제조업에서의 인공지능 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 제공(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 기술(컴퓨터 비전, 머신 러닝, 자연어 처리), 애플리케이션(공정 제어, 생산 계획, 예측 유지 관리 및 기계 검사), 산업(자동차, 의료 기기, 반도체 및 전자) 및 지역별 예측, 2020-2032

제조 시장 규모의 글로벌 AI는 2019 년에 814 억 달러로 평가되었으며 2032 년까지 695.16 억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR 37.7%를 나타 냈습니다. 아시아 태평양은 2019 년에 제조 시장에서 AI를 8.48%로 지배했습니다. AI 기술의 발전은 업계의 효율성, 생산성 및 의사 결정을 향상시킵니다.

시장은 예측 기간 동안 기하 급수적으로 성장할 것으로 보입니다. 자동차와 같은 제조 산업의 수요 증가 반도체 의료 기기는 무엇보다도 제조 시장에서 인공 지능의 성장에 크게 기여할 것입니다.

AI는 생산 공정을 늘리고 제조업체에 최고의 품질의 결과를 제공하는 데 도움이됩니다. 또한 제조업체의 산업 4.0 채택이 증가함에 따라 AI에 대한 수요는 공장 최적화에 증가하고 있습니다. 예를 들어, Airbus는 항공기의 신제품 개발을 위해 Industry 4.0을 채택했습니다. 인공 지능 기술의 도움을받은 회사는 새로운 항공기에 대한 추가 비용이 필요하지 않은지 확인하고 확인했습니다.

Covid-19 위기 속에서 성장 기회를 창출하기 위해 AI의 채택 

Covid-19는 우리의 삶에 영향을 줄뿐만 아니라 비즈니스에도 영향을 미쳤습니다. 이 전례없는시기에는 사람들을 관리하고 올바른 결정을 내리는 것이 더욱 중요해졌습니다. 전염병은 비즈니스, 특히 결과를 달성하기 위해 인력에 크게 의존하는 사람들에게 큰 재정적 영향을 미칠 것입니다. 많은 제조 회사는 일시적으로 문을 닫고 일부는 수요와 공급 부족에 직면하고 있으며 일부는 수요가 많지만 잠재력을 최대한 발휘할 수는 없습니다. 게다가, 제조 산업 프로세스는 현장 현장이 필요하기 때문에 원격으로 관리 할 수 ​​없습니다.

상황을 고려할 때 회사는 인공 지능에 초점을 맞추고 비즈니스에 대한 Covid-19 영향을 완화하고 있습니다. 이 기술을 사용하는 회사는 예측 분석을 적용하여 편차 나 오류를 실시간으로 찾아서 실패하기 전에 실패를 방지 할 수 있습니다. AI 지원 플랫폼과 도구는 주문형 노동력을 만들면서 실사 환경을 제공 할 수 있습니다. 많은 국가에서 정부는 회사가 총 직원의 강점의 20-30%로 협력 할 수 있도록함으로써 경제 감소를 더욱 막을 계획입니다. 이를 통해 제조 회사는 운영을 자동화하고 공급망 관리를 간소화하며 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다.

따라서 단기적으로 제조업 산업의 AI에 대한 수요는 꾸준합니다. 또한 이러한 불확실한 재무 조건에서는 대규모 및 기존 제조업체 만 투자 할 수 있습니다. 그러나 전염병 상태가 어느 정도 통제되고 있기 때문에 AI에 대한 수요는 크게 증가 할 가능성이 높습니다. 대기업과 중소기업은이 기술에 투자하여 생산 공정을 촉진 할 가능성이 높습니다.

