❖본 조사 자료의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 양식❖
이 문서는 제조 시장에서 인공지능(AI)의 역할과 기회에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 첫 번째로, 연구 방법론과 임원 요약이 포함되어 있으며, AI가 제조 시장에서 제공하는 다양한 기회와 기술별, 애플리케이션별, 산업별 분석이 이루어집니다. AI는 제조업체들이 대량의 데이터를 효과적으로 처리하고, IIoT 및 자동화 기술을 채택하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 기술의 채택이 증가하면서 반도체 산업이 번창하고 있으며, 스타트업을 위한 벤처 캐피탈 기회도 확대되고 있습니다. 그러나 제조업체들은 AI 기술에 대한 거부감과 데이터 보안 문제로 인해 도전에 직면해 있습니다. AI 기반의 예측 분석과 생산 계획 앱을 활용하여 제조 효율성을 향상시키는 기회가 있으며, 특히 개발도상국에서는 숙련된 인력 부족과 데이터 프라이버시 문제로 어려움을 겪고 있습니다. AI의 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 측면에서의 발전도 다루어지며, 특히 프로세서와 메모리 장치의 수요가 증가하고 있습니다. AI 솔루션과 플랫폼의 채택이 증가하면서, 클라우드 기반의 운영 비용 절감과 유연성이 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 기술별로는 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등이 강조되며, 이들 기술이 제조업에서의 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. AI는 재고 최적화, 예측 유지보수, 생산 계획 등 다양한 애플리케이션에서 활용되고 있으며, 각 산업별로 AI의 채택이 증가하고 있습니다. 마지막으로, 지역별 분석을 통해 북미, 유럽, 아시아 태평양 지역에서의 AI 채택 현황과 시장 성장 요인을 살펴봅니다. 각 지역의 경제적 요인과 기술적 발전이 AI의 채택에 미치는 영향을 분석하고 있습니다. 이 문서는 제조 시장에서 AI의 중요성과 그에 따른 기회 및 도전 과제를 종합적으로 제시하고 있습니다. |
제조 시장의 인공 지능은 2023년 32억 달러에서 2028년에는 208억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 시장은 2023년부터 2028년까지 45.6%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 제조업은 신기술 도입 측면에서 지속적으로 발전하고 있는 진화하는 산업입니다. 최근에는 생성형 인공지능(AI)이 도입되어 이미 금융, 의료 등의 산업에 영향을 미치기 시작했습니다. 하지만 제조업 생태계에도 큰 영향을 미치기 시작했습니다. 대부분의 제조 기업들은 생산 현장에서 제너레이티브 AI를 도입하기 위해 노력하고 있으며, 일부 기업들은 파일럿 프로젝트 기반으로 제너레이티브 AI를 구현하고 있습니다. 기술이 개선됨에 따라 생산 현장에서 상당한 활용 사례가 있을 수 있다는 것이 관찰되었습니다. 하지만 설계 및 혁신, 품질 관리, 예측 유지보수, 최적화와 같은 몇 가지 일반적인 사용 사례가 있습니다. 이러한 사용 사례는 제조 산업에 혁신을 가져올 것입니다. 제조 생태계에서 인공지능의 성장에 기여하는 요인으로는 제조 활동을 보다 디지털 방식으로 완성하고자 하는 수요를 들 수 있습니다. 이 생태계에서 Eaton, Bosch, ABB, Siemens는 이미 생산 시설의 다양한 수준에서 AI를 사용하기 시작했습니다. . 반면 숙련된 노동력 부족과 데이터 보안은 제조 시장에서 AI의 성장을 저해하는 요인으로 작용하고 있습니다.
제조 시장에서의 인공 지능
2028년까지 제조 시장의 인공 지능 예측
연구에 고려된 가정에 대해 알아보려면 무료 샘플 보고서를 요청하세요.
제조 분야의 인공 지능 트렌드
드라이버: 점점 더 크고 복잡한 데이터 세트를 처리해야 할 필요성 증가
제조 산업의 디지털화로 인해 방대한 양의 데이터에 액세스, 분석 및 관리할 수 있는 능력이 향상되었으며, 공장의 정보 아키텍처가 빠르게 발전하고 있습니다. 센서를 통해 기존 기업과 공급망에서 얻은 데이터는 제조 공장을 성공적으로 운영하는 데 중요한 역할을 합니다. 제조 산업에서 강력하게 결합된 디지털화된 시스템은 결함 추적 및 예측 능력을 향상시켜 전반적인 품질을 개선하고 비용을 절감합니다. 이 과정에서 공장에 설치된 다양한 센서에서 데이터가 수집됩니다.
