AI의 영향 머티리얼즈 인포매틱스 시장
AI/Gen AI는 재료의 발견, 설계, 최적화를 가속화함으로써 머티리얼즈 인포매틱스에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 발견하고, 재료의 특성을 예측하며, 비용과 시간이 많이 드는 실험적 접근 방식에 대한 의존도를 최소화합니다. 머신러닝 알고리즘은 재료 시뮬레이션 모델을 개선하여 열적, 기계적, 전기적 특성을 예측하는 정확도를 높이고, 물리적 테스트 전에 배합을 최적화합니다. AI 기반 자동화는 대량 실험을 최적화하여 R&D 주기를 최소화하고 재료 합성의 재현성을 향상시킵니다. 이러한 알고리즘은 실시간 센서 데이터와 IoT 기반 실험실 데이터를 통합하여 적응형 실험을 촉진하고 재료 개발에 대한 가설을 지속적으로 업데이트합니다.
글로벌 머티리얼즈 인포매틱스 시장 역학
동인: 지속 가능한 재료에 대한 수요 증가
지속 가능한 재료에 대한 수요가 증가하면서 머티리얼즈 인포매틱스 시장의 성장에 크게 기여하고 있습니다. 산업계에서 지속 가능성에 대한 중요성이 커짐에 따라, 생산자들은 머티리얼즈 인포매틱스를 사용하여 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있는 재료를 조사하고 발견합니다. 머티리얼즈 인포매틱스는 데이터 분석과 인공지능의 결합을 통해 기업이 재료 사용을 극대화하고, 폐기물을 최소화하며, 제품 수명을 연장할 수 있도록 합니다. 이러한 변화는 재활용, 재사용, 지속 가능한 수명 종료 관리가 주요 동인으로 작용하는 순환 경제 원칙을 산업계가 수용함에 따라 특히 중요합니다. 방대한 재료 데이터로부터 사실에 근거한 결정을 내릴 수 있게 되면 혁신이 이루어지고 투명성이 증진되어, 기업들이 지속가능성 관련 활동을 적절하게 전달할 수 있게 됩니다. 따라서, 머티리얼즈 인포매틱스를 수용하는 조직은 환경 친화적 제품에 대한 수요 증가를 해결하는 동시에 환경 보호 이니셔티브를 지원하는 경쟁 우위를 확보할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 또한, 기업의 지속가능성 목표에 대한 압박이 증가하고 환경 관련 법규가 강화됨에 따라 화학 및 제약, 제조, 식품 과학 등 다양한 산업 분야에서 머티리얼즈 인포매틱스의 도입이 촉진되고 있습니다. 이러한 기술 발전은 기능의 효율성을 높이고, 자원 활용을 극대화하고 물질적 손실을 최소화함으로써 장기적인 비용 절감을 가능하게 합니다.
제한 사항: 높은 유지보수 및 서비스 비용
높은 비용과 복잡성으로 인해 머티리얼즈 인포매틱스의 도입이 제한됩니다. 실험 결과와 시뮬레이션부터 레거시 시스템에 이르기까지 다양한 출처의 서로 다른 데이터 세트를 통합하려면 인프라, 숙련된 인적 자원, 정교한 분석 소프트웨어에 막대한 투자가 필요합니다. 대부분의 조직은 데이터가 다양한 형식으로 제공되기 때문에 상호 운용성을 달성하는 것이 어렵다는 것을 알게 됩니다. 사용하기 전에 많은 양의 사전 처리와 조정이 필요합니다. 구조화되지 않은 데이터나 독점 데이터를 처리할 때는 표준화 및 추출을 위해 복잡한 알고리즘과 전문화된 작업 흐름이 필요하기 때문에 복잡성이 훨씬 더 커집니다. 또한 이질적인 소스 간의 데이터 품질과 일관성으로 인해 리소스 비용이 많이 들고, 지속적인 검증과 업데이트가 필요하게 됩니다. 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 고성능 컴퓨팅 리소스와 클라우드 기반 솔루션에 대한 요구 사항으로 인해 비용이 증가합니다. 또한 머티리얼즈 인포매틱스 플랫폼을 현재의 R&D 워크플로 및 기업 시스템과 통합하는 것은 호환성 문제를 야기하여 구현에 추가 비용이 발생합니다. 이러한 통합 문제를 극복하지 못하는 조직은 최적화되지 않은 통찰력, 낮은 모델 정확도, 재료 발견 및 설계의 비효율성에 직면할 위험이 있습니다.
