스마트 제조 시장에 미치는 AI/생성 AI의 영향
AI는 효율성, 정확성, 운영에 대한 통제력 향상 등 다양한 개선을 통해 스마트 제조를 가능하게 합니다. 제조업체는 AI를 통해 조립 라인 관리, 품질, 예측 유지보수 등의 조직을 위한 프로세스를 극대화할 수 있습니다. AI를 기반으로 한 기술은 전통적인 구식 제품 제조 방식을 혁신을 촉진하고 운영 효율성을 높일 수 있는 고도로 최적화된 시스템으로 변화시킬 수 있습니다.
스마트 제조 시장 동향 및 역학
드라이버: 제조업의 다운타임과 생산 낭비를 최소화하기 위한 혁신적인 기술에 대한 수요 증가
제조업체는 계획되지 않은 다운타임과 생산 손실의 위험에 직면해 있습니다. 이러한 위험 요인은 종종 운영에 대한 통제력 상실로 이어집니다. 이러한 위험을 최소화하기 위해서는 잠재적인 결함과 실패가 발생하기 전에 이를 감지하는 것이 매우 중요합니다. 다운타임을 줄이고 비용을 절감하는 데 중요한 기술로는 공장 자산 관리(PAM), 산업용 3D 모델링, 디지털 트윈 등이 있습니다. PAM 솔루션은 제조 단계에서 잠재적 결함을 예측하여 조기 개입을 가능하게 합니다. 데이터를 수집하고 분석하는 기능을 통해, 이 시스템은 구성 요소 또는 프로세스 수준에서 문제를 감지할 수 있으며, 이를 통해 즉각적인 시정 조치를 취할 수 있습니다. PAM의 가장 큰 장점은 이러한 시스템이 예측적이고 능동적인 유지보수가 가능하게 함으로써, 제조업체가 생산을 중단하기 전에 결함을 예측할 수 있게 한다는 것입니다. 이 방법은 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 장비의 수명 주기를 연장시킵니다. 물리적 제품의 가상 복제본을 생성하는 디지털 트윈이 이 과정에 추가됩니다. 엔지니어들은 디지털 트윈에서 얻은 지식을 적용하여 실제 프로토타입에 디자인 개선이나 변경 사항을 추가함으로써 디자인 단계에서 지속적인 개발을 보장할 수 있습니다. 이러한 기술이 통합되면 제조업체는 성능을 향상시키고 예상치 못한 다운타임을 줄일 수 있으며, 궁극적으로 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.
제약: 높은 초기 자본 투자 요구
스마트 제조 시장의 성장을 가로막는 가장 큰 장애물은 첨단 기술 구현에 필요한 높은 초기 투자 비용입니다. 로봇, 사물인터넷, 인공지능, 자동화 같은 시스템을 기존 운영에 통합하는 데는 제조업체에 막대한 초기 비용이 발생합니다. 이러한 기술은 매우 복잡한 기술이기 때문에 기술 구매와 구현에 상당한 자본이 필요합니다. 많은 중소 제조업체의 경우, 비용이 엄청나게 많이 듭니다. 특히 이러한 기술의 가치가 즉각적으로 명확하게 드러나지 않는다는 점을 고려할 때, 이러한 거대한 투자를 감당할 수 있는 재정이 거의 없습니다. 이러한 기술의 투자 회수 기간이 길다는 점도 또 다른 큰 문제입니다. 스마트 제조가 궁극적으로 더 큰 효율성, 더 낮은 비용, 더 나은 제품 품질로 이어지기는 하지만, 투자 수익률은 몇 년에 걸쳐서 나타납니다. 많은 제조업체들이 이러한 재정적 위험을 감수할 준비가 되어 있지 않습니다. 그들은 이러한 기술에 투자할 경우 장기적으로 이익을 얻을 수 있을지 알지 못합니다. 이러한 기술에 대한 투자에 대한 거부감은 많은 기업들이 전통적이고 저렴한 방법을 선호하기 때문에 이러한 방법의 광범위한 적용에 장애가 되고 있습니다. 이러한 기술의 비용이 낮아지고 ROI가 더 즉각적으로 실현될 때까지 이러한 재정적 제약은 스마트 제조 솔루션의 광범위한 구현을 계속해서 방해할 것입니다.
기회: IIoT와 클라우드 컴퓨팅의 발전 가속화
제조업에서 IIoT 장치를 사용하면 시설 전체의 공정을 자동화하는 다양한 지능형 장치를 통합함으로써 공장 운영이 혁신적으로 변화합니다. 사물인터넷(IoT)은 공장 현장을 새로운 차원으로 끌어올렸으며, 서로 다른 시스템 간의 소통과 협업을 강화했습니다. 연결성이 향상되면 운영 효율성이 향상되고 실시간 모니터링 및 데이터 수집을 통해 제조업체의 투자 수익률(ROI)이 높아집니다. 또한, 이 기술은 그 자체로 모니터링이 어려운 영역의 중요한 데이터 포인트에 액세스할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 IIoT는 사실상 모든 것에 대한 통찰력을 제공합니다. 결과적으로, 이 기술은 공장의 제조 제어 측면에서 의사 결정을 가능하게 합니다.
또한, 기계 또는 PC 중심의 전통적인 상태 모니터링 시스템에 비해 클라우드 기반 솔루션으로 전환하는 추세도 있습니다. 클라우드 호스팅 솔루션을 사용하면 여러 대의 컴퓨터가 동일한 애플리케이션에 액세스하고 실행할 수 있으므로 개별 기계로 제한되는 시스템에 비해 유연성과 확장성이 뛰어납니다. 이러한 추세는 더 복잡하고 상호 연결된 제조 환경을 지원할 수 있는 시스템에 대한 수요가 증가하고 있음을 반영하며, 궁극적으로 생산성을 향상시키고 장기적인 성장을 지원합니다.
과제: 스마트 제조의 보안 문제
스마트 제조 시스템은 고도로 통합되어 있어 다양한 생산 시스템 구성 요소와 사용자 간의 커뮤니케이션이 가능합니다. 이러한 통합은 데이터가 서로 다른 노드 간에 전달되고 사용자가 실시간으로 모니터링하거나 결정할 수 있는 원활한 워크플로우를 달성하는 데 필요합니다. 그러나 이러한 높은 수준의 통신 인프라에 대한 의존은 자체적인 문제점을 가지고 있습니다. 이러한 시스템은 민감한 정보를 포함한 상당한 양의 데이터를 전송하기 때문에 보안 침해의 위험에 취약합니다. 따라서 데이터 무결성과 기밀성은 여전히 중요한 문제입니다.
