Размер искусственного интеллекта (ИИ) на производственном рынке по компонентам (аппаратное обеспечение [процессор {центральный процессор (ЦП), графический процессор (ГП), программируемая вентильная матрица (FPGA), специализированная интегральная схема (ASIC)}, память), Решение [Программное обеспечение, платформа искусственного интеллекта, интерфейс прикладной программы (API)], услуги [управляемые
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
Размер искусственного интеллекта (ИИ) на производственном рынке по компонентам (аппаратное обеспечение [процессор {центральный процессор (ЦП), графический процессор (ГП), программируемая вентильная матрица (FPGA), специализированная интегральная схема (ASIC)}, память), Решение [Программное обеспечение, платформа искусственного интеллекта, интерфейс прикладной программы (API)], услуги [управляемые
Искусственный интеллект (ИИ) на производственном рынке по компонентам (аппаратное обеспечение [процессор {центральный процессор () ЦП), графический процессор (GPU), программируемая вентильная матрица (FPGA), специализированная интегральная схема (ASIC)}, память], решение [программное обеспечение, платформа искусственного интеллекта, интерфейс прикладного программирования (API)], услуги [управляемые услуги, Профессиональные услуги]), по технологии (машина L
Искусственный интеллект на производственном рынке
Объем рынка искусственного интеллекта в производстве в 2018 году превысил 1 миллиард долларов США, и ожидается, что в период с 2020 по 2025 год его среднегодовой темп роста составит 40%. Увеличение венчурных инвестиций в искусственный интеллект способствует росту искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности.
Чтобы узнать основные тенденции рынка
Скачать бесплатный образец
Инвестиции в технологии, возглавляемые технологическими гигантами и цифровыми компаниями, включая Google, Nvidia и Intel. . Они коллективно инвестируют миллиарды долларов в самые разные приложения на основе искусственного интеллекта — от машинного обучения до робототехники, виртуальных автономных транспортных средств, технологий помощи, естественного языка и компьютерного зрения.
Экспоненциальный рост цифровых данных стимулирует рост использования ИИ на производственном рынке. Предполагается, что к 2020 году каждую секунду будет создаваться примерно 1,7 мегабайта новых данных. По оценкам, в течение следующих 10 лет его ежегодный прирост составит 40%. Этот рост объясняется растущим внедрением технологий больших данных и устройств Интернета вещей, а также ростом популярности облачных платформ среди предприятий. Это стимулирует производителей внедрять передовые решения для анализа данных для обработки данных и извлечения действенной информации.
| 2018 | ||||
| 1 миллиард (долларов США) | < /tr>||||
| 2019–2025 | ||||
| 40% | ||||
| 16 миллиардов (долларов США) | 2014–2018 годы | |||
| 300 | ||||
| 611 | ||||
| Компонент, технология, применение, конечное использование и регион | ||||
| ||||
|
Каковы возможности роста на этом рынке?
Загрузить бесплатный образец
Однако внедрение технологии в производство Этот сектор все еще находится на зачаточном этапе из-за наличия ряда проблем во внедрении технологии искусственного интеллекта в отраслях. Сложный характер промышленных данных и нехватка квалифицированных ИТ-специалистов на промышленных предприятиях препятствуют внедрению этой технологии.
Искусственный интеллект в анализе производственного рынка
Аппаратное обеспечение лидирует в сфере искусственного интеллекта на производственном рынке с долей более 57% в 2018 году, что обусловлено растущим спросом на процессоры искусственного интеллекта в различных отраслях промышленности.Графические процессоры занимают более 45 % рынка в 2018 году и, по оценкам, будут доминировать на рынке до 2025 года. Их мощные вычислительные возможности стимулируют спрос на них среди организаций. Более того, растущая потребность в улучшенном визуальном контенте и графике с большим объемом памяти расширяет рынок.