기회: 재료 개발에 사용되는 대규모 언어 모델(LLM)의 새로운 응용 분야
재료 개발에 사용되는 대규모 언어 모델(LLM)의 새로운 응용 분야는 재료 발견, 설계 및 최적화 과정을 크게 변화시키고 있습니다. 기업들은 LLM의 힘을 활용하여 새로운 재료의 발견과 설계를 가속화함으로써 새로운 확장 기회를 제공할 수 있습니다. LLM은 재료의 물성, 구성, 성능 특성에 대한 데이터를 통해 방대한 데이터 세트를 조사할 수 있으므로, 특정 특성을 가진 새로운 재료를 신속하게 식별할 수 있습니다. 이러한 능력은 재료 선택과 제품 디자인에서 경쟁력을 발휘합니다. 또한, LLM에 통합된 전산 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하면 다양한 조건에서 재료의 거동을 예측할 수 있습니다. 따라서 물리적 테스트와 시장 출시 기간을 단축할 수 있습니다. 이 기능은 자동차 산업에서 경량 합금을 사용하거나 전자 산업에서 고성능 폴리머를 사용하는 등 특정 목적을 위해 최적의 재료를 설계해야 하는 응용 분야에서 광범위하게 사용됩니다. 또한, LLM은 과학 출판물, 특허, 기술 보고서에서 효과적인 문헌 마이닝과 지식 추출을 가능하게 합니다. 이를 통해 재료 과학의 발전 추세, 결함, 상관관계에 대한 정보를 얻을 수 있어 재료 개발의 의사 결정이 크게 개선됩니다. 마지막으로, 머티리얼즈 인포매틱스를 재료 가공 최적화에 적용하면 제조 데이터를 검토하고 개선 사항을 추천함으로써 생산 효율성과 제품 품질을 향상시킬 수 있는 귀중한 기회를 얻을 수 있습니다.
문제: 데이터의 양과 질이 부족함
데이터의 양과 질이 부족하면 머티리얼즈 인포매틱스의 개발과 채택이 상당히 어려워집니다. 이러한 요소는 재료 발견과 최적화를 위한 AI 기반 모델의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 데이터는 재료 과학 분야의 다양한 출처에서 생산되는데, 실험실 실험에서부터 전산 시뮬레이션과 아카이브에 이르기까지 다양합니다. 이러한 데이터 세트는 종종 일관성이 없거나 독점적이며, 기계 학습 모델 훈련에 반드시 활용될 수 있는 것은 아닙니다. 품질이 낮은 데이터 세트는 예측 알고리즘의 효율성을 떨어뜨려 재료 특성의 추정치가 정확하지 않고 개발 시간이 길어집니다. 실험 설정, 측정 방법론, 캡처 프로세스가 매우 다르기 때문에 일관성이 없어 의미 있는 분석을 위해 결합할 수 없습니다. 첨단 합금, 폴리머, 나노 소재 등 여러 가지 소재의 경우 실험 데이터가 제한되어 있어, AI가 새로운 소재의 특성을 정확하게 예측하고 패턴을 인식하는 능력이 제한됩니다. 또한, 지적 재산권 문제와 경쟁 장벽으로 인해 기관들이 독점적인 소재 데이터베이스를 오픈 액세스 방식으로 제공하지 못하게 되어, 데이터 사일로 현상이 발생합니다. 이러한 오픈 액세스 데이터의 부재는 머티리얼즈 인포매틱스의 협력을 방해하고 혁신을 지연시킵니다.
글로벌 머티리얼즈 인포매틱스 시장 생태계 분석
이 섹션에서는 머티리얼즈 인포매틱스 시장의 생태계, 소프트웨어 제공업체, 서비스 제공업체, 최종 사용 산업을 설명합니다. 소프트웨어 제공업체는 머티리얼즈 인포매틱스 예측, 시뮬레이션, 데이터 관리를 위한 AI 및 머신러닝 도구를 제공합니다. 서비스 제공업체는 머티리얼즈 인포매틱스를 비즈니스 프로세스에 통합하기 위한 컨설팅 및 맞춤형 R&D 서비스를 제공하여 항공우주, 자동차, 에너지 등의 산업을 지원합니다.