시장 동향

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AI 중심 협업 로봇에 대한 높은 투자를 목격하는 제조 산업

AI의 최근 발전으로 인해 코봇은 제조와 같은 역동적으로 변화하는 작업장에서 작업을보다 원활하게 운영하도록 향상 시켰습니다. 로봇 공학의 혁신으로 인해 코봇이보다 호환되고 안전하며 비용 효율적으로 만들어졌습니다. 코봇은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 대량의 결함을 신속하게 검사하고 예측 지능을 사용하여 위험을 피합니다. AI와 통합 된 코봇은 반복적이고 위험한 작업을 위해 산업에서 사용되므로 인간의 상대방에게 더 안전하고 효율적입니다.

제조 산업 프로세스에는 지속적인 개선이 포함됩니다. 즉, 현재 작업 프로세스는 AI, IoT 및 기계 학습과 같은 고급 기술을 사용하여 업그레이드 할 수 있습니다. 코봇은 바닥의 변화 조건을 감지하여 구현에 의미있는 기여를 추가하고 따라서 추가 작업을 모니터링하고 최적화 할 수 있습니다. 또한 코봇은 테스트 장비를 검사하고, 실패 상태를 진단하고, 결과를 읽고, 따라서 결정을 변경할 수 있습니다. 이는 사용자 정의에 대한 수요가 증가함에 따라 많은 제조업체의 관심을 끌 수 있습니다.

예를 들어, 덴마크 주방 제조업체 인 MVI Maskinfabrik은 제품에 대한 수요가 증가하고있었습니다. 제조업체는 노동력을 취득하는 대신 유연성을 높이고 증가하는 수요를 충족시키기 위해 코봇에 투자했습니다. 제조업체는 이전 용접 로봇 대신 AI 구동 코봇을 구현했습니다. 제조업체에 따르면,이 투자는 용접에 필요한 시간이 50% 감소했습니다. 게다가 공동 작업 로봇의 비용은 새로운 용접 기계보다 적습니다. 또한, 제조 산업에서 AI의 채택은 점점 더 많은 코봇의 추세를 목격하고 있습니다.

공급망 관리에 혁명을 위해 인공 지능에 투자하는 회사

잘 만들어진 공급망 관리 전략은 제조업체가 전반적인 고객 경험을 향상시키는 데 도움이됩니다. AI는 예측 분석을 통해 공급망 관리를 혁신합니다. 이러한 통합으로 데이터를 비판적으로 분석하고 회사가 재고 수준을 높이고 공급망 채널을 간소화하며 오버 스탁 또는 재고 출력의 위험을 줄일 수있게함으로써 미래 수요를 정확하게 예측합니다. 따라서 회사는 AI에 투자하고 그 이점을 활용하는 것이 중요합니다. 아래 차트는 전 세계 공급망의 AI 채택률을 강조합니다.

또한 제조 산업에서 ML 사용에 중점을 둔 2022 년의 연구에 따르면 기술 지원 예측 도구는 수요 예측 및 서비스 수준 운영의 정확성을 13%이상 향상시킵니다. 또한 AI 기반 도구는 모든 예측 오류의 절반 이상을 제거 할 수 있습니다. 

최근 몇 년 동안 기업들은 또한 미래의 공급망 문제를 해결하기 위해 기술을 사용하려는 목표로 AI에 투자 해 왔습니다. 예를 들어,

• 2023 년 6 월 - JAGUAR LAND ROVER (JLR) 및 EverStream Analytics는 AI 기능을 회사 시스템에 통합하여 향후 글로벌 공급망 문제를 방지하려는 의도와 제휴했습니다. 

따라서 공급망 관리를 변화시키기 위해 AI와 관련하여 점점 더 많은 투자에 참여하는 회사는 최근 몇 년간 시장에서 번성 해 왔습니다.

