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이 문서는 결함 탐지 및 분류 시장에 대한 연구 보고서의 개요를 제공합니다. 서론에서는 연구 목표와 시장 정의, 연구 범위 및 제한 사항을 설명하며, 이해관계자와 경기 침체의 영향에 대해서도 언급합니다. 연구 방법론에서는 연구 접근 방식과 데이터 수집 방법을 설명합니다. 1차 및 2차 연구를 통해 데이터를 수집하며, 시장 규모 추정 방법론과 성장 전망에 대한 가정을 제시합니다. 데이터 삼각측량과 연구 가정, 위험 평가도 포함되어 있습니다. 임원 요약에서는 결함 탐지 및 분류 시장의 주요 동향과 예측을 다룹니다. 자동차 및 소프트웨어 부문에서의 성장 가능성과 아시아 태평양 지역의 시장 점유율에 대한 분석이 포함되어 있습니다. 경기 침체가 시장에 미치는 영향도 다루어집니다. 프리미엄 인사이트에서는 결함 탐지 및 분류 시장의 성장 기회와 애플리케이션별 시장 분석을 제공합니다. 제조 부문에서의 리드 시장과 포장용 결함 감지 및 분류 시장의 동향도 설명됩니다. 시장 개요에서는 시장 역학, 동인, 제한 사항, 기회 및 도전 과제를 분석합니다. 기술 혁신과 숙련된 전문가 부족 등의 문제를 언급하며, AI 기반 도구의 사용과 정부 주도 이니셔티브의 중요성을 강조합니다. 가치 사슬 분석과 포터의 다섯 가지 힘 분석을 통해 시장의 경쟁 환경을 평가합니다. 마지막으로, 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드, 가격 분석, 특허 분석, 기술 분석, 무역 분석, 사례 연구, 규제 환경 및 관세 분석이 포함되어 있습니다. 이 모든 요소들은 결함 탐지 및 분류 시장의 현재와 미래를 이해하는 데 중요한 정보를 제공합니다. |
글로벌 결함 감지 및 분류 시장 규모는 2022년 44억 달러로 평가되었으며 2028년에는 74억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 8.9%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 글로벌 제조 기업에 대한 정부 및 표준 기관의 엄격한 건강 및 안전 조치와 품질 관리 및 품질 보증 프로세스 자동화에 대한 제조업체의 강력한 집중은 결함 감지 및 분류 시장의 성장을 이끄는 요인 중 하나입니다.
2028 년까지 결함 감지 및 분류 (FDC) 시장 통계 예측
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시장 역학:
동인: 시스템의 복잡성 증가
기술의 급속한 발전으로 인해 다양한 산업 분야에서 시스템이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이러한 복잡성은 특히 시스템 안정성과 효율성을 유지하는 데 있어 기회와 도전을 동시에 제시합니다. 복잡성이 증가함에 따라 도전 과제 또한 증가합니다. 시스템의 복잡성이 인간의 능력을 뛰어넘기 때문에 기존의 수동 모니터링 및 진단으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 시스템이 더욱 복잡해짐에 따라 효과적인 장애 감지 및 분류(FDC)의 필요성이 가장 중요해졌습니다. FDC 시스템은 일반적으로 센서, 데이터 분석, 머신 러닝 알고리즘을 조합하여 결함을 감지하고 분류합니다. 센서는 시스템에서 데이터를 수집한 다음 데이터 분석 알고리즘으로 분석하여 정상 작동 조건에서 벗어난 부분을 식별합니다. 이러한 시스템은 데이터를 지속적으로 평가하여 정상 작동을 위한 기준선을 설정하고 편차를 식별합니다. 이상 징후가 감지되면 분류 알고리즘을 사용하여 결함을 분류함으로써 신속한 대응을 가능하게 합니다.
현대 시스템의 복잡성이 끊임없이 증가함에 따라 시스템의 원활한 작동을 보장하기 위한 혁신적인 접근 방식이 필요합니다. 결함 감지 및 분류 시스템은 실시간 모니터링, 신속한 결함 식별, 정보에 입각한 의사 결정을 제공하는 기술 발전의 신호등 역할을 합니다. 이러한 솔루션을 도입하는 산업은 운영 효율성을 높이고 인력과 자산을 보호하며 복잡성이 도전이 아닌 기회가 되는 미래의 선두에 서게 됩니다. 복잡한 상호 연결의 세계에서 FDC는 지속적인 발전을 위한 초석으로 부상하고 있습니다.
제약: 제조 공장의 숙련된 전문가 부족
제조 산업에서는 인간의 경험과 감각에 대한 의존도가 매우 높습니다. 하지만 최근 숙련된 전문 인력의 부족이 더욱 심각한 문제로 대두되면서 사람에 의존하는 제조, 조립, 제품 테스트 및 검사, 운송 공정의 자동화가 기업의 시급한 과제가 되고 있습니다. 이러한 이유로 여러 산업 분야의 기업들이 운영 효율성과 성능을 개선하고 낭비를 줄이며 천연 자원을 보존하고 새로운 시장과 고객층을 확보하기 위해 결함 감지 및 분류 시스템, 머신 비전 시스템 등의 사용이 증가하면서 산업 자동화를 도입하고 있지만 머신 비전 기술을 도입하는 공장에는 더 복잡한 기술이 필요하며 저숙련/반숙련, 저학력 근로자는 기회에 접근하기 어려울 수 있습니다.
