제조 시장에서의 AI - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 제공(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 기술(컴퓨터 비전, 머신 러닝, 자연어 처리), 애플리케이션(공정 제어, 생산 계획, 예측 유지 관리 및 기계 검사), 산업(자동차, 의료 기기, 반도체 및 전자 제품), 지역, 경쟁별로 세분화 2019-2029

시장 개요

제조업의 글로벌 AI 시장은 2023년에 54억 달러로 평가되었으며 2029년까지 37.8%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 제조업의 글로벌 AI 시장은 산업 환경을 재편하는 여러 요인의 합류로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 운영 효율성에 대한 강조가 커짐에 따라 제조업체는 생산 프로세스를 최적화하고 전반적인 생산성을 향상시키기 위해 인공 지능(AI) 솔루션으로 전환하고 있습니다. 머신 러닝 및 예측 분석을 포함한 AI 기술은 운영을 간소화하고, 가동 중지 시간을 줄이고, 리소스 활용도를 개선하기 위해 배포되고 있습니다. AI를 통합하면 제조업체가 방대한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 얻어 정보에 입각한 의사 결정을 용이하게 하고 보다 민첩하고 적응력 있는 생산 환경에 기여할 수 있습니다.

또한 예측 유지 관리 솔루션에 대한 수요는 제조 분야에서 AI 도입을 촉진하는 주요 동인입니다. AI 알고리즘으로 구동되는 예측 유지 관리를 통해 제조업체는 장비 고장을 예상하고 유지 관리 활동을 사전에 예약하여 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화하고 자산 활용을 최적화할 수 있습니다. 품질 최적화는 AI가 상당한 진전을 이루고 있는 또 다른 중요한 측면으로, 제조업체가 실시간 모니터링 및 분석을 통해 제품 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

글로벌 제조 부문이 디지털 혁신을 겪으면서 AI는 핵심 기술로 부상하여 제조업체가 역동적인 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다. AI의 지속적인 발전과 더불어 혁신적 잠재력에 대한 인식이 커지면서 제조 시장에서 AI의 상승 궤도가 촉진되고 있으며, 기업에 운영적 우수성과 지속 가능한 성장을 이룰 수 있는 경로를 제공하고 있습니다.

주요 시장 동인

운영 효율성 향상

제조 시장에서 글로벌 AI의 성장을 촉진하는 주요 동인 중 하나는 제조 기업의 운영 효율성에 대한 끊임없는 추구입니다. 치열한 경쟁과 빠르게 진화하는 소비자 수요가 특징인 시대에 제조업체는 운영 프로세스를 최적화하기 위해 점점 더 인공 지능(AI)에 의존하고 있습니다. 머신 러닝과 고급 분석을 포함한 AI 기술을 사용하면 제조업체가 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 의사 결정을 알리고 개선할 수 있는 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다. AI는 일상적인 작업, 예측 유지 관리 및 품질 관리 프로세스를 자동화함으로써 제조업체가 효율성을 높이고 생산 비용을 줄이며 오류를 최소화할 수 있도록 지원합니다. AI 기반 솔루션을 구현하면 생산 주기가 단축될 뿐만 아니라 리소스가 보다 효과적으로 활용되어 전반적인 운영 우수성에 기여합니다.

예측 유지 관리 혁신

제조업 시장에서 글로벌 AI는 예측 유지 관리 전략으로의 패러다임 전환입니다. 기존의 유지 관리 관행은 종종 예정된 가동 중단으로 이어지고 생산 손실로 이어질 수 있습니다. 그러나 AI 기반 예측 유지 관리에서는 기계 학습 알고리즘을 활용하여 장비 성능 데이터를 분석하고 발생하기 전에 잠재적인 고장을 예측합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 제조업체는 필요할 때 정확하게 유지 관리 활동을 예약하여 계획되지 않은 가동 중단을 최소화하고 전반적인 장비 효율성을 최적화할 수 있습니다. 감소된 가동 중지 시간과 향상된 자산 활용도와 함께 예측적 유지 관리가 제조업체가 운영에 AI를 통합하는 설득력 있는 이유가 됩니다.

