Markt für virtuelle Sensoren – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Lösung, Dienste), nach Bereitstellung (Cloud, vor Ort), nach Endbenutzer (Öl und Gas, Fertigung und Versorgungsunternehmen, Verbrauchertechnologie, Automobil, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Gesundheitswesen, Chemie und andere), nach Region, nach Wettbewerb, 2019–2029F
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für virtuelle Sensoren – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Lösung, Dienste), nach Bereitstellung (Cloud, vor Ort), nach Endbenutzer (Öl und Gas, Fertigung und Versorgungsunternehmen, Verbrauchertechnologie, Automobil, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Gesundheitswesen, Chemie und andere), nach Region, nach Wettbewerb, 2019–2029F
Prognosezeitraum | 2025–2029 |
Marktgröße (2023) | 12,89 Milliarden USD |
Marktgröße (2029) | 17,75 Milliarden USD |
CAGR (2024–2029) | 5,32 % |
Am schnellsten wachsendes Segment | On-Premises |
Größtes Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für virtuelle Sensoren wurde im Jahr 2023 auf 12,89 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2029 17,75 Milliarden USD erreichen, mit einer CAGR von 5,32 % während des Prognosezeitraums. Der Markt für virtuelle Sensoren bezieht sich auf die Branche, die sich auf die Entwicklung, Bereitstellung und Anwendung von Sensortechnologien konzentriert, die physikalische Parameter oder Umgebungsbedingungen durch softwarebasierte Modelle und Algorithmen schätzen, ohne dass physische Sensoren vorhanden sein müssen. Diese virtuellen Sensoren nutzen Daten von vorhandenen physischen Sensoren, kombiniert mit fortschrittlichen Berechnungsmethoden wie maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz (KI) und komplexen mathematischen Modellen, um genaue Messungen von Variablen abzuleiten, die andernfalls schwierig oder kostspielig direkt zu messen sind. Dieser Markt hat aufgrund der steigenden Nachfrage nach kostengünstigen, skalierbaren und hochgradig anpassbaren Sensorlösungen in Branchen wie Automobil, Luft- und Raumfahrt, Gesundheitswesen, Fertigung und industrieller Automatisierung ein schnelles Wachstum erlebt. Einer der Hauptvorteile virtueller Sensoren ist ihre Fähigkeit, den Bedarf an mehreren physischen Sensoren zu reduzieren und so die Kosten für Hardware, Installation und Wartung zu senken. Dies hat sie besonders für Branchen attraktiv gemacht, die eine genaue Überwachung von Geräten, Prozessen oder Umgebungsbedingungen benötigen, aber Einschränkungen hinsichtlich Platz, Kosten oder Zugänglichkeit für den Einsatz herkömmlicher Sensoren haben.
Wichtige Markttreiber
Wachsende Nachfrage nach industrieller Automatisierung und IoT-Integration
Die zunehmende Einführung industrieller Automatisierung und die Integration des Internets der Dinge (IoT) in verschiedenen Sektoren sind wichtige Treiber für den globalen Markt für virtuelle Sensoren. Während sich die Branchen in Richtung digitaler Transformation bewegen, wird der Bedarf an fortschrittlicher Datenerfassung und Echtzeitüberwachung unerlässlich, um den Betrieb zu optimieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Kosten zu senken. Virtuelle Sensoren, die softwarebasiert sind und auf Algorithmen zur Schätzung physikalischer Eigenschaften basieren, spielen bei der Erreichung dieser Ziele eine entscheidende Rolle. Im Gegensatz zu herkömmlichen physischen Sensoren können virtuelle Sensoren die erforderlichen Daten ableiten, ohne dass teure, komplexe Hardware erforderlich ist, was sie zu einer kosteneffizienten Lösung für moderne Industriesysteme macht. Dies ist insbesondere für Branchen wie Fertigung, Energie, Automobil und Luft- und Raumfahrt relevant, in denen eine genaue Datenerfassung erforderlich ist, um Prozessoptimierung und vorausschauende Wartung sicherzustellen. In der Fertigung werden beispielsweise zunehmend virtuelle Sensoren eingesetzt, um den Zustand von Geräten zu überwachen, Fehler vorherzusagen und Produktionslinien zu optimieren. Durch die Integration von IoT-Plattformen und die Verwendung fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen können virtuelle Sensoren die Ausgabe physischer Sensoren simulieren und Echtzeiteinblicke liefern, ohne dass eine ständige Neukalibrierung oder physische Wartung erforderlich ist. Dies minimiert Ausfallzeiten und senkt die Betriebskosten, was sie für Hersteller, die ihre Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit verbessern möchten, äußerst attraktiv macht. Darüber hinaus ermöglicht die Verwendung virtueller Sensoren in Verbindung mit IoT-fähigen Geräten eine verbesserte Systemskalierbarkeit, da sie über Software einfach aktualisiert und angepasst werden können, sodass sich Branchen schnell an geänderte Produktionsanforderungen oder neue Marktanforderungen anpassen können.
