L’IA dans le marché de la fabrication – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par offre (matériel, logiciels et services), par technologie (vision par ordinateur, apprentissage automatique, traitement du langage naturel), par application (contrôle des processus, planification de la production, maintenance prédictive et inspection des machines), par
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 CustomizationL’IA dans le marché de la fabrication – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par offre (matériel, logiciels et services), par technologie (vision par ordinateur, apprentissage automatique, traitement du langage naturel), par application (contrôle des processus, planification de la production, maintenance prédictive et inspection des machines), par
| Période de prévision | 2025-2029 |
| Taille du marché (2023) | 5,4 milliards USD |
| Taille du marché (2029) | 37,31 milliards USD |
| TCAC (2024-2029) | 37,8 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Logiciels |
| Marché le plus important | Asie Pacifique |
Aperçu du marché
Le marché mondial de l'IA dans le secteur manufacturier était évalué à 5,4 milliards USD en 2023 et devrait connaître une croissance robuste au cours de la période de prévision avec un TCAC de 37,8 % jusqu'en 2029. Le marché mondial de l'IA dans le secteur manufacturier connaît une croissance importante tirée par une confluence de facteurs qui remodèlent le paysage industriel. Avec l'accent croissant mis sur l'efficacité opérationnelle, les fabricants se tournent vers des solutions d'intelligence artificielle (IA) pour optimiser les processus de production et améliorer la productivité globale. Les technologies d'IA, notamment l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive, sont déployées pour rationaliser les opérations, réduire les temps d'arrêt et améliorer l'utilisation des ressources. L'intégration de l'IA permet aux fabricants d'obtenir des informations exploitables à partir de vastes ensembles de données, facilitant la prise de décisions éclairées et contribuant à un environnement de production plus agile et adaptatif.
De plus, la demande de solutions de maintenance prédictive est un facteur clé qui propulse l'adoption de l'IA dans la fabrication. La maintenance prédictive alimentée par des algorithmes d'IA permet aux fabricants d'anticiper les pannes d'équipement et de planifier les activités de maintenance de manière proactive, minimisant ainsi les temps d'arrêt imprévus et optimisant l'utilisation des actifs. L'optimisation de la qualité est un autre aspect essentiel dans lequel l'IA fait des percées significatives, aidant les fabricants à améliorer la qualité des produits grâce à une surveillance et une analyse en temps réel.
Alors que le secteur manufacturier mondial subit une transformation numérique, l'IA émerge comme une technologie essentielle, permettant aux fabricants de rester compétitifs sur un marché dynamique. Les progrès continus de l'IA, associés à une prise de conscience croissante de son potentiel de transformation, alimentent la trajectoire ascendante du marché de l'IA dans la fabrication, offrant aux entreprises une voie pour atteindre l'excellence opérationnelle et une croissance durable.
Principaux moteurs du marché
Amélioration de l'efficacité opérationnelle
L'un des principaux moteurs de la croissance du marché mondial de l'IA dans la fabrication est la poursuite incessante de l'efficacité opérationnelle par les entreprises manufacturières. À une époque caractérisée par une concurrence intense et des demandes des consommateurs en évolution rapide, les fabricants se tournent de plus en plus vers l'intelligence artificielle (IA) pour optimiser leurs processus opérationnels. Les technologies d'IA, notamment l'apprentissage automatique et l'analyse avancée, permettent aux fabricants d'analyser de vastes ensembles de données en temps réel, en extrayant des informations précieuses qui peuvent éclairer et améliorer la prise de décision. En automatisant les tâches de routine, la maintenance prédictive et les processus de contrôle qualité, l'IA permet aux fabricants d'améliorer l'efficacité, de réduire les coûts de production et de minimiser les erreurs. La mise en œuvre de solutions basées sur l'IA accélère non seulement les cycles de production, mais garantit également une utilisation plus efficace des ressources, contribuant ainsi à l'excellence opérationnelle globale.
