Рынок спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК) — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу (настольные, портативные), по продукту (спектрометры FT-NIR, дисперсионные), по применению (медицинские приложения, удаленный мониторинг, сельское хозяйство, астрономическая спектроскопия, измерение частиц, промышленное использование, материаловед

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 Customization

Рынок спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК) — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу (настольные, портативные), по продукту (спектрометры FT-NIR, дисперсионные), по применению (медицинские приложения, удаленный мониторинг, сельское хозяйство, астрономическая спектроскопия, измерение частиц, промышленное использование, материаловед

Прогнозный период2024-2028
Размер рынка (2022)519,28 млн долларов США
CAGR (2023-2028)5,89%
Самый быстрорастущий сегментДисперсионный
Крупнейший рынокСеверная Америка

MIR IT and Telecom

Обзор рынка

Глобальный рынок спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК) характеризуется устойчивым ростом и широким распространением в различных отраслях. БИК-спектроскопия, известная своими неразрушающими, быстрыми и универсальными аналитическими возможностями, стала незаменимым инструментом для различных приложений. Ключевыми драйверами этого рынка являются ее расширяющиеся приложения в фармацевтической и медицинской промышленности, где она поддерживает контроль качества лекарств, мониторинг процессов и медицинскую диагностику. Роль технологии в обеспечении качества и безопасности пищевых продуктов также значительна, с применением в сельском хозяйстве и пищевой промышленности. Кроме того, сельскохозяйственный сектор выигрывает от способности БИК-спектроскопии оптимизировать управление урожаем и оценивать здоровье почвы, способствуя устойчивым методам ведения сельского хозяйства. Инициативы по мониторингу окружающей среды и устойчивому развитию стимулировали ее внедрение, что позволило проводить оценки качества почвы, воды и воздуха. Спектроскопия NIR играет решающую роль в материаловедении, химической обработке и промышленном контроле качества, где она повышает эффективность и постоянство продукции. Технологические достижения, включая портативные приборы и анализ данных на основе искусственного интеллекта, еще больше стимулируют рост рынка. Портативные спектрометры NIR позволяют проводить анализ в реальном времени на месте, а машинное обучение улучшает интерпретацию данных. Северная Америка доминирует на рынке благодаря сильным НИОКР, процветающему фармацевтическому сектору и приверженности стандартам качества. Сегмент «Спектрометры FT-NIR» лидирует благодаря высокому разрешению, чувствительности и универсальности, в то время как категория «Промышленное использование» доминирует благодаря широкому внедрению в фармацевтической, химической, пищевой и сырьевой отраслях.

Ключевые драйверы рынка

Расширение областей применения в фармацевтической и медицинской отраслях

Одним из основных факторов, способствующих росту мирового рынка спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона (NIR), является расширение спектра ее применения в фармацевтической и медицинской отраслях. Спектроскопия NIR приобрела известность в этих секторах благодаря своим неразрушающим, быстрым и универсальным аналитическим возможностям.

В фармацевтической промышленности спектроскопия NIR широко используется для фармацевтического анализа, включая идентификацию и количественное определение активных фармацевтических ингредиентов (API), вспомогательных веществ и примесей в лекарственных формах. Она помогает контролировать качество таблеток и капсул, обеспечивая однородность лекарственных препаратов. Кроме того, спектроскопия NIR играет решающую роль в мониторинге фармацевтических процессов, поддерживая оптимизацию производственных процессов и гарантируя качество продукции.

В здравоохранении спектроскопия NIR используется для различных медицинских диагностических целей, таких как неинвазивный мониторинг глюкозы для лечения диабета. Она позволяет измерять широкий спектр биомаркеров и аналитов в биологических жидкостях, предлагая многообещающее направление для тестирования в месте оказания медицинской помощи и мониторинга заболеваний. Растущий спрос на быстрые, неинвазивные диагностические инструменты стимулирует внедрение NIR-спектроскопии в секторе здравоохранения.

Поскольку фармацевтическая и медицинская отрасли продолжают уделять первостепенное внимание эффективности, безопасности и точности, ожидается, что внедрение NIR-спектроскопии будет расширяться и дальше, стимулируя рост рынка.