수집된 데이터는 빅데이터 솔루션으로 가공되어 제조 효율성을 개선하기 위한 다양한 메커니즘을 분석하고 제안합니다. 인공지능 기반 시스템은 빅데이터 기술에서 파생된 예측 유지보수, 생산 계획, 현장 서비스, 자재 이동 등 다양한 실행 가능한 솔루션을 지원합니다. 독일 지멘스는 센서와 데이터 전송을 위한 통신 인터페이스가 통합된 AI 기반 스마트 박스에 빅데이터를 활용하고 있습니다. AI 시스템은 데이터를 분석하여 기계의 상태에 대한 결론을 도출하고 이상 징후를 감지하여 예측 유지보수를 제공할 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 전력망을 더욱 스마트하게 만들고 전기 네트워크를 제어하고 모니터링하는 장치에 AI를 제공함으로써 전력망의 신뢰성을 향상시킵니다. 이를 통해 디바이스는 전력망의 장애를 분류하고 위치를 파악할 수 있습니다.
미국 지역의 제조 시장에서 인공지능(AI)에 대한 수요가 증가하는 것은 증가하는 데이터의 양과 복잡성을 효과적으로 관리해야 한다는 필요성에 따른 것입니다. 이러한 추세는 첨단 제조 기술의 통합, 인더스트리 4.0 원칙의 채택, 스마트 팩토리로의 진화에 의해 더욱 강조되고 있습니다. 이러한 환경에서 IoT 디바이스와 자동화된 기계의 상호 연결된 특성으로 인해 상당한 양의 데이터가 유입되고, 이를 처리하고 실행 가능한 인사이트를 도출하기 위한 AI 솔루션이 필요합니다.
AI의 적용 분야는 예측 유지보수, 품질 관리, 맞춤화, 공급망 최적화 등 다양하며, 모두 크고 복잡한 데이터 세트의 분석이 수반됩니다. AI의 지속적인 학습 기능은 지속적인 프로세스 개선에 기여하는 동시에 규정 준수를 보장하고 효율적인 보고를 용이하게 합니다. 본질적으로 방대한 데이터 세트를 처리해야 할 필요성이 증가함에 따라 미국 제조업의 역동적인 환경에서 효율성, 혁신, 경쟁력을 강화하는 데 있어 AI의 중추적인 역할이 강조되고 있습니다.
제약: 제조업체의 AI 기반 기술 도입에 대한 거부감
AI 기술은 제조업체에게 예측 유지보수 및 기계 검사 프로세스를 개선할 수 있는 유용한 도구를 제공합니다. 그럼에도 불구하고 제조업체는 잘못된 관리로 인해 비용이 증가할 수 있는 잠재적 위험 때문에 고가의 기계 및 장비에 새로운 기술, 특히 AI 기반 솔루션을 도입하는 데 주저하는 모습을 보입니다. 또한 많은 제조업체는 유지보수 및 검사 프로세스의 정확성 측면에서 AI 기반 솔루션의 기능에 대해 의구심을 품고 있습니다. 이러한 상황을 고려할 때 제조업체를 설득하고 AI 기반 솔루션의 비용 효율성, 효과성 및 안전성을 이해하도록 돕는 것은 다소 어려울 수 있습니다. 그러나 이제 제조업체들은 AI 기반 솔루션의 잠재적 이점과 다양한 애플리케이션을 점점 더 많이 받아들이고 있습니다.
또한 중소기업(SMB)의 도입 부족과 느린 투자 수익률로 인해 특히 인도와 브라질과 같은 기술 선진국에서는 AI 시스템 도입이 더욱 위축되고 있습니다. AI 시스템과 관련된 상당한 구축 비용과 광범위한 인식 부족으로 인해 제조 부문에서 이 기술에 대한 회의론이 확산되고 있습니다. 또한 탄탄한 국내 인프라가 부재하고 AI 기술 및 인프라에 대한 관심과 투자가 상대적으로 낮다는 점도 중소기업의 AI 도입을 제약하는 요인입니다.
