인공 지능 제조 시장 크기

제조 시장의 AI 크기는 2018 년 1 억 달러를 초과했으며 2020 년에서 2025 년까지 40 %의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. AI의 벤처 캐피탈 투자는 제조 업계에서 인공 지능의 성장을 촉진하고 있습니다.

Google, Nvidia 및 Intel을 포함한 기술 거대 및 디지털 네이티브 회사에 의해 주도 된 기술 투자. 기계 학습에서 로봇, 가상 자율 차량, 지원 기술 및 컴퓨터 비전에 이르기까지 다양한 AI 기반 응용 분야에 수십억 달러를 투자하고 있습니다.

디지털 데이터의 폭발적인 성장은 제조 시장에서 AI의 성장을 주도하고 있습니다. 2020년까지 약 1.7 메가바이트의 새로운 데이터가 매 초마다 생성됩니다. 향후 10 년 동안 40 %의 연간 성장률로 상승 할 것으로 예상됩니다. 이 성장은 기업 중 클라우드 플랫폼의 인기를 끌고있는 대형 데이터 기술 및 IoT 장치의 채택 증가에 적용됩니다. 이 회사는 데이터 및 추출 작업 가능한 통찰력을 처리하는 제조업체 중 사전 데이터 분석 솔루션의 채택을 격려하고 있습니다.

그러나 제조 분야의 기술 채택은 여전히 산업 분야에서 AI 기술의 구현에 대한 몇 가지 도전의 존재로 인해 인센티브 단계에서입니다. 산업 데이터의 복잡한 자연과 산업 공장에서 숙련 된 IT 인력의 부족은 기술의 채택을 방해하고 있습니다.

제조 시장 분석의 인공지능

하드웨어는 산업 분야의 AI 프로세서에 대한 수요가 증가하여 2018 년 57% 이상의 점유율을 가진 제조 시장에서 AI를 선도하고 있습니다. GPU의 2018년 45% 이상의 시장 점유율을 차지하며 2025년을 통해 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 그것의 무거운 compute 기능은 조직의 수요를 격려하고 있습니다. 또한, 향상된 시각적 콘텐츠와 높은 메모리 그래픽에 대한 증가 필요는 시장 augmenting.

소프트웨어 세그먼트는 제조 중 사용자 정의 AI 전원 솔루션의 증가 수요에 의해 2019에서 2025 년 CAGR 이상에서 확장 할 것으로 예상된다. AI 솔루션의 올바른 조합을 배포함으로써 제조업체는 운영 효율을 높일 수 있으며 공정을 가속화하고 유연성을 높이고 운영을 최적화 할 수 있습니다. AI가 70 % 이상의 인력 생산성을 높이는 20 %의 운영 비용을 줄일 수 있다고 추정되었습니다. 그것은 또한 제조 업체가 고객을 위해 맞춤형 제품을 개발할 수 있도록하여 판매를 증가시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

제조 서비스 부문의 AI는 AI 솔루션의 통합 및 배포에 의해 향후 7 년 동안 약 54%의 성장을 목격 할 것으로 예측됩니다. 제3자 서비스 제공업체의 성장 수요와 함께 산업 부문의 숙련 된 전문가의 부족은 시장 확장을 예측하고 있습니다. 또한, 핵심 사업 역량에 초점을 맞추는 제조 중 성장하는 필요는 서비스 시장을 가속화하고 있습니다.

2018년 AI의 47% 이상을 차지한 기계 학습. 기술은 제조 공정의 모든 단계에서 품질 관리를 보장하기 위해 상승 요구 때문에 제조 산업에 사용됩니다. ML은 정밀의 높은 정도와 생산의 초기 단계에서 제품의 품질을 예측합니다. 이것은 이상적인 제품 표준의 minuscule 편차를 검출하고 자체 학습 알고리즘은 이전에 알려지지 않은 오류를 감지 할 수 있습니다.

컨텍스트 인식 기술 세그먼트는 2025년을 통해 약 41%의 CAGR를 볼 것으로 예상됩니다. 매우 유연한 제조 공정의 필요는 컨텍스트 인식 시스템의 채택을 촉진합니다. 기술은 현대 생산 시스템의 가용성과 효율성을 동시에 향상시킵니다. 유연성과 효율성을 높이기 위해 프로세스 매개 변수의 변동을 지원하기 위해 자기 적응을 가능하게 합니다. 또한 효과적인 지식 취득 및 유지 보수를 지원, 생산 시스템의 가용성 증가.