시장 동인

제조 산업에서 AI에 대한 수요를 높이기 위해 생산 및 프로세스 최적화의 채택 증가

제조업체는 화학, 자동차, 반도체 및 전자 제품과 같은 산업에서 대규모로 생산 최적화의 필요성을 목격하고 있습니다. 인공 지능 및 기계 학습은 모든 산업 공정에서 자원과 에너지 소비를 최소화하는 강력한 도구입니다. 제조 회사는 이러한 기술 모델을 사용하여 전력 소비 및 자원을 최적화하고 있습니다. 의 발전 인공 지능 (AI) 머신 러닝 (ML)은 생산 최적화를위한 새로운 지평을 열었습니다. AI 및 ML 지원 많은 센서 읽기, 제조에 사용되는 초기 재료 등과 같은 많은 소스의 사용 가능한 데이터를 사용하여 통계 모델을 구축하기위한 AI 및 ML. 이 데이터를 기반으로 제조업체는 최종 제품의 정확한 매개 변수를 예측하는 데 도움이됩니다. 또한 추가 손실을 방지하고 특정 제품을 제조하는 데 필요한 정확한 양의 재료/첨가제를 제공하여 추가 비용을 줄입니다. 또한이를 통해 비즈니스는 생산 비용 효율적으로 만들 수 있습니다. 

예를 들어, AI 기술은 BMW 그룹 자동차 제조 공장에서 중요한 역할을합니다. BMW 그룹은 15 개국의 31 개 사이트에서 인공 지능 기술을 구현했습니다. AI는 Smart Data Analytics의 통찰력을 제공하여 생산 프로세스를 개선하고 원활하게합니다. AI의 채택은 시스템을 가속화하여 재 작업을 줄이고 프로세스를 개선하기위한 것이었다. AI는 자동차의 검사 및 구성을 제공합니다. 즉, 올바른 림, 조명, 바닥 및 좌석이 제자리에 장착되어 있는지 확인합니다. AI의 도움으로 객체 감지는 생산 공정을 최적화했습니다. 또한 AI는 구성 층에서 가져온 모든 구성 요소를 평가하고 밀리 초 이내에 동일한 구성 요소의 다른 이미지와 비교합니다. 이 AI 기반 이미지 인식 시스템은 강력한 최종 제품 품질 검사를 제공합니다. 

따라서, 고품질 제품 제공 수요와 압력은 다양한 방법을 통해 AI 기술을 통해 처리 될 수 있습니다. AI는 데이터 드라이브 접근법을 통해 복잡한 프로세스를위한 더 간단한 솔루션을 찾는 데 도움이됩니다. 이것은 제조 산업에서 AI에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 중소기업조차도 제품 품질 및 프로세스 최적화를 향상시키기 위해 AI를 채택하고 있습니다. 산업에서 최적화 된 프로세스에 대한 요구가 증가하면 제조 시장에서 인공 지능이 향상 될 가능성이 높습니다.

시장을 주도하기 위해 제조 부문에서 산업 4.0의 영향

Industry 4.0은 제조 부문에 큰 영향을 미칩니다. 산업은 연결된 구성 요소, 스마트 센서 및 로봇 자동화의 높은 채택으로 더 똑똑해지고 있습니다. Industry 4.0은 고도로 자동화되어 있으며 Machines Manufacturing Technologies와 막대한 양의 데이터가 교환됩니다. 따라서 산업 4.0은 전체 생산 공정을 관리하기 위해인지 및 자율 솔루션이 필요합니다. 인공 지능, 사물 인터넷 (IoT), 머신 러닝, 스마트 센서 및 고급 자동화와 같은 기술을 통해 이러한 기술은 자동화 된 산업이 앞으로 몇 년 동안 성장하고 번성하는 데 도움이 될 것입니다. 기술의 채택은 지능형 제조로 이어지는 제조 부문에 긍정적 인 영향을 미쳤습니다. Intelligent Manufacturing은 제조 공정에서 제조 결정, 예측 및 실시간 최적화를 수행하기 위해 AI 기반 데이터 중심 모델을 사용하여 제조 부문을 재구성합니다.

