Mercato dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per offerta (hardware, software e servizi), per tecnologia (visione computerizzata, apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale), per applicazione (controllo dei processi, pianificazione della produzione, manutenzione predittiva
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 dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per offerta (hardware, software e servizi), per tecnologia (visione computerizzata, apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale), per applicazione (controllo dei processi, pianificazione della produzione, manutenzione predittiva
| Periodo di previsione | 2025-2029 |
| Dimensioni del mercato (2023) | 5,4 miliardi di USD |
| Dimensioni del mercato (2029) | 37,31 miliardi di USD |
| CAGR (2024-2029) | 37,8% |
| Segmento in più rapida crescita | Software |
| Più grande Mercato | Asia Pacifico |
Panoramica del mercato
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella produzione è stato valutato a 5,4 miliardi di USD nel 2023 e si prevede che proietterà una crescita robusta nel periodo di previsione con un CAGR del 37,8% fino al 2029. Il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella produzione sta vivendo una crescita significativa guidata da una confluenza di fattori che stanno rimodellando il panorama del settore. Con una crescente enfasi sull'efficienza operativa, i produttori si stanno rivolgendo a soluzioni di intelligenza artificiale (IA) per ottimizzare i processi di produzione e migliorare la produttività complessiva. Le tecnologie di intelligenza artificiale, tra cui l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva, vengono implementate per semplificare le operazioni, ridurre i tempi di inattività e migliorare l'utilizzo delle risorse. L'integrazione dell'intelligenza artificiale consente ai produttori di ottenere informazioni fruibili da vasti set di dati, facilitando un processo decisionale informato e contribuendo a un ambiente di produzione più agile e adattabile.
Inoltre, la domanda di soluzioni di manutenzione predittiva è un fattore chiave che spinge l'adozione dell'intelligenza artificiale nella produzione. La manutenzione predittiva basata su algoritmi di intelligenza artificiale consente ai produttori di anticipare guasti alle apparecchiature e pianificare attività di manutenzione in modo proattivo, riducendo al minimo i tempi di inattività non pianificati e ottimizzando l'utilizzo delle risorse. L'ottimizzazione della qualità è un altro aspetto critico in cui l'intelligenza artificiale sta facendo notevoli progressi, aiutando i produttori a migliorare la qualità del prodotto tramite monitoraggio e analisi in tempo reale.
Mentre il settore manifatturiero globale subisce una trasformazione digitale, l'intelligenza artificiale sta emergendo come una tecnologia fondamentale, consentendo ai produttori di rimanere competitivi in un mercato dinamico. I continui progressi nell'intelligenza artificiale, uniti alla crescente consapevolezza del suo potenziale trasformativo, stanno alimentando la traiettoria ascendente dell'intelligenza artificiale nel mercato manifatturiero, offrendo alle aziende un percorso per raggiungere l'eccellenza operativa e una crescita sostenibile.
Principali fattori trainanti del mercato
Miglioramento dell'efficienza operativa
Uno dei principali fattori trainanti che alimentano la crescita del mercato globale dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero è la ricerca incessante dell'efficienza operativa da parte delle aziende manifatturiere. In un'epoca caratterizzata da un'intensa concorrenza e da una rapida evoluzione delle richieste dei consumatori, i produttori si stanno sempre più rivolgendo all'intelligenza artificiale (IA) per ottimizzare i loro processi operativi. Le tecnologie di intelligenza artificiale, tra cui l'apprendimento automatico e l'analisi avanzata, consentono ai produttori di analizzare vasti set di dati in tempo reale, estraendo informazioni preziose che possono informare e migliorare il processo decisionale. Automatizzando le attività di routine, la manutenzione predittiva e i processi di controllo qualità , l'IA consente ai produttori di migliorare l'efficienza, ridurre i costi di produzione e ridurre al minimo gli errori. L'implementazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale non solo accelera i cicli di produzione, ma garantisce anche che le risorse siano utilizzate in modo più efficace, contribuendo all'eccellenza operativa complessiva.
