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스마트 제조용 빅데이터 분석 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트(컴포넌트별, 도입별, 조직 규모별, 기술별, 업계별, 용도별, 지역별, 전망과 예측(2024-2031년)
Global Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Deployment, By Organization Size, By Technology, By Industry Vertical, By Application, By Regional Outlook and Forecast, 2024 - 2031
상품코드 : 1575557
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2024년 10월
페이지 정보 : 영문 623 Pages
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한글목차

세계의 스마트 제조용 빅데이터 분석 시장 규모는 예측 기간 중 19.7%의 CAGR로 시장 성장하며, 2031년까지 3,569억 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

KBV Cardinal matrix에서 제시된 분석에 따르면 Microsoft Corporation은 스마트 제조용 빅데이터 분석 시장의 선구자입니다. 2022년 6월, Microsoft Corporation는 Procter&Gamble(P&G)와 제휴하고, Microsoft Cloud를 사용해 P&G 디지털 제조를 강화했습니다. IBM Corporation, Siemens AG, General Electric Company등의 기업은 스마트 제조용 빅데이터 분석 시장의 주요 이노베이터의 일부입니다.

시장 성장 요인

기존의 유지보수 전략은 반응형 또는 예약형 유지보수를 자주 사용하지만, 비용이 많이 들고 비효율적일 수 있습니다. 반응형 정비는 고장이 발생한 후에야 문제를 해결하므로 예기치 않은 다운 타임이 발생하고 장비가 손상 될 수 있습니다. 예정된 유지보수는 더 낫지만 장비의 실제 상태를 고려하지 않기 때문에 여전히 비효율적입니다. 반면 예측 유지보수는 빅데이터 분석을 사용하여 기계 상태를 지속적으로 모니터링하고 고장이 발생하기 전에 예측합니다. 이 기능은 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고 운영 효율성을 개선하며 스마트 제조에서 예측 정비 솔루션의 채택을 촉진합니다. 따라서 운영 중단 시간을 줄이기 위해 예측 유지보수에 대한 강조가 강화되어 시장 성장을 가속할 수 있습니다.

인더스트리 4.0은 제조 공정의 디지털화와 자동화에 중점을 두고 있으며, 센서, 기계, 생산 라인 등 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 빅데이터 분석 툴은 이 데이터를 처리하고 분석하여 인사이트을 얻고, 워크플로우를 최적화하고, 자동화를 강화하여 궁극적으로 생산성을 향상시키고 운영 비용을 절감하는 데 필수적입니다. 이러한 경쟁 우위는 제조업체들이 이러한 인사이트을 활용하여 제품 및 서비스를 강화하기 위해 노력함에 따라 스마트 제조 분야의 빅데이터 분석 시장의 성장을 가속하고 있습니다. 따라서 제조 분야에서 인더스트리 4.0 기술의 채택이 증가하면 시장 성장을 가속할 것입니다.

시장 성장 억제요인

스마트 제조 기술을 구현하려면 일반적으로 고급 하드웨어와 인프라에 대한 막대한 투자가 필요합니다. 여기에는 IoT 장비, 센서, 로봇, 첨단 기계 및 기타 스마트 장비의 설치가 포함됩니다. 이러한 컴포넌트는 종종 고가이며, 특히 대규모 제조 작업의 경우 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 이러한 기술의 통합을 지원하는 강력한 고성능 인프라의 필요성은 초기 투자 요건을 더욱 증가시켜 많은 제조업체에게 재정적 어려움을 야기하고 있습니다. 장기적인 이점은 분명하지만, 초기 비용이 재정적 능력을 초과할 수 있으며, 이는 이러한 첨단 기술을 구현할 수 있는 능력을 제한하고 전체 시장 확장을 방해할 수 있습니다. 따라서 높은 초기 투자 비용이 시장 성장을 저해하고 있습니다.

컴포넌트 전망

컴포넌트를 기준으로 시장은 소프트웨어 및 서비스로 나뉩니다. 서비스 부문은 2023년 시장에서 39%의 매출 점유율을 차지했습니다. 이 부문은 제조업체가 이러한 기술을 효과적으로 활용하는 데 필요한 전문 지식과 지원을 제공함으로써 빅데이터 분석의 전반적인 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 빅데이터 분석 솔루션을 채택하는 조직이 증가함에 따라 관련 서비스에 대한 수요는 계속 증가하고 있으며, 이는 종합적인 데이터 관리 및 분석 접근 방식의 중요성을 강조하고 있습니다.

