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하이퍼오토메이션 시장 규모는 2024년 129억 5,000만 달러로 추정되고, 2029년까지 319억 5,000만 달러에 이를 것으로 예측되며, 예측 기간(2024-2029년) 동안 19.80%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장할 전망입니다.
세계의 하이퍼오토메이션 시장의 성장을 가속하는 주된 이유는 세계에서 디지털화가 진행되고 있다는 것입니다. 디지털 프로세스 자동화 솔루션은 비즈니스 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 효과적인 백엔드 처리 관리가 필요한 기업에서 가장 자주 사용됩니다. 그 결과 BFSI 비즈니스, 산업, 온라인 소매업체 등 더 많은 기업이 설립되었습니다. 기업이 자동화를 보다 신속하게 도입함에 따라 시장은 더욱 성장하고 있습니다. 조직은 지금까지 인간이 수행했던 반복적인 수동 작업을 모두 자동화함으로써 오류를 줄이면서 업무 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
주요 하이라이트
제조 부문에서 자동화 도입이 증가함에 따라 하이퍼오토메이션 시장이 추진될 것으로 예상됩니다. 또한 시스코는 2022년까지 지구상의 285억 대의 연결 장치의 절반 이상이 머신 투 머신(M2M) 연결을 통해 연결될 것으로 예상했습니다. 차세대 로보틱스 및 자동화 기술은 제조업에게 생산성, 품질, 안전성 및 비용 지표를 향상시킬 수 있는 혁명적인 기회를 제공합니다. 그것은 세계 제조업체가 인식하는 것입니다. 또한 로봇 자동화에 대한 지출이 매년 증가함에 따라 주로 연구 시장의 초점이 넓어지고 있습니다.
게다가 RPA와 AI의 적용은 국가 및 지역 수준에서 보안 표준을 향상시킬 수 있게 되었습니다. 기업은 하이퍼오토메이션를 사용하여 안전 결함을 발견하고 치명적인 사고를 피합니다. 많은 선진국의 방위 산업은 현재 보안 프로토콜과 절차를 최신화하기 위해 하이퍼오토메이션을 찾고 있습니다. RPA와 AI를 프로토콜에 통합함으로써 최대의 이익을 얻을 수 있는 업계는 항공우주입니다. 시장 진출기업 간의 전략적 제휴 추세가 증가함에 따라 세계 시장의 성장이 더욱 높아질 수 있습니다. 기업이 전 세계를 확장하고 세계 시장의 발전을 돕기 위해 다른 조직과 제휴하는 경우가 많습니다.
하이퍼오토메이션을 통한 자동화의 확대는 환자 관리를 재검토하고 건강 상태를 개선합니다. 하이퍼오토메이션은 기존 업무에 기능을 추가하여 인간의 전문 지식과 데이터의 가치를 높입니다. 음성 인식과 성공적인 알고리즘을 통해 음성 생체 인식 기술은 환자의 음성을 분석하여 신원을 확인하고 등록 양식에 입력한 정보와 비교합니다. 인증 레이어를 추가하여 접촉 중 환자의 스푸핑을 방지합니다.
또한, 팬데믹 중에 음성 생체 인증의 여러 애플리케이션이 주목되었습니다. 이 연구는 신형 코로나바이러스 감염의 영향을 받은 환자를 검출할 때 음성 생체인증을 사용하는 것을 고려하고 있습니다. 예를 들어 2021년 9월 인공지능 기업 Biometric Vox가 Cruces 병원 및 Virgen de la Arrixaca 병원 심장병과 부장 Domingo Pascual-Figal과 협력하여 실시한 조사에서는 검출에 도움이 되는 음성 인식 사용에 대해 간략히 설명했습니다. COVID-19 감염의 성공률은 80%입니다.