이러한 위험을 완화하기 위해 스마트 제조 시스템에 여러 계층의 보안이 적용되어야 합니다. 가장 중요한 전략 중 하나는 개별 기계 또는 전체 생산 라인을 포함하여 시스템 내의 각 개체에 네트워크 전체에 걸쳐 고유한 주소를 할당하는 것입니다. 이렇게 하면 시스템의 모든 부분이 고유하고 추적 가능하게 됩니다. 이 식별 시스템을 통해 제조업체는 활동을 더 잘 추적하고, 이상 징후를 식별하고, 보안 위협에 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한, 이 접근 방식은 불법적인 항목을 쉽게 감지할 수 있기 때문에 시스템의 무결성을 보장합니다. 요컨대, 효율적이고 안전한 운영을 위해서는 현대의 스마트 제조 시스템에 적절한 보안 조치가 필요합니다. 이 시스템은 통합된 생산 프로세스뿐만 아니라 정보도 보호합니다.
글로벌 스마트 제조 시장 생태계 분석
스마트 제조 기술을 제공하는 주요 기업으로는 ABB(스위스), 지멘스(독일), 슈나이더 일렉트릭(프랑스), 로크웰 오토메이션(미국), 하니웰 인터내셔널(미국), 에머슨 일렉트릭(미국), IBM(미국), 제너럴 일렉트릭(미국) 등이 있습니다. 스마트 제조 생태계는 기술 제공업체, 소프트웨어 제공업체, 그리고 산업으로 구성되어 있습니다.
기술별로 보면, 디지털 전환 시스템 부문은 2024년부터 2029년까지 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
제조업 부문에서 디지털 전환 생태계의 개념은 인공지능, 산업용 인터넷 보안, 가상 복제, 증강 및 가상 현실로 구성됩니다. 이러한 디지털 전환 시스템은 자동화, 최적화 및 실시간 모니터링을 향상시킬 수 있는 능력 때문에 제조업 부문에서 증가하고 있습니다. 알고리즘 기반 분석은 효율성을 높이고, 고장을 예측하며, 자체 규제 방식으로 프로세스를 관리합니다. AR/VR 친화적이고 모듈식 소프트웨어 기반 시스템은 신속한 재구성을 가능하게 해 제조업체가 소량 생산을 가능하게 하고 변화하는 고객의 요구를 더 빨리 충족할 수 있도록 지원합니다.
산업별로 보면, 2029년에는 자동차 부문이 가장 큰 시장을 차지할 것으로 예상됩니다.
스마트 제조는 효율성, 비용 절감, 적응성 요구에 힘입어 자동차 산업을 변화시키고 있습니다. 연구에 따르면, 전기 자동차(EV)에 대한 수요가 2023년에 증가할 것으로 예상되며, 제조업체들이 배터리 및 전기 구동계통과 같은 특정 구성 요소를 수용할 수 있는 보다 발전된 유연한 생산 시스템을 필요로 하기 때문에 이러한 변화가 가속화될 것으로 보입니다. 예를 들어, 도요타는 전기차 생산 라인에 AI 기반 로봇 시스템을 도입하여 실시간으로 조정할 수 있게 함으로써 생산 속도와 정확성을 높이고 오류를 최소화했습니다. 또한, 엄격한 환경 규제로 인해 자동차 제조업체들은 폐기물과 에너지 소비를 줄이는 더 스마트한 기술을 채택해야 했습니다. IoT 기반 시스템은 이제 제조업체에 자원 사용에 대한 실시간 데이터를 제공하여 운영을 최적화하고 탄소 발자국을 줄이는 데 도움을 줍니다. 또한, 맞춤형 차량에 대한 소비자 수요가 증가하면서 스마트 제조의 통합이 촉진되고 있습니다. 모듈식 생산 시스템은 맞춤형 차량을 생산하는 데 드는 비용을 증가시키지 않으면서도 제조업체의 경쟁 우위를 유지할 수 있게 해줍니다. 요컨대, 자동차 부문의 스마트 제조는 지속 가능성, 혁신, 효율성에 중점을 두는 기존의 비즈니스 방식에 대한 도전이며, 시장 수요와 환경에 따라 변화할 것입니다.
2029년에는 아시아 태평양 지역이 전체 스마트 제조 시장에서 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
2029년에는 아시아 태평양 지역의 스마트 제조 시장이 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 급속한 산업화로 인해 아시아 태평양 지역의 제조업 부문이 크게 성장하여 글로벌 제조 허브로 자리매김했습니다. 이 지역은 낮은 인건비와 쉽게 구할 수 있는 숙련된 노동력을 활용하여 산업 운영에 대한 매력을 높일 수 있습니다. 또한, 아시아 태평양 지역은 산업용 로봇 채택에 앞장서고 있으며, 산업 전반에 걸쳐 자동화를 추진하고 있습니다. 이러한 요인들이 종합적으로 작용하여 이 지역의 스마트 제조가 급속하게 성장하고 있습니다.
스마트 제조 시장의 최근 동향
- 2024년 12월, ABB(스위스)와 Engineering Software Steyr GmbH(오스트리아)는 자동차 도장 공장 자동화를 강화하기 위한 전략적 파트너십을 발표했습니다. Engineering Software Steyr GmbH의 첨단 도장 공장 시뮬레이션 도구를 ABB의 RobotStudio 플랫폼에 통합함으로써, 이 협력은 자동차 제조업체의 프로세스를 간소화하고 지속 가능성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
- 2024년 10월, 지멘스(독일)는 산업 시뮬레이션 및 분석 시장에서 소프트웨어를 제공하는 선도 기업인 미국 알테어 엔지니어링(Altair Engineering Inc.)을 인수하는 계약을 체결했습니다. 이로써 지멘스는 산업 소프트웨어 분야에서 리더십을 강화하고, AI 기반 설계 및 시뮬레이션 역량을 강화하며, 디지털 및 지속 가능성 전환을 가속화할 수 있게 되었습니다.
