Рынок интеллектуального производства — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по компонентам (оборудование, программное обеспечение, услуги), по технологиям (машинное обучение, промышленная 3D-печать, датчики, промышленная робототехника, промышленный Интернет вещей, мониторинг состояния машин, промышленный искусственный интеллект, цифровой двойник, отсл

Обзор рынка

Глобальный рынок интеллектуального производства оценивался в 257,67 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, будет демонстрировать совокупный годовой темп роста в 14,82% в течение прогнозируемого периода до 2029 года.

Глобальный рынок интеллектуального производства продемонстрировал значительный рост за последнее десятилетие, что обусловлено растущим внедрением в различных отраслях. Такие отрасли, как автомобилестроение, электроника, тяжелое машиностроение, а также производство продуктов питания и напитков, признали технологии интеллектуального производства критически важными факторами оптимизации производственных процессов и повышения операционной эффективности.

Строгие экологические нормы в отношении выбросов углерода, образования отходов и потребления энергии заставили крупные организации инвестировать в передовые решения Industry 4.0. Ведущие поставщики технологий запустили инновационные платформы интеллектуального производства, обладающие такими возможностями, как предиктивное обслуживание, контроль качества, мониторинг и оптимизация процессов в реальном времени. Эти решения позволили производителям существенно сократить время простоя, уровень брака и эксплуатационные расходы.

Интеграция таких технологий, как датчики Интернета вещей, машинное обучение и аналитика данных, трансформирует возможности интеллектуального производства. Теперь передовые платформы предоставляют полезную информацию об эффективности производства, использовании ресурсов, управлении цепочками поставок и состоянии активов. Это позволяет менеджерам отслеживать ключевые показатели, выявлять узкие места, прогнозировать сбои и извлекать больше выгоды из существующих активов и материальных потоков.

Крупные промышленные игроки объединились с поставщиками технологий для разработки индивидуальных решений интеллектуального производства, отвечающих их конкретным целям устойчивости и эффективности. Например, коллаборативная робототехника помогает автомобильным компаниям сократить потребление энергии, в то время как решения по отслеживанию на основе блокчейна обеспечивают ответственный поиск сырья для электронных компаний.

Государственная политика и нормативные акты, поддерживающие промышленную цифровизацию, энергосбережение и циклические бизнес-модели, продолжат стимулировать инвестиции в интеллектуальную производственную инфраструктуру и технологии переработки. Поскольку отрасли преследуют такие цели Industry 5.0, как отсутствие дефектов и углеродная нейтральность, ожидается, что спрос на передовые решения Industry 4.0 существенно возрастет в ближайшие годы. Способность рынка поддерживать операции, основанные на данных, с помощью приложений и аналитики AI/ML будет иметь решающее значение для его долгосрочных перспектив роста.

Ключевые драйверы рынка

Рост спроса на автоматизацию и цифровизацию

Одним из ключевых драйверов рынка интеллектуального производства является растущий спрос на автоматизацию и цифровизацию во всех отраслях. Поскольку предприятия стремятся повысить операционную эффективность, сократить затраты и повысить производительность, они обращаются к интеллектуальным производственным решениям. Технологии автоматизации, такие как робототехника, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), внедряются для оптимизации производственных процессов, устранения ручных ошибок и повышения общей эффективности. Интеграция цифровых технологий позволяет собирать, анализировать и принимать решения в режиме реального времени, что приводит к улучшению контроля качества, предиктивному обслуживанию и оптимизированному распределению ресурсов. Ожидается, что спрос на автоматизацию и оцифровку будет стимулировать рост рынка интеллектуального производства.

Необходимость в видимости и контроле в реальном времени

Еще одним важным фактором для рынка интеллектуального производства является потребность в видимости и контроле в реальном времени над производственными процессами. Традиционные производственные системы часто не способны предоставлять информацию об операциях в реальном времени, что затрудняет для предприятий выявление узких мест, оптимизацию рабочих процессов и быстрое реагирование на меняющиеся требования рынка. Решения для интеллектуального производства решают эту проблему, используя такие технологии, как датчики Интернета вещей, облачные вычисления и аналитика данных, для сбора и анализа данных в реальном времени из различных источников. Это позволяет производителям получать целостное представление о своей деятельности, отслеживать ключевые показатели эффективности и принимать решения на основе данных в режиме реального времени. Потребность в наглядности и контроле в режиме реального времени стимулирует внедрение интеллектуальных производственных решений во всех отраслях.

