通过应用（客户分析，运营分析，质量评估，供应链管理，生产管理等）和区域预测，通过提供（解决方案和服务），通过部署（解决方案，云和混合）来提供（解决方案和服务），以及通过部署（解决方案和服务），以及区域预测，通过提供（解决方案，云和混合动力），以及通过部署（解决方案和服务

制造业市场规模的全球大数据在2024年的价值为69.4亿美元。预计到2025年，该市场将从2025年的79.4亿美元增长到2032年的2200亿美元，在预测期间的复合年增长率为15.7％。北美在制造市场中占据了大数据，在2024年，市场份额为39.91％。

制造业中的大数据是指从制造过程中收集，存储和分析大量定义和未定义的数据。这有助于实现实时，分析和预测性见解，以解决竞争性数字环境中的运营效率。

由于通过连接的设备，传感器和系统可用的数据类型不断增加，市场正在不断发展。制造中的这些数据包括各种分析产品/解决方案，例如分析平台和物联网连接的系统/设备。它还包括咨询和系统集成服务，以优化生产效率，供应链和/或预测性维护。

由于SAS Institute，Altair Engineering，IBM，Microsoft和Accenture开发和实施下一代分析解决方案，具有针对性的服务或通过更广泛的工作室或连接的高级产品，因此市场具有很高的竞争力。

下载免费样品 了解更多关于本报告的信息。

COVID-19大流行加速了大数据解决方案在制造和开发最佳的操作弹性和远程监控中的使用。但是，供应链差距是扩展视觉，观察，分析和积极进步的障碍。智能工厂，通过增加数据连接，机器学习的使用（ML），人工智能（AI）以及云服务，注意到进步和日益增长的用例，以实时或接近实时并发展可持续实践。当前的挑战阻碍了大数据模式或连接性的采用，包括数据和信息安全问题，互操作性以及资格和经验丰富的数据成绩的人的短缺。

生成AI的影响

AI通过提高数据驱动的运营效率和决策来增强大数据分析

生成的AI通过提高基于数据的决策和运营效率来深刻地改变市场。该技术允许制造商生成合成数据，模拟和优化设计，并更准确地预测维护要求，从而减少费用和停机时间。整合大数据分析生成的AI创造了工作流效率，例如供应链管理和质量控制，鼓励智能工厂的创新。随着市场的变化，它也可以用于原型制造和定制制造。

但是，随着生成AI提供的更改，仍然存在诸如数据隐私和安全性之类的挑战。这样可以确保该系统可以充分整合，从而增强了合格人才使用生成AI和大数据分析的需求。此外，随着生成的AI，IoT和云计算继续推进，生成的AI将推动增长并为自动接受提供智能解决方案。总体而言，生成的AI对制造业的未来具有巨大的影响，并在重组方面发生了变化。

制造市场趋势中的大数据

不断提高行业4.0技术的采用推动了制造中高级分析的采用

渗透的渗透率增加行业4.0物联网，AI和制造中的云计算等技术正在采用一种与大数据互动的新方法。从传统制造业转变为这些新的制造方法的转变，这些制造方法是智能工厂的特征。这利用不同的技术来实现实时数据分析自动化，优化生产过程，确保质量控制并降低运营成本，从而将工厂重组为数据驱动的生态系统。

市场正在见证生成AI和合成数据生成的出现，以复制制造过程以进行预测维护，从而提高生产力。此外，制造商越来越多地使用大数据平台，并将它们与其他机器学习能力联系起来，以分析并找到可行的见解，以简化供应链并鼓励可持续的制造实践。随着企业优先考虑数据驱动的决策和运营效率，这些进步正在推动制造市场增长的大数据。这些网络集成到智能系统中正在改变制造过程。由于基础设施的优势，北美最重要数字转换倡议。

