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산업용 AI 소프트웨어 시장은 올해 843억 4,000만 달러로 평가되고 있습니다.

예측 기간 동안 35.97%의 CAGR을 기록하며 향후 5년간 3,919억 7,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

주요 하이라이트

• 산업 데이터로부터 가치 창출에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이로 인해 다각적인 최적화의 필요성이 높아졌고, AI를 활용한 의사결정과 운영 민첩성이 경영진에게 더욱 중요해졌습니다. 오늘날의 불안정한 시장에서 성공하기 위해서는 기업은 수익성, 경제성, 지속가능성 등 비지니스 목표 전반에 걸쳐 자산과 프로세스를 동시에 최적화해야 합니다.
• 유럽위원회에 따르면, 유럽 AI 전략은 유럽연합(EU)을 AI의 중심지로 만들고 인공지능(AI)이 신뢰할 수 있고 인간 중심적이라는 것을 보장하는 것을 목표로 합니다. 이러한 목표는 구체적인 법률과 행동을 통해 우수성과 신뢰에 대한 유럽의 접근 방식에 반영되며, AI의 우수성에 필수적인 것은 가용한 자원을 최대한 활용하고 투자를 조정하는 것입니다. 유럽위원회는 '디지털 유럽'과 '호라이즌 유럽' 프로그램을 통해 매년 10억 유로를 AI에 투자할 계획입니다. 디지털화 된 10년 동안 유럽위원회는 민간 부문과 회원국의 다른 투자도 동원하여 연간 투자액을 200억 유로로 끌어올릴 계획입니다.
• AI는 여전히 중요한 기술 분야 중 하나이지만, 조직은 AI 투자에 대한 ROI를 가속화하기 위해 AI 관행을 확장하고 AI를 비지니스에 활용할 수 있는 효율적인 방법을 필요로 합니다. 조직이 워크플로우 최적화에 대한 큰 압력에 직면함에 따라 BI 팀에 AI/ML 모델을 관리하고 개발하도록 요청하는 기업이 늘어날 것으로 보입니다. 새로운 BI 기반 AI 개발자 계층을 촉진하는 두 가지 중요한 요인이 있다: 첫째, 자동화 플랫폼과 같은 도구로 BI 팀을 지원하는 것이 전담 데이터 과학자를 고용하는 것보다 더 확장 가능하고 지속가능하다는 점입니다. 둘째, BI 팀은 데이터 사이언티스트에 비해 비지니스 사용 사례에 훨씬 더 가깝기 때문에 작업 모델 요구 사항으로 인해 라이프 사이클이 가속화됩니다.
• AI 기술이 발전함에 따라, 정부는 더 나은 시민 참여, 상호운용성, 책임성을 달성하기 위해 기존 방식을 혁신하는 것이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 이러한 추세는 전 세계 기업 및 조직의 AI 거버넌스에 대한 수요를 견인하고 있습니다. 예를 들어, 구글은 정부가 AI 실무자 및 광범위한 시민사회와 협력하여 AI 적용에 대한 기대치를 맥락에 맞게 명확히 하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 5가지 분야를 강조합니다. 여기에는 설명가능성 기준, 안전 고려사항, 공정성 평가 접근법, 일반적 책임 프레임워크, 인간과 AI의 협업에 대한 요구사항 등이 포함됩니다.
• 반대로, 대부분의 기업의 IT 조달은 단순히 적절한 소프트웨어와 하드웨어를 선택하고 최종적으로 도입하여 목적을 달성하는 것에 국한되지만, AI의 근본적인 문제는 초기 훈련과 데이터 작업, 그리고 결과를 얻기 위해 지속적으로 보정해야 한다는 것입니다. 라는 것입니다. 전자 기록의 데이터 정규화를 제한하는 알려진 문제가 있습니다. 여기에는 자연어 처리(NLP), 오픈 이노베이션을 위협하는 독점 데이터 세트, 저널의 편향성과 명백한 부정행위로 인한 의학 문헌의 빈번한 편향성, 과거 데이터가 현재 예측에 도움이 될 만큼 충분히 식별되지 않는 건강 데이터의 복잡성 등이 포함됩니다.
• COVID-19 팬데믹으로 인한 문제는 생산과 재유통의 약점을 시사했으며, 공급망에 대한 저항력을 높이기 위해 필요한 변화가 필요함을 시사했습니다. 소매 공급망 전반에 걸쳐 모든 운송 중 요소에서 AI에 대한 투자가 증가하고 있음을 보여주었습니다. 그리고 각 지역의 산업계는 공급망이 직면한 가장 큰 문제로 직원들의 질병과 원자재 부족을 꼽았습니다. 포스트 팬데믹 시나리오에서 자동화에 대한 업계의 관심 증가와 디지털화 움직임은 시장에서 분석 및 AI 솔루션에 대한 높은 수요를 가져와 산업계 IoT 사용자들 사이에서 더욱 널리 보급될 것으로 예상됩니다.

