워크플로 자동화에 대한 최종 사용자 산업의 의존도가 높아지면서 제조 및 공급망 시장에서 글로벌 인공 지능(AI)이 주도되고 있습니다. 최근 발표된 Dataintelo 보고서에 따르면, 2023년에 41억 2천만 달러로 추산되는 시장은 2024년부터 2032년까지 연평균 복합 성장률(CAGR)이 30.75%로 성장하여 2032년에는 960억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
제조 및 공급망 운영에서 AI의 채택이 증가함에 따라 향후 몇 년 동안 업계에 혁명이 일어날 것입니다. 기업은 AI 기반 솔루션을 활용하여 효율성을 높이고, 운영 비용을 최소화하며, 의사 결정 프로세스를 개선하는 데 열중하고 있습니다. 이러한 추세는 AI 기술 제공업체 및 통합업체에 상당한 성장 기회를 제공합니다.
AI의 혁신적인 잠재력은 예측 유지 관리 및 품질 관리 분야에서 AI의 구현이 증가함에 따라 더욱 입증됩니다. AI 알고리즘은 기계 및 생산 라인의 방대한 데이터를 분석하여 장비 고장을 예측하고 유지 관리 일정을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 가동 중지 시간을 최소화하고 일관된 제품 품질을 보장하므로 AI는 현대 제조 환경에서 필수적인 도구가 됩니다.
시장에서는 AI 기반 공급망 최적화에 대한 관심도 급증하고 있습니다. AI는 실시간 데이터를 처리하고 실행 가능한 통찰력을 생성함으로써 수요 예측, 재고 관리, 물류 계획을 발전시킬 수 있습니다. 이러한 능력을 통해 기업은 시장 변화에 신속하게 대응하고, 과잉 재고를 줄이며, 전반적인 공급망 탄력성을 향상할 수 있습니다. 결과적으로 새로운 효율성과 경쟁 우위가 실현됩니다.
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이는 가장 상세한 보고서 중 하나이며 다음 세그먼트를 다룹니다.
제조 및 공급망 시장의 인공 지능은 다음을 기준으로 분류되었습니다.
기술
● 머신러닝
● 자연어 처리
애플리케이션
● 예측 유지보수
● 소재 이동
최종 사용 산업
● 자동차
● 반도체
● 화학
지역
● 아시아 태평양
● 북미
● 라틴 아메리카
● 유럽
● 중동 및 아프리카
주요 선수
● 캠브리지 애널리티카
● 시비스애널리틱스
● 구글
● IBM
● 마이크로소프트
● 오라클
● 래피드마이너
● 세일즈포스
● SAP SE
● SAS
● 지멘스
세그먼트 분석:
제조 및 공급망 시장의 인공 지능(AI)은 기술, 애플리케이션 및 최종 사용 산업을 기준으로 분류됩니다. 기술 측면에서 시장은 기계 학습과 자연어 처리로 구분됩니다. 기계 학습은 인공 지능의 필수적인 부분으로, 시스템이 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 자동으로 학습하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 기술은 주로 제조 및 공급망 산업에서 생산성, 효율성 및 운영 속도를 향상시키는 데 사용됩니다. 반면 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 조작할 수 있도록 도와주며, 이는 제조 및 공급망 산업에서 원활한 의사소통과 데이터 해석을 위해 활용됩니다.
적용 측면에서 시장은 예측 유지 관리와 자재 이동으로 구분됩니다. 예측 유지 관리는 AI를 활용하여 제조 공정에서 기계나 시스템의 오류를 예측함으로써 운영자가 유지 관리 활동을 예약하고 예상치 못한 기계 고장을 방지할 수 있도록 해줍니다. 반대로 자재 이동은 제조 과정에서 자재를 한 곳에서 다른 곳으로 이동하는 것을 의미하며, AI를 사용하면 이를 크게 최적화하고 오류 없이 만들 수 있습니다. 또한 시장은 자동차, 반도체 및 화학 산업을 포함하는 최종 사용 산업을 기준으로 분류됩니다.