기회: 지능형 엔터프라이즈 프로세스를 위한 AI 기반 머신러닝 및 NLP 적용
현재 조직의 비즈니스 프로세스의 상당 부분은 유연하지 못한 규칙 기반 소프트웨어에 의해 제어되고 있으며, 이는 중요한 문제를 해결하는 데 있어 제한적인 기능을 가지고 있습니다. 이러한 프로세스는 종종 시간이 많이 걸리고 직원들이 반복적인 작업에 참여하도록 요구하기 때문에 직원 생산성과 전반적인 조직 성과를 저해합니다. AI 플랫폼에서 생성된 머신러닝 및 자연어 처리 도구는 기업이 새로운 패턴과 솔루션을 발견할 수 있는 자가 학습 알고리즘을 통해 이러한 문제를 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
대부분의 조직은 규칙 기반 처리를 통해 비즈니스 프로세스를 자동화하는 엔터프라이즈 소프트웨어를 사용합니다. 이러한 작업 기반 자동화는 몇 가지 특정 프로세스에서 조직의 생산성 향상에 도움이 되었지만, 이러한 규칙 기반 소프트웨어는 경험을 통해 스스로 학습하고 개선할 수 없습니다. 엔터프라이즈 소프트웨어 시스템에 NLP 및 ML과 같은 AI 도구를 통합하면 특정 프로세스를 해결하면서 지속적으로 개선할 수 있는 역량을 강화할 수 있습니다. 이러한 소프트웨어는 일회성 향상에 그치지 않고 기업에 지속적인 성능 및 생산성 향상을 제공할 수 있습니다. 이러한 요인들이 지능형 비즈니스 프로세스에 대한 수요를 주도하고 있으며, 제조 분야의 AI 시장 내 성장 기회를 나타냅니다.
도전 과제: 특히 개발도상국의 숙련된 인력 부족
복잡한 AI 시스템을 만들고, 감독하고, 실행에 옮기려면 기업은 특정 기술을 갖춘 인력이 필요합니다. AI 시스템을 다루는 직원은 인지 컴퓨팅, 머신러닝, 인공 지능, 딥러닝, 이미지 인식과 같은 기술에 대한 지식을 갖추고 있어야 합니다. 신흥 경제국에서는 특히 미국, 영국, 일본, 독일과 같은 AI 선진국과 비교했을 때 자격을 갖춘 인력의 부족이 주목할 만한 장애물입니다. AI 지원 공장 현장으로 전환하려면 제조업체는 기존 인력을 재교육하고 AI 시스템을 개발, 구축 및 교육해야 합니다. 또한 AI 솔루션을 기존 시스템에 통합하는 것은 인간의 두뇌 행동을 모방하기 위해 광범위한 데이터 처리를 필요로 하는 어려운 작업입니다. 사소한 오류라도 시스템에 장애가 발생하거나 원하는 결과에 악영향을 미칠 수 있습니다. 또한 AI/ML 기술에 대한 전문 표준과 인증이 부재한 것도 AI의 성장을 제약하고 있습니다. 또한 AI 서비스 제공업체는 고객 사이트에 솔루션을 배포/서비스하는 데 있어 어려움을 겪고 있습니다. 이는 기술에 대한 인식과 전문성이 부족하기 때문입니다.
데이터 프라이버시 및 사이버 보안 규정에 대한 우려
제조 공정에서는 상당한 양의 독점 및 기밀 정보가 생성되며, AI의 통합으로 인해 무단 액세스, 데이터 유출, 지적 재산 도난과 같은 새로운 보안 위험이 발생하고 있습니다. 국내 및 국제 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하는 것은 복잡성을 가중시키며, 제조업체는 GDPR 및 산업별 가이드라인을 포함한 규제 환경을 탐색해야 합니다. 국경 간 데이터 전송과 투명성 및 책임과 관련된 윤리적 고려 사항은 AI 구현을 더욱 복잡하게 만듭니다. 제조업체는 안전한 연결을 우선시하고, 데이터 소유권 계약을 해결하며, 사이버 보안 조치를 강화하기 위해 직원 교육을 강화해야 합니다. AI 시스템과 기존 보안 프로토콜의 통합을 보장하고 강력한 사고 대응 계획을 개발하는 것은 이러한 다각적인 과제를 관리하고 미국 제조 부문에서 책임감 있는 AI 도입을 촉진하는 데 필수적인 요소입니다.