Révolution de la maintenance prédictive
Le marché mondial de l'IA dans le secteur manufacturier marque le changement de paradigme vers des stratégies de maintenance prédictive. Les pratiques de maintenance traditionnelles entraînent souvent des temps d'arrêt programmés et peuvent entraîner des pertes de production. La maintenance prédictive basée sur l'IA, quant à elle, exploite des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données de performance des équipements et prédire les pannes potentielles avant qu'elles ne se produisent. Cette approche proactive permet aux fabricants de planifier les activités de maintenance précisément au moment où elles sont nécessaires, minimisant ainsi les temps d'arrêt imprévus et optimisant l'efficacité globale des équipements. Les économies de coûts associées à la réduction des temps d'arrêt, associées à une meilleure utilisation des actifs, font de la maintenance prédictive une raison convaincante pour les fabricants d'intégrer l'IA dans leurs opérations.
Optimisation de la qualité grâce à l'IA
L'optimisation de la qualité se distingue comme un moteur essentiel pour accélérer l'adoption de l'IA dans la fabrication. Le maintien et l'amélioration de la qualité des produits sont primordiaux pour les fabricants qui cherchent à respecter les normes strictes de l'industrie et les attentes des clients. Les technologies d'IA facilitent la surveillance et l'analyse en temps réel des processus de production, permettant aux fabricants d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes de qualité. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre des données historiques, aidant les fabricants à prévoir et à prévenir les défauts, réduisant ainsi le gaspillage et garantissant une qualité de produit constante. La capacité à mettre en œuvre des mesures de contrôle qualité adaptatives positionne l'IA comme une force de transformation dans le secteur manufacturier, où la précision et la cohérence ne sont pas négociables.
Résilience et flexibilité de la chaîne d'approvisionnement
L'évolution de la complexité des chaînes d'approvisionnement mondiales a incité les fabricants à adopter l'IA comme moteur pour améliorer la résilience et la flexibilité. Les applications d'IA permettent de surveiller et d'optimiser en temps réel les processus de la chaîne d'approvisionnement, de la prévision de la demande à la gestion des stocks. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de vastes ensembles de données, identifier des modèles et fournir des informations qui facilitent une meilleure prise de décision dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement. Grâce à leur capacité à s'adapter aux conditions changeantes du marché et aux perturbations imprévues, les systèmes de fabrication équipés d'IA contribuent à la création de chaînes d'approvisionnement plus agiles et plus réactives, garantissant que les fabricants peuvent répondre efficacement aux demandes des clients tout en minimisant les risques liés à la chaîne d'approvisionnement.
Augmentation des investissements dans les initiatives de l'Industrie 4.0
La reconnaissance croissante de l'Industrie 4.0 en tant que force de transformation dans le secteur manufacturier a conduit à une augmentation des investissements dans les technologies de l'IA. L'industrie 4.0, caractérisée par l'intégration des technologies numériques dans le processus de fabrication, s'appuie fortement sur l'IA pour l'automatisation, l'analyse des données et la connectivité. Alors que les fabricants se lancent dans des parcours de transformation numérique, ils allouent des ressources importantes à la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA qui s'alignent sur les principes de l'industrie 4.0. Cet investissement stratégique est motivé par la compréhension que l'IA est une pierre angulaire pour libérer le plein potentiel des usines intelligentes et des systèmes de fabrication interconnectés. La poursuite de la compétitivité dans le paysage de l'industrie 4.0 est un moteur convaincant derrière l'adoption croissante de l'IA dans le secteur manufacturier mondial.
Principaux défis du marché
Défis de l'intégration et de la normalisation des données
L'un des défis importants auxquels est confronté le marché mondial de l'IA dans le secteur manufacturier est la complexité de l'intégration et de la normalisation des données dans divers environnements de fabrication. Les opérations de fabrication génèrent de grandes quantités de données provenant de diverses sources, notamment des capteurs, des machines et des systèmes d'entreprise. Cependant, ces données existent souvent en silos, avec des formats, des structures et des niveaux de granularité différents. L'intégration et la normalisation de ces données disparates pour une utilisation efficace de l'IA constituent un formidable défi. Les fabricants doivent investir dans des solutions d'intégration de données robustes et établir des protocoles standardisés pour garantir une communication et une interopérabilité transparentes entre les différentes sources de données. Il est essentiel de surmonter ces défis pour que les applications d'IA puissent tirer des informations utiles, car la précision et la fiabilité des algorithmes d'IA dépendent de la qualité et de la cohérence des données qu'elles analysent.
