Объем рынка систем ИИ для контроля качества автомобилей — по компонентам, по транспортным средствам, по области применения, по конечному использованию, по способу развертывания, прогноз роста на 2025–2034 гг.

Рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей

Глобальный рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей оценивался в 465,3 млн долларов США в 2024 году. Ожидается, что рынок вырастет с 527,7 млн долларов США в 2025 году до 2,64 млрд долларов США в 2034 году с темпом роста 19,6% в год, согласно последнему отчету, опубликованному компанией Global Market Insights Inc.

Автопроизводители используют системы контроля качества на основе ИИ для достижения стандартов нулевого дефекта. Эти системы могут выявлять мелкие дефекты на начальном этапе процесса, чтобы обеспечить качество и стабильность продукции. Переход к автоматизации снижает человеческий фактор, обеспечивает стабильность и повышает вероятность выпуска автомобилей без дефектов и переделок для конечного пользователя.

В марте 2024 года завод по покраске BMW в Дингольфинге внедрил системы искусственного интеллекта и автоматизированного оптического контроля (AOI) в рамках своей стратегии "нулевого дефекта": с помощью камер и рефлектометрии выявляются мелкие дефекты поверхности (около 40-50 микрон).

Регионально и международно регулирующие органы создают давление для повышения стандартов безопасности и качества. Автопроизводители должны обеспечить соответствие каждого элемента автомобиля нормативным требованиям и стандартам безопасности. Системы контроля на основе ИИ позволяют проверять критически важные для безопасности детали в реальном времени, что улучшает контроль качества и соответствие региональным и глобальным нормам.

Автопроизводителям также необходимы системы контроля качества в реальном времени на этапе производства для обеспечения эффективности и снижения простоев. Системы ИИ позволяют автопроизводителям в реальном времени контролировать производственные процессы с немедленным выявлением дефектов во время сборки. Этот положительный обратный цикл позволит принимать более быстрые и обоснованные решения, а также предотвращать попадание дефектных деталей в сборку и/или производство компонентов с высоким объемом выпуска.

Системы контроля качества на основе ИИ являются ресурсом, экономящим рабочую силу, снижают операционные расходы и упрощают управление персоналом на всех этапах производства. Автопроизводители используют автоматизацию и ИИ для ускорения процесса контроля, повышения пропускной способности, переделки и производственных циклов. Это повысит производительность и прибыльность на всех этапах автомобильного производства, а также снизит отходы за счет раннего выявления дефектов.

Северная Америка занимает лидирующие позиции на рынке систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей, и одной из основных причин этого является наличие крупных автопроизводителей, внедрение технологий производства на основе ИИ с самых ранних этапов и инвестиции в автоматизацию и инфраструктуру Индустрии 4.0. Европа занимает второе место на рынке, в основном благодаря строгим директивам по безопасности автомобилей, нормативным требованиям и возможностям для производства передовых автомобилей, существующим в Европе.

Регион Азии и Тихого океана является самым быстрорастущим рынком, так как автопроизводители продолжают развивать мировые базы класса премиум в регионе, в частности в Китае, Японии, Индии и Корее, чтобы воспользоваться доступными трудовыми ресурсами в сочетании с государственными мандатами на создание умных заводов. Наконец, развивающиеся регионы также демонстрируют значительное внедрение, так как местные производители начинают внедрять системы контроля на основе ИИ, включая поставщиков, которые хотят повысить производительность, снизить количество дефектов и соответствовать стандартам качества для глобального экспорта.

Тенденции рынка систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей

Производители автомобилей внедряют технологии компьютерного зрения и алгоритмы глубокого обучения в системы контроля качества производства для улучшения способности обнаруживать более мелкие дефекты. Помимо этих технологий, системы контроля качества настроены на автономное обнаружение поверхностных дефектов, смещений положения, нерегулярностей краски и других параметров, что повышает скорость, точность и согласованность контроля качества, а также снижает зависимость от ручных процессов контроля качества.

Использование вычислительных технологий на краю сети и систем контроля качества, работающих на основе Интернета вещей, позволяет обрабатывать данные в реальном времени непосредственно на производственном участке, что помогает снизить задержки и максимизировать общую операционную эффективность. В этом контексте подключенные датчики, камеры и модели, работающие на основе ИИ, непрерывно обмениваются данными, что позволяет получать мгновенные выводы, помогающие управлять общими операциями сборки на конвейере и обеспечивать более быстрое принятие корректирующих мер при обнаружении аномалий.