결함을 제거하기 위해 머신 비전 시스템을 배치하려면 대시보드에서 기계 신호를 해독하고 머신 비전 시스템이 장착된 협동 로봇과 함께 작업할 수 있는 숙련된 전문가가 필요합니다.
또한 경제 성장은 노동력의 생산성에 크게 좌우됩니다. 현재 당면한 과제는 특히 노년층과 경제활동 인구의 평생 학습을 촉진하는 것입니다. 예를 들어, 중국과 일본은 향후 수십 년 동안 급속한 인구 고령화에 직면하게 될 것이므로 정규 교육의 진전과 더불어 증가하는 장년층과 노년층 인력의 유지 및 업그레이드가 필요합니다. 둘째, 더 많은 젊은 세대가 고용 시장에 진입함에 따라 교육 및 훈련 역량과 일자리 창출률 모두 지속적으로 압박을 받을 것입니다. 기술 수준이 낮은 젊은이들은 모든 곳에서 일자리를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 거의 모든 산업에서 일자리를 찾는 사람보다 일자리를 구하는 사람이 더 많습니다. 제조업의 경우 실업자 1명당 1.06개의 일자리가 있습니다. 평균적으로 전 세계 제조업 부문 근로자의 25%가 자격 미달 상태입니다.
고사양의 자주 변경되는 기능을 갖춘 결함 감지 및 분류 시스템에는 고도로 숙련된 인력이 필요합니다. 숙련되지 않은 작업자는 작업을 수행하지 못하고 결함 감지 및 분류 시스템의 작동을 방해하여 결함을 잘못 감지하거나 시스템에서 감지하지 못하는 결과를 초래할 수 있습니다. 숙련된 전문가의 부족은 다양한 산업 분야의 기업들이 결함 감지 및 분류 시스템을 기피하게 만들어 시장을 제약하는 요인이 될 수 있습니다.
기회: 인공지능(AI) 기술 도입 증가
품질 관리는 제조업에서 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 각 제품을 수작업으로 검사하는 것은 시간과 노력 측면에서 많은 비용이 들며, 생산 지연으로 인한 병목 현상을 초래합니다. 많은 경우, 육안이나 업계 전문가가 결함을 쉽게 놓칠 수 있어 개별 부품의 품질이 저하되거나 최종 제품에 결함이 있어 폐기해야 하는 경우가 발생합니다. 제조 시스템이 복잡해지면 결함률은 더욱 높아질 수 있습니다. 최근 제조업체들은 생산 공정을 혁신하고 제품을 더 빠르게 검사하고 결함을 신속하게 발견하기 위해 AI 및 딥러닝과 같은 첨단 기술을 도입하는 데 주력하고 있습니다. 소프트웨어, 딥러닝 기술의 사용, 병렬 처리의 힘, 사용하기 쉬운 도구의 조합은 이러한 혁신의 핵심 변수입니다.
AI 기반 FDC 툴/시스템은 조립 라인에서 제품을 추적할 때 수작업 검사보다 훨씬 높은 정밀도, 향상된 제품 품질, 생산성 향상, 처리량 증가, 생산 비용 절감 등의 이점을 제공합니다. 품질 관리에 사용되는 AI 기반 결함 감지 및 분류 시스템은 머신러닝 기술을 활용하여 결함 예측 모델이 제조업체의 데이터를 자율적으로 학습하고 추론할 수 있도록 합니다. 이러한 모델은 중요한 특징의 목록을 선정하고 새로운 암시적 규칙을 생성하여 전체 제품 품질에 영향을 미치는 특징의 조합을 결정할 수 있습니다. 자율 결함 감지 및 분류 시스템은 산업과 업종 전반에 걸쳐 새로운 유형의 결함을 감지하도록 지속적으로 조정하여 효율성과 정확성을 향상시킵니다. 생산 수율과 고객 만족도는 나노미터 반도체부터 상업용 비행기의 거대한 엔진 부품에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 AI 기반 품질 관리에 크게 좌우됩니다. 기존의 결함 검출 및 분류 시스템은 복잡한 물체나 변이가 심한 제품을 사람만큼 쉽게 평가할 수 없지만, AI 기반 결함 검출 및 분류 시스템은 변동성이 큰 결함을 손쉽게 찾아내고 비교할 수 있습니다.
AI 기반 결함 감지 및 분류 시스템은 제조업체에 상당한 이점을 제공합니다:
조기에 오류를 감지하여 결함이 있는 부품이 생산 라인으로 이동하는 것을 방지합니다.
품질 저하 없이 생산량 증대
과거 데이터를 추적하여 문제를 정확히 파악하고 향후 생산 프로세스 개선
입고 자재 검사 최적화
사람 수준의 정확도에 도달하고 종종 이를 능가하는 정확도 달성
이러한 기술을 통해 과거 데이터를 학습하고 변화하는 조건에 적응할 수 있는 정교한 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 결함 감지 및 분류의 정확도를 높이고 오탐지를 줄일 수 있습니다.
또한 다양한 기업들이 R&D 활동에 막대한 투자를 통해 장애 감지 및 분류 시장에서 혁신적이고 기술적으로 진보된 제품과 솔루션을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, 203년 7월, 마이크로소프트는 비라소프트와 협력하여 생성적 AI 센터를 설립했으며, 발표 후 주가는 반등했습니다. Birlasoft는 제조 부문의 제품 설계, 프로세스 최적화, 품질 및 결함 감지, 예측 유지 관리, 디지털 트윈을 위해 Azure OpenAI 서비스 기능을 활용할 예정입니다.