재료 유형별, 2030년 가장 큰 시장 점유율을 차지할 요소 부문
요소 부문은 2030년 머티리얼즈 인포매틱스 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 머티리얼즈 인포매틱스는 금속, 복합재료, 합금, 초합금 등 다양한 재료의 기계적 특성, 금속조직학, 강도, 구조적 특성, 시험기 특성을 이해하는 데 매우 중요합니다. 이러한 금속과 합금은 다양한 용도로 사용되어 부품, 장치, 통합 하드웨어 시스템을 생산합니다. 예를 들어, 알루미늄 합금, 티타늄 합금, 폴리머 매트릭스 복합 재료는 초음속 기체 구조에 적합한 재료입니다. 니켈 기반 초합금과 세라믹 매트릭스 복합 재료는 엔진 용도로 사용됩니다. 따라서 머티리얼즈 인포매틱스 소프트웨어는 재료과학, 제조, 식품과학, 에너지 등 다양한 분야의 다양한 재료에 대한 통찰력을 제공하는 데 사용됩니다. 머티리얼즈 인포매틱스는 데이터 기반 방법, 전산 자원, 대규모 데이터베이스를 활용하여 원소 재료의 발견, 설계, 활용을 극대화합니다. 또한 고처리량 스크리닝, 촉매 설계, 적층 제조를 촉진하여 효율적이고 비용 효율적이며 환경친화적인 원소 사용을 가능하게 합니다. 또한 양자 물질을 개발하고, 원소의 특성을 조정하고, 다양한 규모에서 원소의 거동에 대한 통찰력을 높이는 데도 중요합니다. 원소를 위한 머티리얼즈 인포매틱스 소프트웨어를 제공하는 회사로는 Phaseshift Technologies, Mat3ra, Schrödinger, Inc., MaterialsZone, Materials Design, Kebotix, Uncountable 등이 있습니다.
산업별로 보면, 2030년 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되는 분야는 화학 및 제약 분야입니다.
화학 및 제약 산업은 급속한 세계화, 개발 분야의 경쟁 심화, 기술 발전의 급속한 진전으로 인해 급격한 변화를 겪고 있습니다. 이로 인해 기업들은 고부가가치의 차별화된 화학 제품과 관련 제품을 제공해야 하는 상황에 직면하게 되었습니다. 따라서 여러 조직들이 다양한 화학 분야에 걸쳐 연구 개발(R&D)에 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다. 연구 개발은 화학 정보의 수집, 저장, 처리 및 처리를 필요로 합니다. 광범위한 연구가 필요한 중요한 분야는 치료약과 백신의 개발을 포함하는 신약 개발입니다. 화학 분야에 사용되는 머티리얼즈 인포매틱스 솔루션은 화학 인포매틱스의 영역에 속합니다. 이러한 솔루션은 다양한 전임상 신약 개발 단계에서 의사 결정을 돕습니다. 신약 개발은 화학 정보학 도구를 활용하여 화학 정보, 구조-화학 정보, 생물학적 정보에 접근하고 이를 저장하는 것을 포함합니다. 이러한 도구들은 열거되지 않은 가상 라이브러리 분석과 전 세계 화학 유사성과 다양성 격차를 조사하기 위한 새로운 접근법으로 구성되어 있습니다. 또한, 신약 발견에 있어 모듈과 유용성을 지속적으로 평가하여 범주적 판단이 아닌 확률적 판단을 내립니다. 결과적으로, 화학 분야에서 화학 정보학 도구에 대한 수요가 증가함에 따라 가까운 미래에 시장이 성장할 것으로 예상됩니다.
2030년 머티리얼즈 인포매틱스 시장에서 북미가 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
북미의 머티리얼즈 인포매틱스 시장은 2030년에 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 북미는 세계 주요 제조 및 R&D 허브 중 하나입니다. 미국은 북미 시장의 성장에 핵심적인 기여를 하고 있습니다. 이 지역에는 거대한 항공우주 회사가 자리 잡고 있어 머티리얼즈 인포매틱스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 화학 및 재료 연구에 대한 자금 지원 범위도 매우 넓습니다. 연방 기관은 계약, 보조금, 협력 협정을 통해 기초 및 응용 연구, 창업, 교육 및 훈련을 지원하기 위한 자금을 분배합니다. 예를 들어, 미국 정부는 에너지부(DoE)가 소유한 17개의 국립 연구소와 수많은 다른 대규모 공동 연구 시설을 지원합니다. 이 연구소들은 화학 연구에 직접 참여하고 화학자들에게 슈퍼컴퓨터, 첨단 분석 기기 도구와 같은 시설을 제공합니다. 화학 연구에 대한 연방 정부의 지원 외에도 Bell Labs에서 DuPont Central Research에 이르기까지 산업 연구소가 획기적인 연구를 개발하는 모범적인 전통이 있었습니다. 이러한 모든 요소가 북미 머티리얼즈 인포매틱스 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. Intellegens. Questek Innovations, Schrödinger, Inc., Uncountable은 북미 머티리얼즈 인포매틱스 시장에서 활동하는 일부 회사입니다.
