Künstliche Intelligenz in der Fertigung Marktgrößen-, Marktanteils- und COVID-19-Auswirkungsanalyse, nach Angebot (Hardware, Software und Dienstleistungen), nach Technologie (Computer Vision, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache), nach Anwendung (Prozesssteuerung, Produktionsplanung, Vorhersage Wartung und Maschineninspektion), nach Branchen (Automobil, Medizinprodukte, Halbleiter und Elektronik) und regionale Prognose, 2020–2027

Der weltweite Markt für künstliche Intelligenz im verarbeitenden Gewerbe wurde 2019 auf 1,82 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2027 um 9,89 Milliarden US-Dollar wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 24,2 % im Prognosezeitraum entspricht. Der Markt wird durch zunehmende Automatisierung, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle in Herstellungsprozessen angetrieben. Fortschritte bei KI-Technologien verbessern die Effizienz, Produktivität und Entscheidungsfindung in der Branche.

Der Markt dürfte im Prognosezeitraum ein exponentielles Wachstum verzeichnen. Die steigende Nachfrage aus Fertigungsindustrien wie der Automobilindustrie, Halbleiter und medizinischen Geräten wird erheblich dazu beitragen das Wachstum der künstlichen Intelligenz im Fertigungsmarkt.

KI trägt dazu bei, den Produktionsprozess zu beschleunigen und dem Hersteller qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern. Darüber hinaus steigt mit der zunehmenden Einführung von Industrie 4.0 durch Hersteller die Nachfrage nach KI zur Optimierung der Fabriken. Airbus hat beispielsweise Industrie 4.0 für die Entwicklung neuer Flugzeugprodukte eingeführt. Das Unternehmen hat mithilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz überprüft und bestätigt, dass für das neue Flugzeug keine zusätzlichen Kosten erforderlich sind.

Einführung von KI zur Schaffung von Wachstumschancen inmitten der COVID-19-Krise 

COVID-19 hat nicht nur unser Leben, sondern auch unsere Unternehmen beeinflusst. In diesen beispiellosen Zeiten ist es umso wichtiger geworden, Menschen zu verwalten und die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die Pandemie wird wahrscheinlich enorme finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen haben, insbesondere für diejenigen, die in hohem Maße auf die Belegschaft angewiesen sind, um Ergebnisse zu erzielen. Viele produzierende Unternehmen sind vorübergehend geschlossen, einige sind mit Nachfrage- und Angebotsengpässen konfrontiert, während andere eine große Nachfrage haben, aber nicht in der Lage sind, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Darüber hinaus kann der Prozess der Fertigungsindustrie nicht aus der Ferne verwaltet werden, da hierfür eine Präsenz vor Ort erforderlich ist.

Angesichts der Situation verlagern Unternehmen ihren Fokus auf künstliche Intelligenz, um die Auswirkungen von COVID-19 auf ihr Unternehmen abzumildern. Unternehmen, die diese Technologie nutzen, können mithilfe von Predictive Analytics Abweichungen oder Fehler in Echtzeit erkennen und so Ausfälle verhindern, bevor sie überhaupt auftreten. KI-gestützte Plattformen und Tools werden in der Lage sein, eine Live-Arbeitsumgebung zu bieten und gleichzeitig Arbeitskräfte auf Abruf zu schaffen. In vielen Ländern planen die Regierungen, den Wirtschaftsabschwung weiter einzudämmen, indem sie den Unternehmen erlauben, mit 20–30 % ihrer gesamten Belegschaft zu arbeiten. Dies wird produzierende Unternehmen dazu ermutigen, ihre Abläufe zu automatisieren, das Lieferkettenmanagement zu rationalisieren und ihre Entscheidungsfindung zu verbessern.

Daher ist die Nachfrage nach KI in der Fertigungsindustrie kurzfristig stabil. Außerdem werden in solch unsicheren finanziellen Verhältnissen nur große und etablierte Hersteller in der Lage sein, zu investieren. Da die Pandemie jedoch einigermaßen unter Kontrolle ist, dürfte die Nachfrage nach KI deutlich steigen. Große Unternehmen und KMU werden wahrscheinlich in diese Technologie investieren, um ihren Produktionsprozess anzukurbeln.