제조 산업의 AI는 인건비 감소, 계획되지 않은 다운 타임 감소, 제품 결함 및 정확도로 생산 속도 증가를 제공합니다. 산업 4.0에 대한 인식이 높아짐에 따라 제조에 AI의 채택이 증가 할 것입니다. 2019 년 Microsoft Corporation의 보고서에 따르면 비즈니스의 15%가 현재 AI를 활용하고 있으며 비즈니스의 31%가 내년에 지능형 시스템을 구현할 계획입니다. 산업 4.0 의이 놀라운 기술 발전은 제조 시장에서 인공 지능에 대한 수요를 높였습니다. 많은 산업들이 생산을 개선하기 위해 스마트 공장 구축에 많은 투자를하고 있습니다.

예를 들어, 자동차 제조업체 람보르기니 (Lamborghini)는 산업 4.0 전략을 채택하여 스마트 공장으로 전환하여 제조 공장을 향상 시켰습니다. 자동차 제조업체는 KPMG의 전문 지식에 따라 스마트 공장을 관리하고 있습니다. 의 전략 산업 4.0 새로운 모델로 고객을 대상으로하는 것입니다. AI 서비스를 통한 KPMG는 고객 데이터와 Lamborghini의 새로운 모델에 대한 선호도를 제공 할 것입니다. 이 회사는 업계 4.0 표준을 채택함으로써 숙련 된 전문 근로자를 로봇 공학 및 기계와 기계 협업에 통합 할 계획입니다. 람보르기니의 프로젝트는 오늘날 세계에서 산업 4.0의 중요한 중요성을 입증했습니다. 따라서 제조 시장의 인공 지능은 산업 전반에 걸쳐 수요가 증가하고 있음을 목격하고 있습니다.

시장 구속

기술 지식과 기본 관행의 부족은 시장 성장을 방해합니다.

제조 산업 분야에서 AI를 구현하려면 제품 설계에서 제조 산업의 최종 제품에 이르기까지 전체 프로세스를 처리 할 수있는 숙련 된 인력이 필요합니다. 숙련 된 노동은 AI 기술에 대한 더 깊은 지식, 구현, AI를 사용하여 업계에서 가능한 모든 기회를 탐색하기위한 아이디어 및 그 한계에 대한 더 깊은 지식을 가져야합니다. 따라서 AI를 관리하고 구현하기위한 사내 기술의 부족은 작업을 방해하고 있습니다. 게다가 AI가 작업을 완전히 관리 할 수 ​​있는지에 대한 지식이 적 으면 AI 잠재력을 덜 활용하여 제조업체를 다시 유지하고 있습니다. 따라서 AI의 특징을 다루고 전문가를 다시 훈련하는 것이 시간이 필요합니다. 이로 인해 관리자는 기술을 완전히 채택하여 제조에 AI의 채택을 방해 할 수 있습니다.

분할

분석을 제공하여

 하드웨어는 시장의 최대 수익 점유율 일 가능성이 높습니다.

오퍼링 세그먼트는 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 분류됩니다.

하드웨어의 수익 지분은 예측 기간 동안 최대 값으로 남아있을 것입니다. 하드웨어는 프로세서와 논리 회로로 구성되며 AI 소프트웨어를 실행합니다. AI에는 고유 한 처리 장치가 필요하여 하드웨어 수요를 높일 수 있습니다. 또한 PWC에 따르면 AI 하드웨어 공급 업체가 증가하고 시장 위치를 ​​창출하고 있습니다.

AI 서비스는 지수 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다. 인공 지능의 개발 및 배치는 AI 서비스를위한 큰 기회를 창출하고 있습니다. AI 서비스 제공 업체는 서비스 제공을위한 다양한 AI 및인지 솔루션 및 도구를 조정하고 통합하고 있습니다. 이는 제조 시장에서 인공 지능의 서비스에 대한 수요를 높일 수 있습니다.

기술 분석에 의해

제조 공장의 복잡성 증가로 인해 견인력을 얻는 컴퓨터 비전

기술 세그먼트는 컴퓨터 비전, 기계 학습, 자연어 처리 및 상황 인식으로 분류됩니다.

