制造业中的人工智能市场规模（按组件、部署模型、技术、应用、最终用途、2025 年至 2034 年增长预测）

制造业市场规模中的AI

制造业市场的全球AI在2024年价值为42亿美元,估计在2025至2034年间,CAGR的注册率为31.2%. 制造业对便利外包服务的需求日益增加,这是有利于采用AI技术的关键因素之一. 为了提高生产流程的效率,减少支出并扩大生产量,制造商利用AI,目的是实现涉及生产控制、检查和库存管理任务的流程自动化。

例如,2023年12月,三菱电气印度公司在印度启用了下一代工厂自动化系统的智能制造设施. 建造这一制造设施时采用了最佳的工业标准,以确保产品具有最高质量和最大可靠性。 此外,由于开发了AI硬件和软件,在制造部门经营的大型公司和中小企业中,基于AI的解决方案的可用性都在增加。

全世界各国政府都把增加AI研发作为其主要关切,以提高其制造业部门的竞争力。 这些政府正在明显地转向提供资金计划、减税机制和部署制造业AI技术的条例。 所有这些举措都旨在提高所有工业纵向的创新水平和规模、生产力和削减成本。 例如,2024年10月,拜登-哈里斯管理局承诺提供一亿美元,用于改进绿色半导体材料的AI. 这类援助有助于消除一些阻碍采用人工智能技术的障碍:这些障碍包括成本因素和熟练劳动力短缺,因此,任何规模制造商都可以获得人工智能解决方案。

AI 制造业市场趋势

• 机器学习(ML)和人工智能(AI)的发展是据说能促进市场增长的因素之一. AI系统还配备了深层学习算法,强化学习,和神经网络,帮助分析大量数据并迅速作出决定.
• 最近AI行业出现了变化,AI应用程序不再需要使用全自动云系统. 相反,由于Edge计算以及AI设备芯片,商店用户现在有能力在边缘使用AI应用程序. GMI报告,2023年边际计算市场估计价值134亿美元,预计2024至2032年CAGR超过28%.
• 现在可以以更快的速度部署人工智能技术,而且时间不长,虽然该系统正常运行,但事实上可能立即作出决定。 企业主处置的工具和资源使得AI能够以更实际和更有效的方式被任何行业所使用.
• 由于能够获得专有信息和其他敏感信息(如公司数据、雇员详情,甚至生产过程的细节),人工智能系统变得易受网络威胁。 Statista声称,美国约有80%的制造商预计2022年会有这样的网络威胁,比2018年的64%有所增加.
• 如前所述,不道德地使用AI,如算法中的偏见和取代人的工作,引起了员工、客户甚至监管者的关切;此外,AI系统的技术缺陷可能带来巨大的商业损失、盗窃和损害公司声誉。
• 然而,为避免这种情况,制造商必须发展明确、适当和健全的AI系统,并有效处理削减工作和重新正常化问题,以防止AI产生不利的社会后果。

制造业市场分析中的AI

• 基于组件,市场分为硬件,软件,和服务. 2024年,五金部分拥有超过55%的市场份额,预计到2034年将超过320亿美元.
• 对高精密计算硬件的工业需求更进一步地推动了硬件部分的发展. AI领域的分析产生的使用案例分散在制造业,包括工业机器人、预测维护和质量控制,这就要求特别先进的硬件组件能够实时处理大量数据。
• 机器和深层学习算法必然需要先进的硬件组件来运行. 制造商试图纳入AI越多,对更快,更有效和可靠的硬件解决方案的期望就越高.
• 另外,使系统更有效率的更快的数据处理硬件发展,一般导致自动化的提高,生产力的提高和决策过程的改善.
• 例如,Gaudi 3 AI加速器的能力据说比H100高20%的吞吐量和两倍的覆盖率。 有了这样的加速器,LLaMa 2 70B AI 解决方案已经准备好冲击市场. 毕竟,在2023年9月,英特尔宣布推出"Xeon 6"处理器,并在此推出Gaudi 3 AI解决方案被推特为下一代AI补充.