반대로, 하이퍼오토메이션은 비교적 새롭기 때문에 더 많은 기관들이 이러한 첨단 기술에 대한 양질의 교육을 제공해야 합니다. 숙련된 전문가 수요와 실제 공급은 더욱 균형을 이루어야 합니다. 전문가가 하이퍼오토메이션을 실용적이고 효과적으로 수행할 수 있게 되기까지는 시간이 더 걸리므로, 이는 세계 산업의 성장에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 하이퍼오토메이션 업계에서 자격과 기술을 갖춘 인재를 육성하기 위한 학습 기회를 창출하기 위해 세계 시장은 교육 분야에 추가 투자자를 필요로 합니다.
하이퍼오토메이션 시장 동향
머신러닝 부문이 시장 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.
머신러닝(ML)은 인공지능(AI)의 하위 영역으로, 교육 알고리즘이 통계적 기법을 통해 분류 및 예측을 수행할 수 있게 하고 데이터 마이닝 프로젝트 내에서 중요한 인사이트를 드러냅니다. 이러한 인사이트는 용도 및 비즈니스 내 의사결정을 촉진하며, 이상적으로는 주요 성장 지표에 영향을 미칩니다. 이는 알고리즘, 모델 및 계산 복잡성을 중심으로 전개되므로 숙련된 전문가가 이러한 솔루션을 개발해야 합니다. 데이터 과학과 인공지능 향상으로 자동 머신러닝 성능이 향상되었습니다. 기업은 이 기술의 잠재력을 인식하고 있기 때문에 예측 기간 동안 채용률이 높아질 수 있습니다. 기업은 자동 머신러닝 솔루션을 구독 기반으로 판매하고 고객이 이 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 합니다. 또한 종량 과금제로 유연성을 제공합니다.
AI를 통해 기계는 인간과 독립적으로 추론하고 결론을 도출할 수 있습니다. AI의 주요 목표는 인간처럼 생각할 수 있는 컴퓨터 프로그램과 로봇을 만드는 것입니다. 머신러닝(ML)으로 알려진 AI 분야에서는 학습 알고리즘을 사용하여 과거부터 학습하고 발전할 수 있습니다. 신호를 따르도록 차를 프로그램할 수 있지만, 다른 차량이나 자신의 운전 경험에서 학습하여 도로에서 사고의 빈도를 줄일 수도 있습니다. 따라서 하이퍼오토메이션의 일부로 장치가 워크플로에 따라 실행하기 전에 학습하고 생각하는 데 도움이 되는 데 필요한 가장 중요한 기술 중 하나가 됩니다.
SOA(Society of Actuaries)에 따르면 경영진의 3분의 2가 예측 분석 도구를 통해 2023년까지 조직 비용이 15% 이상 절감될 것으로 예상했습니다. 향후 분석을 통해 이 업계에서는 하이퍼오토메이션 애플리케이션이 열릴 것입니다.
기업은 다양한 고객의 광범위한 요구를 충족시키고 시장 점유율을 확대하기 위해 새로운 솔루션을 개발하거나 기존 제품에 새로운 기능을 통합합니다. 예를 들어, 2021년 3월에는 Oracle Machine Learning AutoML 사용자 인터페이스를 통해 초보자와 경험이 풍부한 데이터 과학자 모두 머신러닝 모델을 쉽게 설계하고 배포할 수 있습니다. Oracle Autonomous Database의 Oracle Machine Learning의 새로운 구성 요소인 OML AutoML UI는 머신러닝 모델링을 자동화하고 몇 번의 클릭만으로 배포를 줄일 수 있는 노코드 브라우저 기반 인터페이스를 제공합니다. OML AutoML UI는 Oracle Labs에서 개발한 고급 독점 기술로 Oracle Machine Learning의 고급 데이터베이스 내 알고리즘을 사용합니다.
또한 기업의 머신러닝 이용 사례가 증가함에 따라 하이퍼오토메이션 시장이 성장할 기회가 생깁니다. 예를 들어 Algorithmia에 따르면 응답자의 57%가 응답자의 57%에 응답한 것처럼 2021년 인공지능과 머신러닝의 주요 이용 사례는 고객 경험의 향상입니다. AI 및 ML을 사용하면 여러 비즈니스 운영을 개선할 수 있습니다.