Узнайте больше о ключевых сегментах, формирующих этот рынок
Загрузите бесплатный образец
Прогнозируется, что в период с 2019 по 2025 год сегмент программного обеспечения будет расширяться со среднегодовым темпом более 48 %, что обусловлено растущим спросом производителей на индивидуальные решения на основе искусственного интеллекта. Развернув правильное сочетание решений искусственного интеллекта, производители могут повысить свою операционную эффективность, ускорить процессы, повысить гибкость и оптимизировать операции. Было подсчитано, что ИИ может снизить эксплуатационные расходы на 20% и повысить производительность труда более чем на 70%. Он также может помочь производителям увеличить свои продажи, позволяя производителям разрабатывать индивидуальные продукты для клиентов.
Прогнозируется, что ИИ в сегменте производственных услуг продемонстрирует рост примерно на 54% в течение следующих 7 лет, что обусловлено ростом интеграция и внедрение ИИ-решений. Недостаток квалифицированных специалистов в отрасли наряду с растущим спросом на сторонних поставщиков услуг способствуют расширению рынка. Более того, растущая потребность производителей сосредоточиться на основных бизнес-компетенциях ускоряет развитие рынка услуг.
В 2018 году машинное обучение заняло более 47 % доли рынка искусственного интеллекта в производстве. Эта технология используется в обрабатывающей промышленности в связи с растущими потребностями в обеспечении управления качеством на каждом этапе производственного процесса. ML прогнозирует качество продукта на ранних стадиях производства с высокой степенью точности. Он обнаруживает мельчайшие отклонения от идеальных стандартов продукта, а его алгоритмы самообучения позволяют обнаруживать ошибки, которые ранее были неизвестны.
По прогнозам, среднегодовой темп роста в сегменте технологий контекстного распознавания к 2025 году составит около 41 %. для очень гибких производственных процессов способствует внедрению систем контекстной осведомленности. Эта технология одновременно повышает доступность и эффективность современных производственных систем. Это обеспечивает самоадаптацию для поддержки колебаний параметров процесса, направленную на повышение гибкости и эффективности. Это также позволяет эффективно приобретать знания и совместное использование для поддержки обслуживания, повышение доступности производственных систем.
По оценкам, к 2025 году на приложение управления качеством будет приходиться 20 % доли ИИ на производственном рынке. Растущая конкуренция в сфере производства способствует развитию технологий ИИ. как ключевое отличие для обеспечения контроля качества.Отсутствие качества создает серьезные риски для эффективности деятельности и конкурентоспособности компании на рынке, что приводит к высоким затратам компании. Это побуждает производственные компании внедрять глубокое обучение и платформы машинного обучения для укрепления существующей инфраструктуры и упреждающего выявления ошибок и усиления; ошибки, которые могут ослабить производственную цепочку и качество продукции.
В период с 2019 по 2025 год среднегодовой темп роста сегмента движения материалов составит 43 %. Поскольку найти квалифицированную рабочую силу становится все труднее Чтобы нанимать и удерживать, компании переходят на решения по перемещению машин на основе искусственного интеллекта, позволяющие решать трудовые задачи, обеспечивая при этом производительность и прибыльность.
Энергетика и amp; В сегменте конечного потребления электроэнергии, скорее всего, к 2025 году рост составит более 41,2%. Компании инвестируют в технологии искусственного интеллекта из-за их способности учиться и адаптироваться к меняющейся среде. Эта технология позволит энергетическим компаниям прогнозировать спрос на энергию и ее выработку на основе прогноза погоды. Это уменьшит зависимость от резервных механизмов прогнозирования & управление колебаниями производства. Скорость и сложный характер задачи стимулируют использование передовых технологий искусственного интеллекта в производственном секторе.
Тяжелый металл и amp; машиностроительная промышленность намерена достичь среднегодового темпа роста около 43% в течение следующих 7 лет. Игроки, работающие в жанре хэви-метал & Машиностроительный сектор использует технологии искусственного интеллекта для оптимизации потребления сырья, снижения затрат на плавку и обеспечения качества готовой продукции. Это позволяет производителям строить точные модели на основе предыдущего потребления сырья. Это сокращает количество потребляемого сырья, что позволяет значительно снизить затраты, когда в качестве сырья используются драгоценные металлы, такие как золото, цинк или медь.
