Marché des solutions d’intelligence opérationnelle industrielle – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par type de déploiement (sur site, sur le cloud), par services (conseil, formation, maintenance), par secteur vertical (industrie pétrolière et gazière, industrie minière, automobile, santé, autres), par région et concurrence, 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 CustomizationMarché des solutions d’intelligence opérationnelle industrielle – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par type de déploiement (sur site, sur le cloud), par services (conseil, formation, maintenance), par secteur vertical (industrie pétrolière et gazière, industrie minière, automobile, santé, autres), par région et concurrence, 2019-2029F
| Période de prévision | 2025-2029 |
| Taille du marché (2023) | 2,86 milliards USD |
| Taille du marché (2029) | 5,71 milliards USD |
| TCAC (2024-2029) | 12,04 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Sur le cloud |
| Marché le plus important | Nord Amérique |
Aperçu du marché
Le marché mondial des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle était évalué à 2,86 milliards USD en 2023 et devrait connaître une croissance robuste au cours de la période de prévision avec un TCAC de 12,04 % jusqu'en 2029. Le marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle fait référence au secteur axé sur les plateformes logicielles et d'analyse avancées conçues pour optimiser et améliorer les performances opérationnelles dans les environnements industriels. Ces solutions intègrent des capacités d'acquisition, d'analyse et de visualisation de données en temps réel pour fournir des informations exploitables qui permettent aux organisations de prendre des décisions éclairées et d'améliorer l'efficacité de leurs opérations. Les composants clés des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle comprennent la collecte de données à partir de diverses sources telles que des capteurs, des équipements et des processus de production. Ces solutions s'appuient sur des techniques d'analyse avancées, notamment l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, pour traiter de grands volumes de données en temps réel. En surveillant et en analysant ces données, les organisations industrielles peuvent obtenir une visibilité approfondie sur leurs opérations, identifier les inefficacités, prévoir les besoins de maintenance et optimiser les processus de production.
Principaux moteurs du marché
Demande croissante de prise de décision en temps réel et d'optimisation de l'efficacité
Le marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle connaît une croissance robuste tirée par la demande croissante des industries pour améliorer les capacités de prise de décision en temps réel et l'efficacité opérationnelle. Dans le paysage concurrentiel actuel, les industries telles que la fabrication, l'énergie, les services publics et la logistique sont sous pression pour améliorer la productivité, réduire les temps d'arrêt et optimiser l'utilisation des ressources. Les solutions OI jouent un rôle essentiel en intégrant des données provenant de diverses sources, notamment les appareils IoT, les capteurs et les systèmes de production, pour fournir des informations exploitables en temps réel.
L'un des principaux moteurs est le besoin d'une gestion des opérations agile et réactive. Les solutions OI permettent aux entreprises de surveiller et d'analyser en continu les indicateurs de performance clés (KPI) sur les lignes de production, les chaînes d'approvisionnement et les performances des actifs. Cette visibilité en temps réel permet aux parties prenantes d'identifier les goulots d'étranglement opérationnels, d'anticiper les besoins de maintenance et d'optimiser rapidement les flux de travail. En exploitant l'analyse prédictive et les algorithmes d'apprentissage automatique, les solutions OI prévoient les modèles de demande, identifient les anomalies et recommandent des mesures proactives pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les coûts.
La complexité croissante des processus industriels et la prolifération des données génèrent de vastes quantités d'informations qui nécessitent des capacités d'analyse avancées. Les solutions OI permettent aux entreprises de transformer les données brutes en informations exploitables grâce à des outils de visualisation, des tableaux de bord et des rapports interactifs. Ces capacités d'analyse permettent aux parties prenantes à tous les niveaux de prendre rapidement des décisions éclairées, de stimuler des initiatives d'amélioration continue et d'améliorer l'agilité opérationnelle globale.
Intégration de l'IoT et de l'analyse du Big Data
Le marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle connaît une croissance rapide alimentée par l'intégration des technologies de l'Internet des objets (IoT) et de l'analyse du Big Data. Les secteurs de la fabrication, de l'énergie, des transports et de la santé adoptent de plus en plus d'appareils et de capteurs compatibles IoT pour capturer des données en temps réel à partir d'actifs opérationnels, de processus de production et de chaînes d'approvisionnement. Les solutions OI exploitent cet afflux de données IoT pour surveiller les indicateurs de performance, détecter les anomalies et optimiser les flux de travail opérationnels en temps quasi réel.