북미가 주요 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다.
북미는 많은 중요한 시장 관계자가 거점을 두고 있기 때문에 세계의 하이퍼오토메이션 시장에서 유명한 지역 중 하나입니다. MAPI에 따르면 미국의 제조업 생산은 2018년부터 2021년에 걸쳐 2.8% 증가하여 국내에서의 하이퍼오토메이션 및 제어 기술의 채용이 더욱 증가할 것으로 예상되고 있습니다. 또한 최근 관세 인상으로 미국 제조업체는 자동화를 통해 저비용으로 제품을 생산할 수밖에 없을 가능성이 높습니다. 하이퍼오토메이션의 사전 관세화에 투자한 자동차 회사는 앞서가고 있으며, 다른 기업들에게 비용 절감의 청사진이 되고 있습니다.
자동차 딜러는 고객이 하이퍼오토메이션에서 무엇을 원하는지 예측하고 잘 작동하는 공급망을 포함할 수 있습니다. 예측 분석의 도움으로 사람들은 차량 수요의 예기치 않은 변화를 예측할 수 있으며 시스템은 즉시 대응합니다. 오류 및 비용을 줄이기 위한 조언을 제공합니다. 이 시스템은 판매 이력을 분석하고 적절한 기준을 사용하여 수요 동향을 예측하고 창고를 최신 상태로 유지합니다.
또한 자동차 생산 증가로 이 지역의 조사 대상 시장이 견인될 것으로 예상됩니다. 예를 들어 OICA에 따르면 2021년에는 1,343만 대 이상의 자동차가 북미에서 제조되었습니다. 북미 경제는 자동차 생산에 크게 의존하고 있습니다. 더 중요한 것은 2021년 미국 자동차 부문이 약 917만 대의 차량을 생산했다는 것입니다.
미국에서 지난 2년간 UPMC Health Plan 추상화 담당자는 Astrata의 NLP 지원 도구의 새로운 구현으로 약 38배 빠르게 작업할 수 있음을 발견했습니다. 40개 병원을 보유한 의료 시스템으로서 3개 주에 걸쳐 수백만 명의 환자에게 서비스를 제공합니다. 2021년 2월, UPMC Enterprises는 UPMC Enterprises 내에 설립된 최신 기업인 Astrata의 출시를 발표했습니다. 게다가 아스트라타는 향후 1년간 직원을 30% 증가하는 것을 목표로 하고 있으며 최근 UPMC에 참가했습니다. 새로운 회사의 데이터 과학자는 클라우드 기반 NLP를 사용하여 지불자가 비정형 EHR 데이터를 더 잘 이해할 수있는 도구를 구축하고 건강 관리 데이터 및 정보 세트에 대한 품질과 국가 건강 측정 보다 정확한 평가에 대한 길을 엽니다.
또한 북미에서의 생체인증을 위한 개발의 대두에 의해 예측기간에 걸쳐 조사대상 시장이 추진될 것으로 예상됩니다. 예를 들어 2021년 4월 Microsoft Corp.와 Nuance Communications Inc.는 Microsoft가 Nuance를 인수하는 최종 합의에 도달했다고 발표했습니다. Nuance는 매사추세츠주 벌링턴에 본사를 둔 음성 인식 및 AI 소프트웨어를 판매하는 다국적 컴퓨터 소프트웨어 기술 기업입니다. Nuance는 세계 기업에게 AI 전문 지식과 소비자 참여 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션에는 자동 음성 응답(IVR), 가상 어시스턴트, 디지털 및 생체 인증 솔루션이 포함됩니다. 차세대 고객 참여 및 보안 솔루션을 구축하기 위해 기업은 이 지식과 Azure, Teams, Dynamics 365와 같은 광범위하고 깊은 Microsoft 클라우드를 결합합니다.
하이퍼오토메이션 업계 개요
세계의 하이퍼오토메이션 시장은 적당히 세분화되어 많은 기업들이 존재하고 있습니다. 양사는 시장 점유율을 확대하기 위해 전략적 파트너십 및 제품 개발에 지속적으로 투자하고 있습니다. 시장의 현재 동향 중 일부는 다음과 같습니다.