Азиатско-Тихоокеанский регион доминировал на рынке ИИ на производственном рынке с долей около 43% в Ожидается, что высокоразвитые производственные предприятия в таких странах, как Япония, Южная Корея и Китай, будут стимулировать спрос на региональном рынке. Быстрое внедрение революции Индустрии 4.0 в регионе также способствует внедрению решений искусственного интеллекта. Более того, растущие инвестиции в технологии искусственного интеллекта в развивающихся странах, таких как Индия и Китай, способствуют увеличению доходов рынка.
На рынке Северной Америки, вероятно, будут наблюдаться те же тенденции роста, что и в Азиатско-Тихоокеанском регионе, и его среднегодовой темп роста составит 43 %. в течение прогнозируемого периода времени. Растущие инвестиции компаний в модернизацию своих производственных мощностей способствуют росту рынка. Раннее внедрение различных передовых технологий, таких как Интернет вещей, также способствует проникновению производственных систем с поддержкой искусственного интеллекта. Кроме того,усилия правительства по возвращению производственных операций в Северную Америку поддерживают использование технологий искусственного интеллекта в производственном секторе.
Доля искусственного интеллекта на производственном рынке
Многонациональные игроки, такие как< /p>
- NVIDIA
- Intel
- IBM
вкладывает значительные средства в разработку новых и высокопроизводительных корпоративных решений искусственного интеллекта . Крупнейшие игроки рынка искусственного интеллекта в производстве формируют партнерские отношения с различными технологическими игроками для разработки новых предложений продуктов. С ростом внедрения производственных технологий Индустрии 4.0 спрос на чипы искусственного интеллекта значительно вырос, что побуждает традиционных производителей чипов инвестировать в корпоративные решения. Они также приобретают новые стартапы, работающие над машинным обучением, чтобы укрепить свои позиции на рынке.
Этот отчет об исследовании рынка искусственного интеллекта в производственном секторе включает в себя подробный обзор отрасли с оценками и оценками. прогноз с точки зрения отгрузки в единицах и выручки в долларах США с 2016 по 2025 год для следующих сегментов
Нажмите здесь, чтобы купить раздел этого отчета
Рынок по компонентам
- Аппаратное обеспечение
- Процессор
- Программируемая пользователем вентильная матрица (FPGA)
- Интегральные схемы специального назначения (ASIC)
- Процессор управления (ЦП)
- Графика Процессор (GPU)
- Память
- Процессор
- Решения
- Программное обеспечение
- Платформы искусственного интеллекта
- Интерфейсы прикладных программ (API)
- Услуги
- Управляемые услуги
- Профессиональные услуги< /li>
Рынок по технологиям
- Машинное обучение (ML)
- Компьютерное зрение
- Узнавание контекста
- Обработка естественного языка (NLP)
Рынок, по приложениям
- Управление качеством
- Прогнозное обслуживание и amp; осмотр оборудования
- Перемещение материалов
- Планирование производства
- Кибербезопасность
- Полевые услуги
Рынок,По конечному использованию
- Полупроводники и усилители; электроника
- Энергетика и усилители; власть
- Фармацевтика и amp; химическая
- Автомобильная
- Тяжелые металлы и amp; машиностроение
- Пищевая промышленность и производство; напитки
- Другое
Вышеуказанная информация предоставлена для следующих регионов и стран
- Северная Америка
- США
- Канада
- Европа
- Германия
- Великобритания
- Франция li>
- Италия
- Испания
- Нидерланды
- Азиатско-Тихоокеанский регион
- Австралия
- Китай
- Индия
- Япония
- Южная Корея
- Тайвань
< li>Латинская Америка - Мексика
- Бразилия
- MEA
- ОАЭ
- Израиль
- Южная Африка
Оглавление
< strong>Содержание отчета
Глава 1. Методология и amp; Область применения
1.1. Методика
1.1.1. Первичное исследование данных
1.1.2. Статистическая модель и прогноз
1.1.3. Отраслевая информация и проверка
1.1.4. Область применения
1.1.5. Определения
1.1.6. Методология и параметры прогноза
1.2. Источники данных
1.2.1. Вторичный
1.2.1.1. Платная
1.2.1.2. Публичный
1.2.2. Основная
Глава 2. Краткое содержание
2.1. ИИ в обрабатывающей промышленности 360º краткий обзор, 2016 – 2025 гг.