• 根据部署模式,制造业市场的AI被归类为promise和云. 云段在2024年的市场份额为43%左右.
• 随着包括现代社会所有部门在内的越来越多的公司日益认识到必须具有充分的数字竞争力,云解决办法的需求将进一步增加,这正在增强制造业部门的竞争力。 云溶液具有灵活性和可伸缩性,通过使操作更加容易来降低成本,这些好处的结合,在行业中仍在改善.
• 此外,远程执行具有更好的数据存储和处理能力,这对于使用大型数据集进行学习算法的AI系统至关重要. 云计算解决方案使制造商、供应商和客户之间能够进行实时合作并分享信息,从而提高决策质量并减少市场时间。

基于技术,市场被分割成机器学习,计算机视觉,自然语言处理,以及具有上下文感的计算. 机器学习部分占据了市场主导地位,预计到2034年将拥有大约190亿美元的收入。

• 机器学习的发展植根于提供智能自动化和数据驱动策略. 随着机器学习的深入发展,分支进程的不同领域受益于业务汇总数据产生的更明确的见解。
• 此外,这些算法在质量管理领域可能有用. 利用强力机器学习框架,制造商可以发现产品有更精确的缺陷,从而减少生产损失.
• 此外,制造市场机器学习的预期增长还受基于IOT的技术和其他智能设备的驱动,这些设备有助于收集、处理和分析数据。
• Statista估计,到2030年,制造业将拥有约1.987亿个IOT设备,预计数量仍将增长,这充分支撑了制造业。

基于应用,制造市场中的AI分为质量管理,预测维护,库存管理,能源管理,工业机器人等. 预测维护部分在2024年占据了市场主导地位,市场份额为25%左右.

• 预测维护使用由AI提供动力的算法和机器学习,协助实时监测和评估设备的性能. 因此,公司可以通过提前识别设备故障来避免故障时间并降低维护成本,减少总的维护活动.
• 由于各行业对提高生产率的要求日益增加,有必要限制对生产过程的干扰. 预测性维护系统可以通过修复可能出乎意料地出故障的部件来修复和协助防止不必要的维护故障.
• 相反地,汽车制造业似乎处于IOT和智能传感器一体化的前列,而目前可用方法驱动的预测性维修正变得经济。 GMI报告声称,全球智能传感器市场规模预计在2022年将超过454亿美元,而2023-2032年期间,这一市场将以超过15.7%的CAGR增长。
  
  
• 美国主导了北美AI在制造业市场,2024年主要份额为75%左右. 由于政府大力支持智能制造举措,美国市场预计会增长.
• 美国政府追求的目标之一是提高该国制造业基础的竞争力,为此,政府采取了一些政策措施,其中包括自动化、使用AI和其他高级技术。
• 更具体地说,2023年9月,美国政府与8家公司建立了全球AI包容性伙伴关系.
• 这个联盟包括亚马逊,Anthropic,Google,国际商业机器,Meta,微软,Nvidia,OpenAI和美国国务院. 他们聚集一亿多美元,利用他们的集合技能、资产和网络发挥大赦国际的潜力。
• 即使更加重视假定的生产地理和供应链复原力,也增加了该行业对AI的市场需求. 预测维修和AI Machining等技术被认为在提高业务效率,同时使成本保持低廉方面非常可观.

2025年至2034年,联合王国制造业市场的AI预计将有显著和有希望的增长。

• 对英国来说,市场增长的一个关键因素是在“聪明人”旗帜下加强使用工业化第四版技术的政治决心。 它侧重于在制造业环境中应用AI等数字工具,以提升工作业绩、减少浪费并增强全球市场的竞争地位。
• 英国的制造业也在增长,汽车和航空航天及制药,开始利用AI工具和解决方案来改善供应链,改进产品,并确保预测性维护。
• 制造业在寻求自动化和数字化转型方面迅速爆发,加上政府的支持,促使AI融入联合王国的制造业。