Производители используют аналитику на основе ИИ для перехода от реактивного к прогнозируемому управлению качеством. Эти системы распознают закономерности в данных контроля качества и помогают генерировать более точные оценки дефектов, что приводит к меньшему количеству дефектов, простоев и затрат на материалы. Прогнозируемое обслуживание, в свою очередь, повышает надежность оборудования, обеспечивает стабильное качество выпускаемой продукции и снижает затраты на производство автомобилей.

Производители автомобилей рассматривают возможность партнерства с стартапами в области ИИ для совместной разработки платформы контроля качества, адаптированной к возможностям их конкретных производственных потребностей. Партнерства ускоряют инновации, адаптивность системы и внедрение для производителей. Стартапы обладают гибкостью и узкой специализацией в области разработки специализированных ИИ-решений; а производители предоставляют возможности, данные и знания в данной области, чтобы сократить время выхода на рынок, что в интересах лучшего обслуживания клиентов вместе.

Анализ рынка систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей

По компонентам рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей разделен на оборудование и программное обеспечение. В 2024 году сегмент оборудования доминировал на рынке с долей 75%, что связано с высоким спросом на камеры, датчики и устройства визуализации, работающие на основе ИИ, которые необходимы для точного обнаружения, мониторинга в реальном времени и эффективного контроля качества.

• Сегмент оборудования лидирует на рынке, так как все больше производителей начинают использовать камеры высокого разрешения, 3D-датчики и системы LiDAR в системах контроля качества, что приводит к более точному обнаружению дефектов и улучшению точности и возможностей мониторинга на производственных линиях автомобилей.
  
• Оборудование, работающее на основе ИИ с возможностями вычислительных технологий на краю сети, становится популярным, что приводит к увеличению возможностей обработки данных для контроля качества, снижению задержек при анализе и принятии решений независимо от центральных серверов.
  
• Например, в январе 2024 года компания Ford внедрила две системы контроля качества на основе искусственного интеллекта, AiTriz и MAIVS, на своих производственных линиях для обнаружения дефектов в автомобильной сборке в реальном времени. AiTriz использует видеопотоки для обнаружения несоответствий, а MAIVS использует фотографии с камер смартфонов для проверки правильности установки деталей.
  
  
• Системы контроля качества на основе программных платформ, использующие алгоритмы ИИ и модели машинного обучения, применяются для обнаружения дефектов, анализа закономерностей и повышения точности контроля качества со временем, что приводит к улучшению качества продукции и снижению зависимости от человеческих инспекторов.
  
•  Программное обеспечение для инспекции все чаще устанавливается в системы управления производственными процессами (MES) и системы планирования ресурсов предприятия (ERP), чтобы обеспечить легкость потока информации, прогнозную аналитику, оптимизацию процессов и отчетность в реальном времени на автомобильном производстве.
  

По типу транспортных средств рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей сегментирован на легковые автомобили и коммерческие транспортные средства. Сегмент легковых автомобилей доминировал на рынке систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей с долей 74% в 2024 году, что обусловлено высоким глобальным спросом, строгими стандартами качества и широким внедрением систем инспекции на основе ИИ в производственные линии для обеспечения бездефектного производства.

• Сегмент легковых автомобилей доминирует на рынке, так как технологии инспекции на основе ИИ все чаще используются в производстве легковых автомобилей для решения сложных процессов сборки, таких как интеграция электронных систем и сложная кузовная работа. Эти методы выявляют мелкие дефекты, снижают риски, связанные с человеческой ошибкой, и помогают подтвердить процесс контроля качества (QC), поддерживая производителей в курсе и проверяя их способность производить надежные продукты, обеспечивать удовлетворенность клиентов и снижать затраты на дорогостоящие отзывы, при этом работая в сложном рынке легковых автомобилей.
  
• Производство легковых автомобилей на конвейере внедряет методы инспекции на основе ИИ для дальнейшего продвижения инициативы Industry 4.0. Используя робототехнику, датчики IoT и аналитику, когда традиционные методы производства стандартизированы, производители могут повысить эффективность заводов, а также оптимизировать процессы контроля качества, работая над стандартизацией методов на нескольких заводах, что может способствовать расширению и повышению эффективности в производстве легковых автомобилей высокого объема.
  