머티리얼즈 인포매틱스 시장의 최근 동향
- 2024년 12월, 머티리얼즈 이노베이션을 위한 린 R&D 솔루션인 머티리얼즈존(이스라엘)은 AI가 유도하는 제품 개발 기능을 출시한다고 발표했습니다. 머티리얼즈존 사용자는 AI가 생성한 실험 제안에 직접 액세스하여 기존 워크플로 내에서 개발 주기를 간소화할 수 있습니다.
- 2024년 12월, Materials Design, Inc.(미국)는 자사의 MedeA 소프트웨어 패키지의 다음 버전인 MedeA 3.10의 출시를 발표했습니다. MedeA 3.10은 연구자들이 전례 없는 정밀도와 효율성으로 물질을 탐구하고 설계할 수 있도록 지원하는 고급 기능과 함께 다중 스케일 모델링 기능의 통합된 제품군을 제공합니다.
- 2024년 11월, 슈뢰딩거(Schrödinger, Inc.)(미국)는 스위스의 다국적 제약 회사인 노바티스(Novartis)와 연구 협력 및 라이선스 계약을 체결하여 여러 후보물질을 노바티스의 포트폴리오로 추가 개발하기로 했다고 발표했습니다. 두 회사는 노바티스가 슈뢰딩거의 전산 예측 모델링 기술과 엔터프라이즈 정보학 플랫폼에 대한 접근성을 크게 높일 수 있는 3년짜리 소프트웨어 계약을 확대한다고 발표했습니다.
- 2024년 4월, QuesTek International LLC(미국)와 Materials Design, Inc.(미국)는 파트너십을 발표했습니다. 이 파트너십은 MedeA Environment의 산출물을 ICMD 모델에 연결하여 공통 고객에게 가장 정확한 예측 및 처방 재료 설계와 구성을 제공할 것입니다.
- 2023년 11월, 시트린 인포매틱스(미국)는 유럽의 잠재 고객을 지원하기 위해 스프라우트 컨설팅(독일)과 최종 계약을 체결했습니다. 이 파트너십은 화학 및 재료 AI 및 스마트 데이터 관리의 선구자인 시트린 플랫폼의 도입을 가속화하고, 기술 활용의 전략적 가치를 극대화하는 데 도움이 될 것입니다.
주요 시장 플레이어
머티리얼즈 인포매틱스 시장 상위 목록
Schrödinger, Inc. (US)
Dassault Systèmes (France)
Exabyte Inc. (US)
Citrine Informatics (US)
Phaseshift Technologies (Canada)
AI Materia (Canada)
Hitachi High-Tech Corporation (Japan)
Kebotix, Inc. (US)
Materials Design, Inc. (US)
MaterialsZone (Israel)
AlbertInvent (US)
ExoMatter GmbH (Germany)
Exponential Technologies Ltd. (Latvia)
Innophore (Austria)
Intellegens Limited (UK)
1 서론 22
1.1 학습 목표 22
1.2 시장 정의 22
1.3 학습 범위 23
1.3.1 포함된 시장과 지역 범위 23
1.3.2 포함 및 제외 24
1.3.3 고려된 연수 24
1.4 고려된 통화 24
1.5 한계 25
1.6 이해관계자 25
1.7 변경 사항 요약 25
2 연구 방법론 26
2.1 연구 데이터 26
2.1.1 보조 자료 27
2.1.1.1 주요 보조 자료 목록 27
2.1.1.2 보조 자료의 주요 데이터 28
2.1.2 주요 자료 28
2.1.2.1 주요 자료의 분류 28
2.1.2.2 주요 인터뷰 참가자 목록 29
2.1.2.3 주요 데이터 출처 29
2.1.2.4 주요 산업 통찰력 30
2.1.3 2차 및 1차 연구 31
2.2 시장 규모 추정 31
2.2.1 하향식 접근법 32
2.2.1.1 상향식 분석을 통해 시장 규모를 추정하는 접근법
(수요 측면) 32
2.2.2 하향식 접근법 33
2.2.2.1 하향식 분석을 통해 시장 규모를 추정하는 접근법
(공급 측면) 33
2.3 시장 분석 및 데이터 삼각법 35
2.4 연구 가정 36
2.5 연구의 한계 36
2.6 위험 분석 37
3 요약 38
4 프리미엄 인사이트 41
4.1 머티리얼즈 인포매틱스 시장의 매력적인 기회 41
4.2 머티리얼즈 인포매틱스 시장, 머티리얼 유형별 41
4.3 머티리얼즈 인포매틱스 시장, 산업별 42
4.4 머티리얼즈 인포매틱스 시장, 국가별 42
5 시장 개요 43
5.1 서론 43
5.2 시장 역학 43
5.2.1 드라이버 44
5.2.1.1 재료의 발견과 개발 속도를 높이기 위한 AI 기술에 대한 의존도 증가 44
5.2.1.2 저비용 청정에너지 재료 공급을 위한 정부의 노력 증가 44