Lacunaires de compétences et formation de la main-d'œuvre
L'évolution rapide des technologies d'IA dans le secteur manufacturier a mis en évidence un défi important lié aux lacunes de compétences et au besoin de formation de la main-d'œuvre. L'intégration de l'IA dans les processus de fabrication nécessite une main-d'œuvre qualifiée capable de comprendre, de mettre en œuvre et de maintenir les systèmes pilotés par l'IA. De nombreux fabricants ont du mal à trouver et à retenir des professionnels possédant l'expertise nécessaire en IA, en apprentissage automatique et en analyse de données. Combler ce déficit de compétences nécessite des investissements substantiels dans des programmes de formation et des initiatives éducatives. Les fabricants doivent former une main-d’œuvre qui maîtrise non seulement les outils d’IA, mais qui possède également les connaissances nécessaires pour interpréter les informations générées par l’IA et prendre des décisions éclairées. Il est essentiel de relever ce défi pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA dans le secteur manufacturier et garantir que les organisations puissent exploiter efficacement les avantages de ces technologies transformatrices.
Problèmes de sécurité et de confidentialité
L’intégration de l’IA dans le secteur manufacturier introduit un réseau complexe de problèmes de sécurité et de confidentialité qui posent un défi important à une adoption généralisée. À mesure que les systèmes de fabrication deviennent plus interconnectés et dépendent de l’IA pour des fonctions critiques, ils deviennent des cibles potentielles pour les cybermenaces. Il est primordial de garantir la sécurité et la confidentialité des données sensibles, de la propriété intellectuelle et des processus opérationnels. Les fabricants doivent mettre en œuvre des mesures de cybersécurité robustes, notamment le cryptage, les contrôles d’accès sécurisés et la surveillance continue, pour se protéger contre les cyberattaques. En outre, la connectivité croissante des appareils et des systèmes au sein de l’Internet industriel des objets (IIoT) soulève des inquiétudes quant à la confidentialité des données. Trouver un équilibre entre tirer parti des avantages de l’IA et se protéger contre les menaces de cybersécurité est un défi permanent qui nécessite une vigilance et des investissements continus.
Coûts de mise en œuvre élevés et incertitude du retour sur investissement
Les coûts initiaux associés à la mise en œuvre de l’IA dans le secteur manufacturier, notamment le développement de logiciels, les mises à niveau du matériel et la formation de la main-d’œuvre, représentent un défi considérable pour de nombreuses organisations. Si les avantages à long terme de l’amélioration de l’efficacité, de la maintenance prédictive et de l’optimisation de la qualité sont prometteurs, les fabricants sont souvent confrontés à une incertitude quant au retour sur investissement (ROI) et au calendrier de réalisation de ces avantages. La complexité de la mise en œuvre de l’IA, associée au besoin d’expertise spécialisée, peut contribuer à des coûts initiaux élevés. Les fabricants doivent évaluer soigneusement le retour sur investissement potentiel et élaborer des stratégies de mise en œuvre claires pour justifier ces investissements. Pour surmonter ce défi, il faut établir des critères de réussite transparents, surveiller les indicateurs de performance clés et optimiser en permanence les applications d’IA afin de garantir qu’elles offrent une valeur tangible au fil du temps. Il est impératif de relever ces défis pour que les fabricants puissent gérer avec succès les complexités de l'intégration de l'IA dans leurs opérations.
Principales tendances du marché
Évolution de l'IA explicable dans le secteur manufacturier
L'une des principales tendances qui façonne le marché mondial de l'IA dans le secteur manufacturier est l'importance croissante accordée à l'IA explicable (XAI). À mesure que les algorithmes d'IA deviennent plus sophistiqués et plus complexes, il existe un besoin croissant de transparence et d'interprétabilité dans les processus de prise de décision, en particulier dans les opérations de fabrication critiques. L'IA explicable permet aux fabricants de comprendre comment les systèmes d'IA parviennent à des conclusions ou des recommandations spécifiques, fournissant ainsi des informations sur les facteurs qui influencent leurs décisions. Cette tendance est essentielle pour gagner la confiance des parties prenantes, se conformer aux réglementations et favoriser la collaboration entre les systèmes d'IA et les opérateurs humains. Dans le contexte de la fabrication, où les décisions peuvent avoir des implications opérationnelles et de sécurité importantes, l'évolution de l'IA explicable est sur le point de jouer un rôle central dans l'amélioration de l'adoption et de l'acceptation des technologies d'IA dans l'ensemble du secteur.
