Big Data in der Fertigungsindustrie Größe, Anteil und Branchenanalyse, nach Angebot (Lösung und Services), nach Bereitstellung (vor Ort, Cloud-basiert und hybrid), nach Anwendung (Kundenanalyse, Betriebsanalyse, Qualitätsbewertung, Lieferkettenmanagement, Produktion). Management und andere) und regionale Prognose, 2019–2026

Die globale Big Data-Größe in der verarbeitenden Industrie belief sich 2018 auf 3,22 Milliarden US-Dollar und soll bis 2026 9,11 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 14,0 % im Prognosezeitraum entspricht.

Wir sind dabei, den Bericht zu uberarbeiten Big Data in der Fertigungsindustrie in Bezug auf die COVID-19-Auswirkungen.

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Angesichts des sich schnell verändernden Geschäftsumfelds und der technologischen Fortschritte investieren Hersteller in die Automatisierung von Fertigungsabläufen. Darüber hinaus konzentrieren sich Hersteller auf die Steigerung der Produktivität und die Senkung der Kosten durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie Big Data, künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge (IoT), unter anderem. Big-Data-Technologie unterstützt die Fertigungsindustrie bei der Verbesserung des Produktionsprozesses und hilft dabei, Daten aus verschiedenen Geräten zu extrahieren, um die Produktion, die Qualität, den automatisierten Betriebsablauf zu verbessern und die Wartungskosten zu senken.

Big-Data-Analysesoftware hilft bei der Analyse von Risikomustern, der Aufrechterhaltung von Arbeitsabläufen, der Verbesserung der Qualität der Prozesse, der Produktion usw. Big-Data-Lösungen analysieren, sammeln und überwachen große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten, die aus verschiedenen Quellen wie Produktionseinheit, Produktqualität, Fabrikhalle usw. generiert werden. Big-Data-Technologie hilft dabei, neuere Trends und Muster aufzudecken und liefert umsetzbare Erkenntnisse an Unternehmen. Darüber hinaus wird Big Data zu einem wichtigen Element in der Fertigungsindustrie, da es in der vierten Generation von Enterprise-Resource-Planning-Systemen (ERP) eine wichtige Rolle spielt. ERP-Technologie unterstützt dabei, veraltete Produktionsanlagen in hochautomatisierte und effiziente Kraftwerke umzuwandeln. Die Big-Data-Technologie wird eine neue Ära für die Fertigung einläuten, da sie über die Fähigkeit verfügt, Prozesse, Daten und Menschen einzubeziehen. Es wird erwartet, dass zunehmende technologische Fortschritte ein gutes Zeichen für Big Data in der Fertigungsindustrie sind.

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In der Fertigungsindustrie werden Daten im Rahmen des traditionellen, auf Wartungsumfragen basierenden Prozesses oder mit Hilfe fortschrittlicher Technologiegeräte wie Sensoren, RFID usw. gesammelt. Diese gesammelten Daten helfen dabei, Ressourcen zu verfolgen und die generierten Daten zu analysieren (z. B (z. B. erfasste Maschinenwerte, Lieferkettenmanagement usw.) durch Sensoren und andere Geräte. Aufgrund der riesigen Datenbank, die zum Sammeln, Verwalten und Analysieren der großen Datenmengen dieser Geräte erforderlich ist, helfen Big Data den Herstellern, den Produktionsprozess, das Risiko, die Qualität und andere Parameter des Betriebs zu verfolgen und zu analysieren. Darüber hinaus hilft Big Data der Fertigungsindustrie, ihre Abläufe vollständig zu automatisieren. Darüber hinaus bietet Big Data mit der Ausweitung des Internets der Dinge und der Weiterentwicklung der Konnektivitätstechnologien eine Chance für eine neue Generation intelligenter Fertigungstechnologie.

MARKTREIBER

„Die Optimierung des Lieferkettenmanagements und des Produktionsprozesses wird wahrscheinlich den Markt vorantreiben“

Mit der zunehmenden Einführung vernetzter Umgebungen wird das Lieferkettenmanagement in Fertigungsbetrieben immer komplexer und zeitaufwändiger. Um die Lieferkette zu optimieren und ihre Abläufe zu rationalisieren, muss der Prozess auf granularer Ebene untersucht werden. Big-Data-Technologie bietet Herstellern die Möglichkeit, den gesamten Lieferkettenprozess zu verfolgen, zu verfolgen, zu analysieren und zu optimieren. Darüber hinaus kann die Lieferkette für die Hersteller als wichtiger angesehen werden als der Produktionsprozess, da sie aufgrund von Ineffizienzen im Betrieb zu Verlusten führen kann. Big Data unterstützt Hersteller dabei, die Prozesse und Fehler zu verstehen, die mit der Erledigung einer Aufgabe oder eines Vorgangs verbunden sind. Vor diesem Hintergrund wird Big Data in der Fertigungsindustrie in den kommenden Jahren wahrscheinlich zunehmen.