MARKTRENDS

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Die Fertigungsindustrie verzeichnet hohe Investitionen in KI-gesteuerte kollaborative Roboter

Die jüngsten Fortschritte in der KI haben die Cobots verbessert, um Abläufe an sich dynamisch verändernden Arbeitsplätzen wie der Fertigung reibungsloser abzuwickeln. Innovationen in der Robotik haben Cobots kompatibler, sicherer und kostengünstiger gemacht. Cobots nutzen Computer-Vision-Technologie, um schnell große Mengen an Fehlern zu untersuchen und Gefahren mithilfe ihrer prädiktiven Intelligenz zu vermeiden. Mit KI integrierte Cobots werden in der Industrie für sich wiederholende und gefährliche Aufgaben eingesetzt, was sie für menschliche Kollegen sicherer und effizienter macht.

Der Prozess der Fertigungsindustrie erfordert eine kontinuierliche Verbesserung, d. h. der derzeitige Arbeitsprozess kann durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie KI, IoT und maschinelles Lernen und andere verbessert werden. Die Cobots können einen sinnvollen Beitrag zur Umsetzung leisten, indem sie den sich ändernden Zustand auf dem Boden erkennen und dessen weitere Abläufe entsprechend überwachen und optimieren. Darüber hinaus können Cobots die Testausrüstung inspizieren, Fehlerzustände diagnostizieren, deren Ergebnisse lesen und entsprechend Änderungen an ihren Entscheidungen vornehmen. Aufgrund der steigenden Nachfrage nach Individualisierung dürfte dies die Aufmerksamkeit vieler Hersteller auf sich ziehen.

Beispielsweise verzeichnete der dänische Küchenhersteller MVI Maskinfabrik eine steigende Nachfrage nach seinem Produkt. Anstatt Arbeitskräfte zu beschaffen, investierte der Hersteller in einen Cobot, um die Flexibilität zu erhöhen und der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden. Der Hersteller implementierte den KI-gesteuerten Cobot anstelle seines alten Schweißroboters. Nach Angaben des Herstellers führte diese Investition zu einer Reduzierung der Schweißzeit um 50 %. Außerdem waren die Kosten für einen kollaborativen Roboter geringer als für die neue Schweißmaschine. Darüber hinaus ist die Einführung der KI in der Fertigungsindustrie Zeuge des Trends einer steigenden Zahl von Cobots.

Unternehmen investieren in künstliche Intelligenz, um ihr Lieferkettenmanagement zu revolutionieren

Eine gut ausgearbeitete Supply-Chain-Management-Strategie hilft Herstellern, das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern. KI revolutioniert das Supply Chain Management durch Predictive Analytics. Mit dieser Integration kann die zukünftige Nachfrage genau vorhergesagt werden, indem Daten kritisch analysiert werden und Unternehmen in die Lage versetzt werden, ihre Lagerbestände zu erhöhen, Lieferkettenkanäle zu rationalisieren und das Risiko von Überbeständen oder Fehlbeständen zu reduzieren. Daher wird es für Unternehmen wichtig, in KI zu investieren und ihre Vorteile zu nutzen. Die folgende Grafik zeigt die KI-Einführungsrate in der Lieferkette weltweit.

Darüber hinaus verbessern technologiegestützte Prognosetools laut einer Studie aus dem Jahr 2022, die sich auf den Einsatz von ML in der Fertigungsindustrie konzentrierte, die Genauigkeit von Nachfrageprognosen und Service-Level-Operationen um über 13 %. Darüber hinaus sind KI-gestützte Tools in der Lage, über die Hälfte aller Prognosefehler zu beseitigen.

In den letzten Jahren investieren auch Unternehmen in KI mit dem Ziel, die Technologie zur Lösung künftiger Supply-Chain-Probleme zu nutzen. Zum Beispiel

• Juni 2023 – Jaguar Land Rover (JLR) und Everstream Analytics haben sich mit der Absicht zusammengetan, KI-Funktionen in das System des Unternehmens zu integrieren, um zukünftige Probleme in der globalen Lieferkette zu verhindern.

Daher florieren in den letzten Jahren Unternehmen, die immer mehr in KI investieren, um ihr Lieferkettenmanagement zu transformieren.