• В производстве коммерческих транспортных средств системы инспекции на основе ИИ используются для мониторинга качества тяжелых компонентов критических компонентов транспортных средств, таких как двигатели, трансмиссии и шасси. Преимущества заключаются в точном обнаружении дефектов, оптимизации процессов и прогнозных возможностях, снижении простоев оборудования и повышении долговечности и безопасности транспортных средств для логистики, транспорта и промышленных рынков.
  
• Системы инспекции на основе ИИ находят все большее применение в производстве коммерческих транспортных средств для подтверждения соответствия и надежности парка. Дефекты могут быть обнаружены раньше, когда дефекты по сравнению с типичным циклом производства высокого объема стандартизированы, что позволяет производителям устранять дефекты до отзыва и повышать эффективность производственного времени, при этом улучшая поставляемые товары, обеспечивая долговечность и безопасность
  

По конечному использованию рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей сегментирован на OEM и поставщиков уровня 1. Сегмент OEM, как ожидается, доминирует на рынке с долей 66% в 2024 году, что обусловлено их комплексными возможностями интеграции, мощной производственной инфраструктурой и способностью встраивать передовые технологии непосредственно в производство автомобилей. OEM стимулируют массовое внедрение ИИ, автоматизации и цифровых систем контроля качества, обеспечивая стабильную производительность, экономическую эффективность и соответствие нормативным требованиям в производственных процессах.

• Производители оригинального оборудования (OEM) внедряют возможности визуального контроля и прогнозной аналитики на основе искусственного интеллекта (ИИ) в свои производственные линии для повышения точности продукции и снижения уровня дефектов. Этот новый парадигматический сдвиг в процессах управления качеством предоставляет производителям возможность выявлять дефекты в реальном времени, быстро проводить анализ причин и в конечном итоге снижать затраты, связанные с переделкой и другими дефектами.
  
• Производители оригинального оборудования (OEM) внедряют различные аспекты экологичного производства, которые сосредоточены на интеграции возобновляемых источников энергии, замкнутых циклов использования материалов и углеродно-нейтральных операций, которые становятся все более необходимыми из-за более строгих требований к экологическим, социальным и управленческим (ESG) аспектам и государственным нормативным актам. Производители, такие как Volkswagen и General Motors, активно инвестируют в энергоэффективное оборудование, датчики и другие умные производственные экосистемы, которые позволят им сократить углеродный след в процессе производства, сохраняя при этом конкурентоспособность затрат на связанные производственные операции.
  
• Поставщики первого уровня сотрудничают с технологическими компаниями для разработки архитектур автомобилей, определенных программным обеспечением, и умных модулей. Вместе они хотят производить компоненты, которые будут поддерживать OTA (по воздуху) обновления и повышать ценность жизненного цикла. Партнерства между поставщиками, такими как ZF Friedrichshafen и NVIDIA, представляют собой тенденцию к интеграции систем помощи водителю (ADAS), подключенности и автономных возможностей для удовлетворения запросов OEM на гибкие, определенные программным обеспечением автомобили.
  

В зависимости от способа развертывания рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества в автомобильной промышленности сегментирован на локальные и облачные решения. Сегмент локальных решений, как ожидается, будет доминировать на рынке с долей 65% в 2024 году, благодаря лучшему контролю над данными, повышенной безопасности, более быстрым возможностям обработки и снижению задержек для принятия решений в реальном времени в критических приложениях.

• В связи с увеличением киберугроз и различных юридических нормативов, таких как GDPR, многие предприятия в таких отраслях, как автомобилестроение, оборона и энергетика, предпочитают внутреннюю инфраструктуру для лучшей защиты своих данных, что приводит к все большему переходу на локальные решения. Это, в свою очередь, помогает обеспечивать соответствие требованиям и снижать риски внешней инфраструктуры, включая предоставление выделенного управления безопасностью инфраструктуры.
  