AI를 통한 품질 최적화

품질 최적화는 제조에서 AI 도입을 가속화하는 중요한 동인으로 두드러집니다. 엄격한 산업 표준과 고객 기대치를 충족하려는 제조업체에게는 제품 품질을 유지하고 개선하는 것이 가장 중요합니다. AI 기술은 생산 프로세스의 실시간 모니터링 및 분석을 용이하게 하여 제조업체가 품질 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있도록 합니다. 머신 러닝 알고리즘은 과거 데이터에서 학습하여 제조업체가 결함을 예측하고 예방할 수 있도록 돕고, 이를 통해 낭비를 줄이고 일관된 제품 품질을 보장합니다. 적응형 품질 관리 조치를 구현하는 능력은 AI를 제조 부문에서 혁신적 힘으로 자리매김하는데, 여기서 정밀성과 일관성은 협상 불가입니다.

공급망 회복성과 유연성

글로벌 공급망의 진화하는 복잡성으로 인해 제조업체는 회복성과 유연성을 강화하기 위한 원동력으로 AI를 수용하게 되었습니다. AI 애플리케이션을 사용하면 수요 예측에서 재고 관리에 이르기까지 공급망 프로세스를 실시간으로 모니터링하고 최적화할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 분석하고 패턴을 식별하며 공급망 운영에서 더 나은 의사 결정을 용이하게 하는 통찰력을 제공할 수 있습니다. 변화하는 시장 상황과 예상치 못한 중단에 적응할 수 있는 능력을 갖춘 AI가 장착된 제조 시스템은 보다 민첩하고 대응력이 뛰어난 공급망을 만드는 데 기여하여 제조업체가 공급망 위험을 최소화하면서 고객 수요를 효율적으로 충족할 수 있도록 합니다.

산업 4.0 이니셔티브에 대한 투자 증가

산업 4.0이 제조에서 혁신적 힘이라는 인식이 커지면서 AI 기술에 대한 투자가 증가했습니다. 디지털 기술을 제조 공정에 통합하는 것을 특징으로 하는 Industry 4.0은 자동화, 데이터 분석 및 연결을 위해 AI에 크게 의존합니다. 제조업체가 디지털 혁신 여정을 시작하면서 Industry 4.0 원칙에 맞는 AI 기반 솔루션을 구현하기 위해 상당한 리소스를 할당하고 있습니다. 이 전략적 투자는 AI가 스마트 팩토리와 상호 연결된 제조 시스템의 잠재력을 최대한 활용하는 데 초석이라는 이해에 의해 주도됩니다. Industry 4.0 환경에서 경쟁력을 추구하는 것은 글로벌 제조 부문에서 AI 채택이 증가하는 데 강력한 원동력입니다.

주요 시장 과제

데이터 통합 및 표준화 과제

제조 시장에서 글로벌 AI가 직면한 중요한 과제는 다양한 제조 환경에서 데이터 통합 및 표준화의 복잡성입니다. 제조 운영은 센서, 기계 및 엔터프라이즈 시스템을 포함한 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 그러나 이러한 데이터는 종종 서로 다른 형식, 구조 및 세분성 수준으로 사일로에 존재합니다. 효과적인 AI 활용을 위해 이러한 이질적인 데이터를 통합하고 표준화하는 것은 엄청난 과제입니다. 제조업체는 강력한 데이터 통합 솔루션에 투자하고 표준화된 프로토콜을 수립하여 서로 다른 데이터 소스 간의 원활한 통신과 상호 운용성을 보장해야 합니다. 이러한 과제를 극복하는 것은 AI 애플리케이션이 의미 있는 통찰력을 도출하는 데 필수적입니다. AI 알고리즘의 정확성과 신뢰성은 분석하는 데이터의 품질과 일관성에 따라 달라지기 때문입니다.

