産業機械の市場のサイズのAI

産業用機械市場規模のAIは、2022年に1.5億米ドルで評価され、2023年から2032年までの25%を超えるCAGRで成長することを期待しています。 緊急事態 業界 4.0 複雑なデータの上昇は、産業機械市場成長におけるAIを運転しています。 また、新興市場での近代的な製造技術の導入により、製品開発技術の大きな成長が求められます。

産業用機械の人工知能とは、産業分野における機械や機器のさまざまな種類に人工知能技術と技術の統合を指します。 人工知能アルゴリズム、機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、機械作業のパフォーマンスを向上させるためのその他の人工知能技術の使用を含みます。

AI技術をビジネスシステムに統合することで、重要な投資が必要になる可能性があります。 ハードウェア、ソフトウェア、および技術的なスタッフの費用は、特に中小企業、特に小規模な企業にとっては禁止されています。 さらに、AIソリューションを特定のシステムやプロセスに適応することは容易ではありません。 特定のニーズを満たすAIアルゴリズムやモデルをカスタマイズすることで、時間とリソースの集中力が向上します。 これらの要因は、予測期間中の市場成長を妨げることができます。

産業機械市場の傾向のAI

モノのインターネット(IoT)とクラウドコンピューティングによる産業機械におけるAIの統合は、市場成長を推進しています。 産業用機械に埋め込まれたIoTデバイスは、膨大な量のリアルタイムデータを生成します。 IoTでAIを統合することで、データを相互接続、変換、およびリアルタイムのインサイトや意思決定のために処理することができます。 また、スケーラビリティ、リモートモニタリング、コラボレーションの強化、コスト削減、情報セキュリティの強化など、ビジネスにも貢献しています。 クラウドコンピューティングは、オンプレミスのインフラとメンテナンスコストを削減します。 また、商用組織は、クラウドベースの人工知能機能を使用して大規模なハードウェア投資の必要性を削減し、リソースを最適化することができます。

産業機械市場の分析のAI

コンポーネントに基づいて、市場はハードウェア、ソフトウェア、サービスにセグメント化されます。 本ソフトウェアセグメントは、2022年に40%以上の有意なシェアを保有する見込みです。 人工知能ソフトウェアとアルゴリズムは、ビジネスオートメーションのインテリジェントな意思決定、予測保守、および自動化を可能にするために不可欠です。 ソフトウェアは、予測保守、欠陥検出、最適化、品質管理などのタスクのための機械学習アルゴリズムを含みます。 これらのアルゴリズムは、センサー、メカニカルインプット、およびその他のソースからデータを分析し、有用なインサイトを獲得し、よりスマートな意思決定を支援します。 さらに、ソフトウェアソリューションは、スーパーバイザー制御やデータ取得などの既存のビジネスシステムとAI技術の統合に重点を置いています。スキャダ) システム運用(MES) AIシステムと機械間でのデータ交換、相互作用、統合を容易にします。

技術に基づいて、市場は機械学習、コンピュータの視野、コンテキストの認識に分けられます、 自然言語処理. . 産業用機械市場におけるAIの機械学習セグメントは、2022年に25%以上のCAGRで拡大しました。 マシン学習アルゴリズムは、商用機械からセンサーデータを分析し、故障やメンテナンスニーズを予測します。 メンテナンスへの効果的なアプローチにより、計画外のダウンタイムを削減し、機械の信頼性が向上します。 技術の機械学習アルゴリズムの組み合わせは、監視、操作、効率、品質管理、意思決定の改善を提供します。 これらのドライバーは、ビジネスマシン市場の人工知能技術の採用と機械学習の使用を容易にします。

適用に基づいて、産業機械市場のAIは予測的な維持、品質管理、プロセス最適化、サプライチェーンの最適化、理性的なロボティクスに分けられます、 自動運転車 ・ガイドシステム、エネルギー管理、ヒューマン・マシン・インターフェース 予測期間中に20%以上のCAGRで市場が拡大した予測メンテナンスセグメント。 予測的なメンテナンス 産業機械 人工知能や機械学習アルゴリズムを使用して、センサーデータと予測保守ニーズを分析します。 予知的メンテナンスは、温度、振動、圧力、およびその他のパラメータを含む大量のセンサーデータの分析に依存しています。 人工知能アルゴリズムは、このデータを処理し、パターン、傾向、および異常を識別し、機器の故障やメンテナンスの必要性を示すために分析します。 データの分析、健康モニタリング、信頼性向上、最適化、耐用年数の延長、安全改善、意思決定データの統合により、産業機械産業における予測保全の活用が進んでいます。

北アメリカ 産業用機械市場におけるAIは、2022年に50%以上の収益シェアを保持しました。 北米は、市場規模の観点から、テクノロジー業界におけるAIの採用まで、主要なビジネス領域の1つです。 市場はオートメーション、効率およびさまざまな企業の最適化のための高められた要求によって運転される安定した成長を見ました。 また、北米はAI技術プロバイダ、ソフトウェア会社、技術メーカーと強力な技術エコシステムを持っています。 地域は、AI研究開発の最前線にあり、産業機械におけるAIのイノベーションと利用を促進しています。 全体的に、北アメリカ市場は規模、産業進歩、強い市場、投資、政府サポートおよびビジネス競争によって特徴付けられます。 これらの要因は、地域の産業分野におけるAI技術の成長と採用につながっています。

産業機械市場シェアのAI

産業用機械市場でAIを運用する主要企業には、

• Amazon Webサービス(AWS)
• サイトマップ
• インテル株式会社
• シーメンスAG
• NVIDIA株式会社
• クアルコムテクノロジーズ
• Microsoft Corporatio(マイクロソフト)
• シスコシステムズ株式会社
• IBMコーポレーション
• ファナック株式会社
• 株式会社日立製作所
• シュナイダー電気SE
• ロックウェルオートメーション株式会社
• ハネウェル国際 代表取締役
• ABB株式会社

産業機械工業のニュースのAI:

• 2020年11月、シーメンスは、Google Cloudと提携し、人工知能と機械学習技術を自動化製品に統合しました。 コラボレーション、データ分析、AIによるインサイトを活用したビジネスシステムの効率化と生産性の向上を目指します。

産業機械市場の調査のレポートのAIは企業の深い適用範囲を含んでいます 2018年から2032年までのUSD百万ドルの収益の面での見積もりと予測、次の区分のため:

コンポーネント別

• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

テクノロジー

• 機械学習
• コンピュータビジョン
• コンテキストの意識
• 自然言語処理

用途別

• 予測メンテナンス
• 品質管理
• プロセス最適化
• サプライチェーンの最適化
• インテリジェントロボティクス
• 自動車両・ガイドシステム
• エネルギー管理
• ヒューマン・マシンのインターフェイス
• その他

エンド使用

• コマーシャル
• 農業農業
• 建築設計
• パッケージング
• 食品加工
• マイニング
• 半導体製造

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

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