제조 분야의 인공 지능 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 제공 항목별(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 기술별(컴퓨터 비전, 기계 학습, 자연어 처리), 애플리케이션별(프로세스 제어, 생산 계획, 예측 유지 관리 및 기계) 검사), 산업별(자동차, 의료 기기, 반도체 및 전자) 및 지역 예측(2020~2027년)

전 세계 제조 인공지능 시장 규모는 2019년 18억 2천만 달러로 평가되었으며, 2027년에는 98억 9천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 24.2%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 시장은 제조 공정의 자동화 증가, 예측 유지 관리 및 품질 관리에 의해 주도됩니다. AI 기술의 발전은 업계의 효율성, 생산성, 의사결정을 향상시킵니다.

시장은 예측 기간 동안 기하급수적인 성장을 보일 가능성이 높습니다. 특히 자동차, 반도체, 의료 기기 등 제조 산업의 수요 증가는 제조업 시장에서 인공지능의 성장.

AI는 생산 프로세스를 향상하고 제조업체에 최고의 품질 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다. 또한, 제조업체의 인더스트리 4.0 채택이 증가함에 따라 공장 최적화를 위한 AI에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 예를 들어 Airbus는 항공기 신제품 개발을 위해 Industry 4.0을 채택했습니다. 인공지능 기술의 도움으로 회사는 새로운 항공기에 추가 비용이 필요하지 않다는 것을 확인하고 확인했습니다.

코로나19 위기 속 성장 기회 창출을 위한 AI 도입 

코로나19는 우리 삶뿐만 아니라 비즈니스에도 영향을 미쳤습니다. 전례 없는 이 시기에는 인력을 관리하고 올바른 결정을 내리는 것이 더욱 중요해졌습니다. 팬데믹은 비즈니스, 특히 성과를 달성하기 위해 인력에 크게 의존하는 비즈니스에 막대한 재정적 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 많은 제조 회사가 일시적으로 문을 닫고 일부는 수요 및 공급 부족에 직면하고 있으며 일부는 수요가 많지만 잠재력을 최대한 발휘하지 못하고 있습니다. 게다가 제조 산업 프로세스는 현장에 있어야 하기 때문에 원격으로 관리할 수 없습니다.

상황을 고려하여 기업들은 코로나19가 비즈니스에 미치는 영향을 완화하기 위해 인공지능에 초점을 맞추고 있습니다. 이 기술을 사용하는 기업은 예측 분석을 적용하여 편차나 오류를 실시간으로 찾아내어 실패가 발생하기 전에 예방할 수 있습니다. AI 지원 플랫폼과 도구는 주문형 노동력 창출과 함께 실제 업무 환경을 제공할 수 있습니다. 많은 국가에서 정부는 기업이 전체 직원의 20~30%만 고용할 수 있도록 허용함으로써 경제 쇠퇴를 더욱 막을 계획을 세우고 있습니다. 이는 제조 회사가 운영을 자동화하고 공급망 관리를 간소화하며 의사 결정을 강화하도록 장려할 것입니다.

따라서 단기적으로 제조업계에서 AI에 대한 수요는 꾸준합니다. 또한 이러한 불확실한 재정 상황에서는 크고 확고한 제조업체만이 투자할 수 있습니다. 하지만 팬데믹 상황이 어느 정도 통제되면서 AI 수요는 크게 늘어날 가능성이 크다. 대기업과 중소기업은 생산 프로세스를 향상하기 위해 이 기술에 투자할 가능성이 높습니다.

시장 동향

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AI 기반 협업 로봇에 대한 높은 투자를 목격할 제조업

최근 AI의 발전으로 Cobot은 제조와 같이 역동적으로 변화하는 작업장에서 작업을 보다 원활하게 운영할 수 있게 되었습니다. 로봇 공학의 혁신으로 인해 Cobot은 더욱 호환성이 뛰어나고 안전하며 비용 효율성이 향상되었습니다. 코봇은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 대량의 결함을 신속하게 검사하고 예측 지능을 사용하여 위험을 방지합니다. AI와 통합된 협동로봇은 산업계에서 반복적이고 위험한 작업에 사용되어 인간에게 더 안전하고 효율적입니다.

