System-on-Module-Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse, nach Produkttyp (ARM-Architektur, x86-Architektur und Energiearchitektur), nach Standard (QSEVEN, SMARC, COM Express, COM-HPC und andere) und nach Anwendung (industrielle Automatisierung, Gesundheitswesen, Automobil, Unterhaltungselektronik, Tests und Messungen, Unterhaltung und andere) und regionale Prognose, 2026–2034

Die globale System-on-Module-Marktgröße wurde im Jahr 2025 auf 1,57 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt wird voraussichtlich von 1,82 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 6,07 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 16,21 % aufweisen.

Der globale System-on-Module-Markt (SoM) verzeichnet aufgrund der steigenden Nachfrage nach kompakten, energieeffizienten und kostengünstigen Lösungen ein rasantes Wachstum. SoM ist eine platinenbasierte, eigenständige Computerplattform, die wichtige Komponenten wie Prozessor, Speicher, Energieverwaltung und andere Peripheriegeräte in einem einzigen Modul integriert. Anstatt die Kernsystemarchitektur von Grund auf zu entwerfen, verwenden Entwickler SoM, um sie in ihre spezifischen Anwendungen zu integrieren. Die steigende Nachfrage nach IoT-Geräten, KI-gesteuerten Anwendungen und eingebetteten Systemen in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie, der industriellen Automatisierung und der Telekommunikation treibt den Bedarf an fortschrittlichen SoMs weiter voran.

• Im April 2024 stellte Digi Internation auf der Embedded World 2024 das Digi ConnectCore MP25 System on Module (SoM) vor. Dieses SoM, das auf dem STM32MP35-Prozessor von STMicroelectronics basiert, ist auf fortschrittliche Computer-Vision-Anwendungen in Branchen wie Industrie, Medizin und Transportwesen zugeschnitten.  

Einfluss von KI auf den System-on-Module-Markt

Die Integration von KI in System-on-Modules wird den Markt aufgrund der Nachfrage nach leistungsstarken Computerlösungen mit geringer Latenz, die in der Lage sind, komplexe Algorithmen und Datenverarbeitung zu verarbeiten, voraussichtlich revolutionieren. KI-optimierte Prozessoren werden in Edge-Computing-Geräte integriert und ermöglichen eine Echtzeit-Datenverarbeitung am Edge, was die Latenz minimiert und den Bedarf an Cloud-basierten Ressourcen reduziert. Die Integration von KI-Beschleunigern und neuronalen Netzwerkprozessoren in SoMs hat den Einsatz intelligenter Geräte für verschiedene Anwendungen wie Automobil, Smart-Home-Systeme und Gesundheitswesen ermöglicht. Darüber hinaus ermutigt die Notwendigkeit einer effizienten Energieverwaltung in KI-Anwendungen SoM-Hersteller, sich auf die Entwicklung von Modulen zu konzentrieren, die Leistung und Energieeffizienz in Einklang bringen, wodurch KI-fähige SoMs in der sich entwickelnden Landschaft vernetzter Geräte und intelligenter Systeme unverzichtbar werden.

• Im Juli 2024 brachte iWave das iW-RainboW-G58M auf den Markt, ein System-on-Modul mit Intel Agilex 5, dem ersten Field Programmable Gate Array (FPGA) mit KI-Funktionen. Dieses SoM zielt auf Hochleistungsanwendungen in den Bereichen Medizin, Robotik und Industrie ab und bietet KI/ML-Hardwareunterstützung in einem kompakten Formfaktor.

System-on-Module-Markttreiber

Die steigende Nachfrage nach tragbaren und miniaturisierten Geräten treibt den Markt an

Die Nachfrage nach kleineren und tragbareren elektronischen Geräten fördert die Einführung von SoMs. Die Verbreitung von IoT-Geräten in allen Branchen erfordert eingebettete Systeme, die skalierbar und energieeffizient sind. SoMs sind energieeffizient und bieten eine ausgewogene Leistung, wodurch sie sich ideal für Handheld- und tragbare Geräte eignen. Die Möglichkeit, Anwendungssoftware direkt auf derselben Hardware zu schreiben, die auch im Endprodukt verwendet wird, optimiert die Entwicklungsprozesse. Da die Nachfrage nach tragbaren und drahtlosen Geräten weiter steigt, wird der SoM-Markt in den kommenden Jahren voraussichtlich ein deutliches Wachstum verzeichnen.