In der Automobilindustrie werden virtuelle Sensoren eingesetzt, um kritische Fahrzeugfunktionen wie Motorleistung, Kraftstoffeffizienz und Emissionen zu überwachen. Der Trend hin zu Elektro- und autonomen Fahrzeugen treibt auch die Nachfrage nach virtuellen Sensoren an, da diese Fahrzeuge anspruchsvolle Überwachungssysteme benötigen, um Sicherheit, Leistung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Die Fähigkeit virtueller Sensoren, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und zu interpretieren, ohne dass zusätzliche physische Komponenten erforderlich sind, macht sie zu einer idealen Lösung für die immer komplexeren Automobilsysteme der Zukunft. Auch der Energiesektor, insbesondere die Öl- und Gasindustrie, profitiert von der Anwendung virtueller Sensoren. Sie werden zur Echtzeitüberwachung von Geräten an abgelegenen Standorten verwendet, an denen der Einsatz physischer Sensoren unpraktisch oder zu kostspielig sein könnte. Virtuelle Sensoren ermöglichen es den Betreibern, die Leistung zu verfolgen, Anomalien zu erkennen und Geräteausfälle zu verhindern, wodurch die allgemeine Effizienz und Sicherheit im Energiebetrieb verbessert wird. Durch die Integration von IoT-Geräten können virtuelle Sensoren Daten aus mehreren Quellen erfassen und analysieren. So erhalten die Bediener einen umfassenden Überblick über die Systemleistung und können proaktive Wartungsstrategien entwickeln.
Zunehmender Fokus auf Kosteneffizienz und Effizienz
Ein weiterer wichtiger Treiber für die
Technologische Fortschritte im Bereich maschinelles Lernen und Datenanalyse
Die schnellen Fortschritte im Bereich maschinelles Lernen (ML) und Datenanalyse treiben das Wachstum der
In der Gesundheitsbranche treiben technologische Fortschritte im Bereich ML und Datenanalyse den Einsatz virtueller Sensoren zur Patientenüberwachung und -diagnostik voran. Virtuelle Sensoren können Daten von tragbaren Geräten und medizinischer Ausrüstung analysieren, um Vitalfunktionen abzuschätzen, Anomalien zu erkennen und Gesundheitsdienstleistern Echtzeit-Feedback zu geben. Die Möglichkeit, Patienten aus der Ferne und in Echtzeit zu überwachen, ist besonders wertvoll für die Behandlung chronischer Erkrankungen, die Reduzierung von Krankenhauswiederaufnahmen und die Verbesserung der Patientenergebnisse. Da sich ML-Algorithmen weiterentwickeln, wird erwartet, dass virtuelle Sensoren in Gesundheitsanwendungen noch genauer und effektiver werden, was zum allgemeinen Wachstum des Marktes beiträgt. Fortschritte im Cloud-Computing und Edge-Computing ermöglichen es virtuellen Sensoren, effizienter zu arbeiten, indem sie Daten näher an der Quelle verarbeiten. Dies reduziert die Latenz und verbessert die Echtzeitfähigkeiten virtueller Sensoren, wodurch sie besser für zeitkritische Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, industrielle Automatisierung und Gesundheitsüberwachung geeignet sind. Da sich diese Technologien weiterentwickeln, wird erwartet, dass die Leistung und Akzeptanz virtueller Sensoren zunehmen und erhebliche Innovationsmöglichkeiten in allen Branchen mit sich bringen.
