Mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale: dimensioni globali del settore, quota, tendenze, opportunità e previsioni, segmentate per tipo di distribuzione (on premise, su cloud), per servizi (consulenza, formazione, manutenzione), per settore verticale (settore petrolifero e del gas, settore minerario, automobilistico, sanitario, altri), per regione e concorrenza, 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 CustomizationMercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale: dimensioni globali del settore, quota, tendenze, opportunità e previsioni, segmentate per tipo di distribuzione (on premise, su cloud), per servizi (consulenza, formazione, manutenzione), per settore verticale (settore petrolifero e del gas, settore minerario, automobilistico, sanitario, altri), per regione e concorrenza, 2019-2029F
| Periodo di previsione | 2025-2029 |
| Dimensioni del mercato (2023) | 2,86 miliardi di USD |
| Dimensioni del mercato (2029) | 5,71 miliardi di USD |
| CAGR (2024-2029) | 12,04% |
| Segmento in più rapida crescita | Su Cloud |
| Più grande Mercato | Nord America |
Panoramica del mercato
Il mercato globale delle soluzioni di intelligence operativa industriale è stato valutato a 2,86 miliardi di USD nel 2023 e si prevede che proietterà una crescita robusta nel periodo di previsione con un CAGR del 12,04% fino al 2029. Il mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale si riferisce al settore focalizzato su piattaforme software e di analisi avanzate progettate per ottimizzare e migliorare le prestazioni operative in contesti industriali. Queste soluzioni integrano capacità di acquisizione, analisi e visualizzazione dei dati in tempo reale per fornire informazioni fruibili che consentono alle organizzazioni di prendere decisioni informate e migliorare l'efficienza in tutte le loro operazioni. I componenti chiave delle soluzioni di intelligence operativa industriale includono la raccolta di dati da varie fonti come sensori, apparecchiature e processi di produzione. Queste soluzioni sfruttano tecniche di analisi avanzate, tra cui apprendimento automatico e intelligenza artificiale, per elaborare grandi volumi di dati in tempo reale. Monitorando e analizzando questi dati, le organizzazioni industriali possono ottenere una visibilità approfondita delle loro operazioni, identificare inefficienze, prevedere esigenze di manutenzione e ottimizzare i processi di produzione.
Principali fattori trainanti del mercato
Crescente domanda di ottimizzazione dell'efficienza e processo decisionale in tempo reale
Il mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale sta assistendo a una crescita robusta guidata dalla crescente domanda tra i settori di migliorare le capacità decisionali in tempo reale e l'efficienza operativa. Nell'attuale panorama competitivo, settori come produzione, energia, servizi di pubblica utilità e logistica sono sotto pressione per migliorare la produttività , ridurre i tempi di inattività e ottimizzare l'utilizzo delle risorse. Le soluzioni OI svolgono un ruolo fondamentale integrando dati da varie fonti, tra cui dispositivi IoT, sensori e sistemi di produzione, per fornire informazioni fruibili in tempo reale.
Uno dei principali fattori trainanti è la necessità di una gestione delle operazioni agile e reattiva. Le soluzioni OI consentono alle aziende di monitorare e analizzare costantemente gli indicatori chiave di prestazione (KPI) su linee di produzione, catene di fornitura e prestazioni delle risorse. Questa visibilità in tempo reale consente alle parti interessate di identificare i colli di bottiglia operativi, anticipare le esigenze di manutenzione e ottimizzare tempestivamente i flussi di lavoro. Sfruttando l'analisi predittiva e gli algoritmi di apprendimento automatico, le soluzioni OI prevedono modelli di domanda, identificano anomalie e raccomandano misure proattive per migliorare l'efficienza operativa e ridurre i costi.
La crescente complessità dei processi industriali e la proliferazione dei dati generano enormi quantità di informazioni che richiedono capacità di analisi avanzate. Le soluzioni OI consentono alle aziende di trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili tramite strumenti di visualizzazione, dashboard e report interattivi. Queste capacità analitiche consentono alle parti interessate a tutti i livelli di prendere decisioni informate tempestivamente, guidando iniziative di miglioramento continuo e migliorando l'agilità operativa complessiva.