산업용 AI 소프트웨어 시장 동향

소매 및 소비자용 패키지 상품이 시장에서 큰 비중을 차지할 것으로 전망

• 확장을 촉진하는 요인으로는 인터넷 사용자 증가, 스마트 기기, 오프라인 매장에서의 감시 및 모니터링의 필요성, 디지털화를 장려하는 정부의 노력 등을 들 수 있습니다. 소매업의 인공지능(AI)은 지난 수십 년 동안 기업들이 어떻게 운영해왔는지를 기반으로 하고 있습니다.
• 인공지능 솔루션과 빅데이터 분석은 디지털 비지니스에 필수적이며, 고객 경험부터 비지니스 프로세스까지 모든 것을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 인공지능은 인사이트에서 행동으로 이어지는 간극을 좁혀 E-Commerce, 마케팅, 제품 관리 및 기타 비지니스 영역에서 기업의 의사결정을 가속화합니다. 미국 상무부에 따르면 2023년 미국 소매 판매액은 5조 9,900억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
• 또한, 소매점 증가는 AI 플레이어가 다양한 소매 고객을 대상으로 새로운 도구를 개발할 수 있는 기회를 창출할 것으로 보입니다. 예를 들어, 미국 노동 통계국에 따르면 2022년 3분기 미국의 민간 소매업 사업체 수는 106만 1,539개로 2022년 1분기 민간 소매업 사업체 수인 104만 9,543개보다 증가했다고 합니다. 또한 중국 국가통계국에 따르면 지난해 중국의 소매 체인점 수는 292,383개에 달했습니다.
• 또한 MIT Technology Review Insights와 아마존에 따르면, 소매 및 소비재 업계 응답자의 약 절반이 AI 도입이 고객 관리 개선에 도움이 될 것이라고 답했습니다. 이는 AI 솔루션이 확장된 대화를 통해 고객의 질문에 답하고, 도움을 줄 수 없는 경우 고객을 적절한 상담원에게 안내할 수 있다는 것을 의미합니다. 또한 응답자의 47%는 AI가 비용과 구매자의 요구를 관리할 수 있도록 지원함으로써 재고 관리를 크게 개선할 수 있다고 답했으며, AI는 E-Commerce 사이트와 오프라인 매장 모두에서 수요와 공급량을 추적하고 동기화할 수 있다고 답했습니다.
• 또한, 다양한 소매업체들이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 AI를 도입하고 있습니다. 예를 들어, 온라인 위탁판매 업체인 ThredUp은 고객 개개인의 스타일에 맞는 다양한 중고 의류 상품으로 구성된 굿디박스(Goody Box)를 도입했습니다. 고객은 원하는 것은 그대로 두고 돈을 지불하고 불필요한 것은 반품하면, AI 알고리즘이 각 고객의 취향을 기억해 향후 박스가 고객의 취향에 더 잘 맞을 수 있도록 합니다. 고객들은 개별 부품을 볼 수 있는 정기 구매가 아닌 박스형 상품을 선호합니다.
• 미국 소매업협회(National Retail Federation)에 따르면, 세븐일레븐의 모기업인 세븐앤아이 홀딩스는 2022년 전 세계적으로 4만 개 이상의 소매점을 운영할 것으로 예상했습니다. 세븐일레븐은 세계 각국에 진출한 편의점 체인입니다. 그해 세븐앤아이의 소매점 수는 10,500개에 육박하는 월마트와 약 13,750개의 매장을 보유한 슈워츠 그룹 등 세계 유수의 소매업체보다 많았습니다. 월마트는 가장 많은 매장을 보유한 기업은 아니었지만, 세계 최고의 소매기업이었습니다. 이러한 엄청난 수의 소매점은 시장 기업들이 시장 점유율을 확보하기 위해 새로운 솔루션을 개발할 수 있는 기회를 창출할 것으로 보입니다.

