ИИ в размере рынка промышленных машин

Размер ИИ на рынке промышленного оборудования был оценен в 1,5 миллиарда долларов США в 2022 году и, как ожидается, вырастет более чем на 25% в период между 2023 и 2032 годами. Появление Индустрия 4.0 Рост сложных данных стимулирует рост ИИ на рынке промышленного оборудования. Кроме того, повышение производительности и внедрение современных производственных технологий на развивающихся рынках требуют значительного роста навыков разработки продукции.

Искусственный интеллект в промышленных машинах относится к интеграции технологий и методов искусственного интеллекта в различные типы машин и оборудования в промышленной области. Он включает в себя использование алгоритмов искусственного интеллекта, машинного обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка и других методов искусственного интеллекта для повышения производительности работы машины.

Интеграция технологий ИИ в бизнес-системы может потребовать значительных инвестиций. Стоимость оборудования, программного обеспечения и технического персонала может быть непомерно высокой для некоторых организаций, особенно для малого и среднего бизнеса. Кроме того, адаптация решений ИИ к конкретным системам и процессам не так проста. Настройка алгоритмов и моделей ИИ для удовлетворения конкретных потребностей может занять много времени и ресурсов. Эти факторы могут препятствовать росту рынка в течение прогнозируемого периода.

ИИ в тенденциях рынка промышленной техники

Интеграция ИИ в промышленное оборудование с Интернетом вещей (IoT) и облачными вычислениями стимулирует рост рынка. Устройства IoT, встроенные в промышленное оборудование, генерируют огромное количество данных в режиме реального времени. Интеграция ИИ с IoT позволяет объединить данные, трансформировать и обрабатывать их для понимания и принятия решений в режиме реального времени. Кроме того, он обеспечивает предприятиям масштабируемость, удаленный мониторинг, расширенное сотрудничество, экономию средств и повышение информационной безопасности. Облачные вычисления устраняют локальную инфраструктуру и затраты на обслуживание. Это также позволяет коммерческим организациям уменьшить потребность в крупных инвестициях в оборудование, используя возможности облачного искусственного интеллекта для оптимизации ресурсов.

ИИ в анализе рынка промышленных машин

Основываясь на компонентах, рынок сегментирован на аппаратное обеспечение, программное обеспечение и услуги. Ожидается, что в 2022 году сегмент программного обеспечения будет иметь значительную долю более 40%. Программное обеспечение и алгоритмы искусственного интеллекта необходимы для обеспечения интеллектуального принятия решений, предиктивного обслуживания и автоматизации автоматизации бизнеса. Программное обеспечение включает в себя алгоритмы машинного обучения для таких задач, как предиктивное обслуживание, обнаружение дефектов, оптимизация и контроль качества. Эти алгоритмы анализируют данные от датчиков, механических входов и других источников, чтобы получить полезную информацию и помочь принимать более разумные решения. Кроме того, программные решения сосредоточены на интеграции технологий ИИ с существующими бизнес-системами, такими как контроль и приобретение данных.SCADA) и функционирование систем (МЭС). Они облегчают обмен данными, взаимодействие и интеграцию между системами и машинами ИИ.

Основываясь на технологиях, рынок сегментирован на машинное обучение, компьютерное зрение, контекстную осведомленность и Обработка естественного языка. Сегмент машинного обучения ИИ на рынке промышленного оборудования расширился более чем на 25% CAGR в 2022 году. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные датчиков с коммерческих машин для прогнозирования сбоев или потребностей в обслуживании. Такой эффективный подход к техническому обслуживанию сокращает незапланированные простои и повышает надежность машины. Сочетание алгоритмов машинного обучения с технологией обеспечивает улучшение мониторинга, операций, эффективности, контроля качества и принятия решений. Эти драйверы способствуют внедрению и использованию машинного обучения в технологии искусственного интеллекта на рынке бизнес-машин.