中国制造业市场的AI预计将在2025至2034年期间出现有利可图的增长。

• 2025年关于 " 中国制造业 " 的政策侧重于工业部门数字化和升级,中国政府的目标是增加本区域的制造业。 这一转变的主要部分围绕着AI,因为预计随着自动化、分析学和机器学习的实施,制造工艺将会得到改革。
• 2024年3月,该国推出了名为“AI Plus”的新的数字经济倡议。 这一举措的重点是改善AI在行业内部的转型,以进一步改善行业,从而鼓励企业投资于基于AI的研究应用。
• 工业化程度的提高、电子、汽车和消费品部门的发展以及可支配收入的增长,导致对AI解决方案的需求升级,提高了生产效率、产品质量并简化了供应链管理。
• 此外,AI在中国制造业中的作用也随着绿色政策的快速发展以及 — — 如后所述 — — AI制造工具而得到进一步推进. 中国巨大的工业基础和制造业生态系统也慢慢地受到能源效率的刺激。

制造业市场份额中的AI

IBM和微软在AI在制造业的市场份额为15%左右. IBM继续推动其制造业专项工作,Watson,因为它在进一步发展AI-ready技术方面进行了大量投资。 该公司通过提供维护、优化和自动化服务,通过行业专门知识来加强其品牌公平。 公司打算通过各种伙伴关系和收购,如"天气公司"的计量经济学模型来加强其AI能力.

作为云服务供应商,微软鼓励制造商将AI工具纳入其流程,作为其其他数字化转型努力的一部分. 这促使它们与主要公司结成伙伴关系,并专注于与AI应用数据分析,为它们的扩张提供动力. 这两家公司还一直有兴趣将资金投入研发,用于技术突破,从而产生先进的AI产品。

制造业市场公司中的AI

制造业AI的主要参与者包括:

• 自动取款机
• 日内瓦
• 谷歌
• IBM (英语).
• 情报
• 微软
• 恩维迪亚
• 洛克威尔
• 思爱普
• 西门子

制造市场中的AI被新老公司采用,它们注重工业过程的革命,这涉及自动化、实时决策和预测分析。 知名公司大力发展统一的AI平台,能与目前的制造网络相融合,实现智能生产线,质量控制和供应链优化. 诸如这类公司利用机器学习、计算机视觉、自然语言处理等最新技术协助减少故障、浪费和低效率。

制造业新闻中的AI

• 2024年11月,GFT(英语:GFT) 技术宣布与NVIDIA建立伙伴关系,为制造业提供先进的AI解决方案. 这一合作利用了GFT与NVIDIA的AI软件工具和基因化AI加速计算平台一起实现制造工艺数字化的专业知识,目的是促进该部门更大的创新和效率。
• Aizon在2024年9月提出了Aizon Execute,他们最先进的电子批量记录软件(eBR). 该软件是与Europi合作开发的,Europi是API制造粉末配方的领先者. 其伙伴关系的目标是促进其业务向更多技术辅助进程过渡。
• 2024年10月,勒诺沃在"全球技术世界活动"上推出了一款综合性的新混合AI组合. Lenovo展示了为若干行业提供转型和有形投资回报的AI解决方案、服务和设备组合。
• 2024年4月,微软揭发了新的工业AI创新,从云层延伸到工厂地层. 这些进步使制造商有机会提高时间与价值,加强业务复原力,优化工厂和生产成本,并取得一致、可重复的成果。

制造业市场研究报告中的AI包括对该行业的深入报道。 按收入(Bn)和2021年至2034年的估计和预测, 下列部分:

按构成部分分列的市场

• 硬件
  • 处理器
    • 中央处理股
    • 图形处理单位( GPU)
    • 外地可编程门阵列(FPGA)
    • 应用特定集成电路(ASIC)
    • 日用处理单元(TPU)
  • 内存存储( S)
  • 联网硬件
• 软件
• 服务
  • 专业服务
  • 管理服务

市场,按部署模式

• 现场
• 云头

按技术分列的市场

• 机器学习
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 了解背景的计算

市场,按应用

• 质量管理
• 预测维修
• 库存管理
• 能源管理
• 工业机器人
• 其他人员

市场,按最终用途

• 汽车
• 电子
• 药品
• 重型机械
• 食品和饮料
• 航空航天和国防
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 联合王国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 俄罗斯
  • 北欧人
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 韩国
  • 东南亚
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 联合国
• 米兰
  • 阿联酋
  • 南非
  • 沙特阿拉伯