AI in Industrial Machinery Market, Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis and Forecast, 2024-2032
산업 기계용 AI 시장 규모는 제조 프로세스에서 업무 효율과 생산성 향상의 필요성에 의해 촉진되며, 2024-2032년 CAGR 27.2%를 기록할 것으로 예측됩니다.
머신러닝(ML) 및 예측 분석과 같은 기술을 활용하여 AI는 기계가 실시간 데이터 분석을 통해 생산 일정을 최적화하고 장비의 고장을 예측할 수 있는 능력을 부여합니다. 이러한 예지보전은 다운타임을 억제할 뿐만 아니라 유지보수 비용도 절감할 수 있습니다. 또한 AI를 활용한 자동화는 제조업의 정확도와 속도를 모두 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 2024년 5월 컴포저블(Composable)은 엔지니어가 실제 시나리오에 운영자의 전문 지식을 통합하여 AI 에이전트를 직접 훈련할 수 있는 노코드 UI 플랫폼을 발표했습니다.
스마트 제조의 부상과 인더스트리 4.0으로의 추진은 시장 성장을 더욱 촉진할 것입니다. AI는 기계, 센서 및 제어 시스템 간의 원활한 상호 작용을 촉진하는 데 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 기업이 상호 연결된 자동화 생산 환경으로 이동함에 따라 AI는 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 향상된 연결성은 실시간 모니터링뿐만 아니라 제조 분야에서 민첩한 의사결정을 가능하게 합니다.
기술별로는 첨단 시각 분석 및 품질관리의 역할에 힘입어 컴퓨터 버전별 산업 기계용 AI 시장 규모가 2024-2032년 사이 크게 성장할 것으로 예상되며, AI와 통합된 컴퓨터 비전 기술은 센서와 카메라의 시각 데이터를 정확하게 해석하고 분석할 수 있는 능력을 기계에 부여합니다. 센서와 카메라의 시각 데이터를 정확하게 해석하고 분석할 수 있는 능력을 기계에 부여합니다. 이러한 정확성은 결함 감지, 품질 보증 및 자동 검사를 강화하여 높은 생산 수준을 보장하고 낭비를 최소화합니다.
품질관리 용도 분야의 산업 기계용 AI 시장은 2032년까지 확대될 것으로 예상되며, AI 기반 품질관리 시스템은 고급 알고리즘과 ML을 활용하여 제품 데이터를 면밀히 조사하고 결함을 식별하며 엄격한 품질 벤치마킹을 유지합니다. 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 능력은 인간 검사자를 능가하여 오류를 줄이고 낭비를 줄일 수 있습니다.
아시아태평양의 산업 기계 산업에서 AI는 2024-2032년 상당한 속도로 성장할 것으로 예측됩니다. 이러한 급격한 성장은 급속한 산업화와 기술 발전에 힘입은 바 큽니다. 중국, 인도, 일본과 같은 제조 강국들이 역량을 강화함에 따라 산업 공정의 효율성과 혁신을 촉진하기 위한 AI 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 조사 범위
제2장 개요
제3장 업계 인사이트
- 에코시스템 분석
- 밸류체인에 영향을 미치는 요인
- 이익률 분석
- 파괴
- 향후 전망
- 제조업체
- 유통업체
- 공급업체 상황
- 이익률 분석
- 기술 개요
- 규제 상황
- 영향요인
- 촉진요인
- 제조업에서 Al 채택의 증가
- IOT 및 클라우드 컴퓨팅과의 통합
- 첨단 분석과 의사결정
- 업계의 잠재적 리스크 & 과제
- 성장 가능성 분석
- Porter의 산업 분석
- PESTEL 분석
제4장 경쟁 구도
- 서론
- 기업 점유율 분석
- 경쟁 포지셔닝 매트릭스
- 전략 전망 매트릭스
제5장 시장 추산·예측 : 컴포넌트별, 2021-2032년
제6장 시장 추산·예측 : 기술별, 2021-2032년
- 주요 동향
- 기계학습
- 컴퓨터 비전
- 문맥 인식
- 자연언어처리
제7장 시장 추산·예측 : 용도별, 2021-2032년
- 주요 동향
- 예지보전
- 품질관리
- 프로세스 최적화
- 공급망 최적화
- 지능형·로보틱스
- 자율주행차와 유도 시스템
- 에너지 관리
- 휴먼·머신·인터페이스
- 기타
제8장 시장 추산·예측 : 최종 용도별, 2021-2032년
- 주요 동향
- 농업
- 건설
- 포장
- 식품 가공
- 광업
- 반도체
제9장 시장 추산·예측 : 지역별, 2021-2032년
- 주요 동향
- 북미
- 유럽
- 영국
- 독일
- 프랑스
- 이탈리아
- 스페인
- 러시아
- 기타 유럽
- 아시아태평양
- 라틴아메리카
- 중동 및 아프리카
- 남아프리카공화국
- 사우디아라비아
- 아랍에미리트
- 기타 중동 및 아프리카
제10장 기업 개요
- ABB Ltd.
- Amazon Web Services(AWS)
- Cisco Systems, Inc.
- FANUC Corporation
- Google LLC
- Hitachi, Ltd.
- Honeywell International Inc.
- IBM Corporation
- Intel Corporation
- Microsoft Corporation
- NVIDIA Corporation
- Qualcomm Technologies
- Rockwell Automation, Inc.
- Schneider Electric SE
- Siemens AG
KSA
AI in industrial machinery market size is anticipated to witness a 27.2% CAGR between 2024 and 2032 driven by the need for increased operational efficiency and productivity in manufacturing processes. By leveraging technologies like machine learning (ML) and predictive analytics, AI empowers machinery to conduct real-time data analyses, optimize production schedules, and foresee equipment failures. Such predictive maintenance not only curtails downtime but also trims maintenance expenses. Furthermore, AI-driven automation amplifies both precision and speed in manufacturing. For example, in May 2024, Composable unveiled a No-Code UI platform, enabling engineers to train AI agents directly by integrating operator expertise into real-world scenarios.