• Локальное развертывание все больше усиливается за счет вычислительных возможностей на краю сети, что позволяет предприятиям обрабатывать данные ближе к пользователю, обеспечивая сверхнизкую задержку для обработки, чувствительной ко времени. Эта тенденция в значительной степени зависит от искусственного интеллекта, управляемого качественным контролем, автономных систем и промышленных IoT-сред, которые в значительной степени зависят от аналитики и быстрого реагирования. Использование локальных вычислительных узлов повышает общую операционную эффективность, снижает чрезмерную зависимость от облачной подключенности и оптимизирует пропускную способность, ухудшая общую производительность и скорость критических процессов принятия решений.
  
• Облачные развертывания быстро растут с CAGR 22,2% с 2025 по 2034 год, поскольку организации переходят на масштабируемые платформы искусственного интеллекта и машинного обучения для непрерывного улучшения. Облачная структура позволяет в реальном времени обмениваться данными, обучать модели и координировать работу между различными сайтами без значительных капитальных вложений. Организации развертывают платформы, такие как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, для улучшения прогнозной аналитики, удаленного мониторинга и автоматических обновлений, что помогает сократить циклы развертывания, снять нагрузку с ИТ, улучшить доступность для глобально распределенной рабочей силы и повысить гибкость организации.
  
  
• Организации переходят на гибридные и мультиоблачные модели для достижения баланса между гибкостью, производительностью и соответствием требованиям. Эта тенденция интегрирует масштаб публичного облака с контролем частной инфраструктуры, данные делятся в зависимости от чувствительности и требований к нагрузке. Предприятия могут использовать несколько поставщиков для обеспечения отказоустойчивости, оптимизации затрат и совместимости.
  

Рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей в США достиг 156,5 млн долларов США в 2024 году, увеличившись с 138,4 млн долларов США в 2023 году.

• В Северной Америке США лидируют на рынке благодаря раннему внедрению технологий ИИ и машинного зрения, а также автоматизации в производстве. Ведущие производители и поставщики уровня Tier-1 активно инвестируют в технологии, направленные на повышение качества и производительности производства.
  
• США — крупнейший рынок, так как здесь существует зрелая автомобильная производственная среда, которая интегрирует робототехнику на более высоком уровне, чем в других регионах. Развитая экосистема робототехники и автоматизации дополняется лучшими предложениями умных заводов, а также значительным использованием систем контроля качества на основе ИИ, которые обеспечивают обнаружение дефектов в реальном времени, прогнозируемое обслуживание и улучшение процессов на конвейерах.
  
• В сегменте систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей в США существуют значительные перспективы роста, такие как производство электромобилей, подключенных и автономных автомобилей, а также Industry 4.0, которые продолжают эволюционировать. Производители заинтересованы в дальнейших инвестициях в системы контроля качества на основе ИИ, которые помогают улучшить обнаружение дефектов, снизить количество отзывов, увеличить пропускную способность и повысить общее качество продукции.
  

Рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей в Северной Америке доминировал с долей в 37,1% от выручки в 2024 году.

• В Северной Америке системы контроля качества автомобилей на основе ИИ связаны с умным производством и Industry 4.0 и имеют больше возможностей для автоматизации и выгод на конвейере. Организации внедряют решения для контроля качества на основе ИИ, чтобы лучше обнаруживать дефекты, оптимизировать процессы и улучшать качество, операционную эффективность и общее качество производства.
  
• Рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей в Канаде переживает быстрый рост с прогнозируемым CAGR 17,4% из-за цифровой трансформации на автомобильных заводах, внедрения ИИ и роботов, а также изменчивости в инициативах умного производства. Тренды в решениях ИИ для умных заводов включают прогнозируемую аналитику качества, автоматическое распознавание дефектов, мониторинг процессов в реальном времени и интеграцию с системами управления производственными процессами (MES).
  
• Производители внедряют новые возможности ИИ для обеспечения прогнозируемого контроля качества, адаптивного обучения и оптимизации процессов. Внедряя системы ИИ, производители повышают операционную эффективность за счет снижения уровня дефектов и повторной работы, а также создают видимость процессов в реальном времени, что позволяет им повышать пропускную способность, стандартизировать качество и управлять сложностями высокоавтоматизированных производственных сред.
  

Рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей в Европе составил 116,9 млн долларов США в 2024 году и, как ожидается, покажет привлекательный рост в прогнозируемый период.