컴퓨터 비전 기술은 예측 기간 동안 높은 성장을 보일 것으로 보입니다. 컴퓨터 비전 기술과 결합 된 인공 지능은 작업을보다 효율적으로 완료하는 데 도움이됩니다. 컴퓨터 비전의 도움으로 로봇은 공장 환경과 인간을 안전하게 이해하고 탐색 할 수 있습니다. 스마트 공장에서 AI 기반 컴퓨터 비전을 구현하면 제품 결과의 결함과 결함을 감지하는 데 도움이됩니다. 이 기술은 공장의 워크 플로를 더욱 최적화합니다. 예를 들어, Micron Technology Inc.는 실리콘 웨이퍼에서 메모리 기술을 생산합니다. 이 과정은 매우 정확하고 복잡하며 인간의 눈에 보이지 않는 결함의 가능성이 매우 높습니다. 이 회사는 제조 공장에 AI 기반 컴퓨터 비전 기술을 설치하여 제조 효율성과 효율성을 향상시킨 결함을 발견했습니다.

자연어 처리 다음으로 구현 된 제조 기술입니다. 공장은이 지능을 사용하여 프로세스 모니터, 제어 및 계획을 예측합니다. 공장은 자연어 처리를 활용하여 지식을 습득하고 문제를 해결하고 있습니다. NLP의 도움으로 공장 자동화는 사용 된 에너지 양, 직원의 일일 근무 시간, 공장의 구현 된 도구 수 및 효율성과 같은 세부 사항에 대해 자체적으로 인식합니다. NLP는 전체 데이터를 축적하고 요구 사항에 따라 솔루션을 제공합니다. 또한 NLP 구현을 통해 제조업체는 쿼리 보고서 또는 기타 데이터를 관찰하여 공급 업체와 공급망을 추적 할 수 있습니다.

따라서 공장의 복잡성이 상승하면 제조 시장에서 인공 지능이 제공하는 다양한 기술의 채택을 촉진하고 있습니다. 

응용 프로그램 분석에 의해

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제조 산업에서 인공 지능의 채택

응용 프로그램 세그먼트는 프로세스 제어, 생산 계획, 예측 유지 보수 및 기계 검사, 물류 및 재고 관리, 품질 관리 및 기타로 나뉩니다.

기계 학습을 통해 기계와 장비의 적시 몰락을 방지함에 따라 예측 유지 보수 채택이 증가하고 있습니다. 즉, 높은 정확도로 기계 유지 보수가 필요할 때 제조업체에 통지합니다. 단일 결함이있는 기계로 인해 제조업체는 큰 손실을 입어야 할 수도 있습니다. 따라서 예방 유지 보수는 손실을 예방하는 데 도움이되므로 제조업체들 사이에서 인기를 얻고 있습니다. 예를 들어, 호주의 철광석 공장은 자산의 건강과시기 적절한 몰락에 대한 도전에 직면 해있었습니다. 이 회사는 예측 유지 보수 기술을 채택하고 중요한 광업 장비를 감시하에 유지했습니다. 지속적인 모니터링은 회사가 불확실한 몰락을 줄이는 데 도움이되었습니다.

생산 중 제품의 품질을 유지하기 위해 제조 산업에서 품질 관리의 채택을 늘립니다. 모든 시장에서 경쟁이 치열 해지면서 더 나은 품질의 제품을 생산할 필요가 있습니다. AI는 품질 관리에 상당한 영향을 미치며 초기 생산 공정에서 품질 결함을 감지합니다. 제조업체는 실시간 생성 데이터를 사용하여 성능 및 품질 문제를 보장 할 수 있습니다. 따라서 품질 관리 기술의 구현은 제품 품질, 고객 서비스 및 보증 관리를 향상시킬 수 있습니다. 