Увеличение акцента на качестве и безопасности пищевых продуктов

Глобальный акцент на качестве, безопасности и пищевой ценности пищевых продуктов является значительным драйвером рынка NIR-спектроскопии, особенно в секторе продуктов питания и напитков. NIR-спектроскопия используется для быстрого и неразрушающего анализа пищевых продуктов, позволяя производителям оценивать параметры качества, обнаруживать загрязняющие вещества и обеспечивать соответствие нормативным стандартам.

В пищевой промышленности NIR-спектроскопия используется для определения критических показателей качества, таких как содержание влаги, содержание жира, уровень белка и концентрация сахара. Она помогает в оценке последовательности и однородности продукта, помогая производителям поддерживать высокие стандарты качества.

Эта технология также жизненно важна для идентификации примесей и загрязняющих веществ в пищевых продуктах, способствуя усилиям по обеспечению безопасности пищевых продуктов. Быстрый анализ на месте с использованием спектроскопии NIR снижает риск попадания загрязненных или фальсифицированных пищевых продуктов к потребителям, повышая доверие потребителей.

Более того, поскольку предпочтения потребителей смещаются в сторону более здорового и прозрачного выбора продуктов питания, спектроскопия NIR играет роль в оценке содержания питательных веществ, поддержке маркировки продуктов питания и обеспечении соответствия диетическим нормам. Спрос на качество и безопасность пищевых продуктов является мощным стимулом для внедрения спектроскопии NIR в пищевой промышленности и производстве напитков.


MIR Segment1

Рост в сельском хозяйстве и агропродовольственных приложениях

Сельскохозяйственный и агропродовольственный сектор наблюдает значительный рост внедрения спектроскопии NIR, обусловленный потребностью в точном сельском хозяйстве и устойчивых методах ведения сельского хозяйства. Спектроскопия NIR используется для анализа свойств почвы, оценки здоровья сельскохозяйственных культур и оптимизации сельскохозяйственных процессов.

Фермеры и агрономы используют спектроскопию NIR для анализа почвы, определения уровней питательных веществ, pH, содержания органических веществ и уровней влажности. Эти данные помогают принимать обоснованные решения об удобрении, орошении и управлении посевами, способствуя повышению урожайности и сокращению использования ресурсов.

Помимо анализа почвы, спектроскопия NIR используется для оценки качества урожая в реальном времени, помогая фермерам определять оптимальные сроки сбора урожая и выявлять болезни или заражения вредителями на ранних стадиях. Она поддерживает разработку устойчивых методов ведения сельского хозяйства за счет минимизации использования пестицидов и оптимизации распределения ресурсов.

Внедрение спектроскопии NIR в сельском хозяйстве и агропродовольственных приложениях обусловлено растущей потребностью в точном земледелии, устойчивых методах и улучшенном управлении посевами, что способствует росту рынка.

Инициативы по мониторингу окружающей среды и устойчивому развитию

Спектроскопия NIR набирает популярность в инициативах по мониторингу окружающей среды и устойчивому развитию, способствуя ее внедрению в различных отраслях. Технология используется для оценки качества почвы, воды и воздуха, помогая в усилиях по охране окружающей среды и поддерживая устойчивые методы.

В анализе почвы и окружающей среды спектроскопия NIR помогает оценивать состав почвы, уровни питательных веществ и загрязнение. Она используется для мониторинга здоровья экосистем, отслеживания изменений свойств почвы и обнаружения загрязнения или деградации почвы. Спектроскопия NIR играет решающую роль в оценке воздействия на окружающую среду и проектах по восстановлению.

Мониторинг качества воды является еще одним ключевым применением, позволяющим обнаруживать загрязняющие вещества, загрязняющие вещества и изменения в составе воды. Спектроскопия NIR помогает обеспечить безопасность источников питьевой воды и поддерживает устойчивые методы управления водными ресурсами.

В контексте устойчивости спектроскопия NIR вносит вклад в анализ возобновляемых источников энергии, таких как биотопливо и биомасса. Он помогает в разработке более чистых и устойчивых энергетических альтернатив путем оценки химического состава и качества этих ресурсов.

Поскольку экологическая осведомленность и усилия по обеспечению устойчивости продолжают расти, ожидается, что принятие спектроскопии NIR для мониторинга окружающей среды и устойчивых методов будет способствовать расширению рынка.