제조업 프로세스에는 지속적인 개선이 필요합니다. 즉, AI, IoT, 머신러닝 등 첨단 기술을 활용하여 현재의 업무 프로세스를 업그레이드할 수 있습니다. 코봇은 바닥의 변화하는 상태를 감지하고 그에 따라 추가 작업을 모니터링하고 최적화함으로써 구현에 의미 있는 기여를 추가할 수 있습니다. 또한 Cobot은 테스트 장비를 검사하고, 고장 상태를 진단하고, 결과를 읽고, 그에 따라 결정을 변경할 수 있습니다. 이는 맞춤화에 대한 수요 증가로 인해 많은 제조업체의 관심을 끌 것으로 보입니다.

예를 들어 덴마크의 주방 제조업체인 MVI Maskinfabrik은 자사 제품에 대한 수요가 증가하고 있었습니다. 제조업체는 노동력을 확보하는 대신 유연성을 높이고 증가하는 수요를 충족하기 위해 협동로봇에 투자했습니다. 제조업체는 기존 용접 로봇 대신 AI 기반 코봇을 구현했습니다. 제조사에 따르면 이번 투자로 용접에 소요되는 시간이 50% 단축됐다. 게다가 협동로봇의 비용은 새로운 용접기보다 저렴했습니다. 더욱이 제조 산업에 AI가 도입되면서 협동로봇 수가 늘어나는 추세를 목격하고 있습니다.

공급망 관리 혁신을 위해 인공 지능에 투자하는 기업

잘 만들어진 공급망 관리 전략은 제조업체가 전반적인 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. AI는 예측 분석을 통해 공급망 관리를 혁신합니다. 이러한 통합을 통해 데이터를 비판적으로 분석하고 기업이 재고 수준을 향상시키고 공급망 채널을 간소화하며 과잉 재고 또는 품절 위험을 줄일 수 있도록 하여 미래 수요를 정확하게 예측합니다. 따라서 기업이 AI에 투자하고 그 이점을 활용하는 것이 중요해졌습니다. 아래 차트는 전 세계 공급망의 AI 채택률을 강조합니다.

또한 제조 업계에서 ML 사용에 초점을 맞춘 2022년 연구에 따르면 기술 기반 예측 도구는 수요 예측 및 서비스 수준 운영의 정확성을 13% 이상 향상시킵니다. 또한 AI 기반 도구는 모든 예측 오류의 절반 이상을 제거할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 기업들은 미래 공급망 문제를 해결하기 위해 기술을 사용하려는 목적으로 AI에 투자해 왔습니다. 예를 들어,

• 2023년 6월 - Jaguar Land Rover(JLR)와 Everstream Analytics는 향후 글로벌 공급망 문제를 방지하기 위해 AI 기능을 회사 시스템에 통합하려는 의도로 파트너십을 맺었습니다.

따라서 공급망 관리를 혁신하기 위해 AI와 관련된 투자를 늘리는 기업이 최근 몇 년간 시장에서 번성하고 있습니다.

시장 동인

제조 산업의 AI 수요 증대를 위한 생산 및 프로세스 최적화 채택 확대

제조업체는 특히 화학, 자동차, 반도체, 전자 산업 등의 산업에서 생산 최적화의 필요성을 대규모로 목격하고 있습니다. 인공 지능과 기계 학습은 모든 산업 공정에서 자원과 에너지 소비를 최소화하는 강력한 도구입니다. 제조 회사는 이러한 기술 모델을 사용하여 전력 소비와 자원을 최적화하고 있습니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 인해 생산 최적화의 새로운 지평을 열었습니다. AI 및 ML은 여러 센서 판독, 제조에 사용되는 초기 재료 등 다양한 소스에서 사용 가능한 데이터를 사용하여 통계 모델을 구축하도록 지원합니다. 이 데이터를 기반으로 제조업체는 최종 제품의 정확한 매개변수를 예측하는 데 도움이 됩니다. 또한 추가 손실을 방지하고 특정 제품을 제조하는 데 필요한 정확한 양의 재료/첨가제를 제공하여 추가 비용을 줄입니다. 또한 이를 통해 기업은 생산 비용을 효율적으로 만들 수 있습니다.

