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世界のスマート工場市場規模は、2022年に1,297億4,000万米ドルと 評価され、2023年から2032年までの年平均成長率は9.52%で、 2032年には約3,219億8,000万米ドルに達すると予測されている。
重要なポイント
現在、市場を支配しているのは北米地域である。
アジア太平洋地域はかなりの成長を遂げるだろう。
石油・ガス分野は、市場全体の成長の中で大きなシェアを占めている。
高度にネットワーク化され、インテリジェントな製造に依存するデジタル生産施設は、”スマート工場 “と呼ばれている。スマート工場」という考え方は、インダストリー4.0、あるいは第4次産業革命の重要な成果である。ほとんどのスマート工場は、ロボット工学、ビッグデータ分析、人工知能、モノのインターネットなどの最先端技術を使用する製造業によって採用されている。これらの工場は自己修正し、大規模で自律的に稼働することができる。
インテリジェント工場は、接続性、自律性、可視性を提供する。企業はすでに自動化を利用しているが、スマート工場はさらに一歩進んで、自動で稼動する。スマート工場は、リアルタイムでの学習と変化を可能にする現代テクノロジーを採用しているため、従来の工場よりも適応性が高い。
スマート工場」市場は、エネルギー吸収、生産効率、開発された産業基盤の利用拡大への注目の高まりなど、いくつかの重要な側面によって上昇する可能性が高い。さらに、バリュー・チェーンのあらゆるリンクが接続され、遅延や欠陥のない情報化された製造が保証されるような、業界がサイバー世界を重視することも、予想される時間枠の中でスマート工場市場の成長に好影響を与えると予測される要因である。
市場の成長
市場成長を楽観視させる主な要因のひとつは、産業全体の急速なデジタル化と産業オートメーションに対する需要の高まりである。市場拡大を促進するさらなる要因は、製造実行システム（MES）の広範な使用と、プロセスに特化した操作のための高度なデータモデルである。
これに伴い、再生産業用ロボットやRFID（Radio Frequency Identification）システムの利用が増加し、市場は拡大している。その他の成長を促進する技術開発には、モノのインターネット（IoT）、人工知能（AI）、クラウドコンピューティングと連携したデバイスの統合などがある。これらの最先端技術は、自動マテリアルハンドリング、電気・機械組立、製品テストをサポートする。
力センサーはまた、統計的工程管理（SPC）システム用のデータ収集、部品挿入の検証、バフ研磨、ポリッシング、バリ取り中の一定力の維持、これらの工程中の電力維持のためにスマート工場で使用される。産業用モノのインターネット（IIoT）の導入や、複雑な医療用部品や自動車用部品の生産におけるスマートファクトリー・ソリューションの利用拡大など、その他の要因も市場の拡大を後押しすると予測される。
市場のダイナミクス：
市場促進要因産業用ロボット導入の増加
産業用ロボット市場の成長を後押ししている要因は以下の通りである：
センサーの小型化が進んでいる。
自動化投資の増加（自動車、電気・電子、金属・設備産業）。
発展途上国における産業用ロボットシステムの需要増加。
産業用ロボットの導入は、産業界全体で自動化の必要性が高まるにつれて拡大してきた。エレクトロニクス分野の拡大と製造業における人件費の高騰が、産業用ロボット市場の成長に寄与している。調査期間中、このことが産業用ロボットの需要を押し上げ、スマート工場の市場拡大を後押しすると思われる。
企業は、グリーンテクノロジーとエネルギー効率への注目の高まりにより、より少ないエネルギー消費でエネルギー効率の高いスマートな製造を 提供することで、市場を拡大し、顧客を引きつけることができる。予測期間中、このようなグリーン・システムに対する投資は大きな成長が見込まれている。
持続可能性とエネルギー効率は、スマート工場の最優先事項である。機器の効果的な使用方法に関する統計も、データ分析によってエネルギー使用を最小限に抑えるデジタル・ソリューションによって提供される。例えば、スマート工場のシステムは、必要なときだけ機器を作動させる。
IoT技術は、特に米国のような先進国において、製造業の労働力問題を解決する。このため、米国の連邦政府と企業部門は、中国や人件費の安い他の国が主に取って代わった米国の産業基盤を拡大するため、インダストリー4.0のIoT技術に投資している。IoT技術は、世界的にスマート製造システムの採用を推進する主要な要素である。
市場の制約：サイバーフィジカルシステムのサイバーセキュリティへの懸念
サイバー攻撃の47％は、この業界から企業秘密や競争上の優位性を盗むことを目的としている。サイバー・フィジカル・システム（CPS）は、仮想世界と現実世界を組み合わせて自動化された製造を実現する最先端技術である。製造手順はCPS技術によって革命的に変化した。
ロボット工学、自動化、ビッグデータ、仮想現実、人工知能、センサー、拡張現実、積層造形などの先端技術は、生産工程にかつてない柔軟性、正確性、効率性を与えるためにサイバーフィジカル製造設備で使用されている。しかし、この市場は、CPSの使用に関連するセキュリティ・リスクによって制約を受ける可能性がある。CPSは重要なプラントデータを維持し、設備の機械間の接続を促進する。システムが侵害された場合、このデータが危険にさらされる可能性がある。
市場機会：5G技術のスマート工場市場への参入
5G技術により、スマート工場のオーナーは、セルラー技術をより安全に使用し、特定のユースケースに適応させることができる。5Gネットワークに接続された機器にセンサーを設置することで、機械に接続することなく生産ネットワークからデータを収集することができ、シームレスなリアルタイム最適化が可能になる。いくつかのメーカーは、一貫した強力な接続のために5Gネットワークを活用している。