MARKTREIBER

Zunehmende Einführung von Produktions- und Prozessoptimierungen zur Steigerung der Nachfrage nach KI in der Fertigungsindustrie

Hersteller erkennen in großem Umfang die Notwendigkeit einer Produktionsoptimierung in Branchen wie der Chemie-, Automobil-, Halbleiter- und Elektronikindustrie. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind leistungsstarke Werkzeuge, um den Ressourcen- und Energieverbrauch in jedem industriellen Prozess zu minimieren. Fertigungsunternehmen nutzen diese Technologiemodelle, um den Stromverbrauch und die Ressourcen zu optimieren. Die Fortschritte von künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben eröffnete neue Horizonte für die Produktionsoptimierung. KI und ML unterstützen die Erstellung eines statistischen Modells unter Verwendung der verfügbaren Daten aus vielen Quellen, z. B. der Ablesung vieler Sensoren, des für die Herstellung verwendeten Ausgangsmaterials und mehr. Basierend auf diesen Daten hilft es dem Hersteller, genaue Parameter des Endprodukts vorherzusagen. Darüber hinaus werden zusätzliche Verluste vermieden und die genaue Menge an Materialien/Zusatzstoffen angegeben, die für die Herstellung eines bestimmten Produkts erforderlich sind, wodurch zusätzliche Kosten entstehen. Darüber hinaus ermöglicht dies den Unternehmen, die Produktion kostengünstiger zu gestalten.

Zum Beispiel spielt die KI-Technologie in den Automobilfabriken der BMW Group eine wichtige Rolle. Die BMW Group hat an ihren 31 Standorten in 15 Ländern die Technologie der künstlichen Intelligenz implementiert. Die KI liefert Erkenntnisse aus intelligenten Datenanalysen, um den Produktionsprozess zu verbessern und reibungsloser zu gestalten. Die Einführung von KI sollte die Nacharbeit reduzieren und den Prozess durch Beschleunigung des Systems verbessern. Die KI bietet die Inspektion und Konfiguration von Autos an, d. h. sie stellt sicher, dass unter anderem Felgen, Beleuchtung, Bodenbeläge und Sitze richtig montiert sind. Die Objekterkennung mit Hilfe von KI hat seinen Produktionsprozess optimiert. Darüber hinaus wertet die KI alle in die Konfigurationsebene gebrachten Komponenten aus und vergleicht sie innerhalb von Millisekunden mit mehreren anderen Bildern derselben Komponente. Dieses KI-basierte Bilderkennungssystem bietet eine robuste Endproduktqualitätsprüfung.

Damit kann die steigende Nachfrage und der Druck, Qualitätsprodukte zu liefern, durch KI-Technologie mit verschiedenen Methoden bewältigt werden. Die KI hilft durch ihren datengesteuerten Ansatz, einfachere Lösungen für den komplexen Prozess zu finden. Dies treibt die Nachfrage nach KI in der Fertigungsindustrie voran. Selbst kleine und mittlere Hersteller nutzen die KI, um die Produktqualität zu steigern und Prozesse zu optimieren. Der steigende Bedarf an optimierten Prozessen in der Industrie dürfte die künstliche Intelligenz im Fertigungsmarkt ankurbeln.

Die Auswirkungen von Industrie 4.0 im verarbeitenden Gewerbe auf den Marktantrieb

Industrie 4.0 hat einen enormen Einfluss auf das verarbeitende Gewerbe. Die Branchen werden intelligenter, unter anderem durch die zunehmende Verbreitung vernetzter Komponenten, intelligenter Sensoren und Roboterautomatisierung. Industrie 4.0 ist hochgradig automatisiert und es werden große Datenmengen mit den Fertigungstechnologien der Maschinen ausgetauscht. Daher erfordert Industrie 4.0 kognitive und autonome Lösungen zur Steuerung der gesamten Produktionsprozesse. Die Technologien wie künstliche Intelligenz, Internet der Dinge (IoT), maschinelles Lernen, intelligente Sensoren und fortschrittliche Automatisierung werden dazu beitragen, dass die automatisierten Industrien in den kommenden Jahren wachsen und gedeihen. Die Einführung von Technologien hat den Fertigungssektor positiv beeinflusst und zu einer intelligenten Fertigung geführt. Intelligente Fertigung nutzt KI-basierte datengesteuerte Modelle für individuelle Anforderungen, um Fertigungsentscheidungen, Vorhersagen und Echtzeitoptimierungen in den Fertigungsprozessen zu treffen und gleichzeitig den Fertigungssektor neu zu gestalten.