L'un des principaux facteurs est le besoin de maintenance prédictive et de fiabilité des actifs. Les capteurs connectés à l'IoT permettent une surveillance continue de l'état des équipements et des indicateurs de performance tels que la température, la pression et les vibrations. Les solutions OI analysent ces données pour prédire les pannes potentielles, planifier la maintenance de manière proactive et optimiser l'utilisation des actifs. En évitant les temps d'arrêt imprévus et en réduisant les coûts de maintenance, les organisations améliorent l'efficacité opérationnelle et prolongent la durée de vie des actifs critiques.
L'évolutivité et la flexibilité des analyses Big Data jouent un rôle essentiel dans l'adoption des solutions OI. Alors que les industries génèrent de vastes volumes de données structurées et non structurées à partir de diverses sources, les plates-formes OI facilitent l'agrégation, l'intégration et l'analyse des données dans toute l'entreprise. Les techniques d'analyse avancées telles que l'apprentissage automatique et l'IA permettent aux entreprises d'obtenir des informations exploitables, de découvrir des modèles cachés et d'optimiser les processus de prise de décision en fonction des tendances historiques et des modèles prédictifs.
Accent mis sur l'industrie 4.0 et les initiatives de fabrication intelligente
Le marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle connaît une croissance substantielle tirée par l'évolution mondiale vers l'industrie 4.0 et les initiatives de fabrication intelligente. L'industrie 4.0 représente un changement de paradigme vers des processus de fabrication interconnectés et axés sur les données, rendus possibles par des technologies telles que l'IoT, l'intelligence artificielle (IA), la robotique et le cloud computing. Les solutions OI jouent un rôle crucial dans la réalisation des objectifs de l'industrie 4.0 en offrant une visibilité en temps réel, des analyses prédictives et des informations opérationnelles sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la fabrication.
L'un des principaux moteurs est le besoin de processus de fabrication agiles et adaptatifs. Les solutions OI permettent aux fabricants de surveiller les mesures de production, d'optimiser l'utilisation des équipements et de détecter les inefficacités en temps réel. En intégrant les données des capteurs IoT, des systèmes de production et des réseaux de la chaîne d'approvisionnement, les plateformes OI facilitent la prise de décision proactive et les initiatives d'amélioration continue. Cette capacité améliore l'agilité opérationnelle, réduit les délais de mise sur le marché et permet une réponse rapide aux demandes changeantes du marché et aux préférences des clients.
La quête de l'excellence et de l'efficacité opérationnelles favorise l'adoption de solutions OI dans les environnements de fabrication intelligents. Les algorithmes d'analyse et d'apprentissage automatique basés sur l'IA analysent de vastes quantités de données de production pour identifier des modèles, prédire les résultats et optimiser les calendriers de production. Les plateformes OI permettent aux fabricants d'atteindre des niveaux plus élevés de productivité, d'assurance qualité et d'efficacité des ressources tout en minimisant le gaspillage et les temps d'arrêt. En optimisant les processus et les flux de travail de fabrication, les solutions OI contribuent à la réduction des coûts, à l'amélioration de la rentabilité et à la croissance durable.
Principaux défis du marché
Complexité de l'intégration et silos de données
L'un des défis majeurs auxquels est confronté le marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle est la complexité de l'intégration de diverses sources de données et du dépassement des silos de données existants dans les environnements industriels. Les opérations industrielles génèrent de grandes quantités de données provenant de capteurs, d'équipements, de systèmes de production et d'applications logicielles d'entreprise. Cependant, ces données sont souvent fragmentées et stockées dans des silos isolés, ce qui complique la tâche des organisations qui souhaitent obtenir une vue unifiée et complète de leurs opérations.