2.2. Тенденции бизнеса
2.3. Региональные тенденции
2.4. Тенденции компонентов
2.4.1.Тенденции в области аппаратного обеспечения
2.4.1.1. Тренд процессоров
2.4.2. Тенденции в области программного обеспечения
2.4.3. Тенденции обслуживания
2.5. Технологические тенденции
2.6. Тенденции применения
2.7. Тенденции конечного использования
Глава 3. ИИ в обрабатывающей промышленности
3.1. Введение
3.2. Сегментация отрасли
3.3. Отраслевой ландшафт, 2016 г. – 2025 год
3.3.1. Рынок ИИ-процессоров
3.3.2. ИИ на производственном рынке
3.4. Анализ отраслевой экосистемы
3.5. ИИ в эволюции производства
3.6. Нормативно-правовая база
3.6.1. Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA)
3.6.2. Стандарт безопасности данных индустрии платежных карт (PCI DSS)
3.6.3. Стандарты Североамериканской корпорации по надежности электроснабжения (NERC)
3.6.4. Федеральный закон об управлении информационной безопасностью (FISMA)
3.6.5. Закон Грэмма-Лича-Блайли (GLB) 1999 года
3.6.6. Закон Сарбейнса-Оксли 2022 года
3.7. Технологический и инновационный ландшафт
3.8. Варианты использования
3.8.1. За пределами завода
3.8.1.1. Инженерное дело
3.8.1.2. Управление цепочкой поставок
3.8.2. Внутри завода
3.8.2.1. Производство
3.8.2.2. Техническое обслуживание
3.8.2.3. Качество
3.8.2.4. Логистика
3.9. Сравнение цен на ИИ-процессоры
3.10. Воздействующие силы отрасли
3.10.1. Драйверы роста
3.10.1.1. Увеличение венчурных инвестиций в ИИ
3.10.1.2. Экспоненциальный рост цифровых данных
3.10.1.3. Быстрое внедрение промышленной революции 4.0
3.10.1.4. Изменение поведения и спроса клиентов
3.10.2. Промышленные ловушки & задачи
3.10.2.1. Приложения, чувствительные к задержке
3.10.2.2. Недостаток квалифицированных специалистов
3.11. Анализ потенциала роста
3.12. Анализ Портера
3.13. Анализ PESTEL
Глава 4. Конкурентная среда, 2018 год
4.1. Введение
4.2. Крупнейшие игроки рынка, 2018 год
4.2.1. NVIDIA
4.2.2. Интел
4.2.3. IBM
4.2.4. АРМ
4.2.5. Google
4.3. Лидеры инноваций, 2018 год
4.3.1. Аналитика опроса
4.3.2. Соколиная охота
4.3.3. Графкор
4.3.4. Посадка ИИ
Глава 5.ИИ на производственном рынке по компонентам
5.1. Ключевые тенденции по компонентам
5.2. Аппаратное обеспечение
5.2.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.2.2. Процессор
5.2.2.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.2.2.2. Программируемая пользователем вентильная матрица (FPGA)
5.2.2.2.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.2.2.3. Интегральная схема специального назначения (ASIC)
5.2.2.3.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.2.2.4. Центральный процессор (ЦП)
5.2.2.4.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.2.2.5. Графический процессор (ГП)
5.2.2.5.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.2.3. Память
5.2.3.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.3. Решения
5.3.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.3.2. Программное обеспечение
5.3.2.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.3.3. Платформы искусственного интеллекта
5.3.3.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.3.4. Программный интерфейс приложения (API)
5.3.4.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.4. Услуги
5.4.1. Оценка и прогноз рынка, 2016-2025 гг.
