세계의 화학 분야 AI 시장 : 구성요소별, 비즈니스 용도별, 최종 사용자별, 지역별 예측(-2029년)
AI in Chemicals Market by Component (Hardware, Software (by Type, Technology, and Deployment Mode) and Services), Business Application, End User (Basic Chemicals, Active Ingredients, and Paints & Coatings) and Region - Global Forecast to 2029
상품코드 : 1479079
리서치사 : MarketsandMarkets
발행일 : 2024년 05월
페이지 정보 : 영문 361 Pages
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한글목차

세계 화학 분야 AI 시장 규모는 2024년 7억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2029년에는 38억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 39.2%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다.

AI 기반 솔루션을 통한 화학 공정 최적화는 화학 분야에서 AI 도입을 가속화할 수 있는 잠재적 원동력이 되고 있습니다. 현재 화학 기업의 80% 이상이 수익 성장과 함께 지속가능성을 우선순위에 두고 있으며, AI는 이러한 목표를 달성하기 위한 중요한 도구로 부상하고 있습니다. 특히 2022년에는 AI 전략을 적극적으로 도입한 기업의 3분의 2가 생산성과 지속가능성 달성에서 큰 폭 증가를 보고하고 있으며, AI 기반 예측 모델은 제형과 제조 공정에 대한 정확한 제안을 통해 지속가능성 목표를 달성하는 동시에 투자 수익률을 크게 향상시킬 수 있습니다.

조사 범위
조사 대상년도 2019년-2029년
기준년도 2023년
예측 기간 2024년-2029년
검토 단위 달러(10억 달러)
부문 컴포넌트별, 비즈니스 용도별, 최종사용자별, 지역별
대상 지역 북미, 유럽, 아시아태평양, 중동/아프리카, 라틴아메리카

화학 분야의 AI 환경은 다면적이며, 특정 산업별 니즈에 맞는 다양한 소프트웨어 솔루션을 포괄하고 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 실시간 데이터 시각화 및 전략적 의사결정을 위한 대시보드 및 분석 도구, 화학 공정의 모델링 및 최적화를 지원하는 공정 시뮬레이션 소프트웨어, 분자 설계 및 분석을 위한 화학 모델링 소프트웨어, 효율적인 실험실 운영을 위한 실험실 관리 소프트웨어, 신약개발 및 재료 설계를 위한 가상 스크리닝 도구, 재료의 효율적인 실험실 운영을 위한 실험실 관리 소프트웨어, 신약개발 및 재료 설계를 위한 가상 스크리닝 도구, 재료의 특성과 거동을 예측하는 화학적 특성 예측 도구 등 유형별로 분류됩니다. 이 소프트웨어는 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 고급 분석 등 첨단 기술별로도 분류됩니다. 또한, 이러한 소프트웨어는 확장성, 유연성, 접근성을 위한 클라우드 기반 솔루션, 데이터 보안, 제어 및 컴플라이언스를 위한 온프레미스 배포 등 다양한 형태로 배포되고 있습니다. 이러한 다양한 소프트웨어 생태계는 화학 산업에서 AI가 주도하는 혁신, 최적화, 혁신적 진보를 위한 토대를 형성하고 있습니다.

이 보고서는 세계 화학 분야의 AI 시장을 조사했으며, 구성 요소별/비즈니스 용도별/최종 사용자별/지역별 동향, 시장 진출기업 프로파일 등을 정리한 보고서입니다.

목차

제1장 서론

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 프리미엄 인사이트

제5장 시장 개요와 업계 동향

제6장 화학 분야 AI 시장, 컴포넌트별

제7장 화학 분야 AI 시장, 비즈니스 용도별

제8장 화학 분야 AI 시장, 최종사용자별

제9장 화학 분야 AI 시장, 지역별

제10장 경쟁 구도

제11장 기업 개요

제12장 인접 시장과 관련 시장

제13장 부록

LSH
영문 목차

영문목차

The global AI in chemicals market is valued at USD 0.7 billion in 2024 and is estimated to reach USD 3.8 billion in 2029, registering a CAGR of 39.2% during the forecast period. Optimizing chemical processes with AI-enabled solutions serves as a potential driver for accelerating the adoption of AI in the chemical sector. As more than 80% of chemical companies now prioritize sustainability alongside revenue growth, AI emerges as a crucial tool for achieving these goals. Notably, in 2022, two-thirds of companies actively developing AI strategies reported significant increases in both productivity and sustainability achievements. AI-powered predictive models offer precise recommendations for formulations and manufacturing processes, advancing sustainability objectives while significantly improving return on investment. Companies implementing AI strategies have witnessed notable cost reductions of up to 30% and impressive decreases of 20% in greenhouse gas emissions within their chemical workflows. Successful integration of AI relies on robust data foundations and effective training strategies. Ensuring data diversity and quality is paramount to maintaining accuracy and preventing model drift, safeguarding against suboptimal predictions and investments. Through enriched datasets and curated training sets, companies validate AI models, unlocking new insights and breakthroughs.

