한글목차

AI 품질 검사 시장은 2025년에 2억 3,158만 6,000달러로 평가되며, CAGR 16.19%로 성장하며, 2030년에는 4억 9,048만 5,000달러에 달할 것으로 예측됩니다.

AI 품질 검사는 소프트웨어 기반의 인공지능과 비전 기술을 사용하여 반도체, 의약품, 섬유, 자동차 제조 등의 제품에서 불일치를 감지하고 처리할 수 있도록 지원합니다. 따라서 정확성과 시간 절약 능력으로 인해 AI 기반 품질 검사 용도는 반도체 산업뿐만 아니라 의료, 의류 제조, 자동차 제조 산업 등에서도 보편화되고 있습니다.

시장 동향

• 제조업의 AI 기반 품질관리 소프트웨어 사용 증가: AI 기반 품질관리 소프트웨어의 채택이 급증하는 배경에는 표준 이하의 제품 품질로 인한 제조업체의 운영 비용 상승이 있습니다. 예를 들어 도요타는 제조 결함으로 인해 13억 달러의 손실을 입었습니다. 결함이 있는 부품이 발견되지 않은 채로 최종 제품에 통합되어 운영비용을 증가시키고, 판매되지 않는 상품이 되는 경우가 많습니다.
• AI 비전: AI 비전은 규칙 기반 머신비전 시스템과 같은 기능을 제공함으로써 품질 검사를 강화하는 동시에 사람의 감시 하에 시간이 지남에 따라 반복적으로 개선할 수 있도록 하여 그 효과를 높이고 있습니다.
• 북미: 세계 인공지능 산업을 선도하는 북미는 품질관리 및 검사에 적용하는 등 AI 소프트웨어의 범위와 기능을 확장하기 위해 적극적으로 투자하고 있습니다. 이 지역의 주요 소프트웨어 기업은 제품 및 서비스 포트폴리오를 강화하기 위해 경쟁적으로 AI 제공 제품을 발전시키는 데 주력하고 있습니다.

이 리포트에서 다루고 있는 주요 기업에는 Intel Corp, Kitov Systems, Mitutoyo America Corporation, Landing AI, NEC Corporation, Robert Bosch GmbH, Wenglor Deevio GmbH, Craftworks GmbH, Pleora Technologies Inc, IBM Corporation, Qualitas Technologies, Lincode, Crayon AS 등이 있습니다. :

이 보고서의 주요 장점

• 인사이트 분석 : 고객 부문, 정부 정책 및 사회경제적 요인, 소비자 선호도, 산업별, 기타 하위 부문에 초점을 맞추고 주요 지역뿐만 아니라 신흥 지역까지 포괄하는 상세한 시장 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 경쟁 구도: 세계 주요 기업이 채택하는 전략적 전략을 이해하고, 올바른 전략으로 시장 침투 가능성을 파악할 수 있습니다.
• 시장 동향과 촉진요인 : 역동적인 요인과 매우 중요한 시장 동향, 그리고 이들이 향후 시장 개발을 어떻게 형성할 것인지에 대해 알아봅니다.
• 실행 가능한 제안: 역동적인 환경 속에서 새로운 비즈니스 스트림과 매출을 발굴하기 위한 전략적 의사결정에 인사이트를 활용합니다.
• 다양한 사용자에 대응: 스타트업, 연구기관, 컨설턴트, 중소기업, 대기업에 유익하고 비용 효율적입니다.

어떤 용도로 사용되는가?

산업 및 시장 인사이트, 사업 기회 평가, 제품 수요 예측, 시장 진출 전략, 지역적 확장, 설비 투자 결정, 규제 프레임워크 및 영향, 신제품 개발, 경쟁의 영향

조사 범위

• 2022-2024년의 과거 데이터 & 2025-2030년의 예측 데이터
• 성장 기회, 과제, 공급망 전망, 규제 프레임워크 및 동향 분석
• 경쟁사 포지셔닝, 전략 및 시장 점유율 분석
• 매출 성장 및 예측 부문 및 국가를 포함한 지역별 분석
• 기업 프로파일링(전략, 제품, 재무정보, 주요 동향 등)

목차

제1장 개요

제2장 시장 스냅숏

• 시장 개요
• 시장의 정의
• 조사 범위
• 시장 세분화

제3장 비즈니스 상황

• 시장 성장 촉진요인
• 시장 성장 억제요인
• 시장 기회
• Porter's Five Forces 분석
• 업계 밸류체인 분석
• 정책과 규제
• 전략적 권장사항