5.4.2. Управляемые услуги
5.4.2.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 год
5.4.3. Профессиональные услуги
5.4.3.1. Оценка и прогноз рынка, 2016 г. – 2025 г.
Глава 6. ИИ на производственном рынке по технологиям
6.1. Ключевые тенденции по технологиям
6.2. Машинное обучение
6.2.1. Оценка и прогноз рынка, 2016-2025 гг.
6.3. Компьютерное зрение
6.3.1. Оценка и прогноз рынка, 2016-2025 гг.
6.4. Осведомленность о контексте
6.4.1. Оценка и прогноз рынка, 2016-2025 гг.
6.5. Обработка естественного языка (НЛП)
6.5.1. Оценки и прогнозы рынка, 2016–2025 гг.
Глава 7. ИИ на производственном рынке, по приложениям
7.1. Ключевые тенденции по приложениям
7.2. Управление качеством
7.2.1. Оценка и прогноз рынка, 2016-2025 гг.
7.3. Плановое техническое обслуживание и осмотр оборудования
7.3.1. Оценка и прогноз рынка, 2016-2025 гг.
7.4. Движение материалов
7.4.1.Оценка и прогноз рынка, 2016-2025 гг.
7.5. Планирование производства
7.5.1. Оценки и прогнозы рынка, 2016 г. – 2025
7.6. Кибербезопасность
7.6.1. Оценки и прогнозы рынка, 2016 г. – 2025
7.7. Выездное обслуживание
7.7.1. Оценки и прогнозы рынка, 2016 г. – 2025 г.
Глава 8. ИИ на производственном рынке по конечному использованию
8.1. Ключевые тенденции по конечному использованию
8.2. Полупроводниковый усилитель; электроника
8.2.1. Оценка и прогноз рынка, 2016-2025 гг.
8.3. Энергия и усилитель; мощность
8.3.1. Оценка и прогноз рынка, 2016-2025 гг.
8.4. Фармацевтика и amp; химические
8.4.1. Оценка и прогноз рынка, 2016-2025 гг.
8.5. Автомобиль
8.5.1. Оценки и прогнозы рынка, 2016 г. – 2025
8.6. Тяжелые металлы и усилители; машиностроение
8.6.1. Оценки и прогнозы рынка, 2016 г. – 2025
8.7. Еда и усилитель; напитки
8.7.1. Оценки и прогнозы рынка, 2016 г. – 2025
8.8. Прочее
8.8.1. Оценки и прогнозы рынка, 2016 г. – 2025 г.
Глава 9. ИИ на производственном рынке по регионам
9.1. Ключевые тенденции по регионам
9.2. Северная Америка
9.2.1. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.2.2. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.2.2.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.2.2.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.2.2.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025 год
9.2.2.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025 год
9.2.3. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025 год
9.2.4. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025 год
9.2.5. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.2.6. США
9.2.6.1. Ключевые инициативы и новости
9.2.6.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.2.6.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.2.6.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.2.6.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.2.6.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025
9.2.6.3.3.Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025 год
9.2.6.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025 год
9.2.6.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.2.6.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.2.7. Канада
9.2.7.1. Ключевые инициативы и новости
9.2.7.2. Оценки и прогнозы рынка, 2016–2025 гг.
9.2.7.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.2.7.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.2.7.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.2.7.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025 год
9.2.7.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025 год
9.2.7.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025
9.2.7.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025 год
9.2.7.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.3. Европа
9.3.1. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.3.2. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.3.2.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.3.2.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.3.2.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025 год
9.3.2.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025 год
9.3.3. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025 год
9.3.4. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025 год
9.3.5. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.3.6. Германия
9.3.6.1. Ключевые инициативы и новости
9.3.6.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.3.6.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.3.6.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.3.6.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.3.6.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025 год
9.3.6.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025 год
9.3.6.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025 год
9.3.6.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.3.6.6.Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.3.7. Великобритания
9.3.7.1. Ключевые инициативы и новости
9.3.7.2. Оценки и прогнозы рынка, 2016–2025 гг.