Darüber hinaus hat Big Data einigen Unternehmen im Supply Chain Management dabei geholfen, die Probleme zu überwinden und den Prozess abzuschließen. Mithilfe der Big-Data-Technologie konnte John Deere (Deere & Company) beispielsweise über einen Zeitraum von zwei Jahren 900 Millionen US-Dollar bei der Bestandskontrolle einsparen. Darüber hinaus konnte die Coca-Cola Company jährlich rund 45 Millionen US-Dollar einsparen, indem sie Big-Data-Analysen für Fahrzeugroutingsysteme durchführte. Solche bedeutenden Entwicklungen werden dazu beitragen, dass Big Data in der Fertigungsindustrie bis 2026 floriert.

 „Die zunehmende Einführung der Automatisierung in der Fertigungsindustrie wird das Marktwachstum erleichtern“

Die aktuelle industrielle Revolution zielt darauf ab, die Industrie dabei zu unterstützen, eine fortschrittliche Plattform bereitzustellen, um bestehende Verfahren durch einen automatisierten Prozess zu verbessern. Aufgrund der zunehmenden Einführung automatisierter Dienste und staatlicher Initiativen zum Einsatz fortschrittlicher Automatisierungstechnologien in der Fertigung, wodurch Big Data in der Fertigungsindustrie gefördert wird. Es wird erwartet, dass diese automatisierten Dienste enorme Chancen für den Big-Data-Markt schaffen. Darüber hinaus wird erwartet, dass Trendtechnologien wie Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M), Big Data, IoT und maschinelles Lernen gemeinsam zu beispiellosen Effektivitäts-, Produktivitäts- und Leistungsniveaus in den Fertigungsabläufen führen werden. Die Fertigungsindustrie erhöht auch die Investitionen in Business-Analytics-Lösungen und Big Data in den Bereichen professionelle Dienstleistungen, Prozessfertigung, diskrete Fertigung und andere. Darüber hinaus sind RPA-Technologien (Robotic Process Automation) kostengünstig und in der Lage, manuelle Prozesse in der Industrie zu digitalisieren und gleichzeitig wertvolle Prozessdaten zu erstellen. RPA mit Datenanalysetools bietet die Möglichkeit, Prozessänderungen und Arbeitsabläufe vorherzusagen sowie Möglichkeiten zur Prozessverbesserung und -optimierung zu identifizieren. Die zunehmende Einführung fortschrittlicher Technologien in der Fertigungsindustrie wird in naher Zukunft das Wachstum von Big Data in der Fertigungsindustrie vorantreiben.

SEGMENTIERUNG

Durch das Angebot einer Analyse

 „Steigende Nachfrage nach Big-Data-Lösungen in der Fertigungsindustrie hilft, das Marktwachstum anzukurbeln“

Anhand des Angebots wird der Markt in Lösungen und Dienstleistungen unterteilt. Im globalen Big Data-Segment in der Fertigungsindustrie wird erwartet, dass das Lösungssegment im kommenden Jahr mit der höchsten CAGR wächst. Die Big-Data-Lösung bietet eine Plattform zur Analyse der großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die aus verschiedenen Quellen wie IoT-Geräten, Sensoren, sozialen Netzwerken usw. gesammelt werden. Big-Data-Lösungen unterstützen die Fertigungsindustrie dabei, die Transparenz der gesamten Lieferkette zu verbessern und mithilfe kognitiver Technologie den Informationsaustausch und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Darüber hinaus werden prädiktive Analysen auch für genauere Anforderungen und Prognosen sowie zur Reduzierung des Pufferbestands eingesetzt. Darüber hinaus helfen Big-Data-Analysen in der Fertigung den Herstellern, arbeitsintensive Arbeitsbelastungen zu reduzieren, die Betriebstransparenz zu verbessern und umfassende Analysen zu erhalten, indem sie eine einzige Quelle für alle Bestandsdaten und Berichte einrichten.

Nach Bereitstellungsanalyse

„Cloud-Angebote werden im Prognosezeitraum voraussichtlich eine gesunde CAGR aufweisen“

Der Bericht konzentriert sich auf mehrere Big-Data-Trends in der Fertigungsindustrie und deckt Bereitstellungslösungen ab, die On-Premise-, Cloud-basierte und Hybridlösungen umfassen. Es wird erwartet, dass die zunehmende Akzeptanz cloudbasierter Softwarelösungen in den Unternehmen in den kommenden Jahren lukrative Marktchancen für Anbieter von Big-Data-Lösungen schaffen wird. Cloudbasierte Big-Data-Analysen in Fertigungsbetrieben helfen auch bei der Verarbeitung und Analyse der Datenbank, um den Produktionsprozess und die Bestandsverwaltung in der Fertigungsindustrie zu verbessern.