市场动态

市场驱动力

从制造过程中增长的数据生成燃料需求大数据解决方案

物联网设备和传感器在制造中的激增导致了大量数据的产生，因此需要强大的大数据分析来处理和提取信息。数据爆炸可以通过提高制造，航空航天和汽车领域的运营效率以及智能设备消耗来提高运营效率，从而实现了广泛的功能，例如高级计划，预测性维护，实时监控，供应链优化等。此外，政府的倡议增加了，例如巴西的NovaIndústria巴西政策，促进数字化转型并鼓励采用产品。整合云计算人工智能（AI）进一步提高了组织分析复杂数据集并帮助创新智能制造的能力。数据的快速增长使扩展更加困难，并推动了对高级平台的投资。随着制造商专注于数据驱动的策略和相关结果，对这些服务的需求正在从SAS Institute和IBM等组织以及强大的工业经济体中提高。

市场约束

数据安全风险和系统集成挑战限制了制造中的大数据

针对大数据解决方案的网络攻击使制造商能够揭示大量的运营和客户数据。将大数据平台集成到现有的旧系统中并在不同技术之间启用互操作性是复杂的，尤其是对于具有传统基础架构的制造商而言，随着较高的交货时间，它变得更加昂贵。由于缺乏在全球供应链中启动的标准化和普遍接受的数据共享协议，不确定性，高成本和较慢的交货时间也限制了采用。

较小规模的制造商在财务和人力资源有限的情况下挣扎，导致实施的延迟。为了克服这些限制，制造商需要开发框架以确保网络安全并访问可互操作的解决方案，从而使全球制造业的大数据技术能够安全有效地采用。

市场机会

AI和可持续性计划的进步为市场创造了新的机会

新兴技术，例如生成的AIML为制造商提供了极大的机会，可以通过高级模拟，加速原型和快速产品定制来提升大数据使用并实现创新。制造商可以使用该技术来优化设计并预测潜在的设备故障。大数据可以提高效率，节省成本并保持一致的全球运营。

此外，随着各国专注于可持续性，大数据有一个有助于节能，减少废物以及对环境意识的制造过程和实践遵循法规的机会。基于云的分析平台的增长还使包括汽车和制药在内的制造商和行业可以增强其运营并在整个业务中具有实时见解。埃森哲和Altair工程等公司将有助于提供量身定制的解决方案，并帮助制造商利用机遇，创新并保持全球市场的竞争优势。

分割分析

通过奉献

由于对AI和IoT分析平台的需求不断增长，解决方案部分主导了市场

通过发行，市场被细分为解决方案和服务。

由于对分析平台和物联网工具的需求不断增长，解决方案领域在制造市场份额中拥有最高的大数据。这些解决方案优化生产并启用预测性维护使用AI。使用最高的CAGR，解决方案段为实时见解提供了可扩展的基于云的软件。此外，制造商采用AI和IoT来实现运营效率。这反映了智能工厂分析的持续投资。著名公司提供专业知识，但解决方案由于其直接影响全球生产和供应链优化而引起的。

包括咨询和集成在内的服务部门支持解决方案的部署。 IBM和SAS Institute等公司提供服务，以确保无缝实施。但是，由于对软件驱动的转型的关注不断增加，它们的市场份额很小。服务还可以实现自定义和集成，帮助制造商利用复杂平台。

了解我们的报告如何帮助优化您的业务， 与分析师交流

通过部署

由于其成本效益和实时分析功能，云部署领先市场份额

通过部署，市场分为本地，云和混合动力。

The cloud segment leads the market in terms of revenue share.由于其成本效益，敏捷性以及实时数据分析的促进，从而有效地制造了产品和服务，因此云部署具有吸引力。 It provides easy access to analytics software and enhances the adoption of IoT technologies for intelligent manufacturing. Microsoft，AWS和Google等不断发展的技术供应商进一步推动了云部署的普及，这些技术供应商为众多行业提供了分析平台。

但是，包括航空航天和国防在内的关键行业更喜欢由于敏感的环境，数据安全和法规合规性而引起的本地部署。对于此类制造商而言，其数据的安全性和控制（尤其是在专有和系统至关重要的情况下）在业务运营中至关重要。

