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세계의 제조 분석 시장
Manufacturing Analytics
상품코드 : 1559746
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 09월
페이지 정보 : 영문 196 Pages
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한글목차

제조 분석 세계 시장은 2030년까지 635억 달러에 도달

2023년에 194억 달러로 추정되는 제조 분석 세계 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 18.5%로 성장하며 2030년에는 635억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 "소프트웨어 구성 요소"는 CAGR 18.9%로 성장을 지속하고, 분석 기간이 끝날 때 458억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 서비스 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 17.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 55억 달러, 중국은 CAGR 18.0%로 성장할 것으로 예측

미국 제조 분석 시장은 2023년 55억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 99억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간 2023-2030년의 CAGR은 18.0%입니다. 다른 주목할만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 16.3%와 15.4%로 예측되고 있습니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 12.6%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 제조 분석 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 요약

제조 분석이란 무엇인가?

제조 분석은 제조 공정 최적화, 제품 품질 향상, 비즈니스 효율성 향상을 목표로 하는 데이터 분석 도구 및 기술 활용을 의미합니다. 센서, 기계, 기업 시스템 등 다양한 소스에서 데이터를 수집 및 분석함으로써 제조업체는 생산 성능에 대한 실시간 통찰력을 얻고 병목 현상을 파악하고 유지 보수 필요성을 예측할 수 있습니다. 이 데이터 중심의 접근 방식을 통해 기업은 더 많은 정보를 기반으로 의사 결정을 내리고, 다운타임을 줄이고, 제품 품질을 향상시키고, 낭비를 최소화할 수 있습니다. 제조 분석는 보다 스마트하고 민첩한 제조 작업을 가능하게 함으로써 생산 공정을 변화시킵니다. 이것은 오늘날의 경쟁이 치열하고 빠르게 진화하는 업계 상황에서 필수적입니다.

기술의 진보는 제조 분석의 혁신을 어떻게 촉진하고 있는가?

특히 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 사물인터넷(IIoT) 분야의 기술 진보는 제조 분석의 기능에 혁명을 일으키고 있습니다. AI와 ML의 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 인간의 오퍼레이터가 놓칠 수 있는 패턴이나 이상을 특정할 수 있습니다. 이 예측 능력은 예방 보전에 필수적이며 제조업체는 가동 중지 시간을 유발하기 전에 잠재적인 문제를 해결할 수 있습니다. IIoT는 기계, 센서, 시스템 간의 원활한 연결을 가능하게 하고 효율성 향상과 리소스 사용 최적화를 위해 분석 가능한 데이터의 지속적인 스트림을 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅 및 에지 컴퓨팅은 보다 출처에 가까운 실시간 데이터 처리 및 분석을 가능하게 하고 보다 빠르고 정확한 의사 결정을 보장함으로써 제조 분석을 더욱 강화하고 있습니다.

제조 분석의 도입에는 어떤 문제가 있는가?

제조 분석의 도입에는 특히 데이터 통합, 보안, 즉전력에 관한 몇 가지 과제가 있습니다. 주요 과제 중 하나는 다양한 시스템과 기계의 데이터를 통합하는 것입니다. 대부분은 다른 프로토콜을 사용하거나 연결성이 부족합니다. 이 때문에 분석을 위한 통합된 데이터 플랫폼을 구축하는 것이 어려워질 수 있습니다. 또한 더 많은 데이터가 수집되고 분석됨에 따라 사이버 보안이 중요한 관심사가 됩니다. 특히 제조업무의 디지털화가 진행됨에 따라 데이터가 침해나 사이버 공격으로부터 확실하게 보호되는 것이 필수적입니다. 또 다른 과제는 직원들이 고도의 분석 도구를 사용하기에 충분한 교육을 받는 것입니다. 많은 제조업은 기술 격차에 직면하고 있으며, 직원은 데이터 통찰력을 해석하고 효과적으로 행동하는 데 필요한 전문 지식이 없을 수 있습니다.