- 2024년 10월, 미쓰비시전기(일본)는 구독 기반 산업용 로봇 솔루션을 제공하는 스타트업인 포믹 테크놀로지스(미국)에 투자했습니다. 이 파트너십은 자동화를 보다 저렴하고 쉽게 만들어 제조업체들이 인력 부족 문제를 해결할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
- 2024년 9월, SAP(독일)은 미국 WalkMe Ltd.의 인수를 발표했습니다. 이 인수로 SAP의 Joule 코파일럿에 AI 기반 WalkMeX 기술을 통합하여 지능적이고 맥락에 맞는 워크플로 지원을 강화할 수 있게 되었습니다. 이 인수로 SAP는 사용자 경험 개선, 소프트웨어 채택 촉진, 비즈니스 혁신 지원 등의 역량을 강화할 수 있게 되었습니다.
- 2024년 8월, Cisco Systems, Inc. (미국)는 Roboust Intelligence, Inc. (미국)를 인수한다고 발표했습니다. 이 인수를 통해 고급 AI 보안 및 거버넌스를 보안 클라우드에 통합하여 진화하는 AI 위협에 대한 보호 기능을 강화함으로써 책임 있는 AI에 대한 노력을 강화할 수 있게 되었습니다. 이 움직임은 혁신을 가속화하고 운영을 단순화하여 조직이 자신 있게 AI 애플리케이션을 배포하고 보호할 수 있도록 합니다.
주요 시장 참여자
최고 기업 스마트 제조 시장 – 주요 시장 참여자
3D Systems, Inc. (US)
ABB (Switzerland)
Cisco Systems, Inc. (US)
Emerson Electric Co. (US)
General Electric Company (US)
Honeywell International Inc. (US)
IBM (US)
Mitsubishi Electric Corporation (Japan)
Rockwell Automation (US)
Schneider Electric (France)
Siemens (Germany)
Oracle (US)
SAP (Germany)
Stratasys (US)
Yokogawa Electric Corporation (Japan)
1 서론 33
1.1 연구 목표 33
1.2 시장 정의 34
1.3 연구 범위 35
1.3.1 연구 대상 시장과 지역 범위 35
1.3.2 포함 및 제외 36
1.3.3 고려된 연수 36
1.4 고려된 통화 37
1.5 고려된 단위 37
1.6 한계 37
1.7 이해관계자 37
1.8 변경 사항 요약 38
2 연구 방법론 39
2.1 서론 39
2.1.1 2차 및 1차 연구 40
2.1.2 2차 자료 41
2.1.2.1 주요 2차 자료 목록 41
2.1.2.2 2차 자료의 주요 데이터 41
2.1.3 1차 자료 42
2.1.3.1 주요 인터뷰 참여자 목록 42
2.1.3.2 주요 내용 분석 42
2.1.3.3 주요 산업 통찰력 43
2.1.3.4 주요 출처의 주요 데이터 43
2.2 시장 규모 추정 방법론 44
2.2.1 하향식 접근법 44
2.2.1.1 상향식 분석을 통한 시장 규모 접근법(수요 측면) 44
2.2.2 하향식 접근법 46
2.2.2.1 하향식 분석을 통한 시장 규모 접근법(공급 측면) 46
2.3 시장 분석 및 데이터 삼각법 48
2.4 연구 가정 49
2.5 연구의 한계 49
2.6 위험 분석 50
3 요약 51
4 프리미엄 인사이트 54
4.1 스마트 제조 시장의 매력적인 기회 54
4.2 스마트 제조 시장, 기술별 55
4.3 스마트 제조 시장, 산업별 56
4.4 스마트 제조 시장, 국가별 57
4.5 스마트 제조 시장, 지역별 57
5 시장 개요 58
5.1 서론 58
5.2 시장 역학 58
5.2.1 동인 59
5.2.1.1 제조 효율성 향상을 위한 자동화 기술에 대한 의존도 증가 59
5.2.1.2 3D 프린팅 기술에 대한 정부 투자의 증가 59
5.2.1.3 산업 솔루션의 규제 준수 필요성 증가 60
5.2.1.4 제조 중단 시간과 생산 낭비 최소화 강조 증가 60
5.2.2 제약 61
5.2.2.1 높은 초기 자본 투자 61
5.2.2.2 산업 장비의 표준화 부족 62
5.2.3 기회 63
5.2.3.1 IIoT 및 클라우드 컴퓨팅 기술의 급속한 발전 63
5.2.3.2 산업 부문에서 자동화 기술의 채택 증가 63
5.2.3.3 신흥 경제국의 인프라 개발 프로젝트에 대한 투자 증가 64
5.2.4 도전 과제 65
5.2.4.1 보안 문제 65
5.2.4.2 현대적인 커뮤니케이션 표준을 충족하는 데 따르는 복잡성 66
5.3 가치 사슬 분석 67
5.4 생태계 분석 69
5.5 가격 분석 71
5.5.1 주요 플레이어의 평균 판매 가격 추이, 로봇 유형별 71
5.5.2 산업용 센서별 평균 판매 가격 추이 73
5.5.3 로봇 유형별 평균 판매 가격 추이 73
5.5.4 지역별 평균 판매 가격 추세 76
5.6 투자 및 자금 조달 시나리오 77
5.7 고객 비즈니스에 영향을 미치는 추세/파괴 77
5.8 기술 분석 78
5.8.1 주요 기술 78
5.8.1.1 디지털 트윈 78
5.8.1.2 블록체인 78
5.8.1.3 증강현실(AR) & 가상현실(VR) 79
5.8.1.4 예측 유지보수 79
5.8.1.5 사물인터넷 79
5.8.2 보완적 기술 80
5.8.2.1 스마트 에너지 관리 80
5.8.2.2 사이버 보안 80
5.8.3 인접 기술 80
5.8.3.1 엣지 컴퓨팅 80
5.9 특허 분석 81
5.10 무역 분석 87
5.10.1 수입 시나리오(HS 코드 847950) 87
5.10.2 수출 시나리오(HS 코드 847950) 88
5.11 주요 회의 및 행사, 2025-2026 89
5.12 사례 연구 분석 91
5.12.1 HTC 코퍼레이션, 소방관 훈련 비용 절감을 위한 FLAIM TRAINER VR 시뮬레이션 지원 91
5.12.2 CO2METER, ISENSE 알람(CM-0052)을 통한 장거리 데이터 수집 및 CO2 누출 감지 가능 91
5.12.3 SKF, 치명적인 베어링 고장을 방지하기 위해 온라인 상태 모니터링 시스템 구축 92