Rivoluzione della manutenzione predittiva
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero rappresenta il cambiamento di paradigma verso strategie di manutenzione predittiva. Le pratiche di manutenzione tradizionali spesso comportano tempi di fermo programmati e possono causare perdite di produzione. La manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale, tuttavia, sfrutta algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati sulle prestazioni delle apparecchiature e prevedere potenziali guasti prima che si verifichino. Questo approccio proattivo consente ai produttori di pianificare le attività di manutenzione esattamente quando necessario, riducendo al minimo i tempi di fermo non pianificati e ottimizzando l'efficacia complessiva delle apparecchiature. I risparmi sui costi associati alla riduzione dei tempi di inattività , abbinati a un migliore utilizzo delle risorse, rendono la manutenzione predittiva un motivo convincente per i produttori di integrare l'intelligenza artificiale nelle loro operazioni.
Ottimizzazione della qualità tramite intelligenza artificiale
L'ottimizzazione della qualità si distingue come un fattore critico che accelera l'adozione dell'intelligenza artificiale nella produzione. Mantenere e migliorare la qualità del prodotto è fondamentale per i produttori che cercano di soddisfare rigorosi standard di settore e aspettative dei clienti. Le tecnologie di intelligenza artificiale facilitano il monitoraggio e l'analisi in tempo reale dei processi di produzione, consentendo ai produttori di identificare e risolvere tempestivamente i problemi di qualità . Gli algoritmi di apprendimento automatico possono apprendere dai dati storici, aiutando i produttori a prevedere e prevenire i difetti, riducendo così gli sprechi e garantendo una qualità costante del prodotto. La capacità di implementare misure di controllo qualità adattive posiziona l'IA come una forza trasformativa nel settore manifatturiero, dove precisione e coerenza non sono negoziabili.
Resilienza e flessibilità della supply chain
Le crescenti complessità delle supply chain globali hanno spinto i produttori ad adottare l'IA come motore per migliorare la resilienza e la flessibilità . Le applicazioni di IA consentono il monitoraggio e l'ottimizzazione in tempo reale dei processi della supply chain, dalla previsione della domanda alla gestione dell'inventario. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare vasti set di dati, identificare modelli e fornire informazioni che facilitano un migliore processo decisionale nelle operazioni della supply chain. Con la capacità di adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato e alle interruzioni impreviste, i sistemi di produzione dotati di IA contribuiscono alla creazione di supply chain più agili e reattive, garantendo che i produttori possano soddisfare le richieste dei clienti in modo efficiente riducendo al minimo i rischi della supply chain.
Crescente investimento nelle iniziative dell'Industria 4.0
Il crescente riconoscimento dell'Industria 4.0 come forza trasformativa nella produzione ha portato a maggiori investimenti nelle tecnologie di IA. L'Industria 4.0, caratterizzata dall'integrazione delle tecnologie digitali nel processo di produzione, si basa fortemente sull'intelligenza artificiale per l'automazione, l'analisi dei dati e la connettività . Man mano che i produttori intraprendono percorsi di trasformazione digitale, stanno stanziando risorse significative per implementare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale che siano in linea con i principi dell'Industria 4.0. Questo investimento strategico è guidato dalla consapevolezza che l'intelligenza artificiale è una pietra angolare per sbloccare il pieno potenziale delle fabbriche intelligenti e dei sistemi di produzione interconnessi. La ricerca della competitività nel panorama dell'Industria 4.0 è un motore convincente dietro la crescente adozione dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero globale.
Principali sfide di mercato
Sfide di integrazione e standardizzazione dei dati
Una sfida significativa che il mercato globale dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero deve affrontare è la complessità dell'integrazione e della standardizzazione dei dati in diversi ambienti di produzione. Le operazioni di produzione generano enormi quantità di dati da varie fonti, tra cui sensori, macchine e sistemi aziendali. Tuttavia, questi dati spesso esistono in silos, con formati, strutture e livelli di granularità diversi. Integrare e standardizzare questi dati disparati per un utilizzo efficace dell'IA rappresenta una sfida formidabile. I produttori devono investire in soluzioni di integrazione dati affidabili e stabilire protocolli standardizzati per garantire una comunicazione e un'interoperabilità fluide tra diverse fonti di dati. Superare queste sfide è essenziale affinché le applicazioni di IA possano ricavare informazioni significative, poiché l'accuratezza e l'affidabilità degli algoritmi di IA dipendono dalla qualità e dalla coerenza dei dati che analizzano.