기술 격차와 인력 교육

제조업에서 AI 기술이 빠르게 발전하면서 기술 격차와 인력 교육의 필요성과 관련된 상당한 과제가 드러났습니다. 제조 공정에 AI를 통합하려면 AI 기반 시스템을 이해, 구현 및 유지할 수 있는 숙련된 인력이 필요합니다. 많은 제조업체는 AI, 머신 러닝 및 데이터 분석에 필요한 전문 지식을 갖춘 전문가를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 기술 격차를 메우려면 교육 프로그램과 교육 이니셔티브에 상당한 투자가 필요합니다. 제조업체는 AI 도구를 사용하는 데 능숙할 뿐만 아니라 AI에서 생성된 통찰력을 해석하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 지식을 보유한 인력을 양성해야 합니다. 이러한 과제를 해결하는 것은 제조에서 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 조직이 이러한 혁신적인 기술의 이점을 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 데 중요합니다.

보안 및 개인 정보 보호 문제

제조에 AI를 통합하면 광범위한 채택에 상당한 과제를 제기하는 복잡한 보안 및 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 제조 시스템이 더욱 상호 연결되고 중요한 기능에 AI에 의존함에 따라 사이버 위협의 잠재적인 대상이 됩니다. 민감한 데이터, 지적 재산 및 운영 프로세스의 보안 및 개인 정보 보호를 보장하는 것이 가장 중요합니다. 제조업체는 암호화, 안전한 액세스 제어 및 지속적인 모니터링을 포함한 강력한 사이버 보안 조치를 구현하여 사이버 공격으로부터 보호해야 합니다. 또한 산업용 사물 인터넷(IIoT) 내에서 장치와 시스템의 연결성이 증가함에 따라 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려가 제기됩니다. AI의 이점을 활용하고 사이버 보안 위협으로부터 보호하는 것 사이의 균형을 찾는 것은 지속적인 경계와 투자가 필요한 지속적인 과제입니다.

높은 구현 비용과 ROI 불확실성

소프트웨어 개발, 하드웨어 업그레이드, 인력 교육을 포함하여 제조에 AI를 구현하는 데 따른 초기 비용은 많은 조직에 상당한 과제를 안겨줍니다. 향상된 효율성, 예측 유지 관리, 품질 최적화의 장기적 이점은 유망하지만 제조업체는 종종 투자 수익률(ROI)과 이러한 이점을 실현하기 위한 일정에 대한 불확실성에 직면합니다. AI 구현의 복잡성과 전문 지식의 필요성은 높은 초기 비용에 기여할 수 있습니다. 제조업체는 잠재적 ROI를 신중하게 평가하고 이러한 투자를 정당화하기 위한 명확한 구현 전략을 개발해야 합니다. 이러한 과제를 극복하려면 성공에 대한 투명한 벤치마크를 설정하고, 핵심 성과 지표를 모니터링하고, AI 애플리케이션을 지속적으로 최적화하여 시간이 지남에 따라 실질적인 가치를 제공해야 합니다. 제조업체가 AI를 운영에 성공적으로 통합하는 복잡성을 탐색하려면 이러한 과제를 해결하는 것이 필수적입니다.

주요 시장 동향

제조업에서 설명 가능한 AI의 진화

제조업에서 글로벌 AI 시장을 형성하는 두드러진 동향은 설명 가능한 AI(XAI)에 대한 집중이 증가하고 있다는 것입니다. AI 알고리즘이 더욱 정교해지고 복잡해짐에 따라, 특히 중요한 제조 운영에서 의사 결정 프로세스에 투명성과 해석 가능성에 대한 요구가 커지고 있습니다. 설명 가능한 AI를 통해 제조업체는 AI 시스템이 특정 결론이나 권장 사항에 도달하는 방식을 이해하여 의사 결정에 영향을 미치는 요인에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 동향은 이해 관계자의 신뢰를 얻고, 규정을 준수하며, AI 시스템과 인간 운영자 간의 협업을 촉진하는 데 중요합니다. 제조 환경에서 의사 결정이 운영 및 안전에 상당한 영향을 미칠 수 있는 경우, 설명 가능 AI의 진화는 산업 전반에서 AI 기술의 채택과 수용을 강화하는 데 중요한 역할을 할 준비가 되어 있습니다.

