KI im Markt für Industriemaschinen – nach Komponente (Hardware, Software, Dienstleistungen), nach Technologie (Maschinelles Lernen, Computer Vision, Kontextbewusstsein, Verarbeitung natürlicher Sprache), nach Anwendung, nach Endnutzung, Region, Prognose 2024 – 2032

Published Date: July - 2024 | Publisher: MRA | No of Pages: 240 | Industry: Media and IT | Format: Report available in PDF / Excel Format

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KI im Markt für Industriemaschinen – nach Komponente (Hardware, Software, Dienstleistungen), nach Technologie (Maschinelles Lernen, Computer Vision, Kontextbewusstsein, Verarbeitung natürlicher Sprache), nach Anwendung, nach Endnutzung, Region, Prognose 2024 – 2032

Marktgröße für KI im Industriemaschinenbau

Die Marktgröße für KI im Industriemaschinenbau wurde im Jahr 2023 auf 2,45 Milliarden USD geschätzt und soll von 2024 bis 2032 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 27,2 % wachsen. Künstliche Intelligenz (KI) macht im Fertigungssektor schnelle Fortschritte, indem sie anspruchsvolle technologische Innovationen wie Analytik, Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) in Produktionsanlagen implementiert.

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Der Fertigungssektor durchläuft derzeit eine digitale Transformation und wird voraussichtlich bald KI-gesteuerte Dienste übernehmen. Darüber hinaus treiben die Einführung von Industrie 4.0 und die Zunahme komplexer Informationen die Expansion im Industriemaschinensektor voran. Darüber hinaus erfordern die zunehmende Effizienz und die Einführung moderner Fertigungstechnologie in Schwellenmärkten erhebliche Verbesserungen der Produktentwicklungsfähigkeiten.

KI im Fertigungssektor weist ein hohes Maß an Innovation sowie eine schnelle Marktexpansion auf. Dieser Markt zeichnet sich durch ständige technologische Verbesserungen aus, die hauptsächlich durch Fortschritte bei Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) vorangetrieben werden. Diese Algorithmen analysieren Daten von Sensoren, mechanischen Eingaben und anderen Quellen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus zielen Softwarelösungen darauf ab, KI-Technologie in bestehende Geschäftssysteme wie Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) und Systems Operation zu integrieren.

Attribute des Marktberichts zu KI in Industriemaschinen
Berichtsattribut Details
Basisjahr 2023
Marktgröße für KI in Industriemaschinen im Jahr 2023 2,45 Milliarden USD
Prognosezeitraum 2024 – 2032
Prognosezeitraum 2024 – 2032 CAGR 27.2 %
Wertprognose 2032 20,87 Milliarden USD
Historische Daten für 2021–2023
Anzahl der Seiten 487
Tabellen, Diagramme und Zahlen 428
Abgedeckte Segmente Komponente, Technologie, Anwendung, Endverbrauch, Region
Wachstumstreiber
  • Zunehmende Einführung von KI im Fertigungssektor
  • Integration mit IOT und Cloud Computing
  • Erweiterte Analytik und Entscheidungsfindung
Fallstricke und Herausforderungen
  • Hohe Implementierungskosten
  • Qualifikationslücke und Anpassung der Belegschaft

Welche Wachstumschancen bietet dieser Markt?

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Die Integration von KI-Technologie in Geschäftsprozesse kann erhebliche Investitionen erfordern. Für bestimmte Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen, können die Kosten für technisches Personal, Software und Hardware zu hoch sein. Darüber hinaus ist es schwierig, KI-Lösungen an bestimmte Systeme und Verfahren anzupassen. Die Anpassung von KI-Methoden und -Modellen an die Anforderungen kann zeit- und ressourcenintensiv sein. Diese Faktoren könnten die Marktexpansion im Prognosezeitraum behindern.

Markttrends für KI in Industriemaschinen

Der Markt wächst aufgrund der Integration von KI in Cloud Computing und das Internet der Dinge (IoT) in Industriemaschinen. Industriemaschinen mit integriertem IoT produzieren riesige Mengen an Echtzeitdaten. Darüber hinaus bieten sie Unternehmen höhere Informationssicherheit, Kosteneinsparungen, Skalierbarkeit, Fernüberwachung und verbesserte Zusammenarbeit. Durch den Einsatz von Cloud Computing entfällt die Notwendigkeit von Wartung und Infrastruktur vor Ort. Darüber hinaus können Unternehmen ihre Ressourcen mithilfe cloudbasierter KI-Funktionen maximieren, sodass keine erheblichen Hardwareinvestitionen erforderlich sind.