5.12.4 ELMWOOD, 제조 과정을 동기화하고 납품 과정을 개선하기 위해 SIEMENS의 OPCENTER 고급 스케줄링 솔루션을 활용 92
5.12.5 DHL은 맨해튼 액티브 창고 관리 솔루션을 활용하여 확장 가능하고 민첩한 창고 관리를 가능하게 합니다. 93
5.13 규제 환경 93
5.13.1 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 93
5.13.2 표준 96
5.14 포터의 다섯 가지 힘 분석 99
5.14.1 신규 진입자의 위협 101
5.14.2 대체재의 위협 101
5.14.3 공급자의 교섭력 101
5.14.4 구매자의 협상력 101
5.14.5 경쟁적 경쟁의 강도 101
5.15 주요 이해관계자와 구매 기준 102
5.15.1 구매 과정의 주요 이해관계자 102
5.15.2 구매 기준 103
5.16 스마트 제조 시장에 대한 GEN AI/AI의 영향 104
5.16.1 서론 104
5.16.2 GEN AI/AI의 특정 사용 사례 104
6 기술별 스마트 제조 시장 106
6.1 서론 107
6.2 자동화 및 제어 시스템 109
6.2.1 인간-기계 인터페이스 110
6.2.1.1 하드웨어 112
6.2.1.1.1 기본 HMI 112
6.2.1.1.1.1 소규모 기계 및 홈 오토메이션 시스템에서의 사용 증가로 부문별 성장 촉진 112
6.2.1.1.2 고급 패널 기반 HMI 113
6.2.1.1.2.1 시장을 주도하기 위한 모바일 기능의 고급 사용자 인터페이스 선호도 변화 113
6.2.1.1.3 고급 PC 기반 HMI 113
6.2.1.1.3.1 데이터 집약적이고 복잡한 시각화 작업을 위한 고성능 장치의 채택 증가로 세그먼트별 성장 촉진 113
6.2.1.1.4 기타 하드웨어 유형 114
6.2.1.2 소프트웨어 114
6.2.1.2.1 온-프레미스 115
6.2.1.2.1.1 세그먼트별 성장을 가속화하기 위해 데이터 보안 및 통제 강화에 대한 관심 증가 115
6.2.1.2.2 클라우드 기반 116
6.2.1.2.2.1 세그먼트별 성장을 촉진하기 위해 다중 위치 액세스 지원 소프트웨어에 대한 의존도 증가 116
6.2.2 산업용 PC 118
6.2.2.1 패널 IPC 119
6.2.2.1.1 거친 산업 환경에 견딜 수 있는 능력으로 부문별 성장을 촉진 119
6.2.2.2 랙 마운트 IPC 119
6.2.2.2.1 공간 제약이 있는 응용 프로그램에 채택되어 부분적 성장에 기여 119
6.2.2.3 임베디드 IPC 120
6.2.2.3.1 부분적 성장을 강화하기 위해 제조 공장의 효과적인 관리에 중점을 둠 120
6.2.2.4 DIN 레일 IPC 120
6.2.2.4.1 부문별 성장을 촉진하기 위한 상호 연결된 공장 및 기업 네트워크에 대한 수요 증가 120
6.3 자산 및 유지 관리 122
6.3.1 공장 자산 관리 124
6.3.1.1 부문별 성장을 촉진하기 위한 공장의 주기적 모니터링 및 예측 분석에 대한 필요성 증가 124
6.3.1.2 생산 자산 124
6.3.1.3 자동화 자산 125
6.3.2 기계 상태 모니터링 127
6.3.2.1 기계 수명 연장에 대한 강조가 증가하면서 부문별 성장 촉진 127
6.3.2.2 진동 모니터링 127
6.3.2.3 열화상 128
6.3.2.4 오일 분석 129
6.3.2.5 초음파 방출 모니터링 129
6.3.2.6 부식 모니터링 130
6.3.2.7 모터 전류 분석 131
6.3.3 전산화 유지보수 관리 시스템 133
6.3.3.1 일상적인 유지보수 작업의 자동화 증가로 부문별 성장에 기여 133
6.3.4 자산 성과 관리 135
6.3.4.1 부문별 성장을 강화하기 위한 선제적 유지보수 및 플랜트 상태 모니터링의 필요성 증가 135
6.3.4.2 솔루션 135
6.3.4.2.1 자산 전략 관리 136
6.3.4.2.2 자산 신뢰성 관리 136
6.3.4.2.3 예측 자산 관리 137
6.3.4.2.4 기타 솔루션 138
6.3.4.3 서비스 138
6.3.4.3.1 전문가 138
6.3.4.3.2 관리형 139
6.4 제조 운영 시스템 141
6.4.1 제조 실행 시스템 143
6.4.1.1 사업 과정과 수익성을 개선하기 위한 사용 증가로 부문별 성장 촉진 143
6.4.1.2 소프트웨어 143
6.4.1.3 서비스 144
6.4.1.3.1 실행 144
6.4.1.3.2 소프트웨어 업그레이드 144
6.4.1.3.3 교육 144
6.4.1.3.4 유지보수 144
6.4.2 창고 관리 시스템 146
6.4.2.1 물리적 재고 관리와 주기적 재고 조사를 통해 부문별 성장을 촉진하기 위한 채택 증가 146
6.4.2.2 소프트웨어 146
6.4.2.3 서비스 147
6.4.3 제조 운영 관리 149
6.4.3.1 부문별 성장을 촉진하기 위한 감독을 통한 운영의 우수성 달성 강조 149
6.4.4 전사적 자원 관리 151
6.4.4.1 부문별 성장을 촉진하기 위해 워크플로와 재고 관리를 자동화하는 사용 증가 151
6.4.5 품질 관리 시스템 154
6.4.5.1 부문별 성장을 촉진하기 위해 고객 및 규제 기준 충족에 대한 강조 증가 154
6.5 산업 네트워킹 및 연결성 156
6.5.1 개인용 5G 158
6.5.1.1 세분화된 성장에 기여하는 끊김 없는 무선 통신에 대한 수요 증가 158
6.5.1.2 하드웨어 158
6.5.1.3 소프트웨어 158
6.5.1.4 서비스 158
6.5.2 EDGE COMPUTING 160
6.5.2.1 스마트폰 사용자 수 증가로 세분화된 성장 확대 160
6.5.2.2 하드웨어 160
6.5.2.3 소프트웨어 161
6.5.3 클라우드 컴퓨팅 163
6.5.3.1 세분화된 성장을 촉진하기 위해 안전한 서비스에 대한 고객의 기대를 충족해야 할 필요성 증가 163
6.5.3.2 IaaS 163
6.5.3.3 PaaS 163
6.5.3.4 SaaS 164
6.5.4 산업 커뮤니케이션 166
6.5.4.1 세분화된 성장을 촉진하기 위한 운영 효율성 개선을 위한 신뢰할 수 있고 안전한 네트워크에 대한 필요성 증가 166