混合段随着最高的复合年增长率而增加。混合部署通过将本地系统的安全性和数据控制与可扩展性，整体操作成本以及云解决方案的管理相结合来提供灵活性。混合部署的一个显着优势是它们满足许多全球制造商面临的不同监管环境和操作灵活性的能力。混合本地化模型中的新参与者利用了Microsoft，Google和Oracle等提供商提供的专有平台的集成功能。这使制造商可以提高生产率并提高安全性，扩展增长和法规合规性。

通过应用

运营分析可以优化生产并最大程度地减少停机时间，从而领先市场

按应用，市场被细分为客户分析，运营分析，质量评估，供应链管理，生产管理和其他（机器维护，新产品和服务创新）。

运营分析具有最大的市场份额，因为它利用实时数据来最大程度地提高生产运营，最大程度地减少停机时间并提高汽车和电子产品等行业的工厂生产率。

客户分析正在经历最高的复合年增长率，并从其快速增长中受益，因为它依赖于对消费者数据的分析来创建个性化产品，提高客户满意度并创建满足不断变化需求的需求的解决方案。

质量评估专业知识使用大数据分析来确保产品可靠。这对于电子和制药领域至关重要，在该领域保持高标准和产品质量至关重要。

供应链管理通过降低成本来支持物流和库存，同时帮助制造商更清楚地监视其全球供应链。

生产管理负责优化计划，分配资源和计划，以使全球制造商的产出效率。

其他数据分析应用程序（例如机器维护）预测分析了解设备故障。同样，新产品创新通过使用数据来支持设计和产品交付到全球市场的创新，从而促进了具有数据驱动策略的行业竞争。

制造市场区域前景中的大数据

按地区，市场分为北美，欧洲，亚太地区，中东和非洲以及南美。

北美

获取本市场区域分析的更多信息， 下载免费样品

北美由于其卓越和不断增长的技术基础设施以及行业4.0技术的采用而领导了市场。由于该地区高度利用人工智能（AI），所以物联网（物联网）和分析，它可以为制造业开发高级分析，性能优化和数据解释解决方案，尤其是在汽车和航空航天领域。 IBM和Microsoft等主要公司提供了出色的高级解决方案，因为Analytics提供了机器学习，实时和预测性维护以及供应链优化。北美生态系统对创新和优化的数字足迹具有强烈的倾向，并将促进大数据应用的增长。

美国在制造市场中具有很大比例的大数据，因为电子和药品）已经访问了分析平台，应用程序以及其他大数据和数据分析解决方案。此外，正在进行的分析将用于预测性维护。 SAS Institute和Altair Engineering等美国公司在分析解决方案方面提供了不同的重大进步。美国致力于改善智能制造和AI驱动的创新，因为大数据将成为运营效率和产品开发的综合特征。

了解我们的报告如何帮助优化您的业务， 与分析师交流

南美洲

南美市场继续扩展和成熟，并在汽车和农业等行业之间的数字化转型越来越多。制造商正在采用分析，这导致了供应链效率和提高生产能力的提高，以及大数据的其他好处。基于云的解决方案也受到埃森哲等公司的支持。宏观经济环境很复杂。但是，该地区专注于工业过程的现代化，这支持了大数据技术的持续增长和采用。

欧洲

欧洲的市场强劲，因为它在汽车和机械等领域的深层工业基础。包括德国和英国在内的国家正在部署许多物联网和分析用例，以提高生产质量，质量控制以及越来越有效的可持续制造过程。包括SAP SE和西门子在内的公司提供不同的解决方案，同时还领导数字化转型计划。对可持续性的越来越重视鼓励制造商采用大数据技术来减少能源，减少浪费并朝着管理业务流程方面的可持续性迈进。

中东和非洲

中东和非洲地区是制造业中大数据的新兴市场，采用石油，天然气和采矿业。制造商使用分析来进行运营优化和预测维护，并由Oracle等提供商的云平台支持。基础设施发展和增加的数字化工作有助于整个地区的大数据应用程序逐步增长。

