제조 산업 규모, 점유율 및 산업 분석의 빅 데이터, 제공별(솔루션 및 서비스), 배포별(온프레미스, 클라우드 기반 및 하이브리드), 애플리케이션별(고객 분석, 운영 분석, 품질 평가, 공급망 관리, 생산) 관리 및 기타) 및 지역 예측(2019~2026)

제조업 규모의 전 세계 빅데이터는 2018년 32억 2천만 달러를 기록했고, 2026년에는 91억 1천만 달러에 달해 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 14.0%를 보일 것으로 예상됩니다.

우리는 개편을 진행 중입니다. Big Data in Manufacturing Industry 코로나19 영향에 관하여.

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급격하게 변화하는 비즈니스 환경과 기술 발전으로 인해 제조업체는 제조 운영 자동화에 투자하고 있습니다. 또한 제조업체는 빅데이터, 인공지능(AI) 및 사물 인터넷(IoT) 등이 있습니다. 빅데이터 기술은 제조 산업이 생산 프로세스를 개선하고 다양한 장치에서 데이터를 추출하여 생산, 품질, 자동화된 운영 워크플로를 개선하고 유지 관리 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.

빅데이터 분석 소프트웨어는 위험 패턴을 분석하고, 워크플로를 유지하고, 프로세스, 생산 등의 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다. 빅데이터 솔루션은 생산단위, 제품 품질, 공장 현장 등 다양한 소스에서 생성되는 대량의 비정형 및 정형 데이터를 분석, 수집, 모니터링합니다. 빅데이터 기술은 새로운 트렌드와 패턴을 발견하고 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다. 기업에. 또한, 빅데이터는 4세대 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템에서 중요한 역할을 담당하면서 제조업에서도 중요한 요소 중 하나로 자리잡고 있습니다. ERP 기술은 오래된 제조 시설을 고도로 자동화되고 효율적인 발전소로 전환하도록 지원합니다. 빅데이터 기술은 프로세스, 데이터, 사람을 참여시킬 수 있는 능력을 갖추고 있어 제조업의 새로운 시대를 열 것입니다. 기술 발전의 증가는 제조 산업의 빅데이터에 좋은 징조가 될 것으로 예상됩니다.

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제조업계에서는 전통적인 유지보수 조사 기반 프로세스나 센서, RFID 등과 같은 첨단 기술 장치의 도움을 받아 데이터를 수집하고 있습니다. 이렇게 수집된 데이터는 리소스를 추적하고 생성된 데이터(예: 센서 및 기타 장치를 통해 캡처된 기계 판독값, 공급망 관리 등). 이러한 장치에서 생성된 대량의 데이터를 수집, 유지 및 분석하는 데 필요한 거대한 데이터베이스로 인해 빅 데이터는 제조업체가 생산 프로세스, 위험, 품질 및 기타 운영 매개변수를 추적하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 또한 빅데이터는 제조 산업이 운영을 완전 자동화하는 데 도움을 주고 있습니다. 또한, 사물 인터넷의 확장과 연결 기술의 발전 속에서 빅데이터는 새로운 종류의 지능형 제조 기술을 위한 기회를 제공하고 있습니다.

시장 동인

“공급망 관리 및 생산 프로세스 최적화가 시장을 주도할 가능성이 높습니다”

상호 연결된 환경의 채택이 증가함에 따라 제조 운영의 공급망 관리는 더욱 복잡해지고 시간이 많이 소모되고 있습니다. 공급망을 최적화하고 운영을 간소화하려면 프로세스를 세부적인 수준에서 검토해야 합니다. 빅 데이터 기술은 제조업체에 전체 공급망 프로세스를 추적, 추적, 분석 및 간소화할 수 있는 기능을 제공합니다. 더욱이, 공급망은 운영의 비효율로 인해 손실이 발생할 수 있기 때문에 생산 프로세스보다 제조업체에게 더 중요하다고 간주될 수 있습니다. 빅 데이터는 제조업체가 작업이나 작업을 완료하기 위해 이와 관련된 프로세스 및 오류를 이해하도록 지원합니다. 이를 고려하면 향후 제조업 빅데이터는 더욱 확대될 가능성이 크다.