산업 분석으로

고품질 제품에 대한 수요가 높기 때문에 의료 기기 및 반도체 및 전자 장치

산업 부문은 자동차로 분류되며 의료 기기 , 반도체 및 전자 장치, 에너지 및 전력, 중금속 및 기계 제조 및 기타 (항공 우주 및 방어, 대기업 등)

AI는 품질 관리, 수율 최적화 및 예측 유지 보수와 같은 기술로 인해 의료 기기 제조 산업에서 방대한 범위를 가지고 있습니다. 머신 러닝 및 컴퓨팅을 채택하면 실수로부터 학습하여 엔지니어의 업무가 향상되고 정확도가 높아집니다. 의료 기기 제조업체는 장치의 품질 보장과 같은 여러 가지 방법으로 AI를 활용할 수 있습니다. 예측 유지 보수 생성 된 데이터에서. 예를 들어, 의료 기기는 장치에 문제가있을 때 AI 예측 유지 보수 기술에 의해 점검됩니다. AI는 장치의 유용성을 분석하고 알고리즘에 몇 가지 문제가 표시되면 장치가 엔지니어링 부서로 이동하지 않습니다. 

많은 AI 회사와 의료 기기 제조업체는 스마트 기기를 제공하기 위해 협력하고 있습니다. Andreessen Horowitz, Khosla Ventures, GE Ventures 및 IBM Watson과 같은 많은 벤처 자본가 및 기업 투자자들은 의료 AI 공간에 큰 투자를하고 있습니다.

마찬가지로, 반도체 및 전자 산업은 제조 산업에서 AI를 많이 채택하고 있습니다. AI 기술을 통해 제조업체는 생산 공정을 최적화하여 운영을 개선 할 수 있습니다. 또한 생산과 관련된 비용을 줄이고 생산 공정을 늘리는 데 도움이됩니다. 

품질 보증과 투자 증가는 의료 기기 산업에서 AI의 채택을 촉진하고 있습니다.

지역 분석

이 시장의 지역 분석에 대한 자세한 정보를 얻으려면, 무료 샘플 요청

제조 시장 범위의 글로벌 AI는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동, 아프리카 및 라틴 아메리카의 5 개 지역에 걸쳐 나뉩니다.

북미는 예측 기간 동안 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다. 미국은 제조에서 인공 지능 (AI)의 최대 수익 지분을 목격 할 것입니다. AI.Gov (2019) 및 현대 정부 기술 (MGT) 법 (2017)과 같은 정부 정책 및 규정은 미국에서 AI의 존재를 강력하게 만들고 있습니다. 예를 들어, 2019 년 2 월에 시작된 미국 AI 이니셔티브는 주로 작업 영역에 AI 기술을 적용하도록 교육 작업자와 함께 AI R & D의 기술 발전을 촉진하고 보호하기위한 원칙을 기반으로합니다. AI 시장의 정부 이니셔티브 및 자금 조달로 인해 Connected Cars, Retail 및 Manufacturing을 위해 AI의 여러 성공적인 신생 기업이 목격되었습니다.

아시아 태평양은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 싱가포르 및 인도 정부는 인공 지능에 투자하고 스마트 공장 및 산업을위한 제조 산업에서 AI를 늘리고 있습니다. 중국은 국가 AI 산업에 대한 인공 지능 개발 계획에 1,500 억 달러를 투자했으며 2030 년까지 AI 슈퍼 리더가되기위한 목표로 중국 제조 산업의 AI는 스마트 팩토리 기술의 채택으로 인해 큰 기회를 가질 가능성이 높습니다. 전반적으로, 중국의 제조 분야의 AI 구현은 매우 높습니다. 인도에서는 인도와 산업 4.0에서 제조업을 추진하는 정부 이니셔티브는 AI 및 IoT와 같은 기술을 통합하기 위해 제조 부문과 신생 기업을 장려 할 가능성이 높습니다. 반면에 많은 회사들이 AI 기술 테스트를 위해 싱가포르 시장을 모색하고 있습니다. 싱가포르 정부는 회사가 국가의 AI 능력을 높이도록 초대함으로써 파트너십에 투자하고 있습니다. 또한 식품 제조 산업을 개혁하기위한 태국의 4.0 경제 모델에 따르면,이 나라는 향후 성장을 가속화하기 위해 자동화 및 로봇에 투자했습니다.