亚太地区

亚太市场正在迅速扩展，这是印度和中国工业增长的推动力。该地区采用物联网和AI分析来生产和供应链效率，尤其是在电子和汽车领域。 Hitachi Vantara等公司提供创新的解决方案，并支持智能工厂倡议。快速的城市化和技术投资也推动了整个地区的大幅增长。

竞争格局

关键行业参与者

SAS Institute，IBM和Microsoft等主要行业参与者通过提供创新的分析解决方案来推动市场增长

制造市场中竞争激烈的大数据是由关键行业参与者提供创新分析解决方案和服务以优化制造流程的驱动的。 SAS Institute，IBM，Microsoft，Altair Engineering和Accenture通过集成AI，物联网（IoT）和云计算策略的分析平台占有重要的市场份额。这些技术提供了实时见解，预测性维护和供应链效率。这些主要参与者还展示了一个集成的模型 - 硬件选项，数据分析软件以及为不同制造领域的咨询和集成服务 - 与航空航天，电子和汽车等行业。新的和新兴的供应商正在为特定的利基应用程序创建专门的供应商，以开发其独特的市场。虽然当前/新兴的玩家和完整的用户将不断评估本地和全球市场现场并进行创新，以满足其需求智能制造范式，它们有助于制造业中大数据及其全球行业采用的大数据的时间顺序发展。

制造公司中的关键大数据列表

• IBM（美国）
• SAS研究所（美国）
• 微软（美国）
• Oracle（我们。）
• SAP SE（德国）
• 埃森哲（爱尔兰）
• Altair工程（美国）
• TIBCO软件（美国）
• Alteryx（美国）
• FICO（美国）
• 亚马逊（美国）
• Google（美国）
• Informatica（美国）
• 雪花（美国）
• 克卢德拉（我们。）
• Teradata（美国）
• 日立Vantara（日本）
• 戴尔技术（美国）
• 惠普帕卡德企业（美国）
• 西门子（德国）

关键行业发展

• 2025年5月：HD现代和Altair重工业签署了一项战略谅解备忘录，以使用AI和仿真技术推进环保海洋发动机开发。项目目标包括提高设计效率，降低开发时间表以及优化绩效以符合全球运输法规。使用Altair模拟驱动的设计技术，HD现代汽车将帮助Altair的预测分析技术实现这些目标。
• 2025年5月：Altair与Milize Inc.合作，将其RapidMiner数据分析和AI平台分发给日本金融服务业，将Altair的AI技术与MILIZE的财务专业知识相结合。该协作通过启用用于风险管理，合规性和客户分析的快速，低代码AI解决方案来支持数字转换，从而提高运营效率。
• 2025年3月：由NVIDIA NEMO RETRIEVER提供支持的Teradata的Enterprise Vector Store，管理着数十亿个矢量，用于值得信赖的AI申请，例如抹布和代理用例，例如增强呼叫中心。它支持跨云，本地或混合环境的结构化和非结构化数据，以确保缩放和实时洞察力。计划于2025年扩大NVIDIA集成。
• 2024年12月：Teradata与Amazon Bedrock集成了VantageCloud，以启用快速启动的生成AI用例，包括零售项目发现和保险合同检索，可在第2季度2025年提供。TeradatagenaiPython软件包支持可扩展的文本分析API，从AI21 Labs和Anthropic Computerence中掌握了可扩展的文本分析API，并促进了Enthrance Compersecers的经历。
• 2024年10月：Teradata与NVIDIA合作，与Nvidia AI Enterprise一起增强VantageCloud，将NEMO和NIM Microservices集成了自定义大型语言模型，RAG和代理工作流程。该合作伙伴关系使公共和私有云的高性能AI工作负载在2024年11月提供最初的AWS，并且在第1季度2025年第1季度推出了更广泛的功能。

报告覆盖范围

该报告为市场提供了宝贵的见解，并着重于主要公司，产品，部署和大数据在制造业中的领先应用等关键方面。此外，该报告提供了对市场趋势的见解，并强调了关键行业的发展。除了上述因素外，该报告还涵盖了近年来市场增长的几个因素。

获取市场的深入见解， 下载定制

报告范围和细分