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Künstliche Intelligenz (KI) in der Fertigung Marktgröße nach Komponente (Hardware [Prozessor {Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU), Field Programmable Gate Array (FPGA), Application Specific Integrated Circuit (ASIC)}, Speicher], Lösung [Software, KI-Plattform, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)], Dienste [Managed Services, Professional Services]), nach Technologie (


Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT

Publisher : MRA | Format : PDF&Excel

Künstliche Intelligenz (KI) in der Fertigung Marktgröße nach Komponente (Hardware [Prozessor {Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU), Field Programmable Gate Array (FPGA), Application Specific Integrated Circuit (ASIC)}, Speicher], Lösung [Software, KI-Plattform, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)], Dienste [Managed Services, Professional Services]), nach Technologie (

Marktgröße für künstliche Intelligenz (KI) in der Fertigung nach Komponente (Hardware [Prozessor {Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU), Field Programmable Gate Array (FPGA), Application Specific Integrated Circuit (ASIC)}, Speicher], Lösung [Software, KI-Plattform, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)], Dienste [Managed Services, Professional Services]), nach Technologie (Maschine L

Marktgröße für künstliche Intelligenz in der Fertigung

Der Markt für KI in der Fertigung hatte 2018 eine Größe von über 1 Milliarde USD und wird von 2020 bis 2025 voraussichtlich um 40 % jährlich wachsen. Steigende Risikokapitalinvestitionen in KI fördern das Wachstum der künstlichen Intelligenz in der Fertigungsindustrie.

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Investitionen in die Technologie werden von Technologiegiganten und digital nativen Unternehmen wie Google, Nvidia und Intel angeführt. Sie investieren zusammen Milliarden von Dollar in eine große Bandbreite von KI-basierten Anwendungen, die von maschinellem Lernen über Robotik, virtuelle autonome Fahrzeuge, Assistenztechnologie und natürliche Sprache bis hin zu Computer Vision reichen.

Das exponentielle Wachstum digitaler Daten treibt das Wachstum von KI im Fertigungsmarkt voran. Schätzungen zufolge werden bis 2020 jede Sekunde etwa 1,7 Megabyte an neuen Daten erstellt. In den nächsten zehn Jahren wird mit einer jährlichen Wachstumsrate von 40 % gerechnet. Dieses Wachstum ist auf die zunehmende Nutzung von Big Data-Technologien und IoT-Geräten sowie die steigende Beliebtheit von Cloud-Plattformen bei Unternehmen zurückzuführen. Dies fördert die Nutzung fortschrittlicher Datenanalyselösungen bei den Herstellern, um die Daten zu verarbeiten und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
 

Berichtsattribute zum Markt für KI in der Fertigung
Berichtsattribut Details
Basisjahr 2018
Marktgröße für KI in der Fertigung im Jahr 2018 1 Milliarde (USD)
Prognosezeitraum 2019 bis 2025
Prognosezeitraum 2019 bis 2025 CAGR 40 %
Wertprognose 2025 16 Milliarden (USD)
Historische Daten für 2014 bis 2018
Anzahl der Seiten 300
Tabellen, Diagramme und Zahlen 611
Abgedeckte Segmente Komponente, Technologie, Anwendung, Endverbrauch und Region
Wachstumstreiber
  • Zunehmende Risikokapitalinvestitionen in KI
  • Exponentielles Wachstum digitaler Daten
  • Schnelle Einführung der Industrierevolution 4.0
  • Verändertes Kundenverhalten und veränderte Nachfrage
Fallstricke und Herausforderungen
  • Latenzempfindliche Anwendungen
  • Mangel an qualifizierten Fachkräften

Welche Wachstumschancen gibt es in diesem Markt?

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Die Einführung der Technologie im Fertigungssektor ist jedoch aufgrund mehrerer Herausforderungen bei der Implementierung der KI-Technologie in den Branchen noch in den Kinderschuhen. Die Komplexität der Industriedaten und der Mangel an qualifizierten IT-Arbeitskräften in den Industrieanlagen behindern die Einführung der Technologie.

