米国デラウェア州セルビービル、4 年 2020 月 4.0 日 (Wiredrelease) Global Market Insights, Inc –:製造市場の成長における AI は、中国、日本、韓国などの国々にある高度な製造施設の存在に起因しています。 インダストリー 44 テクノロジーの広範な採用により、AI ソリューションの使用も促進されています。 製造市場におけるヨーロッパの AI は、予測期間中に 43% 以上の CAGR で成長すると予想されます。 この地域の有名な自動車メーカーによる高度な生産技術を組み込むための多額の投資が、市場の成長に拍車をかけています。 アジア太平洋地域は、2018 年に XNUMX% 以上の市場シェアで製造業界の AI をリードしています。
製造市場の AI は、Nvidia や Intel などの大手企業によって支配されています。 これらの企業は、高性能エンタープライズ ソリューションの開発に多額の投資を行っています。 市場で活動している新興企業は、海外市場全体で事業を拡大するために資金調達活動を行っています。 たとえば、2018 年 5 月、Canvass Analytics は Gradient Ventures から XNUMX 万米ドル以上を調達し、ヨーロッパ、アジア、北米地域で市場を拡大するための積極的な販売戦略を追求しました。
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製造市場における AI は、16 年までに 2025 億米ドルを超えると予想されています。ベンチャー キャピタルへの投資の増加が、製造市場における AI の成長を後押ししています。 2016 年には、AI 分野への世界的な投資は 12 億米ドルを超えると予想されています。 取引の価値も指数関数的に増加しており、投資の 60% 以上がデジタル ネイティブとテクノロジー プレーヤーによってリードされています。 デジタル データの可用性の急増により、製造部門での AI 対応システムの使用も促進されています。 2020 年までに、毎秒 1.7 メガバイト以上の新しいデータが生成されると予想されています。 これは、企業がメーカー間で AI テクノロジーと高度なデータ分析ソリューションを使用することを奨励しています。
インダストリー 4.0 テクノロジーの急速な普及により、製造市場での AI の成長が促進されています。 製造業者の間で運用コストを削減し、生産性を向上させる必要性が高まっていることが、インダストリー 4.0 の採用につながる重要な要因です。 高度な技術により、生産性が向上し、製品を市場に出すまでの時間が短縮されます。 これにより、メーカーは顧客の需要を予測し、リアルタイムで業務を顧客の要件に合わせることができます。 これらのソリューションにより、集中的な設備投資を行うことなく、費用対効果の高い信頼性の高い運用が可能になります。
ハードウェア市場は、製造市場における AI の 57% 以上のシェアを占めています。 この成長は、さまざまな業界で AI プロセッサの需要が高まっていることに起因しています。 GPU は、市場で 45% 以上のシェアを持ち、AI プロセッサ市場を支配しています。 高い処理能力と強化されたビジュアル コンテンツのニーズが高まっているため、製造業界での GPU の使用が促進されています。 AI プラットフォーム市場は、予測された期間にわたって指数関数的に成長すると予測されています。 パーソナライズされたソリューションへのニーズの高まりにより、メーカーは AI テクノロジーを自社の製造施設に組み込むようになっています。 AI プラットフォームは、必要なデータをエンド ソリューションに簡単に接続できる機能とともに、洗練されていないワークフローを備えた事前構築済みのアルゴリズムを提供します。
機械学習市場は、47 年の製造市場における AI の収益の 2018% 以上を占めました。このテクノロジは、製造プロセスのあらゆる段階で品質管理を保証するために使用されます。 生産の初期段階で高レベルの精度で製品の品質を予測します。 コンピューター ビジョン市場は、予測期間中に 45% の CAGR で成長すると予想されます。 自動化の台頭と IoT システムの広範な採用により、製造業での IoT システムの使用が促進されています。
物質移動市場は、予測された期間中に 43% 以上の CAGR で成長すると予測されています。 熟練した労働力の確保と採用がますます困難になっているため、企業は、効率と収益性を確保するために労働問題を管理する AI 対応の機械移動ソリューションに移行しています。 製造環境における AI の予測メンテナンスおよび機械検査セグメントは、予測タイムライン中に 44% 以上の CAGR で成長すると予想されます。 製造施設に対する生産性向上への圧力が高まっているため、メンテナンスはコスト削減と効率を高めるための主要な要素となっています。 機械のダウンタイムのコストは、年間 647 億米ドルを超えると予測されています。 この技術により、予防措置を実施するために機械を定期的に停止する必要がなくなります。