도입 전망

배치 모드에 따라 시장은 온프레미스와 클라우드 기반으로 나뉩니다. 클라우드 기반 부문은 2023년 스마트 제조 빅데이터 분석 시장에서 57%의 매출 점유율을 기록했습니다. 클라우드 기반 분석으로의 전환은 유연성, 확장성 및 비용 효율성을 제공하는 솔루션에 대한 제조업체의 선호도가 증가하고 있음을 보여줍니다. 기업이 디지털 전환 전략을 채택함에 따라 어디서든 실시간으로 대량의 데이터에 액세스하고 분석할 수 있는 능력이 필수적이기 때문에 스마트 제조 분야에서 클라우드 기반 분석에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

클라우드 기반 전망

클라우드 기반 부문은 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드로 세분화되어 있으며, 2023년 퍼블릭 클라우드 부문은 스마트 제조 빅데이터 분석 시장에서 44%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 차지할 것으로 예상됩니다. 퍼블릭 클라우드 솔루션을 통해 제조업체는 방대한 양의 데이터를 활용하여 실시간 분석을 통해 운영 효율성과 의사결정을 강화할 수 있게 되었습니다. 이러한 추세는 고급 분석 기능을 촉진하고 업계내 혁신과 경쟁 우위를 촉진하는 데 기여했습니다.

조직 규모 전망

조직 규모에 따라 시장은 대기업과 중소기업(SME)으로 나뉘며, 2023년에는 중소기업(SME) 부문이 시장에서 44%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 중소기업은 대기업에 비해 규모는 작지만 경쟁력을 강화하는 데 있으며, 빅데이터 분석의 가치를 점점 더 많이 인식하고 있습니다. 이들 기업은 빅데이터 분석을 활용하여 제조 공정를 개선하고 운영 비용을 절감하며 혁신을 주도하고 있습니다.

용도 전망

용도에 따라 시장은 예지보전, 공급망 최적화, 품질관리, 생산 최적화, 자산관리 등으로 분류되며, 2023년 예지보전 부문은 시장에서 25%의 매출 점유율을 기록했습니다. 이러한 큰 폭의 성장은 제조업체들이 다운타임을 최소화하고 운영 효율성을 개선하는 데 점점 더 많은 초점을 맞추고 있기 때문입니다. 예지보전은 데이터 분석을 통해 장비의 고장을 예측하고 선제적으로 유지보수를 예약함으로써 비용을 절감하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

산업 전망

산업별로는 자동차, 전자, 항공우주 및 방위, 의료 및 제약, 에너지 및 유틸리티, 식품 및 음료, 기타로 나뉘며, 2023년 전자 부문은 시장에서 19%의 매출 점유율을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 성과는 전자 산업의 급속한 기술 발전으로 인해 제조업체들이 제품 품질 향상, 생산 공정 간소화, 공급망 관리 최적화를 위해 빅데이터 분석을 활용하는 사례가 증가하고 있기 때문입니다. 이 분야에서 스마트 제조 관행을 통합함으로써 분석은 혁신과 효율성을 위한 필수적인 툴이 되고 있습니다.

기술 전망

기술에 따라 시장은 인공지능(AI), 머신러닝, 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅 등으로 나뉩니다. 인공지능(AI) 부문은 2023년 스마트 제조 빅데이터 분석 시장에서 34%의 매출 점유율을 차지할 것으로 예상되며, AI는 대규모 데이터세트를 처리하고, 패턴을 식별하고, 의사결정 프로세스를 강화하는 실용적인 인사이트을 생성하는 데 필수적입니다. AI를 업무에 통합하면 제조업체는 생산 일정을 최적화하고 품질관리를 개선하며 운영 비용을 절감할 수 있으며, 스마트 제조 전략의 중요한 컴포넌트가 될 수 있습니다.