La complexité de l'intégration découle de la nature hétérogène des systèmes industriels, qui peuvent utiliser différents protocoles de communication, formats de données et technologies héritées. Lorsque les organisations cherchent à mettre en œuvre des solutions d'OI qui fournissent des informations en temps réel et des renseignements exploitables, elles rencontrent des obstacles pour agréger et harmoniser les données provenant de sources disparates. Sans intégration efficace, les entreprises ont du mal à obtenir des informations utiles, à prendre des décisions éclairées et à optimiser les performances opérationnelles sur l'ensemble de la chaîne de valeur.
Les silos de données entravent la collaboration et le partage d'informations entre les services, limitant ainsi le potentiel d'intelligence opérationnelle holistique. Les environnements de données cloisonnés entraînent des efforts en double, des incohérences dans les rapports et des retards dans l'identification et la résolution des problèmes. Cette fragmentation entrave non seulement l'efficacité opérationnelle, mais compromet également l'efficacité des solutions d'intelligence opérationnelle dans la promotion de l'amélioration continue et de l'innovation dans les environnements industriels.
La gestion de la complexité de l'intégration et des silos de données nécessite une approche stratégique qui englobe des protocoles de données standardisés, des systèmes interopérables et des solutions intergicielles robustes. Les organisations doivent investir dans des plateformes d'intelligence opérationnelle qui offrent des capacités d'intégration flexibles, la prise en charge des normes ouvertes et la compatibilité avec l'infrastructure informatique existante. La mise en œuvre de cadres de gouvernance des données et l'établissement de mécanismes de collaboration interfonctionnels sont également essentiels pour éliminer les silos et favoriser une culture de prise de décision basée sur les données dans l'ensemble de l'organisation.
Problèmes de sécurité et de confidentialité des données
Un autre défi critique pour le marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle concerne les vulnérabilités de sécurité et les risques de confidentialité des données inhérents à la gestion de grands volumes de données opérationnelles. Les environnements industriels sont de plus en plus interconnectés via des appareils IoT, des systèmes basés sur le cloud et des infrastructures en réseau, ce qui les expose à des cybermenaces potentielles, à des violations de données et à des accès non autorisés.
Les problèmes de sécurité découlent des diverses surfaces d'attaque présentes dans les environnements industriels, notamment les points de terminaison vulnérables, les systèmes hérités avec des protocoles de sécurité obsolètes et une segmentation insuffisante du réseau. Les cyber-adversaires ciblent les opérations industrielles pour perturber la production, voler la propriété intellectuelle sensible ou compromettre les protocoles de sécurité, ce qui présente des risques importants pour la continuité opérationnelle et la réputation de l'entreprise.
La sensibilité et la criticité des données industrielles nécessitent des mesures rigoureuses pour protéger la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité. Les solutions d'intelligence opérationnelle industrielle s'appuient sur des flux de données en temps réel provenant de capteurs d'équipement, de contrôles de processus et de bases de données opérationnelles pour fournir des informations exploitables et des analyses prédictives. La sécurisation de ces données contre les accès non autorisés, les menaces internes et les attaques malveillantes est primordiale pour maintenir la confiance et la conformité aux réglementations du secteur.
Les cadres réglementaires tels que le RGPD, le CCPA et les normes sectorielles spécifiques imposent des exigences strictes en matière de confidentialité et de protection des données. Les organisations des secteurs réglementés tels que la fabrication, l'énergie et les services publics doivent adhérer à ces directives pour éviter les sanctions réglementaires, les litiges et les atteintes à la réputation. Assurer le respect des réglementations sur la confidentialité des données tout en tirant parti des solutions OI pour accroître l'efficacité opérationnelle représente un exercice d'équilibre complexe pour les entreprises industrielles.
Répondre aux préoccupations en matière de sécurité et de confidentialité des données nécessite une approche à multiples facettes qui intègre les meilleures pratiques de cybersécurité, des protocoles de cryptage robustes et des mécanismes de détection proactive des menaces dans les solutions OI. La mise en œuvre de stratégies de défense en profondeur, telles que la segmentation du réseau, les contrôles d'accès et la surveillance continue, contribue à atténuer les risques et à renforcer la résilience des opérations industrielles face aux cybermenaces en constante évolution.