Integrazione di IoT e analisi dei Big Data
Il mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale sta vivendo una rapida crescita alimentata dall'integrazione delle tecnologie Internet of Things (IoT) e dall'analisi dei Big Data. I settori manifatturiero, energetico, dei trasporti e sanitario stanno adottando sempre più dispositivi e sensori abilitati IoT per acquisire dati in tempo reale da asset operativi, processi di produzione e catene di fornitura. Le soluzioni OI sfruttano questo afflusso di dati IoT per monitorare le metriche delle prestazioni, rilevare anomalie e ottimizzare i flussi di lavoro operativi quasi in tempo reale.
Uno dei principali fattori trainanti è la necessità di manutenzione predittiva e affidabilità degli asset. I sensori connessi a IoT consentono il monitoraggio continuo dello stato di salute delle apparecchiature e delle metriche delle prestazioni come temperatura, pressione e vibrazioni. Le soluzioni OI analizzano questi dati per prevedere potenziali guasti, pianificare la manutenzione in modo proattivo e ottimizzare l'utilizzo degli asset. Prevenendo tempi di inattività non pianificati e riducendo i costi di manutenzione, le organizzazioni migliorano l'efficienza operativa e prolungano la durata di vita degli asset critici.
La scalabilità e la flessibilità dell'analisi Big Data svolgono un ruolo fondamentale nel guidare l'adozione di soluzioni OI. Poiché i settori generano enormi volumi di dati strutturati e non strutturati da diverse fonti, le piattaforme OI facilitano l'aggregazione, l'integrazione e l'analisi dei dati in tutta l'azienda. Tecniche di analisi avanzate come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale consentono alle aziende di ricavare informazioni fruibili, scoprire modelli nascosti e ottimizzare i processi decisionali in base a tendenze storiche e modelli predittivi.
Enfasi su Industria 4.0 e iniziative di produzione intelligente
Il mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale sta assistendo a una crescita sostanziale guidata dal passaggio globale verso Industria 4.0 e iniziative di produzione intelligente. Industria 4.0 rappresenta un cambiamento di paradigma verso processi di produzione interconnessi e basati sui dati, abilitati da tecnologie come IoT, intelligenza artificiale (IA), robotica e cloud computing. Le soluzioni OI svolgono un ruolo cruciale nel supportare gli obiettivi di Industria 4.0 fornendo visibilità in tempo reale, analisi predittive e informazioni operative lungo l'intera catena del valore della produzione.
Uno dei principali fattori trainanti è la necessità di processi di produzione agili e adattivi. Le soluzioni OI consentono ai produttori di monitorare le metriche di produzione, ottimizzare l'utilizzo delle apparecchiature e rilevare inefficienze in tempo reale. Integrando i dati provenienti da sensori IoT, sistemi di produzione e reti della supply chain, le piattaforme OI facilitano il processo decisionale proattivo e le iniziative di miglioramento continuo. Questa capacità migliora l'agilità operativa, riduce il time-to-market e consente una risposta rapida alle mutevoli richieste del mercato e alle preferenze dei clienti.
La ricerca dell'eccellenza operativa e dell'efficienza guida l'adozione di soluzioni OI in ambienti di produzione intelligenti. Analisi basate sull'intelligenza artificiale e algoritmi di apprendimento automatico analizzano grandi quantità di dati di produzione per identificare modelli, prevedere risultati e ottimizzare i programmi di produzione. Le piattaforme OI consentono ai produttori di raggiungere livelli più elevati di produttività , garanzia della qualità ed efficienza delle risorse, riducendo al minimo sprechi e tempi di inattività . Ottimizzando i processi di produzione e i flussi di lavoro, le soluzioni OI contribuiscono al risparmio sui costi, al miglioramento della redditività e alla crescita sostenibile.
Principali sfide di mercato
Complessità di integrazione e silos di dati
Una delle sfide significative che il mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale deve affrontare è la complessità dell'integrazione di diverse fonti di dati e del superamento dei silos di dati esistenti negli ambienti industriali. Le operazioni industriali generano enormi quantità di dati da sensori, apparecchiature, sistemi di produzione e applicazioni software aziendali. Tuttavia, questi dati sono spesso frammentati e archiviati in silos isolati, rendendo difficile per le organizzazioni ottenere una visione unificata e completa delle proprie operazioni.