Marktanalyse für künstliche Intelligenz in der Fertigung

Hardware ist mit über 57 % Anteil im Jahr 2018 führend auf dem Markt für KI in der Fertigung, bedingt durch die steigende Nachfrage nach KI-Prozessoren in den Branchen.GPUs hatten 2018 einen Marktanteil von über 45 % und werden den Markt Schätzungen zufolge bis 2025 dominieren. Ihre hohe Rechenleistung fördert die Nachfrage der Unternehmen. Zudem wächst der Markt durch den steigenden Bedarf an verbesserten visuellen Inhalten und Grafiken mit hohem Speicherbedarf.

Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Segmente, die diesen Markt prägen

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Das Softwaresegment wird voraussichtlich von 2019 bis 2025 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 48 % wachsen, angetrieben durch die steigende Nachfrage der Hersteller nach maßgeschneiderten KI-Lösungen. Durch den Einsatz der richtigen Kombination von KI-Lösungen können Hersteller ihre Betriebseffizienz steigern, Prozesse beschleunigen, Flexibilität gewinnen und den Betrieb optimieren. Schätzungen zufolge kann KI die Betriebskosten um 20 % senken und gleichzeitig die Produktivität der Belegschaft um mehr als 70 % steigern. Es kann Herstellern auch dabei helfen, ihre Umsätze zu steigern, indem es ihnen ermöglicht, maßgeschneiderte Produkte für die Kunden zu entwickeln.

Der Bereich KI im Fertigungsdienstleistungsbereich wird in den nächsten sieben Jahren voraussichtlich um rund 54 % wachsen, angetrieben durch die zunehmende Integration und Bereitstellung von KI-Lösungen. Der Mangel an qualifizierten Fachkräften in der Industrie sowie die steigende Nachfrage nach externen Dienstleistern beschleunigen die Marktexpansion. Zudem beschleunigt das wachsende Bedürfnis der Hersteller, sich auf ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren, den Dienstleistungsmarkt.

Maschinelles Lernen hat 2018 über 47 % des KI-Marktes im Fertigungsbereich erobert. Die Technologie wird in der Fertigungsindustrie aufgrund des steigenden Bedarfs an Qualitätsmanagement in jeder Phase des Herstellungsprozesses eingesetzt. ML sagt die Qualität des Produkts bereits in den frühen Produktionsphasen mit einem hohen Grad an Präzision voraus. Dadurch werden winzige Abweichungen von idealen Produktstandards erkannt und durch seine selbstlernenden Algorithmen können Fehler erkannt werden, die bisher unbekannt waren.

Für das Segment der kontextsensitiven Technologie wird bis 2025 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von etwa 41 % prognostiziert. Der Bedarf an hochflexiblen Herstellungsprozessen fördert die Einführung kontextsensitiver Systeme. Die Technologie verbessert gleichzeitig die Verfügbarkeit und Effizienz moderner Produktionssysteme. Sie ermöglicht die Selbstanpassung an Schwankungen der Prozessparameter, um die Flexibilität und Effizienz zu erhöhen. Außerdem ermöglicht sie eine effektive Wissenserfassung und -weitergabe zur Unterstützung der Wartung und erhöht so die Verfügbarkeit der Produktionssysteme.

Die Anwendung für Qualitätsmanagement wird bis 2025 schätzungsweise 20 % des KI-Marktes im Fertigungsbereich ausmachen. Der zunehmende Wettbewerb in der Fertigungslandschaft fördert die KI-Technologie als wichtiges Differenzierungsmerkmal zur Gewährleistung der Qualitätskontrolle.Der Qualitätsmangel birgt große Risiken für die Leistung und Wettbewerbsposition des Unternehmens auf dem Markt und führt zu hohen Kosten für das Unternehmen. Dies ermutigt Fertigungsunternehmen, Deep-Learning- und Machine-Learning-Plattformen einzuführen, um ihre vorhandene Infrastruktur zu stärken und Fehler und Irrtümer, die die Produktionskette und die Produktqualität schwächen können, proaktiv zu identifizieren.