예를 들어 AI 기술은 BMW 그룹 자동차 제조 공장에서 중요한 역할을 합니다. BMW 그룹은 15개국 31개 사이트에 인공지능 기술을 구현했다. AI는 스마트 데이터 분석을 통해 통찰력을 제공하여 생산 프로세스를 개선하고 원활하게 만듭니다. AI 도입은 시스템 가속화를 통해 재작업을 줄이고 프로세스를 개선하려는 의도였다. AI는 자동차의 검사 및 구성을 제공합니다. 즉, 테두리, 조명, 바닥, 좌석 등이 올바른 위치에 있는지 확인합니다. AI를 활용한 물체 감지로 생산 프로세스가 최적화되었습니다. 또한 AI는 구성 단계에 가져온 모든 구성 요소를 평가하고 밀리초 내에 동일한 구성 요소의 다른 여러 이미지와 비교합니다. 이 AI 기반 이미지 인식 시스템은 강력한 최종 제품 품질 검사를 제공합니다.

따라서 증가하는 수요와 고품질 제품 제공에 대한 압박은 AI 기술을 통해 다양한 방법으로 처리될 수 있습니다. AI는 데이터 드라이브 접근 방식을 통해 복잡한 프로세스에 대한 보다 간단한 솔루션을 찾는 데 도움을 줍니다. 이는 제조 산업에서 AI에 대한 수요를 주도하고 있습니다. 심지어 중소기업도 제품 품질을 높이고 프로세스를 최적화하기 위해 AI를 채택하고 있습니다. 업계에서 최적화된 프로세스에 대한 필요성이 높아지면서 제조 시장에서 인공 지능이 더욱 활발해질 가능성이 높습니다.

제조 부문에서 4차 산업혁명이 시장을 주도하는 영향

인더스트리 4.0은 제조업 부문에 막대한 영향을 미칩니다. 특히 연결된 구성요소, 스마트 센서, 로봇 자동화 등의 채택이 늘어나면서 산업은 더욱 스마트해지고 있습니다. 인더스트리 4.0은 고도로 자동화되어 있으며, 기계 제조 기술을 통해 엄청난 양의 데이터가 교환됩니다. 따라서 인더스트리 4.0에서는 전체 생산 프로세스를 관리하기 위한 인지적이고 자율적인 솔루션이 필요합니다. 인공 지능, 사물 인터넷(IoT), 기계 학습, 스마트 센서, 고급 자동화 등의 기술은 자동화 산업이 향후 몇 년간 성장하고 번영하는 데 도움이 될 것입니다. 기술의 채택은 제조 부문에 긍정적인 영향을 미쳐 지능형 제조로 이어졌습니다. 지능형 제조는 맞춤형 수요에 대해 AI 기반 데이터 기반 모델을 사용하여 제조 프로세스에서 제조 결정, 예측 및 실시간 최적화를 수행하는 동시에 제조 부문을 재편합니다.

제조업의 AI는 인건비 절감, 예상치 못한 다운타임 감소, 제품 결함, 정확한 생산 속도 향상을 제공합니다. 산업 4.0에 대한 인식이 높아짐에 따라 제조 분야에서 AI의 채택이 증가할 가능성이 높습니다. 2019년 마이크로소프트사의 보고서에 따르면 현재 기업의 15%가 AI를 활용하고 있으며, 31%의 기업은 내년에 지능형 시스템을 구현할 계획이다. 산업 4.0의 이러한 놀라운 기술 발전은 제조 시장에서 인공 지능에 대한 수요를 더 많이 창출했습니다. 많은 업계에서는 생산 개선을 위해 스마트 공장 구축에 막대한 투자를 하고 있습니다.