또한 공급망 관리에서 빅데이터는 일부 기업이 문제를 극복하고 프로세스를 완료하는 데 도움이 되었습니다. 예를 들어, John Deere(Deere & Company)는 빅데이터 기술의 도움으로 2년 동안 재고 관리 비용으로 9억 달러를 절약할 수 있었습니다. 또한 코카콜라사는 차량 경로 시스템에 대한 빅데이터 분석을 통해 연간 약 4,500만 달러를 절약할 수 있었습니다. 이러한 중요한 발전은 2026년까지 제조업의 빅데이터가 번영하는 데 도움이 될 것입니다.

 “제조업계의 자동화 채택 증가로 시장 성장이 촉진될 것입니다.”

현재의 산업 혁명은 업계가 자동화된 프로세스를 통해 기존 절차를 개선할 수 있는 고급 플랫폼을 제공하도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 자동화된 서비스의 채택이 증가하고 제조 분야에서 고급 자동화 기술을 배포하려는 정부 이니셔티브로 인해 제조 업계의 빅 데이터가 향상되었습니다. 이러한 자동화된 서비스는 빅데이터 시장에 막대한 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. 이 외에도 M2M(Machine-to-Machine) 통신, 빅데이터, IoT, 기계 학습과 같은 최신 기술은 제조 운영에서 전례 없는 효율성, 생산성 및 성과 수준을 이끌어 낼 것으로 예상됩니다. 제조 업계는 또한 전문 서비스, 프로세스 제조, 소규모 제조 등 전반에 걸쳐 비즈니스 분석 솔루션과 빅 데이터에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 또한 RPA(로봇 프로세스 자동화) 기술은 비용 효율적이며 귀중한 프로세스 데이터를 생성하는 동시에 업계의 수동 프로세스를 디지털화할 수 있습니다. 데이터 분석 도구를 갖춘 RPA는 프로세스 변경, 워크플로우를 예측하고 프로세스 개선 및 최적화 기회를 식별하는 기능을 제공합니다. 제조업에서 첨단 기술의 채택이 증가함에 따라 가까운 미래에 제조업 성장의 빅데이터가 주도될 것입니다.

세분화

제공 분석을 통해

 “제조업에서 빅 데이터 솔루션에 대한 수요 증가로 시장 성장 촉진에 도움”

시장은 제공되는 서비스에 따라 솔루션과 서비스로 분류됩니다. 제조업 분야 글로벌 빅데이터 중 솔루션 부문이 내년도 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상된다. 빅데이터 솔루션은 IoT 디바이스, 센서, 소셜 네트워크 등 다양한 소스에서 수집된 대량의 정형 및 비정형 데이터를 분석할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 빅 데이터 솔루션은 제조 산업이 엔드 투 엔드 공급망 가시성을 개선하고 인지 기술을 통해 정보 공유 및 의사 결정을 가속화하도록 지원합니다. 또한 예측 분석은 보다 정확한 요구 사항, 예측 및 버퍼 재고 감소에도 사용됩니다. 또한 제조 분야의 빅 데이터 분석은 모든 재고 데이터 및 보고서에 대한 단일 소스를 구축함으로써 제조업체가 노동 집약적인 작업 부하를 줄이고 운영 가시성을 개선하며 심층적인 분석을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

배포 분석 기준

“클라우드 제품은 예측 기간 동안 양호한 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다”

이 보고서는 온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드 솔루션을 포함한 배포 솔루션을 다루는 제조 산업 동향의 여러 빅 데이터에 중점을 두고 있습니다. 조직에서 클라우드 기반 소프트웨어 솔루션의 채택이 증가함에 따라 향후 몇 년 동안 빅 데이터 솔루션 제공업체에게 수익성 있는 시장 기회가 창출될 것으로 예상됩니다. 제조 운영의 클라우드 기반 빅데이터 분석은 데이터베이스를 처리하고 분석하여 제조 산업의 생산 프로세스 및 재고 관리를 개선하는 데도 도움이 됩니다.