Scope of the Report
Years Considered for the Study2019-2029
Base Year2023
Forecast Period2024-2029
Units ConsideredUSD (Billion)
SegmentsComponent, Software, and Services, Business Application, End User and Region.
Regions coveredNorth America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America

"By component, the software segment is projected to hold the largest market size during the forecast period."

The AI landscape in the chemicals market is multifaceted, encompassing a diverse range ofvarious software solutions tailored to specific industry needs. These software solutions is are categorized by type, including dashboard and analytics tools that enable real-time data visualization and strategic decision-making, process simulation software that aids in modeling and optimizing chemical processes, chemical modeling software for molecular design and analysis, laboratory management software for efficient lab operations, virtual screening tools for drug discovery and materials design, and chemical property prediction tools for predicting material properties and behavior. This software is further categorized by advanced technologies such as machine learning, deep learning, generative AI, natural language processing (NLP), computer vision, and advanced analytics. Moreover, these softwares are deployed across different modes, including cloud-based solutions for scalability, flexibility, and accessibility, as well as on-premises deployments for data security, control, and compliance. This diverse software ecosystem forms the foundation for AI-driven innovation, optimization, and transformative advancements in the chemicals industry.

"By Business Application, R&D is registered to grow at the highest CAGR during the forecast period."

The chemical sector is undergoing a significant transformation driven by the rapid adoption of artificial intelligence (AI) technologies. This shift is propelled by the need for more efficient and sustainable research and development (R&D) processes. In November 2022, Chemical.AI, a Shanghai-based R&D AI technology firm, secured USD 14 million in Series B funding. Chemical.AI specializes in harnessing AI and automation to create an intelligent chemical synthesis platform, thereby boosting research efficacy in chemistry and streamlining drug discovery processes. Initiatives such as the collaboration between Eastman and NC State's Department of Chemical and Biomolecular Engineering exemplify this trend by leveraging AI, catalysis, and robotics to create self-driving labs. By automating labor-intensive tasks and accelerating compound discovery and property prediction, AI optimizes R&D processes, leading to more sustainable and efficient manufacturing of specialty chemicals. Additionally, companies such as Quantistry, with its advanced cloud-native simulation platform integrating Quantum and AI technologies, are further revolutionizing chemical research and development. Their focus on sustainability and efficiency, coupled with quantum-based simulations and AI-driven insights, enables innovative materials' optimization, discovery, and design.

"Asia Pacific is projected to witness the highest CAGR during the forecast period."

The Asia Pacific region is experiencing a transformative shift in the chemicals industry due to the integration of artificial intelligence technologies. Countries such as China and Japan are leading this transformation with robust investments in AI research, development, and implementation across the chemical value chain. China, being the largest chemicals market, is leveraging AI for process optimization, predictive maintenance, and supply chain management, driving efficiency and cost savings. Japan's chemical industry, renowned for its innovation, is adopting AI for product development, quality control, and sustainability initiatives, contributing to its global competitiveness. India's rapidly growing chemical sector is embracing AI for smart manufacturing, safety enhancements, and environmental sustainability, supported by government initiatives and private investments. South Korea, with its focus on AI research and development, is fostering AI-driven innovations in chemical production processes, driving technological advancements and market competitiveness.

Breakdown of primaries

In-depth interviews were conducted with Chief Executive Officers (CEOs), innovation and technology directors, system integrators, and executives from various key organizations operating in the AI in chemicals market.

Major vendors offering AI in chemicals hardware, software and services across the globe are IBM (US), Microsoft (US), Schneider Electric (France), AWS (US), Google (US), SAP (Germany), NVIDIA (US), C3.ai (US), GE Vernova (US), Siemens (Germany), Hexagon (Sweden), Engie Impact (US), TrendMiner (Belgium), Xylem (US), NobleAI (US), Iktos (France), Kebotix (US), Uptime AI (US), Canvass AI (Canada), Nexocode (Poland), SandboxAQ (US), Deepmatter (England), Zapata AI (US), Citirne Informatics (US), Chemical.AI (China), Augury (Israel), Intellegens (UK), Ripik.AI (India), Tractian (US), Polymerize (Singapore), ScienceDesk (Germany), OptiSol Business Solutions (India), NuWater (Africa) and VROC (Australia).

Research Coverage

The market study covers AI in chemicals across segments. It aims at estimating the market size and the growth potential across different segments, such as component (hardware, software [by type, technology, and, deployment mode] & services), business application, end users, and region. It includes an in-depth competitive analysis of the key players in the market, along with their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and key market strategies.

Key Benefits of Buying the Report

The report would provide the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall market for AI in chemicals and its subsegments. It would help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their business and plan suitable go-to-market strategies. It also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.

The report provides insights on the following pointers:

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 PREMIUM INSIGHTS

5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS

6 AI IN CHEMICALS MARKET, BY COMPONENT

7 AI IN CHEMICALS MARKET, BY BUSINESS APPLICATION

8 AI IN CHEMICALS MARKET, BY END USER

9 AI IN CHEMICALS MARKET, BY REGION

10 COMPETITIVE LANDSCAPE

11 COMPANY PROFILES

12 ADJACENT AND RELATED MARKETS

13 APPENDIX

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