북미 지역이 큰 비중을 차지할 것으로 예상

• 다양한 산업 분야의 인공지능(AI) 솔루션 시장은 미국을 필두로 북미에서 성장하고 있습니다. 북미에서는 인공지능과 그 도입에 대한 이 지역의 선도적인 태도를 반영하여, 도입 준비와 대체 AI의 높은 소수 성장률이 경제적 영향력의 가장 큰 원동력이 되고 있습니다. 또한, 지역 차원에서 높은 자동화 잠재력이 곧 발생할 것으로 예상되는 점도 영향을 미치고 있습니다.
• 국가과학기술위원회 보고서에 따르면 2022회계연도(FY22)에 연방정부는 정보기술 연구개발에 87억 6,000만 달러를 지출해 전년 대비 4억 1,000만 달러(4.9%)를 늘렸습니다. 조사에 따르면, 연방정부 전체 연구기관이 22년도에 AI 연구개발에 지출한 금액은 25억 8,000만 달러로 집계됐습니다. 이는 전년 대비 1억 3,000만 달러(5.3%) 증가한 수치입니다. 보고서에 따르면, NSF(6억 5,400만 달러), NIH(5억 5,100만 달러), DARPA(4억 5,700만 달러), 국방부(3억 9,100만 달러)가 '22년 AI 연구개발에 가장 많은 자금을 지원했으며, DOE 과학국(1억 3,000만 달러)이 근소한 차이로 그 뒤를 이었습니다. 인공지능에 대한 이러한 막대한 지출은 시장 점유율을 확대하기 위해 새로운 솔루션을 개발할 수 있는 기회를 제공할 것으로 보입니다.
• 업계에서 AI 솔루션의 장점은 이 지역의 식음료 업체들이 새로운 공장의 시운전에 AI를 도입할 수 있게 해줄 것입니다. 예를 들어, 2023년 2월, 지속가능한 식물성 및 과일 기반 식품 및 음료의 미래를 주도하는 세계 선구자인 산옵타(San Opta)는 텍사스 주 미드로시안(Midlothian)에 새로운 식물성 음료 생산 시설을 설립한다고 발표할 예정입니다. 이 새로운 메가 공장은 식물성 우유, 크리머, 차 등 모든 식물성 제품을 생산할 예정입니다. 패키지 크기와 구성에는 식물성 우유 제품의 외식, 소매 및 E-Commerce에 사용되는 16온스 및 32온스 패키지와 고단백 영양 음료에 널리 사용되는 330밀리리터 병이 포함됩니다.
• 인공지능(AI)이 캐나다의 의료행위에 큰 영향을 미칠 것이라는 증거가 점점 더 많아지고 있습니다. Critical Care Suite와 기흉 알고리즘의 개발은 GE헬스케어의 에디슨(Edison) 플랫폼의 출시로 가능했으며, 에디슨은 제휴 병원의 이미지를 원활하게 업로드하고 공유할 수 있는 웹 기반 공유 워크스페이스를 제공하여 서로 다른 조직의 영상의학과 전문의가 이미지를 큐레이션하고 주석을 달 수 있도록 지원합니다. 할 수 있는 웹 기반 공유 워크스페이스를 제공합니다. 토론토의 햄버거 리버 병원은 크리티컬 케어 스위트 개발에 데이터 공유 계약을 체결한 4개 병원 중 하나로, GE헬스케어에 프라이버시를 준수하는 흉부 엑스레이 이미지 156,000개와 관련 보고서를 제공했습니다.
• 또한 2023년 9월, 구글 클라우드와 기술 기업 콘티넨탈은 자동차 산업을 위한 혁신적이고 유연하며 미래지향적인 디지털 솔루션을 제공하기 위해 전략적 제휴를 발표했습니다. 이번 제휴를 통해 양사는 콘티넨탈의 자동차 기술 전문성과 구글의 데이터 및 AI 기술을 결합하여 안전하고 효율적이며 사용자 중심의 차세대 자동차 솔루션을 개발할 예정입니다. 또한, 양사는 향후 전략적 파트너십을 더 많은 협력 분야로 확장하여 고객에게 더 큰 차량용 커넥티비티와 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