• Laut Branchenexperten schätzt die International Federation of Robotics (IFR), dass im Jahr 2021 weltweit 3 ​​Millionen Industrieroboter im Einsatz waren.

System-on-Modul-Marktbeschränkung

Hohe Anschaffungskosten und Designkomplexität behindern das Marktwachstum

Obwohl SoMs die Produktentwicklung beschleunigen und langfristige Kosten senken können, können die Vorabinvestitionen für kundenspezifisches SoM-Design in speziellen Anwendungen für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) unerschwinglich sein..Angesichts der kontinuierlichen Fortschritte in der Technologie, wie z. B. Prozessorarchitekturen, Speichertechnologien und Kommunikationsschnittstellen, müssen SoMs möglicherweise schnell aktualisiert werden, was häufige Upgrades oder Neudesigns erforderlich macht, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dieser kurze Lebenszyklus erhöht die Kosten und die Komplexität der Wartung eines produktbasierten Systems auf Modulen. Darüber hinaus können Kompatibilitätsprobleme mit bestehenden Systemen die Einführung von SoM aufgrund von Integrationshürden erschweren, was zusätzliche Anpassungs- und Entwicklungszeit erfordert und die Kosten weiter erhöht.

Marktchance für System-on-Module

Der Einsatz von 5G-Netzen und die Entwicklung neuer Technologien bieten erhebliche Chancen

Da die 5G-Bereitstellung weltweit immer schneller voranschreitet, spielt SoM eine Schlüsselrolle bei der Ermöglichung ultraschneller Datenübertragung Datenübertragung und Kommunikation in Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, Smart Cities und industrieller Automatisierung. Die branchenübergreifende Ausweitung von KI, maschinellem Lernen und IoT treibt die Nachfrage nach SoMs im Edge-Computing voran, wo Rechenleistung und Entscheidungsfindung in Echtzeit von entscheidender Bedeutung sind. Darüber hinaus bietet die Zunahme von intelligenter Landwirtschaft, tragbarer Technologie und Smart-Home-Geräten ein enormes Potenzial für die Einführung von SoM und bietet weitere Chancen für Marktwachstum.   

• Im Mai 2024 brachte NetBurner den SOMRT1061 auf den Markt, ein kompaktes und flexibles SoM, das für industrielle IoT-Anwendungen entwickelt wurde. Der NXP i.MXRT1061 ARM-Cortex-M7-Prozessor bietet erweiterte Konnektivitätsoptionen wie Dual-Ethernet, USB und UARTs und eignet sich somit für einen Prozessor, Netzwerk-Subprozessor oder verschlüsselten Ethernet-Server.

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Mikromakroökonomische Indikatoren
• Treiber, Einschränkungen, Trends und Chancen
• Von den Hauptakteuren übernommene Geschäftsstrategien
• Auswirkungen von KI auf den globalen System-on-Module-Markt
• Konsolidierte SWOT-Analyse der Hauptakteure

Segmentierung

Analyse nach Produkttyp

Nach Produkttyp ist der Markt in ARM-Architektur, x86-Architektur und Power-Architektur unterteilt.

Die ARM-Architektur-SoMs sind aufgrund des wachsenden Bedarfs an Energieeffizienz, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und der Zunahme von IoT-Geräten führend auf dem Markt. Die ARM-Architektur (Advanced RISC Machine) ist eine RISC-Architektur (Reduced Instruction Set Computing), die für ihre Energieeffizienz und Leistung bekannt ist. Es ist ideal für mobile und eingebettete Anwendungen wie IoT-Geräte, industrielle Automatisierung, Wearables und intelligente elektronische Verbraucher. Es wird jedoch erwartet, dass die x86-Architektur im prognostizierten Zeitraum mit der höchsten CAGR wachsen wird, was auf die steigende Nachfrage nach Hochleistungs-SoMs in Anwendungen wie KI, Rechenzentren und medizinischer Bildgebung zurückzuführen ist. Die x86-Architektur bezieht sich auf die von Intel und AMD entwickelte CISC-Architektur (Complex Instruction Set Computing). Es bietet komplexere und leistungsfähigere Verarbeitungsmöglichkeiten als RISC. Diese SoMs werden in Hochleistungsrechnern, medizinischen Geräten, Robotik und industriellen Steuerungssystemen eingesetzt, die eine robuste Rechenleistung erfordern.