• Европейские автомобильные производители внедряют системы контроля качества на основе ИИ в рамках своей стратегии Industry 4.0. Эти решения интегрированы в среду умного завода, что позволяет быстро выявлять дефекты продукции, прогнозировать общее обслуживание и освобождать инженеров для оптимизации процессов в реальном времени. Этот подход способствует повышению операционной эффективности и качества продукции на всей автомобильной цепочке создания стоимости.
  
• Европейский Союз продвигает прогресс в технологиях автономных транспортных средств на основе ИИ, включая проекты, такие как сеть предложенных европейских городов, поддерживающих тестирование беспилотных автомобилей на внутреннем рынке, что способствует внедрению автономных автомобилей. По мере развития этих проектов они укрепляют роль ИИ как в улучшении безопасности транспортных средств, так и в мобильных решениях.
  
• Volkswagen планирует инвестировать до €1 млрд к 2030 году для внедрения ИИ в разработку автомобилей, промышленные эффективности и ИТ-возможности. Предложение направлено на получение экономии до €4 млрд к 2035 году за счет эффективности и избежания затрат.
  

Германия доминирует на рынке систем ИИ для контроля качества автомобилей, демонстрируя высокий потенциал роста с CAGR 17,2% с 2025 по 2034 год.

• Немецкие автомобильные производители внедряют системы контроля качества на основе ИИ в свои производственные процессы. Это повысит точность выявления дефектов, снизит человеческий фактор и увеличит эффективность. Технологии ИИ являются частью инициатив Industry 4.0 и умного производства.
  
• Системы на основе ИИ используются для обнаружения отказов оборудования, мониторинга систем на предмет отказов и улучшения производственных процессов. Программы используют данные с датчиков и оборудования для выявления отказов, своевременного обслуживания и минимизации производственных потерь. Это выгодно с точки зрения затрат и производственной эффективности.
  
• Кроме того, расширение в область автономных транспортных средств увеличивает спрос на системы контроля качества. Технологии ИИ специально оценивают надежность и безопасность компонентов, используемых в автономных транспортных средствах, с помощью строгих процедур тестирования и валидации, соответствующих строгим нормам и требованиям регуляторов и потребителей.
  

Рынок систем ИИ для контроля качества автомобилей в Азиатско-Тихоокеанском регионе, как ожидается, будет расти с наивысшим CAGR 21,3% в течение анализируемого периода.

• Регион Азиатско-Тихоокеанского региона является самым быстрорастущим рынком, с увеличением потребности в системах ИИ для контроля качества для автомобильных приложений, таких как увеличение внедрения умного производства, рост производства электромобилей и производственных мощностей автомобилей, а также ускорение инициатив Industry 4.0. Для поддержания высокого качества продукции, эффективных процессов и операционной масштабируемости производители инвестируют в системы ИИ-инспекции.
  
• После Китая Индия и Япония занимают наивысшие позиции с точки зрения рыночных возможностей, так как они существенно различаются по характеристикам роста. Китай является лидером в масштабировании внедрения ИИ в практики автомобильного производства, позволяя прогнозирующему анализу качества и интеграции с инициативами умных заводов среди поставщиков и их общих производственных экосистем. В Индии рост рынка обусловлен малыми и средними предприятиями (МСП) и автомобильными производителями, которые внедряют недорогие решения на основе ИИ для модернизации своих производственных линий.
  
• Отдельные страны в АСЕАН, возглавляемые Таиландом, Индонезией и Малайзией, демонстрируют сильный региональный рост, так как автомобильные производители в этих местах модернизируют производственные процессы для включения технологий ИИ-контроля качества. Продолжающийся рост случаев применения машинного зрения, робототехники и прогнозной аналитики улучшает обнаружение дефектов, ускоряет эффективность пропускной способности и стандартизирует общий процесс контроля качества в автомобильной отрасли.
  

Китай, как ожидается, будет расти с CAGR 24% с 2025 по 2034 год на рынке систем ИИ для контроля качества автомобилей в Азиатско-Тихоокеанском регионе.

• Китайские автопроизводители быстро внедряют системы контроля качества на основе ИИ в контексте своих умных заводов. Эти системы обеспечивают автоматический контроль качества, выявление дефектов в реальном времени и прогнозирующее обслуживание, повышая производительность и устраняя множество человеческих ошибок. Цифровизация и инициативы интеллектуального производства являются центральным фокусом, который стимулирует внедрение систем ИИ-контроля качества на сборочных линиях и производстве компонентов в автомобильной промышленности.
  