Die KI in der Fertigungsindustrie bietet geringere Arbeitskosten, weniger ungeplante Ausfallzeiten, Produktfehler und eine höhere Produktionsgeschwindigkeit mit Genauigkeit. Mit dem zunehmenden Bewusstsein für Industrie 4.0 wird der Einsatz von KI in der Fertigung wahrscheinlich zunehmen. Laut dem Bericht der Microsoft Corporation aus dem Jahr 2019 nutzen derzeit 15 % der Unternehmen KI und 31 % der Unternehmen planen die Implementierung eines intelligenten Systems im nächsten Jahr. Dieser bemerkenswerte technologische Fortschritt der Industrie 4.0 hat zu einer höheren Nachfrage nach künstlicher Intelligenz im Fertigungsmarkt geführt. Viele Branchen investieren stark in den Bau intelligenter Fabriken, um die Produktion zu verbessern.

Zum Beispiel hat der Automobilhersteller Lamborghini seine Produktionsanlage durch die Umsetzung der Industrie 4.0-Strategie in eine intelligente Fabrik umgewandelt. Der Automobilhersteller steuert die Smart Factory unter Anleitung der KPMG-Expertise. Die Strategie von Industrie 4.0 besteht darin, mit dem neuen Modell gezielt Kunden anzusprechen. KPMG wird über seine KI-Dienste Kundendaten und deren Präferenzen für das neue Modell von Lamborghini bereitstellen. Durch die Einführung des Industrie 4.0-Standards plant das Unternehmen, seine Fachkräfte in die Robotik und die Maschine-zu-Maschine-Zusammenarbeit zu integrieren. Das Projekt von Lamborghini hat die entscheidende Bedeutung von Industrie 4.0 in der heutigen Welt bewiesen. Daher verzeichnet die künstliche Intelligenz im Fertigungsmarkt eine steigende Nachfrage in allen Branchen.

MARKTBESCHRÄNKUNG

Mangelnde technische Kenntnisse und grundlegende Praktiken behindern das Marktwachstum.

Die Implementierung von KI in der Fertigungsindustrie erfordert qualifizierte Arbeitskräfte, die den gesamten Prozess vom Produktdesign bis zum Endprodukt in der Fertigungsindustrie abwickeln können. Die Fachkräfte müssen über ein tieferes Wissen über KI-Technologien, ihre Implementierung, Ideen zur Erforschung aller möglichen Möglichkeiten in der Branche mithilfe von KI und auch über ihre Grenzen verfügen. Daher erschwert der Mangel an internen Fähigkeiten allein für die Verwaltung und Implementierung von KI die Arbeit. Darüber hinaus bremst das geringere Wissen darüber, ob KI die Arbeit vollständig bewältigen kann, die Hersteller aufgrund der geringeren Nutzung des KI-Potenzials. Daher ist es das Gebot der Stunde, sich mit den Merkmalen der KI auseinanderzusetzen und die Fachkräfte neu zu schulen. Dies hält die Manager davon ab, die Technologie vollständig zu übernehmen, und behindert dadurch die Einführung von KI in der Fertigung.

SEGMENTIERUNG

Durch das Angebot einer Analyse

 Hardware wird wahrscheinlich den maximalen Umsatzanteil am Markt haben

Das Angebotssegment ist in Hardware, Software und Dienste unterteilt.

Der Umsatzanteil der Hardware dürfte im Prognosezeitraum maximal bleiben. Die Hardware besteht unter anderem aus Prozessoren und Logikschaltungen, die die KI-Software ausführen. Die KI benötigt ihre einzigartigen Verarbeitungseinheiten, die wahrscheinlich die Nachfrage nach Hardware steigern werden. Laut PWC nehmen auch die Anbieter von KI-Hardware zu und bauen ihre Marktposition aus.

Es wird erwartet, dass die KI-Dienste ein exponentielles Wachstum verzeichnen. Die sich stark verändernde Entwicklung und Nutzung der künstlichen Intelligenz bietet enorme Chancen für die KI-Dienste. Die KI-Dienstleister orchestrieren und integrieren verschiedene KI- und kognitive Lösungen und Tools für die Bereitstellung ihrer Dienste. Dies dürfte die Nachfrage nach Dienstleistungen im Bereich der künstlichen Intelligenz im Fertigungsmarkt steigern.