Технологические достижения и инновации в области приборостроения

Технологические достижения и инновации в области приборов спектроскопии NIR являются значительными драйверами роста рынка. В этой области наблюдаются постоянные улучшения в аппаратном обеспечении, программном обеспечении и методах анализа данных, что расширяет возможности и универсальность спектрометров NIR.

Одним из ключевых нововведений является миниатюризация и портативность спектрометров NIR. Традиционные приборы NIR часто были громоздкими и ограничивались лабораторными условиями. Однако недавние разработки привели к созданию компактных и портативных устройств NIR. Эти портативные спектрометры предлагают неразрушающий анализ в реальном времени, что делает их идеальными для полевых применений в сельском хозяйстве, фармацевтике и контроле качества продуктов питания.

Интеграция с алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) является еще одним заметным достижением. ИИ и МО облегчают анализ и интерпретацию сложных спектральных данных NIR, позволяя быстро принимать решения и проводить предиктивную аналитику. Модели машинного обучения могут определять закономерности, выбросы и тенденции в спектрах, что приводит к более точным и эффективным результатам.

Более того, разработки в области программного обеспечения для анализа данных сделали спектроскопию NIR более доступной для пользователей-неспециалистов. Удобные интерфейсы и упрощенные инструменты обработки данных облегчают исследователям и аналитикам использование возможностей спектроскопии NIR в различных приложениях.

Основные проблемы рынка


MIR Regional

Проблемы калибровки и разработки методов

Одной из основных проблем на мировом рынке спектроскопии NIR является процесс калибровки и разработки методов. Спектрометрам NIR требуются надежные калибровочные модели для преобразования необработанных спектральных данных в значимые аналитические результаты. Разработка этих моделей может быть трудоемкой и занимающей много времени задачей, особенно при одновременном анализе сложных матриц или нескольких аналитов.

Для калибровки требуется сбор репрезентативного набора данных с известными опорными значениями, что может быть дорогостоящим и ресурсоемким. Более того, поддержание калибровочных моделей с течением времени имеет решающее значение, поскольку производительность прибора может дрейфовать или меняться. Любые изменения в характеристиках прибора или образца могут потребовать повторной калибровки, что увеличивает текущую нагрузку на техническое обслуживание.

Кроме того, достижение точных и надежных результатов на разных приборах и в разных лабораториях может быть сложной задачей из-за различий в конфигурациях и условиях приборов. Для решения этой проблемы и обеспечения согласованности результатов спектроскопии NIR продолжаются усилия по стандартизации, такие как использование эталонных материалов и стандартизированных методов.

Сложность анализа и интерпретации данных

Сложность анализа и интерпретации данных представляет собой значительную проблему на мировом рынке спектроскопии NIR. Спектры NIR часто содержат перекрывающиеся пики и тонкие спектральные особенности, которые требуют передовых хемометрических методов для извлечения значимой информации. Анализ больших наборов данных и определение соответствующих спектральных областей для определенных аналитов или свойств может быть вычислительно интенсивным.

Кроме того, этапы предварительной обработки данных, такие как коррекция базовой линии, снижение шума и обнаружение выбросов, имеют важное значение для повышения качества спектральных данных и улучшения производительности модели. Однако выбор подходящих методов и параметров предварительной обработки может оказаться нетривиальной задачей.

Проблема усугубляется при работе с анализом в реальном времени или почти в реальном времени, поскольку решения должны приниматься быстро на основе спектральных данных. Разработка надежных хемометрических моделей и оптимизация процессов анализа данных являются постоянными проблемами в этой области, особенно для пользователей, не являющихся экспертами.

Изменчивость характеристик образцов

Изменчивость характеристик образцов представляет собой значительную проблему на мировом рынке спектроскопии NIR. Образцы могут демонстрировать внутреннюю изменчивость из-за таких факторов, как гетерогенность, распределение размеров частиц, содержание влаги и физические свойства. В некоторых случаях требуется подготовка образцов для гомогенизации или стандартизации образцов перед анализом, что может привести к появлению дополнительных источников вариации.

Представление и обработка образцов также могут влиять на последовательность измерений. Например, расположение образцов в отсеке для образцов спектрометра и вариации толщины образцов могут влиять на полученные спектры. В таких областях применения, как сельское хозяйство и переработка пищевых продуктов, образцы могут демонстрировать естественные вариации из-за таких факторов, как генетика сельскохозяйственных культур или условия окружающей среды.