• Рост производства электромобилей в Китае привел к увеличению спроса на системы инспекции на основе ИИ. Решения на основе ИИ дают производителям уверенность во время сборки, производства батарей и обеспечивают соответствие обманчиво высоким стандартам безопасности. Производители полагаются на системы инспекции на основе ИИ для повышения общей надежности своих продуктов, снижения дефектов и удовлетворения растущих потребностей потребителей в сфере электромобилей.
  
• В Китае автомобильные заводы интегрируют системы ИИ для оптимизации процессов, связанных с улучшением понимания и использования производственных данных для выявления остановок производства и неэффективности процессов, а также для рекомендаций по повышению производительности и пропускной способности. Эти системы также полезны для предоставления производителям возможностей прогнозной аналитики, поддержки непрерывного и адаптивного обучения в производственных операциях и создания продуктивных стандартизированных проверок качества между производственными заводами.
  

Рынок систем инспекции качества автомобилей на основе ИИ в Латинской Америке составил 26,4 млн долларов США в 2024 году и, как ожидается, покажет прибыльный рост в прогнозируемый период.

• Рынок систем инспекции качества автомобилей на основе ИИ в Латинской Америке, как ожидается, будет расти на 15,8% CAGR с 2025 по 2034 год, что обусловлено усилиями по цифровой трансформации, ростом принятия ИИ и технологий, генерируемых машинами, а также внедрением умных производственных технологий на автомобильных заводах региона.
  
• Инициативы Industry 4.0 способствуют внедрению систем инспекции качества на основе ИИ на автомобильных заводах в Латинской Америке. Производители используют ИИ и методы машинного зрения для улучшения обнаружения дефектов, оптимизации производственных процессов и повышения общей операционной эффективности, что поддерживает модернизацию и повышает конкурентоспособность автомобильной промышленности региона.
  
• В Латинской Америке растет интерес к электромобилям и сложным автомобильным компонентам с помощью систем инспекции на основе ИИ, которые лидируют в инвестициях. Системы инспекции на основе ИИ поддерживают постоянное качество на производственной линии, снижают производственные дефекты и позволяют производителям соответствовать местным и международным стандартам безопасности и регулирования, а также быстро выводить на рынок новые модели автомобилей и автомобильные технологии.
  

Бразилия, как ожидается, будет расти с CAGR 14,7% с 2025 по 2034 год на рынке систем инспекции качества автомобилей на основе ИИ в Латинской Америке.

• Автомобильные производители в Бразилии применяют больше систем визуальной инспекции на основе ИИ, направленных на улучшение возможностей обнаружения дефектов и контроля качества в производстве. Эти системы позволяют мониторинг и анализ производства в реальном времени, снижая человеческие ошибки, что поддерживает умственную производственную повестку дня автопроизводителей для повышения операционной эффективности и достижения согласованности качества автомобилей на местных сборочных заводах.
  
• Растущее внедрение технологий Industry 4.0 способствует внедрению систем инспекции на основе ИИ в Бразилии. Интеграция робототехники, машинного зрения и аналитических возможностей ИИ помогает производителям эффективно оптимизировать производственные процессы, обеспечивать прогнозное обслуживание и оптимизировать контроль качества.
  
• Растущее использование электромобилей в Бразилии создает спрос на системы инспекции качества на основе ИИ. Технологии ИИ обеспечивают безопасность и надежность отдельных компонентов, дают уверенность сборщикам в соблюдении стандартов качества и обеспечивают соблюдение нормативных и экологических требований. Все эти достижения ускоряют производство электромобилей и гибридных автомобилей более эффективно.
  

Ближний Восток и Африка составили 16,3 млн долларов США в 2024 году и, как ожидается, покажут прибыльный рост в прогнозируемый период.

• Рынок систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей в регионе Ближнего Востока и Африки (MEA) занимает 3% доли в 2024 году, так как производители автомобилей используют системы визуального контроля на основе искусственного интеллекта для повышения способности к выявлению дефектов и контроля качества. Визуальные системы контроля используют ИИ для повышения точности обнаружения дефектов, минимизации человеческих ошибок и поддержания постоянного уровня качества продукции, что способствует увеличению производства автомобилей в регионе и модернизации производственных процессов.
  