La complessità dell'integrazione deriva dalla natura eterogenea dei sistemi industriali, che possono utilizzare diversi protocolli di comunicazione, formati di dati e tecnologie legacy. Quando le organizzazioni cercano di implementare soluzioni OI che forniscano informazioni in tempo reale e intelligence fruibile, incontrano ostacoli nell'aggregazione e nell'armonizzazione dei dati da fonti diverse. Senza un'integrazione efficace, le aziende hanno difficoltà a ricavare informazioni significative, prendere decisioni informate e ottimizzare le prestazioni operative lungo l'intera catena del valore.
I silos di dati ostacolano la collaborazione e la condivisione delle informazioni tra i reparti, limitando il potenziale per un'intelligence operativa olistica. Gli ambienti di dati isolati comportano sforzi duplicati, incongruenze nella reportistica e ritardi nell'identificazione e nella risoluzione dei problemi. Questa frammentazione non solo impedisce l'efficienza operativa, ma compromette anche l'efficacia delle soluzioni OI nel guidare il miglioramento continuo e l'innovazione all'interno di contesti industriali.
Per affrontare la complessità dell'integrazione e i silos di dati è necessario un approccio strategico che comprenda protocolli di dati standardizzati, sistemi interoperabili e soluzioni middleware robuste. Le organizzazioni devono investire in piattaforme OI che offrano capacità di integrazione flessibili, supporto per standard aperti e compatibilità con l'infrastruttura IT esistente. L'implementazione di framework di governance dei dati e l'istituzione di meccanismi di collaborazione interfunzionale sono inoltre essenziali per abbattere i silos e promuovere una cultura di processo decisionale basato sui dati in tutta l'organizzazione.
Problemi di sicurezza e privacy dei dati
Un'altra sfida critica per il mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale riguarda le vulnerabilità della sicurezza e i rischi per la privacy dei dati inerenti alla gestione di grandi volumi di dati operativi. Gli ambienti industriali sono sempre più interconnessi tramite dispositivi IoT, sistemi basati su cloud e infrastrutture in rete, esponendoli a potenziali minacce informatiche, violazioni dei dati e accessi non autorizzati.
I problemi di sicurezza derivano dalle diverse superfici di attacco presenti negli ambienti industriali, tra cui endpoint vulnerabili, sistemi legacy con protocolli di sicurezza obsoleti e segmentazione di rete insufficiente. Gli avversari informatici prendono di mira le operazioni industriali per interrompere la produzione, rubare proprietà intellettuali sensibili o compromettere protocolli di sicurezza, ponendo rischi significativi per la continuità operativa e la reputazione aziendale.
La sensibilità e la criticità dei dati industriali richiedono misure rigorose per proteggere riservatezza, integrità e disponibilità . Le soluzioni di Industrial Operational Intelligence si basano su flussi di dati in tempo reale da sensori di apparecchiature, controlli di processo e database operativi per fornire informazioni fruibili e analisi predittive. Proteggere questi dati da accessi non autorizzati, minacce interne e attacchi dannosi è fondamentale per mantenere la fiducia e la conformità alle normative del settore.
Quadri normativi come GDPR, CCPA e standard specifici del settore impongono requisiti rigorosi sulla privacy e la protezione dei dati. Le organizzazioni in settori regolamentati come produzione, energia e servizi di pubblica utilità devono aderire a queste linee guida per evitare sanzioni normative, contenziosi e danni alla reputazione. Garantire la conformità alle normative sulla privacy dei dati sfruttando al contempo le soluzioni OI per guidare l'efficienza operativa rappresenta un complesso atto di bilanciamento per le aziende industriali.
Affrontare i problemi di sicurezza e privacy dei dati richiede un approccio multiforme che integri le best practice di sicurezza informatica, protocolli di crittografia robusti e meccanismi di rilevamento proattivo delle minacce nelle soluzioni OI. L'implementazione di strategie di difesa in profondità , come segmentazione di rete, controlli di accesso e monitoraggio continuo, aiuta a mitigare i rischi e a rafforzare la resilienza delle operazioni industriali contro le minacce informatiche in evoluzione.