Lacune di competenze e formazione della forza lavoro
La rapida evoluzione delle tecnologie di IA nella produzione ha esposto una sfida significativa relativa alle lacune di competenze e alla necessità di formazione della forza lavoro. L'integrazione dell'IA nei processi di produzione richiede una forza lavoro qualificata in grado di comprendere, implementare e mantenere sistemi basati sull'IA. Molti produttori affrontano sfide nel trovare e mantenere professionisti con le competenze necessarie in IA, apprendimento automatico e analisi dei dati. Colmare questa lacuna di competenze richiede investimenti sostanziali in programmi di formazione e iniziative educative. I produttori devono coltivare una forza lavoro che non solo sia competente nell'uso degli strumenti di intelligenza artificiale, ma che possieda anche le conoscenze per interpretare le informazioni generate dall'intelligenza artificiale e prendere decisioni informate. Affrontare questa sfida è fondamentale per sbloccare il pieno potenziale dell'intelligenza artificiale nella produzione e garantire che le organizzazioni possano sfruttare efficacemente i vantaggi di queste tecnologie trasformative.
Problemi di sicurezza e privacy
L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella produzione introduce una complessa rete di problemi di sicurezza e privacy che rappresentano una sfida significativa per l'adozione diffusa. Man mano che i sistemi di produzione diventano più interconnessi e dipendenti dall'intelligenza artificiale per funzioni critiche, diventano potenziali obiettivi per le minacce informatiche. Garantire la sicurezza e la privacy dei dati sensibili, della proprietà intellettuale e dei processi operativi è fondamentale. I produttori devono implementare solide misure di sicurezza informatica, tra cui crittografia, controlli di accesso sicuri e monitoraggio continuo, per proteggersi dagli attacchi informatici. Inoltre, la crescente connettività di dispositivi e sistemi all'interno dell'Industrial Internet of Things (IIoT) solleva preoccupazioni sulla privacy dei dati. Trovare un equilibrio tra sfruttare i vantaggi dell'IA e proteggersi dalle minacce alla sicurezza informatica è una sfida persistente che richiede vigilanza e investimenti costanti.
Costi di implementazione elevati e incertezza sul ROI
I costi iniziali associati all'implementazione dell'IA nella produzione, tra cui sviluppo software, aggiornamenti hardware e formazione della forza lavoro, rappresentano una sfida considerevole per molte organizzazioni. Mentre i vantaggi a lungo termine di una maggiore efficienza, manutenzione predittiva e ottimizzazione della qualità sono promettenti, i produttori spesso affrontano incertezza riguardo al ritorno sull'investimento (ROI) e ai tempi per realizzare questi vantaggi. La complessità dell'implementazione dell'IA, unita alla necessità di competenze specialistiche, può contribuire a costi iniziali elevati. I produttori devono valutare attentamente il potenziale ROI e sviluppare chiare strategie di implementazione per giustificare questi investimenti. Superare questa sfida implica stabilire parametri di riferimento trasparenti per il successo, monitorare gli indicatori chiave delle prestazioni e ottimizzare costantemente le applicazioni di IA per garantire che forniscano un valore tangibile nel tempo. Affrontare queste sfide è fondamentale per i produttori per gestire con successo le complessità dell'integrazione dell'IA nelle loro operazioni.
Principali tendenze di mercato
Evoluzione dell'IA spiegabile nella produzione
Una tendenza importante che sta plasmando il mercato globale dell'IA nella produzione è la crescente attenzione all'IA spiegabile (XAI). Man mano che gli algoritmi di IA diventano più sofisticati e complessi, cresce l'esigenza di trasparenza e interpretabilità nei processi decisionali, in particolare nelle operazioni di produzione critiche. L'IA spiegabile consente ai produttori di comprendere come i sistemi di IA giungono a conclusioni o raccomandazioni specifiche, fornendo approfondimenti sui fattori che influenzano le loro decisioni. Questa tendenza è fondamentale per ottenere la fiducia delle parti interessate, la conformità alle normative e promuovere la collaborazione tra sistemi di IA e operatori umani. Nel contesto manifatturiero, dove le decisioni possono avere implicazioni operative e di sicurezza significative, l'evoluzione dell'intelligenza artificiale spiegabile è destinata a svolgere un ruolo fondamentale nel migliorare l'adozione e l'accettazione delle tecnologie di intelligenza artificiale in tutto il settore.
