ИИ на рынке производства — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментировано по предложению (оборудование, программное обеспечение и услуги), по технологии (компьютерное зрение, машинное обучение, обработка естественного языка), по применению (управление процессами, планирование производства, предиктивное обслуживание и осмотр оборудования), по отраслям (автомобилес

Обзор рынка

Глобальный рынок ИИ в производстве оценивался в 5,4 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 37,8% до 2029 года. Глобальный рынок ИИ в производстве переживает значительный рост, обусловленный стечением факторов, меняющих ландшафт отрасли. Уделяя все большее внимание операционной эффективности, производители обращаются к решениям на основе искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации производственных процессов и повышения общей производительности. Технологии ИИ, включая машинное обучение и прогнозную аналитику, внедряются для оптимизации операций, сокращения простоев и улучшения использования ресурсов. Интеграция ИИ позволяет производителям получать полезную информацию из обширных наборов данных, облегчая принятие обоснованных решений и способствуя более гибкой и адаптивной производственной среде.

Более того, спрос на решения по предиктивному обслуживанию является ключевым фактором, способствующим внедрению ИИ в производство. Предиктивное обслуживание на основе алгоритмов ИИ позволяет производителям предвидеть отказы оборудования и планировать мероприятия по техническому обслуживанию заранее, сводя к минимуму незапланированные простои и оптимизируя использование активов. Оптимизация качества — еще один важный аспект, в котором ИИ вносит значительный вклад, помогая производителям повышать качество продукции за счет мониторинга и анализа в реальном времени.

Поскольку глобальный производственный сектор претерпевает цифровую трансформацию, ИИ становится ключевой технологией, позволяющей производителям оставаться конкурентоспособными на динамичном рынке. Продолжающиеся достижения в области ИИ в сочетании с растущим пониманием его преобразующего потенциала подпитывают восходящую траекторию ИИ на рынке производства, предлагая компаниям путь к достижению операционного совершенства и устойчивого роста.

Ключевые драйверы рынка

Повышение операционной эффективности

Одним из основных драйверов, подпитывающих рост глобального ИИ на рынке производства, является неустанное стремление производственных предприятий к операционной эффективности. В эпоху, характеризующуюся жесткой конкуренцией и быстро меняющимися требованиями потребителей, производители все чаще обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) для оптимизации своих операционных процессов. Технологии ИИ, включая машинное обучение и расширенную аналитику, позволяют производителям анализировать огромные наборы данных в режиме реального времени, извлекая ценную информацию, которая может информировать и улучшать процесс принятия решений. Автоматизируя рутинные задачи, предиктивное обслуживание и процессы контроля качества, ИИ позволяет производителям повышать эффективность, сокращать производственные затраты и минимизировать ошибки. Внедрение решений на основе ИИ не только ускоряет производственные циклы, но и обеспечивает более эффективное использование ресурсов, способствуя общему совершенству эксплуатации.

Революция в области предиктивного обслуживания

Глобальный рынок ИИ на производстве — это смена парадигмы в сторону стратегий предиктивного обслуживания. Традиционные методы обслуживания часто приводят к плановым простоям и могут привести к производственным потерям. Однако предиктивное обслуживание на основе ИИ использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных о производительности оборудования и прогнозирования потенциальных сбоев до их возникновения. Этот проактивный подход позволяет производителям планировать мероприятия по техническому обслуживанию именно тогда, когда это необходимо, сводя к минимуму незапланированные простои и оптимизируя общую эффективность оборудования. Экономия средств, связанная с сокращением простоев, в сочетании с улучшением использования активов, делает предиктивное обслуживание убедительной причиной для производителей интегрировать ИИ в свои операции.

Оптимизация качества с помощью ИИ

Оптимизация качества выделяется как критически важный фактор, ускоряющий внедрение ИИ в производство. Поддержание и повышение качества продукции имеет первостепенное значение для производителей, стремящихся соответствовать строгим отраслевым стандартам и ожиданиям клиентов. Технологии ИИ облегчают мониторинг и анализ производственных процессов в режиме реального времени, позволяя производителям оперативно выявлять и устранять проблемы с качеством. Алгоритмы машинного обучения могут учиться на исторических данных, помогая производителям прогнозировать и предотвращать дефекты, тем самым сокращая отходы и обеспечивая постоянное качество продукции. Возможность внедрения адаптивных мер контроля качества позиционирует ИИ как преобразующую силу в производственном секторе, где точность и последовательность не подлежат обсуждению.