실시간 의사 결정을 위한 에지 AI

에지 AI의 채택은 실시간 의사 결정 역량에 대한 필요성에 의해 주도되는 제조 분야의 주요 시장 트렌드로 부상하고 있습니다. 기존의 클라우드 기반 AI 시스템은 종종 지연 문제에 직면하는데, 이는 시간에 민감한 제조 프로세스에서 방해가 될 수 있습니다. 에지 AI는 센서 및 기계와 같은 에지 장치에 직접 AI 알고리즘을 배포하여 소스에서 실시간 데이터 분석 및 의사 결정을 가능하게 합니다. 이러한 트렌드는 제조 시스템의 대응성을 향상시키고, 전반적인 운영 효율성을 개선하며, 중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 줄입니다. 산업이 상호 연결된 장치가 핵심 역할을 하는 Industry 4.0 시대를 수용함에 따라 Edge AI의 통합은 제조 환경에서 즉각적인 통찰력과 조치에 대한 수요를 해결하기 위한 전략적 접근 방식으로 점점 더 보편화되고 있습니다.

스마트 제조에서의 AI 기반 맞춤화

스마트 제조는 개인화되고 맞춤화된 제품에 대한 증가하는 수요에 부응하는 AI 기반 맞춤화로의 추세를 목격하고 있습니다. AI 알고리즘은 소비자 선호도, 과거 데이터 및 시장 동향을 분석하여 더 큰 유연성과 맞춤화를 위해 생산 프로세스를 최적화합니다. 제조업체는 AI를 활용하여 제품 구성 및 조립 프로세스와 같은 생산 매개변수를 동적으로 조정하여 개별화된 고객 요구 사항을 충족합니다. 이러한 추세는 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 제조업체가 시장 수요의 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. AI 기반 맞춤형 통합은 광범위한 Industry 4.0 비전과 일치하며, 여기서 스마트 제조 시스템은 적응성, 대응성 및 다양한 고객 요구 사항에 정확히 맞는 제품을 제공하는 기능을 특징으로 합니다.지속 가능.

AI를 사용한 제조

지속 가능성은 글로벌 제조의 중심 주제가 되었으며, AI는 지속 가능한 관행을 추진하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 애플리케이션은 제조 공정에서 에너지 소비를 최적화하고, 낭비를 줄이고, 자원 효율성을 향상시키는 데 사용되고 있습니다. AI 기반 예측 분석은 제조업체가 장비 고장을 예상하여 불필요한 자원 사용을 방지하고 환경 영향을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 AI 기반 시뮬레이션 및 모델링을 통해 제조업체는 다양한 생산 시나리오의 환경적 영향을 평가하여 보다 지속 가능한 공정을 설계하는 데 도움이 됩니다. 환경 의식이 소비자와 규제 기관의 기대치를 형성함에 따라 지속 가능한 제조 관행을 위한 AI 통합 추세가 산업 전반에서 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.

협업 로봇과 AI 통합

AI와 로봇, 특히 협업 로봇의 융합은 글로벌 제조 시장에서 주목할 만한 추세입니다. 제조업체는 협력적이고 유연한 방식으로 인간 작업자와 함께 작업할 수 있는 AI 강화 로봇을 점점 더 많이 배치하고 있습니다. 이러한 로봇은 비전 인식, 의사 결정 및 적응 학습과 같은 작업에 AI를 활용하여 정밀하고 효율적으로 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 추세는 AI 기반 센서와 실시간 모니터링을 구현하여 안전 문제를 해결하는 동시에 제조 작업의 전반적인 생산성과 민첩성을 향상시킵니다. AI와 로봇의 협업적 통합은 제조 환경을 재편하고, 인간 근로자와 지능형 기계의 강점을 모두 활용하는 보다 적응적이고 대응성 있는 생산 환경을 만들어냅니다.