工場に5Gネットワークを導入することで、有線通信は不要となり、高い柔軟性と最小限のダウンタイムで高速製造が可能になる。産業界は、スピード、カバレッジ、信頼性の面でサポートできるネットワークを持たなければならない。工場のためのワンストップショップと、スマート製造の大きな展望が、5Gネットワークの発展によってもたらされるだろう。
市場の課題情報技術とオペレーション技術の連携
スマート工場導入の主な障害は、情報技術（IT）と運用技術（OT）の互換性である。ITとOTは様々なプロトコルとアーキテクチャ・スタイルを採用しており、複雑さとコストを大幅に増大させている。今日では、サイロ化されたOTシステムが主流である。スマート・ファクトリーでは、さまざまなベンダーが製造した機械やその他の物理的機器間でデータをスムーズに共有するために、完全に機能するデジタル・エコシステムが必要です。情報技術と運用技術の相互運用性に精通した企業は、製造業において競争力を持ち、生産量に反映される。
セグメント・インサイト
製品インサイト
世界市場は、製品別にマシンビジョンシステム（プロセッサー、カメラ、筐体、ソフトウェア、インテグレーションサービス、フレームグラバー、照明）、産業用ロボット（多関節ロボット、円筒型ロボット、直交ロボット、平行ロボット、スカラロボット、共同作業ロボット）、制御機器（サーボモーターとドライブ、スイッチとリレー）、通信技術（有線と無線）、センサー、その他の製品に分けられる。高速で移動するコンベアシステムでは、近接センサは通常、特定のステージを通過する製品の数をカウントするために採用されます。
近接センサーは、自動車の溶接のように、自律ロボットが対象物に対して作業を行う際に、製品の正確な相対的配置を確立するために極めて重要です。多くの異なる産業では、補完的な部品の適切なアライメントを保証するために、金型嵌合の相対的な配置を確立するためにも利用されています。近接センサーのこのような本質的な用途は、予測期間の市場拡大を促進する。
テクノロジー・インサイト
世界市場には、製品ライフサイクル管理（PLM）、企業資源・計画（ERP）、ヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）、製造実行システム（MES）、監視制御・データ収集（SCADA）、プログラマブル・ロジック・コントローラ（PLC）、分散型制御システム（DCS）、その他の技術など、さまざまな技術カテゴリーが含まれる。PLMは投資収益率を改善し、生産におけるデータの有用性（ROI）を再定義した。製造業や工業の現場で働く人々は、指先ですべての情報を把握できることで、より効率的に仕事ができることにすぐに気づいた。
PLMによって、企業は生産能力を他の地域に拡大することができ、これも重要な利点である。製造施設全体で製品の品質を保証するために、いくつかの企業がPLMとERPシステムの統合を利用しています。PLMによって、企業は生産能力を他の地域に拡大することができる。このようなメリットはすべて、セグメントの拡大を促進する。
エンドユーザー業界の 洞察
自動車、石油・ガス、半導体、製薬、化学・石油化学、航空宇宙・防衛、食品・飲料、鉱業、その他のエンドユーザー産業が、世界市場をエンドユーザー産業別に2つに分けている。
石油・ガス分野は、大規模生産における信頼性など、石油・ガスに関連するさまざまな利点により、市場全体の成長において大きなシェアを占めている。また、安全性に対する浸透の高まりも業界の成長を後押ししている。
他の例では、石油・ガス事業の企業もセキュリティに真剣に取り組んでいる。メキシコのような、パイプラインが強盗や反乱軍の攻撃の標的になることが多い国の政府は、パイプラインのセキュリティに関連するプロセス・オートメーションへの支出を増やしている。ラテンアメリカの中流業界が抱えるセキュリティ上の大きな課題の一つは、メキシコのパイプラインからの石油の盗難である。
地域 インサイト
北米は現在、産業技術の研究開発、産業モノのインターネット（IoT）、クラウド技術を後援する多国籍企業の存在により、業界を支配している。政府の規制が厳しく、産業部門が発展していることが、予測期間を通じて同地域のスマート工場市場の拡大をさらに促進する要因となっている。アジア太平洋地域は、この市場でかなりの成長を遂げる可能性が高い。さらに、産業部門の持続可能性への取り組みが市場を支配する可能性が高い。
ヨーロッパは、オートメーション機器の使用と生産の両方に大きな影響を及ぼしている。北米は、規模では3番目の地域である。米国は、ファクトリーオートメーションを早くから受け入れているため、スマート工場向けソリューションのプロバイダーにとって重要な市場である。予想される期間中、妥当なペースで拡大する可能性が高い。さらに、米国には13社以上の主要自動車メーカーがあり、世界最大級の自動車市場を誇っている。同国の製造業の主な収益源のひとつは、自動車の生産である。
最近の展開
2022年10月 -スタドラー・バレンシア社からの1億7,000万ドルの受注により、300両以上の新しい機関車と列車が、エネルギー効率の高い牽引技術によって駆動されることになる。これらの車両は、ドイツ、オーストリア、スペイン、ポルトガル、イギリスをはじめとするヨーロッパの鉄道ネットワークで使用され、列車の旅を強化し、近代化する。
2022年10月 -ABBは、ミッションクリティカルなアプリケーション向けのハイパワーターボチャージャーのパイオニアであるアクセロン・インダストリーズAGが、チューリッヒのスイス証券取引所（SIX）でティッカーシンボル “ACLN “で取引開始を承認されたと発表した。これは、アクセロンのABBからのスピンオフを完了させるためのものである。