Устойчивость и гибкость цепочки поставок

Растущая сложность глобальных цепочек поставок побудила производителей использовать ИИ в качестве движущей силы для повышения устойчивости и гибкости. Приложения ИИ позволяют в режиме реального времени осуществлять мониторинг и оптимизацию процессов цепочки поставок, от прогнозирования спроса до управления запасами. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные наборы данных, выявлять закономерности и предоставлять информацию, которая способствует принятию более обоснованных решений в операциях цепочки поставок. Благодаря способности адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и непредвиденным сбоям производственные системы, оснащенные ИИ, способствуют созданию более гибких и отзывчивых цепочек поставок, гарантируя, что производители смогут эффективно удовлетворять потребности клиентов, минимизируя при этом риски цепочки поставок.

Рост инвестиций в инициативы Industry 4.0

Растущее признание Industry 4.0 как преобразующей силы в производстве привело к увеличению инвестиций в технологии ИИ. Индустрия 4.0, характеризующаяся интеграцией цифровых технологий в производственный процесс, в значительной степени опирается на ИИ для автоматизации, анализа данных и подключения. Поскольку производители вступают на путь цифровой трансформации, они выделяют значительные ресурсы для внедрения решений на основе ИИ, которые соответствуют принципам Индустрии 4.0. Эти стратегические инвестиции обусловлены пониманием того, что ИИ является краеугольным камнем в раскрытии полного потенциала интеллектуальных заводов и взаимосвязанных производственных систем. Стремление к конкурентоспособности в ландшафте Индустрии 4.0 является убедительным драйвером растущего внедрения ИИ в мировом производственном секторе.

Основные проблемы рынка

Проблемы интеграции и стандартизации данных

Значительной проблемой, с которой сталкивается глобальный рынок ИИ в производстве, является сложность интеграции и стандартизации данных в различных производственных средах. Производственные операции генерируют огромные объемы данных из различных источников, включая датчики, машины и корпоративные системы. Однако эти данные часто существуют в разрозненных хранилищах с разными форматами, структурами и уровнями детализации. Интеграция и стандартизация этих разрозненных данных для эффективного использования ИИ представляет собой сложную задачу. Производители должны инвестировать в надежные решения по интеграции данных и устанавливать стандартизированные протоколы для обеспечения бесперебойной связи и взаимодействия между различными источниками данных. Преодоление этих проблем необходимо для того, чтобы приложения ИИ получали значимые знания, поскольку точность и надежность алгоритмов ИИ зависят от качества и согласованности анализируемых ими данных.

Пробелы в навыках и обучение рабочей силы

Быстрое развитие технологий ИИ в производстве выявило значительную проблему, связанную с пробелами в навыках и необходимостью обучения рабочей силы. Интеграция ИИ в производственные процессы требует квалифицированной рабочей силы, способной понимать, внедрять и поддерживать системы на основе ИИ. Многие производители сталкиваются с трудностями при поиске и удержании специалистов с необходимыми знаниями в области ИИ, машинного обучения и аналитики данных. Устранение этого разрыва в навыках требует существенных инвестиций в программы обучения и образовательные инициативы. Производителям необходимо воспитывать рабочую силу, которая не только хорошо разбирается в использовании инструментов ИИ, но и обладает знаниями для интерпретации сгенерированных ИИ идей и принятия обоснованных решений. Решение этой проблемы имеет решающее значение для раскрытия полного потенциала ИИ в производстве и обеспечения того, чтобы организации могли эффективно использовать преимущества этих преобразующих технологий.

Проблемы безопасности и конфиденциальности

Интеграция ИИ в производство представляет собой сложную сеть проблем безопасности и конфиденциальности, которые представляют собой значительную проблему для широкого внедрения. Поскольку производственные системы становятся все более взаимосвязанными и зависят от ИИ для критически важных функций, они становятся потенциальными целями для киберугроз. Обеспечение безопасности и конфиденциальности конфиденциальных данных, интеллектуальной собственности и операционных процессов имеет первостепенное значение. Производители должны внедрять надежные меры кибербезопасности, включая шифрование, безопасный контроль доступа и непрерывный мониторинг, для защиты от кибератак. Кроме того, растущая связанность устройств и систем в промышленном Интернете вещей (IIoT) вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных. Достижение баланса между использованием преимуществ ИИ и защитой от угроз кибербезопасности является постоянной проблемой, которая требует постоянной бдительности и инвестиций.