Управление и смягчение вариабельности образцов является постоянной проблемой, требующей тщательного экспериментального проектирования, предварительной обработки данных и разработки надежных калибровочных моделей, которые могут учитывать вариации характеристик образцов.

Стоимость приборов и обслуживание

Стоимость приборов для спектроскопии NIR и связанные с ними расходы на обслуживание являются заметными проблемами на рынке. Высококачественные спектрометры NIR с расширенными функциями могут быть дорогостоящими, что делает их менее доступными для небольших организаций и исследовательских учреждений с ограниченным бюджетом. Первоначальные инвестиции в оборудование и программное обеспечение могут стать барьером для входа для некоторых пользователей.

Более того, поддержание производительности и калибровки приборов NIR требует постоянных усилий и опыта. Регулярное обслуживание, такое как очистка приборов, проверка калибровки и обновление программного обеспечения, необходимо для обеспечения надежных и точных измерений. В некоторых случаях приборы могут требовать периодического обслуживания или ремонта, что влечет за собой дополнительные расходы.

Балансировка первоначальных инвестиций с долгосрочными расходами на обслуживание и эксплуатацию является проблемой для организаций, рассматривающих возможность внедрения спектроскопии NIR. Для решения этой проблемы ищутся экономически эффективные альтернативы, такие как общие инструментальные помещения или аутсорсинговые аналитические услуги.

Соблюдение нормативных требований и валидация

Требования к соблюдению нормативных требований и валидации представляют собой значительную проблему, особенно в таких отраслях, как фармацевтика, продукты питания и здравоохранение, где спектроскопия NIR широко используется. Соответствие строгим стандартам регулирующих органов, таких как Управление по контролю за продуктами питания и лекарственными средствами США (FDA) или Европейское агентство по лекарственным средствам (EMA), требует тщательной валидации и документирования процессов.

Валидация охватывает демонстрацию пригодности метода, точности, прецизионности, специфичности и надежности, среди других параметров. Он включает в себя обширные протоколы тестирования и проверки, чтобы гарантировать, что методы NIR постоянно обеспечивают надежные результаты контролируемым и воспроизводимым образом.

Поддержание соответствия меняющимся нормам и поддержание документации в актуальном состоянии может быть ресурсоемким и отнимать много времени. Кроме того, стоимость валидационных исследований и потенциальная необходимость в сторонних аудитах могут увеличить общую стоимость внедрения спектроскопии NIR в регулируемых отраслях.

Основные тенденции рынка

Достижения в миниатюризации и портативности приборов спектроскопии NIR

Одной из заметных тенденций на мировом рынке спектроскопии NIR является постоянное совершенствование миниатюризации и портативности приборов спектроскопии NIR. Традиционно спектрометры NIR были громоздкими и ограничивались лабораторными установками. Однако недавние инновации привели к разработке компактных и портативных устройств NIR. Эти портативные спектрометры предлагают неразрушающий анализ в реальном времени, что делает их идеальными для полевых применений, таких как сельское хозяйство, фармацевтика и контроль качества продуктов питания.

Тенденция к миниатюризации обусловлена спросом на тестирование и мониторинг на месте, в месте оказания медицинской помощи. Например, в сельском хозяйстве фермеры могут использовать портативные устройства NIR для оценки качества урожая и оптимизации времени сбора урожая. В фармацевтике исследователи могут быстро анализировать лекарственные формулы в процессе производства. Поскольку эти портативные приборы становятся более доступными и удобными для пользователя, ожидается, что их внедрение в различных отраслях будет расти.

Интеграция спектроскопии NIR с искусственным интеллектом и машинным обучением

Еще одной важной тенденцией на рынке спектроскопии NIR является интеграция этой технологии с алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Спектроскопия NIR генерирует огромные объемы спектральных данных, а ИИ/МО могут помочь анализировать и интерпретировать эти данные более эффективно и точно. Модели машинного обучения могут определять закономерности, выбросы и тенденции в сложных спектрах, что позволяет быстро принимать решения и проводить предиктивную аналитику.

Например, в фармацевтике спектроскопия NIR на основе ИИ может помочь выявить потенциальные примеси в лекарственных формулах, сокращая время и стоимость контроля качества. В производстве продуктов питания алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать загрязняющие вещества или примеси в режиме реального времени, обеспечивая безопасность и качество продукции. Эта интеграция спектроскопии NIR с ИИ и МО расширяет ее аналитические возможности и расширяет ее применение в различных отраслях.