Marktanalyse für KI in Industriemaschinen

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Basierend auf den Komponenten wird der globale Markt in Hardware, Software und Dienstleistungen unterteilt. Das Segment Software-KI in Industriemaschinen dominierte den Markt und machte im Jahr 2023 1,29 Milliarden USD aus und wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 24 wachsen.1 % im Prognosezeitraum von 2024 bis 2032. KI-Software und -Algorithmen sind entscheidend für intelligente Entscheidungsfindung, vorausschauende Wartung und Geschäftsautomatisierung. ML-Algorithmen werden in Software verwendet, um Aufgaben wie vorausschauende Wartung, Fehlererkennung, Optimierung und Qualitätskontrolle auszuführen.

So zeigt ein im Mai 2022 von der International Business Machines Corporation (IBM) veröffentlichter Bericht, dass über ein Drittel der Organisationen (35 %) angaben, KI in ihrem Betrieb einzusetzen, was weltweit einen Anstieg um vier Punkte im Vergleich zu 2021 bedeutet. Darüber hinaus planen 42 % der Unternehmen, den Einsatz von KI zu prüfen.

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Basierend auf der Technologie wird der globale Markt für KI im Industriemaschinenbau in ML, Computer Vision, Kontextbewusstsein und Verarbeitung natürlicher Sprache unterteilt. Das ML-Segment dominierte den Markt und machte im Jahr 2023 42,8 % des Marktes aus. ML-Algorithmen verwenden Sensordaten von kommerziellen Maschinen, um Ausfälle und Wartungsanforderungen vorherzusagen. Diese effiziente Wartungsmethode eliminiert ungeplante Ausfallzeiten und verbessert die Zuverlässigkeit der Geräte. Die Integration von ML-Algorithmen und -Technologien verbessert Überwachung, Betrieb, Effizienz, Qualitätskontrolle und Entscheidungsfindung. Diese Treiber machen ML in der künstlichen Intelligenztechnologie des Marktes für Büromaschinen leichter zu akzeptieren und zu verwenden.

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Auf dem globalen Markt für KI im Industriemaschinenbereich hatte Nordamerika im Jahr 2023 mit 1,32 Milliarden USD den größten Marktanteil. Bis 2032 soll er 9,53 Milliarden USD erreichen. Nordamerika ist eine der größten Handelsregionen in Bezug auf Marktgröße und Nutzung von KI in der Technologiebranche. Der wachsende Bedarf an Automatisierung und Optimierung in verschiedenen Branchen hat die stetige Expansion des Marktes vorangetrieben. Darüber hinaus verfügt Nordamerika über ein robustes technologisches Ökosystem, das alle Technologieanbieter, Softwarefirmen und Technologiehersteller umfasst. Als Vorreiter in der KI-F&E treibt die Region Innovationen und die Anwendung von KI in Industriemaschinen voran.

Die USA machten im Jahr 2023 1,17 Milliarden USD aus. Sie sind führend bei technischen Innovationen, insbesondere bei der KI-F&E, treiben die Integration von KI in Industriemaschinen voran und steigern Produktion und Effizienz. Darüber hinaus fördert die US-Regierung diesen Fortschritt durch Projekte, Finanzierungen, Steuererleichterungen und Vorschriften, die den Einsatz von KI in der Industrie anregen und laufende Innovationen und technologisches Wachstum unterstützen.

China dominiert den Markt für KI im Industriemaschinenbau im asiatisch-pazifischen Raum, hat im Jahr 2023 einen Marktanteil von 35,2 % und wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 29 wachsen.4 % im Prognosezeitraum von 2024 bis 2032, da diese Technologien von Chinas riesigem Fertigungssektor schnell übernommen werden, um Wettbewerbsfähigkeit, Effizienz und Produktion zu steigern. Die Integration von KI, IoT und Robotern in Industriemaschinen wird durch die wachsenden Anwendungen von KI in der Automatisierung, Qualitätskontrolle und vorausschauenden Wartung sowie durch die schnellen Durchbrüche in diesen Bereichen vorangetrieben.

Marktanteil von KI im Bereich Industriemaschinen

Im Jahr 2023 hielten Marktteilnehmer wie Amazon Web Services (AWS), Google LLC, Intel Corporation und Nvidia Corporation zusammen einen Marktanteil von etwa 15–20 %. Diese namhaften Akteure beteiligen sich proaktiv an strategischen Unternehmungen wie Fusionen und Übernahmen sowie Anlagenerweiterungen und -erweiterungen. Kooperationen, um ihr Produktportfolio zu erweitern, ihre Reichweite auf einen breiteren Kundenstamm auszudehnen und ihre Marktposition zu stärken.