예를 들어 자동차 제조업체인 람보르기니(Lamborghini)는 인더스트리 4.0 전략을 채택하여 제조 공장을 스마트 팩토리로 전환함으로써 제조 공장을 강화했습니다. 자동차 제조사는 KPMG의 전문성을 바탕으로 스마트팩토리를 운영하고 있습니다. industry 4.0의 전략은 새로운 모델로 고객을 타겟팅하는 것입니다. KPMG는 AI 서비스를 통해 람보르기니 신모델에 대한 고객 데이터와 선호도를 제공할 예정이다. 이 회사는 인더스트리 4.0 표준을 채택함으로써 숙련된 전문 인력을 로봇 공학 및 기계 대 기계 협업과 통합할 계획입니다. 람보르기니의 프로젝트는 오늘날 세계에서 인더스트리 4.0의 중요성을 입증했습니다. 이에 따라 제조업 시장의 인공지능은 산업 전반에 걸쳐 수요가 증가하고 있다.

시장 제한

기술적 지식과 기초 실무의 부족으로 시장 성장이 저해됩니다.

제조업계에서 AI를 구현하려면 제조업계의 제품 설계부터 최종 제품까지 전체 프로세스를 처리할 수 있는 숙련된 인력이 필요합니다. 숙련된 인력은 AI 기술, 구현, AI를 사용하여 업계에서 가능한 모든 기회를 탐색하기 위한 아이디어 및 한계에 대해 더 깊은 지식을 가지고 있어야 합니다. 따라서 AI를 관리하고 구현하는 데 필요한 내부 기술이 부족하여 업무를 방해하고 있습니다. 게다가 AI가 작업을 완전히 관리할 수 있는지 여부에 대한 지식이 부족하면 AI의 잠재력을 덜 활용하기 때문에 제조업체가 방해를 받습니다. 따라서 AI의 기능을 해결하고 전문가를 재교육하는 것이 시대의 요구입니다. 이로 인해 관리자가 기술을 완전히 채택하지 못하게 되어 제조 부문에서 AI 채택이 방해를 받고 있습니다.

세분화

제공 분석을 통해

 하드웨어는 시장에서 최대 수익 점유율을 차지할 가능성이 높습니다

제공 부문은 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 분류됩니다.

하드웨어의 수익 지분은 예측 기간 동안 최대치를 유지할 가능성이 높습니다. 하드웨어는 AI 소프트웨어를 실행하는 프로세서와 논리 회로로 구성됩니다. AI에는 하드웨어 수요를 늘릴 ​​수 있는 고유한 처리 장치가 필요합니다. 또한 PWC에 따르면 AI 하드웨어 공급업체가 늘어나고 시장 지위를 구축하고 있습니다.

AI 서비스는 기하급수적인 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 인공지능의 고도로 변화하는 개발과 배포는 AI 서비스에 엄청난 기회를 창출하고 있습니다. AI 서비스 제공업체는 서비스 제공을 위해 다양한 AI 및 인지 솔루션과 도구를 조율하고 통합하고 있습니다. 이로 인해 제조업 시장에서 인공지능 서비스에 대한 수요가 늘어날 가능성이 높습니다.

기술분석으로

제조 공장의 복잡성 증가로 인해 관심을 끌기 위한 컴퓨터 비전

기술 부문은 컴퓨터 비전, 머신러닝, 자연어 처리, 상황 인식으로 분류됩니다.

컴퓨터 비전 기술은 예측 기간 동안 높은 성장세를 보일 가능성이 높습니다. 컴퓨터 비전 기술과 결합된 인공 지능은 작업을 보다 효율적으로 완료하는 데 도움이 됩니다. 컴퓨터 비전의 도움으로 로봇은 공장 환경과 인간 주변을 더 잘 이해하고 안전하게 탐색할 수 있습니다. 스마트 팩토리에서는 AI 기반 컴퓨터 비전을 구현하여 제품 결과의 결함 및 결함을 감지하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 공장의 작업 흐름을 더욱 최적화합니다. 예를 들어 Micron Technology Inc.는 실리콘 웨이퍼에 메모리 기술을 생산합니다. 이 과정은 매우 정확하고 복잡하며, 인간의 눈에 보이지 않는 결함이 발생할 가능성이 매우 높습니다. 이 회사는 제조 공장에 AI 기반 컴퓨터 비전 기술을 설치하여 결함을 찾아 제조 효율성과 효율성을 높였습니다.