Высокие затраты на внедрение и неопределенность окупаемости инвестиций

Первоначальные затраты, связанные с внедрением ИИ в производство, включая разработку программного обеспечения, модернизацию оборудования и обучение персонала, представляют собой значительную проблему для многих организаций. Хотя долгосрочные преимущества повышения эффективности, предиктивного обслуживания и оптимизации качества являются многообещающими, производители часто сталкиваются с неопределенностью относительно окупаемости инвестиций (ROI) и сроков реализации этих преимуществ. Сложность внедрения ИИ в сочетании с необходимостью специализированных знаний может способствовать высоким первоначальным затратам. Производители должны тщательно оценивать потенциальную окупаемость инвестиций и разрабатывать четкие стратегии внедрения для обоснования этих инвестиций. Преодоление этой проблемы включает установление прозрачных контрольных показателей успеха, мониторинг ключевых показателей эффективности и постоянную оптимизацию приложений ИИ, чтобы гарантировать, что они будут приносить ощутимую ценность с течением времени. Решение этих проблем является обязательным для производителей, чтобы успешно справляться со сложностями интеграции ИИ в свои операции.

Основные тенденции рынка

Эволюция объяснимого ИИ в производстве

Значительной тенденцией, формирующей глобальный рынок ИИ в производстве, является растущее внимание к объяснимому ИИ (XAI). По мере того, как алгоритмы ИИ становятся все более сложными и запутанными, растет потребность в прозрачности и интерпретируемости в процессах принятия решений, особенно в критических производственных операциях. Объяснимый ИИ позволяет производителям понимать, как системы ИИ приходят к определенным выводам или рекомендациям, предоставляя информацию о факторах, влияющих на их решения. Эта тенденция имеет решающее значение для завоевания доверия заинтересованных сторон, соблюдения нормативных требований и содействия сотрудничеству между системами ИИ и людьми-операторами. В контексте производства, где решения могут иметь значительные эксплуатационные и производственные последствия, развитие объяснимого ИИ готово сыграть ключевую роль в расширении внедрения и принятия технологий ИИ во всей отрасли.

Периферийный ИИ для принятия решений в реальном времени

Внедрение периферийного ИИ становится ключевой рыночной тенденцией в производстве, обусловленной потребностью в возможностях принятия решений в реальном времени. Традиционные облачные системы ИИ часто сталкиваются с проблемами задержки, которые могут стать помехой в чувствительных ко времени производственных процессах. Периферийный ИИ подразумевает развертывание алгоритмов ИИ непосредственно на периферийных устройствах, таких как датчики и машины, что позволяет проводить анализ данных в реальном времени и принимать решения у источника. Эта тенденция повышает оперативность производственных систем, повышает общую эффективность работы и снижает зависимость от централизованных облачных вычислений. Поскольку отрасль вступает в эпоху Индустрии 4.0, где взаимосвязанные устройства играют ключевую роль, интеграция Edge AI становится все более распространенной в качестве стратегического подхода к удовлетворению спроса на мгновенные идеи и действия в производственных средах.

Настройка на основе ИИ в интеллектуальном производстве

В интеллектуальном производстве наблюдается тенденция к настройке на основе ИИ, удовлетворяющая растущий спрос на персонализированные и индивидуальные продукты. Алгоритмы ИИ анализируют предпочтения потребителей, исторические данные и рыночные тенденции для оптимизации производственных процессов для большей гибкости и настройки. Производители используют ИИ для динамической корректировки производственных параметров, таких как конфигурации продуктов и процессы сборки, для удовлетворения индивидуальных требований клиентов. Эта тенденция не только повышает удовлетворенность клиентов, но и позволяет производителям быстро реагировать на изменения требований рынка. Интеграция настройки на основе ИИ соответствует более широкому видению Industry 4.0, где интеллектуальные производственные системы характеризуются адаптивностью, отзывчивостью и способностью поставлять продукцию, которая точно соответствует разнообразным потребностям клиентов.Устойчивое развитие.

Производство с использованием ИИ

Устойчивое развитие стало центральной темой в мировом производстве, а ИИ играет ключевую роль в продвижении устойчивых практик. Приложения ИИ используются для оптимизации потребления энергии, сокращения отходов и повышения эффективности использования ресурсов в производственных процессах. Прогностическая аналитика на основе ИИ помогает производителям предвидеть отказы оборудования, предотвращая ненужное использование ресурсов и минимизируя воздействие на окружающую среду. Кроме того, имитации и моделирование на основе ИИ позволяют производителям оценивать воздействие на окружающую среду различных производственных сценариев, помогая в разработке более устойчивых процессов. Поскольку экологическое сознание продолжает формировать ожидания потребителей и регулирующих органов, ожидается, что тенденция интеграции ИИ для устойчивых производственных практик будет набирать обороты во всех отраслях.