도전 과제: 오류 감지 및 분류 솔루션 및 기술 구현의 복잡성
경쟁 심화, 비즈니스 영역의 불안정성 증가, 지속적인 기술 발전으로 인해 제조 기업은 운영 방식을 바꾸고 비즈니스를 확장해야 합니다. 앞서 언급한 목표를 달성하기 위해 기업은 원활한 생산을 달성해야 합니다. 결함 감지 및 분류 시스템은 제조, 의료, 포장 등 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 각 애플리케이션에는 고유한 특성이 있으며, 기술 발전으로 인해 매일 제조 프로세스가 복잡해지고 있습니다. 결함 감지 및 분류 시스템은 다양한 애플리케이션의 다양하고 끊임없이 변화하는 요구 사항을 충족해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 카메라, 광학 장치, 소프트웨어, 프레임 그래버 등 다목적 구성 요소를 사용하여 다양한 작업을 처리할 수 있는 다목적 솔루션을 신속하게 개발할 수 있습니다. 결함 감지 및 분류 시스템의 다양한 구성 요소와 애플리케이션 현장의 생산 라인에 대한 통합 프로세스를 간소화하는 것이 시대적 요구입니다. 모든 기술 시스템의 설치 및 처리의 편의성을 높이기 위한 노력이 증가함에 따라 고장 감지 및 분류 시장의 플레이어는 플러그 앤 플레이 솔루션을 개발하여 이러한 요구 사항을 해결해야 합니다.
결함 감지 및 분류 시장 생태계
이 시장에서 눈에 띄는 기업으로는 재정적으로 안정적인 결함 감지 및 분류 시스템 공급업체가 있습니다. 이러한 기업들은 수년 동안 시장에서 사업을 운영해 왔으며 다양한 제품 포트폴리오, 최첨단 기술, 강력한 글로벌 영업 및 마케팅 네트워크를 보유하고 있습니다. 이 시장의 주요 기업으로는 키엔스 코퍼레이션(일본), 코그넥스(미국), KLA 코퍼레이션(미국), 텔레다인 테크놀로지스(미국), 오므론(일본), 마이크로소프트(미국), 도쿄 일렉트론(일본), 지멘스(독일), 아마존 웹 서비스(미국), Synopsys, Inc.
에코시스템 별 고장 감지 및 분류 (FDC) 시장
최종 용도별로 자동차 부문은 2023 년부터 2028 년까지 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
자동차 최종 용도의 결함 감지 및 분류 시장은 2023년부터 2028년까지 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 성장은 차량의 복잡성 증가, 엄격한 안전 규정, 연비 향상에 대한 요구, 다운타임 감소의 필요성, 기술 발전 등에 기인합니다. 또한 자동차 제조업체는 안전 기준을 충족하고 결함률이 낮은 차량을 제공해야 한다는 엄청난 압박을 받고 있습니다. FDC 시스템은 제조 공정 초기에 문제를 식별하는 사전 예방적 접근 방식을 제공하여 리콜 및 안전 관련 결함의 가능성을 줄여줍니다. 이를 통해 제조업체는 값비싼 리콜 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 안전하고 신뢰할 수 있는 차량을 생산한다는 평판을 높일 수 있습니다.
소프트웨어 부문은 2028년에 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.
소프트웨어 오퍼링은 2028년 결함 감지 및 분류 시장에서 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 고장 감지 및 분류 소프트웨어가 하드웨어 기반 솔루션에 비해 더 큰 유연성과 적응성을 제공하기 때문일 수 있습니다. 프로세스, 장비 또는 데이터 소스의 변경 사항을 수용하도록 쉽게 업데이트, 수정 또는 재구성할 수 있습니다. 이러한 유연성은 빠르게 진화하는 기술이나 역동적인 운영 환경을 가진 산업에서 매우 중요하며, 조직이 새로운 과제에 민첩하게 대응할 수 있도록 해줍니다. 또한 소프트웨어 기반 FDC 솔루션은 데이터 볼륨 증가와 운영 확장에 맞춰 쉽게 확장할 수 있습니다. 비즈니스가 확장됨에 따라 소프트웨어 인프라를 간단히 업그레이드하여 데이터 소스 및 분석 수요 증가를 처리할 수 있습니다.
하드웨어별로는 카메라 부문이 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.
카메라는 예측 기간 동안 고장 감지 및 분류 시장에서 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 고장 감지 및 분류 카메라의 성장은 첨단 이미징 기술, 실시간 모니터링 기능, 비용 효율성, 산업 전반에 걸친 적용 가능성, 규정 준수, 데이터 분석 잠재력, 인더스트리 4.0 트렌드와의 연계에 의해 주도되고 있습니다. 업계가 더 높은 제품 품질, 효율성 및 경쟁력을 위해 노력함에 따라 FDC 카메라는 이러한 목표를 달성하는 데 계속해서 중추적인 역할을 담당하고 있습니다.
2028년에는 아시아 태평양 지역이 전체 결함 감지 및 분류 시장에서 가장 높은 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.