자연어 처리는 다음으로 고도로 구현된 기술입니다. 제조 기술. 공장에서는 이 인텔리전스를 사용하여 프로세스 모니터링, 제어 및 계획 예측 등을 보장합니다. 공장에서는 지식을 습득하고 문제를 해결하는 자연어 처리를 활용하는 작업이 진행되고 있습니다. NLP의 도움으로 공장 자동화는 에너지 사용량, 직원의 일일 근무 시간, 공장에 구현된 도구 수, 효율성 등의 세부 사항을 스스로 인식합니다. NLP는 전체 데이터를 축적하고 요구 사항에 따라 솔루션을 제공합니다. 또한 NLP 구현을 통해 제조업체는 쿼리 보고서나 기타 데이터를 관찰하여 공급업체와의 공급망을 추적할 수 있습니다.

따라서 공장의 복잡성이 증가함에 따라 제조 시장에서 인공지능이 제공하는 다양한 기술의 채택이 늘어나고 있습니다.

애플리케이션 분석별

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제조업에서 인공 지능 채택 증가

애플리케이션 부문은 프로세스 제어, 생산 계획, 예측 유지보수 및 기계 검사, 물류 및 재고 관리, 품질 관리 등으로 구분됩니다.

머신러닝을 통해 기계와 장비의 갑작스러운 가동 중단을 방지하는 예측 유지 관리 도입이 증가하고 있습니다. 즉, 기계 유지 관리가 필요할 때 높은 정확도로 제조업체에 알립니다. 단일 결함 기계로 인해 제조업체는 막대한 손실을 감수해야 할 수도 있습니다. 따라서 예방적 유지보수는 손실을 방지하는 데 도움이 되므로 제조업체들 사이에서 인기를 얻고 있습니다. 예를 들어, 호주의 한 철광석 공장은 자산 건전성과 시기적절한 몰락 문제에 직면해 있었습니다. 회사는 예측 유지 관리 기술을 채택하고 중요한 광산 장비를 감시했습니다. 지속적인 모니터링은 회사가 불확실한 몰락을 줄이는 데 도움이 되었습니다.

생산 중 제품 품질을 유지하기 위해 제조 업계에서 품질 관리 도입을 늘리고 있습니다. 모든 시장에서 경쟁이 치열해지면서 더 나은 품질의 제품을 생산해야 할 필요성도 커지고 있습니다. AI는 생산 과정 초기에 품질 결함을 찾아내는 품질 관리에 큰 영향을 미친다. 제조업체는 실시간으로 생성된 데이터를 사용하여 성능 및 품질 문제를 확인할 수 있습니다. 따라서 품질 관리 기술의 구현은 제품 품질, 고객 서비스 및 보증 관리를 향상시킬 수 있습니다.

산업 분석별

고품질 제품에 대한 높은 수요로 인해 의료기기, 반도체 및 전자제품이 주목을 받고 있습니다

산업 부문은 자동차, 의료기기, 반도체로 분류됩니다. 전자, 에너지 및 전력, 중금속 및 기계 제조, 기타(항공우주 및 방위, 대기업 등)

AI는 품질 관리, 수율 최적화, 예측 유지 관리 등의 기술로 인해 의료 기기 제조 산업에서 광범위한 범위를 가지고 있습니다. 기계 학습 및 컴퓨팅을 채택하면 실수로부터 학습하여 엔지니어의 작업이 향상되고 정확도가 높아집니다. 의료 기기 제조업체는 기기 품질 보장, 예측 유지 관리 생성된 데이터 등에서. 예를 들어, 의료기기에 문제가 있을 경우 AI 예측 유지보수 기술을 통해 의료기기를 점검합니다. AI는 기기의 사용성을 분석하고, 알고리즘에 문제가 있으면 해당 기기를 엔지니어링 부서로 보내지 않습니다.