L'IA Edge pour la prise de décision en temps réel
L'adoption de l'IA Edge émerge comme une tendance clé du marché de la fabrication, motivée par le besoin de capacités de prise de décision en temps réel. Les systèmes d'IA traditionnels basés sur le cloud rencontrent souvent des problèmes de latence, qui peuvent constituer un obstacle dans les processus de fabrication sensibles au temps. L'IA Edge implique le déploiement d'algorithmes d'IA directement sur des appareils de pointe, tels que des capteurs et des machines, permettant l'analyse des données en temps réel et la prise de décision à la source. Cette tendance améliore la réactivité des systèmes de fabrication, améliore l'efficacité opérationnelle globale et réduit la dépendance à l'égard du cloud computing centralisé. Alors que l'industrie entre dans l'ère de l'Industrie 4.0, où les appareils interconnectés jouent un rôle central, l'intégration de l'intelligence artificielle Edge devient de plus en plus répandue en tant qu'approche stratégique pour répondre à la demande d'informations et d'actions instantanées dans les environnements de fabrication.
Personnalisation pilotée par l'IA dans la fabrication intelligente
La fabrication intelligente connaît une tendance vers la personnalisation pilotée par l'IA, répondant à la demande croissante de produits personnalisés et sur mesure. Les algorithmes d'IA analysent les préférences des consommateurs, les données historiques et les tendances du marché pour optimiser les processus de production pour une plus grande flexibilité et une plus grande personnalisation. Les fabricants exploitent l'IA pour ajuster de manière dynamique les paramètres de production, tels que les configurations de produits et les processus d'assemblage, afin de répondre aux exigences individualisées des clients. Cette tendance améliore non seulement la satisfaction des clients, mais permet également aux fabricants de réagir rapidement aux changements des demandes du marché. L'intégration de la personnalisation pilotée par l'IA s'aligne sur la vision plus large de l'Industrie 4.0, où les systèmes de fabrication intelligents se caractérisent par leur adaptabilité, leur réactivité et leur capacité à fournir des produits qui répondent précisément aux divers besoins des clients. Durable.
Fabrication avec l'IA
La durabilité est devenue un thème central de la fabrication mondiale, et l'IA joue un rôle essentiel dans la promotion de pratiques durables. Les applications d'IA sont utilisées pour optimiser la consommation d'énergie, réduire les déchets et améliorer l'efficacité des ressources dans les processus de fabrication. Les analyses prédictives alimentées par l'IA aident les fabricants à anticiper les pannes d'équipement, à éviter l'utilisation inutile de ressources et à minimiser l'impact environnemental. De plus, les simulations et la modélisation pilotées par l'IA permettent aux fabricants d'évaluer l'empreinte environnementale de différents scénarios de production, contribuant ainsi à la conception de processus plus durables. Alors que la conscience environnementale continue de façonner les attentes des consommateurs et des régulateurs, la tendance à l'intégration de l'IA pour des pratiques de fabrication durables devrait prendre de l'ampleur dans tous les secteurs.
Robotique collaborative et intégration de l'IA
La convergence de l'IA et de la robotique, en particulier de la robotique collaborative, est une tendance notable sur le marché mondial de l'IA dans la fabrication. Les fabricants déploient de plus en plus de robots améliorés par l'IA qui peuvent travailler aux côtés d'opérateurs humains de manière collaborative et flexible. Ces robots exploitent l'IA pour des tâches telles que la reconnaissance visuelle, la prise de décision et l'apprentissage adaptatif, leur permettant d'effectuer des tâches complexes avec précision et efficacité. Cette tendance améliore la productivité et l'agilité globales des opérations de fabrication tout en répondant aux préoccupations de sécurité grâce à la mise en œuvre de capteurs pilotés par l'IA et à la surveillance en temps réel. L'intégration collaborative de l'IA et de la robotique remodèle le paysage manufacturier, créant des environnements de production plus adaptatifs et réactifs qui exploitent les atouts des travailleurs humains et des machines intelligentes.