지역별 결함 감지 및 분류(FDC) 시장 통계
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2028년에는 아시아 태평양 지역이 결함 탐지 및 분류 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역은 특히 제조, 자동차, 전자, 반도체 산업에서 상당한 산업 확장을 목격했습니다. 이러한 산업이 지속적으로 성장함에 따라 제품 품질을 유지하고 생산 공정을 최적화하며 운영 효율성을 보장하기 위해 FDC의 필요성이 가장 중요해지고 있습니다.
상위 결함 감지 및 분류(FDC) 기업 – 주요 시장 플레이어:
키엔스 코퍼레이션(일본), 코그넥스 코퍼레이션(미국), KLA 코퍼레이션(미국), 텔레다인 테크놀로지스(미국), 오므론 코퍼레이션(일본), 마이크로소프트(미국), 도쿄 일렉트론(일본), 지멘스(독일), 아마존 웹 서비스(미국), 시놉시스(미국)가 고장 감지 및 분류 회사의 주요 업체들입니다.
1 서론 (페이지 번호 – 31)
1.1 연구 목표
1.2 시장 정의
1.2.1 포함 및 제외 사항
1.3.1 대상 시장
그림 1 시장 세분화
1.3.2 대상 지역
1.3.3 고려 된 연도
1.3.4 고려되는 통화
1.3.5 고려 된 단위
1.4 제한 사항
1.5 이해관계자
1.6 경기 침체의 영향
2 연구 방법론(36페이지)
2.1 연구 접근 방식
그림 2 결함 탐지 및 분류 시장: 연구 설계
2.1.1 2차 및 1차 연구
그림 3 결함 탐지 및 분류 시장 : 연구 접근 방식
2.1.2 2 차 데이터
2.1.2.1 주요 2 차 소스
2.1.2.2 2 차 출처의 주요 데이터
2.1.3 기본 데이터
2.1.3.1 주요 주요 참여자
2.1.3.2 전문가와의 주요 인터뷰
2.1.3.3 프라이머리 분석
2.1.3.4 주요 출처의 주요 데이터
2.1.3.5 주요 업계 인사이트
2.2 요인 분석
2.2.1 공급 측면 분석
그림 4 시장 규모 추정 방법론: 공급 측면 분석
그림 5 시장 규모 추정 방법론: 하향식 공급 측면 분석
2.3 시장 규모 추정
그림 6 시장 규모 추정 방법론: 공급 측면 분석
2.3.1 상향식 접근법
2.3.1.1 상향식 분석을 통한 시장 규모 도출 접근법
그림 7 시장 규모 추정 방법론: 상향식 접근법
2.3.2 하향식 접근법
2.3.2.1 하향식 분석을 통한 시장 규모 도출 접근법(공급 측면)
그림 8 시장 규모 추정 방법론: 하향식 접근법
2.3.3 성장 전망 및 예측 관련 가정
표 1 시장 성장 가정
2.4 데이터 삼각측량
그림 9 데이터 삼각측량
2.5 연구 가정
표 2 주요 가정 거시 및 미시 경제 환경
2.6 연구 제한 사항
2.7 위험 평가
표 3 위험 평가
2.7.1 경기 침체가 결함 탐지 및 분류 시장에 미치는 영향을 분석하기 위해 고려한 매개변수
3 임원 요약 (페이지 번호 – 50)
그림 10 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 목격 할 자동차 부문
그림 11 예측 기간 동안 시장에서 가장 높은 CAGR을 보이는 소프트웨어 부문
그림 12 예측 기간 동안 시장을 주도하는 카메라 부문
그림 13 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지하는 아시아 태평양 지역
3.1 경기 침체가 결함 감지 및 분류 시장에 미치는 영향
그림 14 2019-2028년 경기 침체 전후가 결함 감지 및 분류 시장에 미치는 영향
4 프리미엄 인사이트 (페이지 번호 – 54)
4.1 결함 감지 및 분류 시장의 플레이어를위한 매력적인 성장 기회
그림 15 시장을 주도하는 애플리케이션 별 집적 회로에 대한 높은 수요
4.2 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장
그림 16 예측 기간 동안 제조 부문 리드 시장
4.3 애플리케이션 별 제조용 결함 감지 및 분류 시장
그림 17 2023 년부터 2028 년까지 가장 높은 CAGR을 보일 어셈블리 검증 세그먼트