Edge AI per il processo decisionale in tempo reale
L'adozione dell'intelligenza artificiale edge sta emergendo come una tendenza di mercato chiave nel settore manifatturiero, guidata dalla necessità di capacità decisionali in tempo reale. I tradizionali sistemi di intelligenza artificiale basati su cloud spesso incontrano problemi di latenza, che possono rappresentare un ostacolo nei processi di produzione sensibili al fattore tempo. L'intelligenza artificiale edge comporta l'implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi edge, come sensori e macchinari, consentendo l'analisi dei dati in tempo reale e il processo decisionale alla fonte. Questa tendenza aumenta la reattività dei sistemi di produzione, migliora l'efficienza operativa complessiva e riduce la dipendenza dal cloud computing centralizzato. Mentre il settore abbraccia l'era dell'Industria 4.0, in cui i dispositivi interconnessi svolgono un ruolo fondamentale, l'integrazione di Edge AI sta diventando sempre più diffusa come approccio strategico per rispondere alla domanda di informazioni e azioni immediate negli ambienti di produzione.
Personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale nella produzione intelligente
La produzione intelligente sta assistendo a una tendenza verso la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale, che soddisfa la crescente domanda di prodotti personalizzati e su misura. Gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano le preferenze dei consumatori, i dati storici e le tendenze di mercato per ottimizzare i processi di produzione per una maggiore flessibilità e personalizzazione. I produttori stanno sfruttando l'intelligenza artificiale per regolare dinamicamente i parametri di produzione, come le configurazioni dei prodotti e i processi di assemblaggio, per soddisfare i requisiti personalizzati dei clienti. Questa tendenza non solo aumenta la soddisfazione del cliente, ma consente anche ai produttori di rispondere rapidamente ai cambiamenti nelle richieste del mercato. L'integrazione della personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale è in linea con la visione più ampia dell'Industria 4.0, in cui i sistemi di produzione intelligenti sono caratterizzati da adattabilità , reattività e capacità di fornire prodotti che soddisfano esattamente le diverse esigenze dei clienti. Sostenibile.
Produzione con intelligenza artificiale
La sostenibilità è diventata un tema centrale nella produzione globale e l'intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo fondamentale nel promuovere pratiche sostenibili. Le applicazioni di intelligenza artificiale vengono impiegate per ottimizzare il consumo di energia, ridurre gli sprechi e migliorare l'efficienza delle risorse nei processi di produzione. L'analisi predittiva basata sull'intelligenza artificiale aiuta i produttori ad anticipare i guasti delle apparecchiature, prevenendo l'utilizzo non necessario delle risorse e riducendo al minimo l'impatto ambientale. Inoltre, le simulazioni e la modellazione basate sull'intelligenza artificiale consentono ai produttori di valutare l'impatto ambientale di diversi scenari di produzione, aiutando nella progettazione di processi più sostenibili. Poiché la consapevolezza ambientale continua a plasmare le aspettative dei consumatori e delle normative, si prevede che la tendenza all'integrazione dell'intelligenza artificiale per pratiche di produzione sostenibili acquisirà ulteriore slancio in tutti i settori.
Robotica collaborativa e integrazione dell'intelligenza artificiale
La convergenza di intelligenza artificiale e robotica, in particolare la robotica collaborativa, è una tendenza degna di nota nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella produzione. I produttori stanno sempre più implementando robot potenziati dall'intelligenza artificiale che possono lavorare insieme agli operatori umani in modo collaborativo e flessibile. Questi robot sfruttano l'intelligenza artificiale per attività quali riconoscimento visivo, processo decisionale e apprendimento adattivo, consentendo loro di eseguire attività complesse con precisione ed efficienza. Questa tendenza migliora la produttività e l'agilità complessive delle operazioni di produzione, affrontando al contempo i problemi di sicurezza tramite l'implementazione di sensori basati sull'intelligenza artificiale e monitoraggio in tempo reale. L'integrazione collaborativa di intelligenza artificiale e robotica sta rimodellando il panorama manifatturiero, creando ambienti di produzione più adattabili e reattivi che sfruttano i punti di forza sia dei lavoratori umani che delle macchine intelligenti.