Das Segment Materialbewegung wird zwischen 2019 und 2025 voraussichtlich eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 43 % verzeichnen. Da es immer schwieriger wird, qualifizierte Arbeitskräfte zu rekrutieren und zu halten, setzen Unternehmen auf KI-basierte Maschinenbewegungslösungen, um ihre Arbeitsherausforderungen zu bewältigen und gleichzeitig Produktivität und Rentabilität sicherzustellen.

Das Endverbrauchssegment Energie und Strom wird bis 2025 voraussichtlich Zuwächse von über 41,2 % verzeichnen. Unternehmen investieren in KI-Technologie aufgrund ihrer Fähigkeit, zu lernen und sich an veränderte Umgebungen anzupassen. Die Technologie wird es Stromerzeugungsunternehmen ermöglichen, auf der Grundlage von Wettervorhersagen Vorhersagen für den Energiebedarf und seine Erzeugung zu erstellen. Dies wird die Abhängigkeit von Backup-Mechanismen zur Vorhersage und Bewältigung von Produktionsschwankungen verringern. Die Geschwindigkeit und die Komplexität der Aufgabe fördern den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien im Fertigungssektor.

Die Schwermetall- und Maschinenbauindustrie wird in den kommenden sieben Jahren eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von rund 43 % erreichen. Die im Schwermetall- und Maschinenbausektor tätigen Akteure nutzen KI-Technologie, um ihren Rohstoffverbrauch zu optimieren, die Schmelzkosten zu verbessern und die Qualität der Endprodukte sicherzustellen. Hersteller können damit genaue Modelle auf Grundlage des bisherigen Rohstoffverbrauchs erstellen. Dadurch wird die Menge der verbrauchten Rohstoffe reduziert, was erhebliche Kosteneinsparungen ermöglicht, wenn es sich bei den verwendeten Rohstoffen um Edelmetalle wie Gold, Zink oder Kupfer handelt.

Der asiatisch-pazifische Raum dominierte den KI-Markt im Fertigungssektor mit einem Anteil von rund 43 % im Jahr 2018 und dieser Trend wird voraussichtlich bis 2025 anhalten. Die hochentwickelten Fertigungsanlagen in Ländern wie Japan, Südkorea und China werden die regionale Marktnachfrage ankurbeln. Die schnelle Einführung der Industrie 4.0-Revolution in der Region fördert auch die Einführung von KI-Lösungen. Darüber hinaus treiben die zunehmenden Investitionen in die KI-Technologie in Schwellenländern wie Indien und China den Marktumsatz an.

Der nordamerikanische Markt wird wahrscheinlich ähnliche Wachstumstrends wie der APAC-Markt erleben und im Prognosezeitraum um 43 % jährlich wachsen. Die zunehmenden Investitionen der Unternehmen in die Modernisierung ihrer Produktionsanlagen treiben das Marktwachstum an. Die frühe Einführung verschiedener fortschrittlicher Technologien wie IoT fördert auch die Verbreitung von KI-gestützten Fertigungssystemen. Darüber hinausDie Bemühungen der Regierung, die Produktion wieder nach Nordamerika zurückzuholen, unterstützen den Einsatz von KI-Technologien im Fertigungssektor.

Marktanteile künstlicher Intelligenz im Fertigungssektor

Multinationale Unternehmen wie

  • NVIDIA
  • Intel
  • IBM

investieren massiv in die Entwicklung neuer und leistungsstarker KI-Unternehmenslösungen. Die wichtigsten Akteure im Markt für KI im Fertigungssektor gehen Partnerschaften mit verschiedenen Technologieunternehmen ein, um neue Produktangebote zu entwickeln. Mit der zunehmenden Einführung von Fertigungstechnologien der Industrie 4.0 ist die Nachfrage nach KI-Chips erheblich gestiegen, was von den traditionellen Chipherstellern angetrieben wird, in Unternehmenslösungen zu investieren. Sie übernehmen auch neue Start-ups, die an maschinellem Lernen arbeiten, um ihre Position auf dem Markt zu festigen.