제4장 기술 전망

제5장 AI 품질 검사 시장 : 유형별

• 서론
• 사전훈련
• 딥러닝

제6장 AI 품질 검사 시장 : 배포별

• 서론
• 온프레미스
• 클라우드 기반
• 하이브리드

제7장 AI 품질 검사 시장 : 컴포넌트별

• 서론
• 하드웨어
• 소프트웨어
• 서비스

제8장 AI 품질 검사 시장 : 최종사용자별

• 서론
• 반도체
• 제약
• 자동차
• 섬유
• 기타

제9장 AI 품질 검사 시장 : 지역별

• 서론
• 북미
  • 유형별
  • 배포별
  • 컴포넌트별
  • 최종사용자별
  • 국가별
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
• 남미
  • 유형별
  • 배포별
  • 컴포넌트별
  • 최종사용자별
  • 국가별
    • 브라질
    • 아르헨티나
    • 기타
• 유럽
  • 유형별
  • 배포별
  • 컴포넌트별
  • 최종사용자별
  • 국가별
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 기타
• 중동 및 아프리카
  • 유형별
  • 배포별
  • 컴포넌트별
  • 최종사용자별
  • 국가별
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트
    • 기타
• 아시아태평양
  • 유형별
  • 배포별
  • 컴포넌트별
  • 최종사용자별
  • 국가별
    • 중국
    • 일본
    • 인도
    • 한국
    • 호주
    • 싱가포르
    • 인도네시아
    • 기타

제10장 경쟁 환경과 분석

• 주요 기업과 전략 분석
• 시장 점유율 분석
• 합병, 인수, 합의 및 협업
• 경쟁 대시보드

제11장 기업 개요

• Intel Corp.
• Kitov Systems
• Mitutoyo America Corporation
• Landing AI
• NEC Corporation
• Robert Bosch GmbH
• Wenglor Deevio GmbH
• Craftworks GmbH
• Pleora Technologies Inc.
• IBM Corporation
• Qualitas Technologies
• Lincode
• Crayon AS

제12장 부록

• 통화
• 전제조건
• 기준연도와 예측연도 타임라인
• 이해관계자에 대한 주요 이점
• 조사 방법
• 약어

영문목차

The AI Quality Inspection Market, valued at US$490.485 million in 2030 from US$231.586 million in 2025, is projected to grow at a CAGR of 16.19%.

When using software-driven artificial intelligence and vision technologies, AI quality inspection helps detect and process inconsistencies in products, including semiconductors, pharmaceuticals, textiles, and automotive manufacturing. Hence, due to their precision and time-saving capabilities, AI-powered applications that make quality checks are becoming more common in the semiconductor industry, as well as in medicine, clothing production, car-making industries, and other sectors.

Market Trends:

• Rising Use of AI-Based Quality Control Software in Manufacturing: The surge in adoption stems from escalating operating costs for manufacturers caused by substandard product quality. For example, Toyota faced a $1.3 billion loss due to production flaws. When defective parts go unnoticed, they are often incorporated into final products, inflating operational expenses and resulting in unsellable goods. This issue is especially common among firms mass-producing items in batches.
• AI Vision: AI vision enhances quality inspections by offering capabilities akin to rules-based machine vision systems while allowing for iterative improvements over time with human oversight, boosting its effectiveness.
• North America: As a leader in the global artificial intelligence landscape, North America is heavily investing in broadening the reach and functionality of AI software, including applications in quality control and inspection. Leading software firms in the region are focused on advancing their AI offerings, competing to strengthen their product and service portfolios.

Some of the major players covered in this report include Intel Corp, Kitov Systems, Mitutoyo America Corporation, Landing AI, NEC Corporation, Robert Bosch GmbH, Wenglor Deevio GmbH, Craftworks GmbH, Pleora Technologies Inc, IBM Corporation, Qualitas Technologies, Lincode, and Crayon AS, among others:

Key Benefits of this Report:

• Insightful Analysis: Gain detailed market insights covering major as well as emerging geographical regions, focusing on customer segments, government policies and socio-economic factors, consumer preferences, industry verticals, and other sub-segments.
• Competitive Landscape: Understand the strategic maneuvers employed by key players globally to understand possible market penetration with the correct strategy.
• Market Drivers & Future Trends: Explore the dynamic factors and pivotal market trends and how they will shape future market developments.
• Actionable Recommendations: Utilize the insights to exercise strategic decisions to uncover new business streams and revenues in a dynamic environment.
• Caters to a Wide Audience: Beneficial and cost-effective for startups, research institutions, consultants, SMEs, and large enterprises.

What do businesses use our reports for?