클라우드 기반 빅데이터 솔루션은 조직이 개선 사항, 추세, 선호도를 심층적으로 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 이해는 효과적이고 효율적인 공급망 관리 및 분석 결과를 기반으로 한 운영 결정에 활용됩니다.

애플리케이션 분석별

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“최고의 시장 점유율을 설명하기 위한 운영 분석 및 품질 평가 애플리케이션”< /피>

애플리케이션을 기반으로 시장은 고객 분석, 운영 분석, 품질 평가, 공급망 관리, 생산 관리 등으로 구분됩니다. 제조업에서는 제품의 품질을 유지하고 운영을 관리해야 하는 지속적인 요구 사항이 있습니다. 빅데이터 기술은 운영 활동, 오류 및 제품 품질 평가를 분석하는 데 도움이 됩니다. 2018년 연구 범위에서 다룬 애플리케이션 중 운영 분석은 시장의 제조 시장 수익에 대한 빅 데이터의 대부분을 다루었습니다. 또한 공급망 관리 부문은 예측 기간 동안 상당한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 공급망 관리에서는 빅데이터 솔루션을 통해 여러 기업이 운전 자본 및 물류 비용을 절감할 수 있었고, 이로 인해 제조 업계에서 빅데이터 기술 채택이 증가했습니다. 전 세계적으로 이러한 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 제조 산업에서 빅데이터의 성장 기회가 촉진될 것으로 예상됩니다.

지역 분석

연구 범위에 따라 지역 부문은 북미, 아시아 태평양(APAC), 유럽, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카 등 5개 주요 지역으로 나뉩니다. 북미는 예측 기간 동안 제조 시장 점유율에서 가장 높은 빅데이터를 포착할 것으로 추정됩니다. 북미 지역은 2018년 글로벌 시장에서 주목할만한 수익을 창출했습니다. 이러한 성장은 미국과 캐나다 제조 산업의 발전과 주도권 상승에 따른 것입니다.

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제조 산업의 APAC 빅데이터는 예측 기간 동안 CAGR 측면에서 성장할 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 국가의 많은 규제 기관은 제조 산업에 첨단 기술 솔루션을 배포하기 위해 주도적인 노력을 기울이고 있습니다. 인도에서는 제조업이 고성장 부문으로 부상했으며 향후 몇 년간 국가 성장을 뒷받침할 것으로 예상됩니다. 인도 제조업의 이러한 성장은 제조업에 대한 투자 증가와 함께 제조업 부문에 대한 정부의 관심이 높아졌기 때문일 가능성이 높습니다. 예를 들어, 인도 정부가 시작한 Make in India 프로그램과 전략적 파트너십은 가까운 미래에 제조 부문의 발전을 촉진할 것으로 예상됩니다. 또한 중국에서는 '메이드 인 차이나 2025' 계획이 향후 몇 년간 중국 제조업 부문의 발전을 촉진할 것으로 예상됩니다.

이 외에도 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카 지역은 예측 기간 동안 꾸준한 CAGR 비율로 성장할 것으로 예상됩니다. 라틴 아메리카와 MEA의 초기 연도(2015~2018) 성장은 느리지만 예측 기간(2019~2026) 동안 꾸준한 속도로 성장할 것입니다. 이러한 성장은 주로 정부 이니셔티브의 증가와 신흥 플레이어의 진입, 라틴 아메리카 및 MEA의 기존 플레이어의 존재에 기인합니다. 또한, 브라질은 Industry 4.0 구현을 주도적으로 추진하여 제조 산업의 빅데이터를 형성하고 있습니다. 또한 몇몇 회사는 브라질에서 스마트 연결 네트워크, 디지털화, 자동화 프로세스 등을 위한 고급 기술을 구현하기 시작했습니다.