Durch Technologieanalyse

Computer Vision gewinnt aufgrund der steigenden Komplexität in den Fertigungsfabriken an Bedeutung

Das Technologiesegment ist in Computer Vision, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Kontextbewusstsein unterteilt.

Die Computer-Vision-Technologie dürfte im Prognosezeitraum ein hohes Wachstum verzeichnen. Die künstliche Intelligenz in Verbindung mit Computer-Vision-Techniken trägt dazu bei, Aufgaben effizienter zu erledigen. Mit Hilfe von Computer Vision können die Roboter die Fabrikumgebung und um Menschen herum besser verstehen und sicher navigieren. In Smart Factorys hilft der Einsatz von KI-basierter Computer Vision dabei, Fehler und Mängel im Produktergebnis zu erkennen. Die Technologie optimiert die Arbeitsabläufe in der Fabrik weiter. Beispielsweise produziert Micron Technology Inc. Speichertechnologie auf Siliziumwafern. Dieser Prozess ist äußerst präzise und komplex und birgt eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit von Fehlern, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. Das Unternehmen hat in seiner Fertigungsfabrik eine KI-basierte Computer-Vision-Technik installiert, um Fehler zu erkennen, was die Effektivität und Effizienz der Fertigung verbessert hat.

Natürliche Sprachverarbeitung ist die nächste am häufigsten implementierte Lösung Technologie in der Fertigung. Die Fabriken nutzen diese Intelligenz unter anderem, um die Prozessüberwachung, -steuerung und -planung sicherzustellen. Fabriken machen Fortschritte bei der Nutzung natürlicher Sprachverarbeitung, die Wissen erwirbt und die Probleme löst. Mit Hilfe von NLP ist sich die Fabrikautomation unter anderem über Details wie die verbrauchte Energiemenge, die täglichen Arbeitsstunden der Mitarbeiter, die Anzahl der in der Fabrik implementierten Werkzeuge und deren Effizienz selbst bewusst. NLP sammelt die gesamten Daten und bietet die Lösung entsprechend der Anforderung an. Darüber hinaus können Hersteller mit der NLP-Implementierung Abfrageberichte oder andere Daten beobachten, um den Überblick über ihre Lieferkette mit den Anbietern zu behalten.

Daher fördert die zunehmende Komplexität in den Fabriken die Einführung verschiedener Technologien, die die künstliche Intelligenz im Fertigungsmarkt bietet.

Nach Anwendungsanalyse

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Zunehmende Einführung künstlicher Intelligenz in der Fertigungsindustrie

Das Anwendungssegment ist in Prozesssteuerung, Produktionsplanung, vorausschauende Wartung und Maschineninspektion, Logistik und Bestandsverwaltung, Qualitätsmanagement und andere unterteilt.

Der Einsatz vorausschauender Wartung nimmt zu, da sie mithilfe maschinellen Lernens einen vorzeitigen Ausfall von Maschinen und Anlagen verhindert. Dies bedeutet, dass es den Herstellern mit hoher Genauigkeit benachrichtigt, wenn Maschinenwartungsbedarf besteht. Aufgrund einer einzigen fehlerhaften Maschine müssen die Hersteller unter Umständen große Verluste hinnehmen. Daher erfreut sich die vorbeugende Wartung bei Herstellern immer größerer Beliebtheit, da sie hilft, Verluste zu verhindern. Beispielsweise war ein Eisenerzwerk in Australien mit Problemen in Bezug auf den Zustand seiner Anlagen und vorzeitigen Ausfällen konfrontiert. Das Unternehmen führte die vorausschauende Wartungstechnologie ein und überwachte die kritische Bergbauausrüstung. Die kontinuierliche Überwachung half dem Unternehmen, die unsicheren Stürze zu reduzieren.

Zunehmende Einführung des Qualitätsmanagements in der Fertigungsindustrie, um die Qualität der Produkte während der Produktion aufrechtzuerhalten. Der zunehmende Wettbewerb auf allen Märkten führt auch dazu, dass Produkte mit höherer Qualität hergestellt werden müssen. KI hat einen erheblichen Einfluss auf das Qualitätsmanagement, das Qualitätsmängel bereits im frühen Produktionsprozess erkennt. Hersteller können in Echtzeit generierte Daten nutzen, um Leistungs- und Qualitätsprobleme sicherzustellen. Somit kann die Implementierung von Qualitätsmanagementtechnologie die Produktqualität, den Kundenservice und das Garantiemanagement verbessern.

