Globaler Markt für maschinelles Lernen im Fertigungsbereich nach Produktionsphase (Vorproduktion, Nachproduktion), nach Anwendung (vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und -prüfung, Nachfrageprognose, Lieferkettenoptimierung, Prozessoptimierung, Bestandsverwaltung), nach Endbenutzer (Automobilindustrie, Elektronik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Pharmazeutika, Lebensmittel und Geträn

Marktgröße und Prognose für maschinelles Lernen in der Fertigung

Die Marktgröße für maschinelles Lernen in der Fertigung wurde im Jahr 2024 auf 892,24 Millionen US-Dollar geschätzt und soll bis 2031 7383,03 Millionen US-Dollar erreichen und zwischen 2024 und 2031 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 33,35 % wachsen.

• Maschinelles Lernen (ML) revolutioniert die Fertigung, indem es Computern ermöglicht, aus riesigen Datenmengen zu lernen und Prozesse zu optimieren.
• ML-Algorithmen analysieren Sensordaten von Geräten, historische Produktionsinformationen und Qualitätskontrollprüfungen, um Muster zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen.
• Durch vorausschauende Wartung können Geräte gewartet werden, bevor es zu Ausfällen kommt, wodurch Ausfallzeiten und Kosten reduziert werden. ML optimiert Produktionslinien, minimiert Abfall und maximiert die Effizienz.
• Es verbessert die Qualitätskontrolle durch automatisches Erkennen von Defekten in Echtzeit und gewährleistet so ein qualitativ hochwertigeres Produkt.
• Maschinelles Lernen ermöglicht es Herstellern, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, was zu einem rationalisierteren, kostengünstigeren und qualitativ hochwertigeren Produktionsprozess führt.

Globale Marktdynamik für maschinelles Lernen in der Fertigung

Zu den wichtigsten Marktdynamiken, die das maschinelle Lernen im Fertigungsmarkt prägen, gehören

Wichtige Markttreiber

• Steigende Nachfrage nach AutomatisierungDer Bedarf an Effizienz und Kostensenkung in der Fertigung wird durch die zunehmende Einführung von Automatisierungstechnologien angegangen. Eine entscheidende Rolle spielen dabei Algorithmen für maschinelles Lernen, die Aufgaben wie die Automatisierung von Roboterprozessen, die Optimierung von Produktionslinien und die Verbesserung der Qualitätskontrolle ermöglichen.
• Zunehmende Einführung des industriellen IoTDurch die weit verbreitete Implementierung des industriellen Internets der Dinge (IIoT) werden riesige Datenmengen von in Maschinen und Fabriken eingebetteten Sensoren generiert. Diese Daten werden dann von Algorithmen für maschinelles Lernen genutzt, um Muster zu erkennen, Geräteausfälle vorherzusagen und Wartungspläne zu optimieren.
• Regierungsinitiativen und -finanzierungDas Potenzial des maschinellen Lernens in der Fertigung wird von Regierungen auf der ganzen Welt zunehmend anerkannt. Diese Anerkennung führt zur Umsetzung unterstützender Richtlinien, Finanzierungsprogramme und Forschungsinitiativen, die die Entwicklung und Einführung dieser Technologien beschleunigen.
• Fokus auf erhöhte Effizienz und NachhaltigkeitDer Fertigungssektor steht unter dem Druck, effizienter und nachhaltiger zu werden. Die Nutzung von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Optimierung der Ressourcennutzung, Abfallreduzierung und Minimierung des Energieverbrauchs ist zu beobachten und trägt zu einem umweltfreundlicheren Herstellungsprozess bei.

Wichtige Herausforderungen

• Datenerfassung und -aufbereitung Große Mengen qualitativ hochwertiger Daten sind für das Training effektiver Modelle des maschinellen Lernens unerlässlich. Fertigungsumgebungen generieren jedoch häufig isolierte oder inkonsistente Daten, sodass ein erheblicher Aufwand für die Datenerfassung, -integration und -bereinigung erforderlich ist, bevor sie effektiv genutzt werden können.
• Erklärbarkeit und Vertrauen in Modelle Algorithmen des maschinellen Lernens können komplex sein, sodass es schwierig ist zu verstehen, wie sie zu ihren Entscheidungen gelangen. Dieser Mangel an Transparenz kann das Vertrauen in ihre Empfehlungen beeinträchtigen, insbesondere bei kritischen Herstellungsprozessen. Darüber hinaus können regulatorische Anforderungen in bestimmten Branchen klare Erklärungen für KI-gesteuerte Entscheidungen erfordern.
• Entwicklung qualifizierter Arbeitskräfte Die Implementierung und Wartung von Lösungen für maschinelles Lernen erfordert qualifizierte Arbeitskräfte mit Fachkenntnissen in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und Fachwissen zu Herstellungsprozessen. Der Mangel an Talenten in diesen Bereichen kann ein erhebliches Hindernis für die breitere Einführung von maschinellem Lernen in der Fertigung darstellen.

