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산업 발전:

이 회사는 AI 기반 제품 포트폴리오를 확장하는 데 중점을 두고 있습니다. Google LLC는 중국, 인도, 영국, 미국 등 여러 국가의 회사를 인수하고 있습니다. 40억 달러 규모의 30개 AI 스타트업과 함께 Google LLC는 AI 인수 회사 목록에서 1위를 차지했습니다. 이 회사는 또한 제조 산업에서 AI를 구현하는 데 중점을 두고 있습니다. 클라우드 AI를 제공하여 프로세스 속도를 높이고 극대화하고 근로자의 건강과 안전을 보호하고 있습니다. 또한 제조 산업에서 AI의 배포와 사용을 용이하게 하는 솔루션과 도구를 만드는 데 투자하고 있습니다.

• Siemens와 Microsoft는 산업용 AI를 향상시키고 제품 수명 주기 관리를 혁신하기 위해 협력합니다. Siemens의 Teamcenter 소프트웨어를 Microsoft Teams 및 Azure OpenAI Service의 언어 모델과 통합하면 혁신과 효율성이 향상됩니다. 이 파트너십은 원활한 기능 간 협업을 촉진하여 설계, 엔지니어링, 제조 및 제품 운영의 발전을 촉진하고 산업 기술 통합에서 큰 도약을 이룹니다.
• Google Cloud는 생산성을 높이고 디지털 혁신을 실현하기 위해 헬스케어 및 제조를 위한 산업 중심의 Generative AI 솔루션을 출시합니다. 이러한 움직임은 산업별 발전을 위해 AI를 활용하는 데 있어 중요한 단계를 의미합니다.

시장 요약:

제조 분야의 글로벌 AI 시장 규모는 2019년에 81억 4천만 달러로 평가되었으며, 2032년까지 6,951억 6천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 37.7%의 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 상당한 성장은 제조 부문에서 AI 기술 도입이 증가하고 있음을 나타냅니다. AI 기술의 발전은 산업의 효율성, 생산성 및 의사 결정을 향상시킵니다.

제조업 분야의 AI 시장의 경쟁 환경은 주요 산업 참여자, 생산 능력, 활용률, 제조업 분야의 AI 시장의 생산 체인, 각 제조업체의 가격, 제조업 분야의 AI 산업에서 각 제조업체가 창출한 수익을 고려하여 결정됩니다.

제조 시장의 AI 주요 참여자:

• Microsoft Corporation (미국)
• Google LLC(미국)
• IBM Corporation (미국)
• Amazon.com Inc. (미국)
•  NVIDIA Corporation(미국)
•  지멘스 AG(독일)
• 제너럴 일렉트릭(미국)
• SAP SE(독일)
•  Rockwell Automation, Inc. (미국)
•  미쓰비시 전기 주식회사(일본)

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시장 기회:

제조 시장에서의 AI의 새롭고 혁신적인 개발

신흥시장에서 제조시장 AI 매출 확대

전자상거래 및 최종마일 배송 부문의 성장

분할:

제조 시장 점유율, 규모 및 산업 분석의 인공지능, 제공(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 기술(컴퓨터 비전, 머신 러닝, 자연어 처리), 애플리케이션(공정 제어, 생산 계획, 예측 유지 관리 및 기계 검사), 산업(자동차, 의료 기기, 반도체 및 전자) 및 지역별 예측, 2020-2032

지역 분석:

• 북미(미국 및 캐나다)
• 유럽(영국, 독일, 프랑스, ​​스페인 및 기타 유럽)
• 아시아 태평양(일본, 중국, 인도, 동남아시아 및 기타 아시아 태평양)
• 중동 및 아프리카(남아프리카, GCC 및 기타 중동 및 아프리카)
• 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 및 기타 라틴 아메리카)

보고서에서 중요한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 중요한 정보가 있나요?