2022년 6월-로우코드 자동화 및 통합 기업인 Tray.io는 엔터프라이즈 하이퍼오토메이션 노력을 가속화하도록 설계된 새로운 기능을 발표했습니다. Tray.io는 Connector Builder를 사용하여 모든 사용자 유형에 엔드 투 엔드 연결을 제공하고 로우 코드 개발자가 온디맨드로 신속하고 효율적이며 시각적으로 재사용 가능한 커넥터를 만들 수 있게 합니다. 또한 개발자를 위한 새로운 Connectivity API 경험을 통해 수백 개의 기본 엔드포인트를 3개의 API 호출로 통합하는 것이 더 쉬워집니다.
2022년 5월-디지털 결제의 세계 기업인 Visa와 브랜드 언어 최적화 기업인 Phrasee는 유럽에서 독점 계약 체결을 발표했습니다. 이 3년 계약은 유럽의 최고 B2B 금융 서비스 기업을 포함한 고객에 대한 비자의 전략적 투자의 일환입니다. Phrasee는 리셀러 프로그램을 통해 Visa 고객에게 고급 머신러닝 및 자연 언어 생성 기술을 제공합니다.
기타 혜택
엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
3개월의 애널리스트 서포트
목차
제1장 서론
조사의 전제 조건 및 시장의 정의
조사 범위
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 인사이트
시장 개요
업계의 매력-Porter's Five Forces 분석
공급기업의 협상력
구매자의 협상력
신규 참가업체의 위협
대체 제품의 위협
경쟁 기업간 경쟁 관계의 격렬
밸류체인 분석
기술의 스냅샷
시장에 대한 COVID-19의 영향
제5장 시장 역학
시장 성장 촉진요인
제조 분야에서 높아지는 자동화 동향
디지털화의 침투가 진행되어, 효율성의 향상 및 운용 비용의 삭감에 대한 수요가 높아진다
RPA 및 AI의 응용 확대
시장 성장 억제요인
도입의 높은 초기 비용
숙련된 인재의 부족
제6장 시장 세분화
테크놀로지 유형별
생체인증
컨텍스트 인식 컴퓨팅
자연 학습의 생성
채팅봇
로봇 프로세스 자동화
머신러닝
최종 사용자 업계별
BFSI
소매
IT 및 텔레콤
교육
자동차
제조업
헬스케어 및 생명과학
지역별
북미
아시아태평양
유럽
라틴아메리카
중동 및 아프리카
제7장 경쟁 구도
기업 프로파일
Alteryx
Automation Anywhere
SolveXia
Mitsubishi Electric Corporation
Catalytic Inc
OneGlobe LLC
Automate.io
UiPath
akaBot
Rocketbot
Simple Fractal
제8장 투자 분석
제9장 시장의 미래
AJY
영문 목차
영문목차
The Hyperautomation Market size is estimated at USD 12.95 billion in 2024, and is expected to reach USD 31.95 billion by 2029, growing at a CAGR of 19.80% during the forecast period (2024-2029).
The key reason fueling the growth of the global hyperautomation market is the increase in digitalization worldwide. A digital process automation solution is most frequently used in firms that need effective back-end processing administration due to the rising demand for business automation. As a result, more enterprises are being founded, including BFSI businesses, industrial industries, and online retailers. The market is growing more due to companies adopting automation faster. An organization can significantly speed up operations while lowering errors by automating all of the repetitive manual tasks previously carried out by humans.
Key Highlights
The increasing implementation of automation in the manufacturing sector is expected to drive the hyperautomation market. Further, Cisco has predicted that by 2022, over half of the 28.5 billion connected devices on the planet will get connected via machine-to-machine (M2M) connections. The next generation of robotics and automation technologies represents a revolutionary opportunity for manufacturing to improve productivity, quality, safety, and cost metrics. It is something that manufacturers all over the world are aware of. Additionally, rising spending on robotic automation year over year is primarily broadening the study market's focus.
