Dirbtinis intelektas gamybos rinkoje 2020 m. Pasaulinės pramonės tendencijos Augimo dinamika iki 2025 m

Selbyville, Delaveras, Jungtinės Valstijos, 4 m. Lapkričio 2020 d. („Wiredrelease“) Global Market Insights, Inc -: AI gamybos rinkos augime siejama su labai pažangiomis gamybos įmonėmis tokiose šalyse kaip Kinija, Japonija ir Pietų Korėja. Platus 4.0 pramonės technologijų pritaikymas taip pat skatina naudoti AI sprendimus. Numatoma, kad prognozuojamu laikotarpiu Europos dirbtinis intelektas gamybos rinkoje išaugs daugiau nei 44% CAGR. Didelės žinomų regiono automobilių gamintojų investicijos į pažangias gamybos technologijas įtraukia rinkos augimą. Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas pirmauja dirbtinio intelekto srityje gamybos srityje, turėdamas daugiau nei 43% rinkos dalies 2018 m.

Gamybos srityje dirbtinį intelektą dominuoja dideli žaidėjai, tokie kaip „Nvidia“ ir „Intel“. Šios įmonės daug investuoja į našių įmonių sprendimų kūrimą. Rinkoje veikiantys startuoliai vykdo lėšų rinkimo veiklą, siekdami išplėsti savo veiklą užsienio rinkose. Pavyzdžiui, 2018 m. Rugpjūčio mėn. „Canvass Analytics“ iš „Gradient Ventures“ surinko daugiau nei 5 mln. USD, kad vykdytų agresyvias pardavimo strategijas, kad išplėstų savo rinką Europoje, Azijoje ir Šiaurės Amerikos regionuose.

Gaukite šios tyrimo ataskaitos pavyzdinę kopiją @ https://www.decresearch.com/request-sample/detail/3124

Manoma, kad dirbtinis intelektas 16 m. Gamybos rinkoje viršys 2025 mlrd. USD. Didėjančios rizikos kapitalo investicijos skatina AI augimą gamybos rinkoje. Tikimasi, kad 2016 m. Pasaulinės investicijos į dirbtinio intelekto kraštovaizdį viršys 12 mlrd. USD. Sandorių vertė taip pat išaugo eksponentiškai - daugiau nei 60% investicijų vedė skaitmeniniai čiabuviai ir technologijų žaidėjai. Skaitmeninių duomenų prieinamumas taip pat skatina naudoti intelektinės intelekto sistemas gamybos sektoriuje. Numatoma, kad iki 2020 m. Kas sekundę bus sukurta daugiau nei 1.7 megabaito naujų duomenų. Tai skatina įmones naudoti AI technologijas ir pažangius duomenų analizės sprendimus tarp gamintojų.

Spartus 4.0 pramonės technologijų plitimas skatina dirbtinio intelekto augimą gamybos rinkoje. Didėjantis gamintojų poreikis sumažinti savo veiklos sąnaudas ir padidinti produktyvumą yra pagrindinis veiksnys, lemiantis 4.0 pramonės pritaikymą. Pažangios technologijos padidina produktyvumą ir sutrumpina produktų pateikimo į rinką laiką. Tai leido gamintojams numatyti klientų poreikius ir realiu laiku suderinti savo veiklą su klientų reikalavimais. Šie sprendimai leidžia atlikti rentabilias ir patikimas operacijas be didelių kapitalo investicijų.

Aparatinės įrangos rinka turi daugiau nei 57% dirbtinio intelekto akcijų gamybos rinkoje. Augimas susijęs su didėjančiu PG procesorių poreikiu įvairiose pramonės šakose. GPU procesoriai dominuoja dirbtinio intelekto procesorių rinkoje, turėdami daugiau nei 45% rinkos. Didėjantis didelių apdorojimo galimybių ir patobulinto vaizdinio turinio poreikis skatina GPU naudoti gamybos pramonėje. Prognozuojama, kad dirbtinio intelekto platformų rinka per numatytą laikotarpį augs eksponentiškai. Didėjantis individualizuotų sprendimų poreikis skatina gamintojus integruoti dirbtinio intelekto technologijas į savo gamybos įrenginius. Dirbtinio intelekto platformos siūlo iš anksto sukurtus algoritmus su neįmantriomis darbo eigomis ir funkcijomis, kurios leidžia reikalingiems duomenims lengvai prisijungti prie galutinių sprendimų.

Mašinų mokymosi rinka sudarė daugiau kaip 47% dirbtinio intelekto pajamų gamybos rinkoje 2018 m. Ši technologija naudojama siekiant užtikrinti kokybės valdymą kiekviename gamybos proceso etape. Tai labai tiksliai numato produkto kokybę ankstyvose gamybos stadijose. Tikimasi, kad kompiuterinės regos rinka išaugs 45% CAGR per prognozuojamą laiką. Automatikos augimas ir platus IoT sistemų pritaikymas skatina ją naudoti gamybos pramonėje.

