レポートコンテンツ

第1章 スコープと方法論

1.1 市場規模と定義

1.2 ベース見積りと計算

1.3 予測パラメータ

1.4 の データソース

1.4.1 第一次

1.4.2 二次

1.4.2.1 リリース 有料ソース

1.4.2.2 公開情報

第2章 エグゼクティブ・サマリー

2.1 鉱山のオートメーションの市場企業360^ツイート2018年 - 2032年

2.2 ビジネストレンド

2.2.1 総アドレス指定可能な市場(TAM)、2024-2032

第3章 業界の洞察

3.1 産業生態系分析

3.2ベンダーマトリックス

3.3 技術とイノベーションの風景

3.4 特許分析

3.5マイル 主なニュースと取り組み

3.6 規制風景

3.7マイル 衝撃力

3.7.1成長の運転者

3.7.1.1の 効率性の向上と生産性の向上

3.7.1.2の特長 技術の進歩のための上昇の要求

3.7.1.3 マイニング業界におけるデジタルソフトウェアの採用

3.7.1.4の 安全上の懸念

3.7.1.5 接続された鉱山の採用

3.7.2 産業下落と課題

3.7.2.1の 高稼働コスト

3.7.2.2 技術的な複雑性

3.8 成長潜在的な分析

3.9 ポーターの分析

3.9.1 製造者力

3.9.2 バイヤー力

3.9.3 新入社員の脅威

3.9.4の 置換の脅威

3.9.5 産業儀式

3.10 PESTEL分析

第4章 競争力のある風景、2023年

4.1マイル 企業市場シェア分析

4.2 競争的な位置のマトリックス

4.3 戦略的展望行列

第5章 市場予測、タイプ別、2018年 - 2032年(USD Billion)

5.1マイル 主なトレンド

5.2マイル 地下鉱山のオートメーション

5.3 表面の鉱山のオートメーション

第6章 マーケットの見積もりと予測, 提供することにより、, 2018 – 2032 (USD Billion)

6.1 の 主なトレンド

6.2 装置

6.2.1 自動運搬

6.2.2 自動掘削リグ

6.2.3 の 地下の負荷運搬量ダンプ(LHD)のホールダー

6.2.4 その他

6.3ソフトウェア

6.3.1 労働力管理システム

6.3.2の 艦隊管理システム

6.3.3 鉱山の設計及び計画ソフトウェア

6.3.4(税抜) データ管理ソフトウェア

6.3.5 空気質の検出ソフトウェア

6.4 通信

6.4.1の 無線鉱山の網ネットワーク

6.4.2ナビゲーションシステム

6.4.3サイバーセキュリティソリューション

チャプター7市場見積もりと予測, 応用で, 2018 – 2032 (USD Billion)

7.1.1 鉱山操作

7.1.2 鉱山の維持

7.1.3 鉱山開発

第8章 鉱山自動化市場予測、地域別、2018年 - 2032年(USD Billion)

8.1 の 主なトレンド

8.2 北アメリカ

8.2.1 米国

8.2.2 カナダ

8.3 ヨーロッパ

8.3.1 英国

8.3.2 ドイツ

8.3.3 フランス

8.3.4 イタリア

8.3.5 スペイン

8.3.6 ヨーロッパ残り

8.4 の アジアパシフィック

8.4.1 中国

8.4.2 インド

8.4.3 日本

8.4.4 韓国

8.4.5 ベンツ

8.4.6 アジア太平洋地域

8.5 ラテンアメリカ

8.5.1 ブラジル

8.5.2 メキシコ

8.5.3 ラテンアメリカの残り

8.6 メア

8.6.1 UAE

8.6.2 サウジアラビア

8.6.3 南アフリカ

8.6.4マイル MEAの残り

第9章 会社案内

9.1 ABBの特長

9.2 アベルバ

9.3 幼虫

9.4 エピロック

9.5 グローバルロードテクノロジーインターナショナルホールディングス(HK)リミテッド

9.6 日立建機株式会社

9.7 小松

9.8 STIの特長 エンジニアリング

9.9 オックスフォード・テクニカル・ソリューションズ株式会社

9.10 ロックウェルオートメーション

9.11 RPMGLOBAL HOLDINGS リミテッド

9.12 サンドヴィケン

9.13 トライアンブル株式会社

9.14 ジトロン