Cloudbasierte Big-Data-Lösungen helfen Unternehmen, ein tiefgreifendes Verständnis der Verbesserungen, Trends und Präferenzen zu erlangen. Dieses Verständnis wird für ein effektives und effizientes Lieferkettenmanagement und operative Entscheidungen auf der Grundlage analytischer Ergebnisse genutzt.

Nach Anwendungsanalyse

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“Operationelle Analyse- und Qualitätsbewertungsanwendung zur Erzielung des höchsten Marktanteils“< /p>

Je nach Anwendung ist der Markt in Kundenanalysen, Betriebsanalysen, Qualitätsbewertung, Lieferkettenmanagement, Produktionsmanagement und andere unterteilt. In der Fertigungsindustrie besteht die ständige Anforderung, die Qualität des Produkts aufrechtzuerhalten und die Abläufe zu verwalten. Big-Data-Technologie hilft bei der Analyse der Betriebsaktivitäten, Fehlern und der Bewertung der Produktqualität. Unter den im Rahmen der Studie abgedeckten Anwendungen deckte die operative Analyse im Jahr 2018 einen Großteil der Big-Data-Umsätze im Fertigungsmarkt ab. Darüber hinaus wird erwartet, dass das Segment Supply Chain Management im Prognosezeitraum ein deutliches Wachstum verzeichnen wird. Im Supply Chain Management haben Big-Data-Lösungen es mehreren Unternehmen ermöglicht, das Betriebskapital und die Logistikkosten zu senken, was zu einer zunehmenden Einführung der Big-Data-Technologie in der Fertigungsindustrie geführt hat. Es wird erwartet, dass die weltweit steigende Nachfrage nach solchen Anwendungen Wachstumschancen für Big Data in der Fertigungsindustrie eröffnen wird.

REGIONALE ANALYSE

Im Rahmen der Studie ist das regionale Segment in fünf Hauptregionen unterteilt, darunter Nordamerika, Asien-Pazifik (APAC), Europa, Naher Osten und Afrika sowie Lateinamerika. Es wird geschätzt, dass Nordamerika im Prognosezeitraum den höchsten Big-Data-Marktanteil im verarbeitenden Gewerbe erobern wird. Nordamerika erzielte 2018 einen bemerkenswerten Umsatz auf dem Weltmarkt. Dieses Wachstum ist auf die zunehmende Entwicklung und Initiative in der Fertigungsindustrie in den USA und Kanada zurückzuführen.

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Es wird erwartet, dass Big Data in der verarbeitenden Industrie in APAC im Prognosezeitraum hinsichtlich der CAGR wachsen wird. Viele Regulierungsbehörden in den Ländern des asiatisch-pazifischen Raums ergreifen Initiativen, um fortschrittliche Technologielösungen in der Fertigungsindustrie einzusetzen. In Indien hat sich das verarbeitende Gewerbe zu einem wachstumsstarken Sektor entwickelt und wird voraussichtlich das Wachstum des Landes in den kommenden Jahren unterstützen. Dieses Wachstum der verarbeitenden Industrie in Indien ist wahrscheinlich auf die zunehmende Fokussierung der Regierung auf das verarbeitende Gewerbe sowie auf steigende Investitionen in das verarbeitende Gewerbe zurückzuführen. Beispielsweise wird erwartet, dass das von der indischen Regierung initiierte Make in India-Programm sowie strategische Partnerschaften die Entwicklung des verarbeitenden Gewerbes in naher Zukunft vorantreiben werden. Darüber hinaus wird in China erwartet, dass die Initiative „Made in China 2025“ die Entwicklung des chinesischen Fertigungssektors in den kommenden Jahren vorantreiben wird.

Darüber hinaus werden die Regionen Lateinamerika sowie der Nahe Osten und Afrika im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer konstanten CAGR-Rate wachsen. In den ersten Jahren (2015–2018) ist das Wachstum für Lateinamerika und MEA langsam, im Prognosezeitraum (2019–2026) wird es jedoch stetig wachsen. Dieses Wachstum ist in erster Linie auf zunehmende Regierungsinitiativen und den Eintritt aufstrebender Akteure sowie auf die Präsenz etablierter Akteure in Lateinamerika und MEA zurückzuführen. Darüber hinaus hat Brasilien die Initiative zur Umsetzung von Industrie 4.0 ergriffen, was wiederum die Big Data in der Fertigungsindustrie prägt. Mehrere Unternehmen haben auch mit der Implementierung fortschrittlicher Technologien für intelligente vernetzte Netzwerke, Digitalisierung und automatisierte Prozesse begonnen, unter anderem in Brasilien.