Nach Branchenanalyse

Medizinische Geräte sowie Halbleiter und Elektronik gewinnen aufgrund der hohen Nachfrage nach hochwertigen Produkten an Bedeutung

Das Branchensegment ist in die Kategorien Automotive, Medizinische Geräte und Halbleiter unterteilt und Elektronik, Energie und Energie, Schwermetall- und Maschinenbau und andere (Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Konglomerate usw.)

KI hat aufgrund seiner Technologien wie Qualitätskontrolle, Ertragsoptimierung und vorausschauende Wartung unter anderem einen großen Anwendungsbereich in der Medizingeräte-Herstellungsindustrie. Der Einsatz von maschinellem Lernen und Computing verbessert die Arbeit der Ingenieure, indem sie aus Fehlern lernt und die Genauigkeit erhöht. Hersteller medizinischer Geräte können KI auf vielfältige Weise nutzen, beispielsweise zur Sicherstellung der Qualität von Geräten und zur vorausschauenden Wartung unter anderem aus generierten Daten. Beispielsweise wird das medizinische Gerät durch die KI-Technologie zur vorausschauenden Wartung überprüft, wenn ein Problem mit den Geräten auftritt. Die KI analysiert die Benutzerfreundlichkeit des Geräts und wenn der Algorithmus Probleme anzeigt, geht das Gerät nicht an die technische Abteilung.

Viele KI-Unternehmen und Hersteller medizinischer Geräte arbeiten zusammen, um ein intelligentes Gerät anzubieten. Viele Risikokapitalgeber und Unternehmensinvestoren wie Andreessen Horowitz, Khosla Ventures, GE Ventures und IBM Watson investieren stark in den KI-Bereich im Gesundheitswesen.

In ähnlicher Weise setzt die Halbleiter- und Elektronikindustrie KI in ihren Fertigungsindustrien stark ein. Mit KI-Technologie können die Hersteller ihre Abläufe verbessern, indem sie den Produktionsprozess optimieren. Außerdem wird es dazu beitragen, die mit der Produktion verbundenen Kosten zu senken und den Produktionsprozess zu steigern.

Qualitätssicherung und steigende Investitionen fördern die Einführung von KI in der Medizingerätebranche.

REGIONALE ANALYSE

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Der Umfang der globalen KI im verarbeitenden Gewerbe ist auf fünf Regionen verteilt: Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, den Nahen Osten sowie Afrika und Lateinamerika.

Nordamerika wird im Prognosezeitraum voraussichtlich stetig wachsen. Den höchsten Umsatzanteil der künstlichen Intelligenz (KI) im verarbeitenden Gewerbe dürften die USA verzeichnen. Regierungsrichtlinien und -vorschriften wie AI.gov (2019) und Modernizing Government Technology (MGT) Act (2017) unter anderem in den USA stärken die KI-Präsenz im Land. Beispielsweise basiert die im Februar 2019 gestartete amerikanische KI-Initiative im Wesentlichen auf Grundsätzen zur Förderung und zum Schutz technologischer Fortschritte in der KI-Forschung und -Entwicklung, indem Arbeitnehmer für die Anwendung von KI-Technologien im Arbeitsbereich geschult werden. In den USA gab es mehrere erfolgreiche Startups im Bereich KI für vernetzte Autos, Einzelhandel und Fertigung, unter anderem aufgrund staatlicher Initiativen und Finanzierung im KI-Markt.

Es wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum mit der höchsten CAGR wächst. Die Regierungen Chinas, Japans, Singapurs und Indiens investieren in künstliche Intelligenz und fördern auch die KI in der Fertigungsindustrie für intelligente Fabriken und Industrie 4.0. China hat 150 Milliarden US-Dollar in seinen Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz für seine nationalen KI-Industrien investiert und hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2030 zum KI-Superführer zu werden. KI in der chinesischen Fertigungsindustrie dürfte aufgrund der zunehmenden Einführung der Smart-Factory-Technologie große Chancen haben . Insgesamt ist Chinas Implementierung von KI in der Fertigung sehr hoch. In Indien dürften die Regierungsinitiativen zur Förderung von Make in India und Industrie 4.0 Anreize für das verarbeitende Gewerbe und Start-ups schaffen, unter anderem Technologien wie KI und IoT zu integrieren. Andererseits erkunden viele Unternehmen den Markt Singapur, um die KI-Technologien zu testen. Die Regierung von Singapur investiert in Partnerschaften, indem sie Unternehmen einlädt, die KI-Fähigkeiten des Landes zu steigern. Darüber hinaus hat das Land gemäß Thailands 4.0-Wirtschaftsmodellen zur Reform seiner Lebensmittelindustrie in Automatisierung und Roboter investiert, um das zukünftige Wachstum zu beschleunigen.