제조 분석 시장의 성장은 여러 요인에 의해 발생

제조 분석 시장의 성장은 IIoT의 도입 확대, 업무 효율화 요구 증가, AI 및 머신러닝 기술의 발전 등 여러 요인에 의해 야기됩니다. 제조업체는 경쟁력을 유지하기 위해 생산 실적에 대한 실시간 고려사항을 제공하는 분석 솔루션에 투자하여 비용 절감과 제품 품질 향상에 도움을 줍니다. IIoT의 부상은 보다 연결된 데이터 구동 공장을 가능하게 하고 프로세스를 최적화하기 위해 분석할 수 있는 풍부한 정보를 제공합니다. 또한 AI와 머신러닝을 통해 장비 고장 예측과 공급망 관리 개선을 용이하게 하고 제조 분석의 채택을 더욱 촉진하고 있습니다. 이러한 요인은 스마트 제조 기술 채택에 대한 압력 증가와 함께 제조 분석 시장의 견조한 성장을 가속할 것으로 예상됩니다.

조사 대상 기업 예(전 46건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

JHS
영문 목차

영문목차

Global Manufacturing Analytics Market to Reach US$63.5 Billion by 2030

The global market for Manufacturing Analytics estimated at US$19.4 Billion in the year 2023, is expected to reach US$63.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 18.5% over the analysis period 2023-2030. Software Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 18.9% CAGR and reach US$45.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 17.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$5.5 Billion While China is Forecast to Grow at 18.0% CAGR

The Manufacturing Analytics market in the U.S. is estimated at US$5.5 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$9.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 18.0% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 16.3% and 15.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 12.6% CAGR.

Global Manufacturing Analytics Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Manufacturing Analytics and How Is It Transforming Production Processes?

Manufacturing analytics refers to the use of data analytics tools and techniques to optimize manufacturing processes, improve product quality, and enhance operational efficiency. By collecting and analyzing data from various sources—such as sensors, machines, and enterprise systems—manufacturers can gain real-time insights into production performance, identify bottlenecks, and predict maintenance needs. This data-driven approach allows companies to make more informed decisions, reducing downtime, improving product quality, and minimizing waste. Manufacturing analytics is transforming production processes by enabling smarter, more agile manufacturing operations, which are essential in today's competitive and rapidly evolving industrial landscape.

How Are Technological Advancements Driving Innovation in Manufacturing Analytics?

Technological advancements, particularly in the areas of artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and the Industrial Internet of Things (IIoT), are revolutionizing the capabilities of manufacturing analytics. AI and ML algorithms can analyze vast amounts of data in real time, identifying patterns and anomalies that human operators might miss. This predictive capability is crucial for preventive maintenance, allowing manufacturers to address potential issues before they cause downtime. IIoT enables seamless connectivity between machines, sensors, and systems, providing a continuous stream of data that can be analyzed to improve efficiency and optimize resource use. Cloud computing and edge computing are further enhancing manufacturing analytics by enabling real-time data processing and analysis closer to the source, ensuring faster and more accurate decision-making.

What Challenges Are Associated with Implementing Manufacturing Analytics?

Implementing manufacturing analytics comes with several challenges, particularly related to data integration, security, and workforce readiness. One of the main issues is the integration of data from diverse systems and machines, many of which may use different protocols or lack connectivity. This can make it difficult to create a unified data platform for analysis. Additionally, as more data is collected and analyzed, cybersecurity becomes a critical concern. Ensuring that data is protected from breaches and cyberattacks is essential, especially as manufacturing operations become increasingly digitized. Another challenge is ensuring that the workforce is adequately trained to use advanced analytics tools. Many manufacturers face a skills gap, as employees may not have the necessary expertise to interpret and act on data insights effectively.

Growth in the Manufacturing Analytics Market Is Driven by Several Factors

The growth in the manufacturing analytics market is driven by several factors, including the increasing adoption of IIoT, the growing demand for operational efficiency, and advancements in AI and machine learning technologies. As manufacturers strive to remain competitive, they are investing in analytics solutions that provide real-time insights into production performance, helping to reduce costs and improve product quality. The rise of IIoT is enabling more connected and data-driven factories, providing a wealth of information that can be analyzed to optimize processes. Additionally, AI and machine learning are making it easier to predict equipment failures and improve supply chain management, further driving the adoption of manufacturing analytics. These factors, combined with the growing pressure to adopt smart manufacturing practices, are expected to fuel robust growth in the manufacturing analytics market.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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