2022年9月 -9月29日の世界海運デーの今年のテーマ「より環境に優しい海運のためのテクノロジー」は、ABBのポッドキャスト「ABB Decoded」の最新版で取り上げられ、テクノロジーに焦点を当てている。このテーマは、持続可能な海運セクターの価値に注目し、この問題に関する世界的な議論に参加する機会である。
主要市場プレイヤー
ABB株式会社
ダッソー・システムズ
ゼネラル・エレクトリック社
エマソン・エレクトリック
ハネウェル・インターナショナル
ジョンソンコントロールズ・インターナショナル
三菱電機株式会社
マイクロソフト株式会社
ロバート・ボッシュGmbH
シュナイダーエレクトリックSE
シーメンスAG
レポート対象セグメント
(注*:サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
製品別
マシンビジョンシステム
カメラ
プロセッサー
ソフトウェア
エンクロージャー
フレームグラバー
インテグレーションサービス
照明
産業用ロボット
多関節ロボット
直交ロボット
円筒型ロボット
スカラロボット
パラレルロボット
産業用協働ロボット
制御機器
リレーとスイッチ
サーボドライブとモーター
センサー
通信技術
有線
ワイヤレス
その他の製品
テクノロジー別
製品ライフサイクル管理（PLM）
ヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）
エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）
分散型制御システム（DCS）
製造実行システム（MES）
プログラマブルロジックコントローラ（PLC）
監視制御およびデータ収集 (SCADA)
その他の技術
エンドユーザー産業別
自動車
半導体
石油・ガス
化学・石油化学
医薬品
航空宇宙・防衛
飲食
鉱業
その他のエンドユーザー産業
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 スマートファクトリー市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：スマート・ファクトリー産業への影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.スマートファクトリーの世界市場、製品別
8.1.スマートファクトリー市場、製品別、2023～2032年
8.1.1 マシンビジョンシステム
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.産業用ロボット
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.制御装置
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.4.センサー
8.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.5.通信技術
8.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.6.その他の製品
8.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.スマートファクトリーの世界市場、テクノロジー別
9.1.スマートファクトリー市場、テクノロジー別、2023～2032年
9.1.1.製品ライフサイクル管理（PLM）
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.ヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.分散型制御システム（DCS）
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.製造実行システム（MES）
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.6.プログラマブルロジックコントローラ（PLC）
9.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.7.監視制御およびデータ収集（SCADA）
9.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.8.その他の技術
9.1.8.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.スマートファクトリーの世界市場：エンドユーザー産業別
10.1.スマートファクトリー市場、エンドユーザー産業別、2023-2032年
10.1.1.自動車
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.半導体
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.石油・ガス
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.化学・石油化学
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.5.医薬品
10.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.6.航空宇宙・防衛
10.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.7.食品・飲料
10.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.8.鉱業
10.1.8.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.9.その他のエンドユーザー産業