Industry and Market Insights, Opportunity Assessment, Product Demand Forecasting, Market Entry Strategy, Geographical Expansion, Capital Investment Decisions, Regulatory Framework & Implications, New Product Development, Competitive Intelligence

Report Coverage:

• Historical data from 2022 to 2024 & forecast data from 2025 to 2030
• Growth Opportunities, Challenges, Supply Chain Outlook, Regulatory Framework, and Trend Analysis
• Competitive Positioning, Strategies, and Market Share Analysis
• Revenue Growth and Forecast Assessment of segments and regions including countries
• Company Profiling (Strategies, Products, Financial Information, and Key Developments among others)

The AI Quality Inspection Market is analyzed into the following segments:

By Type

• Pre-trained
• Deep Learning

By Deployment

• On-Premises
• Cloud-Based
• Hybrid

By Component

• Hardware
• Software
• Services

By End-Users

• Semiconductor
• Pharmaceutical
• Automotive
• Textile
• Others

By Region

• North America
• USA
• Canada
• Mexico
• South America
• Brazil
• Argentina
• Others
• Europe
• United Kingdom
• Germany
• France
• Italy
• Spain
• Others
• Middle East and Africa
• Saudi Arabia
• UAE
• Others
• Asia Pacific
• China
• Japan
• India
• South Korea
• Australia
• Singapore
• Indonesia
• Others

TABLE OF CONTENTS

1. EXECUTIVE SUMMARY

2. MARKET SNAPSHOT

• 2.1. Market Overview
• 2.2. Market Definition
• 2.3. Scope of the Study
• 2.4. Market Segmentation

3. BUSINESS LANDSCAPE

• 3.1. Market Drivers
• 3.2. Market Restraints
• 3.3. Market Opportunities
• 3.4. Porter's Five Forces Analysis
• 3.5. Industry Value Chain Analysis
• 3.6. Policies and Regulations
• 3.7. Strategic Recommendations

4. TECHNOLOGICAL OUTLOOK

5. AI QUALITY INSPECTION MARKET BY TYPE

• 5.1. Introduction
• 5.2. Pre-trained
• 5.3. Deep learning

6. AI QUALITY INSPECTION MARKET BY DEPLOYMENT

• 6.1. Introduction
• 6.2. On-Premises
• 6.3. Cloud-Based
• 6.4. Hybrid

7. AI QUALITY INSPECTION MARKET BY COMPONENT

• 7.1. Introduction
• 7.2. Hardware
• 7.3. Software
• 7.4. Services

8. AI QUALITY INSPECTION MARKET BY END-USERS

• 8.1. Introduction
• 8.2. Semiconductor
• 8.3. Pharmaceutical
• 8.4. Automotive
• 8.5. Textile
• 8.6. Others

9. AI QUALITY INSPECTION MARKET BY GEOGRAPHY

• 9.1. Introduction
• 9.2. North America
  • 9.2.1. By Type
  • 9.2.2. By Deployment
  • 9.2.3. By Component
  • 9.2.4. By End-Users
  • 9.2.5. By Country
    • 9.2.5.1. USA
    • 9.2.5.2. Canada
    • 9.2.5.3. Mexico
• 9.3. South America
  • 9.3.1. By Type
  • 9.3.2. By Deployment
  • 9.3.3. By Component
  • 9.3.4. By End-Users
  • 9.3.5. By Country
    • 9.3.5.1. Brazil
    • 9.3.5.2. Argentina
    • 9.3.5.3. Others
• 9.4. Europe
  • 9.4.1. By Type
  • 9.4.2. By Deployment
  • 9.4.3. By Component
  • 9.4.4. By End-Users
  • 9.4.5. By Country
    • 9.4.5.1. United Kingdom
    • 9.4.5.2. Germany
    • 9.4.5.3. France
    • 9.4.5.4. Italy
    • 9.4.5.5. Spain
    • 9.4.5.6. Others
• 9.5. Middle East and Africa
  • 9.5.1. By Type
  • 9.5.2. By Deployment
  • 9.5.3. By Component
  • 9.5.4. By End-Users
  • 9.5.5. By Country
    • 9.5.5.1. Saudi Arabia
    • 9.5.5.2. UAE
    • 9.5.5.3. Others
• 9.6. Asia Pacific
  • 9.6.1. By Type
  • 9.6.2. By Deployment
  • 9.6.3. By Component
  • 9.6.4. By End-Users
  • 9.6.5. By Country
    • 9.6.5.1. China
    • 9.6.5.2. Japan
    • 9.6.5.3. India
    • 9.6.5.4. South Korea
    • 9.6.5.5. Australia
    • 9.6.5.6. Singapore
    • 9.6.5.7. Indonesia
    • 9.6.5.8. Others

10. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

• 10.1. Major Players and Strategy Analysis
• 10.2. Market Share Analysis
• 10.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
• 10.4. Competitive Dashboard

11. COMPANY PROFILES

• 11.1. Intel Corp.
• 11.2. Kitov Systems
• 11.3. Mitutoyo America Corporation
• 11.4. Landing AI
• 11.5. NEC Corporation
• 11.6. Robert Bosch GmbH
• 11.7. Wenglor Deevio GmbH
• 11.8. Craftworks GmbH
• 11.9. Pleora Technologies Inc.
• 11.10. IBM Corporation
• 11.11. Qualitas Technologies
• 11.12. Lincode
• 11.13. Crayon AS

12. APPENDIX

• 12.1. Currency
• 12.2. Assumptions
• 12.3. Base and Forecast Years Timeline
• 12.4. Key benefits for the stakeholders
• 12.5. Research Methodology
• 12.6. Abbreviations