• 제조업 분야의 AI 시장 분석은 특정 지역의 제품 및 서비스 소비 추세를 강조하고 각 지역의 시장에 영향을 미치는 요소를 파악합니다.
• 이 보고서는 제조업 분야의 AI 시장 산업에 종사하는 글로벌 공급업체가 직면한 기회와 과제를 개략적으로 설명합니다.
• 또한, 그들은 가장 높은 성장 잠재력을 가진 지역과 부문을 파악합니다. 주요 업체의 시장 순위와 신제품 출시, 파트너십, 사업 확장 및 인수에 대한 세부 정보를 포함하여 포괄적인 경쟁 환경이 제공됩니다.
• 이 보고서는 회사 개요, 통찰력, 제품 벤치마크, 주요 시장 참여자에 대한 SWOT 분석 등을 포함한 심층적인 기업 프로필을 제공합니다.
• 또한 최근 동향, 성장 기회, 추진력, 과제, 선진 시장의 두 가지 지역적 제약 등을 자세히 설명하여 현재와 미래의 시장 전망을 제시합니다.

• 소개
  • 연구 범위
  • 시장 세분화
  • 연구 방법론
  • 정의와 가정
• 요약
• 시장 동향
  • 시장 동인
  • 시장 제약
  • 제조 시장 기회의 AI
• 주요 통찰력
  • 주요 산업 개발 – 합병, 인수 및 파트너십
  • 포터의 5가지 힘 분석
  • SWOT 분석
  • 기술 개발
  • 가치 사슬 분석

목차 계속…!

제조 시장의 AI 동인 및 제약:

• 운전자:
  • 기술적 발전: 머신 러닝, 예측 분석과 같은 AI 기술의 혁신은 제조 공정과 생산성을 향상시킵니다.
  • 자동화에 대한 수요: 효율성을 높이고, 노동 비용을 줄이고, 오류를 최소화하기 위한 자동화 추진으로 인해 제조 분야에서 AI 솔루션 도입이 늘어나고 있습니다.
  • 품질 관리의 필요성: AI 기반 시스템은 결함을 탐지하고, 프로세스를 최적화하고, 일관된 제품 품질을 보장함으로써 품질 관리를 개선합니다.
  • 데이터 가용성 증가: 데이터 수집 및 IoT 장치의 성장은 AI 알고리즘이 제조 작업을 최적화하는 데 필요한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
  • 경쟁 압박: 제조업체는 운영 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 생산 공정을 혁신하여 경쟁력을 유지하기 위해 AI 솔루션을 모색합니다.
• 제약사항:
  • 높은 구현 비용: 소프트웨어, 하드웨어, 교육을 포함한 AI 기술에 대한 초기 투자는 제조업체에 상당한 비용이 될 수 있습니다.
  • 복잡한 통합: AI 솔루션을 기존 제조 시스템과 프로세스에 통합하는 것은 복잡할 수 있으며 상당한 기술 전문 지식이 필요합니다.
  • 데이터 보안 우려: AI와 데이터 기반 통찰력에 대한 의존도가 높아짐에 따라 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 커지고 있으며, 강력한 보호 조치가 필요해졌습니다.
  • 변화에 대한 저항: 일부 제조업체는 기존 워크플로, 혼란에 대한 두려움 또는 이점에 대한 이해 부족 등으로 인해 AI 기술 도입에 저항할 수 있습니다.
  • 숙련 노동력 부족: AI 시스템을 개발, 구현 및 유지관리하는 데 필요한 숙련된 인력의 필요성은 문제가 될 수 있으며, 이는 AI 도입의 전반적인 효과에 영향을 미칩니다.

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이 보고서에는 FAQ에 대한 답변이 나와 있습니다.

• 2024년 제조 시장에서 AI의 규모는 어떻게 될까요?
• 이 분석의 주요 참여자는 누구입니까?
• 제조업계에서 AI를 주도하는 요인은 무엇입니까?
• 제조업계에서 AI가 앞으로 어떤 추세로 발전할 것으로 예상되나요?