많은 AI 기업과 의료기기 제조사가 스마트 기기를 제공하기 위해 협력하고 있습니다. Andreessen Horowitz, Khosla Ventures, GE Ventures, IBM Watson 등 많은 벤처 자본가와 기업 투자자들이 헬스케어 AI 분야에 많은 투자를 하고 있습니다.

마찬가지로 반도체와 전자 산업도 제조 산업에서 AI를 많이 채택하고 있습니다. AI 기술을 통해 제조업체는 생산 프로세스를 최적화하여 운영을 개선할 수 있습니다. 또한 생산과 관련된 비용을 절감하고 생산 프로세스를 늘리는 데 도움이 됩니다.

품질 보증과 투자 증가로 인해 의료기기 산업에서 AI 도입이 가속화되고 있습니다.

지역 분석

Asia Pacific AI in Manufacturing Market Size, 2016-2027 (USD Billion)

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제조업 시장 범위의 글로벌 AI는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동, 아프리카 및 라틴 아메리카의 5개 지역으로 나뉩니다.

북미 지역은 예측 기간 동안 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다. 미국은 제조 분야에서 인공지능(AI)의 최대 수익 점유율을 목격할 가능성이 높습니다. AI.gov(2019), 정부 기술 현대화법(MGT)법(2017) 등 미국의 정부 정책 및 규정은 AI의 입지를 강화하고 있습니다. 예를 들어, 2019년 2월에 시작된 미국 AI 이니셔티브는 주로 AI 기술을 작업 영역에 적용할 수 있도록 직원을 교육하여 AI R&D의 기술 발전을 촉진하고 보호하는 원칙을 기반으로 합니다. AI 시장에 대한 정부 이니셔티브와 자금 지원 덕분에 미국에서는 커넥티드 카, 소매, 제조 부문에서 여러 성공적인 AI 스타트업이 목격되었습니다.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 싱가포르, 인도 정부는 인공 지능에 투자하고 스마트 공장과 인더스트리 4.0을 위해 제조 산업에서 AI를 강화하고 있습니다. 중국은 국가 AI 산업을 위한 인공 지능 개발 계획에 1,500억 달러를 투자했으며 2030년까지 AI 슈퍼 리더가 되는 것을 목표로 하고 있습니다. 중국 제조 산업의 AI는 스마트 팩토리 기술 채택 증가로 인해 큰 기회를 가질 가능성이 높습니다. . 전반적으로 중국의 제조업 AI 구현률은 매우 높다. 인도에서는 Make in India 및 Industry 4.0을 추진하려는 정부 이니셔티브가 제조 부문과 스타트업에 AI, IoT 등의 기술을 통합하도록 장려할 가능성이 높습니다. 한편, 많은 기업들이 AI 기술 테스트를 위해 싱가포르 시장을 탐색하고 있습니다. 싱가포르 정부는 국가의 AI 역량을 강화하기 위해 기업을 초청하여 파트너십에 투자하고 있습니다. 또한 태국은 식품 제조 산업을 개혁하기 위한 4.0 경제 모델에 따라 미래 성장을 가속화하기 위해 자동화와 로봇에 투자했습니다.

예측 기간 동안 유럽은 아시아 태평양 다음으로 성장하고 있습니다. 영국은 인공지능 기술에 약 13억 달러에 달하는 대규모 투자로 크게 성장할 가능성이 높다. 또한 국가는 Google의 Deepmind, BAE Systems 및 Cisco Systems와 같은 플레이어와 함께 AI 졸업생을 위한 교육 프로그램 후원에 투자하고 있습니다. Capgemini의 2019년 보고서에 따르면 유럽 제조업체가 AI 기술 구현을 주도하고 있으며 독일이 채택률 1위를 차지하고 있습니다. 이탈리아 정부는 또한 인공 지능에 관한 국가 전략에 대한 대중을 위한 지침을 발표했습니다. 이는 이 지역의 AI에 대한 엄청난 수요와 기회를 목격할 가능성이 높습니다.