Фокус на улучшении качества и инновациях в продуктах

Улучшение качества и инновация в продуктах являются движущими силами внедрения интеллектуальных производственных решений. В сегодняшней конкурентной бизнес-среде организациям необходимо постоянно повышать качество своей продукции и выводить на рынок инновационные предложения, чтобы оставаться впереди конкурентов. Технологии интеллектуального производства позволяют предприятиям внедрять передовые меры контроля качества, такие как мониторинг в реальном времени, прогнозная аналитика и автоматизированные системы инспекции. Эти технологии помогают выявлять дефекты, снижать процент брака и обеспечивать постоянное качество продукции. Кроме того, решения интеллектуального производства способствуют внедрению инноваций в продукты, обеспечивая быстрое прототипирование, настройку и гибкие производственные процессы. Фокус на улучшении качества и инновациях в продуктах подталкивает компании инвестировать в решения для интеллектуального производства, чтобы повысить свою конкурентоспособность и удовлетворить растущие требования клиентов.

Основные проблемы рынка

Проблемы интеграции и взаимодействия

Одной из основных проблем, стоящих перед рынком интеллектуального производства, является интеграция и взаимодействие различных систем и технологий. Интеллектуальное производство подразумевает конвергенцию нескольких технологий, таких как IoT, AI, облачные вычисления и аналитика данных, для создания связанной и интеллектуальной производственной экосистемы. Однако интеграция этих разнообразных технологий и обеспечение бесперебойного взаимодействия могут быть сложными и трудными. Различные системы могут использовать разные протоколы, форматы данных и стандарты связи, что затрудняет обмен данными и информацией между ними. Такое отсутствие интеграции и взаимодействия может препятствовать плавному потоку данных по всей цепочке создания стоимости в производстве, что приводит к неэффективности, разрозненности данных и ограниченной прозрачности всего производственного процесса. Для преодоления этих проблем интеграции и взаимодействия требуются стандартизированные протоколы, надежные системы управления данными и сотрудничество между поставщиками технологий для разработки открытых и совместимых решений.

Проблемы безопасности данных и конфиденциальности

Еще одной важной проблемой для рынка интеллектуального производства являются проблемы безопасности данных и конфиденциальности. С ростом взаимосвязанности и оцифровки производственных процессов в экосистеме интеллектуального производства генерируется и передается огромное количество конфиденциальных данных. Сюда входят данные, связанные с производственными процессами, проектированием продукции, информацией о клиентах и интеллектуальной собственностью. Защита этих данных от несанкционированного доступа, киберугроз и утечек данных имеет решающее значение для поддержания доверия клиентов, партнеров и заинтересованных сторон. Однако взаимосвязанный характер систем интеллектуального производства и использование облачных платформ могут привести к появлению уязвимостей и потенциальных точек входа для кибератак. Кроме того, соблюдение правил конфиденциальности данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR), добавляет еще один уровень сложности к безопасности данных в интеллектуальном производстве. Решение этих проблем требует надежных мер кибербезопасности, методов шифрования, контроля доступа и регулярных проверок безопасности для обеспечения конфиденциальности, целостности и доступности данных во всей экосистеме интеллектуального производства.

В целом, проблемы интеграции и взаимодействия, а также проблемы безопасности и конфиденциальности данных являются значительными препятствиями, которые необходимо решать на рынке интеллектуального производства. Преодоление этих проблем потребует совместных усилий поставщиков технологий, органов стандартизации и регулирующих органов для разработки открытых и совместимых решений, обеспечивая при этом высочайший уровень безопасности и конфиденциальности данных. Решая эти проблемы, рынок интеллектуального производства может раскрыть весь свой потенциал и позволить предприятиям достичь большей операционной эффективности, производительности и инноваций.

Основные тенденции рынка

Внедрение промышленного Интернета вещей и решений для подключения

Одной из заметных тенденций на рынке интеллектуального производства является широкое внедрение промышленного Интернета вещей (IIoT) и решений для подключения. IIoT обеспечивает интеграцию датчиков, устройств и машин с Интернетом, позволяя собирать, анализировать и обмениваться данными в режиме реального времени. Такая связь обеспечивает бесперебойную связь между различными компонентами производственной экосистемы, включая машины, производственные линии, цепочки поставок и корпоративные системы. С помощью IIoT производители могут удаленно отслеживать и контролировать свои операции, оптимизировать производственные процессы и принимать решения на основе данных. Растущая доступность недорогих и надежных решений для подключения, таких как сети 5G и периферийные вычисления, еще больше ускоряет внедрение IIoT в интеллектуальном производстве. Ожидается, что эта тенденция сохранится, поскольку предприятия осознают преобразующий потенциал IIoT в повышении операционной эффективности, предиктивного обслуживания и общей производительности.