Dieser Marktforschungsbericht zu KI im Fertigungssektor umfasst eine ausführliche Berichterstattung über die Branche mit Schätzungen und Prognose hinsichtlich Versand in Einheiten und Umsatz in USD von 2016 bis 2025 für die folgenden Segmente

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Markt nach Komponente

  • Hardware
    • Prozessor 
      • Field-Programmable Gate Array (FPGA)
      • Anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs)
      • Control Processing Unit (CPU)
      • Graphics Processing Unit (GPU)
    • Speicher
  • Lösungen
    • Software
    • KI-Plattformen
    • Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs)
  • Services
    • Managed Services
    • Professionelle Services

Markt, nach Technologie

  • Maschinelles Lernen (ML)
  • Computer Vision
  • Kontextbewusstsein
  • Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Markt, nach Anwendung

  • Qualitätsmanagement
  • Vorausschauende Wartung und Maschineninspektion
  • Materialbewegung
  • Produktionsplanung
  • Cybersicherheit
  • Außendienst

Markt,Nach Endverbrauch

  • Halbleiter und Elektronik
  • Energie und Strom
  • Pharmazeutika und Chemikalien
  • Automobilindustrie
  • Schwermetalle und Maschinenbau
  • Lebensmittel und Getränke
  • Andere

Die oben genannten Informationen wurden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt

  • Nordamerika
    • USA
    • Kanada
  • Europa
    • Deutschland
    • Großbritannien
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Niederlande
  • Asien-Pazifik
    • Australien
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Südkorea
    • Taiwan
  • Lateinamerika
    • Mexiko
    • Brasilien
  • MEA
    • VAE
    • Israel
    • Südafrika

 

 

Inhaltsverzeichnis

Berichtsinhalt

Kapitel 1. Methodik & Umfang

1.1. Methodik

1.1.1. Erste Datenerkundung

1.1.2. Statistisches Modell und Prognose

1.1.3. Brancheneinblicke und Validierung

1.1.4. Umfang

1.1.5. Definitionen

1.1.6. Methodik & Prognoseparameter

1.2. Datenquellen

1.2.1. Sekundär

1.2.1.1. Bezahlt

1.2.1.2. Öffentlich

1.2.2. Primär

Kapitel 2. Zusammenfassung

2.1. KI in der Fertigungsindustrie 360º Synopsis, 2016 - 2025

2.2. Geschäftstrends

2.3. Regionale Trends

2.4. Komponententrends

2.4.1.Hardwaretrends

2.4.1.1. Prozessortrends

2.4.2. Softwaretrends

2.4.3. Servicetrends

2.5. Technologietrends

2.6. Anwendungstrends

2.7. Endverbrauchstrends

Kapitel 3. KI in der Fertigung – Brancheneinblicke

3.1. Einführung

3.2. Branchensegmentierung

3.3. Branchenlandschaft, 2016 – 2025

3.3.1. Markt für KI-Prozessoren

3.3.2. Markt für KI in der Fertigung

3.4. Analyse des Branchen-Ökosystems

3.5. Entwicklung von KI in der Fertigung

3.6. Regulatorische Landschaft

3.6.1. Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)

3.6.2. Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS)