Prognozuojama, kad per numatytą laiką medžiagų judėjimo rinka išaugs daugiau nei 43% CAGR. Kvalifikuotą darbo jėgą išlaikyti ir įdarbinti tampa vis sudėtingiau, todėl įmonės siekia pereiti prie dirbtiniu intelektu pagrįstų mašinų judėjimo sprendimų, kad galėtų valdyti darbo problemas, kad užtikrintų efektyvumą ir pelningumą. Tikimasi, kad numatomasis AI numatomasis techninės priežiūros ir mašinų tikrinimo segmentas gamybos srityje padidės daugiau nei 44% CAGR per prognozuojamą laiką. Gamybos įmonėms daromas spaudimas didinti produktyvumą, todėl techninė priežiūra tapo svarbiausiu veiksniu siekiant padidinti sąnaudų taupymą ir efektyvumą. Numatoma, kad mašinos prastovos išlaidos viršys 647 mlrd. USD per metus. Ši technologija panaikina poreikį periodiškai išjungti mašinas, kad būtų galima imtis prevencinių priemonių.

Prašymas pritaikyti @ https://www.decresearch.com/roc/3124

Prognozuojama, kad numatomu laikotarpiu energijos ir energetikos sektorius augs daugiau kaip 41.2% CAGR. Bendrovės investuoja į dirbtinio intelekto technologijas dėl jų gebėjimo prisitaikyti prie besikeičiančios aplinkos. Tai leidžia energijos gamybos organizacijoms tiksliai nustatyti energijos poreikį, sumažinant priklausomybę nuo atsarginių mechanizmų. Manoma, kad sunkiųjų metalų ir mašinų pramonė prognozuojamu laikotarpiu užfiksuos daugiau nei 43% augimo tempą. Bendrovės, esančios sunkiųjų metalų mašinų sektoriuje, naudojasi technologijomis, siekdamos optimizuoti žaliavų suvartojimą ir pagerinti lydalo kaštus, kad užtikrintų reikšmingą sąnaudų taupymą.

Pagrindiniai dirbtinio intelekto pardavėjai gamybos rinkoje yra šie: pažangūs mikro prietaisai, „Canvas Analytics“, „General Vision“, „Graphcore“, IBM, „Landing AI“, SAP, „Sight Machine“, „UBTECH Robotics“, „Oracle“, „Progress“ programinė įranga, „Qualcomm“, „Microsoft“, „Nvidia“, „Intel“, „Google“, „Falkonry“, AWS ir „Vicarious“.

Ataskaitos turinys (TOC):

3 skyrius. Dirbtinis intelektas gamybos rinkos įžvalgose

3.1. Įvadas

3.2. Pramonės segmentavimas

3.3. Pramonės kraštovaizdis, 2016 - 2025 m

3.3.1. PG procesorių rinka

3.3.2. PG gamybos rinkoje

3.4. Pramonės ekosistemų analizė

3.5. PG gamybos evoliucijoje

3.6. Reguliavimo kraštovaizdis

3.6.1. Sveikatos draudimo perkėlimo ir atskaitomybės įstatymas (HIPAA)

3.6.2. Mokėjimo kortelių pramonės duomenų saugumo standartas (PCI DSS)

3.6.3. Šiaurės Amerikos elektros patikimumo korporacijos (NERC) standartai

3.6.4. Federalinis informacijos saugumo valdymo įstatymas (FISMA)

3.6.5. 1999 m. „Gramm-Leach-Bliley Act“ (GLB) įstatymas

3.6.6. 2022 m. Sarbanes-Oxley aktas

3.7. Technologijų ir inovacijų kraštovaizdis

3.8. Naudojimo atvejai

3.8.1. Už gamyklos ribų

3.8.1.1. Inžinerija

3.8.1.2. Tiekimo grandinės valdymas

3.8.2. Gamyklos viduje

3.8.2.1. Gamyba

3.8.2.2. Palaikymas

3.8.2.3. Kokybė

3.8.2.4. logistika

3.9. PG procesorių kainų palyginimas

3.10. Pramonės smūgio jėgos

3.10.1. Augimo varikliai

3.10.1.1. Didėjantis rizikos kapitalo investavimas į PG

3.10.1.2. Eksponentinis skaitmeninių duomenų augimas

3.10.1.3. Greitas pramonės revoliucijos 4.0 pritaikymas

3.10.1.4. Keičiantis klientų elgesiui ir paklausai

3.10.2. Pramonės spąstai ir iššūkiai

3.10.2.1. Delsai jautrios programos

3.10.2.2. Kvalifikuotų specialistų trūkumas

3.11. Augimo potencialo analizė

3.12. Porterio analizė

3.13. PESTEL analizė

4 skyrius. Konkurencinis kraštovaizdis, 2018 m

4.1. Įvadas

4.2. Pagrindiniai rinkos žaidėjai, 2018 m

4.2.1. NVIDIA

4.2.2 "Intel"

4.2.3. IBM

4.2.4. AWS

4.2.5. Google

4.3. Inovacijų lyderiai, 2018 m

4.3.1. „Canvass Analytics“

4.3.2. Falkonry

4.3.3. „Graphcore“

4.3.4. Nusileidimas PG

Naršyti visą šios tyrimų ataskaitos turinį (TOC) @ https://www.decresearch.com/toc/detail/artificial-intelligence-ai-in-manufacturing-market

Šį turinį paskelbė bendrovė „Global Market Insights, Inc“. „WiredRelease“ naujienų skyrius nedalyvavo kuriant šį turinį. Norėdami gauti užklausą dėl pranešimo spaudai, susisiekite su mumis [apsaugotas el. paštu].