제조업계의 AI는 중동과 아프리카에서 엄청난 범위를 갖고 있습니다. 두바이는 스마트 두바이 전략을 채택하고 두바이에서 AI 구현을 촉진하기 위해 스마트 랩을 설립했습니다. 두바이는 또한 두바이 건물의 25%를 3D 프린팅. 이러한 정부 이니셔티브는 아랍에미리트(UAE)의 AI 시장을 주도했습니다. UAE 정부는 업계의 인공 지능 채택을 촉진하기 위해 UAE 인공 지능 전략을 시작했습니다.

라틴 아메리카는 예측 기간 동안 시장에서 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다. 브라질 정부는 AI 기술에 투자하고 있습니다. 국가는 AI 응용에 중점을 둘 연구 시설 네트워크 구축에 투자하고 있습니다. 또한 IBM은 2020년까지 라틴 아메리카 최초의 AI 네트워크 지평선을 시작할 가능성이 높습니다. 멕시코는 산업 전반에 걸쳐 AI와 AI 개발을 촉진하기 위해 AI 2030 연합을 시작했습니다. 또한 Microsoft Corporation은 2020년 멕시코의 디지털 혁명을 위해 11억 달러를 투자했습니다. 이는 산업, 특히 시장에서 운영되는 제조업에 다양한 기회를 창출할 가능성이 높습니다.

주요 산업 플레이어

Google LLC는 시장에서 AI 입지 강화를 위해 AI 스타트업을 지속적으로 인수하고 있습니다

회사는 AI 기반 제품 포트폴리오 확대에 주력하고 있다. Google LLC는 중국, 인도, 영국, 미국 등 다양한 국가의 기업을 인수하고 있습니다. 40억 달러 규모의 AI 스타트업 30개와 함께 Google LLC가 AI 인수 기업 목록에서 1위를 차지했습니다. 이 회사는 또한 제조 산업에 AI를 구현하는 데 주력하고 있습니다. 작업자의 건강과 안전을 보호하는 동시에 처리 속도를 높이고 극대화하기 위해 Cloud AI를 제공하고 있습니다. 또한 제조 산업에서 AI를 쉽게 배포하고 사용할 수 있는 솔루션과 도구를 만드는 데 투자하고 있습니다.

• 2023년 4월 - Siemens와 Microsoft는 산업용 AI를 향상시키고 제품 수명 주기 관리를 혁신하기 위해 협력합니다. Siemens의 Teamcenter 소프트웨어를 Microsoft Teams 및 Azure OpenAI 서비스의 언어 모델과 통합하면 혁신과 효율성이 향상됩니다. 이 파트너십은 원활한 부서간 협업을 촉진하고 설계, 엔지니어링, 제조 및 제품 운영 분야의 발전을 촉진하며 산업 기술 통합에 있어 획기적인 도약을 의미합니다.


• 2023년 10월 - Google Cloud는 생산성 향상과 디지털 혁신 지원을 목표로 의료 및 제조를 위한 업계 중심의 생성적 AI 솔루션을 출시합니다. 이러한 움직임은 산업별 발전을 위해 AI를 활용하는 데 있어서 중요한 단계를 의미합니다.

소개된 주요 회사 목록:

• Microsoft Corporation(미국)


• Google LLC(미국)


• IBM Corporation(미국)
  
• Amazon.com Inc.(미국)


•  NVIDIA Corporation(미국)


•  Siemens AG(독일)


• 일반 전기(미국)


• SAP SE(독일)


•  Rockwell Automation, Inc.(미국)


•  Mitsubishi Electric Corporation(일본)

주요 산업 발전:

• 2023년 11월 - Netweb은 이제 NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip 및 Grace CPU Superchip MGX 서버 설계의 제조 파트너임을 확인했습니다. 이 회사는 광범위한 고성능 컴퓨팅/슈퍼컴퓨팅 및 AI 애플리케이션을 지원하는 Tyrone AI 시스템 제품군에서 10개 이상의 서버 버전을 개발할 것으로 예상됩니다.