Principales tendances du marché
Intégration de l'IoT et de l'analyse du Big Data
L'une des principales tendances du marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle est l'intégration croissante des appareils de l'Internet des objets (IoT) et des capacités d'analyse du Big Data. Les secteurs industriels exploitent les capteurs et les appareils IoT pour collecter des données en temps réel à partir des équipements, des machines et des processus de production. Ces données sont ensuite traitées et analysées à l'aide d'outils d'analyse avancés pour obtenir des informations exploitables et améliorer l'efficacité opérationnelle. Les solutions OI jouent un rôle crucial dans l'agrégation, la visualisation et l'analyse des données générées par l'IoT, fournissant aux entreprises des informations précieuses sur les performances des actifs, les besoins de maintenance prédictive et les opportunités d'optimisation de la production.
En exploitant l'analyse du Big Data, les organisations industrielles peuvent détecter des tendances, des anomalies et des inefficacités en temps réel, ce qui permet une prise de décision proactive et améliore la productivité globale. Les solutions OI facilitent l'analyse prédictive et prescriptive, permettant aux entreprises de prévoir les pannes d'équipement, d'optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement et de minimiser les temps d'arrêt. Cette approche axée sur les données améliore non seulement les performances opérationnelles, mais prend également en charge les initiatives stratégiques telles que les améliorations de l'efficacité énergétique, les améliorations du contrôle de la qualité et les mesures de réduction des coûts.
L'intégration de l'IoT et de l'analyse du Big Data dans les solutions OI permet la transformation numérique dans tous les secteurs industriels, facilitant la transition vers la fabrication intelligente et les initiatives de l'Industrie 4.0. Alors que les entreprises continuent de donner la priorité à la prise de décision basée sur les données et à l'excellence opérationnelle, la demande de solutions OI capables de gérer et d'analyser efficacement de vastes quantités de données IoT devrait augmenter. Les tendances futures peuvent inclure des avancées dans les algorithmes d'apprentissage automatique pour la maintenance prédictive, la surveillance en temps réel des mesures de production et des mesures de cybersécurité améliorées pour protéger les données industrielles sensibles.
Adoption de l'IA et de l'apprentissage automatique pour l'optimisation des processus
Une autre tendance importante qui façonne le marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle est l'adoption croissante des technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) pour l'optimisation et l'automatisation des processus. Les solutions OI basées sur l'IA analysent les données historiques et en temps réel pour identifier les modèles, optimiser les flux de travail et automatiser les processus de prise de décision dans les environnements industriels. Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux plateformes OI d'apprendre des tendances des données, de prédire les résultats et de recommander des informations exploitables pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les coûts.
Les solutions OI basées sur l'IA offrent des fonctionnalités telles que la détection des anomalies, la maintenance prédictive et la prévision de la demande, permettant aux organisations industrielles d'anticiper les tendances du marché, d'optimiser la gestion des stocks et d'améliorer la planification de la production. Ces technologies permettent aux entreprises d'atteindre des niveaux plus élevés d'agilité et de réactivité opérationnelles, permettant une adaptation rapide aux conditions changeantes du marché et aux demandes des clients.
Les algorithmes d'IA et de ML améliorent l'évolutivité et la flexibilité des solutions OI, permettant une intégration transparente avec les infrastructures informatiques et les systèmes opérationnels existants. En tirant parti des informations basées sur l'IA, les entreprises industrielles peuvent optimiser l'allocation des ressources, minimiser le gaspillage et améliorer l'efficacité globale des équipements (OEE). Cette approche proactive maximise non seulement la productivité, mais améliore également la qualité des produits et la satisfaction des clients, ce qui génère un avantage concurrentiel sur le marché mondial.
Alors que les technologies d'IA et d'apprentissage automatique continuent d'évoluer, l'avenir des solutions d'OI dans les environnements industriels pourrait inclure des avancées dans l'informatique cognitive, les capacités de prise de décision autonome et la robotique pilotée par l'IA pour une automatisation et une excellence opérationnelle améliorées.