5.2.1.3 기후 변화와 환경 오염 완화 노력 증가 44
5.2.1.4
5.2.2 제약 45
5.2.2.1 기술 전문가의 부족 45
5.2.2.2 유지보수 및 서비스 비용의 고가 46
5.2.3 기회 46
5.2.3.1 대규모 언어 모델(LLM)의 새로운 응용 분야(
재료 개발) 46
5.2.3.2 디지털 기술을 이용한 건축 자재 데이터베이스 구축의 용이성 47
5.2.4 도전 과제 47
5.2.4.1 데이터의 양과 질이 부족함 47
5.3 가치 사슬 분석 48
5.4 생태계 분석 50
5.5 가격 분석 52
5.5.1 2024년 기준, MAT3RA가 제공하는 머티리얼즈 인포매틱스 플랫폼의 평균 구독 가격(계정 회원 기준) 52
5.6 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 53
5.7 기술 분석 54
5.7.1 핵심 기술 54
5.7.1.1 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML) 54
5.7.1.2 고성능 컴퓨팅(HPC) 55
5.7.2 보완 기술 55
5.7.2.1 사물 인터넷(IoT) 55
5.7.2.2 클라우드 컴퓨팅과 저장 55
5.7.3 인접 기술 56
5.7.3.1 고분자 정보학 56
5.7.3.2 화학 정보학 56
5.7.3.3 생물 정보학 56
5.8 포터의 다섯 가지 힘 분석 57
5.8.1 경쟁적 경쟁의 강도 58
5.8.2 공급자의 교섭력 58
5.8.3 구매자의 교섭력 58
5.8.4 대체재의 위협 58
5.8.5 신규 진입자의 위협 58
5.9 주요 이해관계자와 구매 기준 59
5.9.1 구매 과정의 주요 이해관계자 59
5.9.2 구매 기준 60
5.10 사례 연구 분석 61
5.10.1 CITRINE INFORMATICS, KCARBON에 탄소섬유 가공을 위한 AI 기반 CITRINE 플랫폼 제공 61
5.10.2 ALKIMAT, EXPONENTIAL TECHNOLOGIES의 XT SAAM 솔루션을 도입하여 생산 워크플로우를 최적화하고 리드 타임과 개발 비용을 절감 61
5.10.3 MATERIALSZONE, 산업체와 기업체들이 혁신적인 플라스틱을 생산하면서 어려움을 극복할 수 있도록 MIP 툴 제공 62
5.10.4 BIOVIA의 머티리얼즈 인포매틱스 플랫폼이 보잉사의 코팅제 내구성, 접착력, 부식 저항성 분석에 도움을 줍니다. 62
5.11 투자 및 자금 조달 시나리오 63
5.12 특허 분석 64
5.13 주요 회의 및 행사, 2025 66
5.14 규제 환경 67
5.14.1 규제 기관, 정부 기관,
기타 조직 68
5.14.2 표준 70
5.15 머티리얼즈 인포매틱스 시장에 대한 AI/GEN AI의 영향 70
5.15.1 서론 70
5.15.2 활용 사례 71
6 머티리얼즈 인포매틱스: 주요 기법 및 도구 72
6.1 서론 72
6.2 통계 분석 72
6.3. 유전자 알고리즘 73
6.4. 기타 73
7. 머티리얼즈 인포매틱스의 응용 75
7.1. 서론 75
7.2. 재료의 발견과 디자인 76
7.3. 재료의 특성 분석 76
7.4 머티리얼 라이프사이클 관리 76
8 머티리얼즈 인포매틱스 시장, 머티리얼 유형별 77
8.1 서론 78
8.2 요소 79
8.2.1 급속한 개발, 발견, 분석의 이점
수요 촉진 79
8.3 화학 제품 81
8.3.1 촉매를 최적화하고 공정 효율을 향상시켜 세그먼트 성장을 촉진하는 능력 81
8.4 기타 재료 84
9 산업별 머티리얼즈 인포매틱스 시장 86
9.1 서론 87
9.2 화학 및 제약 89
9.2.1 치료약 및 백신 발견의 가속화에 대한 관심 증가로 세그먼트별 성장 촉진 89
9.3 재료 과학 92
9.4 생명 공학
9.3.1 세분화된 성장을 촉진하기 위해 바람직한 특성을 가진 재료에 대한 추구 증가 92
9.4 제조업 97
9.4.1 세분화된 성장을 촉진하기 위해 하이브리드 재료, 복합 재료, 합금에 대한 혁신 증가 97
9.5 식품 과학 101
9.5.1 세분화된 성장을 촉진하기 위한 통계적 품질 관리를 통한 식품 성분의 효율적인 분석에 대한 필요성 증가 101
9.6 에너지 104
9.6.1 지속 가능한 에너지 생산과 저장에 대한 강조가 세그먼트 성장을 촉진하다 104
9.7 기타 산업 107
10 지역별 머티리얼즈 인포매틱스 시장 111
10.1 서론 112
10.2 북미 114
10.2.1 북미의 거시경제 전망 114
10.2.2 미국 118
