산업 기계 시장 크기에 있는 AI

산업 기계 시장 크기에서 AI는 2022년 USD 1.5 억에 평가되었으며 2023년과 2032년 사이에 25% 이상의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 출현의 산업 4.0 복잡한 데이터의 상승은 산업 기계 시장 성장에 AI를 구동하고 있습니다. 또한, 생산성과 신흥 시장에서 현대 제조 기술의 채택은 제품 개발 기술에 상당한 성장을 요구합니다.

산업 기계의 인공 지능은 산업 분야에서 다양한 종류의 기계 및 장비에 인공 지능 기술과 기술을 통합합니다. 그것은 인공 지능 알고리즘, 기계 학습, 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리 및 기계 작업의 성능을 향상시키기 위해 다른 인공 지능 기술을 포함합니다.

AI 기술을 비즈니스 시스템에 통합하면 상당한 투자가 필요할 수 있습니다. 하드웨어, 소프트웨어 및 기술 직원의 비용은 일부 조직, 특히 중소 기업에 대 한 금지 될 수 있습니다. 또한 특정 시스템에 AI 솔루션을 적응하고 프로세스가 쉽지 않습니다. 특정한 필요를 충족시키기 위하여 AI 알고리즘과 모형을 주문화하는 것은 time-consuming와 자원 집중될 수 있습니다. 이러한 요인은 예측 기간 동안 시장 성장을 방해 할 수 있습니다.

산업용 기계 시장 트렌드의 AI

IoT(Internet of Things) 및 클라우드 컴퓨팅을 갖춘 산업용 기계의 AI 통합은 시장 성장을 주도하고 있습니다. 산업용 기계에 내장 된 IoT 장치는 실시간 데이터의 다량을 생성합니다. IoT와 AI를 통합하면 데이터가 상호 연결되고 변형되고 실시간으로 통찰력과 의사결정을 처리할 수 있습니다. 또한, 확장성, 원격 모니터링, 향상된 협업, 비용 절감 및 정보 보안을 갖춘 기업을 제공합니다. Cloud 컴퓨팅은 인프라 및 유지 보수 비용을 제거합니다. 클라우드 기반 인공 지능 기능을 사용하여 대형 하드웨어 투자를 줄이기 위해 상업용 조직도 가능합니다.

산업용 기계 시장 분석

구성 요소에 따라 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. 소프트웨어 세그먼트는 2022 년 40 % 이상의 상당한 점유율을 보유 할 것으로 예상됩니다. 인공 지능 소프트웨어 및 알고리즘은 지능형 결정, 예측 유지 보수 및 비즈니스 자동화를 가능하게하는 데 필수적입니다. 소프트웨어는 예측 유지 보수, 결함 검출, 최적화 및 품질 관리와 같은 작업을위한 기계 학습 알고리즘을 포함합니다. 이 알고리즘은 센서, 기계식 입력 및 기타 소스에서 데이터를 분석하여 유용한 통찰력을 확보하고 더 똑똑한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 소프트웨어 솔루션은 Supervisory Control 및 Data Acquisition(Data Acquisition)과 같은 기존 사업 시스템과 AI 기술을 통합하는 데 중점을 둡니다.네트워크) 및 시스템 운영 (MES). 데이터 교환, 상호 작용 및 AI 시스템 및 기계 간의 통합을 용이하게합니다.

기술력을 바탕으로, 시장은 기계 학습, 컴퓨터 비전, 컨텍스트 인식, 회사 소개· 산업용 기계 시장에서 AI의 기계 학습 부문은 2022 년에 25 % CAGR 이상으로 확장되었습니다. 기계 학습 알고리즘은 상업 기계에서 센서 데이터를 분석하여 실패 또는 유지 보수 요구를 예측합니다. 정비에 효과적인 접근은 계획되지 않은 가동불능시간을 감소시키고 기계 신뢰성을 증가합니다. 기술과 기계 학습 알고리즘의 조합은 모니터링, 운영, 효율성, 품질 관리 및 의사 결정에 대한 개선을 제공합니다. 이 운전사는 사업 기계 시장의 인공 지능 기술에 있는 기계 학습의 채택 그리고 사용을 촉진합니다.