4.4 애플리케이션 별 포장용 결함 감지 및 분류 시장
그림 18 예측 기간 동안 가장 높은 시장 점유율을 차지할 라벨 검증 부문
4.5 지역별 결함 감지 및 분류 시장
그림 19 2028 년 가치 기준으로 가장 큰 시장 점유율을 차지할 아시아 태평양 지역
4.6 국가 별 결함 감지 및 분류 시장
그림 20 예측 기간 동안 시장을 지배하는 중국
5 시장 개요 (페이지 번호 – 57)
5.1 소개
5.2 시장 역학
그림 21 고장 감지 및 분류 시장 : 운전자, 구속, 기회 및 과제
5.2.1 동인
5.2.1.1 현대 기술 환경에서 복잡한 시스템의 효과적인 감지 및 관리
5.2.1.2 제조의 품질 관리 프로세스를 통해 공장 효율성 향상 및 비용 절감
5.2.1.3 제조 부문에서 자동화 도구 배포에 대한 관심 증가
5.2.1.4 애플리케이션별 집적 회로에 대한 높은 수요
그림 22 결함 감지 및 분류 시장 : 동인의 영향 분석
5.2.2 제한 사항
5.2.2.1 숙련 된 전문가 부족
그림 23 고장 감지 및 분류 시장 : 제약의 영향 분석
5.2.3 기회
5.2.3.1 AI 기반 결함 감지 및 분류 도구를 사용하여 생산 프로세스 개선
5.2.3.2 자동화 및 데이터 수집 시스템의 채택을 촉진하기위한 정부 주도 이니셔티브
그림 24 결함 감지 및 분류 시장: 기회의 영향 분석
5.2.4 도전 과제
5.2.4.1 기술 혁신으로 인한 제조 공정의 복잡성 증가
그림 25 결함 감지 및 분류 시장: 도전 과제에 대한 영향 분석
5.3 가치 사슬 분석
그림 26 결함 감지 및 분류 시장: 가치 사슬 분석
5.3.1 연구 개발 엔지니어
5.3.2 원자재 공급 업체
5.3.3 제조업체
5.3.4 시스템 통합자
5.3.5 공급 업체 및 유통 업체
5.4 포터의 다섯 가지 힘 분석
표 4 결함 감지 및 분류 시장 : 포터의 5 가지 힘 분석
그림 27 결함 감지 및 분류 시장 : 포터의 5 가지 힘 분석
5.4.1 신규 진입자의 위협
5.4.2 대체품의 위협
5.4.3 공급 업체의 협상력
5.4.4 구매자의 협상력
5.4.5 경쟁 경쟁의 강도
5.5 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/교란 요인
그림 28 결함 탐지 및 분류 시장의 플레이어를위한 수익 이동 및 새로운 수익 포켓
5.6 에코시스템 매핑
그림 29 결함 감지 및 분류 시장 : 생태계 매핑
5.7 가격 분석
그림 30 하드웨어의 평균 판매 가격, 2019-2028년
5.7.1 주요 업체에서 제공하는 하드웨어의 평균 판매 가격
그림 31 주요 업체별 하드웨어 평균 판매 가격
표 5 주요 플레이어가 제공하는 하드웨어의 평균 판매 가격
5.8 주요 이해 관계자 및 구매 기준
5.8.1 구매 과정의 주요 이해관계자
그림 32 상위 3개 업종별 구매 프로세스에 대한 이해관계자의 영향력
표 6 상위 업종에 대한 구매 프로세스에 대한 이해관계자의 영향력
5.8.2 구매 기준
그림 33 상위 3개 업종에 대한 주요 구매 기준
표 7 상위 3개 업종에 대한 주요 구매 기준
5.9 특허 분석
그림 34 지난 10년간 특허 출원 건수가 가장 많은 상위 10개 기업
그림 35 2022년 결함 감지 및 분류 장치에 부여된 특허의 지역별 분석
표 8 결함 감지 및 분류 시장: 혁신 및 특허 등록, 2021-2023년
5.10 기술 분석
5.10.1 액체 렌즈
5.10.2 로봇 비전
5.10.3 딥 러닝
5.11 무역 분석
5.11.1 수입 시나리오
표 9 국가별 결함 감지 및 분류 기기의 수입 데이터, 2018-2022년(미화 백만 달러)
5.11.2 수출 시나리오
표 10 국가별 고장 탐지 및 분류 기기의 수출 데이터, 2018-2022년(미화 백만 달러)
5.12 사례 연구 분석
5.12.1 마이크로 소프트는 전계 발광 (EL) 이미징을 기반으로 태양 전지판의 결함을 감지하고 위치를 파악하는 엔드 투 엔드 결함 감지 시스템을 제공합니다.
5.12.2 응용 재료, INC. 는 프론트 엔드 FD 관행을 백 엔드 ATP 프로세스로 전파하는 비용 효율적인 접근 방식을 제공합니다.