Moreover, applications of RPA and AI have enabled the rise of security standards at the national and regional levels. Companies use hyperautomation to spot safety lapses and avert catastrophic mishaps. Many industrialized economies' defense industries are now exploring hyperautomation to modernize their security protocols and procedures. The industry that stands to gain the most from incorporating RPA and AI in its protocols is aerospace. Due to the rising trend in strategic alliances among market participants, there is more potential for increased worldwide market growth. It is common to see businesses partnering with other organizations to expand their global reach and assist the development of the worldwide market.
Scaling automation through hyperautomation is rethinking patient care and improving health outcomes. Hyperautomation increases the value of human expertise and data by adding capabilities to existing operations. Through speech recognition and clever algorithms, voice biometrics technology analyzes patients' voices to verify their identities and compare them to the information they gave on their registration forms. It adds a layer of authentication to prevent patient impersonation during any contact.
Furthermore, several applications were noted for voice biometrics during the pandemic. Research studies have explored the use of voice biometrics in detecting COVID-19-affected patients. For instance, in September 2021, research undertaken by artificial intelligence company Biometric Vox, in collaboration with the Cruces hospital and Domingo Pascual-Figal, head of Cardiology at Murcia's Virgen de la Arrixaca hospital, outlined the use of voice recognition to help in the detection of COVID-19 cases with 80% success rate.
On the Flipside, since hyperautomation is relatively new, more institutions need to provide high-quality training in such advanced technology. The demand and the actual supply of skilled professionals need to be more balanced. Because it will take more time to train professionals before they can practically and effectively execute hyperautomation, this could significantly impact the growth of the global industry. For creating learning opportunities to develop qualified and skilled people in the hyperautomation industry, the global market needs additional investors in the educational sector.
Hyper Automation Market Trends
The Machine Learning Segment is Expected to Drive the Market's Growth
Machine Learning (ML) is a subfield of Artificial Intelligence (AI) that enables training algorithms to make classifications or predictions through statistical methods, uncovering critical insights within data mining projects. These insights drive decision-making within applications and businesses, ideally impacting key growth metrics. Since it revolves around algorithms, models, and computational complexity, skilled professionals must develop these solutions. The performance of automated machine learning has advanced due to data science and artificial intelligence improvements. Companies recognize the potential of this technology, and hence its adoption rate is likely to rise over the forecast period. Companies are selling automated machine learning solutions on a subscription basis, making it easier for customers to use this technology. Furthermore, it offers flexibility on a pay-as-you-go basis.
AI enables machines to reason independently of humans and comes to their conclusions. The main goal of AI is to create computer programs or robots capable of thinking similarly to humans. A branch of AI known as machine learning, or ML, uses learning algorithms to enable it to learn from the past and advance. People can program a car to follow traffic lights, but it can also learn from other vehicles and from its own driving experience to reduce the frequency of accidents on the road. So, as a part of hyper-automation, it will be one of the most crucial technologies required to help devices learn and think before performing according to the workflow.
According to the Society of Actuaries (SOA), nearly two-thirds of executives anticipate that predictive analytic tools will cut organizational costs by 15% or more by 2023. Future analytics will open up hyperautomation applications in this industry.
The companies are developing new solutions or incorporating new features in their existing products to cater to a wide range of needs of different customers and to expand their market share. For instance, in March 2021, The Oracle Machine Learning AutoML User Interface made it simple for novice and experienced data scientists to design and deploy machine learning models. OML AutoML UI, a new component of Oracle Machine Learning on Oracle Autonomous Database, provides a no-code browser-based interface that automates machine learning modeling and reduces deployment to a few clicks. OML AutoML UI is an advanced, proprietary technology developed by Oracle Labs that uses Oracle Machine Learning's sophisticated in-database algorithms.
Further, the rise in the use case of machine learning for companies will create an opportunity for the hyperautomation market to grow. For instance, according to Algorithmia, the top use cases for artificial intelligence and machine learning in 2021, as per 57% of respondents, are for increasing customer experience. Using AI and ML can improve several business operations.