• Автомобильные заводы в регионе Ближнего Востока и Африки внедряют элементы Индустрии 4.0, такие как инспекции на основе ИИ, робототехника и аналитика в реальном времени. Эти системы обеспечивают более эффективные процессы прогнозируемого обслуживания, оптимизацию процессов и улучшения, связанные с эффективностью операций, что затем помогает производителям снизить простои в производстве, уменьшить затраты и продолжать поддерживать постоянный уровень качества конечной продукции на конвейерах.
  
• Рост производства электрических и гибридных автомобилей в регионе Ближнего Востока и Африки увеличивает спрос на технологии инспекции на основе ИИ. Визуальные системы инспекции обеспечат производителям возможность предоставлять последовательную сборку компонентов высокого качества, соответствие стандартам безопасности и надежные производственные процессы, а также продолжать повышать способность удовлетворять изменяющимся требованиям рынка в соответствующем темпе и способствовать увеличению внедрения устойчивых автомобильных технологий.
  

В 2024 году ОАЭ ожидается значительный рост рынка систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей на Ближнем Востоке и в Африке.

• Автопроизводители в ОАЭ начали внедрять технологии, использующие системы инспекции на основе ИИ, которые помогают выявлять дефекты и поддерживать постоянное качество автомобилей. Эти системы предоставляют возможности для мониторинга в реальном времени, снижения возможности человеческих ошибок и помогают оптимизировать операции на производственной линии. Это соответствует видению страны по развитию умных передовых производственных предприятий в стране.
  

ОАЭ работают над продвижением подходов Индустрии 4.0 с автомобильными производственными линиями, использующими системы контроля качества на основе ИИ и робототехники, системы контроля качества с поддержкой IoT, программы прогнозируемого обслуживания и исследования по оптимизации процессов и повышению операционной эффективности. Эти решения помогают производителям минимизировать простои, максимизировать производительность и обеспечивать постоянное качество на различных производственных линиях.

Существует высокий спрос на технологии инспекции и тестирования на основе ИИ, системы инспекции на основе ИИ позволяют точно собирать продукцию в автомобилях в соответствии со стандартами безопасности и обеспечивают непрерывные процессы высокого качества, которые соответствуют инициативам страны по устойчивому развитию и позволяют быстро внедрять автомобильные технологии.

Доля рынка систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей

Топ-7 компаний в индустрии систем искусственного интеллекта для контроля качества автомобилей — UVeye, Tractable, Ravin.AI, DeGould, Monk.AI, Pave AI, Inspektlabs и Bdeo, которые занимают 31% рынка в 2024 году.

• UVeye занимает 15% доли рынка в 2024 году, благодаря своей экспертизе в системах компьютерного зрения для быстрого контроля, которые сканируют состояние шин, днища и экстерьера автомобилей при их движении и генерируют отчеты визуального контроля и приоритетные оповещения. Платформа UVeye использует высококачественное изображение, специализированные датчики и модели ИИ для выявления вмятин и царапин, утечек и механических проблем. Эта функциональность позволяет дилерам, флотам и компаниям по аренде автомобилей автоматизировать инспекции, генерировать возможности для обслуживания и минимизировать споры по ответственности.
  
• Tractableиспользует крупномасштабные модели компьютерного зрения для автоматизации оценки ущерба и обработки заявок на основе изображений, сделанных с помощью смартфонов или порталов, в мгновенные оценки и рекомендации по ремонту. Tractable обучается на миллионах уникальных аннотированных изображений, чтобы обеспечивать быструю и последовательную оценку для минимизации времени обработки заявок и нагрузки на персонал.
  
• DeGould специализируется на автоматизированной съемке автомобилей и искусственно-интеллектуальной инспекции дефектов/спецификаций на производственных линиях OEM и логистических хабах. Его системы AutoCompact и Auto-Scan сохраняют изображения сверхвысокого разрешения в точках передачи и транзита и используют собственные алгоритмы машинного обучения для выявления сколов, вмятин, повреждений колес/кузова и несоответствий спецификациям. Платформа DeGould разработана для поддержки отслеживаемости в цепочке поставок, чтобы помочь OEM и логистическим партнерам определять ответственность, переходить к обработке заявок и снижать споры с помощью сопоставленных изображений и отчетов о проверках на панели управления.
  
• Monk.ai поставляет решения для инспекции, не зависящие от оборудования, используя инспекции