10.2.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 자동차 및 항공 우주 분야에서 경량 소재 개발에 집중 118
10.2.3 캐나다 120
10.2.3.1 플라스틱 폐기물을 줄이기 위한 정부 규정으로 시장 참여자들에게 새로운 기회를 창출하다 120
10.2.4 멕시코 121
10.2.4.1 시장 성장을 촉진하기 위한 반도체 및 전자 제품 제조업의 성장 121
10.3 유럽 123
10.3.1 유럽의 거시경제 전망 123
10.3.2 영국 127
10.3.2.1 시장 성장을 뒷받침하기 위한 커넥티드카와 자율주행차의 보급 증가 127
10.3.3 독일 128
10.3.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 스마트 제조 기술에 대한 투자 증가 128
10.3.4 프랑스 130
10.3.4.1 시장 성장을 촉진하는 첨가물 제조 부문의 호황 130
10.3.5 이탈리아 132
10.3.5.1 재료 과학 분야에서 고급 데이터 분석 및 AI 기술의 채택 증가로 시장 주도 132
10.3.6 유럽의 나머지 지역 134
10.4 아시아 태평양 135
10.4.1 아시아 태평양의 거시경제 전망 135
10.4.2 중국 139
10.4.2.1 시장 성장을 촉진하기 위한 제조 상품의 수출 증가 139
10.4.3 일본 140
10.4.3.1 시장 성장에 기여하는 자동차 생산 증가 140
10.4.4 대한민국 142
10.4.4.1 시장 성장을 견인하는 전자 및 반도체 산업 142
10.4.5 아시아 태평양의 나머지 지역 144
10.5 ROW 146
10.5.1 ROW의 거시경제 전망 146
10.5.2 중동 및 아프리카 148
10.5.2.1 자동차 판매량과 생산량을 늘려 시장 성장을 촉진하기 위해 148
10.5.2.2 GCC 국가 150
10.5.2.3 아프리카 및 중동 지역 150
10.5.3 남아메리카 151
10.5.3.1 브라질 152
10.5.3.1.1 재료 과학 분야에서 AI, ML, 데이터 분석 기술의 활용이 증가하면서 시장 성장 가속화
152
10.5.3.2 남아메리카의 나머지 지역 153
11 경쟁 환경 154
11.1 개요 154
11.2 주요 업체 전략/승리할 권리, 2021-2024 154
11.3 수익 분석, 2019-2023 156
11.4 시장 점유율 분석, 2024 157
11.5 2024년 기업 가치 평가 및 재무 지표 160
11.6 제품 비교 162
11.7 기업 평가 매트릭스: 주요 인물, 2024년 163
11.7.1 별 163
11.7.2 신흥 리더 163
11.7.3 퍼베이시브 플레이어 163
11.7.4 참가자 163
11.7.5 회사 발자국: 주요 플레이어, 2024 165
11.7.5.1 회사 발자국 165
11.7.5.2 지역 발자국 166
11.7.5.3 재료 유형 발자국 167
11.7.5.4 산업 발자국 168
11.8 회사 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 169
11.8.1 진보적인 회사 169
11.8.2 반응형 기업 169
11.8.3 역동적 기업 169
11.8.4 시작 블록 169
11.8.5 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024 171
11.8.5.1 주요 스타트업/중소기업의 상세 목록 171
11.8.5.2 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 171
11.9 경쟁 시나리오 172
11.9.1 제품 출시 172
11.9.2 거래 173
11.9.3 확장 177
11.9.4 기타 개발 178
12 회사 프로필 179
12.1 주요 인물 179
12.1.1 SCHRÖDINGER, INC. 179
12.1.1.1 사업 개요 179
12.1.1.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 181
12.1.1.3 최근의 발전 183
12.1.1.3.1 특가 상품 183
12.1.1.4 MnM 보기 184
12.1.1.4.1 주요 강점/승리할 권리 184
12.1.1.4.2 전략적 선택 184
12.1.1.4.3 약점/경쟁 위협 185
12.1.2 DASSAULT SYSTÈMES 186
12.1.2.1 사업 개요 186
12.1.2.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 188