6.5.4.2 구성 요소 167
6.5.4.3 소프트웨어 167
6.5.4.4 서비스 167
6.6 산업용 로봇 169
6.6.1 산업용 3D 프린팅 171
6.6.1.1 세그먼트 성장을 촉진하기 위해 잘 설계되고, 가볍고, 저렴한 구성 요소를 만드는 데 집중 171
6.6.1.2 프린터 171
6.6.1.3 재료 172
6.6.1.4 소프트웨어 172
6.6.1.5 서비스 172
6.6.2 산업용 로봇 174
6.6.2.1 전통적인 로봇 175
6.6.2.1.1 부문별 성장을 촉진하기 위한 대량 생산에서의 채택 증가 175
6.6.2.2 협업 로봇 177
6.6.2.2.1 사용의 용이성과 저비용 배포로 시장 주도 177
6.6.3 자동화된 유도 차량 180
6.6.3.1 운영의 용이성과 낮은 운영 비용으로 세그먼트별 성장 촉진 180
6.6.3.2 견인 차량 180
6.6.3.3
6.6.3.3 단위 하중 운반 장치 181
6.6.3.4 팔레트 트럭 181
6.6.3.5 조립 라인 차량 182
6.6.3.6 지게차 182
6.6.3.7 기타 자동 유도 차량 183
6.6.4 자동화된 모바일 로봇 185
6.6.4.1 세그먼트 성장에 기여하는 배터리 기술의 급속한 발전 185
6.6.4.2 하드웨어 185
6.6.4.3 소프트웨어 및 서비스 185
6.7 센서 및 비전 시스템 187
6.7.1 산업용 센서 189
6.7.1.1 접촉식 센서 189
6.7.1.1.1 세그먼트 성장을 촉진하는 저비용 및 고정확성 189
6.7.1.2 비접촉식 센서 190
6.7.1.2.1 세그먼트 성장에 기여하는 열방사 탐지 기술의 채택 190
6.7.2 산업용 머신 비전 192
6.7.2.1 하드웨어 193
6.7.2.1.1 세그먼트 성장을 가속화하기 위한 쉬운 구성과 유지보수 193
6.7.2.1.2 카메라 193
6.7.2.1.3 프레임 그래버 193
6.7.2.1.4 광학 193
6.7.2.1.5 LED 조명 193
6.7.2.1.6 프로세서 194
6.7.2.2 소프트웨어 194
6.7.2.2.1 비전 시스템의 생산성을 극대화하기 위한 스마트 카메라의 도입으로 부문별 성장 촉진 194
6.7.2.2.2 전통적 194
6.7.2.2.3 심층 학습 194
6.8 디지털 전환 시스템 196
6.8.1 제조업에서의 AI 198
6.8.1.1 하드웨어 199
6.8.1.1.1 AI 알고리즘을 실행하기 위한 고성능 프로세서의 필요성 증가로 인한 부문별 성장 199
6.8.1.1.2 프로세서 199
6.8.1.1.3 메모리 장치 200
6.8.1.1.4 네트워크 장치 200
6.8.1.2 소프트웨어 201
6.8.1.2.1 부문별 성장을 촉진하기 위한 예측 유지보수 및 제조 품질 관리의 중요성 증가 201
6.8.1.2.2 AI 플랫폼 201
6.8.1.2.3 AI 솔루션 202
6.8.1.3 서비스 202
6.8.1.3.1 산업 부문에서 첨단 기술의 보급을 늘려 부문별 성장을 촉진 202
6.8.1.3.2 보급 및 통합 202
6.8.1.3.3 지원 및 유지 202
6.8.2 산업 제어 시스템 보안 204
6.8.2.1 부문별 성장을 촉진하기 위한 커넥티드 기기 및 IT 시스템의 채택 증가 204
6.8.2.2 게이트웨이 204
6.8.2.3 네트워킹 기기 205
6.8.2.3.1 라우터 205
6.8.2.3.2 산업용 이더넷 스위치 205
6.8.2.4 솔루션 & 서비스 206
6.8.3 디지털 트윈 207
6.8.3.1 가치 있는 통찰력을 제공하고 운영 개선을 촉진하여 부문별 성장을 촉진하기 위한 배포 확대 207
6.8.4 제조업에서의 AR & VR 209
6.8.4.1 디지털 정보와 가상 객체와 실제 환경의 통합이 증가하면서 부분적인 성장이 촉진됨 209
6.8.4.2 하드웨어 209
6.8.4.3 소프트웨어 210
6.9 디자인 및 계획 시스템 212
6.9.1 컴퓨터 지원 디자인 213
6.9.1.1 세분화된 성장을 촉진하기 위한 세부 설계의 정확하고 효율적인 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 213
6.9.2 컴퓨터 지원 제조 216
6.9.2.1 세분화된 성장을 촉진하기 위한 제조 공정의 자동화 및 간소화에 대한 강조가 높아지고 있다. 216
6.9.3 제품 수명 주기 관리 218
6.9.3.1 시장 주도권을 잡기 위해 데이터 사일로 제거와 제품 개발 과정의 불일치 감소에 대한 필요성 증가 218
7 산업별 스마트 제조 시장 221
7.1 서론 222
7.1.1 석유 및 가스 224
7.1.1.1 운영 효율성을 향상시키고 부문별 성장을 촉진하기 위한 첨단 자동화 시스템의 통합 증가 224
7.1.2 식음료 225
7.1.2.1 부문별 성장에 기여하기 위한 안전 기준 준수 강화 225
7.1.3 제약 226
7.1.3.1 제조 공장의 신속한 디지털화로 운영 효율성을 향상시켜 부문별 성장을 촉진 226
7.1.4 화학 226
7.1.4.1 이상적인 재고 수준을 유지하기 위해 자동화 솔루션에 대한 의존도 증가로 부문별 성장에 기여 226
7.1.5 에너지 및 전력 227
7.1.5.1 빠른 산업화와 인프라 개발을 통한 부문별 성장 촉진 227
7.1.6 금속 및 광업 227
7.1.6.1 첨단 기술을 이용한 안전성 확보를 위한 엄격한 규칙의 시행 증가로 부문별 성장 촉진 227
7.1.7 펄프 및 제지 228
7.1.7.1 부문별 성장에 기여하는 목재 기반 제품에 대한 수요 급증 228
7.1.8 자동차 229
7.1.8.1 부문별 성장을 가속화하기 위한 생산 속도 및 효율성 향상 강조 229
7.1.9 항공 우주 229
7.1.9.1 세분화된 성장을 촉진하기 위한 중요 기계 상태 모니터링 기술의 채택 증가 229
7.1.10 반도체 및 전자 230
7.1.10.1 세분화된 성장을 촉진하기 위한 폐기물, 재고 및 공급망 비용 절감에 대한 관심 증가 230
7.1.11 의료 기기 231