In Europa hingegen wird der Markttrend maßgeblich durch zunehmende Expansionsbemühungen großer Unternehmen in entwickelten Ländern wie Großbritannien, Deutschland, Frankreich und anderen vorangetrieben. Skandinavien spielt auch eine wichtige Rolle bei der Big-Data-Technologie für den Fertigungssektor und investiert in die Automatisierung von Fertigungsabläufen. Unter den skandinavischen Ländern verfügt Schweden über eine starke Präsenz an Produktionsstätten, die ebenfalls einen großen Anteil zum BIP-Wachstum des Landes beitragen. Darüber hinaus hat die schwedische Regierung 2016 eine Strategie für eine intelligente Industrialisierung auf den Weg gebracht, die unter anderem den Schwerpunkt auf die Automatisierung der Fertigungsabläufe und die Einführung fortschrittlicher Industrieanlagen und -maschinen legt. Es wird erwartet, dass der Markt in Europa aufgrund der steigenden Nachfrage nach Big Data in allen Fertigungsindustrien, einschließlich der Automobilindustrie, der diskreten Fertigung und für industrielle Zwecke, erheblich wachsen wird.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

„Große Player wie IBM Corporation, Microsoft Corporation, Fair Isaac Corporation und Accenture streben eine Erweiterung ihres Big-Data-Geschäftsbereichs an“

Einige der wichtigsten Akteure im Bereich Big Data in der Fertigungsindustrie sind SAS Institute Inc., IBM Corporation, Tibco Software Inc., SAP SE, Oracle Corporation, Accenture Plc., Microsoft Corporation und andere. Diese Unternehmen haben einen Großteil des Marktanteils abgedeckt. Darüber hinaus investieren Anbieter von Big-Data-Lösungen auch in innovative Technologien, um ihren Kunden fortschrittliche Lösungen und Dienstleistungen anzubieten. Die im Bereich Big Data in der Fertigungsindustrie tätigen Akteure übernehmen auch Start-ups, die an Analysen arbeiten, um ihre Produktkompetenzen zu stärken.

Darüber hinaus führen prominente Akteure fortschrittliche Plattformen für Big-Data-Analysen in der Fertigungsindustrie ein, die sich speziell auf den Fertigungsbereich, die Fabrikautomatisierung, das Lieferkettenmanagement und andere Bereiche konzentrieren und die Nachfrage nach Big-Data-Lösungen in der Fertigungsindustrie voraussichtlich ergänzen werden.

LISTE DER WICHTIGSTEN UNTERNEHMEN IM PROFIL:

• Accenture Plc.


• Alteryx, Inc.


• Angoss Software Corporation


• Fair Isaac Corporation


• IBM Corporation


• Microsoft Corporation


• Oracle Corporation


• SAP SE


• SAS Institute, Inc.


• Tibco Software, Inc. (Alpine Data)

BERICHTSBEREICH

Eine infografische Darstellung von Big Data in der Fertigungsindustrie

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Der Bericht bietet eine ausführliche Analyse zahlreicher Faktoren, die die globalen Big Data in der Fertigungsindustrie beeinflussen. Dazu gehören Chancen, Wachstumstreiber, Bedrohungen, wichtige Entwicklungen und Einschränkungen. Darüber hinaus hilft es bei der Analyse, Segmentierung und Definition des Marktes auf der Grundlage verschiedener Segmente, z. B. nach Angebot, Bereitstellung und Anwendung. Es analysiert strategisch verschiedene Strategien wie Produktinnovationen, Fusionen, Allianzen, Joint Ventures und Übernahmen, die von Akteuren der Branche übernommen werden.

Berichtsumfang und Segmentierung

INDUSTRIEENTWICKLUNG:

• Juni 2016 – Accenture Plc. Sieben fortschrittliche Analyseanwendungen wurden auf den Markt gebracht, die bei der Erkennung von Betrug helfen sollen. Sie wurden für Banken, Regierungsbehörden, Fertigungs- und Telekommunikationsunternehmen entwickelt.


• Januar 2018 – Datawatch Corporation hat die Angoss Software Corporation übernommen, um das Produktportfolio zu erweitern, um umfassende prädiktive und präskriptive Analysen für jede Anwendung anzubieten und einem Unternehmen dabei zu helfen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.