Растущий спрос на спектроскопию NIR в секторах здравоохранения и фармацевтики

Секторы здравоохранения и фармацевтики испытывают растущий спрос на приложения спектроскопии NIR. Спектроскопия NIR нашла применение в фармацевтическом анализе, включая идентификацию и количественное определение активных фармацевтических ингредиентов (API), вспомогательных веществ и загрязняющих веществ в лекарственных формах. Она также используется для контроля качества таблеток и капсул, обеспечивая постоянную доставку лекарств.

В здравоохранении спектроскопия NIR применяется в медицинской диагностике, например, для неинвазивного мониторинга уровня глюкозы для лечения диабета. Технология позволяет измерять различные биомаркеры и аналиты в биологических жидкостях, предлагая многообещающее направление для тестирования в местах оказания медицинской помощи и мониторинга заболеваний.

Поскольку здравоохранение и фармацевтическая промышленность продолжают уделять первостепенное внимание эффективности, безопасности и точности, внедрение спектроскопии NIR готово к дальнейшему расширению.

Растущее использование спектроскопии NIR в сельском хозяйстве и пищевой промышленности

Сельское хозяйство и пищевая промышленность представляют собой значительную область роста для спектроскопии NIR. Фермеры, производители и переработчики продуктов питания все чаще обращаются к технологии NIR для оценки качества, состава и безопасности сельскохозяйственной продукции и продуктов питания. Спектроскопия NIR позволяет проводить быстрый анализ таких параметров, как содержание влаги, уровень белка, содержание жира и загрязняющие вещества.

В сельском хозяйстве спектрометры NIR используются для анализа урожая, определения оптимальных сроков сбора урожая и оценки качества почвы. В пищевой промышленности они помогают контролировать качество, обеспечивая постоянное качество продукции и соответствие нормам безопасности пищевых продуктов. По мере роста населения мира и повышения внимания к продовольственной безопасности спектроскопия NIR готова сыграть решающую роль в обеспечении эффективного производства и безопасности сельскохозяйственных и пищевых продуктов.

Применение в области экологического мониторинга и устойчивого развития

Инициативы в области экологического мониторинга и устойчивого развития стимулируют внедрение спектроскопии NIR для анализа качества почвы, воды и воздуха. Технология NIR используется для оценки свойств почвы, обнаружения загрязняющих веществ в водных источниках и измерения загрязняющих веществ в воздухе. Эти приложения поддерживают усилия по охране окружающей среды и позволяют отраслям минимизировать свой экологический след.

Спектроскопия NIR также вносит вклад в устойчивые методы ведения сельского хозяйства. Точно определяя уровни питательных веществ в почве и оценивая здоровье урожая, фермеры могут оптимизировать использование удобрений, сокращая отходы и воздействие на окружающую среду.

Кроме того, NIR-спектроскопия используется при анализе возобновляемых источников энергии, таких как биотопливо и биомасса, помогая в разработке более чистых и устойчивых энергетических альтернатив.

Сегментарные выводы

Типовые выводы

Портативный сегмент

Одним из ключевых факторов доминирования портативной NIR-спектроскопии является ее универсальность и способность обеспечивать быстрый неразрушающий анализ в различных средах. Такие отрасли, как сельское хозяйство, производство продуктов питания и напитков, фармацевтика и мониторинг окружающей среды, все чаще обращаются к портативным NIR-спектрометрам для измерений на месте, в точке использования. Этот сдвиг позволяет немедленно принимать решения и контролировать качество, сокращая необходимость в трудоемкой транспортировке образцов и лабораторном анализе.

В сельском хозяйстве портативные спектрометры NIR широко используются для анализа почвы, оценки качества урожая и управления питательными веществами. Фермеры и агрономы получают выгоду от данных в реальном времени, предоставляемых этими приборами, что позволяет принимать точные решения по внесению удобрений и орошению.

Фармацевтическая промышленность также использует портативную спектроскопию NIR для мониторинга процесса и контроля качества. Эти приборы помогают в оценке лекарственных препаратов, обеспечивая однородность и последовательность на протяжении всего производства. Фармацевтический сектор ценит эффективность и экономичность портативных решений NIR.