Wichtige Marktherausforderungen
Integrationskomplexität mit Legacy-Systemen
Eine der größten Herausforderungen für die
Unternehmen stehen vor Herausforderungen bei der Bewältigung der Konvergenz traditioneller physischer Sensordaten mit virtuellen Sensorausgaben. Um einen nahtlosen Datenaustausch zwischen diesen Systemen sicherzustellen, sind spezielle Middleware und Integrationsplattformen erforderlich, die Echtzeitdaten sowohl aus physischen als auch aus virtuellen Quellen verarbeiten können. Dies kann die Komplexität von Datenmanagementsystemen erhöhen und zusätzliche Investitionen in die Cybersicherheit erforderlich machen, um das größere übertragene Datenvolumen zu schützen. Darüber hinaus erschwert das Fehlen standardisierter Protokolle zur Integration virtueller Sensoren in Legacy-Systeme den Unternehmen die großflächige Einführung dieser Technologien. Unternehmen müssen sich häufig auf maßgeschneiderte Integrationslösungen verlassen, was zu höheren Implementierungskosten und längeren Bereitstellungszeiträumen führen kann. Diese Herausforderungen können die allgemeine Einführung der virtuellen Sensortechnologie einschränken, insbesondere bei kleineren Unternehmen mit begrenzten finanziellen und technologischen Ressourcen.
Bedenken hinsichtlich Datengenauigkeit und Validierung
Die Gewährleistung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der von virtuellen Sensoren generierten Daten stellt eine erhebliche Herausforderung für den Markt dar. Im Gegensatz zu physischen Sensoren, die Umgebungs- oder Betriebsbedingungen direkt messen, verlassen sich virtuelle Sensoren auf komplexe Algorithmen und Vorhersagemodelle, um Sensorausgaben zu schätzen. Dies kann zwar wertvolle Erkenntnisse liefern, es gibt jedoch häufig Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit und Validierung virtueller Sensordaten, insbesondere in anspruchsvollen Branchen wie der Luft- und Raumfahrt, dem Gesundheitswesen und der Automobilherstellung, in denen Sicherheit und Präzision von größter Bedeutung sind. Jegliche Unstimmigkeiten oder Fehler in den Daten der virtuellen Sensoren können zu suboptimalen Entscheidungen, betrieblichen Ineffizienzen oder sogar Sicherheitsrisiken führen. Dies macht Unternehmen vorsichtig, physische Sensoren vollständig durch virtuelle Alternativen zu ersetzen, insbesondere bei kritischen Anwendungen, bei denen die Kosten eines Ausfalls hoch sind. Virtuelle Sensoren sind in hohem Maße von der Qualität der Eingabedaten abhängig, die zum Trainieren ihrer Algorithmen verwendet werden. Wenn die zugrunde liegenden Daten unvollständig oder veraltet sind oder Fehler enthalten, können die Vorhersagefähigkeiten des virtuellen Sensors beeinträchtigt werden, was zu ungenauen Ergebnissen führt. Diese Herausforderung wird noch dadurch verschärft, dass virtuelle Sensoren kontinuierlich aktualisiert und neu kalibriert werden müssen, um sich ändernde Umgebungsbedingungen oder Betriebsparameter widerzuspiegeln. Unternehmen müssen in kontinuierliche Datenüberwachung, Algorithmenverfeinerung und Validierungsprozesse investieren, um sicherzustellen, dass virtuelle Sensoren im Laufe der Zeit ein hohes Maß an Genauigkeit beibehalten. Dies erfordert spezielles Fachwissen und kann die Betriebskosten erhöhen, was möglicherweise die Kosteneinsparungen zunichte macht, die virtuelle Sensoren bieten sollen. Die Überwindung von Bedenken hinsichtlich Datengenauigkeit und -validierung ist entscheidend für eine breite Marktakzeptanz, insbesondere in Branchen, in denen Präzision nicht verhandelbar ist.