산업용 AI 소프트웨어 산업 개요

산업용 AI 소프트웨어 시장은 적당히 세분화되어 있으며, 지멘스 AG, 엔비디아, 시스코 시스템즈 등 여러 주요 업체로 구성되어 있습니다. 시장 지배력은 현재 시장 입지를 확대하고 수익성을 높이기 위해 전략적 제휴를 채택하고 있는 일부 대기업에 집중되어 있습니다.

2023년 6월, 알파벳 산하의 인트린식(Intrinsic)은 지멘스(Siemens)와의 제휴를 발표하며, AI 기반 기능을 원활하게 활용할 수 있도록 설계된 인트린식의 로봇 소프트웨어와 산업 생산 자동화 및 관리를 위한 상호운용성 및 개방형 포트폴리오로 유명한 지멘스 디지털 인더스트리즈(Siemens Digital Industries)와의 통합 및 인터페이스를 검토하기 시작했습니다.

2023년 2월, 디지털 엔지니어링 및 클라우드 혁신 파트너로 잘 알려진 마스테크는 혁신적인 AI 기반 소매 소프트웨어 솔루션 제공 업체인 네일(Netail)과 파트너십을 체결했습니다. 양사의 전략적 제휴는 이커머스 및 옴니채널 소매업체가 소매 가치사슬을 최적화하고 디지털 소비자를 유치, 전환 및 유지할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 마스테크의 디지털 커머스 및 데이터 분석에 대한 폭넓은 전문성과 상품 선택, 가격 책정, 고객 참여에 대한 의사결정에 중요한 역할을 하는 니테일의 최첨단 AI 기술을 결합하여 시너지 효과가 높은 리테일 솔루션을 제공할 수 있게 됐습니다. 마스테크와 네일은 온라인 소매업체에 개인화된 상품화, 소비자 행동에 대한 더 깊은 이해, 효율적인 사용자 경험, 유연한 상품 구성 전략, 실시간 시장 가시성 등을 제공합니다.

기타 혜택

• 엑셀 형식의 시장 예측(ME) 시트
• 3개월간의 애널리스트 지원

목차

제1장 서론

• 조사 가정과 시장 정의
• 조사 범위

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 인사이트

• 시장 개요
• 업계의 매력 - Porter's Five Forces 분석
  • 구매자의 교섭력
  • 공급 기업의 교섭력
  • 신규 참여업체의 위협
  • 대체품의 위협
  • 경쟁 기업 간의 경쟁 관계
• 업계 밸류체인 분석
• COVID-19의 시장에 대한 영향 평가

제5장 시장 역학

• 시장 성장 촉진요인
  • 제조업의 빅데이터 기술 이용 증가
  • 애플리케이션 기반 확대와 비용 절감을 실현하기 위한 디지털 전환의 도입 중시 상승
• 시장 억제요인
  • 기밀 데이터나 법적 데이터 프라이버시에 관한 우려

제6장 시장 세분화

• 유형별
  • 클라우드 기반
  • 온프레미스
• 최종 이용 산업별
  • 자동차·운송
  • 소매·소비재
  • 헬스케어·생명과학
  • 항공우주 및 방위
  • 에너지·유틸리티
  • 기타 최종 이용 산업
• 지역별
  • 북미
  • 유럽
  • 아시아태평양
  • 라틴아메리카
  • 중동 및 아프리카