지역 전망

지역별로 보면 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카에 걸쳐 분석되었습니다. 북미는 2023년 시장에서 39%의 매출 점유율을 기록했습니다. 이는 탄탄한 제조 부문, 첨단 기술 인프라 및 연구개발에 대한 높은 수준의 투자에 기인 할 수 있습니다. 북미 제조업체들은 운영 효율성을 높이고, 공급망을 최적화하고, 제품 품질을 개선하기 위해 빅데이터 분석 솔루션을 채택하는 경향이 증가하고 있습니다.

목차

제1장 시장 범위와 조사 방법

제2장 시장 개관

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 - 세계

제5장 세계의 스마트 제조용 빅데이터 분석 시장 규모 : 컴포넌트별

제6장 세계의 스마트 제조용 빅데이터 분석 시장 규모 : 도입 모드별

제7장 세계의 스마트 제조용 빅데이터 분석 시장 규모 : 조직 규모별

제8장 세계의 스마트 제조용 빅데이터 분석 시장 규모 : 기술별

제9장 세계의 스마트 제조용 빅데이터 분석 시장 규모 : 업계별

제10장 세계의 스마트 제조용 빅데이터 분석 시장 규모 : 용도별

제11장 세계의 스마트 제조용 빅데이터 분석 시장 규모 : 지역별

KSA
영문 목차

영문목차

The Global Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market size is expected to reach $356.9 billion by 2031, rising at a market growth of 19.7% CAGR during the forecast period.

Cloud computing enables manufacturers to store and analyze vast amounts of data without extensive on-premises infrastructure. By utilizing cloud-based solutions, manufacturers can reduce costs, improve data accessibility, and enhance their ability to innovate, further driving the growth of cloud computing within the smart manufacturing landscape. Therefore, the cloud computing segment held 14% revenue share in the market in 2023. This flexibility and scalability make it easier for organizations to leverage advanced analytics tools and collaborate across geographically dispersed teams.

The major strategies followed by the market participants are Partnerships as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In June, 2024, IBM Corporation teamed up with Telefonica Tech, an IT service management company to enhance AI, analytics, and data management solutions. This collaboration will deploy SHARK.X, a multi-cloud platform, and establish a use case office for client pilots. Additionally, In August, 2024, GE Vernova and Systems With Intelligence (SWI) signed an agreement at the CIGRE event in Paris to develop advanced substation monitoring solutions. This aims to integrate technologies like gas sensing and infrared thermography, aiming to enhance grid asset management and improve reliability for utilities and Transmission System Operators.

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Microsoft Corporation is the forerunner in the Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market. In June, 2022, Microsoft Corporation teamed up with Procter & Gamble (P&G) to enhance P&G's digital manufacturing using Microsoft Cloud. Companies such as IBM Corporation, Siemens AG, and General Electric Company are some of the key innovators in Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market.

Market Growth Factors

Reactive or scheduled upkeep is frequently employed in conventional maintenance strategies, which can be costly and inefficient. Reactive maintenance addresses issues only after a failure occurs, leading to unexpected downtime and potential damage to equipment. Scheduled maintenance, while better, can still be inefficient as it does not account for the actual condition of the equipment. On the other hand, predictive maintenance uses big data analytics to continuously monitor the condition of machinery and predict failures before they happen. This capability reduces unplanned downtime, enhances operational efficiency, and drives the adoption of predictive maintenance solutions in the smart manufacturing. Hence, an enhanced focus on predictive maintenance to reduce operational downtime propels the market's growth.

Industry 4.0 emphasizes the digitization and automation of manufacturing processes, leading to the generation of vast amounts of data from various sources such as sensors, machines, and production lines. Big data analytics tools are essential for processing and analyzing this data to uncover insights, optimize workflows, and enhance automation, ultimately improving productivity and reducing operational costs. This competitive advantage is fuelling the growth of the big data analytics in smart manufacturing market as manufacturers seek to leverage these insights to enhance their offerings. Thus, the increasing adoption of Industry 4.0 technologies in manufacturing drives the market's growth.

Market Restraining Factors

Implementing smart manufacturing technologies typically requires substantial investment in advanced hardware and infrastructure. This includes installing IoT devices, sensors, robotics, advanced machinery, and other smart equipment. These components are often costly, and the expenses can quickly increase, especially for large-scale manufacturing operations. The need for robust and high-performance infrastructure to support the integration of these technologies further escalates the initial investment requirements, posing a financial challenge for many manufacturers. Even though the long-term advantages are evident, the initial expenses may be beyond their financial capacity, which limits their capacity to implement these sophisticated technologies and impedes the overall market expansion. Thus, high initial investment costs are hampering the growth of the market.