12.1.2.3 MnM 보기 188
12.1.2.3.1 주요 강점/승리할 권리 188
12.1.2.3.2 전략적 선택 188
12.1.2.3.3 약점/경쟁 위협 188
12.1.3 EXABYTE INC. 189
12.1.3.1 사업 개요 189
12.1.3.2 제공 제품/솔루션/서비스 189
12.1.3.3 최근의 발전 190
12.1.3.3.1 발전 190
12.1.3.4 MnM 보기 190
12.1.3.4.1 주요 강점/승리할 권리 190
12.1.3.4.2 전략적 선택 190
12.1.3.4.3 약점/경쟁 위협 190
12.1.4 CITRINE INFORMATICS 191
12.1.4.1 사업 개요 191
12.1.4.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 191
12.1.4.3 최근의 발전 192
12.1.4.3.1 제품 출시 192
12.1.4.3.2 거래 192
12.1.4.3.3 기타 발전 195
12.1.4.4 MnM 보기 195
12.1.4.4.1 주요 강점/승리할 권리 195
12.1.4.4.2 전략적 선택 196
12.1.4.4.3 약점/경쟁 위협 196
12.1.5 단계적 기술 197
12.1.5.1 사업 개요 197
12.1.5.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 197
12.1.5.3 최근의 발전 198
12.1.5.3.1 개발 198
12.1.5.4 MnM 보기 198
12.1.5.4.1 주요 강점/승리할 권리 198
12.1.5.4.2 전략적 선택 198
12.1.5.4.3 약점/경쟁 위협 198
12.1.6 AI MATERIA 199
12.1.6.1 사업 개요 199
12.1.6.2 제공 제품/솔루션/서비스 199
12.1.7 HITACHI HIGH-TECH CORPORATION 200
12.1.7.1 사업 개요 200
12.1.7.2 제공 제품/솔루션/서비스 201
12.1.8 KEBOTIX, INC. 202
12.1.8.1 사업 개요 202
12.1.8.2 제공 제품/솔루션/서비스 202
12.1.8.3 최근의 발전 203
12.1.8.3.1 거래 203
12.1.8.3.2 확장 204
12.1.8.3.3 기타 개발 204
12.1.9 MATERIALSZONE 205
12.1.9.1 사업 개요 205
12.1.9.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 205
12.1.9.3 최근의 발전 206
12.1.9.3.1 제품 출시 206
12.1.9.3.2 기타 발전 206
12.1.10 MATERIALS DESIGN, INC. 207
12.1.10.1 사업 개요 207
12.1.10.2 제공 제품/솔루션/서비스 207
12.1.10.3 최근의 발전 208
12.1.10.3.1 제품 출시 208
12.1.10.3.2 거래 208
12.2 기타 플레이어 209
12.2.1 ALBERTINVENT 209
12.2.2 EXOMATTER GMBH 210
12.2.3 EXPONENTIAL TECHNOLOGIES LTD. 210
12.2.4 INNOPHORE 211
12.2.5 INTELLEGENS LIMITED 211
12.2.6 KITWARE, INC 212
12.2.7 NOBLEAI 213
12.2.8 MATERIALSIN 213
12.2.9 REVVITY 214
12.2.10 POLYMERIZE 215
12.2.11 PREFERRED COMPUTATIONAL CHEMISTRY 216
12.2.12 QUESTEK INNOVATIONS LLC 217
12.2.13 SIMREKA 218
12.2.14 TILDE MATERIALS INFORMATICS 219
12. 2.15 셀 수 없는 219
13 부록 220
13.1 업계 전문가의 통찰력 220
13.2 토론 가이드 221
13.3 지식 저장소: 마켓앤마켓의 구독 포털 223
13.4 커스터마이제이션 옵션 225
13.5 관련 보고서 225
13.6 저자 세부 사항 226
그림 1 머티리얼즈 인포매틱스 시장 세분화 및 지역 범위 23
그림 2 머티리얼즈 인포매틱스 시장: 연구 설계 26
그림 3. 2차 자료의 주요 데이터 28
그림 4. 1차 자료의 분석 28
그림 5. 1차 자료의 주요 데이터 29
그림 6. 주요 산업 통찰력 30
그림 7. 머티리얼즈 인포매틱스 시장: 상향식 접근 32
그림 8 머티리얼즈 인포매틱스 시장: 하향식 접근 33