세그먼트별 통찰력

통찰력 제공

제조업의 글로벌 AI 시장은 소프트웨어 세그먼트의 지배력을 목격했으며, 이는 예측 기간 내내 선두 자리를 유지할 것으로 예상됩니다. 제조용 AI 소프트웨어 제품은 운영 효율성과 의사 결정 프로세스를 주도하는 고급 분석, 머신 러닝 알고리즘 및 인지 컴퓨팅 애플리케이션을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 소프트웨어의 중요성은 제조 작업에서 생성된 방대한 데이터 세트를 분석하고, 실행 가능한 통찰력을 추출하고, 예측 유지 관리, 품질 최적화 및 프로세스 자동화를 용이하게 하는 능력에 있습니다. 제조업체가 AI 애플리케이션의 혁신적 잠재력을 점점 더 인식함에 따라 정교한 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 계속 급증하고 있습니다. 이러한 소프트웨어 제품은 제조업체가 새로운 하드웨어 인프라에 대한 상당한 투자 없이도 AI 기반 전략을 구현할 수 있도록 지원하여 진화하는 제조 요구 사항에 적응하는 데 있어 확장성과 유연성을 제공합니다. 또한, 산업 4.0 이니셔티브에 대한 강조가 커지면서 AI 알고리즘의 지속적인 발전이 제조 시장에서 소프트웨어 부문의 지속적인 우위에 기여하고 있습니다. 소프트웨어 부문의 우위는 산업이 지능형 데이터 분석 및 머신 러닝 기능을 활용하여 생산 프로세스를 개선하고, 가동 중지 시간을 최소화하고, 리소스 활용을 최적화하여 역동적인 글로벌 제조 환경에서 경쟁 우위를 확보하는 데 중점을 두고 있음을 나타냅니다. 제조업체가 운영 효율성을 높이고 전략적 이점을 얻기 위해 소프트웨어 기반 AI 솔루션을 우선시함에 따라 소프트웨어 부문이 향후 몇 년 동안 제조 시장에서 AI의 성장과 혁신을 주도할 것으로 예상됩니다.

기술

제조 시장에서 글로벌 AI는 예측 기간 내내 선두 자리를 유지할 것으로 예상되는 머신 러닝 부문의 우위를 보였습니다. 머신 러닝 기술은 시스템이 데이터에서 학습하고, 패턴을 식별하고, 명시적인 프로그래밍 없이도 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 함으로써 제조 프로세스를 혁신하는 초석으로 부상했습니다. 이 기술의 우세는 예측 유지 관리, 품질 관리, 생산 최적화와 같은 다양한 제조 응용 분야에서의 다재다능함과 적용성 때문입니다. 머신 러닝 알고리즘은 제조업체가 공장 현장의 센서와 장치에서 생성된 방대한 데이터 세트를 분석하여 효율성과 생산성을 향상시키는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있도록 지원합니다. 머신 러닝이 시간이 지남에 따라 성능을 적응하고 개선하는 능력은 제조 작업의 역동적이고 진화하는 본질과 일치합니다. 컴퓨터 비전과 자연어 처리도 제조 시장의 AI에 크게 기여하지만 광범위한 응용 분야와 머신 러닝 알고리즘의 지속적인 진화는 지속적인 우세에 기여합니다. 제조 기업이 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용하고자 하면서 머신 러닝 부문은 산업의 환경을 형성하고 혁신을 주도하며 실질적인 비즈니스 성과를 제공하는 데 중심적인 역할을 할 것으로 예상됩니다. 기계 학습 기술의 지속적인 발전과 스마트 제조 공정으로의 통합으로 이 기술 부문은 선두를 유지할 가능성이 높으며, 글로벌 제조 부문에서 AI의 혁신적 영향을 주도할 것입니다.

