Глобальное машинное обучение на рынке производства По стадии производства (предпроизводство, постпроизводство), По области применения (профилактическое обслуживание, контроль качества и инспекция, прогнозирование спроса, оптимизация цепочки поставок, оптимизация процессов, управление запасами), По конечному пользователю (автомобилестроение, электроника, аэрокосмическая и оборонная промышленность,

Размер и прогноз рынка машинного обучения в производстве

Размер рынка машинного обучения в производстве оценивался в 892,24 млн долларов США в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 7383,03 млн долларов США к 2031 году, растущий со среднегодовым темпом роста 33,35% с 2024 по 2031 год.

• Машинное обучение (МО) производит революцию в производстве, позволяя компьютерам учиться на огромных объемах данных и оптимизировать процессы.
• Алгоритмы МО анализируют данные датчиков с оборудования, историческую производственную информацию и проверки контроля качества для выявления закономерностей и прогнозирования результатов.
• Прогностическое обслуживание позволяет обслуживать оборудование до возникновения поломок, сокращая время простоя и затраты. МО оптимизирует производственные линии, минимизируя отходы и максимизируя эффективность.
• Оно улучшает контроль качества, автоматически обнаруживая дефекты в режиме реального времени, гарантируя более высокое качество продукции.
• Машинное обучение позволяет производителям принимать решения на основе данных, что приводит к более оптимизированному, экономически эффективному и высококачественному процессу производства.

Глобальная динамика машинного обучения в производственном рынке

Ключевая динамика рынка, которая формирует машинное обучение на производственном рынке, включает

Ключевые рыночные Драйверы

• Растущий спрос на автоматизациюПотребности в эффективности и снижении затрат в производстве удовлетворяются за счет растущего внедрения технологий автоматизации. Решающую роль в этом играют алгоритмы машинного обучения, позволяющие решать такие задачи, как автоматизация роботизированных процессов, оптимизация производственных линий и улучшение контроля качества.
• Растущее внедрение промышленного Интернета вещейОгромные объемы данных с датчиков, встроенных в машины и на всех заводах, генерируются благодаря широкому внедрению промышленного Интернета вещей (IIoT). Затем эти данные используются алгоритмами машинного обучения для выявления закономерностей, прогнозирования отказов оборудования и оптимизации графиков технического обслуживания.
• Государственные инициативы и финансированиеПотенциал машинного обучения в производстве все чаще признается правительствами по всему миру. Это признание приводит к реализации поддерживающих политик, программ финансирования и исследовательских инициатив, которые ускоряют разработку и внедрение этих технологий.
• Фокус на повышении эффективности и устойчивостипроизводственный сектор испытывает давление, чтобы стать более эффективным и устойчивым. Наблюдается использование алгоритмов машинного обучения для оптимизации использования ресурсов, сокращения отходов и минимизации потребления энергии, что способствует более экологически чистому производственному процессу.

Основные проблемы

• Сбор и подготовка данных большие объемы высококачественных данных необходимы для обучения эффективных моделей машинного обучения. Однако производственные среды часто генерируют разрозненные или непоследовательные данные, требующие значительных усилий по сбору, интеграции и очистке данных, прежде чем их можно будет эффективно использовать.
• Объясняемость и доверие к модели алгоритмы машинного обучения могут быть сложными, что затрудняет понимание того, как они приходят к своим решениям. Такое отсутствие прозрачности может подорвать доверие к их рекомендациям, особенно для критически важных производственных процессов. Кроме того, нормативные требования в некоторых отраслях могут потребовать четких объяснений для решений, принимаемых на основе ИИ.
• Развитие квалифицированной рабочей силы Внедрение и поддержка решений машинного обучения требует квалифицированной рабочей силы с опытом в области науки о данных, машинного обучения и знаниями предметной области производственных процессов. Дефицит талантов в этих областях может стать существенным препятствием для более широкого внедрения машинного обучения в производство.

Основные тенденции

• Расширение за пределы предиктивного обслуживания Хотя предиктивное обслуживание остается основным приложением, машинное обучение на производственном рынке демонстрирует расширение в более сложные области. Это включает оптимизацию процессов для повышения эффективности, контроль качества в реальном времени с минимальным вмешательством человека и даже интеграцию автономных роботов на производственных участках.
• Растущее внимание к интеграции и управлению данными Поскольку машинное обучение в значительной степени опирается на огромные объемы данных, наблюдается тенденция к улучшению методов интеграции и управления данными. Это подразумевает бесперебойный сбор данных из различных источников, таких как датчики, производственные линии и системы планирования ресурсов предприятия (ERP), чтобы гарантировать качество и доступность данных для алгоритмов машинного обучения.
• Изменение нормативной базы и проблемы кибербезопасности С ростом внедрения машинного обучения нормативная база постоянно меняется для решения проблем, связанных с конфиденциальностью данных, объяснимостью решений ИИ и потенциальными предубеждениями в алгоритмах. Кроме того, активно решаются проблемы кибербезопасности для защиты конфиденциальных производственных данных и предотвращения сбоев.

Глобальный региональный анализ машинного обучения на рынке производства

Вот более подробный региональный анализ машинного обучения на рынке производства

Северная Америка

• Северная Америка может похвастаться сильной технологической базой с хорошо устоявшейся технологической отраслью, обладающей опытом в области искусственного интеллекта и науки о данных, что стимулирует инновации в области машинного обучения для производства.
• Раннее внедрение машинного обучения наблюдалось среди производственных компаний в Северной Америке, что дало им преимущество в получении выгод и дальнейшем развитии.
• Правительственные инициативы и программы финансирования в Северной Америке поощряют исследования и разработки в области машинного обучения для производства.
• В Северной Америке находится значительный производственный сектор с высоким уровнем инвестиций, что создает сильный рынок для передовых решений, таких как машинное обучение. Все это позволяет региону удерживать заметную долю рынка.