5.13 주요 컨퍼런스 및 이벤트, 2023-2024년
표 11 결함 탐지 및 분류 시장: 컨퍼런스 및 이벤트 목록
5.14 규제 환경
5.14.1 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직
표 12 북미 : 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 목록
표 13 유럽: 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 목록
표 14 아시아 태평양: 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 목록
표 15 행: 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 목록
5.14.2 표준
5.15 관세 분석
표 16 독일이 수출하는 HS 코드 903033 준수 제품에 대한 관세
표 17 중국이 수출하는 HS 코드 903033 준수 제품에 대한 관세(2022년)
6 결함 감지 및 분류 시스템에서 감지되는 결함 유형 (페이지 번호 – 82)
6.1 소개
6.2 치수 결함
6.2.1 높은 비용과 가동 중단 시간을 초래하는 치수 결함을 최소화하기 위한 사용 증가
6.3 표면 결함
6.3.1 전기 단락 및 장치 고장으로 인한 불규칙성
6.4 오염 결함
6.4.1 오염 문제로 인한 정밀한 식각 및 증착 공정의 간섭
6.5 공정 변동성
6.5.1 공정 안정성에 영향을 미치는 클린룸 환경의 변동성
6.6 기타 결함 유형
7 결함 감지 및 분류를 위한 기술 유형(페이지 번호 – 85)
7.1 소개
7.2 센서 데이터 분석
7.2.1 수요를 촉진하기 위해 실시간으로 대량의 센서 데이터를 분석해야 할 필요성 증가
7.3 통계적 방법
7.3.1 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하여 세그먼트별 성장을 촉진하는 능력
7.4 머신 러닝 알고리즘
7.4.1 수요 촉진을 위한 조기 문제 감지 및 예측 유지 보수
7.5 기타 기술
8 장애 감지 및 분류 시장, 오퍼링 별 (페이지 번호 – 87)
8.1 소개
그림 36 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 하드웨어 부문
표 18 오류 감지 및 분류 시장, 오퍼링 별, 2019-2022 (USD 백만)
표 19 오류 감지 및 분류 시장, 제공 별, 2023-2028 년 (USD 백만)
8.2 소프트웨어
8.2.1 세그먼트 성장을 촉진하기위한 인프라 시스템의 중요성 증가
8.3 하드웨어
표 20 하드웨어: 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022년(미화 백만 달러)
표 21 하드웨어: 고장 감지 및 분류 시장, 2023-2028년(미화 백만 달러)
그림 37 하드웨어 제공 별, 예측 기간 동안 시장을 주도 할 카메라 세그먼트
표 22 하드웨어: 고장 감지 및 분류 시장, 2019-2022년(백만 대)
표 23 하드웨어 : 고장 감지 및 분류 시장, 2023-2028 (백만 대)
8.3.1 카메라
8.3.1.1 카메라, 형식별
8.3.1.1.1 에어리어 스캔 카메라
8.3.1.1.1.1 수요를 촉진하기 위해 다른 카메라보다 더 나은 유연성
8.3.1.1.1.2 라인 스캔 카메라
8.3.1.1.1.2.1 수요 증대를위한 비용 우위 및 고해상도
8.3.1.2 프레임 속도별 카메라
8.3.1.2.1 세그먼트 성장을 촉진하기 위해 모션 블러가 적은 부드러운 모션을 기록하는 기능
8.3.2 센서
8.3.2.1 CCD 센서
8.3.2.1.1 단순한 구조로 인한 결함 픽셀 감소로 수요 촉진
8.3.2.2 CMOS 센서
8.3.2.2.1 수요를 촉진하기위한 저전력 소비 및 고속 성능
8.3.3 프레임 그래버
8.3.3.1 수요를 높이기 위해 고해상도 디지털 정지 이미지를 캡처하는 기능
8.3.4 광학
8.3.4.1 수요를 늘리기 위해 원자재, 부품 및 완제품의 결함을 규제해야 함
8.3.5 프로세서
8.3.5.1 시장을 촉진하기위한 비전 알고리즘의 고해상도 및 실시간 비디오 분석
8.4 서비스
8.4.1 수요를 늘리기위한 AI 및 딥 러닝 기술의 채택 증가
9 애플리케이션 별 오류 감지 및 분류 시장 (페이지 번호 – 97)
9.1 소개
그림 38 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 제조 부문
표 24 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 25 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 (USD 백만)
9.2 제조
표 26 제조: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 27 제조: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
그림 39 예측 기간 동안 제조 애플리케이션에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 조립 검증 부문
표 28 제조: 제조: 수직별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022년 (미화 백만 달러)
표 29 제조: 2023-2028 년 수직 별 결함 감지 및 분류 시장 (USD 백만)
표 30 제조: 지역별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 31 제조: 지역별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 32 제조: 북미의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 33 제조: 북미의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 34 제조: 유럽의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2019-2022 (USD 백만)
표 35 제조: 유럽의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2023-2028 (USD 백만)
표 36 제조: 아시아 태평양의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2019-2022 (USD 백만)
표 37 제조: 아시아 태평양의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2023-2028 (USD 백만)
표 38 제조: 행의 결함 감지 및 분류 시장, 지역별, 2019-2022 (USD 백만)
표 39 제조: 결함 감지 및 분류 시장, 지역별 행, 2023-2028 (USD 백만)
9.2.1 어셈블리 검증
9.2.1.1 성장 기회를 제공하는 AI 및 딥 러닝 기반 결함 감지 및 분류 시스템
9.2.2 결함 감지
9.2.2.1 측정
9.2.2.1.1 상당한 수요를 창출하는 반도체 및 전자 산업
9.2.2.2 표면 이상
9.2.2.2.1 시장을 주도하기 위해 실시간 복잡한 결함을 감지하는 기술적으로 진보 된 제품의 구현
9.2.2.3 제조 검사
9.2.2.2.3.1 용접 검사
9.2.2.3.1.1 세그먼트 성장을 촉진하기 위해 가볍고 효율적인 디자인에 대한 수요 증가
9.2.2.3.2 반도체 소자 제조
9.2.2.3.2.1 시장 성장을 촉진하기위한 반도체 소자의 소형화 증가
9.3 패키징
표 40 패키징 애플리케이션별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022년(미화 백만 달러)
표 41 패키징: 애플리케이션별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028년(백만 달러)
그림 40 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 라벨 검증 부문
표 42 패키징: 결함 감지 및 분류 시장, 수직 별, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 43 패키징: 결함 감지 및 분류 시장, 수직 별, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 44 패키징: 지역별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 45 패키징: 지역별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 46 패키징: 북미의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 47 패키징: 북미의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 48 패키징: 유럽의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2019-2022 (USD 백만)
표 49 패키징: 유럽의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 50 패키징: 아시아 태평양의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2019-2022 (USD 백만)