제조 시장 세분화에서의 인공 지능
세분화별 제조 시장의 인공 지능
제조 시장의 인공 지능 주요 동향
지멘스, IBM, 인텔, 엔비디아, 제너럴 일렉트릭은 제조 분야의 인공 지능 시장에서 최고의 기업들입니다. 이들 제조 분야의 인공 지능 기업은 포괄적인 제품 포트폴리오와 탄탄한 지리적 입지를 바탕으로 첨단 로봇 공학 및 AI 기술 트렌드를 선도하고 있습니다.
소프트웨어 부문은 2022 년 제조 시장에서 인공 지능에서 가장 큰 점유율을 차지했습니다.
제조 시장의 인공 지능은 오퍼링에 따라 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 세분화되었습니다. 소프트웨어 부문 시장은 인공지능 플랫폼과 인공지능 솔루션으로 세분화되었습니다. 소프트웨어 부문은 2022년 제조 시장에서 인공지능의 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다. 인공지능 소프트웨어는 지능형 기능을 수행할 수 있습니다. 지능형 소프트웨어의 개발에는 추론, 학습, 문제 해결, 지각 및 지식 표현을 포함한 여러 기능을 모방하는 것이 포함됩니다. 다양한 산업 분야에서 AI 솔루션 및 플랫폼의 채택이 증가하고 제조 부문에서 AI의 적용 범위가 확대되는 것이 소프트웨어 부문의 제조 분야 인공지능 시장의 성장을 이끄는 주요 요인입니다.
예측 유지 보수 및 기계 검사 애플리케이션은 예측 기간 동안 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것입니다.
예측 유지 보수 및 기계 검사의 AI 기술은 정기 검사, 검사, 윤활, 테스트 및 장비 조정에 사용됩니다. 예측 유지보수는 인공지능을 활용하여 장비나 기계의 고장 시기를 예측하는 데이터 기반 접근 방식입니다.
이를 통해 적시에 유지보수를 수행하여 고장을 예방할 수 있습니다. 머신러닝 및 딥러닝 모델과 같은 AI 알고리즘은 과거 데이터를 분석하여 고장 패턴과 추세를 파악합니다. 이러한 모델은 장비 고장 및 성능 저하를 예측함으로써 향후 문제를 예방할 수 있습니다.
금속 및 중장비 산업은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
금속 및 중장비 산업은 건설, 인프라 개발, 제조 분야에 사용되는 다양한 기계의 생산으로 구성됩니다. 금속 및 중장비 산업에 AI를 도입하면 제조업체가 기계 상태를 미리 분석하여 예기치 않은 다운타임과 낭비를 방지할 수 있습니다. 또한 AI 솔루션은 예측 유지보수 기능을 통해 업계 관계자들이 시간과 비용을 절약할 수 있도록 도와줍니다. 현장 서비스도 이 산업에서 중요한 역할을 합니다. 현장 서비스는 열, 소리, 빛, 냄새, 와전류 등 다양한 데이터를 수집하고 감지하는 데 사용됩니다. 수집된 데이터는 운영자에게 전송되어 공장의 상황에 따라 분석하고 조치를 취합니다.
예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 아시아 태평양 지역.
아시아 태평양 시장은 중국, 일본, 한국 및 기타 아시아 태평양으로 세분화되며 중국, 일본, 한국이 주도하는 아시아 태평양 지역은 산업용 로봇의 가장 큰 시장으로 간주됩니다. 산업용 로봇은 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 딥러닝 알고리즘에 사용되어 로봇을 더욱 학습시킵니다. 아시아 태평양 지역의 급속한 산업화는 제조업 부문을 활성화했습니다. 또한, 이 연구에서 고려한 아시아 태평양 지역 국가에는 많은 중소기업이 존재합니다.
AI를 도입하면 로봇을 더 스마트하게 만들고 기계의 다운타임을 줄이며 생산성을 높일 수 있습니다. 제조 공장에서의 이러한 높은 산업용 로봇 채택률은 아시아 태평양 지역의 제조 인공지능 시장의 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.