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エネルギーおよび電力部門は、予測期間中に 41.2% 以上の CAGR で成長すると予測されています。 企業は、変化する環境に適応する能力があるため、AI テクノロジーに投資しています。 これにより、発電組織はエネルギー需要に関する正確な予測を作成でき、バックアップ メカニズムへの依存を減らすことができます。 重金属および機械産業は、予測期間中に 43% 以上の成長率を記録すると予想されます。 重金属機械部門の企業は、この技術を使用して原材料の消費を最適化し、溶融コストを改善して大幅なコスト削減を実現しています。
製造市場における AI の主要ベンダーは、Advanced Micro Devices、Canvas Analytics、General Vision、Graphcore、IBM、Landing AI、SAP、Sight Machine、UBTECH Robotics、Oracle、Progress Software、Qualcomm、Microsoft、Nvidia、Intel、 Google、Falkonry、AWS、Vicarious。
レポートの目次（ToC）：
第 3 章 製造市場における AI の洞察
はじめに
3.2。 産業セグメンテーション
3.3。 業界の展望、2016〜 2025年
3.3.1. AIプロセッサ市場
3.3.2. 製造市場におけるAI
3.4。 産業エコシステム分析
3.5. 製造業の進化における AI
3.6 規制のあり方
3.6.1。 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
3.6.2。 ペイメントカード業界のデータセキュリティ標準（PCI DSS）
3.6.3. North American Electric Reliability Corp. (NERC) 規格
3.6.4。 連邦情報セキュリティ管理法（FISMA）
3.6.5. 1999 年のグラム・リーチ・ブライリー法 (GLB) 法
3.6.6. 2022 年のサーベンス オクスリー法
3.7。 テクノロジーとイノベーションの展望
3.8。 ユースケース
3.8.1. 工場外
3.8.1.1。 エンジニアリング
3.8.1.2。 サプライチェーンマネジメント
3.8.2. 工場内
3.8.2.1。 製造
3.8.2.2. メンテナンス
3.8.2.3。 品質
3.8.2.4。 ロジスティクス
3.9. AIプロセッサーの価格比較
3.10。 業界への影響力
3.10.1。 成長ドライバー
3.10.1.1. AIへのベンチャーキャピタル投資の増加
3.10.1.2. デジタルデータの指数関数的な増加
3.10.1.3. インダストリー4.0の急速な採用
3.10.1.4. 顧客の行動と需要の変化
3.10.2。 業界の落とし穴と課題
3.10.2.1. レイテンシーに敏感なアプリケーション
3.10.2.2. 熟練した専門家の不足
3.11。 成長ポテンシャル分析
3.12 ポーターの分析
3.13。 ペステル分析
第4章競争力のある風景、2018
はじめに
4.2. 主要な市場参加者、2018 年
4.2.1。 NVIDIA
4.2.2。 インテル
4.2.3。 IBM
4.2.4 AWS
4.2.5。 グーグル
4.3. 2018 年のイノベーション リーダー
4.3.1. キャンバス分析
4.3.2. ファルコンリー
4.3.3. グラフコア
4.3.4. 着陸AI
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この記事からわかること:
- The predictive maintenance and machine inspection segment in AI in the manufacturing landscape is expected to grow at a CAGR of over 44% during the forecast timeline.
- Europe's AI in the manufacturing market is anticipated to grow at a CAGR of over 44% during the forecast timeframe.
- The machine learning market accounted for over 47% of the revenue in AI in the manufacturing market in 2018.