Principali tendenze di mercato
Integrazione di IoT e analisi dei Big Data
Una delle tendenze di spicco nel mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale è la crescente integrazione di dispositivi Internet of Things (IoT) e capacità di analisi dei Big Data. I settori industriali stanno sfruttando sensori e dispositivi IoT per raccogliere dati in tempo reale da apparecchiature, macchinari e processi di produzione. Questi dati vengono quindi elaborati e analizzati utilizzando strumenti di analisi avanzati per ricavare informazioni utili e migliorare l'efficienza operativa. Le soluzioni OI svolgono un ruolo cruciale nell'aggregazione, visualizzazione e analisi dei dati generati dall'IoT, fornendo alle aziende informazioni preziose sulle prestazioni delle risorse, sulle esigenze di manutenzione predittiva e sulle opportunità di ottimizzazione della produzione.
Sfruttando l'analisi dei Big Data, le organizzazioni industriali possono rilevare modelli, anomalie e inefficienze in tempo reale, consentendo un processo decisionale proattivo e migliorando la produttività complessiva. Le soluzioni OI facilitano l'analisi predittiva e prescrittiva, consentendo alle aziende di prevedere guasti alle apparecchiature, ottimizzare le operazioni della supply chain e ridurre al minimo i tempi di inattività . Questo approccio basato sui dati non solo migliora le prestazioni operative, ma supporta anche iniziative strategiche come miglioramenti dell'efficienza energetica, miglioramenti del controllo qualità e misure di riduzione dei costi.
L'integrazione dell'analisi IoT e Big Data all'interno delle soluzioni OI consente la trasformazione digitale in tutti i settori industriali, facilitando la transizione verso iniziative di produzione intelligente e Industria 4.0. Poiché le aziende continuano a dare priorità al processo decisionale basato sui dati e all'eccellenza operativa, si prevede che la domanda di soluzioni OI in grado di gestire e analizzare efficacemente grandi quantità di dati IoT crescerà . Le tendenze future potrebbero includere progressi negli algoritmi di apprendimento automatico per la manutenzione predittiva, monitoraggio in tempo reale delle metriche di produzione e misure di sicurezza informatica avanzate per proteggere i dati industriali sensibili.
Adozione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per l'ottimizzazione dei processi
Un'altra tendenza significativa che sta plasmando il mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale è la crescente adozione di tecnologie di intelligenza artificiale (IA) e apprendimento automatico (ML) per l'ottimizzazione e l'automazione dei processi. Le soluzioni OI basate sull'IA analizzano dati storici e in tempo reale per identificare modelli, ottimizzare i flussi di lavoro e automatizzare i processi decisionali negli ambienti industriali. Gli algoritmi di apprendimento automatico consentono alle piattaforme OI di apprendere dalle tendenze dei dati, prevedere i risultati e consigliare informazioni utili per migliorare l'efficienza operativa e ridurre i costi.
Le soluzioni OI basate sull'intelligenza artificiale offrono funzionalità quali rilevamento delle anomalie, manutenzione predittiva e previsione della domanda, consentendo alle organizzazioni industriali di anticipare le tendenze del mercato, ottimizzare la gestione dell'inventario e migliorare la pianificazione della produzione. Queste tecnologie consentono alle aziende di raggiungere livelli più elevati di agilità operativa e reattività , consentendo un rapido adattamento alle mutevoli condizioni di mercato e alle richieste dei clienti.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico migliorano la scalabilità e la flessibilità delle soluzioni OI, consentendo un'integrazione perfetta con le infrastrutture IT e i sistemi operativi esistenti. Sfruttando le informazioni basate sull'intelligenza artificiale, le aziende industriali possono ottimizzare l'allocazione delle risorse, ridurre al minimo gli sprechi e migliorare l'efficacia complessiva delle apparecchiature (OEE). Questo approccio proattivo non solo massimizza la produttività , ma migliora anche la qualità del prodotto e la soddisfazione del cliente, guidando il vantaggio competitivo nel mercato globale.
Con l'evoluzione continua delle tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, il futuro delle soluzioni OI in contesti industriali potrebbe includere progressi nel cognitive computing, capacità decisionali autonome e robotica basata sull'intelligenza artificiale per una maggiore automazione ed eccellenza operativa.