유럽은 예측 기간 동안 아시아 태평양 이후에 다음 줄에 성장하고 있습니다. 영국은 약 13 억 달러의 인공 지능 기술에 대한 큰 투자로 인해 크게 성장할 것으로 보입니다. 이 나라는 또한 Google의 Deepmind, BAE Systems 및 Cisco Systems와 같은 플레이어와 함께 AI 졸업생을위한 교육 프로그램을 후원하는 데 투자하고 있습니다. Capgemini의 2019 년 보고서에 따르면, 유럽 제조업체는 AI 기술을 구현하고 있다고 독일은 채택의 최고 순위에 있습니다. 이탈리아 정부는 또한 인공 지능에 관한 국가 전략에 대한 대중을위한 지침을 발표했습니다. 이것은이 지역의 AI에 대한 수요와 기회를 목격 할 가능성이 높습니다. 

제조 산업의 AI는 중동과 아프리카에서 큰 범위를 가지고 있습니다. 두바이는 Smart Dubai 전략을 채택했으며 두바이에서 AI 구현을 홍보하기 위해 Smart Labs를 설립했습니다. 두바이는 또한 두바이에 건물의 25%가 건설 될 건물의 25%가 건설 될 것을 목표로 소비자 및 의료 제품 부문의 건설 및 제조에서 3D 프린팅 전략을 채택했습니다. 3D 프린팅 . 이러한 정부 이니셔티브는 아랍 에미리트 (UAE)의 AI 시장을 주도했습니다. UAE 정부는 인공 지능을위한 UAE 전략을 시작하여 산업의 채택을 촉진했습니다.

라틴 아메리카는 예측 기간 동안 시장에서 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다. 브라질 정부는 AI 기술에 투자하고 있습니다. 이 나라는 AI 응용 프로그램에 중점을 둔 연구 시설 네트워크를 구축하는 데 투자하고 있습니다. 또한 IBM은 2020 년까지 라틴 아메리카 최초의 AI 네트워크 호라이즌을 출시 할 것으로 보인다. 멕시코는 AI와 산업 전반의 개발을 촉진하기위한 AI 2030 연합을 시작했다. 또한 Microsoft Corporation은 2020 년 멕시코의 디지털 혁명에 11 억 달러를 투자했습니다. 이는 산업, 특히 시장에서 운영하는 다양한 기회를 창출 할 가능성이 높습니다.

주요 업계 플레이어

Google LLC는 시장에서 AI 포지션을 강화하기 위해 AI 스타트 업을 지속적으로 인수하고 있습니다.

이 회사는 AI 기반 제품 포트폴리오를 확장하는 데 중점을두고 있습니다. Google LLC는 중국, 인도, 영국 및 미국과 같은 다른 국가에서 회사를 인수하고 있습니다. Google LLC는 40 억 달러의 30 억 달러의 30 개 신생 기업과 함께 AI 인수 회사 목록을 차지했습니다. 이 회사는 또한 제조 산업 분야에서 AI 구현에 중점을두고 있습니다. 근로자의 건강과 안전을 보호하면서 프로세스 속도를 높이고 최대화하기 위해 Cloud AI를 제공합니다. 또한 제조 산업에서 AI의 배포 및 사용을 용이하게하기위한 솔루션 및 도구를 만드는 데 투자하고 있습니다.