Коллаборативная робототехника и интеграция ИИ

Конвергенция ИИ и робототехники, особенно коллаборативной робототехники, является заметной тенденцией на мировом рынке ИИ в производстве. Производители все чаще внедряют роботов с улучшенными функциями ИИ, которые могут работать вместе с операторами-людьми в совместной и гибкой манере. Эти роботы используют ИИ для таких задач, как распознавание зрения, принятие решений и адаптивное обучение, что позволяет им выполнять сложные задачи с точностью и эффективностью. Эта тенденция повышает общую производительность и гибкость производственных операций, одновременно решая проблемы безопасности за счет внедрения датчиков на основе ИИ и мониторинга в реальном времени. Совместная интеграция ИИ и робототехники меняет производственный ландшафт, создавая более адаптивные и реагирующие производственные среды, которые используют сильные стороны как людей, так и интеллектуальных машин.

Сегментарные идеи

Предложение идей

Глобальный рынок ИИ в производстве стал свидетелем доминирования сегмента программного обеспечения, который, как ожидается, сохранит свои лидирующие позиции в течение всего прогнозируемого периода. Предложения программного обеспечения в области ИИ для производства играют ключевую роль в обеспечении расширенной аналитики, алгоритмов машинного обучения и когнитивных вычислительных приложений, которые управляют операционной эффективностью и процессами принятия решений. Значимость программного обеспечения ИИ заключается в его способности анализировать огромные наборы данных, генерируемые производственными операциями, извлекать действенные идеи и облегчать предиктивное обслуживание, оптимизацию качества и автоматизацию процессов. Поскольку производители все больше осознают преобразующий потенциал приложений ИИ, спрос на сложные программные решения продолжает расти. Эти программные предложения позволяют производителям внедрять стратегии на основе ИИ без необходимости существенных инвестиций в новую аппаратную инфраструктуру, обеспечивая масштабируемость и гибкость в адаптации к меняющимся производственным потребностям. Кроме того, постоянное совершенствование алгоритмов ИИ в сочетании с растущим акцентом на инициативах Industry 4.0 способствуют устойчивому доминированию сегмента программного обеспечения на рынке ИИ в производстве. Доминирование сегмента программного обеспечения свидетельствует о сосредоточенности отрасли на использовании возможностей интеллектуальной аналитики данных и машинного обучения для улучшения производственных процессов, минимизации простоев и оптимизации использования ресурсов, тем самым обеспечивая конкурентное преимущество в динамичной среде мирового производства. Поскольку производители отдают приоритет программным решениям на основе ИИ для раскрытия операционной эффективности и получения стратегического преимущества, ожидается, что сегмент программного обеспечения продолжит оставаться движущей силой роста и инноваций на рынке ИИ в производстве в ближайшие годы.

Технологии

На мировом рынке ИИ в производстве наблюдалось доминирование сегмента машинного обучения, который, как ожидается, сохранит свои лидирующие позиции в течение всего прогнозируемого периода. Технология машинного обучения стала краеугольным камнем в преобразовании производственных процессов, позволяя системам учиться на данных, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения без явного программирования. Доминирование этой технологии объясняется ее универсальностью и применимостью в различных производственных приложениях, таких как предиктивное обслуживание, контроль качества и оптимизация производства. Алгоритмы машинного обучения позволяют производителям анализировать огромные наборы данных, генерируемые датчиками и устройствами на заводе, предоставляя ценные сведения, которые повышают эффективность и производительность. Способность машинного обучения адаптироваться и улучшать производительность с течением времени согласуется с динамичным и развивающимся характером производственных операций. Хотя компьютерное зрение и обработка естественного языка также вносят значительный вклад в ИИ на рынке производства, широкий спектр приложений и непрерывная эволюция алгоритмов машинного обучения способствуют его устойчивому доминированию. Поскольку производственные предприятия стремятся раскрыть весь потенциал технологий ИИ, ожидается, что сегмент машинного обучения будет играть центральную роль в формировании ландшафта отрасли, стимулировании инноваций и достижении ощутимых бизнес-результатов. Благодаря постоянному совершенствованию методов машинного обучения и их интеграции в интеллектуальные производственные процессы этот технологический сегмент, вероятно, останется на переднем крае, направляя преобразующее влияние ИИ на весь мировой производственный сектор.