10.1.9.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.スマートファクトリーの世界市場、地域別推計と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
11.1.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.1.4.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.1.5.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
11.2.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.2.4.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
11.2.5.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.2.6.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
11.2.7.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.7.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
11.3.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.3.4.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.3.5.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.3.6.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
11.3.7.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.7.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
11.4.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.4.4.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
11.4.5.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
11.4.6.2.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.4.7.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.7.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.5.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収益と予測、製品別（2020～2032年）
11.5.4.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収入と予測、製品別（2020～2032年）
11.5.5.2.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー産業別（2020～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.ABB Ltd.
12.1.1.会社概要
12.1.2.提供商品
12.1.3.財務パフォーマンス
12.1.4.最近の取り組み
12.2.ダッソー・システムズ
12.2.1.会社概要
12.2.2.提供商品
12.2.3.財務パフォーマンス
12.2.4.最近の取り組み
12.3.ゼネラル・エレクトリック社
12.3.1.会社概要
12.3.2.提供商品
12.3.3.財務パフォーマンス
12.3.4.最近の取り組み
12.4.エマソン・エレクトリック
12.4.1.会社概要
12.4.2.提供商品
12.4.3.財務パフォーマンス
12.4.4.最近の取り組み
12.5.ハネウェル・インターナショナル
12.5.1.会社概要
12.5.2.提供商品
12.5.3.財務パフォーマンス
12.5.4.最近の取り組み
12.6.ジョンソンコントロールズ・インターナショナル
12.6.1.会社概要
12.6.2.提供商品
12.6.3.財務パフォーマンス
12.6.4.最近の取り組み
12.7.三菱電機株式会社
12.7.1.会社概要
12.7.2.提供商品
12.7.3.財務パフォーマンス
12.7.4.最近の取り組み
12.8.マイクロソフト株式会社
12.8.1.会社概要
12.8.2.提供商品
12.8.3.財務パフォーマンス
12.8.4.最近の取り組み
12.9.ロバート・ボッシュ
12.9.1.会社概要
12.9.2.提供商品
12.9.3.財務パフォーマンス
12.9.4.最近の取り組み
12.10.シュナイダーエレクトリックSE
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供製品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.最近の取り組み
第13章 調査方法研究方法論
13.1.一次調査
13.2.二次調査
13.3.前提条件
第14章.付録
14.1.私たちについて
14.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