• Im März 2024 brachte MYIR ein neues MYC-LT527 SoM mit dem Allwinner T527 Octa-Core-Prozessor auf den Markt. Dieses SoM ist für KI-Anwendungen konzipiert und bietet mit seiner Octa-Core-ARM-Cortex-A55-CPU und G57-GPU sowie 2TOPs Neural Processing Units (NPUs) hohe Leistung. Es eignet sich für verschiedene eingebettete Geräte wie Industrieroboter, medizinische Geräte und KI-Boxen.

Analyse nach Standard

Standardmäßig ist der Markt in QSEVEN, SMARC, COM Express, COM-HPC und andere unterteilt.

Der QSEVEN-Standard ist derzeit aufgrund seiner Energieeffizienz, kompakten Größe und weiten Verbreitung marktführend. Es handelt sich um einen stromsparenden Standard mit kleinem Formfaktor (70 mm x 70 mm), der für eingebettete Systeme entwickelt wurde. Es ist für mobile und batteriebetriebene Geräte optimiert, insbesondere in IoT-Geräten, medizinischen Geräten und der Industrieautomatisierung. Es unterstützt eine Vielzahl von Prozessoren, darunter x86- und ARM-basierte Systeme.

Darüber hinaus wird erwartet, dass der COM Express-Standard im Prognosezeitraum die höchste CAGR verzeichnen wird, was auf seine breite Akzeptanz in Branchen zurückzuführen ist, die hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern. Aufgrund seiner Flexibilität, verschiedene Größen und Leistungsbereiche anzubieten, ist es weit verbreitet. Es unterstützt leistungsstarke x86-Prozessoren und Hochgeschwindigkeits-I/O-Konnektivität und wird in leistungsintensiven Anwendungen wie Gesundheitswesen, militärischen Systemen, Telekommunikation, industrieller Automatisierung und Netzwerken eingesetzt.

• Im Juni 2024 brachte DFI das COM Express Mini Typ 10-Modul ASL9A2 auf den Markt, das über einen Intel Atom-Prozessor verfügt. Dieses Modul ist für leistungsstarke, energieeffiziente und robuste Edge-Anwendungen optimiert und eignet sich daher ideal für den 24/7-Betrieb. Es unterstützt eine Vielzahl von IoT-Lösungen und sorgt so für Zuverlässigkeit in anspruchsvollen Umgebungen.

Analyse nach Anwendung

Je nach Anwendung ist der Markt in industrielle Automatisierung, Gesundheitswesen, Automobil, Unterhaltungselektronik, Test und Messung, Unterhaltung und andere unterteilt.

Aufgrund der zunehmenden Einführung intelligenter Fertigungs-, Robotik-, KI- und Industrie-4.0-Technologien hält die industrielle Automatisierung den größten Marktanteil. Der Bedarf an Echtzeit-Datenverarbeitung, Systemskalierbarkeit und Energieeffizienz macht SoMs zu einem entscheidenden Faktor bei der Automatisierung von Fertigungsprozessen. Sie ermöglichen fortschrittliche Steuerungssysteme, optimieren die betriebliche Effizienz und verbessern die Sicherheit in industriellen Umgebungen. SoMs sind für die Unterstützung der Integration von KI, IoT und maschinellem Lernen in der Fertigung von entscheidender Bedeutung, da die Industrien eine vollständige Automatisierung einführen. Es wird erwartet, dass das Automobilsegment im Prognosezeitraum mit der höchsten CAGR wachsen wird, angetrieben durch die schnelle Entwicklung autonomer Fahrzeuge, Elektrofahrzeuge (EV) und fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (ADAS). SoMs ermöglichen die Echtzeit-Sensorverarbeitung, die KI-Integration und die Entscheidungsfindung, die für autonome Systeme erforderlich sind.