Wichtige Markttrends
Zunehmende Akzeptanz im industriellen IoT und in der intelligenten Fertigung
Die Einführung virtueller Sensoren im industriellen Internet der Dinge (IIoT) und in der intelligenten Fertigung ist einer der wichtigsten Trends für die
Integration mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Die Integration virtueller Sensoren mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ist ein transformativer Trend, der die Zukunft der
Segmenteinblicke
Bereitstellungseinblicke
Das Cloud-Segment hielt im Jahr 2023 den größten Marktanteil. Der Markt für virtuelle Sensoren im Cloud-Segment verzeichnet ein signifikantes Wachstum, das durch die zunehmende Akzeptanz von Cloud-Computing in allen Branchen angetrieben wird. Da Unternehmen zur Optimierung ihrer Betriebseffizienz zunehmend auf Cloud-basierte Infrastrukturen umsteigen, bieten virtuelle Sensoren eine kostengünstige und skalierbare Alternative zu physischen Sensoren. Diese softwarebasierten Sensoren nutzen fortschrittliche Algorithmen und Datenanalysen, um reale Messungen zu simulieren und bieten Unternehmen Echtzeiteinblicke, ohne dass umfangreiche Hardwarebereitstellungen erforderlich sind. Ein wichtiger Treiber ist die wachsende Nachfrage nach Echtzeitüberwachung und vorausschauender Wartung in Branchen wie Fertigung, Automobil und Gesundheitswesen. Virtuelle Sensoren in der Cloud können riesige Datenmengen aus mehreren Quellen verarbeiten, sodass Unternehmen kritische Anlagen überwachen, Anomalien erkennen und fundierte Entscheidungen treffen können, um die Betriebseffizienz zu verbessern und Ausfallzeiten zu reduzieren. Im Industriesektor bietet die Möglichkeit, Daten von mehreren virtuellen Sensoren auf Cloud-Plattformen zu erfassen, eine verbesserte Skalierbarkeit, erleichtert die Verwaltung und Analyse großer Datensätze und verbessert so die Gesamtproduktivität. Die Integration von Technologien für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) mit virtuellen Sensoren in Cloud-Umgebungen verbessert deren Fähigkeiten weiter. Durch den Einsatz von KI und ML können virtuelle Sensoren kontinuierlich aus historischen Daten lernen, was die Genauigkeit von Simulationen verbessert und prädiktive Analysen ermöglicht.
Auf diese Weise können Unternehmen Geräteausfälle vorhersagen, Prozesse optimieren und Wartungskosten senken. Die Cloud-Infrastruktur erleichtert auch die nahtlose Integration mit IoT-Ökosystemen, sodass Unternehmen virtuelle Sensoren an geografisch verteilten Standorten einsetzen und Vorgänge unabhängig von der physischen Entfernung in Echtzeit überwachen können. Dies ist besonders wertvoll in Branchen mit groß angelegten Vorgängen wie Energie, Transport und Logistik, in denen Fernüberwachung und -automatisierung von entscheidender Bedeutung sind. Ein weiterer Faktor, der den Markt für virtuelle Sensoren im Cloud-Segment antreibt, ist der zunehmende Bedarf an Flexibilität und Agilität bei der Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Sensoren, die durch physische Einschränkungen begrenzt sind, können virtuelle Sensoren schnell eingesetzt, neu konfiguriert und skaliert werden, um sich entwickelnden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Diese Flexibilität ist in dynamischen Umgebungen, in denen sich die Datenanforderungen häufig ändern, von entscheidender Bedeutung. In der Automobilindustrie werden beispielsweise virtuelle Sensoren verwendet, um die Fahrzeugleistung zu optimieren, indem Daten aus verschiedenen Systemen wie Motoren, Bremsen und Reifen gesammelt und in der Cloud für die Echtzeitanalyse verarbeitet werden. Dadurch können Automobilhersteller die Sicherheit, Effizienz und Gesamtleistung ihrer Fahrzeuge verbessern und gleichzeitig den Bedarf an physischen Sensorinstallationen reduzieren.