Europa wächst im Prognosezeitraum nach Asien-Pazifik als nächstes. Das Vereinigte Königreich dürfte aufgrund seiner großen Investitionen von etwa 1,3 Milliarden US-Dollar in die Technologie der künstlichen Intelligenz erheblich wachsen. Das Land investiert außerdem in die Förderung von Bildungsprogrammen für KI-Absolventen, zusammen mit Akteuren wie Deepmind von Google, BAE Systems und Cisco Systems. Laut dem Bericht von Capgemini aus dem Jahr 2019 sind europäische Hersteller führend bei der Implementierung von KI-Technologie, Deutschland liegt bei der Einführung an der Spitze. Die italienische Regierung hat außerdem Leitlinien für die Öffentlichkeit zur Nationalen Strategie für künstliche Intelligenz herausgegeben. Dies wird wahrscheinlich zu einer enormen Nachfrage und Chancen für die KI in der Region führen.

KI in der Fertigungsindustrie hat im Nahen Osten und in Afrika eine enorme Verbreitung. Dubai hat die Smart-Dubai-Strategie übernommen und Smart Labs eingerichtet, um die Implementierung von KI in Dubai zu fördern. Dubai hat auch die 3D-Druck-Strategie im Bereich Bau und Herstellung von Konsum- und Medizinprodukten eingeführt, mit dem Ziel, 25 % der Gebäude in Dubai mit 3D-Druck. Solche Regierungsinitiativen haben den KI-Markt in den Vereinigten Arabischen Emiraten (VAE) vorangetrieben. Die Regierung der Vereinigten Arabischen Emirate hat die UAE-Strategie für künstliche Intelligenz ins Leben gerufen, um deren Akzeptanz in der Industrie zu fördern.

Lateinamerika wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein stetiges Marktwachstum verzeichnen. Die brasilianische Regierung investiert in KI-Technologie. Das Land investiert in den Aufbau eines Netzwerks von Forschungseinrichtungen, die sich auf KI-Anwendungen konzentrieren. Darüber hinaus wird IBM voraussichtlich bis 2020 das erste KI-Netzwerk in Lateinamerika einführen. Mexiko hat die AI 2030-Koalition ins Leben gerufen, um KI und ihre Entwicklung branchenübergreifend zu fördern. Darüber hinaus investierte die Microsoft Corporation im Jahr 2020 1,1 Milliarden US-Dollar in die digitale Revolution Mexikos. Dies dürfte verschiedene Chancen für die Industrie schaffen, insbesondere für die auf dem Markt tätige Fertigung.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Google LLC erwirbt kontinuierlich KI-Startups, um seine KI-Position auf dem Markt zu stärken

Das Unternehmen konzentriert sich auf die Erweiterung des KI-basierten Produktportfolios. Google LLC übernimmt Unternehmen aus verschiedenen Ländern wie China, Indien, Großbritannien und den USA, um nur einige zu nennen. Zusammen mit dreißig KI-Startups mit einem Umsatz von 4 Milliarden US-Dollar steht Google LLC an der Spitze der Liste der KI-übernehmenden Unternehmen. Das Unternehmen konzentriert sich auch auf die Implementierung von KI in der Fertigungsindustrie. Es bietet Cloud-KI, um die Prozessgeschwindigkeit zu steigern und zu maximieren und gleichzeitig die Gesundheit und Sicherheit der Arbeitnehmer zu schützen. Darüber hinaus investiert das Unternehmen in die Entwicklung von Lösungen und Tools, um den Einsatz und die Nutzung von KI in der Fertigungsindustrie zu erleichtern.