Wichtige Trends

• Ausweitung über die vorausschauende Wartung hinaus Während die vorausschauende Wartung eine Kernanwendung bleibt, erlebt das maschinelle Lernen im Fertigungsmarkt eine Ausweitung auf komplexere Bereiche. Dazu gehören Prozessoptimierung für mehr Effizienz, Echtzeit-Qualitätskontrolle mit minimalem menschlichen Eingriff und sogar die Integration autonomer Roboter in Fabrikhallen.
• Wachsender Fokus auf Datenintegration und -verwaltung Da maschinelles Lernen in hohem Maße auf große Datenmengen angewiesen ist, ist ein Trend zu verbesserten Datenintegrations- und -verwaltungspraktiken zu beobachten. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Produktionslinien und ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) nahtlos erfasst, um die Qualität und Zugänglichkeit der Daten für Algorithmen des maschinellen Lernens sicherzustellen.
• Sich entwickelnde regulatorische Landschaft und Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit Mit der zunehmenden Verbreitung des maschinellen Lernens entwickelt sich die regulatorische Landschaft ständig weiter, um Probleme im Zusammenhang mit dem Datenschutz, der Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen und potenziellen Verzerrungen innerhalb von Algorithmen zu berücksichtigen. Darüber hinaus werden Cybersicherheitsbedenken aktiv angegangen, um sensible Produktionsdaten zu schützen und Störungen zu verhindern.

Globale regionale Analyse des Marktes für maschinelles Lernen in der Fertigung

Hier ist eine detailliertere regionale Analyse des Marktes für maschinelles Lernen in der Fertigung

Nordamerika

• Nordamerika verfügt über eine starke technologische Basis mit einer gut etablierten Technologiebranche mit Fachwissen in KI und Datenwissenschaft, die Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens für die Fertigung vorantreibt.
• Bei Fertigungsunternehmen in Nordamerika wurde eine frühe Einführung des maschinellen Lernens beobachtet, was ihnen einen Vorsprung bei der Nutzung der Vorteile und der Weiterentwicklung verschafft.
• Regierungsinitiativen und Finanzierungsprogramme in Nordamerika fördern Forschung und Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens für die Fertigung.
• Nordamerika verfügt über einen bedeutenden Fertigungssektor mit hohen Investitionen, was einen starken Markt für fortschrittliche Lösungen wie maschinelles Lernen schafft. All dies ermöglicht der Region, einen bedeutenden Marktanteil zu halten.

Europa

• Europa verfügt über eine starke industrielle Basis mit einer langen Tradition im verarbeitenden Gewerbe. Etablierte Branchen sind gut aufgestellt, um maschinelles Lernen zur Effizienzsteigerung zu übernehmen und zu integrieren.
• Europäische Hersteller legen Wert auf Automatisierung und Industrie 4.0-Initiativen, sodass maschinelles Lernen eine natürliche Ergänzung zur Optimierung von Prozessen und der Leistungsfähigkeit der Belegschaft darstellt.
• Das Vertrauen in die Datensicherheit wird durch strenge Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO in Europa gefördert, die für eine erfolgreiche Implementierung maschinellen Lernens von entscheidender Bedeutung sind.

Globaler Markt für maschinelles Lernen in der FertigungSegmentierungsanalyse

Der globale Markt für maschinelles Lernen in der Fertigung ist nach Produktionsphase, Anwendung, Endbenutzern und Geografie segmentiert.

Markt für maschinelles Lernen in der Fertigung, nach Produktionsphase

• Vorproduktion
• Nachproduktion

Basierend auf der Produktionsphase ist der Markt in Vorproduktion und Nachproduktion segmentiert. Die Vorproduktionsphase hält schätzungsweise den größten Marktanteil im Markt für maschinelles Lernen in der Fertigung. Dieses Segment umfasst Aktivitäten wie Produktentwicklung, Planung und Materialbeschaffung, die alle erheblich von den Optimierungsmöglichkeiten des maschinellen Lernens profitieren.