표 51 패키징: 아시아 태평양의 결함 감지 및 분류 시장, 국가 별, 2023-2028 (USD 백만)
표 52 패키징: 행의 결함 감지 및 분류 시장, 지역별, 2019-2022 (USD 백만)
표 53 패키징: 결함 감지 및 분류 시장, 지역별 행, 2023-2028 (USD 백만)
9.3.1 등급
9.3.1.1 시장 활성화를위한 애플리케이션 별 제품 및 솔루션 소개
9.3.2 라벨 유효성 검사
9.3.2.1 제품 정보
9.3.2.1.1 고급 결함 감지 및 분류 시스템을 통한 결함없는 제품 라벨링 보장으로 시장 촉진
9.3.2.2 바코드
9.3.2.2.1 수요 증대를위한 품질 표준에 대한 관심 증가
9.3.3 용기/포장 검사
9.3.3.1 포장 무결성
9.3.3.1.1 제품 무균성 보장 및 수동 및 고비용 검사 프로세스에 대한 의존도 감소로 시장 촉진
10 결함 감지 및 분류 시장, 수직별 (페이지 번호 – 116)
10.1 소개
그림 41 예측 기간 동안 시장을 주도할 전자 및 반도체 분야
표 54 오류 감지 및 분류 시장, 수직 별, 2019-2022 (USD 백만)
표 55 고장 감지 및 분류 시장, 수직별, 2023-2028 (USD 백만)
10.2 자동차
10.2.1 시장 활성화를위한 하이브리드 및 전기 자동차 생산 증가
표 56 자동차 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 57 자동차 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
그림 42 예측 기간 동안 시장을 주도 할 어셈블리 검증
표 58 자동차 : 제조 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 59 자동차 : 제조 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 60 자동차 : 포장 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 61 자동차 : 패키징 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
10.3 전자 및 반도체
10.3.1 수요 증대를위한 복잡하고 매크로 결함을 감지하는 능력
표 62 전자 및 반도체: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 (USD 백만)
표 63 전자 및 반도체: 애플리케이션별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028년(백만 달러)
그림 43 제조 애플리케이션 별, 예측 기간 동안 시장을 지배 할 직물 검사
표 64 전자 및 반도체: 제조 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 65 전자 및 반도체: 제조 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 66 전자 및 반도체: 포장 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 67 전자 및 반도체: 결함 감지 및 분류 시장, 패키징 애플리케이션 별, 2023-2028 년 (USD 백만)
10.4 금속 및 기계
10.4.1 시장을 주도하기 위해 금속 및 기계에 인더스트리 4.0 및 IOT의 배포
표 68 금속 및 기계 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 (USD 백만)
표 69 금속 및 기계 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
그림 44 예측 기간 동안 제조 애플리케이션을위한 결함 감지 및 분류 시장에서 가장 높은 연평균 성장률을 보일 조립 검증 부문
표 70 금속 및 기계 : 제조 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 71 금속 및 기계 : 제조 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 72 금속 및 기계 : 포장 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 73 금속 및 기계 : 포장 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
10.5 식품 및 포장
10.5.1 시장을 주도하기 위해 식품 및 포장에 AI 및 딥 러닝 소프트웨어 구현
표 74 식품 및 포장: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 75 식품 및 포장: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
그림 45 예측 기간 동안 제조 애플리케이션을위한 결함 감지 및 분류 시장에서 가장 높은 CAGR을 표시하는 조립 검증 세그먼트
표 76 식품 및 포장: 제조 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 77 식품 및 포장: 제조 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 78 식품 및 포장: 포장 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 79 식품 및 포장: 포장 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 (USD 백만)
10.6 제약
10.6.1 수요를 늘리기 위해 많은 수의 정제를 정확하게 검사하는 능력
표 80 제약: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 (USD 백만)
표 81 제약: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
그림 46 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 표시하는 어셈블리 검증
표 82 제약: 제조 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 83 제약: 제조 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
표 84 제약: 포장 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 85 제약: 포장 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
11 지역별 결함 감지 및 분류 시장 (페이지 번호 – 132)
11.1 소개
그림 47 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보이는 아시아 태평양 지역
표 86 오류 감지 및 분류 시장, 지역별, 2019-2022 (USD 백만)
표 87 결함 감지 및 분류 시장, 지역별, 2023-2028 (USD 백만)
11.2 북미
그림 48 북미 : 결함 감지 및 분류 시장 스냅 샷
표 88 북미 : 국가 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 89 북미 : 국가 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
11.2.1 미국
11.2.1.1 시장 성장을 촉진하기위한 기존 플레이어의 존재
표 90 미국: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 91 미국: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 (USD 백만)
11.2.2 캐나다
11.2.2.1 시장 성장에 기여하는 번성하는 자동차 및 항공 우주 부문
표 92 캐나다: 캐나다: 애플리케이션별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022년 (백만 달러)
표 93 캐나다: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
11.2.3 멕시코
11.2.3.1 시장 성장을 촉진하기위한 제조 분야의 FDI 증가
표 94 멕시코 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 95 멕시코 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
11.2.4 북미 : 경기 침체 영향
11.3 유럽
그림 49 유럽: 결함 감지 및 분류 시장 스냅 샷
표 96 유럽: 국가별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022년 (미화 백만 달러)
표 97 유럽: 국가 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 (USD 백만)
11.3.1 독일
11.3.1.1 시장 성장을 촉진하기 위해 자동차 및 전자 산업에서 로봇에 대한 수요 증가
표 98 독일 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 99 독일: 애플리케이션별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028년(백만 달러)
11.3.2 영국
11.3.2.1 제약 산업은 결함 감지 및 분류 시스템에 대한 상당한 수요를 창출합니다.