Focus sur l'analyse et la visualisation en temps réel
Une tendance clé sur le marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle est l'importance croissante accordée aux capacités d'analyse et de visualisation en temps réel. Les entreprises industrielles adoptent de plus en plus des solutions d'OI qui fournissent des tableaux de bord intuitifs, des visualisations de données interactives et des outils de surveillance en temps réel pour obtenir des informations exploitables sur les performances opérationnelles. Les analyses en temps réel permettent aux parties prenantes de surveiller les indicateurs de performance clés (KPI), de suivre les mesures de production et d'identifier instantanément les goulots d'étranglement ou les inefficacités.
Les solutions d'OI facilitent la surveillance continue des processus tout au long du cycle de vie de la production, permettant aux opérateurs et aux décideurs de réagir rapidement aux écarts par rapport aux normes de performance optimales. Les alertes et notifications en temps réel permettent d'atténuer les risques, d'éviter les temps d'arrêt et de garantir le respect des calendriers de production, améliorant ainsi l'efficacité et l'agilité opérationnelles globales. De plus, les visualisations interactives et les rapports personnalisables permettent aux utilisateurs d'explorer les tendances des données, d'effectuer une analyse des causes profondes et de prendre des décisions éclairées pour optimiser les flux de travail et améliorer les résultats commerciaux.
La demande de solutions d'intelligence opérationnelle basées sur le cloud augmente à mesure que les organisations industrielles recherchent des plates-formes évolutives et accessibles pour l'analyse et la collaboration des données en temps réel. Les modèles de déploiement dans le cloud offrent flexibilité, évolutivité et accessibilité à distance, permettant aux entreprises de déployer des solutions d'intelligence opérationnelle sur plusieurs sites, d'intégrer des données provenant de sources disparates et de prendre en charge les processus de prise de décision collaborative. Cette tendance vers des solutions d'intelligence opérationnelle basées sur le cloud stimule l'innovation dans le stockage des données, les capacités de traitement et les mesures de cybersécurité pour protéger les données industrielles sensibles.
Le marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle évolue avec des tendances telles que l'intégration de l'IoT et du Big Data, l'optimisation des processus pilotée par l'IA et l'analyse et la visualisation en temps réel. Alors que les secteurs industriels continuent d'adopter la transformation numérique et la prise de décision basée sur les données, la demande de solutions OI avancées qui améliorent l'efficacité opérationnelle, optimisent l'utilisation des ressources et génèrent un avantage concurrentiel devrait augmenter considérablement.
Informations sectorielles
Informations sur les types de déploiement
Les solutions sur site détenaient la plus grande part de marché en 2023. Les solutions sur site offrent une sécurité et un contrôle des données améliorés. De nombreuses organisations, en particulier celles des secteurs hautement réglementés comme la santé, la finance et la fabrication, préfèrent conserver leurs données sensibles en interne pour atténuer les risques associés aux violations de données et se conformer aux exigences réglementaires strictes. Les systèmes sur site garantissent que les données restent dans les locaux physiques de l'entreprise, réduisant ainsi les vulnérabilités aux cybermenaces externes qui sont plus répandues dans les systèmes basés sur le cloud. Les solutions sur site offrent un meilleur contrôle sur la personnalisation et l'intégration du système. Les entreprises peuvent adapter leurs solutions d’intelligence opérationnelle pour répondre à des besoins spécifiques et s’intégrer de manière transparente aux systèmes d’entreprise existants. Ce niveau de personnalisation est souvent crucial pour les industries ayant des processus et des flux de travail uniques qui ne peuvent pas être facilement pris en charge par des solutions cloud standardisées. Un facteur important est la fiabilité et les performances des systèmes sur site. Ces solutions ne dépendent pas de la connectivité Internet, ce qui les rend plus fiables dans les environnements où un accès Internet haut débit et cohérent n’est pas garanti. Cela est particulièrement important pour les opérations de fabrication et industrielles où les temps d’arrêt peuvent entraîner des pertes financières importantes. Les systèmes sur site peuvent fonctionner indépendamment des réseaux externes, garantissant un fonctionnement continu même en cas de panne d’Internet. Les considérations de coût jouent également un rôle. Bien que l’investissement initial dans une infrastructure sur site puisse être substantiel, il entraîne souvent une baisse des coûts à long terme pour les entreprises dont les budgets informatiques sont stables ou en baisse. Les entreprises peuvent amortir le coût du matériel et des logiciels sur plusieurs années, évitant ainsi les frais d’abonnement récurrents associés aux services cloud. Certaines organisations ont une préférence historique pour les solutions sur site en raison des systèmes hérités et de l’infrastructure informatique existante. La transition vers des solutions basées sur le cloud peut être complexe et coûteuse, ce qui incite de nombreuses entreprises à continuer d'exploiter et d'étendre leurs capacités sur site.