Der Aufstieg intelligenter Städte und die zunehmende Nutzung von IoT-Geräten tragen zum Wachstum virtueller Sensoren in der Cloud bei. Da städtische Infrastrukturen immer stärker vernetzt werden, werden virtuelle Sensoren verwendet, um Verkehrsfluss, Luftqualität, Energieverbrauch und andere wichtige Parameter in Echtzeit zu überwachen. Cloudbasierte virtuelle Sensoren bieten eine skalierbare und kostengünstige Lösung für die Verwaltung der riesigen Datenmengen, die von Smart-City-Anwendungen generiert werden, und ermöglichen es Stadtplanern, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die die Lebensbedingungen in Städten verbessern. Darüber hinaus treibt die zunehmende Betonung von Nachhaltigkeit und Energieeffizienz die Nutzung virtueller Sensoren in cloudbasierten Umweltüberwachungssystemen voran. Durch die Simulation von Umweltbedingungen und die Analyse von Daten in Echtzeit helfen virtuelle Sensoren Unternehmen, die Ressourcennutzung zu optimieren, Abfall zu reduzieren und ihre Umweltauswirkungen zu minimieren. Zu den wichtigsten Treibern für den Markt für virtuelle Sensoren im Cloud-Segment gehören die zunehmende Einführung von Cloud-Computing, die Integration von KI- und ML-Technologien, der Bedarf an Echtzeitüberwachung und vorausschauender Wartung, die Flexibilität und Skalierbarkeit, die virtuelle Sensoren bieten, und die wachsende Nachfrage nach datengesteuerter Entscheidungsfindung in Branchen wie Fertigung, Automobilindustrie, Gesundheitswesen und Smart Cities. Mit dem weiteren technologischen Fortschritt wird erwartet, dass virtuelle Sensoren in der Cloud eine immer wichtigere Rolle spielen, um Unternehmen zu ermöglichen, Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und Innovationen in einer Vielzahl von Branchen voranzutreiben.
Regionale Einblicke
Die Region Nordamerika hatte im Jahr 2023 den größten Marktanteil. Der Markt für virtuelle Sensoren in Nordamerika wird von mehreren Schlüsselfaktoren getrieben, die die wachsende Nachfrage nach fortschrittlichen, kosteneffizienten Technologien in mehreren Branchen widerspiegeln. Einer der Haupttreiber ist die zunehmende Einführung von Initiativen für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) und Industrie 4.0, insbesondere in Branchen wie Fertigung, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt und Gesundheitswesen. Diese Branchen nutzen zunehmend virtuelle Sensoren, um Betriebsabläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Gesamteffizienz zu verbessern, indem sie physische Sensoren durch softwarebasierte Alternativen ersetzen. Virtuelle Sensoren, die mathematische Modelle und maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um Parameter zu schätzen, die traditionell von physischen Sensoren gemessen würden, bieten erhebliche Vorteile wie Kostensenkung, einfache Bereitstellung und verbesserte Flexibilität bei der Echtzeitdatenerfassung und -analyse.
In der Fertigung beispielsweise helfen virtuelle Sensoren Unternehmen dabei, die Maschinenleistung zu überwachen und vorherzusagen, potenzielle Fehler zu erkennen und Wartungspläne zu optimieren, ohne dass umfangreiche Hardwareinstallationen erforderlich sind. Dies ist besonders wichtig in Nordamerika, wo die Industrien sich auf die Verbesserung der Betriebseffizienz und die Reduzierung von Ausfallzeiten konzentrieren. Durch den Einsatz virtueller Sensoren können Unternehmen prädiktive Wartungsstrategien entwickeln, die die Lebensdauer der Geräte verlängern und unerwartete Ausfälle reduzieren, was dem Fokus der Region auf Betriebsstabilität und Kosteneffizienz entspricht. Der Automobilsektor erlebt einen Anstieg der Einführung virtueller Sensoren, um die Entwicklung vernetzter Fahrzeuge und autonomer Fahrtechnologien zu unterstützen, die umfangreiche Sensordaten erfordern. Virtuelle Sensoren ermöglichen es Automobilherstellern, Echtzeitdaten zur Fahrzeugleistung, zum Fahrerverhalten und zu Umgebungsbedingungen zu erfassen und zu verarbeiten und so zur Entwicklung intelligenterer, sichererer und effizienterer Fahrzeuge beizutragen. Auch die Gesundheitsbranche in Nordamerika ist ein wichtiger Treiber für den Markt für virtuelle Sensoren. Mit dem zunehmenden Fokus auf digitale Gesundheitslösungen werden virtuelle Sensoren in medizinischen Geräten und Patientenüberwachungssystemen eingesetzt, um Vitalfunktionen zu verfolgen, Gesundheitsprobleme vorherzusagen und die Diagnosegenauigkeit zu verbessern. Diese Sensoren liefern Echtzeitdaten und Erkenntnisse ohne invasive Verfahren oder umfangreiche physische Ausrüstung und sind daher eine ideale Lösung für Telemedizin und Fernüberwachung von Patienten. Die zunehmende Verbreitung chronischer Krankheiten, die alternde Bevölkerung und die Verlagerung hin zu wertorientierten Gesundheitsmodellen treiben die Einführung virtueller Sensoren weiter voran, da sie einen effizienteren, skalierbareren und kostengünstigeren Ansatz für die Patientenversorgung bieten.