North America is Expected to Hold a Major Market Share
North America is one of the prominent regions for the global hyperautomation market because many essential market players are situated there. According to MAPI, US manufacturing production will increase by 2.8% from 2018 to 2021, further increasing the adoption of hyperautomation and control technologies in the country. Also, the recent increase in tariffs will likely force manufacturers in the US to produce goods at a lower cost, achieved through automation. Auto companies that invested in hyperautomation pre-tariffs are ahead of the game and are the cost-saving blueprint for other companies.
Auto dealers may anticipate what client wants with hyper-automation and outfit themselves with a well-functioning supply chain. With the aid of predictive analytics, people can expect any unforeseen changes in vehicle demands, and the system responds promptly. It offers advice on reducing errors and overhead expenditures. The system analyses the sales history and forecasts demand behavior using pertinent criteria to keep the warehouse current.
Further, the rise in automotive production is expected to drive the studied market in the region. For instance, according to OICA, In 2021, over 13.43 million automobiles were made in North America. The North American economy is heavily dependent on the production of vehicles. The further point is that in 2021, the US car sector produced about 9.17 million vehicles.
In the US, over the last two years, the UPMC Health Plan abstractors found they can work around 38 times faster with the new implementation of Astrata's NLP-assisted tools. As a 40-hospital health system, it serves millions of patients across three states. In February 2021, UPMC Enterprises announced the launch of Astrata, the newest company incubated in UPMC Enterprises. Further, Astrata aims to increase its workforce by 30% over the coming year, and it joined a UPMC in recent years. Data scientists at the new company use cloud-based NLP to build tools enabling the payers to understand unstructured EHR data better, paving the way toward more accurate assessments of quality and population health measurements against Healthcare Effectiveness Data and Information Set.
Moreover, the rise of the developments towards biometrics in North America will drive the studied market over the forecasted period. For instance, in April 2021, Microsoft Corp. and Nuance Communications Inc. announced they reached a definitive deal for Microsoft to buy Nuance. Nuance is a Burlington, Massachusetts-based multinational computer software technology firm that sells speech recognition and AI software. Nuance provides AI expertise and consumer engagement solutions to enterprises worldwide. The solutions include Interactive Voice Response (IVR), virtual assistants, and digital and biometric solutions. To create next-generation customer engagement and security solutions, companies will combine this knowledge with the breadth and depth of Microsoft's cloud, including Azure, Teams, and Dynamics 365.
Hyper Automation Industry Overview
The global hyperautomation market is moderately fragmented, with the presence of many companies. The companies continuously invest in strategic partnerships and product developments to gain more market share. Some of the current events in the market are:
June 2022 - Tray.io, a low-code automation and integration player, announced new capabilities designed to accelerate enterprise hyper-automation initiatives. With Connector Builder, Tray.io provides end-to-end connectivity for all user types, enabling low-code developers to create reusable connectors on-demand fast, efficiently, and visually. Additionally, the integration of hundreds of underlying endpoints into only three API calls is made simpler with a new Connectivity API experience for developers.
May 2022 - A global player in digital payments, Visa, and Phrasee, a player in brand language optimization, announced the establishment of an exclusive agreement for Europe. The three-year contract is a component of Visa's strategic investment in its customers, including the top B2B financial services companies in Europe. Phrasee will make its advanced machine learning and natural language generation technologies available to Visa customers through its reseller program.
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 Suppliers
4.2.2 Bargaining Power of Buyers
4.2.3 Threat of New Entrants
4.2.4 Threat of Substitute Products
4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.3 Value Chain Analysis
4.4 Technology Snapshot
4.5 Impact of COVID-19 on the Market
5 MARKET DYNAMICS
5.1 Market Drivers
5.1.1 Increasing Automation Trends in the Manufacturing Sector
5.1.2 Increased penetration of digitalization, coupled with growing demand for improved efficiency and reduced operating costs