3.6.3. Standards der North American Electric Reliability Corp. (NERC)

3.6.4. Federal Information Security Management Act (FISMA)

3.6.5. Gramm-Leach-Bliley Act (GLB) von 1999

3.6.6. Sarbanes-Oxley Act von 2022

3.7. Technologie- und Innovationslandschaft

3.8. Anwendungsfälle

3.8.1. Außerhalb der Fabrik

3.8.1.1. Technik

3.8.1.2. Lieferkettenmanagement

3.8.2. Innerhalb der Fabrik

3.8.2.1. Produktion

3.8.2.2. Wartung

3.8.2.3. Qualität

3.8.2.4. Logistik

3.9. Preisvergleich der KI-Prozessoren

3.10. Einflussfaktoren der Branche

3.10.1. Wachstumstreiber

3.10.1.1. Steigende Risikokapitalinvestitionen in KI

3.10.1.2. Exponentielles Wachstum digitaler Daten

3.10.1.3. Schnelle Einführung der Industrierevolution 4.0

3.10.1.4. Verändertes Kundenverhalten und -nachfrage

3.10.2. Fallstricke und Herausforderungen der Branche

3.10.2.1. Latenzempfindliche Anwendungen

3.10.2.2. Mangel an qualifizierten Fachkräften

3.11. Wachstumspotenzialanalyse

3.12. Porters Analyse

3.13. PESTEL-Analyse

Kapitel 4. Wettbewerbslandschaft, 2018

4.1. Einführung

4.2. Wichtige Marktteilnehmer, 2018

4.2.1. NVIDIA

4.2.2. Intel

4.2.3. IBM

4.2.4. AWS

4.2.5. Google

4.3. Innovationsführer, 2018

4.3.1. Canvass Analytics

4.3.2. Falkonry

4.3.3. Graphcore

4.3.4. Landing AI

Kapitel 5.KI im Fertigungsmarkt, nach Komponente

5.1. Wichtige Trends, nach Komponente

5.2. Hardware

5.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

5.2.2. Prozessor

5.2.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

5.2.2.2. Field-Programmable Gate Array (FPGA)

5.2.2.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

5.2.2.3. Anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis (ASIC)

5.2.2.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

5.2.2.4. Zentrale Verarbeitungseinheit (CPU)

5.2.2.4.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

5.2.2.5. Grafikverarbeitungseinheit (GPU)

5.2.2.5.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

5.2.3. Speicher

5.2.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

5.3. Lösungen

5.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

5.3.2. Software

5.3.2.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

5.3.3. KI-Plattformen

5.3.3.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

5.3.4. Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)

5.3.4.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

5.4. Dienstleistungen

5.4.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

5.4.2. Managed Services

5.4.2.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

5.4.3. Professionelle Dienstleistungen

5.4.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

Kapitel 6. KI im Fertigungsmarkt, nach Technologie

6.1. Wichtige Trends, nach Technologie

6.2. Maschinelles Lernen

6.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

6.3. Computersehen

6.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

6.4. Kontextbewusstsein

6.4.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

6.5. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

6.5.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

Kapitel 7. KI im Fertigungsmarkt, nach Anwendung

7.1. Wichtige Trends, nach Anwendung

7.2. Qualitätsmanagement

7.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

7.3. Vorausschauende Wartung und Maschineninspektion

7.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2016 – 2025

7.4. Materialbewegung

7.4.1.Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

7.5. Produktionsplanung

7.5.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

7.6. Cybersicherheit

7.6.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

7.7. Außendienst

7.7.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

Kapitel 8. KI im Fertigungsmarkt, nach Endnutzung

8.1. Wichtige Trends, nach Endnutzung

8.2. Halbleiter und Elektronik

8.2.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

8.3. Energie & Strom

8.3.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

8.4. Pharmazeutika & Chemie

8.4.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

8.5. Automobil

8.5.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

8.6. Schwermetalle & Maschinenbau

8.6.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

8.7. Lebensmittel & Getränke

8.7.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2016 – 2025

8.8. Sonstiges

8.8.1. Marktschätzungen und -prognose, 2016 – 2025

Kapitel 9. KI im Fertigungsmarkt, nach Region

9.1. Wichtige Trends nach Region

9.2. Nordamerika

9.2.1. Marktschätzungen und -prognose, 2016 – 2025

9.2.2. Marktschätzungen und -prognose, nach Komponente, 2016 – 2025

9.2.2.1. Marktschätzungen und -prognose, nach Hardware, 2016 – 2025

9.2.2.1.1. Marktschätzungen und -prognose, nach Prozessor, 2016 – 2025

9.2.2.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Lösung, 2016 – 2025

9.2.2.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Service, 2016 – 2025

9.2.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2016 – 2025

9.2.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.2.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Endnutzung, 2016 – 2025

