세계의 제조업에서의 인공지능 시장 (~2030년) : MPUS, GPU, FPGA, ASIC

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전 세계 제조업 인공지능 시장 규모는 2024년 USD 234억 달러로 추정되었으며, 2025년 USD 341억 8천만 달러에서 2030년까지 약 USD 1,550억 4천만 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 35.3%로 전망됩니다.

인공지능(AI)은 운영 전반에서 더 스마트하고 빠르며 유연한 의사결정을 가능하게 함으로써 제조 산업의 지형을 급속히 변화시키고 있습니다. AI 기술은 예측 유지보수, 적응형 품질 관리부터 지능형 공급망 조정 및 생산 최적화에 이르기까지 제조업체가 프로세스를 설계, 모니터링, 확장하는 방식을 혁신하고 있습니다. 운영 효율성, 실시간 데이터 통찰력, 다운타임 감소에 대한 요구가 증가함에 따라 AI는 공장 현장에 통합되어 이상 감지부터 자율 생산 워크플로우에 이르기까지 모든 것을 지원하고 있습니다. 산업용 IoT, 엣지 컴퓨팅, 클라우드 기반 플랫폼의 채택이 증가하면서 제조업에서의 AI 도입이 더욱 가속화되고 있으며, 기계와 시스템이 지속적으로 학습하고 진화하는 데이터가 풍부한 생태계가 만들어지고 있습니다. 반응 속도, 정밀성, 복원력이 산업 경쟁력을 결정하는 시대에 AI는 차세대 제조 전략의 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 디지털 트윈, AI 기반 로봇공학, 기업 전체 분석에 대한 전략적 투자가 지속 가능성, 비용 효율성, 공급망 투명성에 대한 수요 증가와 함께 확산되고 있습니다. 제조업체들이 레거시 시스템을 현대화하고 AI를 시범 단계에서 공장 전체로 확장함에 따라 시장은 강력한 장기 성장을 앞두고 있습니다.

제조업 AI 시장의 매력적인 기회

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 2025년까지 제조업 AI 시장 최대 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 인프라 자동화 투자 증가, 강력한 산업 확장, 정부 지원 디지털화 정책, 지역 내 주요 자동화 업체의 존재 등이 주요 요인으로 작용하고 있습니다.

제조업 AI 시장은 더 스마트한 운영, 생산 효율성 향상, 의사결정 능력 강화에 대한 수요 증가로 인해 급속히 확장되고 있습니다. 자동차, 전자, 항공우주, 식품 및 음료 등 산업은 AI를 활용해 복잡한 작업을 자동화하고 폐기물을 줄이며 제품 품질을 향상시키고 있습니다.

머신러닝 알고리즘의 지속적인 혁신, IoT 기술 통합, 클라우드 기반 플랫폼 채택은 제조업에서의 AI 도입에 새로운 기회를 열어주고 있습니다. 이러한 발전은 향후 몇 년간 공장 전반에서 상당한 성장과 디지털 전환을 촉진할 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양 지역의 제조업 AI 시장은 중국, 일본, 한국, 인도 등 국가에서 산업 자동화 가속화, 로봇 생태계 확장, 스마트 공장 투자 확대에 힘입어 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 가장 빠른 성장을 기록할 것으로 예상됩니다.

정부 주도의 디지털 전환, 스마트 제조, Industry 4.0 구현에 초점을 맞춘 이니셔티브는 해당 지역에서의 AI 통합을 가속화하고 있습니다. 예측 분석, 자율 시스템, 실시간 모니터링에 대한 수요 증가로 인해 반도체, 제약, 중공업 등 산업 분야에서 AI의 시장 존재감이 강화되고 있습니다.

글로벌 제조업 인공지능 시장 동향

주요 요인: 산업용 사물인터넷(IIoT)과 연결된 기기의 급속한 성장은 제조업에서 인공지능(AI)의 활용을 촉진하는 주요 역할을 하고 있습니다.

산업용 사물인터넷(IIoT)과 연결된 기기의 급속한 성장은 제조업에서 인공지능(AI)의 활용을 촉진하는 주요 역할을 하고 있습니다. 공장 내 기계, 센서, 시스템이 연결되면서 제조업체는 운영의 모든 부분에서 실시간 데이터를 수집할 수 있게 되었습니다. 이 지속적인 데이터 흐름은 AI를 더 스마트하게 적용하는 기반이 됩니다.

AI를 이러한 연결된 장치와 통합함으로써 기업은 장비와 프로세스를 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 고장 발생 전에 잠재적 문제를 조기에 발견하고 즉시 조치를 취할 수 있습니다. 이 접근 방식은 다운타임을 최소화할 뿐만 아니라 생산 라인의 효율성과 신뢰성을 향상시킵니다. AI 시스템은 센서 데이터에서 패턴을 분석하고 프로세스에 실시간으로 조정하여 일관된 품질을 유지하고 낭비를 줄일 수 있습니다. 또한 이 통합은 제조업체가 원재료 처리부터 최종 제품 포장까지 전체 운영 과정에 대한 완전한 가시성을 제공합니다. 이 전체적인 관점은 더 나은 의사결정, 계획 수립, 자원 배분에 도움을 줍니다. 전반적으로 IIoT와 AI의 결합은 전통적인 공장을 변화시켜 변화하는 수요에 신속히 대응하고 생산성을 전반적으로 향상시킬 수 있는 스마트하고 적응형 시스템으로 변모시키고 있습니다.

제약 사항: 데이터 품질 및 가용성 문제는 제조 분야에서 AI의 잠재력을 제한하는 요인으로 남아 있습니다.

디지털 기술에 대한 투자가 증가함에도 불구하고, 데이터 품질 및 가용성 문제는 제조 분야에서 AI의 잠재력을 제한하는 요인으로 남아 있습니다. AI 시스템은 의미 있는 통찰력을 도출하고 복잡한 의사 결정을 자동화하기 위해 정확하고 일관적이며 시의적절한 대량의 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 많은 제조업체들은 레거시 장비, 분산된 IT 시스템, 생산 단위 간에 일관되지 않은 데이터 형식 등으로 인해 깨끗하고 구조화된 데이터를 수집하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

이것은 AI 알고리즘이 정보를 정확히 해석하는 것을 어렵게 만들어 신뢰할 수 없는 출력이나 결함 있는 추천으로 이어질 수 있습니다.

일부 경우, 중요한 기계 데이터가 전혀 수집되지 않거나 서로 통신하지 않는 고립된 시스템에 저장되어 데이터 사일로가 형성됩니다. 또한, 과거 성능 트렌드에 대한 훈련이 필요한 머신 러닝 모델의 경우, 누락된 역사적 데이터나 부적절한 데이터 라벨링이 모델의 효과성을 제한할 수 있습니다. 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제도 민감한 정보에 대한 접근을 제한하며, 특히 규제 산업에서 이 문제가 두드러집니다. 결과적으로 많은 AI 프로젝트가 시범 단계 beyond를 넘지 못하고 있습니다. 이러한 데이터 관련 장애물을 극복하는 것은 기업 전반에 걸쳐 AI 애플리케이션을 확장하고 더 스마트하고 빠르며 탄력적인 제조 운영을 실현하는 데 필수적입니다.

기회: 원격 운영에 대한 관심 증가가 다중 제조 사이트 간 실시간 최적화 및 협업을 위한 AI 활용을 크게 촉진하고 있습니다.

원격 운영에 대한 관심 증가로 AI를 활용한 실시간 최적화 및 다중 제조 사이트 간 협업이 크게 확대되고 있습니다. 제조업체들이 인력 부족, 공급망 중단, 예측 불가능한 글로벌 사건 등 다양한 도전 과제에 직면하며 운영 유연성과 탄력성을 강화하기 위해 노력함에 따라 원격 관리 능력은 전략적 우선순위로 부상했습니다. AI 기술은 현장 성능, 자원 사용량, 생산 효율성을 실시간으로 모니터링할 수 있는 가시성을 제공함으로써 이 전환을 가능하게 하는 핵심 역할을 합니다. AI 기반의 통찰력을 활용하여 조직은 장비 상태를 모니터링하고, 프로세스 편차를 추적하며, 여러 시설에 걸쳐 생산 부하를 균형 있게 분배할 수 있습니다. 이를 통해 의사 결정자는 현장에 직접 방문하지 않고도 자원을 보다 효율적으로 할당하고, 다운타임을 줄이며, 전체적인 처리량을 개선할 수 있습니다.

AI는 또한 예측 유지보수 및 원격 진단을 가능하게 하여 수동 개입 및 비용이 많이 드는 서비스 방문의 필요성을 줄여줍니다. 다중 사이트 운영에서 AI는 모범 사례 및 운영 매개 변수를 표준화하여 모든 위치에서 일관성을 보장합니다.

또한 중앙 집중식 대시보드와 실행 가능한 분석을 제공하여 팀 간 협업을 강화합니다. 원격 및 분산형 제조 모델이 계속 성장함에 따라 AI는 데이터 기반 의사결정과 기업 전체의 유연성을 지원하는 핵심 요소로 자리매김할 것입니다.

실시간 AI 결정 피드백 루프 관리의 어려움은 응답 속도를 제한하고 밀접하게 동기화된 생산 워크플로우를 방해하는 주요 과제입니다. 현대 제조 환경에서 속도와 정밀도는 필수적입니다. AI 시스템은 입력 데이터를 분석하고 결정을 내리며 조치를 실행하는 데 몇 초 이내에 반응해야 합니다. 그러나 많은 경우 데이터 입력, AI 분석, 실행 가능한 응답 간의 피드백 루프가 실시간 의사결정을 지원하기에 너무 느리거나 분산되어 있습니다. 지연은 에지에서의 제한된 처리 능력, 일관되지 않은 데이터 스트림, 센서, 제어 시스템, AI 플랫폼 간 정보 전송 시 네트워크 지연 등 다양한 요인으로 발생할 수 있습니다. 이러한 중단은 특히 장비와 프로세스가 상호 의존적이고 세밀하게 조정된 고도로 자동화된 환경에서 예상된 시스템 행동과 실제 행동 간의 불일치를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템이 온도 이상이나 압력 편차에 신속히 대응하지 못하면 제품 품질 문제나 생산 중단으로 이어질 수 있습니다. 또한 실시간 피드백 루프는 정확성을 유지하기 위해 지속적인 보정과 모니터링이 필요하며, 이는 추가적인 복잡성을 초래합니다. 이 과제를 극복하는 것은 제조 운영에서 AI의 동적 제어 및 신속한 최적화 잠재력을 완전히 발휘하기 위해 필수적입니다.

글로벌 제조업 AI 시장 생태계 분석

제조업 AI 시장에서 활동하는 주요 기업은 NVIDIA Corporation(미국), IBM(미국), Siemens(독일), Intel Corporation(미국), Amazon Web Services, Inc.(미국)입니다. 이 기업들은 포괄적인 제품 포트폴리오를 보유하고 있으며 강력한 지리적 기반을 갖추고 있습니다. 이 시장 참여 기업들은 파트너십과 확장 전략을 통해 시장 점유율을 확보하기 위해 다양한 성장 전략을 채택하고 있습니다. 제조업 AI 시장 생태계는 전 세계 산업 및 인프라 부문에서 고급 감독 제어 및 데이터 수집 시스템을 설계, 통합, 배포하는 데 중요한 역할을 하는 여러 참여자로 구성되어 있습니다.

응용 분야별로는 품질 관리 부문이 예측 기간 동안 제조업 AI 시장에서 가장 높은 CAGR과 전체 성장을 기록할 것으로 예상됩니다.

품질 관리 부문은 예측 기간 동안 AI 제조 시장에서 가장 높은 CAGR과 전체 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 제조업체들이 일관된 제품 품질을 유지하면서 폐기물과 결함을 최소화해야 하는 압박이 증가함에 따라 AI 기반 품질 관리 솔루션은 필수적 요소로 부상하고 있습니다. 전통적인 검사 방법은 수동 점검이나 단순 규칙 기반 시스템에 의존하지만, AI는 컴퓨터 비전과 머신러닝과 같은 고급 기술을 활용해 실시간으로 지능형 검사를 수행할 수 있습니다. 고해상도 이미지 및 센서 데이터를 분석함으로써 AI는 인간 검사원보다 더 높은 정확도와 속도로 생산 라인 전반에 걸쳐 미세한 결함, 편차, 또는 일관성 부족을 탐지할 수 있습니다. 이는 엄격한 품질 기준 준수를 보장할 뿐만 아니라 결함의 근본 원인을 프로세스 초기 단계에서 조기에 식별하여 대규모 재작업이나 리콜을 방지합니다. 또한 AI 시스템은 새로운 품질 기준을 지속적으로 학습하고 적응할 수 있어 다양한 제품 및 생산 환경에 쉽게 확장할 수 있습니다. 자동화의 채택이 증가하고 인건비가 상승하며 규제가 엄격한 산업에서 추적 가능성이 요구됨에 따라 품질 관리 분야에서 AI에 대한 수요가 더욱 가속화되고 있습니다. 제조업체들이 스마트 팩토리를 도입함에 따라 품질 관리는 AI 기반 혁신 및 투자의 주요 초점 분야로 남아 있을 것입니다.

산업별로는 자동차 산업이 제조업 AI 시장에서 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다.

자동차 산업은 생산성, 정밀도, 경쟁력을 향상시키기 위해 지능형 자동화를 빠르게 도입하면서 제조업 AI 시장에서 가장 높은 점유율을 차지하고 있습니다. 자동차 제조업체들은 설계 및 프로토타이핑부터 조립 및 품질 검사까지 가치 사슬 전반에 걸쳐 AI를 활용해 시장 출시 시간을 단축하고 비용을 절감하며 운영 효율성을 개선하고 있습니다. AI 기반 로봇공학과 예측 유지보수 시스템은 반복적인 작업을 간소화하고 계획되지 않은 가동 중단을 최소화하며, 고급 분석은 재고 및 공급망 조정을 최적화합니다.

이 분야의 안전성, 맞춤형 생산, 성능에 대한 강조는 컴퓨터 비전을 결함 검출에, 머신러닝을 프로세스 최적화에, 디지털 트윈을 시뮬레이션 및 테스트에 적용하는 데 선두주자로 자리매김하게 했습니다. 또한 전기 차량(EV)과 자율 주행 기술에 대한 수요 증가로 AI 기반 스마트 제조 솔루션의 필요성이 더욱 강화되고 있습니다.

연구 개발(R&D)에 대한 강력한 투자, 높은 생산량, 복잡한 조립 라인을 갖춘 자동차 산업은 확장 가능한 AI 시스템 도입에서 선도적 역할을 계속하며 시장에서의 지배적 위치를 강화하고 있습니다. 연결형, 전기차, 소프트웨어 정의 차량으로의 전환이 가속화됨에 따라 AI의 자동차 제조 분야 역할은 더욱 확대될 것입니다.

아시아 태평양 지역은 강력한 산업 기반, 빠른 기술 채택 속도, 정부 주도형 스마트 제조 이니셔티브를 바탕으로 예측 기간 동안 AI 제조 시장에서도 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 한국, 인도 등 국가들은 제조업 분야의 디지털 전환에 적극적으로 투자해 글로벌 경쟁력과 생산성을 향상시키고 있습니다. 이 지역은 AI 기술을 일찍 채택한 자동차, 전자, 소비재 등 세계 최대의 제조 허브가 모여 있는 곳입니다. AI는 예측 유지보수, 실시간 프로세스 최적화, 지능형 품질 관리 및 공급망 자동화를 지원하기 위해 아시아 태평양 전역의 공장 운영에 점점 더 많이 통합되고 있습니다. 이 지역은 또한 데이터 과학 및 엔지니어링 분야의 숙련된 인력이 풍부하고, 공공 및 민간 부문이 인더스트리 4.0 기술에 상당한 투자를 하고 있다는 이점도 있습니다. 또한, 현지 스타트업과 글로벌 기술 공급업체들이 협력하여 비용 효율성, 에너지 최적화, 수요 변동성 등 지역 제조업체들이 직면한 특정 과제에 맞는 AI 기반 솔루션을 제공하고 있습니다. 디지털 인프라가 지속적으로 개선되고 AI의 장기적인 이점에 대한 인식이 높아짐에 따라, 아시아 태평양 지역은 AI 기반 제조 혁신의 선두에 서게 될 것입니다.

제조업 시장에서의 인공지능 최신 동향

2025년 7월, IBM(미국)은 가장 진보된 AI 모델 세트인 Granite 3.0을 출시했습니다. 이 새로운 모델은 기업이 다양한 운영 분야에서 AI를 더 쉽게 비용 효율적으로 활용할 수 있도록 설계되었습니다. Granite 3.0 모델은 정보 요약, 질문 답변, 데이터 분류 등 작업을 처리할 수 있어 효율성 향상과 의사결정 지원에 매우 유용합니다.

2024년 12월, NVIDIA Corporation(미국)은 AI 스타트업 Run:ai(이스라엘)를 USD 7억 달러에 인수해 AI 워크로드 최적화 능력을 강화했습니다. 이 인수는 GPU 자원 효율성을 향상시키고 산업 운영 전반에 걸쳐 AI 애플리케이션의 더 스마트하고 확장 가능한 배포를 가능하게 함으로써 제조업 AI 시장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

2024년 10월, 독일의 Siemens는 AI 및 시뮬레이션 소프트웨어 분야의 글로벌 리더인 미국 Altair Engineering을 USD 100억 달러에 인수했습니다. 이 인수는 Siemens의 산업 소프트웨어 리더십을 강화하며, 강력한 설계, 시뮬레이션, 데이터 과학 도구를 포트폴리오에 추가합니다. 이 인수는 AI 기반 설계 및 시뮬레이션 플랫폼을 가장 포괄적으로 구축해 Siemens Xcelerator의 디지털 역량을 더욱 강화하는 것을 목표로 합니다. 알타이어의 기술을 통해 시멘스는 제조업체에게 더 스마트한 제품 개발, 더 빠른 혁신 사이클, 더 효율적인 운영을 제공할 수 있습니다.

2024년 10월, 마이크로소프트(미국)와 시멘스(독일)는 마이크로소프트 애저 오픈AI 서비스를 시멘스의 산업 솔루션에 통합하기 위한 전략적 협력을 발표했습니다. 이 파트너십은 산업 분야 전반에서 AI 기반 변혁을 가속화하는 것을 목표로 합니다. 시멘스의 자동화 및 제조 분야 전문성과 마이크로소프트의 고급 AI 기술을 결합한 이 협력은 기업들이 강력한 클라우드 기반 AI 도구에 접근할 수 있도록 합니다. 이 도구들은 복잡한 문제 해결, 생산성 향상, 혁신 촉진을 통해 산업 운영을 더 지능적이고 연결되며 효율적으로 만듭니다.

2024년 9월, 인텔 코퍼레이션(미국)은 대규모 AI 워크로드의 효율성을 향상시키기 위해 설계된 강력한 칩인 Gaudi 3 AI 가속기를 출시했습니다. 높은 메모리 용량과 빠른 데이터 전송 기능을 갖춘 Gaudi 3는 주요 AI 도구 및 플랫폼을 지원하도록 최적화되었습니다. IBM 클라우드와의 통합을 통해 성능과 비용 효율성을 모두 향상시켜, AI 운영을 확장하려는 기업들에게 매력적인 솔루션으로 자리매김했습니다. 이번 출시로 인텔은 산업 전반에서 더 스마트하고 빠르며 비용 효율적인 AI 컴퓨팅을 가능하게 하는 AI 인프라 발전에 대한 commitment를 재확인했습니다.

주요 시장 플레이어

제조업 AI 시장 주요 기업 목록

다음 기업들이 제조업 AI 시장을 주도하고 있습니다:

NVIDIA Corporation (US)
Siemens (Germany)
IBM (US)
Intel Corporation (US)
GE Vernova (US)
Google (US)
Micron Technology, Inc (US)
Microsoft (US)
Amazon Web Services, Inc (US)
Rockwell Automation (US)
ABB (Switzerland)
Honeywell International Inc. (US)
Cisco Systems, Inc. (US)
Hewlett Packard Enterprise Development LP (US)
SAP SE (Germany)
Mitsubishi Electric Corporation (Japan)
Oracle (US)
Dassault Systèmes (France)
Sight Machine ( US)
Progress Software Corporation (US)
Aquant (US)
Bright Machines, Inc. (US)
Avathon, Inc. (US)
Zebra Technologies Corp. (US)

2.1 연구 데이터 2차 데이터 – 주요 2차 출처 – 2차 출처의 주요 데이터 1차 데이터 – 전문가와의 1차 인터뷰 – 1차 출처의 주요 데이터 – 주요 산업 통찰력 – 1차 데이터의 분석
2.2 시장 규모 추정 하향식 접근법- 하향식 분석을 통한 시장 점유율 파악 방법 (수요 측면) 상향식 접근법- 상향식 분석을 통한 시장 점유율 파악 방법 (공급 측면)
2.3 시장 세분화 및 데이터 삼각화
2.4 연구 가정
2.5 위험 평가
2.6 연구의 한계

요약

프리미엄 통찰력

시장 개요

5.1 소개
5.2 시장 역학
5.3 고객의 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화
5.4 가격 분석 지역별 평균 판매 가격 추세 (2021–2024) 주요 업체별 유형별 평균 판매 가격 추세 (2021–2024)
5.5 가치 사슬 분석
5.6 생태계 분석
5.7 투자 및 자금 조달 현황
5.8 기술 분석 핵심 기술 – 강화 학습 보완 기술 – IoT, 엣지 컴퓨팅 인접 기술 – 적층 제조, 디지털 트윈
5.9 특허 분석
5.10 무역 분석
5.11 주요 컨퍼런스 및 행사 (2025-2026)
5.12 사례 연구 분석
5.13 규제 환경 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 주요 규제
5.14 포터의 5대 경쟁 요인 분석 신규 진입자의 위협 대체품의 위협 공급업체의 협상력 구매자의 협상력 경쟁 강도
5.15 주요 이해관계자 및 구매 기준 구매 과정에서의 주요 이해관계자 구매 기준
5.16 2025년 미국 관세 영향 – 제조업 시장 AI 도입 소개 주요 관세율 가격 영향 분석 주요 지역별 영향 – 미국, 유럽, 아시아 태평양 응용 분야/최종 사용 산업별 영향
5.17 제조업에서의 AI 도입을 위한 전략적 로드맵 (2024–2030)
5.18 신흥 지역 핫스팟 (2차 도시, 동남아시아 등)
5.19 제조업의 AI의 미래 – 전문가 원탁 회의 통찰

제조업 시장에서의 인공 지능, 제품별

6.1 소개
6.2 하드웨어 프로세서 메모리 장치 네트워크 장치
6.3 소프트웨어 AI 솔루션 AI 플랫폼
6.4 서비스 배포 및 통합 지원 및 유지보수

제조업 시장에서의 인공지능, 기술별

7.1 소개
7.2 머신 러닝
7.3 자연어 처리
7.4 컨텍스트 인식 컴퓨팅
7.5 컴퓨터 비전

제조업 시장에서의 인공지능, 응용 분야별 분석

8.1 소개
8.2 재고 최적화
8.3 예측 유지보수 및 기계 검사
8.4 생산 계획
8.5 현장 서비스
8.6 리클레임
8.7 품질 관리
8.8 사이버 보안
8.9 산업용 로봇

제조업 시장에서의 인공지능, 산업별 분류

120

9.1 소개
9.2 자동차
9.3 에너지 및 전력
9.4 제약
9.5 금속 및 중장비
9.6 반도체 및 전자제품
9.7 식품 및 음료
9.8 기타 산업

제조업의 인공 지능 시장, 지역별

130

10.1 소개
10.2 북미 거시경제 전망 미국 캐나다 멕시코
10.3 유럽 거시경제 전망 독일 영국 프랑스 이탈리아 스페인 폴란드 북유럽 기타 유럽
10.4 아시아 태평양 거시경제 전망 중국 일본 인도 한국 호주 인도네시아 말레이시아 태국- 베트남- 기타 아시아 태평양
10.5 기타 지역 거시경제 전망 중동- 바레인- 쿠웨이트- 오만- 카타르- 사우디아라비아- 아랍에미리트(UAE)- 중동 기타 아프리카- 남아프리카공화국- 기타 아프리카 국가 남미- 브라질- 아르헨티나- 남미 기타 국가

제조업에서의 인공지능 시장, 경쟁 환경

160

11.1 주요 기업 전략/승리 요인
11.2 매출 분석, 2021–2024
11.3 시장 점유율 분석, 2024
11.4 기업 가치 평가 및 재무 지표
11.5 제품/브랜드 비교
11.6 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2024년 스타 기업, 신흥 리더, 주요 기업, 참여 기업 기업 발자취: 주요 기업, 2024- 기업 발자취- 지역 발자취- 제품 포트폴리오 발자취- 응용 분야 발자취- 산업 발자취
11.7 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 혁신적 기업 반응형 기업 역동적 기업 초기 단계 기업 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024- 주요 스타트업/중소기업의 상세 목록- 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
11.8 경쟁 상황 및 동향

제조업의 인공 지능 시장, 기업 프로필

200

12.1 주요 기업
NVIDIA CORPORATION

IBM

INTEL CORPORATION

SIEMENS

GE VERNOVA

GOOGLE

MICROSOFT

MICRON TECHNOLOGY, INC.

AMAZON WEB SERVICES, INC. (AWS)

– Sight Machine
12.2 OTHER PLAYERS

PROGRESS SOFTWARE CORPORATION (DATARPM)

ROCKWELL AUTOMATION

HEWLETT PACKARD ENTERPRISE DEVELOPMENT LP

CISCO SYSTEMS, INC.

MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION

ORACLE

SAP

UBTECH ROBOTICS CORP LTD

AQUANT

– Bright Machines, Inc.

– ABB

– Avathon, Inc

– Dassault Systèmes

– Honeywell International Inc.

– Zebra Technologies Corp.

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