9.3.7.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.3.7.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.3.7.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.3.7.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025 год
9.3.7.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025 год
9.3.7.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025
9.3.7.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.3.7.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.3.8. Франция
9.3.8.1. Ключевые инициативы и новости
9.3.8.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.3.8.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.3.8.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.3.8.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.3.8.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025
9.3.8.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025
9.3.8.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025 год
9.3.8.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.3.8.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.3.9. Италия
9.3.9.1. Ключевые инициативы и новости
9.3.9.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.3.9.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.3.9.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025
9.3.9.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025
9.3.9.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025
9.3.9.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025
9.3.9.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025
9.3.9.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.3.9.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025
9.3.10. Испания
9.3.10.1. Ключевые инициативы и новости
9.3.10.2. Рыночные оценки и прогнозы,2016 - 2025
9.3.10.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025
9.3.10.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025
9.3.10.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025
9.3.10.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025
9.3.10.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025
9.3.10.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025
9.3.10.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.3.10.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025
9.3.11. Нидерланды
9.3.11.1. Ключевые инициативы и новости
9.3.11.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.3.11.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025
9.3.11.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025
9.3.11.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025
9.3.11.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025
9.3.11.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025
9.3.11.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025
9.3.11.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.3.11.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.4. Азиатско-Тихоокеанский регион
9.4.1. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.4.2. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.4.2.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.4.2.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.4.2.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025 год
9.4.2.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025 год
9.4.3. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025 год
9.4.4. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025 год
9.4.5. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.4.6. Австралия
9.4.6.1. Ключевые инициативы и новости
9.4.6.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.4.6.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.4.6.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.4.6.3.1.1. Рыночные оценки и прогнозы,по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.4.6.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025 год
9.4.6.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025 год
9.4.6.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025
9.4.6.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.4.6.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.4.7. Китай
9.4.7.1. Ключевые инициативы и новости
9.4.7.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.4.7.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.4.7.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.4.7.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.4.7.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025 год
9.4.7.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025 год
9.4.7.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025 год
9.4.7.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.4.7.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.4.8. Индия
9.4.8.1. Ключевые инициативы и новости
9.4.8.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.4.8.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.4.8.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025 год
9.4.8.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025 год
9.4.8.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025 год
9.4.8.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025 год
9.4.8.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025 год
9.4.8.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.4.8.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025 год
9.4.9. Япония
9.4.9.1. Ключевые инициативы и новости
9.4.9.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.4.9.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025 год
9.4.9.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025
9.4.9.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025
9.4.9.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025
9.4.9.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам,2016 год – 2025
9.4.9.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025
9.4.9.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.4.9.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025
9.4.10. Южная Корея
9.4.10.1. Ключевые инициативы и новости
9.4.10.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.4.10.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025
9.4.10.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025
9.4.10.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025
9.4.10.3.2. Оценки и прогнозы рынка по решениям, 2016 г. – 2025
9.4.10.3.3. Оценки и прогнозы рынка по услугам, 2016 г. – 2025
9.4.10.4. Оценки и прогнозы рынка по технологиям, 2016 г. – 2025
9.4.10.5. Оценки и прогнозы рынка по приложениям, 2016 г. – 2025
9.4.10.6. Оценки и прогнозы рынка по конечному использованию, 2016 г. – 2025
9.4.11. Тайвань
9.4.11.1. Ключевые инициативы и новости
9.4.11.2. Оценка и прогноз рынка, 2016–2025 гг.
9.4.11.3. Оценки и прогнозы рынка по компонентам, 2016 г. – 2025
9.4.11.3.1. Оценки и прогнозы рынка по оборудованию, 2016 г. – 2025
9.4.11.3.1.1. Оценки и прогнозы рынка по процессорам, 2016 г. – 2025
9.4.11.3.2. Рыночные оценки и f4.11. Тайвань
9.4.11.1. Ключевые инициативы и новости