응용 프로그램 통찰력

제조 분야의 글로벌 AI 시장은 예측 유지 관리 및 기계 검사 부문이 주도했으며, 이러한 우세는 예측 기간 내내 지속될 것으로 예상됩니다. 인공 지능(AI) 애플리케이션으로 구현된 예측 유지 관리가 운영 효율성을 높이고 계획되지 않은 가동 중단을 최소화하려는 제조업체의 주요 동인으로 부상했습니다. 제조업체는 고급 분석 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 잠재적인 장비 고장을 예측하고 유지 관리 활동을 사전에 예약하여 자산 성능을 최적화하고 생산 중단을 줄일 수 있습니다. 이 부문의 기계 검사 측면에는 센서 데이터와 시각 정보를 분석하여 기계 상태를 실시간으로 모니터링하고 이상 및 잠재적 문제를 조기에 감지하는 AI 기반 시스템이 포함됩니다. 비용 효율적이고 효율적인 유지 관리 전략에 대한 강조는 예측 유지 관리 및 기계 검사 애플리케이션에 대한 수요를 촉진하여 이 부문을 제조 부문 전체에서 AI 도입의 초석으로 자리 매김했습니다. 제조업체가 장비 신뢰성 개선, 유지 관리 비용 절감 및 생산 가동 시간 극대화를 위한 전략을 점점 더 우선시함에 따라 예측 유지 관리 및 기계 검사 부문은 지배력을 유지하여 글로벌 제조 AI 시장에서 혁신과 변혁적 변화를 주도할 것으로 예상됩니다. 예측 유지 관리가 제공하는 사전 예방적이고 데이터 중심적인 접근 방식은 운영 우수성을 달성하려는 산업의 목표와 일치하며 제조 기계의 신뢰성과 성능을 보장하는 데 있어 AI 애플리케이션의 중요한 역할을 강조합니다.

지역 통찰력

아시아 태평양 지역은 글로벌 제조 AI 시장에서 지배적인 지역으로 부상했으며 이러한 지배력은 예측 기간 내내 지속될 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역은 급속한 산업화와 신흥 기술에 대한 상당한 투자를 목격하여 제조에서 인공 지능(AI) 도입을 위한 핵심 허브가 되었습니다. 중국, 일본, 한국과 같은 국가는 효율성, 생산성, 혁신을 강화하기 위해 제조 공정에 AI 기술을 통합하는 데 앞장서 왔습니다. 자동차, 전자, 기계와 같은 부문의 광범위한 제조 활동은 산업 4.0과 스마트 제조를 촉진하는 정부 이니셔티브와 결합되어 AI 솔루션에 대한 수요를 촉진했습니다. 또한 이 지역은 기술 공급업체, 연구 기관 및 숙련된 인력으로 구성된 강력한 생태계의 혜택을 받아 제조 운영에 AI를 광범위하게 통합하는 데 기여합니다. 아시아 태평양 지역의 기업이 디지털 혁신과 자동화를 계속 우선시함에 따라 이 지역은 글로벌 제조 AI 시장에서 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 기술 발전, 대규모 산업 생산 및 유리한 비즈니스 환경에 대한 지속적인 노력은 아시아 태평양을 제조 환경 전반에 걸쳐 AI 도입의 미래를 형성하는 원동력으로 자리 매김합니다. AI 구현에서 이 지역의 리더십은 글로벌 제조 산업의 핵심 플레이어로서의 전략적 위치를 강조하며, 다양한 부문의 조직이 경쟁력을 유지하고 현대 제조의 과제를 해결하기 위해 AI를 활용함에 따라 지속적인 우위가 예상됩니다.

최근 개발

• 2023년 4월 - Siemens와 Microsoft가 힘을 합쳐 산업용 AI 역량을 강화하고 제품 수명 주기 관리를 혁신하고자 합니다. Siemens의 Teamcenter 소프트웨어를 Microsoft Teams와 통합하고 Azure OpenAI 서비스의 언어 모델을 활용하여 혁신과 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이 협업은 다양한 기능 간의 원활한 협업을 촉진하여 설계, 엔지니어링, 제조 및 제품 운영의 발전을 가져오고 산업 기술 통합의 주목할 만한 진전을 나타냅니다.
• 2023년 10월 - Google Cloud는 생산성을 개선하고 디지털 혁신을 추진하는 목표로 의료 및 제조 부문에 맞춤화된 산업 맞춤형 생성 AI 솔루션을 출시합니다. 이 이니셔티브는 AI를 활용하여 부문별 진전을 추진하는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다.

주요 시장 참여자

• Siemens AG
• General Electric Company(GE)
• International Business Machines Corporation(IBM)
• SAP SE
• Rockwell Automation, Inc.
• Google LLC
• NVIDIA Corporation.
• Amazon.com, Inc.
• Microsoft Corporation
• Mitsubishi Electric Corporation.