표 100 영국: 영국: 애플리케이션별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022년(미화 백만 달러)
표 101 영국: 영국: 애플리케이션별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028년 (백만 달러)
11.3.3 프랑스
11.3.3.1 수요 증가를위한 자동차 생산 증가
표 102 프랑스 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 103 프랑스 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
11.3.4 유럽의 나머지 지역
표 104 유럽의 나머지 지역 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 (USD 백만)
표 105 유럽의 나머지 지역 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 (USD 백만)
11.3.5 유럽: 경기 침체 영향
11.4 아시아 태평양
그림 50 아시아 태평양 : 결함 감지 및 분류 시장 스냅 샷
표 106 아시아 태평양: 국가별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022년 (백만 달러)
표 107 아시아 태평양 : 국가 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 (USD 백만)
11.4.1 중국
11.4.1.1 시장 성장을 촉진하기 위해 소비자 가전 및 자동차 제조 허브를 설립했습니다.
표 108 중국 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 (USD 백만)
표 109 중국: 애플리케이션별 고장 감지 및 분류 시장, 2023-2028년(백만 달러)
11.4.2 일본
11.4.2.1 수요를 촉진하기위한 가전 산업의 건전한 성장
표 110 일본 : 애플리케이션 별 고장 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 111 일본 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
11.4.3 대한민국
11.4.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 소비자 가전 산업 및 제조 부문 확대
표 112 대한민국 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 113 대한민국 : 애플리케이션 별 고장 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
11.4.4 인도
11.4.4.1 시장을 주도하기 위해 국내 제조 부문을 활성화하기위한 정부 주도 캠페인
표 114 인도: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 115 인도: 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
11.4.5 나머지 아시아 태평양 지역
표 116 기타 아시아 태평양 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 (USD 백만)
표 117 나머지 아시아 태평양 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 (USD 백만)
11.4.6 아시아 태평양: 경기 침체 영향
11.5 행
표 118 행: 지역별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 (USD 백만)
표 119 행 지역별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 (USD 백만)
11.5.1 중동 및 아프리카
11.5.1.1 수요를 촉진하는 에너지 및 전력 산업의 호황
표 120 MA : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 년 (USD 백만)
표 121 MA : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 년 (USD 백만)
11.5.2 남미
11.5.2.1 수요를 촉진하기 위해 고품질 자동 검사에 대한 필요성 증가
표 122 남미 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2019-2022 (USD 백만)
표 123 남미 : 애플리케이션 별 결함 감지 및 분류 시장, 2023-2028 (USD 백만)
11.5.3 ROW: 경기 침체 영향
12 경쟁 환경 (페이지 번호 – 157)
12.1 개요
12.2 주요 업체가 채택한 주요 전략
표 124 주요 플레이어가 채택한 전략 개요
12.2.1 제품 포트폴리오
12.2.2 지역 초점
12.2.3 제조 발자국
12.2.4 유기 / 무기 전략
12.3 시장 점유율 분석, 2022
표 125 결함 감지 및 분류 시장 점유율 분석, 2022
12.4 수익 분석, 2018-2022
그림 51 결함 감지 및 분류 시스템: 5개 주요 업체 매출 분석, 2018-2022년
12.5 주요 기업의 평가 매트릭스, 2022년
12.5.1 스타
12.5.2 신흥 리더
12.5.3 퍼베이시브 플레이어
12.5.4 참가자
그림 52 결함 탐지 및 분류 시스템: 주요 기업 평가 매트릭스, 2022
12.6 스타트업/SMS의 평가 매트릭스, 2022년
표 126 결함 감지 및 분류 시장 : 주요 스타트 업 / SME 목록
표 127 결함 탐지 및 분류 시장: 스타트업/SME 기업 프로필
표 128 고장 감지 및 분류 시장 : 주요 스타트 업 / SME의 경쟁 벤치마킹 (제공)
표 129 결함 탐지 및 분류 시장: 주요 스타트업/SME의 경쟁 벤치마킹(수직적 발자국)
표 130 결함 탐지 및 분류 시장 : 주요 스타트 업 / SME의 경쟁 벤치마킹 (지역 풋 프린트)
12.6.1 진보적 인 회사
12.6.2 반응 형 기업
12.6.3 역동적 인 기업
12.6.4 스타팅 블록
그림 53 결함 탐지 및 분류 시장: 스타트업/SME의 평가 매트릭스, 2022년
12.7 기업 입지
표 131 결함 탐지 및 분류 시장: 기업 입지
표 132 수직 기업 발자국
표 133 오퍼링 회사 발자국
표 134 지역: 기업 규모
12.8 경쟁 시나리오 및 동향
12.8.1 제품 출시
표 135 결함 감지 및 분류 시장 : 제품 출시, 2019-2023 년
12.8.2 거래
표 136 결함 감지 및 분류 시장 : 거래, 2019-2023
12.8.3 기타
표 137 결함 감지 및 분류 시장: 기타, 2019-2023년
13 기업 프로필 (페이지 번호 – 182)
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