Informations régionales
La région Amérique du Nord détenait la plus grande part de marché en 2023. Le marché des solutions d'intelligence opérationnelle industrielle (IOIS) en Amérique du Nord est déterminé par plusieurs facteurs clés qui soulignent son importance dans l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et de la compétitivité dans tous les secteurs. L'un des principaux moteurs du marché est l'adoption croissante des principes de l'industrie 4.0 et des initiatives de transformation numérique dans les secteurs manufacturier et industriel. Ces industries exploitent l'IOIS pour intégrer des données provenant de sources disparates telles que des capteurs, des machines et des systèmes d'entreprise, permettant ainsi la surveillance, l'analyse et l'optimisation en temps réel des processus opérationnels.
La demande de solutions évolutives et flexibles capables de s'adapter à divers environnements industriels et besoins commerciaux alimente la croissance du marché des IOIS en Amérique du Nord. Les secteurs industriels allant de la fabrication et de l'énergie au transport et à la logistique nécessitent des plates-formes IOIS personnalisées capables de gérer de grands volumes de données tout en garantissant la fiabilité, la sécurité et la conformité aux réglementations du secteur.
Les initiatives de conformité réglementaire et de durabilité environnementale favorisent l'adoption des solutions IOIS en Amérique du Nord. Les industries sont soumises à des pressions pour se conformer à des réglementations environnementales strictes tout en réduisant l'empreinte carbone et en optimisant la consommation d'énergie. Les plates-formes IOIS offrent une visibilité sur la consommation d'énergie, la surveillance des émissions et les rapports de conformité réglementaire, permettant aux entreprises d'atteindre leurs objectifs de durabilité et de maintenir l'excellence opérationnelle.
Le marché nord-américain des IOIS bénéficie des avancées technologiques telles que l'Internet des objets (IoT), le cloud computing et l'intelligence artificielle (IA), qui font partie intégrante de l'amélioration des capacités et des fonctionnalités des plates-formes IOIS. Ces technologies permettent une intégration transparente avec les infrastructures informatiques existantes, facilitent l'interopérabilité des données entre les systèmes et soutiennent les processus de prise de décision agiles.
Le marché des IOIS en Amérique du Nord est porté par la convergence des tendances de l'industrie 4.0, le besoin de solutions évolutives et flexibles, l'accent mis sur la sécurité et la productivité, les exigences de conformité réglementaire et les avancées technologiques. Alors que les organisations de divers secteurs donnent la priorité à la transformation numérique et à l'efficacité opérationnelle, la demande de solutions IOIS avancées qui permettent des informations en temps réel et une prise de décision basée sur les données devrait augmenter, stimulant l'innovation et façonnant l'avenir des opérations industrielles dans la région.
Développements récents
- En mai 2024, Huawei a organisé son premier Global Optical Summit (GOS) - Asie-Pacifique à Bangkok, sur le thème « F5G-A, la Fondation pour l'intelligence industrielle ». L'événement a attiré plus de 300 clients et partenaires de pays tels que Singapour, la Thaïlande, les Philippines et la Malaisie. Lors du sommet, Huawei a présenté une gamme de produits et de solutions F5G Advanced (F5G-A) adaptés au marché de l'Asie-Pacifique et a lancé une campagne de recrutement mondiale pour les membres de l'OptiX Club, favorisant l'intelligence industrielle dans toute la région.
Principaux acteurs du marché
- ABB Ltd.
- Siemens AG
- General Electric Company
- Schneider Electric SE
- Honeywell International Inc.
- Rockwell Automation Inc.
- IBM Corporation
- PTC Inc.
- SAP SE
| Par type de déploiement | Par services | Par secteur d'activité | Par région |
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