Informations sectorielles
Informations sur les offres
Le marché mondial de l'IA dans le secteur manufacturier a été témoin de la domination du segment des logiciels, qui devrait conserver sa position de leader tout au long de la période de prévision. Les offres de logiciels dans le domaine de l'IA pour le secteur manufacturier jouent un rôle essentiel dans la mise en œuvre d'analyses avancées, d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'applications informatiques cognitives qui stimulent l'efficacité opérationnelle et les processus de prise de décision. L'importance des logiciels d'IA réside dans leur capacité à analyser de vastes ensembles de données générés par les opérations de fabrication, à extraire des informations exploitables et à faciliter la maintenance prédictive, l'optimisation de la qualité et l'automatisation des processus. Alors que les fabricants reconnaissent de plus en plus le potentiel de transformation des applications d'IA, la demande de solutions logicielles sophistiquées continue d'augmenter. Ces offres logicielles permettent aux fabricants de mettre en œuvre des stratégies basées sur l'IA sans avoir besoin d'investissements substantiels dans une nouvelle infrastructure matérielle, offrant une évolutivité et une flexibilité pour s'adapter à l'évolution des besoins de fabrication. En outre, les progrès continus des algorithmes d'IA, associés à l'importance croissante accordée aux initiatives de l'Industrie 4.0, contribuent à la domination soutenue du segment des logiciels sur le marché de l'IA dans la fabrication. La domination du segment des logiciels est révélatrice de l'accent mis par l'industrie sur l'exploitation des capacités d'analyse de données intelligentes et d'apprentissage automatique pour améliorer les processus de production, minimiser les temps d'arrêt et optimiser l'utilisation des ressources, garantissant ainsi un avantage concurrentiel dans le paysage dynamique de la fabrication mondiale. Alors que les fabricants donnent la priorité aux solutions d'IA basées sur des logiciels pour débloquer l'efficacité opérationnelle et obtenir un avantage stratégique, on s'attend à ce que le segment des logiciels continue d'être la force motrice de la croissance et de l'innovation sur le marché de l'IA dans la fabrication dans les années à venir.
Technologie
Le marché mondial de l'IA dans la fabrication a été témoin de la domination du segment de l'apprentissage automatique, qui est sur le point de maintenir sa position de leader tout au long de la période de prévision. La technologie de l'apprentissage automatique est devenue une pierre angulaire de la transformation des processus de fabrication en permettant aux systèmes d'apprendre à partir de données, d'identifier des modèles et de prendre des décisions éclairées sans programmation explicite. La domination de cette technologie est attribuée à sa polyvalence et à son applicabilité dans diverses applications de fabrication, telles que la maintenance prédictive, le contrôle qualité et l'optimisation de la production. Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux fabricants d'analyser de vastes ensembles de données générés par des capteurs et des appareils dans l'usine, fournissant des informations précieuses qui améliorent l'efficacité et la productivité. La capacité de l'apprentissage automatique à s'adapter et à améliorer les performances au fil du temps s'aligne sur la nature dynamique et évolutive des opérations de fabrication. Si la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel contribuent également de manière significative à l'IA dans le marché de la fabrication, le large éventail d'applications et l'évolution continue des algorithmes d'apprentissage automatique contribuent à sa domination durable. Alors que les entreprises manufacturières cherchent à exploiter tout le potentiel des technologies d'IA, le segment de l'apprentissage automatique devrait jouer un rôle central dans le façonnement du paysage de l'industrie, la stimulation de l'innovation et la production de résultats commerciaux tangibles. Avec les progrès continus des techniques d'apprentissage automatique et leur intégration dans les processus de fabrication intelligents, ce segment technologique devrait rester à l'avant-garde, orientant l'impact transformateur de l'IA dans le secteur manufacturier mondial.