Focus su analisi e visualizzazione in tempo reale
Una tendenza chiave nel mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale è la crescente enfasi sulle capacità di analisi e visualizzazione in tempo reale. Le aziende industriali stanno adottando sempre più soluzioni OI che forniscono dashboard intuitive, visualizzazioni di dati interattive e strumenti di monitoraggio in tempo reale per ottenere informazioni fruibili sulle prestazioni operative. L'analisi in tempo reale consente alle parti interessate di monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI), tracciare le metriche di produzione e identificare immediatamente colli di bottiglia o inefficienze.
Le soluzioni OI facilitano il monitoraggio continuo dei processi durante l'intero ciclo di vita della produzione, consentendo agli operatori e ai decisori di rispondere prontamente alle deviazioni dagli standard di prestazioni ottimali. Avvisi e notifiche in tempo reale aiutano a mitigare i rischi, prevenire i tempi di inattività e garantire l'aderenza ai programmi di produzione, migliorando l'efficienza operativa e l'agilità complessive. Inoltre, visualizzazioni interattive e report personalizzabili consentono agli utenti di esplorare le tendenze dei dati, condurre analisi delle cause principali e prendere decisioni informate per ottimizzare i flussi di lavoro e migliorare i risultati aziendali.
La domanda di soluzioni OI basate su cloud è in aumento poiché le organizzazioni industriali cercano piattaforme scalabili e accessibili per l'analisi dei dati in tempo reale e la collaborazione. I modelli di distribuzione cloud offrono flessibilità , scalabilità e accessibilità remota, consentendo alle aziende di distribuire soluzioni OI su più siti, integrare dati da fonti diverse e supportare processi decisionali collaborativi. Questa tendenza verso soluzioni OI basate su cloud sta guidando l'innovazione nell'archiviazione dei dati, nelle capacità di elaborazione e nelle misure di sicurezza informatica per proteggere i dati industriali sensibili.
Il mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale si sta evolvendo con tendenze come l'integrazione di IoT e Big Data, l'ottimizzazione dei processi basata sull'intelligenza artificiale e l'analisi e la visualizzazione in tempo reale. Poiché i settori industriali continuano ad abbracciare la trasformazione digitale e il processo decisionale basato sui dati, si prevede che la domanda di soluzioni OI avanzate che migliorino l'efficienza operativa, ottimizzino l'utilizzo delle risorse e guidino il vantaggio competitivo crescerà in modo significativo.
Segmental Insights
Deployment Type Insights
L'On Premise ha detenuto la quota di mercato maggiore nel 2023. Le soluzioni On-premise offrono maggiore sicurezza e controllo dei dati. Molte organizzazioni, in particolare quelle in settori altamente regolamentati come sanità , finanza e produzione, preferiscono mantenere i propri dati sensibili internamente per mitigare i rischi associati alle violazioni dei dati e rispettare rigorosi requisiti normativi. I sistemi On-premise garantiscono che i dati rimangano all'interno dei locali fisici dell'azienda, riducendo le vulnerabilità alle minacce informatiche esterne che sono più diffuse nei sistemi basati su cloud. Le soluzioni On-premise forniscono un maggiore controllo sulla personalizzazione e l'integrazione del sistema. Le aziende possono personalizzare le proprie soluzioni di intelligence operativa per soddisfare esigenze specifiche e integrarsi perfettamente con i sistemi aziendali esistenti. Questo livello di personalizzazione è spesso cruciale per i settori con processi e flussi di lavoro unici che non possono essere facilmente gestiti da soluzioni cloud standardizzate. Un fattore significativo è l'affidabilità e le prestazioni dei sistemi on-premise. Queste soluzioni non si basano sulla connettività Internet, il che le rende più affidabili in ambienti in cui non è garantito un accesso Internet costante e ad alta velocità . Ciò è particolarmente importante per le operazioni di produzione e industriali in cui i tempi di inattività possono portare a significative perdite finanziarie. I sistemi on-premise possono funzionare indipendentemente dalle reti esterne, garantendo un funzionamento continuo anche in caso di interruzioni di Internet. Anche le considerazioni sui costi svolgono un ruolo. Sebbene l'investimento iniziale nell'infrastruttura on-premise possa essere sostanziale, spesso comporta costi a lungo termine inferiori per le aziende con budget IT stabili o in calo. Le aziende possono ammortizzare il costo di hardware e software in diversi anni, evitando le commissioni di abbonamento ricorrenti associate ai servizi cloud. Alcune organizzazioni hanno una preferenza storica per le soluzioni on-premise a causa dei sistemi legacy e dell'infrastruttura IT esistente. La transizione a soluzioni basate su cloud può essere complessa e costosa, portando molte aziende a continuare a sfruttare ed espandere le proprie capacità on-premise.