9.2.6. USA

9.2.6.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.2.6.2. Marktschätzungen und -prognose, 2016 – 2025

9.2.6.3. Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2016 – 2025

9.2.6.3.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.2.6.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.2.6.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.2.6.3.3.Marktschätzungen und -prognosen nach Service, 2016 – 2025

9.2.6.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2016 – 2025

9.2.6.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.2.6.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverbrauch, 2016 – 2025

9.2.7. Kanada

9.2.7.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.2.7.2. Marktschätzungen und -prognosen, 2016 – 2025

9.2.7.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Komponente, 2016 – 2025

9.2.7.3.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.2.7.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.2.7.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.2.7.3.3. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2016 – 2025

9.2.7.4. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2016 – 2025

9.2.7.5. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2016 – 2025

9.2.7.6. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2016 – 2025

9.3. Europa

9.3.1. Marktschätzungen und -prognose, 2016 – 2025

9.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2016 – 2025

9.3.2.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.3.2.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.3.2.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.3.2.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Service, 2016 – 2025

9.3.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2016 – 2025

9.3.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.3.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverbrauch, 2016 – 2025

9.3.6. Deutschland

9.3.6.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.3.6.2. Marktschätzungen und -prognosen, 2016 – 2025

9.3.6.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Komponente, 2016 – 2025

9.3.6.3. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.3.6.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.3.6.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.3.6.3.3. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2016 – 2025

9.3.6.4. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2016 – 2025

9.3.6.5. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2016 – 2025

9.3.6.6.Marktschätzungen und -prognose nach Endverbrauch, 2016 – 2025

9.3.7. Vereinigtes Königreich

9.3.7.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.3.7.2. Marktschätzungen und -prognose, 2016 – 2025

9.3.7.3. Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2016 – 2025

9.3.7.3.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.3.7.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.3.7.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.3.7.3.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Dienstleistung, 2016 – 2025

9.3.7.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2016 – 2025

9.3.7.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.3.7.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverbrauch, 2016 – 2025

9.3.8. Frankreich

9.3.8.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.3.8.2. Marktschätzungen und -prognosen, 2016 – 2025

9.3.8.3. Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2016 – 2025

9.3.8.3.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.3.8.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.3.8.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.3.8.3.3. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2016 – 2025

9.3.8.4. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2016 – 2025

9.3.8.5. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2016 – 2025

9.3.8.6. Marktschätzungen und -prognose nach Endverwendung, 2016 – 2025

9.3.9. Italien

9.3.9.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.3.9.2. Marktschätzungen und -prognose, 2016 – 2025

9.3.9.3. Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2016 – 2025

9.3.9.3.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.3.9.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.3.9.3.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Lösung, 2016 – 2025

9.3.9.3.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Service, 2016 – 2025

9.3.9.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2016 – 2025

9.3.9.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.3.9.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Endnutzung, 2016 – 2025

9.3.10. Spanien

9.3.10.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.3.10.2. Markteinschätzungen und Prognosen,2016 – 2025

9.3.10.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Komponente, 2016 – 2025

9.3.10.3.1. Marktschätzungen und -prognosen nach Hardware, 2016 – 2025

9.3.10.3.1.1. Marktschätzungen und -prognosen nach Prozessor, 2016 – 2025

9.3.10.3.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Lösung, 2016 – 2025

9.3.10.3.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Service, 2016 – 2025

9.3.10.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2016 – 2025

9.3.10.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.3.10.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverwendung, 2016 – 2025

9.3.11. Niederlande

9.3.11.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.3.11.2. Marktschätzungen und -prognosen, 2016 – 2025