7.1.11.1 고령화 인구 증가와 건강 위험으로 인한 부문별 성장 촉진 231
7.1.12 중장비 231
7.1.12.1 AI 기술에 대한 의존도 증가로 다운타임 감소
부문별 성장 촉진. 231
7.1.13 기타 산업 232
8 지역별 스마트 제조 시장 234
8.1 서론 235
8.2 북미 237
8.2.1 북미의 거시경제 전망 237
8.2.2 미국 241
8.2.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 운영 효율성을 높이고 자원 활용을 최적화해야 할 필요성 증가 241
8.2.3 캐나다 241
8.2.3.1 시장 성장을 가속화하기 위해 자동차 제조 개선을 위한 투자 증가 241
8.2.4 멕시코 243
8.2.4.1 시장 성장에 기여하기 위한 IoT, AI 및 기타 자동화 기술의 채택 확대 243
8.3 유럽 243
8.3.1 유럽의 거시경제 전망 243
8.3.2 영국 247
8.3.2.1 시장 성장을 가속화하기 위해 비즈니스 운영을 혁신하기 위한 디지털 기술의 채택 증가 247
8.3.3 독일 247
8.3.3.1 시장 성장을 촉진하기 위해 제조 시설에서 클라우드 기반 솔루션의 구현 증가 247
8.3.4 프랑스 248
8.3.4.1 시장 성장에 기여하기 위한 디지털 혁명 촉진에 대한 자금 할당 증가 248
8.3.5 유럽의 나머지 지역 248
8.4 아시아 태평양 249
8.4.1 아시아 태평양의 거시경제 전망 250
8.4.2 중국 254
8.4.2.1 시장 성장을 촉진하기 위한 IoT 기반 솔루션의 연구개발에 대한 정부의 관심 증가 254
8.4.3 일본 255
8.4.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 산업 자동화의 증가 추세 255
8.4.4 인도 255
8.4.4.1 시장 성장을 촉진하기 위한 산업 자동화 기술의 확산 255
8.4.5 아시아 태평양의 나머지 지역 256
8.5 ROW 257
8.5.1 ROW의 거시경제 전망 257
8.5.2 남아메리카 260
8.5.2.1 브라질 260
8.5.2.1.1 시장 성장을 촉진하기 위한 산업 부문의 현대화에 대한 강조 증가 260
8.5.2.2 남아메리카의 나머지 지역 261
8.5.3 중동 및 아프리카 262
8.5.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 빠른 디지털화와 기술 통합 262
8.5.3.2 GCC 263
8.5.3.3 아프리카 및 중동 지역 263
9 경쟁 구도 264
9.1 개요 264
9.2 주요 업체 전략/승리할 권리, 2023-2025 264
9.3 산업용 로봇의 시장 점유율 분석, 2023 267
9.4 수익 분석, 2019-2023 270
9.5 2023년 산업용 센서 시장 점유율 분석 271
9.6 기업 가치 평가 및 재무 지표 272
9.7 브랜드/제품 비교 273
9.8 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2023년 274
9.8.1 스타 274
9.8.2 유망주 274
9.8.3 퍼베이시브 플레이어 274
9.8.4 참가자 275
9.8.5 기업 활동: 핵심 플레이어, 2023 276
9.8.5.1 회사 발자국 276
9.8.5.2 페이로드 발자국 277
9.8.5.3 로봇 유형 발자국 278
9.8.5.4 최종 사용 산업 발자국 279
9.8.5.5 지역 발자국 280
9.9 회사 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2023 281
9.9.1 진보적인 회사 281
9.9.2 반응이 빠른 회사 281
9.9.3 역동적인 회사 281
9.9.4 시작 블록 281
9.9.5 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2023 283
9.9.5.1 주요 스타트업/중소기업의 상세 목록 283
9.9.5.2 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 284
9.10 경쟁 시나리오 286
9.10.1 제품 출시/개발 286
9.10.2 거래 288
9.10.3 확장 293
9.10.4 기타 294
10 회사 프로필 296
10.1 주요 인물 296
10.1.1 ABB 296
10.1.1.1 사업 개요 296
10.1.1.2 제공 제품/솔루션/서비스 297
10.1.1.3 최근의 발전 298
10.1.1.3.1 제품 출시/개발 298
10.1.1.3.2 거래 300
10.1.1.3.3 확장 302
10.1.1.4 MnM 보기 302
10.1.1.4.1 주요 강점/승리할 권리 302
10.1.1.4.2 전략적 선택 302
10.1.1.4.3 약점/경쟁 위협 302
10.1.2 EMERSON ELECTRIC CO. 303
10.1.2.1 사업 개요 303
10.1.2.2 제공 제품/솔루션/서비스 304
10.1.2.3 최근의 발전 305
10.1.2.3.1 제품 출시/개발 305
10.1.2.3.2 거래 306
10.1.2.4 MnM 보기 307
10.1.2.4.1 주요 강점/승리할 권리 307
10.1.2.4.2 전략적 선택 307
10.1.2.4.3 약점/경쟁 위협 307
10.1.3 제너럴 일렉트릭 컴퍼니 308
10.1.3.1 사업 개요 308
10.1.3.2 제공 제품/솔루션/서비스 309
10.1.3.3 최근의 발전 310
10.1.3.3.1 제품 출시/개발 310
10.1.3.3.2 거래 311
10.1.3.4 MnM 보기 311
10.1.3.4.1 주요 강점/승리할 권리 311
10.1.3.4.2 전략적 선택 311
10.1.3.4.3 약점/경쟁 위협 311
10.1.4 HONEYWELL INTERNATIONAL INC. 312
10.1.4.1 사업 개요 312
10.1.4.2 제공 제품/솔루션/서비스 313
10.1.4.3 최근의 발전 314
10.1.4.3.1 제품 출시/개발 314
10.1.4.3.2 거래 315