Approfondimenti segmentali
Offerta di approfondimenti
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella produzione ha assistito al predominio del segmento software, che si prevede manterrà la sua posizione di leader per tutto il periodo di previsione. Le offerte software nell'intelligenza artificiale per la produzione svolgono un ruolo fondamentale nell'abilitare analisi avanzate, algoritmi di apprendimento automatico e applicazioni di elaborazione cognitiva che guidano l'efficienza operativa e i processi decisionali. L'importanza del software di intelligenza artificiale risiede nella sua capacità di analizzare vasti set di dati generati dalle operazioni di produzione, estrarre informazioni fruibili e facilitare la manutenzione predittiva, l'ottimizzazione della qualità e l'automazione dei processi. Poiché i produttori riconoscono sempre di più il potenziale trasformativo delle applicazioni di intelligenza artificiale, la domanda di soluzioni software sofisticate continua a crescere. Queste offerte software consentono ai produttori di implementare strategie basate sull'intelligenza artificiale senza la necessità di investimenti sostanziali in nuove infrastrutture hardware, fornendo scalabilità e flessibilità nell'adattamento alle mutevoli esigenze di produzione. Inoltre, i continui progressi negli algoritmi di intelligenza artificiale, uniti alla crescente enfasi sulle iniziative dell'Industria 4.0, contribuiscono al predominio sostenuto del segmento software nel mercato dell'intelligenza artificiale nella produzione. Il predominio del segmento software è indicativo dell'attenzione del settore sullo sfruttamento dell'analisi intelligente dei dati e delle capacità di apprendimento automatico per migliorare i processi di produzione, ridurre al minimo i tempi di inattività e ottimizzare l'utilizzo delle risorse, garantendo così un vantaggio competitivo nel panorama dinamico della produzione globale. Poiché i produttori danno priorità alle soluzioni di intelligenza artificiale basate su software per sbloccare l'efficienza operativa e ottenere un vantaggio strategico, si prevede che il segmento software continuerà a essere la forza trainante dietro la crescita e l'innovazione nel mercato dell'intelligenza artificiale nella produzione nei prossimi anni.
Tecnologia
Il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella produzione ha assistito al predominio del segmento dell'apprendimento automatico, che è pronto a mantenere la sua posizione di leader per tutto il periodo di previsione. La tecnologia di apprendimento automatico è emersa come pietra angolare nella trasformazione dei processi di produzione consentendo ai sistemi di apprendere dai dati, identificare modelli e prendere decisioni informate senza una programmazione esplicita. Il predominio di questa tecnologia è attribuito alla sua versatilità e applicabilità in varie applicazioni di produzione, come manutenzione predittiva, controllo qualità e ottimizzazione della produzione. Gli algoritmi di apprendimento automatico consentono ai produttori di analizzare vasti set di dati generati da sensori e dispositivi in fabbrica, fornendo preziose informazioni che migliorano l'efficienza e la produttività . La capacità dell'apprendimento automatico di adattarsi e migliorare le prestazioni nel tempo si allinea alla natura dinamica e in evoluzione delle operazioni di produzione. Mentre la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale contribuiscono in modo significativo all'intelligenza artificiale nel mercato manifatturiero, l'ampio spettro di applicazioni e la continua evoluzione degli algoritmi di apprendimento automatico contribuiscono al suo predominio duraturo. Mentre le aziende manifatturiere cercano di sbloccare il pieno potenziale delle tecnologie di intelligenza artificiale, si prevede che il segmento dell'apprendimento automatico svolgerà un ruolo centrale nel plasmare il panorama del settore, guidare l'innovazione e fornire risultati aziendali tangibili. Con i continui progressi nelle tecniche di apprendimento automatico e la loro integrazione nei processi di produzione intelligenti, è probabile che questo segmento tecnologico rimanga in prima linea, guidando l'impatto trasformativo dell'IA nel settore manifatturiero globale.
