| ■ 영문 제목 : Global Artificial Industrial in Manufacturing Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E3414 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : IT/전자 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 제조업용 인공 산업 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 제조업용 인공 산업 산업 체인 동향 개요, 반도체 및 전자, 에너지 및 전력, 제약, 자동차, 중금속 및 기계 제조, 식품 및 음료, 섬유, 항공 우주, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 제조업용 인공 산업의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 제조업용 인공 산업 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 제조업용 인공 산업 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 제조업용 인공 산업 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 제조업용 인공 산업 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 하드웨어, 소프트웨어)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 제조업용 인공 산업 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 제조업용 인공 산업 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 제조업용 인공 산업 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 제조업용 인공 산업에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 제조업용 인공 산업 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 제조업용 인공 산업에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (반도체 및 전자, 에너지 및 전력, 제약, 자동차, 중금속 및 기계 제조, 식품 및 음료, 섬유, 항공 우주, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 제조업용 인공 산업과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 제조업용 인공 산업 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 제조업용 인공 산업 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
제조업용 인공 산업 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 하드웨어, 소프트웨어
용도별 시장 세그먼트
– 반도체 및 전자, 에너지 및 전력, 제약, 자동차, 중금속 및 기계 제조, 식품 및 음료, 섬유, 항공 우주, 기타
주요 대상 기업
– Intel Corporation, Siemens AG, IBM Corporation, Alphabet Inc, Microsoft Corporation, Cisco Systems, General Electric Company, Data RPM, Sight Machine, General Vision, Rockwell, Automation Inc, Mitsubishi Electric Corporation, Oracle Corporation, SAP SE
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 제조업용 인공 산업 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 제조업용 인공 산업의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 제조업용 인공 산업의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 제조업용 인공 산업 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 제조업용 인공 산업 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 제조업용 인공 산업 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 제조업용 인공 산업의 산업 체인.
– 제조업용 인공 산업 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Intel Corporation Siemens AG IBM Corporation ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 제조업용 인공 산업 이미지 - 종류별 세계의 제조업용 인공 산업 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 제조업용 인공 산업 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 제조업용 인공 산업 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 제조업용 인공 산업 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 제조업용 인공 산업 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 제조업용 인공 산업 판매량 (2019-2030) - 세계의 제조업용 인공 산업 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 제조업용 인공 산업 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 제조업용 인공 산업 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 제조업용 인공 산업 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 제조업용 인공 산업 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 제조업용 인공 산업 판매량 시장 점유율 - 지역별 제조업용 인공 산업 소비 금액 시장 점유율 - 북미 제조업용 인공 산업 소비 금액 - 유럽 제조업용 인공 산업 소비 금액 - 아시아 태평양 제조업용 인공 산업 소비 금액 - 남미 제조업용 인공 산업 소비 금액 - 중동 및 아프리카 제조업용 인공 산업 소비 금액 - 세계의 종류별 제조업용 인공 산업 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 제조업용 인공 산업 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 제조업용 인공 산업 평균 가격 - 세계의 용도별 제조업용 인공 산업 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 제조업용 인공 산업 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 제조업용 인공 산업 평균 가격 - 북미 제조업용 인공 산업 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 제조업용 인공 산업 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 제조업용 인공 산업 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 제조업용 인공 산업 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 유럽 제조업용 인공 산업 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 제조업용 인공 산업 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 제조업용 인공 산업 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 제조업용 인공 산업 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 영국 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 러시아 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 제조업용 인공 산업 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 제조업용 인공 산업 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 제조업용 인공 산업 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 제조업용 인공 산업 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 일본 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 한국 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 인도 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 호주 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 남미 제조업용 인공 산업 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 제조업용 인공 산업 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 제조업용 인공 산업 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 제조업용 인공 산업 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 제조업용 인공 산업 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 제조업용 인공 산업 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 제조업용 인공 산업 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 제조업용 인공 산업 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 이집트 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 제조업용 인공 산업 소비 금액 및 성장률 - 제조업용 인공 산업 시장 성장 요인 - 제조업용 인공 산업 시장 제약 요인 - 제조업용 인공 산업 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 제조업용 인공 산업의 제조 비용 구조 분석 - 제조업용 인공 산업의 제조 공정 분석 - 제조업용 인공 산업 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 ## 제조업용 인공지능: 새로운 혁신의 바람 제조업 분야에서 인공지능(AI)의 도입은 단순한 기술 트렌드를 넘어, 생산 방식, 품질 관리, 공급망 효율화 등 산업 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 이끌고 있습니다. 제조업용 인공지능은 기계 학습, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 AI 기술을 활용하여 제조 과정의 자동화, 최적화, 그리고 지능화를 추구하는 것을 의미합니다. 이는 생산성을 향상시키고, 비용을 절감하며, 제품의 품질을 높이는 동시에 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 기여합니다. 제조업용 인공지능의 핵심적인 특징은 다음과 같습니다. 첫째, **데이터 기반 의사결정**입니다. 제조 공정에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하여, 과거의 경험이나 직관에 의존하는 대신 데이터에 기반한 객관적이고 정확한 의사결정을 내릴 수 있게 합니다. 예를 들어, 센서 데이터를 통해 설비의 이상 징후를 사전에 감지하고 예측하여 갑작스러운 고장으로 인한 생산 중단을 방지할 수 있습니다. 둘째, **자동화 및 최적화**입니다. 반복적이고 노동 집약적인 작업을 자동화하여 인력 부족 문제를 해결하고 작업자의 안전성을 높입니다. 또한, 복잡한 제조 공정을 실시간으로 모니터링하고 분석하여 최적의 생산 조건을 찾아내어 효율성을 극대화합니다. 셋째, **향상된 품질 관리**입니다. AI 기반의 비전 시스템은 육안으로는 식별하기 어려운 미세한 결함까지 정확하게 검출하여 불량률을 획기적으로 낮춥니다. 이는 고객 만족도를 높이고 제품의 신뢰성을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 넷째, **맞춤형 생산 및 유연성 증대**입니다. 개별 고객의 요구에 맞춘 다품종 소량 생산이 중요해지는 현대 제조 환경에서, AI는 생산 계획 수립, 설비 운영 등을 유연하게 조절하여 이러한 요구를 충족시킬 수 있도록 지원합니다. 제조업용 인공지능은 그 적용 범위가 매우 넓으며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 대표적인 종류로는 **예측 유지보수(Predictive Maintenance)**를 들 수 있습니다. 이는 설비 센서 데이터를 분석하여 부품의 수명이나 고장 가능성을 예측하고, 사전 예방적인 조치를 통해 설비 다운타임을 최소화하는 기술입니다. 다음으로 **품질 검사 자동화(Automated Quality Inspection)**는 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 제품의 외관, 치수, 색상 등을 자동으로 검사하고 불량을 판별하는 방식입니다. 이는 검사 속도와 정확성을 높여 인적 오류를 줄입니다. **생산 공정 최적화(Production Process Optimization)**는 실시간으로 생산 데이터를 분석하여 온도, 압력, 속도 등 다양한 변수를 최적의 상태로 유지함으로써 에너지 소비를 줄이고 생산 효율을 높이는 기술입니다. 또한, **로봇 자동화 및 협업(Robotics Automation and Collaboration)** 분야에서도 AI는 중요한 역할을 합니다. AI 기반의 로봇은 더욱 정교하고 자율적인 작업 수행이 가능하며, 인간 작업자와 안전하게 협력하여 생산성을 극대화합니다. 마지막으로 **공급망 관리(Supply Chain Management)**에서도 AI는 수요 예측 정확도를 높이고 재고를 최적화하며 물류 경로를 효율화하는 데 기여합니다. 제조업용 인공지능의 용도는 무궁무진합니다. 가장 직관적으로는 **제조 공정 자동화**가 있습니다. 조립, 용접, 도색 등 반복적인 공정에서 AI 기반 로봇이 사람을 대신하여 작업의 효율성과 일관성을 높입니다. 또한, **스마트 팩토리 구축**의 핵심 요소로 작용하여, 생산 라인 전체의 데이터를 수집, 분석, 제어함으로써 공장 운영의 효율성과 지능화를 실현합니다. **생산 계획 및 스케줄링** 또한 AI의 중요한 용도 중 하나입니다. 복잡한 생산 요구사항과 설비 가용성을 고려하여 최적의 생산 계획을 수립하고 실시간으로 변경되는 상황에 맞춰 유연하게 스케줄을 조정합니다. **에너지 관리 및 절감** 측면에서도 AI는 큰 역할을 합니다. 공정 데이터를 분석하여 에너지 소비 패턴을 파악하고, 불필요한 에너지 낭비를 줄이는 방안을 제시하여 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 더 나아가, **신제품 개발 및 설계** 과정에서도 AI는 시뮬레이션 및 데이터 분석을 통해 최적의 설계를 도출하거나 새로운 아이디어를 제안하는 데 활용될 수 있습니다. 제조업용 인공지능을 구현하기 위해서는 다양한 관련 기술들이 뒷받침되어야 합니다. 가장 근간이 되는 기술은 **머신러닝(Machine Learning)**과 **딥러닝(Deep Learning)**입니다. 이러한 알고리즘들은 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. **컴퓨터 비전(Computer Vision)** 기술은 카메라를 통해 얻은 이미지나 비디오 데이터를 분석하여 객체를 인식하고 결함을 검출하는 데 필수적입니다. **자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)**는 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술로, 작업 지침이나 보고서 등을 분석하거나 음성 명령을 인식하는 데 활용될 수 있습니다. **사물 인터넷(Internet of Things, IoT)**은 공장 내 다양한 설비, 센서, 기기들을 네트워크로 연결하여 방대한 양의 실시간 데이터를 수집하는 기반을 제공합니다. **빅데이터 분석(Big Data Analytics)** 기술은 이렇게 수집된 대규모 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 분석하여 유의미한 정보를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, **클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)**은 방대한 데이터를 저장하고 AI 모델을 학습시키기 위한 컴퓨팅 자원을 제공하며, **엣지 컴퓨팅(Edge Computing)**은 데이터가 생성되는 현장에서 즉각적인 분석과 의사결정을 가능하게 하여 실시간성이 중요한 제조 환경에 적합합니다. 마지막으로, **로보틱스(Robotics)** 기술은 AI와 결합하여 더욱 지능적이고 자율적인 로봇 시스템을 구축하는 데 기여합니다. 결론적으로 제조업용 인공지능은 단순한 자동화를 넘어, 제조 산업의 경쟁력을 혁신적으로 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 데이터를 기반으로 한 의사결정, 공정 최적화, 품질 향상, 그리고 유연한 생산 시스템 구축을 통해 기업들은 더욱 효율적이고 혁신적인 방식으로 운영될 수 있습니다. 앞으로도 제조업용 인공지능 기술은 지속적으로 발전하며, 산업의 미래를 이끌어갈 핵심 동력이 될 것입니다. 이러한 변화에 발맞추어 기업들은 관련 기술을 적극적으로 도입하고, 숙련된 인력을 양성하며, 새로운 비즈니스 모델을 탐색함으로써 미래 제조 산업의 선두 주자로 나아가야 할 것입니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 제조업용 인공 산업 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2407E3414) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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