그림 9 머티리얼즈 인포매틱스 시장 규모 추정 방법론
(공급 측면) 34
그림 10 머티리얼즈 인포매틱스 시장: 데이터 삼각법 35
그림 11 머티리얼즈 인포매틱스 시장: 연구 가정 36
그림 12 머티리얼즈 인포매틱스 시장: 위험 분석 37
그림 13 2030년 머티리얼즈 인포매틱스 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 요소 부문
38
그림 14 머티리얼즈 인포매틱스 부문, 가장 높은 CAGR 기록 전망
예측 기간 동안 39
그림 15 아시아 태평양, 2025년에서 2030년 사이에 글로벌 머티리얼즈 인포매틱스 시장에서 가장 높은 CAGR 기록 전망 40
그림 16 머티리얼즈 인포매틱스 개선을 위한 AI 기술의 활용 증가
시장 주도하는 발견 41
그림 17 머티리얼즈 인포매틱스 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하는 요소 부문
2024년 머티리얼즈 인포매틱스 시장 41
그림 18 2025년 최대 시장 점유율을 차지할 화학 및 제약 부문
42
그림 19 중국, 예측 기간 동안 글로벌 머티리얼즈 인포매틱스 시장에서 가장 높은 CAGR 기록 42
그림 20 동인, 제약, 기회, 도전 43
그림 21 영향 분석: 동인 45
그림 22 영향 분석: 제약 46
그림 23 영향 분석: 기회 47
그림 24 영향 분석: 도전 과제 48
그림 25 가치 사슬 분석 48
그림 26 생태계 분석 50
그림 27. 2024년 기준, MAT3RA가 제공하는 머티리얼즈 인포매틱스 플랫폼의 평균 구독 가격(계정 회원 기준) 52
그림 28. 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 혁신 54
그림 29. 포터의 다섯 가지 힘 분석 57
그림 30 상위 3개 산업의 구매 과정에 대한 이해관계자의 영향 59
그림 31 상위 3개 산업의 주요 구매 기준 60
그림 32 투자 및 자금 조달 시나리오, 2020-2024 63
그림 33 출원 및 등록된 특허, 2015-2024 64
그림 34 GEN AI/AI 활용 사례 71
그림 35 머티리얼즈 인포매틱스와 관련된 기법 및 도구 72
그림 36 머티리얼즈 인포매틱스의 활용 75
그림 37 머티리얼즈 인포매틱스 시장, 머티리얼 유형별 78
그림 38 머티리얼즈 인포매틱스 시장을 지배할 요소 부문 2025-2030 78
그림 39 2030년 머티리얼즈 인포매틱스 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 북미 80
그림 40 머티리얼즈 인포매틱스 시장 점유율 1위 화학 및 제약 부문 2025년 82
그림 41 산업별 머티리얼즈 인포매틱스 시장 87
그림 42 화학 및 제약 부문이 가장 큰 비중 차지
2030년 시장 점유율 88
그림 43 재료과학 시장을 지배할 요소 부문 2025년부터 2030년까지 93
그림 44 2025년 제조업용 산업정보학 시장에서 북미가 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 전망됨 98
그림 45 지역별 머티리얼즈 인포매틱스 시장 112
그림 46 중국, 예측 기간 동안 글로벌 머티리얼즈 인포매틱스 시장에서 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됨 113
그림 47 북미: 머티리얼즈 인포매틱스 시장 스냅샷 115
그림 48 유럽: 머티리얼즈 인포매틱스 시장 스냅샷 124
그림 49 아시아 태평양: 머티리얼즈 인포매틱스 시장 스냅샷 136
그림 50 산업용 인포매틱스 시장: 2019-2023년 2대 주요 업체의 수익 분석 156
그림 51 머티리얼즈 인포매틱스 플랫폼을 제공하는 기업의 시장 점유율 분석, 2024 157
그림 52 기업 가치 평가, 2024 160
그림 53 재무 지표, 2024년(EV/EBITDA) 161
그림 54 제품 비교 162
그림 55 머티리얼즈 인포매틱스 시장: 기업 평가 매트릭스(주요 기업), 2024년 164
그림 56 머티리얼즈 인포매틱스 시장: 기업 발자국 165
그림 57 머티리얼즈 인포매틱스 시장: 기업 평가 매트릭스(스타트업/중소기업), 2024 170
그림 58 슈뢰딩거: 기업 스냅샷 180
그림 59 다쏘시스템: 회사 스냅샷 187
그림 60 히타치 하이테크: 회사 스냅샷 201
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