• 2023 년 4 월 -Siemens와 Microsoft는 공동 작업하여 산업 AI를 높이고 제품 수명주기 관리 혁명을 혁신합니다. Siemens의 TeamCenter 소프트웨어를 Microsoft 팀과 Azure OpenAi 서비스의 언어 모델과 통합하면 혁신과 효율성이 향상됩니다. 이 파트너십은 원활한 교차 기능 협업, 설계, 엔지니어링, 제조 및 제품 운영의 발전을 촉진하여 산업 기술 통합의 상당한 도약을 표시합니다.
• 2023 년 10 월 -Google Cloud는 의료 및 제조를위한 업계 중심의 생성 AI 솔루션을 출시하여 생산성을 높이고 디지털 혁신을 가능하게합니다. 이러한 움직임은 업계 별 발전을 위해 AI를 활용하는 중요한 단계를 나타냅니다.

프로파일 링 된 주요 회사 목록 :

• Microsoft Corporation (미국)
• Google LLC (미국)
• IBM Corporation (미국)
• Amazon.com Inc. (미국)
•  Nvidia Corporation (미국)
•  지멘스 AG (독일)
• 일반 전기 (미국)
• SAP SE (독일)
•  Rockwell Automation, Inc. (미국)
•  미쓰비시 전기 공사 (일본)

주요 산업 개발 :

• 2023 년 11 월 - NetWeb은 현재 NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip 및 Grace CPU Superchip MGX 서버 설계의 제조 파트너임을 확인했습니다. 이 회사는 광범위한 고성능 컴퓨팅/슈퍼 컴퓨팅 및 AI 애플리케이션이 가능한 타이론 범위의 AI 시스템에서 10 개 이상의 서버 버전을 개발할 것으로 예상됩니다.
• 2023 년 10 월 - AI Build는 시리즈 A 자금 조달 라운드에서 850 만 달러 이상을 모아 회사의 제품 로드맵을 가속화하고 향상된 자동화 및 AI 기능을 갖춘보다 산업용 3D 프린팅 최종 사용자를 가능하게합니다. 이와 함께이 회사는 미국에 기반을 둔 자회사의 개발로 지리적 입지를 넓히고 유럽 전역에서 성장을 강화하는 것을 목표로합니다.
• 2020 년 3 월  - Siemens는 NEC Corporation과 협력하여 제조 산업 분석 솔루션 및 AI 모니터링을 제공하여 디지털화를 가속화했습니다. 이를 통해 제조 산업은 거대한 생성 된 데이터 세트를 쉽게 시각화하고 분석 할 수 있습니다. AI는 생산성을 높이기 위해 크고 복잡한 프로세스를 모델링하는 데 도움이됩니다.
• 2019 년 7 월 - Microsoft Corporation은 Azure 플랫폼을 향상시키고 차세대 응용 프로그램을 구축하기 위해 OpenAI라는 회사에 파트너 관계를 맺고 10 억 달러를 투자했습니다. 따라서 Azure는 OpenAI 서비스를 제공 한 AI SuperComputing Technologies에서 작동/실행됩니다. 이 협업에서 Microsoft는 OpenAI의 새로운 AI 기술의 상용화 파트너 역할을 할 것입니다.

몇몇 회사는 제조 산업에 AI 솔루션을 제공하는 데 중점을두고 있습니다.

Rockwell Automation, Mitsubishi Electric Corporation, Siemens, Microsoft Corporation 등과 같은 회사는 다양한 제조 산업과 협력 및 파트너십을 시작하여 AI 솔루션을 제공하고 있습니다. 이 회사들은 소프트웨어 회사와 더 협력하여 다양한 도구와 플랫폼을 통해 AI의 배포 프로세스를보다 효율적으로 만들고 있습니다. 또한 회사는 제조 시장에서 AI의 연구 개발에 중점을두고 있습니다.

보고서 적용 범위

An Infographic Representation of Artificial Intelligence (AI) in Manufacturing Market

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시장 보고서는 전 세계 주요 지역을 강조하여 사용자를 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한이 보고서는 최신 업계 트렌드에 대한 통찰력을 제공하고 글로벌 수준에서 빠른 속도로 배치되는 기술을 분석합니다. 또한 성장 자극 요소와 제한 중 일부를 강조하여 독자가 시장에 대한 심층적 인 지식을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

보고 범위 및 세분화