지역 분석:
지리적 관점에서 제조 및 공급망 시장의 인공 지능은 아시아 태평양, 북미, 라틴 아메리카, 유럽 및 중동 및 아프리카로 분류됩니다. 제조 및 공급망에 AI를 통합하는 것은 상당한 R&D 투자와 Google, IBM, Microsoft, Oracle과 같은 선도적인 AI 기업의 존재로 인해 북미와 유럽에서 주류가 되고 있습니다. 이들 지역에서는 간접비를 줄이고 효율성을 높이며 경쟁을 유지하기 위해 제조 공정에서 AI 채택이 증가하는 것을 목격하고 있습니다.
반면, 아시아태평양 지역은 급속한 산업화와 디지털화, 제조업 자동화 수요 증가로 인해 유망 시장으로 떠오르고 있습니다. 중국과 인도가 이 지역의 디지털 혁명을 주도하면서 제조 및 공급망에서 AI의 채택이 기하급수적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 한편, 라틴 아메리카와 중동 및 아프리카도 디지털화로의 점진적인 전환으로 인해 제조 및 공급망에서 AI 채택이 완만한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
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제조 및 공급망 분야의 AI 시장 동인:
1. 자동화에 대한 수요 증가: 공장 자동화는 수작업의 필요성을 줄이고 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다. 기업이 자동화를 계속 채택함에 따라 제조 및 공급망에서 AI에 대한 수요가 증가합니다.
2. 효율성과 정확성에 대한 필요성: 제조 및 공급망 프로세스의 효율성과 정확성 향상에 대한 필요성이 AI 도입을 주도하고 있습니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있어 의사결정이 향상되고 생산성이 향상됩니다.
3. 제조 운영의 세계화: 제조 프로세스의 세계화로 인해 기업은 복잡한 공급망 관리 및 현지 규정 준수와 같은 과제에 직면해 있습니다. AI는 실시간 통찰력과 예측 분석을 제공하여 기업이 이러한 과제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
4. 공급망의 복잡성 증가: 공급망이 더욱 복잡해짐에 따라 기업은 공급망 관리를 돕기 위해 AI로 눈을 돌리고 있습니다. AI는 패턴과 추세를 식별하고, 수요를 예측하고, 물류를 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
제조 및 공급망에서 AI의 기회:
1. 예측 유지 관리: AI는 센서의 데이터와 유지 관리 기록 기록을 분석하여 기계나 장비의 고장 가능성이 있는 시기를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 문제가 발생하기 전에 문제를 해결하여 가동 중지 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
2. 실시간 모니터링: AI는 제조 공정의 실시간 모니터링을 가능하게 하여 품질 관리를 개선하고 낭비를 최소화할 수 있습니다.
3. 수요 예측: 제조업체는 AI를 사용하여 수요를 더 잘 예측하고 재고를 관리할 수 있어 비용 절감과 고객 만족도 향상으로 이어질 수 있습니다.
4. 공급망 최적화: AI는 다양한 소스의 데이터를 분석하고 운송 및 물류와 같은 영역에 대한 통찰력을 제공하고 비용을 절감하며 효율성을 향상시켜 공급망을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
5. 고객 경험 향상: 제조업체는 AI를 운영에 통합함으로써 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. AI는 고객 행동과 선호도에 대한 통찰력을 제공하여 제조업체가 그에 따라 제품과 서비스를 맞춤화할 수 있도록 해줍니다.
6. 안전성 향상: AI는 사고를 예측 및 예방하고 위험한 환경을 제어함으로써 제조 산업의 안전성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
7. 지속 가능성: AI는 제조 공정에서 에너지 사용을 최적화하고 폐기물 관리를 강화하여 보다 지속 가능하고 친환경적인 운영을 지원할 수 있습니다.
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즉, Dataintelo는 신뢰할 수 있고 통찰력 있는 보고서를 통해 경쟁 우위를 제공함으로써 많은 기업의 효과적인 파트너임을 입증합니다.
문의하기 :
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이름 – 알렉스 매튜스
전화번호: +1 909 414 1393
이메일 – [email protected]
웹사이트 – https://dataintelo.com
주소 – 500 East E Street, Ontario, CA 91764, United States.