Regierungsvorschriften und -richtlinien zur Förderung von Energieeffizienz und Nachhaltigkeit spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Förderung des Marktes für virtuelle Sensoren in Nordamerika. Beispielsweise werden virtuelle Sensoren in Energiemanagementsysteme integriert, um den Energieverbrauch in Gewerbe- und Wohngebäuden zu überwachen und zu optimieren. Angesichts zunehmender Umweltbedenken und regulatorischer Zwänge übernehmen Unternehmen diese Technologien, um Nachhaltigkeitsauflagen zu erfüllen, den Energieverbrauch zu senken und die Betriebskosten zu senken. Darüber hinaus ermöglicht die Integration virtueller Sensoren mit Cloud Computing und Big Data Analytics Unternehmen, umfassendere Erkenntnisse zu gewinnen, intelligentere Entscheidungen zu treffen und Energiesparmaßnahmen effektiver umzusetzen. Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) verbessern die Fähigkeiten virtueller Sensoren und machen sie genauer, zuverlässiger und vielseitiger. Nordamerika als Zentrum für technologische Innovationen verzeichnet umfangreiche Investitionen in die KI- und ML-Forschung, was die Einführung virtueller Sensoren in verschiedenen Sektoren weiter beschleunigen dürfte. Die starke technologische Infrastruktur der Region, gepaart mit einem hart umkämpften Marktumfeld, fördert schnelle Fortschritte in der Sensortechnologie und treibt so das Wachstum auf dem Markt für virtuelle Sensoren voran. Mit fortlaufenden technologischen Fortschritten, einer steigenden Nachfrage nach kosteneffizienten Lösungen und einem Fokus auf betriebliche Effizienz wird der Markt für virtuelle Sensoren in Nordamerika in den kommenden Jahren voraussichtlich ein nachhaltiges Wachstum verzeichnen.
Jüngste Entwicklungen
- Im Februar 2024 gab Capgemini eine Ausweitung seiner strategischen Allianz mit Unity bekannt und übernahm die Abteilung Digital Twin Professional Services von Unity. Durch diese Integration wird das DigitalTwin Professional Services-Team von Unity zu Capgemini geholt, wodurch einer der weltweit größten Pools an Unity-Unternehmensentwicklern entsteht. Diese Zusammenarbeit soll die Entwicklung und Bereitstellung von Echtzeit-3D-Visualisierungssoftware beschleunigen, die auf industrielle digitale Zwillingsanwendungen zugeschnitten ist, und so die Fähigkeiten von Capgemini in diesem sich schnell entwickelnden Markt verbessern.
- Elliptic Labs, ein weltweit führendes KI-Softwareunternehmen, das für seine AI Virtual Smart Sensors bekannt ist, die derzeit in über 500 Millionen Geräten weltweit integriert sind, freut sich, im Juni 2024 die Auslieferung seines AI Virtual Proximity Sensor INNER BEAUTY auf dem neuen Smartphone Magic V Flip von HONOR bekannt zu geben. Dieses innovative Gerät markiert einen bedeutenden Meilenstein für HONOR und verfügt über ein faltbares Vollbild-Clamshell-Design, eine Premiere für die Marke. Angetrieben vom Snapdragon 8+ Gen 1-Chipsatz von Qualcomm soll das Magic V Flip ein hochmodernes Smartphone-Erlebnis bieten. Die Partnerschaft zwischen Elliptic Labs und Qualcomm unterstreicht ihr Engagement für die Weiterentwicklung mobiler Technologie. Elliptic Labs formalisierte den Vertrag für diese Lieferung im März 2024 und ebnete damit den Weg für verbesserte Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit des Magic V Flip.
Wichtige Marktteilnehmer
- SchneiderElectric SE
- Elliptic Laboratories ASA
- ModelwayS.rl
- CiscoSystems Inc.
- GeneralElectric Company
- HoneywellInternational Inc.
- SiemensAG
- AVEVA Group Limited
- AspenTechnology, Inc.
Nach Komponente | Nach Bereitstellung | Nach Endbenutzer | Nach Region |
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