연구에 고려된 가정에 대해 자세히 알아보려면 PDF 브로셔를 다운로드하세요.
제조 기업의 최고 인공 지능 – 주요 시장 플레이어:
제조 기업의 인공 지능 분야의 주요 기업은 지멘스, IBM, 인텔 주식회사, 엔비디아 주식회사, 제너럴 일렉트릭, 마이크로소프트 주식회사, 구글, 아마존 웹 서비스 등입니다. 이 기업들은 제품 출시, 인수, 파트너십과 같은 유기적 및 비유기적 성장 전략을 모두 사용하여 제조 분야의 인공 지능 시장에서 입지를 강화했습니다.
1 소개
2 연구 방법론
3 임원 요약
4 프리미엄 인사이트 (페이지 번호 – 50)
4.1 제조 시장에서 인공 지능 플레이어를위한 매력적인 기회
4.2 제조 시장의 인공 지능, 제공에 의해
4.3 기술별 제조 시장의 인공 지능
4.4 제조 시장의 인공 지능, 애플리케이션 별
4.5 제조 시장의 인공 지능, 산업별
4.6 제조 시장의 인공 지능, 국가 별
5 시장 개요 (페이지 번호 – 55)
5.1 소개
5.2 시장 역학
5.2.1 동인
5.2.1.1 크고 복잡한 데이터 세트를 효과적으로 처리해야하는 긴급한 필요성
5.2.1.2 제조 기업의 IIoT 및 자동화 기술 채택 증가
5.2.1.3 AI 기술 채택 증가로 인한 반도체 칩셋 산업의 번창
5.2.1.4 AI 기반 제조에 진입하는 스타트 업을위한 벤처 캐피탈 및 시드 펀딩 기회 증가
5.2.2 제약
5.2.2.1 제조업체의 AI 기반 기술 채택에 대한 거부감
5.2.3 기회
5.2.3.1 제조 효율성 향상을위한 AI 기반 예측 분석 및 생산 계획 앱 활용
5.2.3.2 비즈니스 프로세스 자동화 및 업그레이드를 위한 ML 및 NLP 실행
5.2.4 도전 과제
5.2.4.1 특히 개발도상국의 숙련된 인력 부족
5.2.4.2 데이터 프라이버시 및 엄격한 데이터 보안 규정에 대한 우려
5.3 가치 사슬 분석
5.4 생태계 매핑
5.5 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/중단 사태
5.6 포터의 5가지 힘 분석
5.6.1 공급업체의 협상력
5.6.2 구매자의 협상력
5.6.3 신규 진입자의 위협
5.6.4 대체물의 위협
5.6.5 경쟁 경쟁의 강도
5.7 사례 연구 분석
5.8 기술 분석
5.9 가격 분석
5.9.1 주요 업체가 제공하는 프로세서의 평균 판매 가격
5.9.2 유형별 프로세서의 평균 판매 가격 추세
5.10 무역 분석
5.10.1 수입 시나리오
5.10.2 수출 시나리오
5.11 특허 분석
5.12 주요 이해관계자 및 구매 기준
5.12.1 구매 과정의 주요 이해 관계자
5.12.2 구매 기준
5.13 주요 컨퍼런스 및 이벤트, 2023-2025년
5.14 규제 환경
5.14.1 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직
5.14.2 C-ITS의 표준
6 제조 시장의 인공 지능, 오퍼링별 (페이지 번호 – 85)
6.1 소개
6.2 하드웨어
6.2.1 프로세서
6.2.1.1 AI 애플리케이션의 채택을 촉진하는 프로세서의 강력한 병렬 처리 기능
6.2.1.1.1 마이크로프로세서 유닛(MPU)
6.2.1.1.2 그래픽 처리 장치(GPU)
6.2.1.1.3 FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이)
6.2.1.1.4 애플리케이션별 집적 회로(ASIC)
6.2.2 메모리 장치
6.2.2.1 시장을 주도하는 고대역폭 메모리 장치에 대한 높은 수요
6.2.3 네트워크 장치
6.2.3.1 네트워크 장치 제공 업체를위한 기회 창출을위한 이더넷 어댑터 및 상호 연결의 구현 증가
6.3 소프트웨어
6.3.1 AI 솔루션
6.3.1.1 세그먼트 성장을 촉진하기 위해 AI 솔루션을 개발하기위한 비 절차 적 언어 사용 증가
6.3.1.2 온프레미스
6.3.1.2.1 세그먼트 성장을 촉진하기 위해 온 프레미스 AI 솔루션이 제공하는 더 큰 유연성과 제어 기능
6.3.1.3 클라우드
6.3.1.3.1 클라우드 배포 모델이 제공하는 운영 비용 절감, 번거 로움없는 배포 및 높은 확장 성으로 세그먼트 성장을 촉진합니다.