Европа

• В Европе имеется мощная промышленная база с долгой историей производства. Сложившиеся отрасли хорошо подготовлены к внедрению и интеграции машинного обучения для повышения эффективности.
• Инициативы автоматизации и Индустрии 4.0 являются приоритетными для европейских производителей, что делает машинное обучение естественным инструментом для оптимизации процессов и возможностей рабочей силы.
• Доверие к безопасности данных поддерживается надежными правилами конфиденциальности данных, такими как GDPR в Европе, что имеет решающее значение для успешного внедрения машинного обучения.

Глобальный рынок машинного обучения на производствеанализ сегментации

Глобальный рынок машинного обучения на производстве сегментирован на основе стадии производства, области применения, конечных пользователей и географии.

Рынок машинного обучения на производстве по стадии производства

• Предпроизводство
• Постпроизводство

На основе стадии производства рынок сегментируется на предпроизводство и постпроизводство. Предполагается, что предпроизводственная стадия занимает наибольшую долю рынка на рынке машинного обучения в производстве. Этот сегмент охватывает такие виды деятельности, как разработка продукта, планирование и закупка материалов, все из которых значительно выигрывают от возможностей оптимизации машинного обучения.

Машинное обучение на рынке производства, по применению

• Прогностическое обслуживание
• Контроль качества и инспекция
• Прогнозирование спроса
• Оптимизация цепочки поставок
• Оптимизация процессов
• Управление запасами

В зависимости от применения рынок разделяется на прогностическое обслуживание, контроль качества и инспекцию, прогнозирование спроса, оптимизацию цепочки поставок, оптимизацию процессов и управление запасами. Прогностическое обслуживание в настоящее время занимает наибольшую долю рынка в приложениях машинного обучения для производства. Это обусловлено значительной экономией средств и улучшением времени безотказной работы, достигнутыми за счет прогнозирования сбоев оборудования и упреждающего планирования технического обслуживания.

Машинное обучение на рынке производства по конечным пользователям

• Автомобилестроение
• Электроника
• Авиационно-космическая и оборонная промышленность
• Фармацевтика
• Продукты питания и напитки
• Потребительские товары
• Химия
• Тяжелое машиностроение
• Текстиль и одежда

На основе конечных пользователей рынок классифицируется на автомобилестроение, электронику, аэрокосмическую и оборонную промышленность, фармацевтику, продукты питания и напитки, потребительские товары, химию, тяжелое машиностроение и текстиль и одежда. В настоящее время автомобильная промышленность, по оценкам, занимает самую большую долю рынка машинного обучения для производства. Это доминирование можно объяснить значительным акцентом на оптимизацию дизайна, автоматизацию сборочных линий и персонализацию функций автомобиля с помощью технологий машинного обучения.

Машинное обучение на рынке производства по географии

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Остальной мир

На основе географии рынок машинного обучения на производстве классифицируется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион и Остальной мир. Наибольшая доля рынка приходится на Северную Америку. Это доминирование объясняется многочисленными технологическими гигантами и стартапами, стимулирующими исследования и внедрение технологий машинного обучения в производственном секторе.

Ключевые игроки

Отчет об исследовании «Машинное обучение на рынке производства» предоставит ценную информацию с акцентом на мировой рынок, включая некоторых основных игроков, таких как Rockwell Automation, SAP, IBM, Intel, Siemens, GE, Micron Technology, Nvidia и Sight Machines.

Наш анализ рынка включает раздел, специально посвященный таким основным игрокам, в котором наши аналитики дают обзор финансовых отчетов каждого игрока, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ. Раздел конкурентной среды также включает ключевые стратегии развития, анализ доли рынка и анализ позиционирования на рынке указанных выше игроков во всем мире.

Последние разработки в области машинного обучения на рынке производства

• В январе 2022 года компания Acquia представила усовершенствованные модели машинного обучения для розничной торговли для своей платформы данных о клиентах с целью повышения ценности жизненного цикла клиентов. С этим запуском компания стремилась предоставить ритейлерам целостное представление о своем бизнесе. Acquia предоставляет помощь в понимании рычагов в рамках их усилий по маркетингу и продажам.
• В апреле 2021 года корпорация Microsoft запустила открытую базу данных для здравоохранения и геномики, транспорта, труда и экономики, населения и безопасности и других областей с целью повышения точности моделей машинного обучения, использующих общедоступные наборы данных. Более того, фирма может предоставлять гипермасштабные аналитические данные за счет использования Azure Open Datasets в сочетании с решениями Azure для аналитики данных и машинного обучения, что повышает продажи машинного обучения как услуги.

Область отчета

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе Конкурентная среда, которая включает рыночный рейтинг основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и приобретения за последние пять лет профилируемых компаний Обширные профили компаний, включающие компании обзор, информация о компании, сравнительный анализ продукции и SWOT-анализ для основных игроков рынка Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий (включая возможности и движущие силы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов). Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера. Предоставляет представление о рынке с помощью сценария динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможностей роста рынка в ближайшие годы. 6-месячная поддержка аналитиков после продажи.

Настройка отчета

В случае возникновения каких-либо проблем свяжитесь с нашей командой по продажам, которая обеспечит выполнение ваших требований.