIES
12.3 MARKET SHARE ANALYSIS, 2022
TABLE 125 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET SHARE ANALYSIS, 2022
12.4 REVENUE ANALYSIS, 2018–2022
FIGURE 51 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION SYSTEMS: REVENUE ANALYSIS OF FIVE KEY PLAYERS, 2018–2022
12.5 EVALUATION MATRIX OF KEY COMPANIES, 2022
12.5.1 STARS
12.5.2 EMERGING LEADERS
12.5.3 PERVASIVE PLAYERS
12.5.4 PARTICIPANTS
FIGURE 52 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION SYSTEMS: EVALUATION MATRIX OF KEY COMPANIES, 2022
12.6 EVALUATION MATRIX OF STARTUPS/SMES, 2022
TABLE 126 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET: LIST OF KEY STARTUPS/SMES
TABLE 127 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET: STARTUPS/SMES COMPANY PROFILE
TABLE 128 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET: COMPETITIVE BENCHMARKING OF KEY STARTUPS/SMES (OFFERING)
TABLE 129 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET: COMPETITIVE BENCHMARKING OF KEY STARTUPS/SMES (VERTICAL FOOTPRINT)
TABLE 130 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET: COMPETITIVE BENCHMARKING OF KEY STARTUPS/SMES (REGION FOOTPRINT)
12.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES
12.6.2 RESPONSIVE COMPANIES
12.6.3 DYNAMIC COMPANIES
12.6.4 STARTING BLOCKS
FIGURE 53 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET: EVALUATION MATRIX OF STARTUPS/SME, 2022
12.7 COMPANY FOOTPRINT
TABLE 131 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION MARKET: COMPANY FOOTPRINT
TABLE 132 VERTICAL: COMPANY FOOTPRINT
133 表：企業フットプリント
表 134 地域：企業のフットプリント
12.8 競争シナリオとトレンド
12.8.1 製品発売
表 135 故障検出・分類市場：製品の発売（2019～2023年
12.8.2 ディールス
表136 故障検出・分類市場：案件（2019～2023年
12.8.3 その他
表 137 故障検出・分類市場：その他（2019～2023年
13 企業プロフィール (ページ – 182)
(事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnMビュー(主な強み/勝つための権利、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威))*。
13.1 主要プレーヤー
13.1.1 キーエンス
表 138 キーエンス株式会社：会社概要
図 54 キーエンス株式会社：企業スナップショット
表139 キーエンス株式会社：提供する製品／ソリューション／サービス
表 140 キーエンス株式会社：製品発売
13.1.2 コグネックス株式会社
表 141 コグネックス株式会社：会社概要
図 55 コグネックス株式会社：会社概要
表 142 コグネックス株式会社: 提供する製品/ソリューション/サービス
表 143 コグネックス株式会社：製品の発売
表 144 コグネックス株式会社: 取引
13.1.3 オムロン株式会社
表 145 オムロン株式会社：会社概要
図 56 オムロン株式会社：会社概要
表 146 オムロン株式会社：提供する製品／ソリューション／サービス
表 147 オムロン株式会社：製品発表
表 148 オムロン株式会社：取引
表 149 オムロン株式会社：その他
13.1.4 テレダイン・テクノロジーズ・インコーポレーテッド
表 150 テレダイン・テクノロジーズ・インコーポレーテッド：会社概要
図 57 テレダイン・テクノロジーズ：企業スナップショット
表 151 テレダイン・テクノロジーズ・インコーポレーテッド：提供する製品／ソリューション／サービス
表 152 テレダイン・テクノロジーズ・インコーポレーテッド：製品発表
表 153 テレダイン・テクノロジーズ・インコーポレーテッド：取引実績
13.1.5 クラ・コーポレーション
表 154 Kla Corporation: 会社概要
図 58 Kla Corporation: 会社概要
表155 クラ・コーポレーション：提供する製品／ソリューション／サービス
表156 クラ・コーポレーション：製品発表
表 157 Kla Corporation: 取引
表158 Kla Corporation: その他
13.1.6 SIEMENS
表 159 シーメンス：会社概要
図 59 シーメンス：企業スナップショット
TABLE 160 SIEMENS: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED
TABLE 161 SIEMENS: DEALS
13.1.7 MICROSOFT
TABLE 162 MICROSOFT: COMPANY OVERVIEW
FIGURE 60 MICROSOFT: COMPANY SNAPSHOT
TABLE 163 MICROSOFT: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED
TABLE 164 MICROSOFT: PRODUCT LAUNCHES
TABLE 165 MICROSOFT: DEALS
13.1.8 AMAZON WEB SERVICES, INC.
TABLE 166 AMAZON WEB SERVICES, INC.: COMPANY OVERVIEW
FIGURE 61 AMAZON WEB SERVICES, INC.: COMPANY SNAPSHOT
TABLE 167 AMAZON WEB SERVICES, INC.: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED
TABLE 168 AMAZON WEB SERVICES, INC.: PRODUCT LAUNCHES
TABLE 169 AMAZON WEB SERVICES, INC.: DEALS
TABLE 170 AMAZON WEB SERVICES, INC.: OTHERS
13.1.9 TOKYO ELECTRON LIMITED
TABLE 171 TOKYO ELECTRON LIMITED: COMPANY OVERVIEW
FIGURE 62 TOKYO ELECTRON LIMITED: COMPANY SNAPSHOT
TABLE 172 TOKYO ELECTRON LIMITED: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED
13.1.10 SYNOPSYS, INC.
TABLE 173 SYNOPSYS, INC.: COMPANY OVERVIEW
FIGURE 63 SYNOPSYS, INC.: COMPANY SNAPSHOT
TABLE 174 SYNOPSYS, INC.: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED
TABLE 175 SYNOPSYS, INC.: PRODUCT LAUNCHES
TABLE 176 SYNOPSYS, INC.: DEALS
13.1.11 APPLIED MATERIALS, INC.
TABLE 177 APPLIED MATERIALS, INC.: COMPANY OVERVIEW
FIGURE 64 APPLIED MATERIALS, INC.: COMPANY SNAPSHOT
TABLE 178 APPLIED MATERIALS, INC.: PRODUCTS/SOLUTIONS/SERVICES OFFERED
TABLE 179 APPLIED MATERIALS, INC.: PRODUCT LAUNCHES
13.2 OTHER PLAYERS
13.2.1 EINNOSYS TECHNOLOGIES INC.
13.2.2 DATALOGIC S.P.A.
13.2.3 PDF SOLUTIONS
13.2.4 NIKON CORPORATION
13.2.5 INFICON
13.2.6 QUALITAS TECHNOLOGIES
13.2.7 BEYONDMINDS
13.2.8 ELUNIC AG
13.2.9 CHOOCH INTELLIGENCE TECHNOLOGIES
13.2.10 KILI TECHNOLOGY
13.2.11 MOBIDEV
13.2.12 DWFRITZ AUTOMATION, LLC
13.2.13 RADIANT OPTRONICS PTE LTD
13.2.14 Visionify.ai
13.3 韓国 – その他のプレーヤー
13.3.1 サムスンSD
13.3.2 LSエレクトリック（株
13.3.3 doosan Corporation (doosan škoda power)
13.3.4 現代重工業
*事業概要、提供する製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnM View（主な強み／勝つための権利、戦略的選択、弱みと競争上の脅威）の詳細については、未上場企業の場合、把握できない可能性がある。
14 付録（ページ数 – 250）
14.1 ディスカッション・ガイド
14.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
14.3 カスタマイズ・オプション
14.4 関連レポート
14.5 著者詳細