• 2023년 10월 – Ai Build는 회사의 제품 로드맵을 가속화하고 향상된 자동화 및 AI 기능을 통해 더 많은 산업용 3D 프린팅 최종 사용자를 지원하기 위해 시리즈 A 자금 조달 라운드에서 850만 달러 이상을 모금했습니다. 이와 함께 회사는 미국에 자회사를 설립하여 지리적 입지를 확대하고 유럽 전역에서 성장을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.


• 2020년 3월 – Siemens는 NEC Corporation과 협력하여 제조 산업 분석 솔루션과 AI 모니터링을 제공하여 디지털화를 가속화했습니다. 이를 통해 제조 산업에서는 생성된 거대한 데이터 세트를 쉽게 시각화하고 분석할 수 있습니다. AI는 생산성을 높이기 위해 크고 복잡한 프로세스를 모델링하는 데 도움이 될 것입니다.


• 2019년 7월 – Microsoft Corporation은 Azure 플랫폼을 강화하고 차세대 애플리케이션을 구축하기 위해 OpenAI라는 회사와 파트너십을 맺고 10억 달러를 투자했습니다. 따라서 Azure는 OpenAI 서비스로 이식된 AI 슈퍼컴퓨팅 기술을 작업/실행할 것입니다. 이번 협력에서 Microsoft는 OpenAI의 새로운 AI 기술의 상용화 파트너 역할을 할 것입니다.

여러 기업이 제조 산업에 AI 솔루션을 제공하는 데 주력하고 있습니다

Rockwell Automation, Mitsubishi Electric Corporation, Siemens, Microsoft Corporation 등의 기업은 AI 솔루션을 제공하기 위해 다양한 제조 산업과 협력 및 파트너십을 체결하고 있습니다. 이들 회사는 다양한 도구와 플랫폼을 통해 AI 배포 프로세스를 더욱 효율적으로 만들기 위해 소프트웨어 회사와 더욱 협력하고 있습니다. 또한, 이들 기업은 제조 시장에서 AI 연구 및 개발에 주력하고 있습니다.

보고서 범위

인포그래픽 표현 Artificial Intelligence (AI) in Manufacturing Market

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시장 보고서는 사용자에 대한 더 나은 이해를 제공하기 위해 전 세계 주요 지역을 강조합니다. 또한 이 보고서는 최신 산업 동향에 대한 통찰력을 제공하고 글로벌 수준에서 빠른 속도로 배포되고 있는 기술을 분석합니다. 또한 일부 성장 촉진 요인과 제한 사항을 강조하여 독자가 시장에 대한 심층적인 지식을 얻을 수 있도록 돕습니다.

보고서 범위 및 세분화

속성	세부정보
학습 기간	2016~2027
기준 연도	2019년
예측 기간	2020~2027
과거 기간	2016~2018
단위	가치(10억 달러)
세분화	제공물을 통해 하드웨어 소프트웨어 서비스
	기술별 컴퓨터 비전 머신러닝 자연어 처리 상황 인식
	애플리케이션별 프로세스 제어 제작기획 예측 유지보수 및 기계 검사 물류 및 재고 관리 품질관리 기타
	업종별 자동차 의료기기 반도체 및 전자 에너지 및 전력 중금속 및 기계 제조 기타(항공우주 및 방위, 대기업 등)
	지역별 북미(미국 및 캐나다) 유럽(영국, 독일, 프랑스, ​​스페인 및 기타 유럽 지역) 아시아 태평양(일본, 중국, 인도, 동남아시아 및 기타 아시아 태평양 지역) 중동 및 아프리카(남아프리카 공화국, GCC 및 기타 중동 및 아프리카) 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 및 기타 라틴 아메리카)