Искусственный интеллект в размерах рынка производства

ИИ на рынке производства Размер превысил более 1 миллиарда долларов США в 2018 году и, как ожидается, вырастет на 40% CAGR с 2020 по 2025 год. Увеличение венчурных инвестиций в ИИ способствует росту искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности.

Инвестиции в технологии во главе с технологическими гигантами и цифровыми компаниями, включая Google, Nvidia и Intel. Они коллективно инвестируют миллиарды долларов в широкий спектр приложений на основе ИИ, начиная от машинного обучения до робототехники, виртуальных автономных транспортных средств, технологий помощи и естественного языка до компьютерного зрения.

Экспоненциальный рост цифровых данных стимулирует рост ИИ на производственном рынке. Предполагается, что к 2020 году каждую секунду будет создаваться около 1,7 мегабайт новых данных. Кроме того, по оценкам, он будет расти с ежегодными темпами роста 40% в течение следующих 10 лет. Этот рост объясняется растущим внедрением технологий больших данных и устройств IoT, а также ростом популярности облачных платформ среди предприятий. Это стимулирует внедрение передовых решений для анализа данных среди производителей для обработки данных и извлечения практических идей.

Тем не менее, внедрение технологии в производственном секторе все еще находится на начальной стадии из-за наличия нескольких проблем в реализации технологии искусственного интеллекта в отраслях. Сложный характер промышленных данных и отсутствие квалифицированной рабочей силы на промышленных предприятиях препятствуют внедрению технологии.

Искусственный интеллект в анализе рынка производства

Аппаратное обеспечение лидирует на рынке искусственного интеллекта с долей более 57% в 2018 году, что обусловлено растущим спросом на процессоры искусственного интеллекта среди отраслей промышленности. GPU На его долю приходится более 45% рынка в 2018 году и, по оценкам, доминирует на рынке до 2025 года. Его широкие вычислительные возможности стимулируют его спрос среди организаций. Кроме того, растущая потребность в улучшенном визуальном контенте и графической памяти увеличивает рынок.

Сегмент программного обеспечения, по прогнозам, увеличится более чем на 48% CAGR с 2019 по 2025 год, чему будет способствовать растущий спрос на индивидуальные решения на основе ИИ среди производителей. Развернув правильную комбинацию решений ИИ, производители могут повысить эффективность работы, ускорить процесс, повысить гибкость и оптимизировать операции. Было подсчитано, что ИИ может снизить эксплуатационные расходы на 20% с увеличением производительности труда более чем на 70%. Он также может помочь производителям увеличить свои продажи, позволяя производителям разрабатывать индивидуальные продукты для клиентов.

Согласно прогнозам, рост ИИ в сегменте производственных услуг составит около 54% в течение следующих 7 лет, чему будет способствовать растущая интеграция и развертывание решений ИИ. Отсутствие квалифицированных специалистов в отрасли наряду с растущим спросом на сторонних поставщиков услуг увеличивает расширение рынка. Кроме того, растущая потребность производителей сосредоточиться на ключевых бизнес-компетенциях ускоряет развитие рынка услуг.

Машинное обучение заняло более 47% доли ИИ на рынке производства в 2018 году. Технология используется в обрабатывающей промышленности из-за растущих потребностей в обеспечении управления качеством на каждом этапе производственного процесса. ML прогнозирует качество продукции с ранних стадий производства с высокой степенью точности. Это позволяет обнаруживать незначительные отклонения от идеальных стандартов продукта, а алгоритмы самообучения позволяют обнаруживать ранее неизвестные ошибки.

Прогнозируется, что сегмент технологий контекстной осведомленности достигнет 41% CAGR к 2025 году. Потребность в высокогибких производственных процессах способствует внедрению систем контекстной осведомленности. Технология повышает доступность и эффективность современных производственных систем одновременно. Это позволяет самоадаптироваться для поддержки колебаний параметров процесса, направленных на повышение гибкости и эффективности. Это также позволяет эффективно приобретать знания и обмениваться ими для поддержки технического обслуживания, увеличивая доступность производственных систем.

По оценкам, к 2025 году на приложение для управления качеством будет приходиться 20% доли ИИ на рынке производства. Растущая конкуренция в производственном ландшафте продвигает технологию ИИ в качестве ключевого дифференциатора для обеспечения контроля качества. Отсутствие качества создает серьезные риски для производительности и конкурентных позиций компании на рынке, что приводит к высоким затратам компании. Это побуждает производственные компании внедрять платформы глубокого обучения и машинного обучения, чтобы укрепить существующую инфраструктуру и проактивность, выявлять ошибки и ошибки, которые могут ослабить производственную цепочку и качество продукции.