Появление искусственного интеллекта и машинного обучения

Еще одной важной тенденцией на рынке интеллектуального производства является появление технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Алгоритмы ИИ и МО позволяют машинам и системам учиться на данных, выявлять закономерности и принимать разумные решения без явного программирования. В контексте интеллектуального производства алгоритмы ИИ и МО могут анализировать огромные объемы данных, собранных с датчиков, машин и производственных процессов, для выявления аномалий, прогнозирования сбоев и оптимизации операций. Например, системы предиктивного обслуживания на базе ИИ могут обнаруживать потенциальные сбои оборудования до того, как они произойдут, сокращая время простоя и затраты на обслуживание. Алгоритмы МО также могут оптимизировать производственные графики, управление запасами и логистику цепочки поставок на основе данных в реальном времени и прогнозов спроса. По мере того, как технологии ИИ и МО продолжают развиваться, их интеграция в интеллектуальные производственные системы будет становиться все более распространенной, что позволит производителям достичь более высоких уровней автоматизации, эффективности и гибкости.

Фокус на аналитике данных и расширенной аналитике

Аналитика данных играет решающую роль на рынке интеллектуального производства, и все больше внимания уделяется использованию методов расширенной аналитики для извлечения действенных идей из огромного объема данных, генерируемых в производственных процессах. Методы расширенной аналитики, такие как предиктивная аналитика, предписывающая аналитика и когнитивная аналитика, позволяют производителям выйти за рамки описательной аналитики и получить более глубокое представление о своих операциях. Анализируя исторические и данные в реальном времени, производители могут выявлять закономерности, тенденции и корреляции, которые могут помочь оптимизировать производственные процессы, улучшить контроль качества и повысить общую эффективность. Например, предиктивная аналитика может прогнозировать отказы оборудования, позволяя выполнять упреждающее обслуживание, сокращая время простоя и улучшая использование активов. Предписывающая аналитика может оптимизировать производственные графики, учитывая такие факторы, как доступность оборудования, ограничения ресурсов и спрос клиентов. Когнитивная аналитика может анализировать неструктурированные данные, такие как текст и изображения, для извлечения ценных идей для принятия решений. Поскольку объем и сложность данных продолжают расти, внедрение передовых методов аналитики будет становиться все более важным для производителей, чтобы получить конкурентное преимущество на рынке интеллектуального производства.

Сегментная аналитика

Компонентная аналитика

В 2023 году сегмент программного обеспечения доминировал на рынке интеллектуального производства и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Программное обеспечение играет решающую роль в обеспечении цифровой трансформации производственных процессов, предоставляя необходимые инструменты и платформы для сбора, анализа и автоматизации данных. Программное обеспечение для интеллектуального производства охватывает широкий спектр приложений, включая системы управления производством (MES), программное обеспечение для планирования ресурсов предприятия (ERP), программное обеспечение для управления жизненным циклом продукта (PLM) и решения для расширенной аналитики. Эти программные решения позволяют производителям оптимизировать свои операции, оптимизировать производственные процессы и принимать решения на основе данных. Доминирование сегмента программного обеспечения можно объяснить несколькими факторами. Растущее внедрение промышленного Интернета вещей (IIoT) и решений для подключения привело к массовому притоку данных из различных источников в производственной экосистеме. Программное обеспечение для интеллектуального производства позволяет производителям использовать эти данные и получать действенные идеи для повышения операционной эффективности и производительности. Растущее внимание к передовым технологиям аналитики и искусственного интеллекта (ИИ) еще больше повысило спрос на программные решения. Производители используют инструменты аналитики на основе ИИ для получения более глубокого понимания своих операций, прогнозирования отказов оборудования, оптимизации производственных графиков и улучшения контроля качества. Переход к облачным программным решениям также способствовал доминированию сегмента программного обеспечения. Облачное программное обеспечение обеспечивает масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность, что делает его привлекательным вариантом для производителей всех размеров. Облачное программное обеспечение обеспечивает совместную работу в режиме реального времени, удаленный мониторинг и доступ к данным из любой точки мира, что еще больше повышает эффективность и гибкость интеллектуальных производственных процессов. В целом, доминирование сегмента программного обеспечения на рынке интеллектуального производства обусловлено его ключевой ролью в обеспечении цифровой трансформации, аналитики данных и принятия решений на основе искусственного интеллекта в производственной отрасли.

Загрузить бесплатный образец отчета

Региональные данные

В 2023 году

Последние события

• В январе 2024 года Schneider Electric, мировой лидер в области цифрового управления энергией и автоматизации, объявила о стратегическом партнерстве с Crux, компанией, занимающейся технологиями устойчивого финансирования. Это сотрудничество направлено на получение налоговых льгот по разделу 45X Advanced Manufacturing Production от Silfab Solar, ведущей североамериканской фирмы по проектированию, разработке и производству солнечных фотоэлектрических модулей премиум-класса.

Ключевые игроки рынка

• General ElectricCompany
• ABB Ltd
• Siemens AG
• Schneider Electric SE
• Emerson Electric Co
• HoneywellInternational Inc
• Mitsubishi ElectricCorporation
• Yokogawa ElectricCorporation
• FANUC Corporation
• Stratasys Ltd