6.3.2 AI 플랫폼
6.3.2.1 세그먼트 성장을 지원하기 위해 학습 알고리즘 및 지능형 애플리케이션을 개발하기위한 AI 플랫폼 채택 증가
6.3.2.2 기계 학습 프레임 워크
6.3.2.3 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)
6.4 서비스
6.4.1 배포 및 통합
6.4.1.1 시장을 주도하기 위해 제조 부문에서 AI 시스템을 구성하는 동안 배포 및 통합 서비스에 대한 수요 증가
6.4.2 지원 및 유지보수
6.4.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 시스템을 수용 가능한 표준으로 유지하기위한 지원 및 유지 관리 서비스에 대한 수요 증가
7 제조 시장의 인공 지능, 기술별 (페이지 번호 – 98)
7.1 소개
7.2 기계 학습
7.2.1 시장을 주도하기위한 딥 러닝, 감독 학습 및 강화 학습 기술의 발전
7.2.2 딥 러닝
7.2.2.1 시장을 주도하기 위해 제조 공장에서 IoT, 자동화 및 머신 비전 기술의 보급 증가
7.2.3 지도 학습
7.2.3.1 시장 성장에 기여하는 이미지 인식, 얼굴 인식 및 예측 분석
7.2.4 강화 학습
7.2.4.1 상황별 이상적인 행동을 자동으로 결정하여 성능을 극대화하여 시장을 주도 할 수있는 잠재력
7.2.5 비지도 학습
7.2.5.1 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 숨겨진 데이터 패턴 또는 그룹을 찾아 비지도 학습 기술의 채택을 촉진합니다.
7.2.6 기타 기술 유형
7.3 자연어 처리
7.3.1 시장을 주도하기 위해 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 NLP 기반 도구의 사용 증가
7.4 상황 인식 컴퓨팅
7.4.1 제조 부문의 수요를 높이기 위해 품질, 안전 및 생산성을 향상시키기위한 실시간 의사 결정에 대한 관심 증가
7.5 컴퓨터 비전
7.5.1 3D 물체를 분석하고 재료 낭비를 최소화하여 시장을 주도하기위한 컴퓨터 비전 기술의 통합
8 제조 시장의 인공 지능, 애플리케이션별 (페이지 번호 – 111)
8.1 소개
8.2 재고 최적화
8.2.1 비용 효율성을 달성하고 적시 제품 배송을 보장하여 시장을 주도하기 위해 제조 부문에서 AI 구현 증가
8.3 예측 유지보수 및 기계 검사
8.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 기계 고장으로 인한 예기치 않은 다운 타임을 방지하기 위해 학습 기술 채택 증가