10.1.4.3.3 기타 315
10.1.4.4 MnM 보기 316
10.1.4.4.1 주요 강점/승리할 권리 316
10.1.4.4.2 전략적 선택 316
10.1.4.4.3 약점/경쟁 위협 317
10.1.5 ROCKWELL AUTOMATION 318
10.1.5.1 사업 개요 318
10.1.5.2 제공 제품/솔루션/서비스 319
10.1.5.3 최근의 발전 320
10.1.5.3.1 제품 출시/개발 320
10.1.5.3.2 거래 321
10.1.5.3.3 기타 323
10.1.5.4 MnM 보기 323
10.1.5.4.1 주요 강점/승리할 권리 323
10.1.5.4.2 전략적 선택 323
10.1.5.4.3 약점/경쟁 위협 323
10.1.6 슈나이더 일렉트릭 324
10.1.6.1 사업 개요 324
10.1.6.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 325
10.1.6.3 최근의 발전 326
10.1.6.3.1 제품 출시/개발 326
10.1.6.3.2 거래 327
10.1.6.3.3 기타 328
10.1.6.3.4 확장 328
10.1.6.4 MnM 보기 328
10.1.6.4.1 주요 강점/승리할 권리 328
10.1.6.4.2 전략적 선택 329
10.1.6.4.3 약점/경쟁 위협 329
10.1.7 SIEMENS 330
10.1.7.1 사업 개요 330
10.1.7.2 제공 제품/솔루션/서비스 331
10.1.7.3 최근의 발전 332
10.1.7.3.1 제품 출시/개발 332
10.1.7.3.2 거래 333
10.1.7.3.3 기타 334
10.1.7.4 MnM 보기 335
10.1.7.4.1 주요 강점/승리할 권리 335
10.1.7.4.2 전략적 선택 335
10.1.7.4.3 약점/경쟁 위협 335
10.1.8 요코가와전기주식회사 336
10.1.8.1 사업 개요 336
10.1.8.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 337
10.1.8.3 최근의 발전 338
10.1.8.3.1 특가 상품 338
10.1.8.4 MnM 보기 339
10.1.8.4.1 주요 강점/승리할 권리 339
10.1.8.4.2 전략적 선택 339
10.1.8.4.3 약점/경쟁 위협 339
10.1.9 3D SYSTEMS, INC. 340
10.1.9.1 사업 개요 340
10.1.9.2 제공 제품/솔루션/서비스 341
10.1.9.3 최근의 발전 342
10.1.9.3.1 거래 342
10.1.9.3.2 기타 343
10.1.10 CISCO SYSTEMS, INC. 344
10.1.10.1 사업 개요 344
10.1.10.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 345
10.1.10.3 최근의 발전 346
10.1.10.3.1 특가 상품 346
10.1.10.3.2 기타 347
10.1.11 IBM 348
10.1.11.1 사업 개요 348
10.1.11.2 제공 제품/솔루션/서비스 349
10.1.11.3 최근의 발전 351
10.1.11.3.1 제품 출시/개발 351
10.1.11.3.2 거래 351
10.1.11.3.3 기타 352
10.1.12 미쓰비시전기 353
10.1.12.1 사업 개요 353
10.1.12.2 제공 제품/솔루션/서비스 354
10.1.12.3 최근의 발전 355
10.1.12.3.1 제품 출시/개발 355
10.1.12.3.2 거래 356
10.1.13 오라클 358
10.1.13.1 사업 개요 358
10.1.13.2 제공되는 제품/솔루션/서비스 359
10.1.13.3 최근의 발전 360
10.1.13.3.1 제품 출시/개발 360
10.1.13.3.2 거래 360
10.1.13.3.3 기타 361
10.1.13.3.4 확장 361
10.1.14 SAP 362
10.1.14.1 사업 개요 362
10.1.14.2 제공 제품/솔루션/서비스 363
10.1.14.3 최근의 발전 364
10.1.14.3.1 거래 364
10.1.15 STRATASYS 365
10.1.15.1 사업 개요 365
10.1.15.2 제공 제품/솔루션/서비스 366
10.1.15.3 최근의 발전 367
10.1.15.3.1 제품 출시/개발 367
10.1.15.3.2 거래 367
10.1.15.3.3 기타 368
10.2 기타 플레이어 369
10.2.1 코그넥스 코퍼레이션 369
10.2.2 구글 370
10.2.3 인텔 코퍼레이션 371
10.2.4 KEYENCE CORPORATION 372
10.2.5 NVIDIA CORPORATION 373
10.2.6 PTC 374
10.2.7 SAMSUNG 375
10.2.8 SONY CORPORATION 376
10.2.9 UNIVERSAL ROBOTS A/S 377
10.2.10 오므론 주식회사 378
10.2.11 애드버브 테크놀로지스 리미티드 379
10.2.12 로커스 로보틱스 380
10.2.13 이라테크 로보틱스 주식회사 381
10.2.14 그레이오렌지 382
11 부록 383
11.1 업계 전문가들의 통찰력 383
11.2 토론 가이드 384
11.3 지식 저장소: 마켓앤마켓의 구독 포털 387
11.4 사용자 정의 옵션 389
11.5 관련 보고서 389
11.6 저자 정보 390
그림 1 스마트 제조 시장 세분화 및 지역 범위 35
그림 2 스마트 제조 시장: 연구 설계 39
그림 3 산업용 로봇 시장: 상향식 접근 45
그림 4 산업용 로봇 시장 규모 추정 방법론 45
그림 5 산업용 로봇 시장: 하향식 접근 46
그림 6 산업용 로봇 시장 규모 추정 방법론(공급 측면) 47
그림 7 스마트 제조 시장: 데이터 삼각법 48
그림 8 스마트 제조 시장: 연구 가정 49
그림 9 2024년과 2029년 사이 가장 높은 CAGR을 기록할 디지털 전환 시스템 부문 51
그림 10 2029년 가장 큰 시장 점유율을 차지할 자동차 부문 52