유럽에서는 영국, 독일, 프랑스 등 선진국의 주요 기업이 확장 사업을 늘리면서 시장 추세가 크게 주도되고 있습니다. 스칸디나비아는 또한 제조 부문의 빅데이터 기술과 제조 운영 자동화에 투자하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 스칸디나비아 국가 중에서 스웨덴은 국가 GDP 성장의 주요 부분에 기여하는 제조 단위의 강력한 존재감을 갖고 있습니다. 또한 스웨덴 정부는 2016년 제조 운영 자동화, 첨단 산업 장비 및 기계 도입을 강조하는 스마트 산업화 전략을 시작했습니다. 유럽 ​​시장은 자동차, 소형 제조, 산업용 등 제조 산업 전반에 걸쳐 빅데이터에 대한 수요 증가로 인해 상당한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

주요 산업 플레이어

“IBM Corporation, Microsoft Corporation, Fair Isaac Corporation, Accenture를 포함한 주요 기업이 빅 데이터 사업 부문 강화를 목표로 하고 있습니다.”

제조업 빅데이터의 주요 업체로는 SAS Institute Inc., IBM Corporation, Tibco Software Inc., SAP SE, Oracle Corporation, Accenture Plc., Microsoft Corporation 등이 있습니다. 이들 회사는 시장 점유율의 대부분을 차지했습니다. 또한 빅 데이터 솔루션 제공업체는 고객에게 고급 솔루션과 서비스를 제공하기 위해 혁신적인 기술에도 투자하고 있습니다. 제조 업계의 빅데이터 분야 기업들도 제품 역량 강화를 위해 분석 분야에 종사하는 스타트업을 인수하고 있습니다.

또한 유명 업체들은 제조 현장, 공장 자동화, 공급망 관리 등 제조 산업의 빅 ​​데이터 솔루션에 대한 수요를 보완할 것으로 예상되는 기타 분야에 특화된 제조 산업의 빅 ​​데이터 분석을 위한 고급 플랫폼을 도입하고 있습니다.

소개된 주요 회사 목록:

• Accenture Plc.


• 주식회사 알테릭스


• 앙고스 소프트웨어 주식회사


• 페어 아이작 코퍼레이션


• IBM 주식회사


• 마이크로소프트사


• Oracle Corporation


• SAP SE


• SAS 연구소


• Tibco Software, Inc.(알파인 데이터)

보고서 범위

인포그래픽 표현 Big Data in Manufacturing Industry

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이 보고서는 제조업의 글로벌 빅데이터에 영향을 미치는 다양한 요인에 대한 정교한 분석을 제공합니다. 여기에는 기회, 성장 동인, 위협, 주요 개발 및 제한 사항이 포함됩니다. 이 외에도 제공, 배포 및 애플리케이션과 같은 다양한 부문을 기반으로 시장을 분석, 세분화 및 정의하는 데 도움이 됩니다. 업계 내 기업이 채택한 제품 혁신, 합병, 제휴, 합작 투자, 인수 등 여러 전략을 전략적으로 분석합니다.

보고서 범위 및 세분화

산업 발전:

• 2016년 6월 – Accenture Plc. 사기 탐지를 지원하는 7개의 고급 분석 애플리케이션을 출시했으며, 이는 은행, 정부 기관, 제조 및 통신 회사를 위해 설계되었습니다.


• 2018년 1월 – Datawatch Corporation은 Angoss Software Corporation을 인수하여 제품 포트폴리오를 확장하여 모든 애플리케이션에 대한 광범위한 예측 및 처방 분석을 제공하며 이는 기업이 disc귀중한 통찰력을 얻는 데 도움이 될 것입니다. 리>