Approfondimenti sulle applicazioni
Il mercato globale dell'IA nella produzione è stato dominato dal segmento della manutenzione predittiva e dell'ispezione dei macchinari e si prevede che questa predominanza persisterà per tutto il periodo di previsione. La manutenzione predittiva, abilitata dalle applicazioni di intelligenza artificiale (IA), è emersa come un fattore chiave per i produttori che cercano di migliorare l'efficienza operativa e ridurre al minimo i tempi di inattività non pianificati. Sfruttando analisi avanzate e algoritmi di apprendimento automatico, i produttori possono prevedere potenziali guasti delle apparecchiature e pianificare le attività di manutenzione in modo proattivo, ottimizzando così le prestazioni delle risorse e riducendo le interruzioni della produzione. L'aspetto di ispezione dei macchinari di questo segmento coinvolge sistemi basati sull'IA che analizzano i dati dei sensori e le informazioni visive per monitorare le condizioni dei macchinari in tempo reale, garantendo il rilevamento precoce di anomalie e potenziali problemi. L'enfasi su strategie di manutenzione efficienti e convenienti ha alimentato la domanda di applicazioni di manutenzione predittiva e ispezione dei macchinari, posizionando questo segmento come pietra angolare nell'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero. Poiché i produttori danno sempre più priorità alle strategie per migliorare l'affidabilità delle apparecchiature, ridurre i costi di manutenzione e massimizzare i tempi di attività della produzione, si prevede che il segmento della manutenzione predittiva e dell'ispezione dei macchinari manterrà il suo predominio, guidando l'innovazione e i cambiamenti trasformativi nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella produzione. L'approccio proattivo e basato sui dati offerto dalla manutenzione predittiva è in linea con gli obiettivi del settore di raggiungere l'eccellenza operativa e sottolinea il ruolo fondamentale delle applicazioni di intelligenza artificiale nel garantire l'affidabilità e le prestazioni dei macchinari di produzione.
Approfondimenti regionali
L'Asia-Pacifico è emersa come la regione dominante nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nella produzione e si prevede che tale predominio persisterà per tutto il periodo di previsione. La regione Asia-Pacifico ha assistito a una rapida industrializzazione, unita a investimenti sostanziali in tecnologie emergenti, rendendola un hub chiave per l'adozione dell'intelligenza artificiale (IA) nella produzione. Paesi come Cina, Giappone e Corea del Sud sono stati in prima linea nell'incorporare le tecnologie AI nei loro processi di produzione per migliorare efficienza, produttività e innovazione. Le vaste attività di produzione in settori come automotive, elettronica e macchinari, unite alle iniziative governative che promuovono l'Industria 4.0 e la produzione intelligente, hanno alimentato la domanda di soluzioni AI. Inoltre, la regione beneficia di un solido ecosistema di fornitori di tecnologia, istituti di ricerca e una forza lavoro qualificata, contribuendo all'ampia integrazione dell'AI nelle operazioni di produzione. Mentre le aziende nell'area Asia-Pacifico continuano a dare priorità alla trasformazione digitale e all'automazione, si prevede che la regione manterrà il suo predominio nel mercato globale dell'AI nella produzione. L'impegno continuo verso i progressi tecnologici, la produzione industriale su larga scala e un ambiente aziendale favorevole posizionano l'area Asia-Pacifico come una forza trainante nel plasmare il futuro dell'adozione dell'AI nel panorama manifatturiero. La leadership della regione nell'implementazione dell'IA sottolinea la sua posizione strategica come attore chiave nel settore manifatturiero globale e si prevede che continuerà a dominare mentre le organizzazioni di vari settori sfruttano l'IA per rimanere competitive e affrontare le sfide della produzione moderna.
Sviluppi recenti
- Ad aprile 2023, Siemens e Microsoft uniscono le forze per migliorare le capacità dell'IA industriale, puntando a trasformare la gestione del ciclo di vita del prodotto. Integrando il software Teamcenter di Siemens con Microsoft Teams e sfruttando i modelli linguistici di Azure OpenAI Service, mirano a incrementare l'innovazione e l'efficienza. Questa collaborazione facilita una collaborazione fluida tra diverse funzioni, portando a progressi nella progettazione, ingegneria, produzione e operazioni di prodotto, segnando un notevole progresso nell'integrazione della tecnologia industriale.
- A ottobre 2023, Google Cloud introduce soluzioni di intelligenza artificiale generativa personalizzate per il settore sanitario e manifatturiero, con l'obiettivo di migliorare la produttività e guidare la trasformazione digitale. Questa iniziativa rappresenta un passo avanti significativo nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per guidare il progresso specifico del settore.
Principali attori del mercato
- 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.
| Per offerta | Per tecnologia | Per applicazione | Per settore | Per regione |
|
|
|
|
|
FAQ'S
For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:
Within 24 to 48 hrs.
You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email
You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.
Discounts are available.
Hard Copy