Maschinelles Lernen im Fertigungsmarkt, nach Anwendung

• Vorausschauende Wartung
• Qualitätskontrolle und -prüfung
• Bedarfsprognose
• Lieferkettenoptimierung
• Prozessoptimierung
• Bestandsverwaltung

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und -prüfung, Bedarfsprognose, Lieferkettenoptimierung, Prozessoptimierung und Bestandsverwaltung unterteilt. Vorausschauende Wartung hält derzeit den größten Marktanteil innerhalb der Anwendungen für maschinelles Lernen im Fertigungsbereich. Dies ist auf die erheblichen Kosteneinsparungen und verbesserten Betriebszeiten zurückzuführen, die durch die Vorhersage von Geräteausfällen und proaktive Planung der Wartung erzielt werden.

Maschinelles Lernen im Fertigungsmarkt, nach Endbenutzern

• Automobilindustrie
• Elektronik
• Luft- und Raumfahrt Verteidigung
• Pharmazeutika
• Lebensmittel und Getränke
• Konsumgüter
• Chemikalien
• Schwermaschinen
• Textilien und Bekleidung

Basierend auf den Endnutzern wird der Markt in Automobil, Elektronik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Pharmazeutika, Lebensmittel und Getränke, Konsumgüter, Chemikalien, Schwermaschinen und Textilien und Bekleidung unterteilt. Die Automobilindustrie hält derzeit schätzungsweise den größten Marktanteil im Bereich des maschinellen Lernens für die Fertigung. Diese Dominanz ist auf die starke Fokussierung auf Designoptimierung, Automatisierung von Fließbändern und Personalisierung von Fahrzeugfunktionen durch Technologien des maschinellen Lernens zurückzuführen.

Markt für maschinelles Lernen im Fertigungsbereich, nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Nach geografischer Lage wird der Markt für maschinelles Lernen im Fertigungsbereich in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt unterteilt. Den größten Marktanteil hält Nordamerika. Diese Dominanz ist auf zahlreiche Technologiegiganten und Startups zurückzuführen, die die Forschung und Einführung von Technologien des maschinellen Lernens im Fertigungssektor vorantreiben.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Markt für maschinelles Lernen im Fertigungsbereich“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt, darunter einige der wichtigsten Akteure wie Rockwell Automation, SAP, IBM, Intel, Siemens, GE, Micron Technology, Nvidia und Sight Machines.

Unsere Marktanalyse umfasst einen Abschnitt, der speziell diesen großen Akteuren gewidmet ist, in dem unsere Analysten einen Überblick über die Finanzberichte, Produktbenchmarkings und SWOT-Analysen jedes Akteurs geben. Der Abschnitt zur Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteilsanalysen und Marktpositionierungsanalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Neue Entwicklungen im Bereich maschinelles Lernen im Fertigungsmarkt

• Im Januar 2022 wurden von Acquia fortschrittliche ML-Modelle für den Einzelhandel für seine Kundendatenplattform eingeführt, um den Customer Lifetime Value zu steigern. Mit dieser Einführung wollte das Unternehmen Einzelhändlern einen ganzheitlichen Überblick über ihr Geschäft bieten. Acquia bietet Unterstützung beim Verständnis der Hebel innerhalb ihrer Marketing- und Vertriebsbemühungen.
• Im April 2021 wurde von der Microsoft Corporation eine offene Datenbank für Gesundheit und Genomik, Transport, Arbeit und Wirtschaft, Bevölkerung und Sicherheit und andere Bereiche eingeführt, um die Genauigkeit von Modellen des maschinellen Lernens zu erhöhen, die öffentlich verfügbare Datensätze verwenden. Darüber hinaus kann das Unternehmen durch die Nutzung von Azure Open Datasets in Verbindung mit den Datenanalyse- und ML-Lösungen von Azure Hyperscale-Erkenntnisse bereitstellen, was den ML-as-a-Service-Umsatz steigert.

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Daten zum Marktwert (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum aufweisen und den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Übernahmen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicke, Produktbenchmarking und SWOT Analyse für die wichtigsten Marktteilnehmer Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche im Hinblick auf aktuelle Entwicklungen (darunter Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieländern). Beinhaltet eine detaillierte Marktanalyse aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse. Bietet Einblicke in den Markt durch ein Szenario der Marktdynamik entlang der Wertschöpfungskette sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren. 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf.

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