• Im Mai 2024 brachte Cherry Embedded Solutions den Tiger SOM-RK3588-Q7 auf den Markt, ein Hochleistungs-SoM, das für fortschrittliche Robotik und intelligente Systeme entwickelt wurde. Das Modul zeichnet sich durch Echtzeit-Objekterkennung, Szenenerkennung und sichere Boot-Mechanismen aus. Es eignet sich für Anwendungen wie autonome mobile Roboter, Videoüberwachung und Smart Displays und bietet Deep-Learning-Unterstützung und hochauflösende Kameraintegration.

Regionale Analyse

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Geografisch ist der Weltmarkt in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, Südamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt.

Nordamerika nimmt die führende Position auf dem Markt ein, angetrieben durch technologische Fortschritte und Infrastruktur, fortschrittliche Forschung und Entwicklung (F&E) sowie die frühe Einführung von IoT, KI und industrieller Automatisierung in Branchen wie Gesundheitswesen, Automobil und Luft- und Raumfahrt. Die erheblichen Investitionen in autonome Fahrzeuge, Robotik und Edge Computing treiben das Wachstum voran. Schlüsselindustrien in der Region integrieren zunehmend SoMs in ihre Produktentwicklung, um Innovationen zu beschleunigen und die Effizienz zu verbessern.

• Industrieexperten zufolge verzeichnete Nordamerika im Jahr 2022 eine Marktgröße von 981,1 Millionen US-Dollar.

 Der asiatisch-pazifische Raum dürfte im Prognosezeitraum aufgrund der raschen Industrialisierung, der Expansion des Unterhaltungselektronikmarkts und der Schwellenländer die höchste CAGR verzeichnen. Es besteht eine regionale Nachfrage nach intelligenten Geräten, IoT-Lösungen und Automatisierung in Branchen wie der Automobilindustrie und der Telekommunikation. Darüber hinaus beschleunigen Regierungsinitiativen zur Förderung von Smart-City-Projekten und 5G-Implementierungen die Einführung von SoMs.

• Im Februar 2024 gab iWave die Gründung der Harmonized Field Programmable Gate Array (FPGA) Module Working Group zur Entwicklung standardisierter FPGA-basierter SoM bekannt. Durch die Standardisierung der Schnittstelle und Funktionalität möchte die Gruppe die Interoperabilität verbessern, die Entwicklungszeit verkürzen und die Kosten für FPGA-basierte Lösungen senken.

Schlüsselakteure abgedeckt

Zu den Hauptakteuren auf dem Markt gehören:

• Advantech Co. Ltd. (Taiwan)
• Kontron AG (Deutschland)
• AAEON Technology Inc. (Taiwan)
• Avalue Technology Inc. (Taiwan)
• Intel Corporation (USA)
• Digi International Inc. (USA)
• Connect Tech Inc. (Kanada)
• EMAC Inc. (USA)
• iWave Systems Technologies Pvt. Ltd. (Indien)
• Eurotech S.p.A. (Italien)
• National Instruments Corporation (USA)
• Microchip Technology Inc. (USA)
• VIA Technologies Inc. (Taiwan)
• Unex Technology (Taiwan)
• Variszit (Israel)
• SECO S.p.A. (Italien)
• PHYTEC Embedded Pvt. Ltd. (Indien)

Wichtige Branchenentwicklungen

• Im Juni 2024 hat sich SECO mit MediaTek zusammengetan, um KI-gestützte SMARC-Module für IoT-Anwendungen zu entwickeln. Diese Module bieten KI-Verarbeitungsfunktionen, hocheffiziente Leistung und eine starke grafische Ausgabe und sind somit ideal für Edge-KI-Aufgaben. Benutzerdefinierte Konfigurationen ermöglichen eine Verarbeitung in Echtzeit und unterstützen drahtlose Konnektivität, um verschiedenen Umgebungen gerecht zu werden. 
• Im März 2024 gab Direct Insight eine Partnerschaft mit MicroSys Electronics zum Vertrieb seiner System-on-Module- (SoM) und Single Board Computer- (SBC) Technologie in Großbritannien und Irland bekannt. Die Zusammenarbeit wird sich darauf konzentrieren, Kunden die miriac MPX-Module von MicroSys zur Verfügung zu stellen, die auf den S32G- und Layerscape-Prozessoren von NXP basieren und Vorteile wie eine schnellere Markteinführung und geringere einmalige Engineering-Kosten (NRE) bieten.