그림 11 아시아 태평양 지역이 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됨 53
그림 12 실시간 데이터 분석 및 예측 유지보수가 시장 성장에 기여할 것으로 예상됨 54
그림 13 2029년 가장 큰 시장 점유율을 차지할 디지털 전환 시스템 부문 55
그림 14 2024년 스마트 제조 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 자동차 부문 56
그림 15 중국, 예측 기간 동안 글로벌 스마트 제조 시장에서 가장 높은 CAGR 기록 예상 57
그림 16 아시아 태평양, 2029년 글로벌 스마트 제조 시장에서 가장 큰 점유율 차지 예상 57
그림 17 동인, 제약, 기회, 도전 과제 58
그림 18 영향 분석: 동인 61
그림 19 영향 분석: 제약 62
그림 20 인도에서 주요 투자와 정부 이니셔티브가 있는 산업 64
그림 21 영향 분석: 기회 65
그림 22 스마트 팩토리의 사이버 보안 위협 66
그림 23 영향 분석: 도전 과제 67
그림 24 가치 사슬 분석 67
그림 25 스마트 제조 생태계 69
그림 26 주요 업체가 제공하는 산업용 로봇의 평균 판매 가격 추이, 로봇 유형별 71
그림 27 주요 업체가 제공하는 디지털 온도 센서의 평균 판매 가격 추이 72
그림 28 산업용 센서의 평균 판매 가격 추세, 2020-2023 73
그림 29 유형별 전통적 로봇의 평균 판매 가격 추세, 2020-2023 74
그림 30 관절 로봇의 평균 판매 가격 추세, 2020-2023년, 지역별 76
그림 31 산업용 온도 센서의 평균 판매 가격 추세, 2020-2023년, 지역별 76
그림 32 산업용 온도 센서의 평균 판매 가격 추세, 2020-2023년, 지역별 76
그림 32 투자 및 자금 조달 시나리오 77
그림 33 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴 77
그림 34 2015-2024년 특허 출원 및 승인 현황 81
그림 35 2019-2024년(1분기-3분기) 상위 5개국 HS 코드 847950 준수 제품에 대한 데이터 가져오기 87
그림 36 2019-2024년 상위 5개국(1분기-3분기)에 대한 HS 코드 847950 준수 제품 수출 데이터 88
그림 37 포터의 다섯 가지 힘 분석 100
그림 38 상위 3개 산업의 구매 프로세스에 대한 이해관계자의 영향 102
그림 39 상위 3개 산업의 주요 구매 기준 103
그림 40 GEN AI/AI 활용 사례 105
그림 41 기술별 스마트 제조 시장 107
그림 42 디지털 전환 시스템 부문, 2029년 스마트 제조 시장에서 가장 큰 점유율 차지 108
그림 43 자동화 및 제어 시스템에 의한 스마트 제조 시장 109
그림 44 자산 및 유지 관리에 의한 스마트 제조 시장 122
그림 45 스마트 제조 시장, 제조 운영 시스템별 141
그림 46 스마트 제조 시장, 산업 네트워킹 및 연결성별 156
그림 47 스마트 제조 시장, 산업용 로봇공학별 169
그림 48 스마트 제조 시장, 센서 및 비전 시스템별 187
그림 49 스마트 제조 시장, 디지털 전환 시스템별 196
그림 50 스마트 제조 시장, 설계 및 계획 시스템별 212
그림 51 스마트 제조 시장, 산업별 222
그림 52 2029년 스마트 제조 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 자동차 부문 223
그림 53 스마트 제조 시장, 지역별 235
그림 54 아시아 태평양 지역, 스마트 제조 시장 지배 예상 기간 235
그림 55 북미: 스마트 제조 시장 스냅샷 238
그림 56 2029년 북미 스마트 제조 시장의 가장 큰 비중을 차지할 미국 239
그림 57 유럽: 스마트 제조 시장 스냅샷 244
그림 58 독일, 2024년부터 2029년까지 유럽 스마트 제조 시장을 장악하다 245
그림 59 아시아 태평양: 스마트 제조 시장 스냅샷 251
그림 60 2029년 아시아 태평양 스마트 제조 시장에서 중국이 차지하는 비중이 가장 높음 252
그림 61 2024년부터 2029년까지 연속적으로 남미의 스마트 제조 시장이 더 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됨 258
그림 62 산업용 로봇을 제공하는 기업의 시장 점유율 분석, 2023 267
그림 63 산업용 로봇 시장: 주요 업체의 수익 분석, 2019-2023 270
그림 64 산업용 로봇을 제공하는 기업의 시장 점유율 분석, 2019-2023 270
그림 65 산업용 로봇을 제공하는 기업의 시장 점유율 분석, 2019-2023 270
센서, 2023 271
그림 65 기업 가치 평가, 2024 272
그림 66 재무 지표, 2024 (EV/EBITDA) 272
그림 67 브랜드/제품 비교 273
그림 68 산업용 로봇 시장: 기업 평가 매트릭스
(주요 기업), 2023 275
그림 69 산업용 로봇 시장: 기업 발자국 276
그림 70 산업용 로봇 시장: 기업 평가 매트릭스(신생 기업/중소기업), 2023 282
그림 71 ABB: 기업 스냅샷 297
그림 72 EMERSON ELECTRIC CO.: 기업 스냅샷 304
그림 73 제너럴 일렉트릭 컴퍼니: 회사 스냅샷 309
그림 74 허니웰 인터내셔널: 회사 스냅샷 313
그림 75 록웰 오토메이션: 회사 스냅샷 319
그림 76 슈나이더 일렉트릭: 회사 스냅샷 325
그림 77 지멘스: 회사 개요 331
그림 78 요코가와전기: 회사 개요 337
그림 79 3D 시스템즈: 회사 개요 341
그림 80 시스코 시스템즈: 회사 개요 345
그림 81 IBM: 회사 스냅샷 349
그림 82 미쓰비시전기: 회사 스냅샷 354
그림 83 오라클: 회사 스냅샷 359
그림 84 SAP: 회사 스냅샷 363
그림 85 STRATASYS: 회사 소개 366
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