Application Insights
Le marché mondial de l'IA dans la fabrication a été dominé par le segment de la maintenance prédictive et de l'inspection des machines, et cette domination devrait persister tout au long de la période de prévision. La maintenance prédictive, rendue possible par les applications d'intelligence artificielle (IA), est devenue un moteur clé pour les fabricants cherchant à améliorer l'efficacité opérationnelle et à minimiser les temps d'arrêt imprévus. En tirant parti d'analyses avancées et d'algorithmes d'apprentissage automatique, les fabricants peuvent prédire les pannes potentielles des équipements et planifier les activités de maintenance de manière proactive, optimisant ainsi les performances des actifs et réduisant les interruptions de production. L'aspect inspection des machines de ce segment implique des systèmes alimentés par l'IA qui analysent les données des capteurs et les informations visuelles pour surveiller l'état des machines en temps réel, garantissant une détection précoce des anomalies et des problèmes potentiels. L'accent mis sur des stratégies de maintenance rentables et efficaces a alimenté la demande d'applications de maintenance prédictive et d'inspection des machines, positionnant ce segment comme une pierre angulaire de l'adoption de l'IA dans l'ensemble du secteur manufacturier. Alors que les fabricants accordent de plus en plus la priorité aux stratégies visant à améliorer la fiabilité des équipements, à réduire les coûts de maintenance et à maximiser le temps de disponibilité de la production, le segment de la maintenance prédictive et de l'inspection des machines devrait maintenir sa domination, stimulant l'innovation et les changements transformateurs sur le marché mondial de l'IA dans la fabrication. L'approche proactive et axée sur les données offerte par la maintenance prédictive s'aligne sur les objectifs de l'industrie visant à atteindre l'excellence opérationnelle et souligne le rôle essentiel des applications d'IA pour garantir la fiabilité et les performances des machines de fabrication.
Informations régionales
L'Asie-Pacifique est devenue la région dominante sur le marché mondial de l'IA dans la fabrication, et cette domination devrait persister tout au long de la période de prévision. La région Asie-Pacifique a connu une industrialisation rapide, associée à des investissements substantiels dans les technologies émergentes, ce qui en fait un pôle clé pour l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) dans la fabrication. Des pays comme la Chine, le Japon et la Corée du Sud ont été à l'avant-garde de l'intégration des technologies d'IA dans leurs processus de fabrication pour améliorer l'efficacité, la productivité et l'innovation. Les activités de fabrication intensives dans des secteurs tels que l’automobile, l’électronique et les machines, combinées aux initiatives gouvernementales favorisant l’industrie 4.0 et la fabrication intelligente, ont alimenté la demande de solutions d’IA. En outre, la région bénéficie d’un écosystème solide de fournisseurs de technologies, d’institutions de recherche et d’une main-d’œuvre qualifiée, contribuant à l’intégration généralisée de l’IA dans les opérations de fabrication. Alors que les entreprises de la région Asie-Pacifique continuent de donner la priorité à la transformation numérique et à l’automatisation, la région devrait maintenir sa domination sur le marché mondial de l’IA dans la fabrication. L’engagement continu en faveur des avancées technologiques, de la production industrielle à grande échelle et d’un environnement commercial propice positionne l’Asie-Pacifique comme une force motrice pour façonner l’avenir de l’adoption de l’IA dans le paysage manufacturier. Le leadership de la région dans la mise en œuvre de l'IA souligne sa position stratégique en tant qu'acteur clé de l'industrie manufacturière mondiale, et sa domination continue est attendue à mesure que les organisations de divers secteurs tirent parti de l'IA pour rester compétitives et relever les défis de la fabrication moderne.
Développements récents
- En avril 2023, Siemens et Microsoft unissent leurs forces pour améliorer les capacités d'IA industrielle, dans le but de transformer la gestion du cycle de vie des produits. En intégrant le logiciel Teamcenter de Siemens à Microsoft Teams et en exploitant les modèles de langage d'Azure OpenAI Service, ils visent à stimuler l'innovation et l'efficacité. Cette collaboration facilite la collaboration transparente entre différentes fonctions, ce qui conduit à des avancées dans la conception, l'ingénierie, la fabrication et les opérations de produits, marquant une avancée notable dans l'intégration des technologies industrielles.
- En octobre 2023, Google Cloud présente des solutions d'IA générative adaptées à l'industrie, adaptées aux secteurs de la santé et de la fabrication, dans le but d'améliorer la productivité et de stimuler la transformation numérique. Cette initiative représente une avancée significative dans l'utilisation de l'IA pour stimuler les progrès sectoriels.
Principaux acteurs du marché
- Siemens AG
- General Electric Company (GE)
- International Business MachinesCorporation (IBM)
- SAP SE
- Rockwell Automation, Inc.
- Google LLC
- NVIDIA Corporation.
- Amazon.com, Inc.
- Microsoft Corporation
- Mitsubishi Electric Corporation.
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