제7장 경쟁 환경

• 기업 개요
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Nvidia Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Siemens AG
  • Oracle Corporation
  • Cisco Systems, Inc
  • Veritone Inc.
  • Advanced Micro Devices
  • Google Inc

제8장 투자 분석

제9장 시장 기회와 향후 동향

영문목차

The industrial AI software market is valued at USD 84.34 billion in the current year. It is expected to register a CAGR of 35.97% during the forecast period to become USD 391.97 billion by the next five years.

Key Highlights

• Increased focus on capturing value from industrial data. This drives the need for multi-dimensional optimization, meaning AI-enabled decision-making and operational agility are becoming more critical to executives. To thrive in today's volatile market, companies must simultaneously optimize their assets and processes across business objectives such as margins, economics, sustainability, etc.
• According to the European Commission, the European AI Strategy seeks to establish the European Union (EU) as a premier AI hub and to guarantee that artificial intelligence (AI) is trustworthy and centered on people. Such a purpose is translated through specific laws and deeds into the European approach to excellence and trust. An essential part of excellence in AI is making the most of available resources and coordinating investments. The Commission intends to invest EUR1 billion annually in AI through the Digital Europe and Horizon Europe programs. Over the digital decade, it will mobilize other investments from the private sector and the Member States to reach an annual investment volume of EUR 20 billion.
• Although AI is still one of the critical technology areas, organizations require an efficient way to scale their AI practices and use AI in business to accelerate ROI in AI investment. As organizations face more significant pressure to optimize their workflows, more companies will ask BI teams to manage and develop AI/ML models. The two critical factors that will drive this boost of a new BI-based AI developer class: First, enabling BI teams with tools such as automation platforms is more scalable and more sustainable than hiring dedicated data scientists; second, because BI teams are significantly closer to the business use-cases compared to data scientists, the lifecycle from the working model's requirement will be accelerated.
• With the advancement in AI technology, it is becoming more important than ever for the government to innovate its traditional methods to achieve better citizen engagement, interoperability, and accountability. Such trends are driving the demand for AI Governance from enterprises and organizations worldwide. For instance, Google has highlighted five areas where the government, in collaboration with AI practitioners and wider civil society, can play a crucial role in clarifying expectations about AI's application on a context-specific basis. These include explainability standards, safety considerations, approaches to appraising fairness, general liability frameworks, and requirements for human-AI collaboration.
• On the contrary, While most enterprise IT procurement is limited to simply choosing suitable software or hardware and eventually deploying it to serve its purpose, the fundamental trouble with AI is that there's an ongoing requirement for initial training and working with data and calibrating it to deliver the result. There are known problems limiting normalizing data in electronic records. These include natural language processing (NLP), proprietary datasets threatening open innovation, frequent bias in the medical literature due to journal bias and even outright fraud, and the growing complexity of health data such that past data is not specific sufficiently to be useful for current predictions.
• The issues caused by the COVID-19 pandemic suggested the weaknesses in production and redistribution with changes needed to make the supply chain more resilient. An increased investment toward AI in any in-transit element across the retail supply chain was presented. The industries in the various regions then depicted the biggest problems facing the supply chains as employee illness and shortages of raw supplies. The growing industrial focus on automation in the post-pandemic scenario and the move towards digitalization will result in higher demand for analytics and AI solutions in the market, which is expected to be more prevalent among IoT users in industries.