품질 관리 응용 프로그램은 2025에 의해 제조 시장에서 AI에서 20 %의 지분을 차지합니다. 제조 환경에서의 Rising 경쟁은 품질 관리를 보장하기 위해 중요한 차별화제로 AI 기술을 홍보하고 있습니다. 질의 부족은 시장에 있는 회사의 성과 그리고 경쟁가격에 중요한 위험, 회사에 지도합니다. 이 회사는 기존의 인프라를 강화하기 위해 딥러닝 및 기계 학습 플랫폼을 채택하는 데 필요한 제조 회사입니다. 과실은 생산 체인과 제품의 품질을 약화 할 수있는 실수 및 오류를 식별합니다.

물자 운동 세그먼트는 2019년에서 2025년 도중 43%의 CAGR에 관찰하기 위하여 poised. 숙련된 인력이 채용 및 유지에 어려움을 겪고 있기 때문에 기업들은 생산성과 수익성을 보장하면서 노동 과제를 관리하기 위해 AI 기반 기계 운동 솔루션으로 전환하고 있습니다.

에너지 및 전력 끝 사용 세그먼트는 41.2% 이상에서 2025년까지 이득을 등록할 가능성이 있습니다. 기업은 AI 기술에 투자하고 환경을 변화시키기 위해 학습하고 적응하기 때문에. 이 기술은 발전 기업이 에너지 수요와 그 세대에 대한 예측을 창출 할 수 있습니다. 이것은 생산에서의 변동 예측 및 관리를위한 백업 메커니즘에 의존도를 줄일 것입니다. 작업의 속도와 복잡한 자연은 제조 분야의 고급 AI 기술을 활용합니다.

중금속 & 기계장치 기업은 오는 7 년 도중 약 43%의 CAGR를 달성하기 위하여 설치됩니다. 중금속 및 기계 분야에서 운영하는 플레이어는 AI 기술을 사용하여 원료 소비를 최적화하고 용해 비용을 개선하고 품질 완제품을 보장합니다. 이전 원료 소비에 따라 정확한 모델을 구축 할 수 있습니다. 원료가 사용되는 원료가 금, 아연, 구리와 같은 귀금속일 때 상당한 비용 절감을 가능하게하는 원료의 양을 감소시킵니다.

아시아 태평양은 2018 년에 약 43%의 점유율을 가진 제조 시장에서 AI를 지배하고 2025 년을 통해 트렌드를 되돌릴 것으로 예상됩니다. 일본, 한국, 중국 등 국가의 고도로 개발된 제조 공장은 지역 시장 수요를 연료화할 것입니다. 지역의 산업 4.0 혁명의 급속한 채택은 또한 AI 해결책의 채택을 승진시킵니다. 또한, 인도와 중국과 같은 신흥 경제의 AI 기술의 증가 투자는 시장 수익을 운전하고 있습니다.

북미 시장은 APAC와 유사한 성장 추세를 목격하고 예측 시간 기간 동안 43% CAGR로 성장할 가능성이 있습니다. 회사의 증가 투자는 제조 시설을 현대화하기 위해 시장의 성장을 추진하고 있습니다. IoT와 같은 다양한 첨단 기술의 초기 채택은 AI-enabled 제조 시스템의 침투를 연료화하고 있습니다. 또한, 정부의 노력은 북미에 다시 제조 작업을 가져 와서 제조 분야의 AI 기술을 지원하는 것입니다.

인공지능(AI)

다국적 선수 등

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새로운 고성능 기업 AI 솔루션 개발에 크게 투자하고 있습니다. 제조 시장에서 AI의 주요 선수는 새로운 제품을 개발하기 위해 다양한 기술 플레이어와 파트너십을 형성하고 있습니다. 산업 4.0 제조 기술의 증가 채택으로, AI 칩에 대한 수요가 크게 기업 솔루션에 투자하기 위해 전통적인 칩 메이커에 의해 구동되었다. 그들은 또한 시장에 있는 그들의 위치를 고체화하기 위하여 기계 학습에 일하는 새로운 시작을 채택하고 있습니다.

제조 분야의 AI에 대한 이 시장 조사 보고서에는 업계의 심층적 인 적용이 포함됩니다. 견적 및 단위의 배송 조건 및 2016에서 2025로 USD의 매출 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

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