2019년 제조업 분야의 AI 시장 규모는 81억 4천만 달러로 평가되었으며, 전체 시장 수익은 2019년부터 2032년까지 37.7% 성장하여 약 6,951억 6천만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.
제조에 인공지능(AI)을 통합함으로써 생산 프로세스가 혁신되어 효율성, 품질 관리 및 예측 유지 관리가 향상되었습니다. AI 기반 자동화, 로봇 공학 및 데이터 분석은 리소스 활용을 최적화하고 가동 중단 시간을 최소화합니다. AI 기반 산업 솔루션 채택은 계속해서 증가하여 스마트 제조의 미래를 변화시키고 있습니다.
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제조 분야의 AI 시장 보고서는 전문 시장 분석가로 구성된 당사 팀의 심층적인 조사 및 분석의 결과물입니다. 산업 경쟁, 소비자 동향, 기술 혁신을 포함하여 제조 분야의 AI 시장을 형성하는 주요 요인을 다룹니다. 이 보고서는 산업 전문가를 위한 전략적 리소스 역할을 하며, 역동적인 시장에서 정보에 입각한 의사 결정과 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 합니다. 포괄적인 통찰력과 실행 가능한 인텔리전스를 갖춘 제조 분야의 AI 시장 보고서는 산업에서 성장과 성공을 위한 귀중한 기회를 제공합니다.
경쟁 분석
제조 분야의 AI 시장은 경쟁이 치열하며, 주요 업체들은 혁신, 전략적 파트너십, 합병 및 인수에 집중하여 시장 지위를 강화하고 있습니다. 주목할 만한 회사는 다음과 같습니다.
- Microsoft Corporation (미국)
- Google LLC(미국)
- IBM Corporation (미국)
- Amazon.com Inc. (미국)
- NVIDIA Corporation (미국)
- 지멘스 AG(독일)
- 제너럴 일렉트릭(미국)
- SAP SE(독일)
- Rockwell Automation, Inc. (미국)
- 미쓰비시 전기 주식회사(일본)
이해관계자를 위한 주요 이점
제조 시장 보고서의 AI는 이해 관계자에게 2024년부터 2032년까지의 시장 세그먼트, 추세, 추정치 및 역학에 대한 정량적 분석을 포함한 포괄적인 혜택을 제공합니다. 전략적 의사 결정을 위한 포터의 5가지 힘 분석으로 뒷받침되는 주요 동인, 제약 및 기회에 대한 통찰력을 제공합니다. 보고서의 세분화 분석은 시장 기회를 식별하는 반면, 주요 국가의 지역별 수익 매핑은 자세한 재무적 관점을 제공합니다. 또한 시장 참여자의 벤치마킹 및 포지셔닝과 지역 및 글로벌 추세, 주요 참여자 및 성장 전략에 대한 분석이 포함됩니다.
최근 산업 개발
이 회사는 AI 기반 제품 포트폴리오를 확장하는 데 중점을 두고 있습니다. Google LLC는 중국, 인도, 영국, 미국 등 여러 국가의 회사를 인수하고 있습니다. 40억 달러 규모의 30개 AI 스타트업과 함께 Google LLC는 AI 인수 회사 목록에서 1위를 차지했습니다. 이 회사는 또한 제조 산업에서 AI를 구현하는 데 중점을 두고 있습니다. 클라우드 AI를 제공하여 프로세스 속도를 높이고 극대화하고 근로자의 건강과 안전을 보호하고 있습니다. 또한 제조 산업에서 AI의 배포와 사용을 용이하게 하는 솔루션과 도구를 만드는 데 투자하고 있습니다.
- Siemens와 Microsoft는 산업용 AI를 향상시키고 제품 수명 주기 관리를 혁신하기 위해 협력합니다. Siemens의 Teamcenter 소프트웨어를 Microsoft Teams 및 Azure OpenAI Service의 언어 모델과 통합하면 혁신과 효율성이 향상됩니다. 이 파트너십은 원활한 기능 간 협업을 촉진하여 설계, 엔지니어링, 제조 및 제품 운영의 발전을 촉진하여 산업 기술 통합에서 큰 도약을 이룹니다.
- Google Cloud는 생산성을 높이고 디지털 혁신을 실현하기 위해 헬스케어 및 제조를 위한 산업 중심의 Generative AI 솔루션을 출시합니다. 이러한 움직임은 산업별 발전을 위해 AI를 활용하는 데 있어 중요한 단계를 의미합니다.
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운전자 및 제지 장치
- 운전자:
- 비용을 절감하고 생산성을 높이기 위해 제조 공정의 자동화 및 효율성에 대한 요구가 커지고 있습니다.
- 머신 러닝, 예측 분석 등 AI 기술이 발전하면서 보다 스마트한 의사 결정과 프로세스 최적화가 가능해졌습니다.
- 제약사항:
- 높은 구현 비용과 기존 제조 시스템에 AI 솔루션을 통합하는 데 따른 복잡성으로 인해 도입이 제한될 수 있습니다.
- 데이터 보안, 개인정보 보호, 일자리 대체 가능성에 대한 우려가 직장에서 AI 기술을 수용하는 데 방해가 될 수 있습니다.
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