The ascent of smart manufacturing and the push towards Industry 4.0 is set to further propel the market growth. As enterprises gravitate towards interconnected and automated production landscapes, AI plays a pivotal role in fostering seamless interactions among machines, sensors, and control systems. This enhanced connectivity not only allows for real-time monitoring but also agile decision-making in manufacturing.
The overall industry is divided into component, technology, application, end use, and region.
Based on technology, the AI in industrial machinery market size from the computer version segment is slated to witness significant growth during 2024-2032 driven by its role in advanced visual analysis and quality control. When integrated with AI, computer vision technologies empower machinery to accurately interpret and analyze visual data from sensors and cameras. This precision bolsters defect detection, quality assurance, and automated inspections, ensuring high production standards and minimizing waste.
AI in industrial machinery market from the quality control application segment is anticipated to expand through 2032. AI-driven quality control systems harness advanced algorithms and ML to scrutinize product data, identify defects, and uphold rigorous quality benchmarks. Their ability to swiftly and accurately process vast data volumes surpasses human inspectors, leading to reduced errors and diminished waste.
Asia Pacific AI in industrial machinery industry is anticipated to grow at a significant pace over 2024-2032. This surge is fueled by swift industrialization and technological advancements. As manufacturing powerhouses like China, India, and Japan bolster their capabilities, the demand for AI technologies to drive efficiency and innovation in industrial processes is on the rise.
Table of Contents
Chapter 1 Methodology and Scope
- 1.1 Market scope and definitions
- 1.2 Base estimates and calculations
- 1.3 Forecast calculations
- 1.4 Data sources
- 1.4.1 Primary
- 1.4.2 Secondary
- 1.4.2.1 Paid sources
- 1.4.2.2 Public sources
Chapter 2 Executive Summary
- 2.1 Industry 360° synopsis, 2021-2032
Chapter 3 Industry Insights
- 3.1 Industry ecosystem analysis
- 3.1.1 Factors affecting the value chain
- 3.1.2 Profit margin analysis
- 3.1.3 Disruptions
- 3.1.4 Future outlook
- 3.1.5 Manufacturers
- 3.1.6 Distributors
- 3.2 Supplier landscape
- 3.3 Profit margin analysis
- 3.4 Technological overview
- 3.5 Regulatory landscape
- 3.6 Impact forces
- 3.6.1 Growth drivers
- 3.6.1.1 Rising adoption of Al in manufacturing sector
- 3.6.1.2 Integration with IOT and cloud computing
- 3.6.1.3 Advanced analytics and decision-making
- 3.6.2 Industry pitfalls and challenges
- 3.6.2.1 High implementation costs
- 3.6.2.2 Skill Gap and Workforce Adaptation
- 3.7 Growth potential analysis
- 3.8 Porter's analysis
- 3.9 PESTEL analysis
Chapter 4 Competitive Landscape, 2023
- 4.1 Introduction
- 4.2 Company market share analysis
- 4.3 Competitive positioning matrix
- 4.4 Strategic outlook matrix
Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2021-2032 (USD million)
- 5.1 Key trends
- 5.2 Hardware
- 5.3 Software
- 5.4 Services
Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Technology, 2021-2032 (USD million))
- 6.1 Key trends
- 6.2 Machine learning
- 6.3 Computer vision
- 6.4 Context awareness
- 6.5 Natural language processing
Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021-2032 (USD million)
- 7.1 Key trends
- 7.2 Predictive maintenance
- 7.3 Quality control
- 7.4 Process optimization
- 7.5 Supply chain optimization
- 7.6 Intelligent robotics
- 7.7 Autonomous vehicles and guided systems
- 7.8 Energy management
- 7.9 Human-machine interfaces
- 7.10 Others
Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By End Use, 2021-2032 (USD million)
- 8.1 Key trends
- 8.2 Agriculture
- 8.3 Construction
- 8.4 Packaging
- 8.5 Food processing
- 8.6 Mining
- 8.7 Semiconductor
Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021-2032 (USD million)
- 9.1 Key trends
- 9.2 North America
- 9.3 Europe
- 9.3.1 UK
- 9.3.2 Germany
- 9.3.3 France
- 9.3.4 Italy
- 9.3.5 Spain
- 9.3.6 Russia
- 9.3.7 Rest of Europe
- 9.4 Asia Pacific
- 9.4.1 China
- 9.4.2 India
- 9.4.3 Japan
- 9.4.4 South Korea
- 9.4.5 Australia
- 9.4.6 Rest of Asia Pacific
- 9.5 Latin America
- 9.5.1 Brazil
- 9.5.2 Mexico
- 9.5.3 Rest of Latin America
- 9.6 MEA
- 9.6.1 South Africa
- 9.6.2 Saudi Arabia
- 9.6.3 UAE
- 9.6.4 Rest of MEA
Chapter 10 Company Profiles
- 10.1 ABB Ltd.
- 10.2 Amazon Web Services (AWS)
- 10.3 Cisco Systems, Inc.
- 10.4 FANUC Corporation
- 10.5 Google LLC
- 10.6 Hitachi, Ltd.
- 10.7 Honeywell International Inc.
- 10.8 IBM Corporation
- 10.9 Intel Corporation
- 10.10 Microsoft Corporation
- 10.11 NVIDIA Corporation
- 10.12 Qualcomm Technologies
- 10.13 Rockwell Automation, Inc.
- 10.14 Schneider Electric SE
- 10.15 Siemens AG