Industrial AI Software Market Trends

Retail and Consumer Packaged Goods is Expected to Hold Significant Share of the Market

• Factors driving expansion include the ever-increasing number of internet users, smart gadgets, the necessity for surveillance and monitoring in physical stores, and government initiatives encouraging digitization. Artificial intelligence (AI) in retail is based on how firms have operated over the last few decades.
• AI solutions and Big data analytics are essential to digital business; they have the potential to alter everything from customer experience to business processes. Artificial intelligence drives faster firms' decisions in e-commerce, marketing, product management, and other business areas by decreasing the gap from insights to action. According to the United States Department of Commerce, retail sales in the United States are expected to reach USD 5.99 trillion in 2023.
• Further, the rise in retail stores would create an opportunity for AI players to develop new tools to cater to a broad range of retail customers. For instance, According to the United States Bureau of Labor Statistics, in the 3rd quarter of 2022, there were 1,061,539 private retail trade establishments in the United States, which is a rise from the 1st quarter of 2022 private retail establishments, i.e., 1,049,543. Further, according to the National Bureau of Statistics of China, there were 292,383 retail chain stores in China last year.
• Moreover, according to MIT Technology Review Insights and Amazon, about half of the retail and consumer goods industry respondents state that deploying AI can help improve customer care. This means an AI solution could take over augmented conversations to respond to client questions and lead the customer to the right agent when it cannot assist. Additionally, 47% of respondents said that AI could significantly improve inventory management by helping to manage costs and buyers' needs. AI tracks quantities of supply and demand at both e-commerce sites and physical locations, ensuring they are in sync.
• Moreover, various retail firms are adopting AI to provide better services to customers. For Example, ThredUp, an online consignment business, introduced Goody Boxes, comprising different used apparel items tailored to each customer's style. Customers keep and pay for the things they want while returning the ones they don't. An AI algorithm recalls each customer's preferences so that future boxes are more tailored to their interests. Customers prefer non-subscription boxes overlooking individual parts.
• According to the National Retail Federation, Seven & I Holdings, the parent company of the 7-Eleven retail chain, had over 40,000 retail stores in operation worldwide in 2022. 7-Eleven is a chain of convenience stores that operate in many countries globally. That year, Seven & I had more retail stores than any of the world's leading retail companies, such as Walmart, which had nearly 10,500 retail outlets, or the Schwarz Group, with some 13,750 stores. Although Walmart was not the company with the most locations, it was the world's leading retailer. Such a huge number of retail stores would create an opportunity for market players to develop new solutions to capture the market share.

North America is Expected to Hold a Significant Share.

• The market for artificial intelligence (AI) solutions in various industries is growing in North America, with the United States leading the way. In North America, the readiness for adoption and high fractional growth in replacement AI are the foremost drivers of their economic impact, which reflects the region's leading stance on artificial intelligence and its implementation. Moreover, the high automation potential is expected to occur at the regional level shortly, and it is also aiding the cause.
• According to the National Science and Technology Council report, In Fiscal Year 2022 (FY22), the Federal Government spent USD 8.76 billion USD on research and development in information technology, up USD 410 million or 4.9 percent from the year before. According to the study, USD 2.58 billion was spent on AI research and development in FY22 by all Federal research organizations. This is an increase of USD 130 million (+5.3%) from the prior fiscal year. According to the report, NSF (USD 654 million), NIH (USD 551 million), DARPA (USD 457 million), and the Department of Defense (USD 391 million) were the top funding sources for AI R&D in FY22, with DOE Office of Science (USD 130 million) following closely behind. Such massive spending on Artificial intelligence would create an opportunity for the players to develop new solutions to expand their market share.
• The benefits of AI solutions in the industry would enable the region's food and beverage players to deploy AI to commission new plants. For instance, in February 2023, SunOpta, a global pioneer fueled by the future of sustainable, plant-based, and fruit-based food and beverages, is pleased to announce the launch of its new plant-based beverage production facility in Midlothian, Texas. The new mega-factory will produce a whole line of plant-based milk, creamers, tea, and other items. Package sizes and configurations will include 16-ounce and 32-ounce packages used in food service, shelf-stable retail, and e-commerce for plant-based milk products, as well as 330-milliliter bottles used broadly in high-protein nutritious beverages.
• There is growing evidence that artificial intelligence (AI) is poised to significantly impact the practice of medicine in Canada. The development of the Critical Care Suite and the pneumothorax algorithm was made possible by the launch of GE Healthcare's Edison platform. Edison allows seamless uploading and sharing of images from partnering hospitals and provides a shared Web-based workspace on which radiologists from different organizations can curate and annotate the images, an essential prerequisite to training an algorithm. Humber River Hospital in Toronto, one of four institutions to sign a data-sharing agreement for developing the Critical Care Suite, provided 156,000 privacy-compliant chest X-rays and associated reports to GE Healthcare.
• Further, in September 2023, Google Cloud and technology company Continental announced a strategic partnership to provide innovative, flexible, and future-oriented digital solutions for the automotive industry. The partnership will combine Continental's expertise in automotive technology with Google's data and AI technologies to create a new generation of safe, efficient, and user-focused automotive solutions. Furthermore, the two parties expect to expand their strategic partnership into additional fields of collaboration in the future to build greater in-car connectivity and experiences for customers.