Marktanteil von KI im Industriemaschinenbau

Wichtige Akteure im Bereich KI im Industriemaschinenbau sind

  • ABB Ltd.
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Cisco Systems, Inc.
  • FANUC Corporation
  • Google LLC
  • Hitachi, Ltd.
  • Honeywell International Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporatio
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Schneider Electric SE
  • Siemens AG

 KI im Industriemaschinenbau Branchennachrichten

  • Im Oktober 2023 entwickelte Google Cloud maßgeschneiderte generative KI-Lösungen für die Gesundheits- und Fertigungsbranche mit dem Ziel, die Produktivität zu steigern und die digitale Transformation zu unterstützen. Dieses Programm stellte einen großen Schritt nach vorne dar, um mithilfe von KI branchenspezifische Fortschritte voranzutreiben.
  • Im April 2023 arbeiteten Siemens und Microsoft zusammen, um die industrielle KI zu verbessern, was das Produktlebenszyklusmanagement revolutionierte. Die Teamcenter-Software von Siemens ist in Microsoft Teams und die Sprachmodelle des Azure OpenAI Service integriert, um Kreativität und Effizienz zu steigern.

Der Marktforschungsbericht zur KI in Industriemaschinen umfasst eine ausführliche Berichterstattung über die Branche mit Schätzungen und Prognosen. Prognose hinsichtlich des Umsatzes (in Mio. USD) von 2021 bis 2032 für die folgenden Segmente

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Markt, nach Komponente

  • Hardware
  • Software
  • Dienste

Markt,Nach Technologie

  • Maschinelles Lernen
  • Computer Vision
  • Kontextbewusstsein
  • Verarbeitung natürlicher Sprache

Markt, nach Anwendung

  • Vorausschauende Wartung
  • Qualitätskontrolle
  • Prozessoptimierung
  • Lieferkettenoptimierung
  • Intelligente Robotik
  • Autonome Fahrzeuge und geführte Systeme
  • Energiemanagement
  • Mensch-Maschine-Schnittstellen
  • Sonstige

Markt, nach Endnutzung

  • Landwirtschaft
  • Bauwesen
  • Verpackung
  • Lebensmittelverarbeitung
  • Bergbau
  • Halbleiter

Die oben genannten Informationen gelten für die folgenden Regionen und Länder

  • Nordamerika
    • USA
    • Kanada
  • Europa
    • Großbritannien
    • Deutschland
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Russland
    >
  • Asien-Pazifik
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Südkorea
    • Australien
    • Ãœbriger Asien-Pazifik
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Mexiko
    • Ãœbriges Lateinamerika
    • VAE
    • Saudi-Arabien
    • Südafrika
    • Rest des Nahen Ostens

 

 

Inhaltsverzeichnis

Berichtsinhalt

Kapitel 1   Methodik & Umfang

1.1    Marktumfang und -definitionen

1.2    Basisschätzungen und -berechnungen

1.3    Prognoseberechnungen

1.4    Datenquellen

1.4.1    Primär

1.4.2    Sekundär

1.4.2.1    Bezahlte Quellen

1.4.2.2    Öffentliche Quellen

Kapitel 2   Zusammenfassung

2.1     Industry 360°-Zusammenfassung, 2021–2032

Kapitel 3    Brancheneinblicke

3.1     Branchen-Ökosystemanalyse

3.1.1     Faktoren, die die Wertschöpfungskette beeinflussen

3.1.2     Gewinnspannenanalyse

3.1.3     Störungen

3.1.4    Zukunftsaussichten

3.1.5    Hersteller

3.1.6    Distributoren

3.2    Lieferantenlandschaft

3.3    Gewinnmargenanalyse

3.4    Technologischer Überblick

3.5    Regulatorische Landschaft

3.6    Einflusskräfte

3.6.1    Wachstumstreiber

3.6.1.1    Zunehmende Nutzung von KI im Fertigungssektor

3.6.1.2    Integration mit IOT und Cloud Computing

3.6.1.3    Erweiterte Analytik und Entscheidungsfindung

3.6.2    Fallstricke und Herausforderungen der Branche

3.6.2.1    Hohe Implementierungskosten

3.6.2.2    Qualifikationslücke und Anpassung der Belegschaft

3.7    Analyse des Wachstumspotenzials

3.8    Porters Analyse

3.9   PESTEL-Analyse

Kapitel 4  Wettbewerbslandschaft, 2023

4.1   Einführung

4.2    Marktanteilsanalyse des Unternehmens

4.3    Wettbewerbspositionierungsmatrix

4.4    Matrix der strategischen Aussichten

Kapitel 5  Marktschätzungen und -prognose nach Komponente, 2021–2032 (Mio. USD)

5.1   Wichtige Trends

5.2    Hardware

5.3    Software

5.4    Dienstleistungen

Kapitel 6  Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2021–2032 (Mio. USD))