Component Outlook

Based on component, the market is divided into software and services. The services segment procured 39% revenue share in the market in 2023. This segment plays a crucial role in enhancing the overall effectiveness of big data analytics by providing manufacturers with the necessary expertise and support to leverage these technologies effectively. As organizations increasingly adopt big data analytics solutions, the demand for related services continues to rise, highlighting the importance of a well-rounded data management and analysis approach.

Deployment Outlook

On the basis of deployment mode, the market is segmented into on-premises and cloud-based. The cloud-based segment recorded 57% revenue share in the big data analytics in smart manufacturing market in 2023. This shift toward cloud-based analytics highlights the growing preference among manufacturers for solutions that offer flexibility, scalability, and cost efficiency. As companies increasingly adopt digital transformation strategies, the ability to access and analyze vast amounts of data in real-time from anywhere has become essential, driving the demand for cloud-based analytics in the smart manufacturing sector.

Cloud-based Outlook

The cloud-based segment is further subdivided into public cloud, private cloud, and hybrid cloud. In 2023, the public cloud segment attained 44% revenue share in the big data analytics in smart manufacturing market. Public cloud solutions enabled manufacturers to leverage vast amounts of data for real-time analytics, enhancing operational efficiency and decision-making. This trend facilitated advanced analytics capabilities, fostering innovation and competitive advantages within the industry.

Organization Size Outlook

On the basis of organization size, the market is segmented into large enterprises and small & medium-sized enterprises (SMEs). In 2023, the small & medium-sized enterprises (SMEs) segment attained 44% revenue share in the market. SMEs, although smaller in scale compared to large enterprises, are increasingly recognizing the value of big data analytics in enhancing their competitive edge. These enterprises are leveraging big data analytics to improve their manufacturing processes, reduce operational costs, and drive innovation.

Application Outlook

Based on application, the market is categorized into predictive maintenance, supply chain optimization, quality management, production optimization, asset management, and others. In 2023, the predictive maintenance segment registered 25% revenue share in the market. This significant growth can be attributed to manufacturers' increasing focus on minimizing downtime and enhancing operational efficiency. Predictive maintenance leverages data analytics to forecast equipment failures and proactively schedule maintenance, reducing costs and improving productivity.

Industry Vertical Outlook

By industry vertical, the market is divided into automotive, electronics, aerospace & defense, healthcare & pharmaceuticals, energy & utilities, food & beverages, and others. In 2023, the electronics segment registered 19% revenue share in the market. This performance can be attributed to the rapid technological advancements within the electronics industry, where manufacturers are increasingly leveraging big data analytics to enhance product quality, streamline production processes, and optimize supply chain management. Integrating smart manufacturing practices in this sector has made analytics an indispensable tool for innovation and efficiency.

Technology Outlook

Based on technology, the market is divided into artificial intelligence (AI), machine learning, internet of things (IoT), cloud computing, and others. The artificial intelligence (AI) segment attained 34% revenue share in the big data analytics in smart manufacturing market in 2023. AI is critical in processing large datasets, identifying patterns, and generating actionable insights that enhance decision-making processes. By integrating AI into their operations, manufacturers can optimize production schedules, improve quality control, and reduce operational costs, making it a pivotal component of smart manufacturing strategies.

Regional Outlook

Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America region witnessed 39% revenue share in the market in 2023. This can be attributed to a robust manufacturing sector, advanced technological infrastructure, and a high level of investment in research and development. North American manufacturers are increasingly adopting big data analytics solutions to enhance operational efficiency, optimize supply chains, and improve product quality.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market Report Segmentation

By Component

By Deployment Mode

By Organization Size

By Technology

By Industry Vertical

By Application

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Global Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market by Component

Chapter 6. Global Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market by Deployment Mode

Chapter 7. Global Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market by Organization Size

Chapter 8. Global Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market by Technology

Chapter 9. Global Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market by Industry Vertical

Chapter 10. Global Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market by Application

Chapter 11. Global Big Data Analytics in Smart Manufacturing Market by Region

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