レポートコンテンツ

第1章 方法論とスコープ

1.1 市場規模と定義

1.2 ベース見積りと計算

1.3 予測計算

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 業界 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 利益証拠金分析

3.4 技術とイノベーションの風景

3.5 特許分析

3.6 の 主なニュースと取り組み

3.7 規制風景

3.8 の 衝撃力

3.8.1成長の運転者

3.8.1.1の AIとMLをロボットソフトウェアに統合

3.8.1.2の特長 ロボティクス研究開発における政府投資

3.8.1.3の特長 協働ロボット(コボット)の調達要求

3.8.1.4の特長 業界全体の自動化を増加

3.8.1.5 各種分野におけるロボットの活用

3.8.2 産業下落と課題

3.8.2.1の特長 高い初期投資

3.8.2.2の特長 既存のシステムとの統合における複雑性

3.9 成長潜在的な分析

3.10 ポーターの分析

3.10.1の特長 製造者力

3.10.23 バイヤー力

3.10.3の特長 新入社員の脅威

3.10.4の特長 置換の脅威

3.10.5の 産業儀式

3.11 PESTEL分析

第4章 競争力のある風景、2023年

4.1 はじめに

4.2 企業市場シェア分析

4.3 競争的な位置のマトリックス

4.4 戦略的展望行列

第5章 市場予測、ソフトウェアタイプ別、2018-2032(USD Million)

5.1マイル 主なトレンド

5.2 シミュレーションソフトウェア

5.3 ナビゲーションとマッピングソフトウェア

5.4 データ分析と管理ソフトウェア

5.5 ビジョンソフトウェア

5.6 予測保守ソフトウェア

5.7 その他

第6章 市場予測、ロボットタイプ別、2018-2032(USD Million)

6.1 の 主なトレンド

6.2 産業用ロボット

6.3 サービスロボット

第7章 市場予測、展開モード、2018-2032(USD Million)

7.1マイル 主なトレンド

7.2 オンプレミス

7.3 クラウドベース

第8章 企業規模、2018-2032(USD Million)による市場予測

8.1 の 主なトレンド

8.2 大きい企業

8.3中小企業(中小企業)

第9章 市場予測、エンドユース業界、2018-2032(USD Million)

9.11(日) 主なトレンド

9.2 製造業

9.3 自動車

9.4 ヘルスケア

9.5 輸送・物流

9.6 BFSIの特長

9.7 リテール&電子商取引

9.8 その他

第10章 市場予測、地域別、2018-2032(USD Million)

10月1日 主なトレンド

10.2 北アメリカ

10.2.1 米国

10.2.2 カナダ

10.3 ヨーロッパ

10.3.1 イギリス

10.3.2 ドイツ

10.3.3 フランス

10月4日 イタリア

10.3.5 スペイン

10.3.6の ヨーロッパの残り

10.4の アジアパシフィック

10.4.1 の 中国語(簡体)

10.4.2 インド

10.4.3 日本

10.4.4 韓国

10.4.5 ベンツ

10.4.6 日 アジア太平洋地域

10.5 ラテンアメリカ

10.5.1 ブラジル

10.5.2 メキシコ

10.5.3の ラテンアメリカの残り

10.6 メア

10.6.1 UAE

10.6.2 南アフリカ

10.6.3 サウジアラビア

10.6.4マイル MEAの残り

第11章 会社案内

11.1 ABB株式会社

11.2 株式会社ブレイン

11.3 クリアパスロボティクス

11.4 クラウドマインドテクノロジー株式会社

11.5 ダッソー・システメス

11.6 ファナック株式会社

11.7 H2O.aiの

11.8 HDヒュンダイロボティクス

11.9 IBMの 会社案内

11.10 KUKAのAG

11.11 NVIDIAの 会社案内

11.12 ユニバーサルロボット A/S