6.1    Wichtige Trends

6.2    Maschinelles Lernen

6.3    Computer Vision

6.4    Kontextbewusstsein

6.5    Verarbeitung natürlicher Sprache

Kapitel 7   Marktschätzungen und Prognose, nach Anwendung, 2021–2032 (Mio. USD)

7.1    Wichtige Trends

7.2    Vorausschauende Wartung

7.3    Qualitätskontrolle

7.4    Prozessoptimierung

7.5    Lieferkettenoptimierung

7.6    Intelligente Robotik

7.7    Autonome Fahrzeuge und geführte Systeme

7.8    Energiemanagement

7.9    Mensch-Maschine-Schnittstellen

7.10    Sonstiges

Kapitel 8   Marktschätzungen und -prognosen nach Endnutzung, 2021–2032 (Mio. USD)

8.1    Wichtige Trends

8.2    Landwirtschaft

8.3    Bauwesen

8.4    Verpackung

8.5    Lebensmittelverarbeitung

8.6    Bergbau

8.7    Halbleiter

Kapitel 9   Marktschätzungen und -prognosen nach Regionen, 2021–2032 (Mio. USD)

9.1    Wichtige Trends

9.2    Nordamerika

9.2.1    USA

9.2.2    Kanada

9.3    Europa

9.3.1    Vereinigtes Königreich

9.3.2    Deutschland

9.3.3    Frankreich

9.3.4    Italien

9.3.5    Spanien

9.3.6    Russland

9.3.7    Restliches Europa

9.4    Asien-Pazifik

9.4.1    China

9.4.2    Indien

9.4.3    Japan

9.4.4    Südkorea

9.4.5    Australien

9.4.6    Restlicher Asien-Pazifik-Raum

9.5    Lateinamerika

9.5.1    Brasilien

9.5.2    Mexiko

9.5.3    Restliches Lateinamerika

9.6 MEA

9.6.1 Südafrika

9.6.2 Saudi-Arabien

9.6.3 VAE

9.6.4 Rest von MEA

Kapitel 10 Firmenprofile

10.1 ABB Ltd.

10.2 Amazon Web Services (AWS)

10.3 Cisco Systems, Inc.

10.4 FANUC Corporation

10.5 Google LLC

10.6 Hitachi, Ltd.

10.7 Honeywell International Inc.

10.8 IBM Corporation

10.9 Intel Corporation

10.10 Microsoft Corporation

10.11    NVIDIA Corporation

10.12    Qualcomm Technologies

10.13    Rockwell Automation, Inc.

10.14    Schneider Electric SE

10.15    Siemens AG
 

  • ABB Ltd.
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Cisco Systems, Inc.
  • FANUC Corporation
  • Google LLC
  • Hitachi, Ltd.
  • Honeywell International Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporatio
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Schneider Electric SE
  • Siemens AG

10.4    FANUC Corporation

10.5    Google LLC

10.6    Hitachi, Ltd.

10.7    Honeywell International Inc.

10.8    IBM Corporation

10.9    Intel Corporation

10.10    Microsoft Corporation

10.11    NVIDIA Corporation

10.12    Qualcomm Technologies

10.13    Rockwell Automation, Inc.

10.14    Schneider Electric SE

10.15    Siemens AG
 

  • ABB Ltd.
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Cisco Systems, Inc.
  • FANUC Corporation
  • Google LLC
  • Hitachi, Ltd.
  • Honeywell International Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporatio
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Schneider Electric SE
  • Siemens AG

10.4    FANUC Corporation

10.5    Google LLC

10.6    Hitachi, Ltd.

10.7    Honeywell International Inc.

10.8    IBM Corporation

10.9    Intel Corporation

10.10    Microsoft Corporation

10.11    NVIDIA Corporation

10.12    Qualcomm Technologies

10.13    Rockwell Automation, Inc.

10.14    Schneider Electric SE

10.15    Siemens AG
 

  • ABB Ltd.
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Cisco Systems, Inc.
  • FANUC Corporation
  • Google LLC
  • Hitachi, Ltd.
  • Honeywell International Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporatio
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Schneider Electric SE
  • Siemens AG
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Cisco Systems, Inc.
  • FANUC Corporation
  • Google LLC
  • Hitachi, Ltd.
  • Honeywell International Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporatio
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Schneider Electric SE
  • Siemens AG
  • Amazon Web Services (AWS)
  • Cisco Systems, Inc.
  • FANUC Corporation
  • Google LLC
  • Hitachi, Ltd.
  • Honeywell International Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Microsoft Corporatio
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies
  • Rockwell Automation, Inc.
  • Schneider Electric SE
  • Siemens AG