Аналитика продукта

Сегмент спектрометров FT-NIR

Одним из ключевых факторов, обусловливающих доминирование спектрометров FT-NIR, является их исключительное спектральное разрешение. Эти приборы отлично справляются с захватом спектральных данных с высоким разрешением, что позволяет проводить точный анализ по широкому спектру образцов. Этот уровень разрешения особенно бесценен в приложениях, где идентификация тонких спектральных характеристик или дифференциация близкородственных соединений имеет решающее значение.

Кроме того, спектрометры FT-NIR известны своей исключительной чувствительностью и отношением сигнал/шум. Эта повышенная чувствительность позволяет обнаруживать следовые количества аналитов и обеспечивает точность и надежность измерений. Это особенно важно в отраслях, где незначительные изменения состава могут существенно повлиять на качество продукции и соответствие нормативным стандартам.

Универсальность спектрометров FT-NIR является основным фактором их доминирования. Эти приборы способны анализировать различные типы образцов, включая твердые вещества, жидкости и газы, что делает их адаптируемыми к широкому спектру отраслей и приложений. От фармацевтики до сельского хозяйства, от материаловедения до химической обработки, спектрометры FT-NIR нашли широкое применение в секторах, где требуются точные аналитические решения в реальном времени.

Региональные данные

Северная Америка

Фармацевтическая и медицинская отрасли в Северной Америке являются одними из крупнейших и наиболее динамичных в мире. NIR-спектроскопия нашла широкое применение в этих секторах для разработки лекарственных препаратов, контроля качества и медицинской диагностики. Регулирующие органы, такие как Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA), также признали ценность NIR-спектроскопии, что привело к ее широкому внедрению в фармацевтический анализ. Такое сильное присутствие фармацевтических и медицинских компаний в Северной Америке обусловило спрос на технологию NIR-спектроскопии.

Северная Америка является домом для разнообразных сельскохозяйственных практик, от крупномасштабного земледелия до точного земледелия. NIR-спектроскопия стала бесценным инструментом для оптимизации управления урожаем, оценки качества почвы и мониторинга качества и безопасности продуктов питания. Приверженность региона устойчивым методам ведения сельского хозяйства и потребность в эффективном производстве продуктов питания обусловили принятие решений на основе спектроскопии NIR.

Последние разработки

  • В мае 2022 года компания Thermo Fisher провела вебинар по анализу химикатов и газов в среднем и ближнем ИК-диапазоне для производителей полупроводников. Спектроскопия NIR считается оптимальным решением для технологии анализа процессов (PAT).
  • В марте 2022 года было достигнуто многолетнее партнерское соглашение между KPM Analytics Inc. и AB Vista, подразделением кормовых добавок AB Agri Limited. Новое лицензионное соглашение расширяет возможности разработки, настройки и поддержки калибровки между двумя компаниями и укрепляет стратегическое партнерство между KPM Analytics и AB Vista.
  • В марте 2020 года было выпущено решение для мобильной спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК), согласно trinamiX GmbH (Людвигсхафен, Германия), дочерней компании BASF SE. Инновационные решения trinamiX для мобильной спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК) помогают улучшить процесс принятия решений.

Ключевые игроки рынка

  • Thermo Fisher Scientific Inc.
  • Bruker Корпорация
  • PerkinElmer Inc.
  • Oxford Instruments plc
  • Shimadzu Corporation
  • ABB Ltd.
  • Agilent Technologies Inc.
  • Metrohm AG
  • Zeiss Группа
  • JASCO International Co., Ltd.

По типу

По продукту

По применению

По Регион

  • Настольный
  • Портативный
  • Фурье-спектрометры
  • Дисперсионный
  • Медицинское применение
  • Удаленный Мониторинг
  • Сельское хозяйство
  • Астрономическая спектроскопия
  • Измерение частиц
  • Промышленное использование
  • Материаловедение
  • Северная Америка
  • Европа
  • Южная Америка
  • Ближний Восток и Африка
  • Азиатско-Тихоокеанский регион

Table of Content

To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( chris@marketinsightsresearch.com )

List Tables Figures

To get a detailed Table of content/ Table of Figures/ Methodology Please contact our sales person at ( chris@marketinsightsresearch.com )

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:

sales@marketinsightsresearch.com

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.