Основываясь на применении, ИИ на рынке промышленного оборудования сегментируется на прогнозное обслуживание, контроль качества, оптимизацию процессов, оптимизацию цепочки поставок, интеллектуальную робототехнику, Автономные автомобили И управляемые системы, управление энергией и человеко-машинные интерфейсы. Сегмент прогнозного обслуживания рынка увеличился более чем на 20% CAGR в течение прогнозируемого периода. Предсказательное обслуживание в Промышленная техника предполагает использование алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа данных датчиков и прогнозирования потребностей в обслуживании. Прогнозное техническое обслуживание основано на анализе больших объемов данных датчиков, включая температуру, вибрацию, давление и другие параметры. Алгоритмы искусственного интеллекта обрабатывают и анализируют эти данные для выявления закономерностей, тенденций и аномалий, которые могут указывать на отказ оборудования или потребности в обслуживании. Интеграция анализа данных, мониторинга здоровья, повышения надежности, оптимизации, продления срока службы, повышения безопасности и данных принятия решений привела к принятию и использованию прогнозного обслуживания в промышленности промышленного оборудования.

Северная Америка ИИ на рынке промышленного оборудования занимал самую высокую долю дохода более 50% в 2022 году. Северная Америка является одним из ведущих бизнес-регионов с точки зрения размера рынка и внедрения ИИ в технологическую отрасль. На рынке наблюдается устойчивый рост, обусловленный повышенным спросом на автоматизацию, эффективность и оптимизацию в различных отраслях. Кроме того, Северная Америка имеет сильную технологическую экосистему с поставщиками технологий ИИ, компаниями-разработчиками программного обеспечения и производителями технологий. Регион находится на переднем крае исследований и разработок ИИ, стимулируя инновации и использование ИИ в промышленном оборудовании. В целом, рынок Северной Америки характеризуется масштабом, промышленным прогрессом, сильным рынком, инвестициями, государственной поддержкой и деловой конкуренцией. Эти факторы привели к росту и внедрению технологий искусственного интеллекта в промышленном секторе региона.

ИИ в доле рынка промышленных машин

Основные компании, работающие в области ИИ на рынке промышленного оборудования, включают

• Amazon Web Services (AWS)
• Google LLC
• Intel Corporation
• Siemens AG
• Корпорация NVIDIA
• Qualcomm Technologies
• Microsoft Corporatio
• Cisco Systems, Inc.
• IBM Corporation
• Корпорация FANUC
• Hitachi, Ltd.
• Schneider Electric SE
• Rockwell Automation, Inc.
• Honeywell International Инк.
• ABB Ltd.

ИИ в индустрии промышленного машиностроения Новости:

• В ноябре 2020 года Siemens, глобальная технологическая компания, объединилась с Google Cloud для интеграции искусственного интеллекта и технологий машинного обучения в свои продукты автоматизации. Он направлен на повышение эффективности и производительности бизнес-систем посредством сотрудничества, анализа данных и искусственного интеллекта.

Отчет об исследованиях рынка промышленных машин включает в себя углубленный охват отрасли с оценками и прогнозом в отношении выручки в размере USD млн с 2018 по 2032 годДля следующих сегментов:

Компонент

• Аппаратное оборудование
• Программное обеспечение
• Услуги

По технологии

• Машинное обучение
• Компьютерное зрение
• Осознание контекста
• Обработка естественного языка

С помощью приложения

• Прогнозное обслуживание
• Контроль качества
• Оптимизация процессов
• Оптимизация цепочки поставок
• Интеллектуальная робототехника
• Автономные транспортные средства и управляемые системы
• Управление энергопотреблением
• человеко-машинные интерфейсы
• Другие

Конечным использованием

• Коммерческий
• Сельское хозяйство
• Строительство
• Упаковка
• Пищевая обработка
• Минирование
• Полупроводниковое производство

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Великобритания
  • Германия
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Нидерланды
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • АНЗ
  • Сингапур
  • Южная Корея
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
• МЭА
  • Саудовская Аравия
  • ОАЭ
  • Южная Африка