Application Insights

На мировом рынке ИИ в производстве доминировал сегмент предиктивного обслуживания и инспекции оборудования, и это доминирование, как ожидается, сохранится в течение всего прогнозируемого периода. Предиктивное обслуживание, поддерживаемое приложениями искусственного интеллекта (ИИ), стало ключевым фактором для производителей, стремящихся повысить операционную эффективность и минимизировать незапланированные простои. Используя передовые алгоритмы аналитики и машинного обучения, производители могут прогнозировать потенциальные отказы оборудования и планировать мероприятия по техническому обслуживанию заранее, тем самым оптимизируя производительность активов и сокращая сбои в производстве. Аспект инспекции оборудования в этом сегменте включает системы на базе ИИ, которые анализируют данные датчиков и визуальную информацию для мониторинга состояния оборудования в режиме реального времени, обеспечивая раннее обнаружение аномалий и потенциальных проблем. Акцент на экономически эффективных и действенных стратегиях обслуживания подстегнул спрос на приложения для предиктивного обслуживания и проверки оборудования, позиционируя этот сегмент как краеугольный камень внедрения ИИ в производственном секторе. Поскольку производители все больше отдают приоритет стратегиям повышения надежности оборудования, снижения затрат на обслуживание и максимизации времени безотказной работы производства, ожидается, что сегмент предиктивного обслуживания и проверки оборудования сохранит свое доминирование, стимулируя инновации и преобразующие изменения на мировом рынке ИИ в производстве. Проактивный и основанный на данных подход, предлагаемый предиктивным обслуживанием, соответствует целям отрасли по достижению эксплуатационного совершенства и подчеркивает важную роль приложений ИИ в обеспечении надежности и производительности производственного оборудования.

Региональные данные

Азиатско-Тихоокеанский регион стал доминирующим регионом на мировом рынке ИИ в производстве, и это доминирование, как ожидается, сохранится в течение всего прогнозируемого периода. Азиатско-Тихоокеанский регион стал свидетелем быстрой индустриализации в сочетании со значительными инвестициями в новые технологии, что делает его ключевым центром внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в производство. Такие страны, как Китай, Япония и Южная Корея, находятся в авангарде внедрения технологий ИИ в свои производственные процессы для повышения эффективности, производительности и инноваций. Обширная производственная деятельность в таких секторах, как автомобилестроение, электроника и машиностроение, в сочетании с правительственными инициативами, продвигающими Индустрию 4.0 и интеллектуальное производство, стимулировала спрос на решения ИИ. Кроме того, регион извлекает выгоду из надежной экосистемы поставщиков технологий, научно-исследовательских институтов и квалифицированной рабочей силы, что способствует широкой интеграции ИИ в производственные операции. Поскольку предприятия в Азиатско-Тихоокеанском регионе продолжают уделять приоритетное внимание цифровой трансформации и автоматизации, ожидается, что регион сохранит свое доминирование на мировом рынке ИИ в производстве. Постоянная приверженность технологическим достижениям, крупномасштабному промышленному производству и благоприятной деловой среде позиционируют Азиатско-Тихоокеанский регион как движущую силу в формировании будущего внедрения ИИ в производственном ландшафте. Лидерство региона в области внедрения ИИ подчеркивает его стратегическое положение как ключевого игрока в мировой производственной отрасли, и ожидается, что его дальнейшее доминирование продолжится, поскольку организации в различных секторах используют ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными и решать проблемы современного производства.

Последние разработки

• В апреле 2023 года — Siemens и Microsoft объединяют усилия для расширения возможностей промышленного ИИ, стремясь преобразовать управление жизненным циклом продукции. Интегрируя программное обеспечение Teamcenter от Siemens с Microsoft Teams и используя языковые модели Azure OpenAI Service, они стремятся повысить инновации и эффективность. Это сотрудничество способствует бесперебойному взаимодействию между различными функциями, что приводит к прогрессу в проектировании, проектировании, производстве и эксплуатации продуктов, знаменуя собой заметный прогресс в интеграции промышленных технологий.
• В октябре 2023 года Google Cloud представляет отраслевые решения Generative AI, разработанные специально для секторов здравоохранения и производства с целью повышения производительности и стимулирования цифровой трансформации. Эта инициатива представляет собой значительный шаг вперед в использовании AI для стимулирования прогресса в конкретных секторах.

Ключевые игроки рынка

• 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.