Industrial AI Software Industry Overview

The industrial AI software market exhibits moderate fragmentation and comprises several key players, including Siemens AG, Nvidia Corporation, and Cisco Systems, among others. Market dominance is currently concentrated among a select few major players who employ strategic collaborations to expand their market presence and enhance profitability.

In June 2023, Intrinsic, an Alphabet company, announced a partnership with Siemens to explore integrations and interfaces between Intrinsic's robotics software, designed to facilitate seamless utilization of AI-based capabilities, and Siemens Digital Industries, renowned for its interoperable and open portfolio for industrial production automation and management.

In February 2023, Mastek, a reputable digital engineering and cloud transformation partner, joined forces with Netail, an innovative AI-driven retail software solutions provider. Their strategic alliance aims to empower e-commerce and Omni-channel retailers to optimize their retail value chain while attracting, converting, and retaining digital consumers. Combining Mastek's extensive expertise in digital commerce and data analytics with Netail's cutting-edge AI technology, which plays a pivotal role in decision-making related to product selection, pricing, and customer engagement, will result in a synergistic retail solution. Together, Mastek and Netail will provide online retailers with personalized merchandising, a deeper understanding of consumer behavior, an efficient user experience, a flexible assortment strategy, and real-time market visibility.

Additional Benefits:

• The market estimate (ME) sheet in Excel format
• 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

• 1.1 Study Assumptions and Market Definition
• 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

• 4.1 Market Overview
• 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
  • 4.2.1 Bargaining Power of Buyers
  • 4.2.2 Bargaining Power of Suppliers
  • 4.2.3 Threat of New Entrants
  • 4.2.4 Threat of Substitutes
  • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
• 4.3 Industry Value Chain Analysis
• 4.4 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market

5 MARKET DYNAMICS

• 5.1 Market Drivers
  • 5.1.1 Increase in Usage of Big Data Technology in Manufacturing
  • 5.1.2 Expanding application base and growing emphasis on adoption of digital transformation practices to realize cost savings
• 5.2 Market Restrains
  • 5.2.1 Data Privacy Concerns of the Confidential And Legal Data

6 MARKET SEGMENTATION

• 6.1 By Type
  • 6.1.1 Cloud Based
  • 6.1.2 On-Premise
• 6.2 By End User Industries
  • 6.2.1 Automotive and Transportation
  • 6.2.2 Retail and Consumer Packaged Goods
  • 6.2.3 Healthcare and Life Science
  • 6.2.4 Aerospace and Defense
  • 6.2.5 Energy and Utilities
  • 6.2.6 Other End-User Industries
• 6.3 By Geography
  • 6.3.1 North America
  • 6.3.2 Europe
  • 6.3.3 Asia Pacific
  • 6.3.4 Latin America
  • 6.3.5 Middle East and Africa

7 COMPETETIVE LANDSCAPE

• 7.1 Company Profiles
  • 7.1.1 IBM Corporation
  • 7.1.2 Intel Corporation
  • 7.1.3 Nvidia Corporation
  • 7.1.4 Microsoft Corporation
  • 7.1.5 Siemens AG
  • 7.1.6 Oracle Corporation
  • 7.1.7 Cisco Systems, Inc
  • 7.1.8 Veritone Inc.
  • 7.1.9 Advanced Micro Devices
  • 7.1.10 Google Inc

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS