생산 단계별(사전 생산, 사후 생산), 애플리케이션별(예측 유지 관리, 품질 관리 및 검사, 수요 예측, 공급망 최적화, 프로세스 최적화, 재고 관리), 최종 사용자별(자동차, 전자, 항공우주 및 방위, 제약, 식품 및 음료, 소비재, 화학, 중장비, 섬유 및 의류), 지리적 범위 및 예측별 제조 시장에서의 글로벌 머신 러닝

제조업 시장 규모 및 예측의 머신 러닝

제조업 시장 규모는 2024년에 8억 9,224만 달러로 추산되었으며, 2031년까지 7,383.03만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024년에서 2031년까지 CAGR 33.35%로 성장할 것입니다.

• 머신 러닝(ML)은 컴퓨터가 방대한 양의 데이터로부터 학습하고 프로세스를 최적화할 수 있도록 함으로써 제조에 혁명을 일으키고 있습니다.
• ML 알고리즘은 장비의 센서 데이터, 과거 생산 정보 및 품질 관리 검사를 분석하여 패턴을 식별하고 결과를 예측합니다.
• 예측 유지 관리를 통해 고장이 발생하기 전에 장비를 정비하여 가동 중지 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. ML은 생산 라인을 최적화하여 낭비를 최소화하고 효율성을 극대화합니다.
• 실시간으로 결함을 자동으로 감지하여 품질 관리를 강화하고 더 높은 품질의 제품을 보장합니다.
• 머신 러닝은 제조업체가 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 보다 간소화되고 비용 효율적이며 고품질의 생산 프로세스를 이끕니다.

제조 시장 역학에서의 글로벌 머신 러닝

제조 시장에서 머신 러닝을 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.

주요 시장 동인

• 자동화에 대한 수요 증가제조업의 효율성 및 비용 절감 요구 사항은 자동화 기술의 채택 증가를 통해 해결되고 있습니다. 여기에서 중요한 역할을 하는 것은 머신 러닝 알고리즘으로, 로봇 프로세스 자동화, 생산 라인 최적화, 품질 관리 개선과 같은 작업을 가능하게 합니다.
• 산업용 IoT의 채택 증가산업용 사물 인터넷(IIoT)의 광범위한 구현으로 기계와 공장 전체에 내장된 센서에서 방대한 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 그런 다음 이 데이터는 머신 러닝 알고리즘에서 패턴을 식별하고 장비 고장을 예측하며 유지 관리 일정을 최적화하는 데 활용됩니다.
• 정부 이니셔티브 및 자금 지원제조업에서 머신 러닝의 잠재력은 전 세계 정부에서 점점 더 인정받고 있습니다. 이러한 인정은 이러한 기술의 개발 및 채택을 가속화하는 지원 정책, 자금 지원 프로그램 및 연구 이니셔티브의 구현으로 이어집니다.
• 효율성 및 지속 가능성 향상에 집중제조업 부문에서는 더 효율적이고 지속 가능해져야 한다는 압력을 느낍니다. 기계 학습 알고리즘을 활용하여 자원 사용을 최적화하고, 낭비를 줄이고, 에너지 소비를 최소화하는 것이 관찰되고 있으며, 이는 보다 환경 친화적인 제조 공정에 기여하고 있습니다.

주요 과제

• 데이터 수집 및 준비 효과적인 기계 학습 모델을 훈련하려면 대량의 고품질 데이터가 필수적입니다. 그러나 제조 환경에서는 종종 사일로화되거나 일관되지 않은 데이터가 생성되어 효과적으로 활용하기 전에 데이터 수집, 통합 및 정리에 상당한 노력이 필요합니다.
• 모델 설명 가능성 및 신뢰 기계 학습 알고리즘은 복잡할 수 있으므로 알고리즘이 어떻게 의사 결정에 도달하는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 투명성 부족은 특히 중요한 제조 공정의 경우 권장 사항에 대한 신뢰를 저해할 수 있습니다. 또한 특정 산업의 규제 요구 사항으로 인해 AI 기반 의사 결정에 대한 명확한 설명이 필요할 수 있습니다.
• 숙련된 인력 개발 기계 학습 솔루션을 구현하고 유지 관리하려면 데이터 과학, 기계 학습 엔지니어링 및 제조 공정에 대한 도메인 지식에 대한 전문 지식을 갖춘 숙련된 인력이 필요합니다. 이러한 분야의 인재 격차는 제조 분야에서 머신 러닝을 광범위하게 도입하는 데 큰 걸림돌이 될 수 있습니다.

주요 추세

• 예측 유지 관리를 넘어서는 확장 예측 유지 관리가 핵심 애플리케이션으로 남아 있지만 제조 시장에서 머신 러닝은 더 복잡한 영역으로 확장되고 있습니다. 여기에는 효율성을 높이기 위한 프로세스 최적화, 최소한의 인간 개입으로 실시간 품질 관리, 심지어 공장 현장에서 자율 로봇 통합이 포함됩니다.
• 데이터 통합 및 관리에 대한 집중 증가 머신 러닝은 방대한 양의 데이터에 크게 의존하기 때문에 개선된 데이터 통합 및 관리 관행을 향한 추세가 관찰되고 있습니다. 여기에는 센서, 생산 라인, ERP(기업 자원 계획) 시스템 등 다양한 소스에서 데이터를 원활하게 수집하여 머신 러닝 알고리즘을 위한 데이터의 품질과 접근성을 보장하는 것이 포함됩니다.
• 변화하는 규제 환경과 사이버 보안 문제 머신 러닝 도입이 증가함에 따라 데이터 개인 정보 보호, AI 결정에 대한 설명 가능성, 알고리즘 내의 잠재적 편향과 관련된 문제를 해결하기 위해 규제 환경이 끊임없이 변화하고 있습니다. 또한, 민감한 제조 데이터를 보호하고 중단을 방지하기 위해 사이버보안 문제가 적극적으로 해결되고 있습니다.

제조업 시장에서의 글로벌 머신 러닝 지역 분석

제조업 시장에서의 머신 러닝에 대한 보다 자세한 지역 분석은 다음과 같습니다.

북미

• 북미는 AI 및 데이터 과학에 대한 전문 지식을 보유한 잘 정립된 기술 산업을 통해 강력한 기술 기반을 자랑하며, 제조를 위한 머신 러닝 혁신을 촉진하고 있습니다.
• 북미 제조 회사들은 머신 러닝을 조기에 도입하여 혜택을 얻고 추가 개발을 시작하는 데 앞서 나갔습니다.
• 북미의 정부 이니셔티브와 자금 지원 프로그램은 제조를 위한 머신 러닝의 연구 개발을 장려합니다.
• 투자 수준이 높은 상당한 제조 부문이 북미에서 발견되어 머신 러닝과 같은 고급 솔루션에 대한 강력한 시장을 창출합니다. 이 모든 것이 이 지역이 상당한 시장 점유율을 확보하는 데 도움이 됩니다.

유럽

• 유럽에는 제조업에서 오랜 역사를 가진 강력한 산업 기반이 있습니다. 기존 산업은 효율성을 높이기 위해 머신 러닝을 도입하고 통합할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.
• 자동화 및 Industry 4.0 이니셔티브는 유럽 제조업체에서 우선 순위를 정하고 있어 머신 러닝은 프로세스와 인력 역량을 최적화하는 데 자연스럽게 적합합니다.
• 유럽의 GDPR과 같은 강력한 데이터 개인 정보 보호 규정은 데이터 보안 신뢰를 강화하며, 이는 성공적인 머신 러닝 구현에 필수적입니다.

제조업 시장에서의 글로벌 머신 러닝세분화 분석

제조업 시장에서의 글로벌 머신 러닝 시장은 생산 단계, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역에 따라 세분화됩니다.

제조업 시장에서의 머신 러닝, 생산 단계별

• 사전 생산
• 사후 생산

생산 단계를 기준으로 시장은 사전 생산과 사후 생산으로 세분화됩니다. 사전 생산 단계는 머신 러닝 제조 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다. 이 세그먼트는 제품 개발, 계획 및 자재 조달과 같은 활동을 포괄하며, 모두 머신 러닝의 최적화 기능으로부터 상당한 이점을 얻습니다.

제조 시장에서의 머신 러닝, 애플리케이션별

• 예측 유지 관리
• 품질 관리 및 검사
• 수요 예측
• 공급망 최적화
• 공정 최적화
• 재고 관리

애플리케이션을 기준으로 시장은 예측 유지 관리, 품질 관리 및 검사, 수요 예측, 공급망 최적화, 공정 최적화 및 재고 관리로 나뉩니다. 예측 유지 관리가 현재 제조를 위한 머신 러닝 애플리케이션 내에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이는 장비 고장을 예상하고 사전에 유지 관리를 예약함으로써 달성한 상당한 비용 절감 및 가동 시간 개선에 따른 것입니다.

최종 사용자별 제조 시장의 머신 러닝

• 자동차
• 전자
• 항공우주 및 방위
• 제약
• 식품 및 음료
• 소비재
• 화학
• 중장비
• 섬유 및 의류

최종 사용자를 기준으로 시장은 자동차, 전자, 항공우주 및 방위, 제약, 식품 및 음료, 소비재, 화학, 중장비, 섬유 및 의류로 분류됩니다. 자동차 산업은 현재 제조를 위한 머신 러닝에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다. 이러한 우세는 기계 학습 기술을 통해 설계 최적화, 조립 라인 자동화, 자동차 기능 개인화에 중점을 둔 데 기인할 수 있습니다.

지리적 측면에서 본 제조 시장의 기계 학습

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 기타 세계

지리적 측면에서 제조 시장의 기계 학습은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 기타 세계로 분류됩니다. 가장 큰 시장 점유율은 북미가 차지하고 있습니다. 이러한 우세는 제조 부문에서 기계 학습 기술의 연구와 도입을 주도하는 수많은 기술 거대 기업과 신생 기업에 기인합니다.

주요 참여자

"제조 시장의 기계 학습" 연구 보고서는 Rockwell Automation, SAP, IBM, Intel, Siemens, GE, Micron Technology, Nvidia, Sight Machines와 같은 주요 참여자를 포함한 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공합니다.

저희 시장 분석에는 이러한 주요 기업에 특별히 전념하는 섹션이 포함되어 있으며, 저희 분석가는 각 기업의 재무 제표, 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석에 대한 개요를 제공합니다. 경쟁 환경 섹션에는 또한 전 세계적으로 위의 기업에 대한 주요 개발 전략, 시장 점유율 분석 및 시장 포지셔닝 분석이 포함됩니다.

제조 시장에서의 머신 러닝 최근 개발

• 2022년 1월, Acquia는 고객 데이터 플랫폼에 고급 리테일 ML 모델을 도입하여 고객 평생 가치를 높였습니다. 이 출시를 통해 회사는 리테일러에게 비즈니스에 대한 전체적인 관점을 제공하는 것을 목표로 했습니다. Acquia는 마케팅 및 판매 노력 내에서 레버를 이해하는 데 도움을 제공합니다.
• 2021년 4월, Microsoft Corporation은 공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 사용하는 머신 러닝 모델의 정확도를 높이기 위해 건강 및 유전체학, 운송, 노동 및 경제, 인구 및 안전 및 기타 분야에 대한 개방형 데이터베이스를 출시했습니다. 또한 Azure Open Datasets를 Azure의 데이터 분석 및 ML 솔루션과 함께 활용하여 회사에서 Hyperscale 인사이트를 제공할 수 있어 ML-as-a-service 판매가 촉진됩니다.

보고서 범위

시장 조사의 조사 방법론

조사 방법론 및 조사 연구의 다른 측면에 대해 자세히 알아보려면 당사에 문의하세요.

이 보고서를 구매해야 하는 이유

경제적 요인과 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적 및 정량적 분석 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 시장 가치(10억 달러) 데이터 제공 가장 빠른 성장을 목격하고 시장을 지배할 것으로 예상되는 지역 및 세그먼트 표시 지역 내 제품/서비스 소비를 강조하고 각 지역 내 시장에 영향을 미치는 요인 표시 주요 업체의 시장 순위와 함께 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 사업 확장, 지난 5년 동안의 회사 인수를 통합한 경쟁 환경 회사 개요, 회사 통찰력, 제품 주요 시장 참여자에 대한 벤치마킹 및 SWOT 분석 산업의 현재 및 미래 시장 전망은 최근 개발 사항(성장 기회 및 동인, 신흥 및 선진 지역의 과제 및 제약 포함)을 반영합니다. 포터의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점에서 시장에 대한 심층 분석을 포함합니다. 가치 사슬 시장 역학 시나리오를 통해 시장에 대한 통찰력을 제공하고 향후 몇 년 동안 시장의 성장 기회를 제공합니다. 판매 후 6개월 동안 분석가 지원을 제공합니다.

보고서 사용자 정의

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