Сегмент движения материала будет наблюдаться в CAGR 43% в течение 2019-2025 годов. Поскольку квалифицированную рабочую силу становится все труднее набирать и удерживать, компании переходят к решениям на основе ИИ для управления своими трудовыми проблемами, обеспечивая при этом производительность и прибыльность.

Сегмент конечного использования энергии и энергии, вероятно, зафиксирует рост выше 41,2% до 2025 года. Компании инвестируют в технологии ИИ благодаря своей способности учиться и адаптироваться к меняющимся условиям. Технология позволит генерирующим компаниям создавать прогнозы спроса на энергию и ее генерации на основе прогноза погоды. Это позволит снизить зависимость от резервных механизмов прогнозирования и управления колебаниями производства. Скорость и сложный характер задачи стимулируют использование передовых технологий ИИ в производственном секторе.

В ближайшие 7 лет индустрия тяжелых металлов и машин достигнет CAGR около 43%. Игроки, работающие в секторе тяжелых металлов и машин, используют технологию ИИ для оптимизации потребления сырья, повышения затрат на расплав и обеспечения качества готовой продукции. Это позволяет производителям создавать точные модели на основе предыдущего потребления сырья. Это уменьшает количество потребляемого сырья, обеспечивая значительную экономию затрат, когда сырьем являются драгоценные металлы, такие как золото, цинк или медь.

Азиатско-Тихоокеанский регион доминировал на рынке искусственного интеллекта с долей около 43% в 2018 году и, как ожидается, будет резонировать с тенденцией до 2025 года. Высокоразвитые производственные предприятия в таких странах, как Япония, Южная Корея и Китай, будут стимулировать спрос на региональном рынке. Быстрое внедрение революции индустрии 4.0 в регионе также способствует внедрению решений ИИ. Более того, растущие инвестиции в технологии искусственного интеллекта в странах с развивающейся экономикой, таких как Индия и Китай, стимулируют рыночные доходы.

Североамериканский рынок, скорее всего, будет наблюдать те же тенденции роста, что и APAC, и вырастет на 43% в течение прогнозируемого периода времени. Увеличение инвестиций компаний в модернизацию производственных мощностей стимулирует рост рынка. Раннее внедрение различных передовых технологий, таких как IoT, также способствует проникновению в производственные системы с поддержкой ИИ. Кроме того, усилия правительства по возвращению производственных операций в Северную Америку поддерживают использование технологий искусственного интеллекта в производственном секторе.

Искусственный интеллект в доле рынка производства

международных игроков, таких как

• Нидиа
• Intel
• IBM

Они вкладывают значительные средства в разработку новых и высокопроизводительных корпоративных решений ИИ. Крупные игроки на рынке производства ИИ формируют партнерские отношения с различными технологическими игроками для разработки новых продуктов. С ростом внедрения технологий производства 4.0 спрос на чипы искусственного интеллекта значительно вырос благодаря тому, что традиционные производители чипов инвестируют в корпоративные решения. Они также приобретают новые стартапы, работающие над машинным обучением, чтобы укрепить свои позиции на рынке.

Этот отчет по исследованию рынка ИИ в производственном секторе включает углубленный охват отрасли. с оценками и прогнозами по отгрузке в единицах и выручке в долларах США с 2016 по 2025 год для следующих сегментов:

Рынок, по компонентам

• Аппаратное оборудование
  • процессор
    • Field-Programmable Gate Array (FPGA)
    • Специальные интегральные схемы (ASIC)
    • Блок обработки управления (CPU)
    • Графический процессор (GPU)
  • Память
• Решения
  • Программное обеспечение
  • AI платформы
  • Интерфейсы прикладных программ (API)
• Услуги
  • Управляемые услуги
  • Профессиональные услуги

Рынок, по технологии

• Машинное обучение (ML)
• Компьютерное зрение
• Осознание контекста
• Обработка естественного языка (NLP)

Рынок, по применению

• Управление качеством
• Прогнозное техническое обслуживание и техническое обслуживание машин
• Движение материалов
• Планирование производства
• Кибербезопасность
• Полевые услуги

Рынок, конечное использование

• Полупроводник и электроника
• Энергия и энергия
• Фармацевтические и химические
• Автомобиль
• Тяжелые металлы и машинное производство
• Еда и напитки
• Другие

Приведенная выше информация была представлена для следующих регионов и стран::

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Германия
  • Великобритания
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Нидерланды
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Австралия
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • Тайвань
• Латинская Америка
  • Мексика
  • Бразилия
• МЭА
  • ОАЭ
  • Израиль
  • Южная Африка