9.3.11.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Komponente, 2016 – 2025

9.3.11.3.1. Marktschätzungen und -prognosen nach Hardware, 2016 – 2025

9.3.11.3.1.1. Marktschätzungen und -prognosen nach Prozessor, 2016 – 2025

9.3.11.3.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Lösung, 2016 – 2025

9.3.11.3.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Service, 2016 – 2025

9.3.11.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2016 – 2025

9.3.11.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.3.11.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverbrauch, 2016 – 2025

9.4. Asien-Pazifik

9.4.1. Marktschätzungen und -prognose, 2016 – 2025

9.4.2. Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2016 – 2025

9.4.2.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.4.2.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.4.2.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.4.2.3. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2016 – 2025

9.4.3. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2016 – 2025

9.4.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.4.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverbrauch, 2016 – 2025

9.4.6. Australien

9.4.6.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.4.6.2. Marktschätzungen und -prognosen, 2016 – 2025

9.4.6.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Komponente, 2016 – 2025

9.4.6.3.1. Marktschätzungen und -prognosen nach Hardware, 2016 – 2025

9.4.6.3.1.1. Marktschätzungen und -prognosennach Prozessor, 2016 – 2025

9.4.6.3.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Lösung, 2016 – 2025

9.4.6.3.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Service, 2016 – 2025

9.4.6.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2016 – 2025

9.4.6.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.4.6.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Endnutzung, 2016 – 2025

9.4.7. China

9.4.7.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.4.7.2. Marktschätzungen und -prognose, 2016 – 2025

9.4.7.3. Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2016 – 2025

9.4.7.3.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.4.7.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.4.7.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.4.7.3.3. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2016 – 2025

9.4.7.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2016 – 2025

9.4.7.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.4.7.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverbrauch, 2016 – 2025

9.4.8. Indien

9.4.8.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.4.8.2. Marktschätzungen und -prognosen, 2016 – 2025

9.4.8.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Komponente, 2016 – 2025

9.4.8.3.1. Marktschätzungen und -prognosen nach Hardware, 2016 – 2025

9.4.8.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.4.8.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.4.8.3.3. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2016 – 2025

9.4.8.4. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2016 – 2025

9.4.8.5. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2016 – 2025

9.4.8.6. Marktschätzungen und -prognose nach Endverbrauch, 2016 – 2025

9.4.9. Japan

9.4.9.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.4.9.2. Marktschätzungen und -prognose, 2016 – 2025

9.4.9.3. Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2016 – 2025

9.4.9.3.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.4.9.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.4.9.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.4.9.3.3. Markteinschätzungen und Prognosen nach Dienstleistung,2016 – 2025

9.4.9.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2016 – 2025

9.4.9.5. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2016 – 2025

9.4.9.6. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverbrauch, 2016 – 2025

9.4.10. Südkorea

9.4.10.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.4.10.2. Marktschätzungen und -prognosen, 2016 – 2025

9.4.10.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Komponente, 2016 – 2025

9.4.10.3.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.4.10.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.4.10.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Lösung, 2016 – 2025

9.4.10.3.3. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2016 – 2025

9.4.10.4. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2016 – 2025

9.4.10.5. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2016 – 2025

9.4.10.6. Marktschätzungen und -prognose nach Endverbrauch, 2016 – 2025

9.4.11. Taiwan

9.4.11.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.4.11.2. Marktschätzungen und -prognose, 2016 – 2025

9.4.11.3. Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2016 – 2025

9.4.11.3.1. Marktschätzungen und -prognose nach Hardware, 2016 – 2025

9.4.11.3.1.1. Marktschätzungen und -prognose nach Prozessor, 2016 – 2025

9.4.11.3.2. Marktschätzungen und f4.11. Taiwan

9.4.11.1. Wichtige Initiativen und Neuigkeiten

9.4.11.2. Marktschätzungen und -prognosen, 2016 - 2025

9.4.11.3. Marktschätzungen und -p

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