응용 프로그램에 따라 산업용 기계 시장에서 AI는 예측 유지 보수, 품질 관리, 프로세스 최적화, 공급망 최적화, 지능형 로봇, 자율 차량 & 가이드 시스템, 에너지 관리 및 인간 기계 인터페이스. 시장의 예측 유지 보수 부문은 예측 기간 동안 20% 이상의 CAGR에 확장되었습니다. Predictive 유지보수 산업 기계 인공 지능과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 센서 데이터 및 예측 유지 보수 요구를 분석합니다. Predictive Maintenance는 온도, 진동, 압력 및 기타 매개 변수를 포함한 센서 데이터의 다량 분석에 의존합니다. 인공 지능 알고리즘 프로세스 및 이 데이터를 분석하여 패턴, 트렌드 및 장비 고장 또는 유지 보수 요구를 표시할 수 있는 anomalies를 식별합니다. 데이터 분석, 건강 모니터링, 신뢰성 개선, 최적화, 서비스 수명 연장, 안전 개선 및 의사 결정 데이터는 산업 기계 산업에서 예측 유지 보수의 채택 및 사용을 주도하고있다.

북아메리카 산업용 기계 시장에서 AI는 2022 % 이상의 매출 점유율을 기록했습니다. 북아메리카는 시장 크기의 점에 있는 주요한 사업 지역의 한개이고 기술 기업에 있는 AI의 채택. 시장은 다양한 산업 전반에 걸쳐 자동화, 효율성, 최적화에 대한 수요가 증가하여 꾸준히 성장해 왔습니다. 또한 북미는 AI 기술 제공 업체, 소프트웨어 회사 및 기술 제조업체와 강력한 기술 생태계를 가지고 있습니다. 이 지역은 AI 연구 및 개발의 최전선에, 혁신 및 산업 기계장치에 있는 AI의 사용입니다. 북미 시장은 규모, 산업 진도, 강력한 시장, 투자, 정부 지원 및 비즈니스 경쟁이 특징입니다. 이러한 요인은 지역 산업 분야에서 AI 기술의 성장과 채택에 주도했다.

산업용 기계 시장 점유율 AI

산업용 기계 시장에서 AI를 운영하는 주요 회사는 다음과 같습니다.

• Amazon 웹 서비스 (AWS)
• 구글 LLC
• 인텔 기업
• 지멘스 AG
• NVIDIA 기업
• Qualcomm 기술
• 마이크로소프트 Corporatio
• Cisco 시스템, Inc.
• IBM 회사
• FANUC 소개
• 주식회사 히타치
• Schneider 전기 SE
• 로크웰 오토메이션, Inc.
• Honeywell 국제 주요사업
• ABB 주식회사

산업 기계장치 기업 뉴스에 있는 AI:

• 2020년 11월, 지멘스, 글로벌 기술 회사인 Siemens는 Google Cloud와 파트너십을 통해 인공지능과 기계 학습 기술을 자동화 제품으로 통합했습니다. 협업, 데이터 분석 및 AI 기반 통찰력을 통해 비즈니스 시스템의 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.

산업용 기계 시장 조사 보고서의 AI는 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다. 2018년부터 2032년까지 수백만 달러의 수익률 및 예측, 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

제품정보

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• 소프트웨어
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By 기술

• 기계 학습
• 컴퓨터 비전
• Context 인식
• 언어 처리

회사연혁

• Predictive 정비
• 품질 관리
• 프로세스 최적화
• 공급망 최적화
• 지능형 로봇
• 자율 차량 및 가이드 시스템
• 에너지 관리
• 인간 기계 공용영역
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