8.4 생산 계획
8.4.1 시장 성장을 촉진하기 위해 생산 계획에서 빅 데이터 분석의 사용 증가
8.5 현장 서비스
8.5.1 시장 성장을 지원하기 위해 석유 및 가스 및 에너지 및 전력 산업 플레이어에게 제공되는 현장 서비스에서 AI 기반 솔루션의 사용 급증
8.6 매립
8.6.1 시장을 주도하기 위해 재활용 가능한 재료를 식별하고 분류하기위한 컴퓨터 비전 기술에 대한 수요 증가
8.7 품질 관리
8.7.1 시장 성장을 가속화하기 위해 제약 및 식음료 회사에서 AI 기반 품질 관리 시스템의 사용 증가
8.8 사이버 보안
8.8.1 AI 기반 사이버 보안 솔루션에 대한 수요를 높이기 위해 데이터 유출 방지에 대한 자동화 된 공장의 높은 강조
8.9 산업용 로봇
8.9.1 AI를 산업용 로봇에 원활하게 통합하여 생산 및 효율성을 개선하여 시장을 주도합니다.
9 산업별 제조 시장의 인공 지능 (131 페이지)
9.1 소개
9.2 자동차
9.2.1 시장을 주도하기 위해 차량 부품의 완벽한 생산을 보장하기 위해 ML 및 컴퓨터 비전 기술의 채택 증가
9.3 에너지 및 전력
9.3.1 에너지 낭비를 최소화하고 에너지 비용을 절감하여 세그먼트 성장을 촉진하기 위해 AI 구현 증가
9.4 제약
9.4.1 시장 성장을 촉진하기 위해 품질 관리 및 생산 계획 애플리케이션에서 AI 사용 증가
9.5 금속 및 중장비
9.5.1 금속 및 중장비 산업에서 로봇 공학 사용 증가로 계획되지 않은 다운 타임 및 낭비를 방지하여 시장 추진
9.6 반도체 및 전자
9.6.1 AI 기반 산업용 로봇의 채택을 촉진하기 위해 소형 반도체 및 전자 장비 개발에 대한 급증하는 초점
9.7 식품 및 음료
9.7.1 시장 성장을 촉진하기 위해 위생적인 식품 가공 솔루션을 유지하기위한 자동화 채택 증가
9.8 기타 산업
10 제조 시장의 인공 지능, 지역별 (페이지 번호 – 145)
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 북미 : 경기 침체 영향
10.2.2 미국
10.2.2.1 시장을 주도 할 숙련 된 인력 부족으로 인한 산업용 로봇 채택 증가
10.2.3 캐나다
10.2.3.1 AI 기반 솔루션에 대한 수요를 늘리기 위해 IoT에 대한 중소기업의 투자 증가
10.2.4 멕시코
10.2.4.1 시장 성장을 지원하기 위해 AI 및 로봇 공학에 대한 외국인 직접 투자 급증
10.3 유럽
10.3.1 유럽 경기 침체 영향
10.3.2 독일
10.3.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 실시간 제조 데이터를 얻기 위해 컴퓨터 비전 시스템의 높은 채택률
10.3.3 영국
10.3.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 로봇 공학 및 AI 기술에 대한 정부의 투자 증가
10.3.4 프랑스
10.3.4.1 시장 성장을 촉진하기 위해 제조 기업의 AI 채택 증가
10.3.5 유럽의 나머지 지역
10.4 아시아 태평양
10.4.1 중국
10.4.1.1 제조 기업의 AI 기술 수요를 높이기 위해 2030 년까지 차세대 AI 목표를 달성하기위한 전략적 계획
10.4.2 일본
10.4.2.1 시장 성장을 지원하는 최고 수준의 IT, 기계 및 자동차 제조 회사의 강력한 입지
10.4.3 대한민국
10.4.3.1 시장 성장에 기여하는 AI 연구를위한 대규모 컴퓨팅 데이터 센터의 존재
10.4.4 나머지 아시아 태평양 지역
10.5 ROW
10.5.1 남미
10.5.1.1 시장 성장을 촉진하기 위해 IT 인프라 개발에 대한 투자 증가
10.5.2 중동 및 아프리카
10.5.2.1 시장을 주도하기 위해 제조 부문에서 클라우드 기반인지 컴퓨팅의 배포 증가
11 경쟁 환경 (페이지 번호 – 169)
11.1 소개
11.2 주요 업체가 채택한 주요 전략
11.3 상위 5 개 업체의 수익 분석
11.4 시장 점유율 분석
11.5 기업 평가 매트릭스, 2022
11.5.1 스타
11.5.2 퍼베이시브 플레이어
11.5.3 신흥 리더
11.5.4 참가자
11.6 제조 시장의 인공 지능 : 회사 발자국
11.6.1 상위 플레이어의 회사 발자국
11.7 중소기업 (SMES) 평가 매트릭스, 2022 년
11.7.1 진보적 인 기업
11.7.2 반응 형 기업
11.7.3 역동적 인 기업
11.7.4 시작 블록
11.8 경쟁 벤치마킹
11.9 경쟁 상황 및 트렌드
12 기업 프로필(페이지 번호 – 194)
❖본 조사 자료에 관한 문의는 여기를 클릭하세요.❖