Approfondimenti regionali
La regione del Nord America ha detenuto la quota di mercato più grande nel 2023. Il mercato delle soluzioni di intelligence operativa industriale (IOIS) in Nord America è guidato da diversi fattori chiave che ne sottolineano l'importanza nel migliorare l'efficienza operativa e la competitività in tutti i settori. Uno dei principali fattori trainanti del mercato è la crescente adozione dei principi dell'Industria 4.0 e delle iniziative di trasformazione digitale nei settori manifatturiero e industriale. Questi settori stanno sfruttando IOIS per integrare dati da fonti diverse come sensori, macchine e sistemi aziendali, consentendo monitoraggio, analisi e ottimizzazione in tempo reale dei processi operativi.
La domanda di soluzioni scalabili e flessibili in grado di adattarsi a diversi ambienti industriali ed esigenze aziendali sta alimentando la crescita del mercato IOIS in Nord America. I settori industriali che vanno dalla produzione all'energia, dai trasporti alla logistica richiedono piattaforme IOIS personalizzate in grado di gestire grandi volumi di dati, garantendo al contempo affidabilità , sicurezza e conformità alle normative di settore.
Le iniziative di conformità normativa e sostenibilità ambientale stanno guidando l'adozione di soluzioni IOIS in Nord America. I settori sono sotto pressione per conformarsi a severe normative ambientali, riducendo al contempo le emissioni di carbonio e ottimizzando il consumo energetico. Le piattaforme IOIS forniscono visibilità sull'utilizzo di energia, monitoraggio delle emissioni e reporting sulla conformità normativa, consentendo alle aziende di raggiungere obiettivi di sostenibilità e mantenere l'eccellenza operativa.
Il mercato IOIS nordamericano trae vantaggio da progressi tecnologici come Internet of Things (IoT), cloud computing e intelligenza artificiale (AI), che sono parte integrante del miglioramento delle capacità e delle funzionalità delle piattaforme IOIS. Queste tecnologie consentono un'integrazione perfetta con le infrastrutture IT esistenti, facilitano l'interoperabilità dei dati tra i sistemi e supportano processi decisionali agili.
Il mercato IOIS in Nord America è guidato dalla convergenza delle tendenze dell'Industria 4.0, dalla necessità di soluzioni scalabili e flessibili, dall'enfasi sulla sicurezza e sulla produttività , dai requisiti di conformità normativa e dai progressi tecnologici. Poiché le organizzazioni di vari settori danno priorità alla trasformazione digitale e all'efficienza operativa, si prevede che la domanda di soluzioni IOIS avanzate che consentano approfondimenti in tempo reale e decisioni basate sui dati crescerà , guidando l'innovazione e plasmando il futuro delle operazioni industriali nella regione.
Sviluppi recenti
- A maggio 2024, Huawei ha ospitato il suo primo Global Optical Summit (GOS) - Asia Pacific a Bangkok, a tema "F5G-A, the Foundation for Industrial Intelligence". L'evento ha attirato oltre 300 clienti e partner da nazioni tra cui Singapore, Thailandia, Filippine e Malesia. Al summit, Huawei ha presentato una serie di prodotti e soluzioni F5G Advanced (F5G-A) su misura per il mercato dell'Asia Pacifica e ha lanciato una campagna di reclutamento globale per i membri dell'OptiX Club, promuovendo l'intelligenza industriale in tutta la regione.
Principali attori del mercato
- ABB Ltd.
- Siemens AG
- General Electric Company
- Schneider Electric SE
- Honeywell International Inc.
- Rockwell Automation Inc.
- IBM Corporation
- PTC Inc.
- SAP SE
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