• April 2023 – Siemens und Microsoft arbeiten zusammen, um die industrielle KI zu verbessern und das Produktlebenszyklusmanagement zu revolutionieren. Die Integration der Teamcenter-Software von Siemens mit den Sprachmodellen von Microsoft Teams und Azure OpenAI Service steigert Innovation und Effizienz. Diese Partnerschaft fördert eine nahtlose funktionsübergreifende Zusammenarbeit, treibt Fortschritte in den Bereichen Design, Technik, Fertigung und Produktbetrieb voran und markiert einen bedeutenden Sprung in der industriellen Technologieintegration.


• Okt 2023 – Google Cloud führt branchenorientierte generative KI-Lösungen für das Gesundheitswesen und die Fertigung ein, die darauf abzielen, die Produktivität zu steigern und die digitale Transformation zu ermöglichen. Dieser Schritt stellt einen bedeutenden Schritt bei der Nutzung von KI für branchenspezifische Fortschritte dar.

Liste der profilierten Schlüsselunternehmen:

• Microsoft Corporation (USA)


• Google LLC (USA)


• IBM Corporation (USA)
  
• Amazon.com Inc. (Vereinigte Staaten)


•  NVIDIA Corporation (Vereinigte Staaten)


•  Siemens AG (Deutschland)


• GENERAL ELECTRIC (Vereinigte Staaten)


• SAP SE (Deutschland)


•  Rockwell Automation, Inc. (Vereinigte Staaten)


•  Mitsubishi Electric Corporation (Japan)

WICHTIGE INDUSTRIEENTWICKLUNGEN:

• November 2023 – Netweb bestätigte, dass es nun Fertigungspartner für die Serverdesigns NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip und Grace CPU Superchip MGX ist. Es wird erwartet, dass das Unternehmen über zehn Serverversionen seiner Tyrone-Reihe von KI-Systemen entwickeln wird, die für eine breite Palette von Hochleistungsrechnern/Supercomputing und KI-Anwendungen geeignet sind.


• Oktober 2023 – Ai Build hat in einer Finanzierungsrunde der Serie A über 8,5 Millionen US-Dollar gesammelt, um die Produkt-Roadmap des Unternehmens zu beschleunigen und mehr Endbenutzern des industriellen 3D-Drucks verbesserte Automatisierungs- und KI-Funktionen zu ermöglichen. Darüber hinaus möchte das Unternehmen seine geografische Präsenz durch den Aufbau einer Tochtergesellschaft mit Sitz in den USA erweitern und sein Wachstum in ganz Europa stärken.


• März 2020 – Siemens hat mit der NEC Corporation zusammengearbeitet, um Analyselösungen für die Fertigungsindustrie und KI-Überwachung bereitzustellen, um die Digitalisierung zu beschleunigen. Dies bietet der Fertigungsindustrie eine einfache Visualisierung und Analyse der riesigen generierten Datensätze. KI wird dabei helfen, große und komplexe Prozesse zu modellieren, um die Produktivität zu steigern.


• Juli 2019 – Microsoft Corporation ist eine Partnerschaft mit einem Unternehmen namens OpenAI eingegangen und hat 1 Milliarde US-Dollar in dieses investiert, um die Azure-Plattform zu verbessern und Anwendungen der nächsten Generation zu entwickeln. Azure wird daher mit KI-Supercomputing-Technologien arbeiten bzw. diese ausführen, sobald es mit OpenAI-Diensten portiert wird. Bei dieser Zusammenarbeit fungiert Microsoft als Kommerzialisierungspartner für die neuen KI-Technologien von OpenAI.

Mehrere Unternehmen konzentrieren sich auf die Bereitstellung von KI-Lösungen für die Fertigungsindustrie

Unternehmen wie Rockwell Automation, Mitsubishi Electric Corporation, Siemens, Microsoft Corporation usw. gehen Kooperationen und Partnerschaften mit den verschiedenen Fertigungsindustrien ein, um ihre KI-Lösung anzubieten. Diese Unternehmen arbeiten weiterhin mit Softwareunternehmen zusammen, um den Bereitstellungsprozess von KI über verschiedene Tools und Plattformen effizienter zu gestalten. Darüber hinaus konzentrieren sich die Unternehmen auf die Forschung und Entwicklung von KI im Fertigungsmarkt.

BERICHTSBEREICH

Eine infografische Darstellung von Künstliche Intelligenz (KI) im Fertigungsmarkt

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