Maschinelles Lernen im Fertigungsmarkt

Maschinelles Lernen in der Marktgröße des verarbeitenden Gewerbes

Die globale Marktgröße für maschinelles Lernen in der Fertigung wurde im Jahr 2022 auf 921,3 Millionen US-Dollar geschätzt und wird bis 2030 voraussichtlich 8.776,7 Millionen US-Dollar erreichen, was einem jährlichen Wachstum von 33,35 % von 2023 bis 2030 entspricht. Im Rahmen der Arbeit enthält der Bericht angebotene Lösungen von Unternehmen wie Rockwell Automation, Robert Bosch GmbH, Intel Corporation, Siemens, General Electric Company, Microsoft, Sight Machine, SAP SE, IBM Corporation und anderen.

Fertigungsunternehmen nutzen zunehmend die Technologie des Internets der Dinge (IoT), um ihre Abläufe zu optimieren und die Effizienz zu steigern. IoT-Technologie kann Herstellern auch dabei helfen, den Energieverbrauch und die Verschwendung zu reduzieren und gleichzeitig die Produktqualität durch mehr Transparenz und Kontrolle über Produktionsprozesse zu verbessern. IoT-fähige Qualitätskontrollsysteme können Mängel an Produkten erkennen und Anpassungen in Echtzeit ermöglichen, wodurch der Bedarf an manuellen Inspektionen verringert und die Gesamtqualität verbessert wird. Darüber hinaus können IoT-Geräte und Sensoren zur Überwachung der Arbeitssicherheit und zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen eingesetzt werden.

Allerdings dürfte die Notwendigkeit, maschinelles Lernen in bestehende Fertigungsabläufe und Produktionslinien zu integrieren, das Wachstum des maschinellen Lernens im Fertigungsmarkt verstärken. Dies erfordert, dass Hersteller die relevantesten Anwendungsfälle für maschinelles Lernen identifizieren und Workflow-Integrationen und Betriebsmodelle entwickeln, die die nahtlose Integration von Algorithmen für maschinelles Lernen in den täglichen Betrieb ermöglichen. Dies kann auch die Schulung von Arbeitnehmern und die Entwicklung neuer Fähigkeiten sowie die Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Anforderungen und Datenschutzbedenken erfordern.

Analystenbewertung

Unter maschinellem Lernen versteht man den Einsatz von Algorithmen und statistischen Modellenum Muster und Daten zu identifizieren, die von Sensoren und anderen Quellen generiert werden. Durch die Analyse von Daten können maschinelle Lernalgorithmen trainiert werden, um Verhaltensmuster physischer Systeme vorherzusagen, die in digitalen Zwillingen repliziert werden. Diese Funktion ermöglicht Fernüberwachung, vorausschauende Wartung und Optimierung von Fertigungsprozessen.

Darüber hinaus kann der Einsatz von maschinellem Lernen in Fabriken Herstellern dabei helfen, eine pünktliche Auftragsabwicklung und Lieferung sicherzustellen, fehlerhafte Produkte zu verhindern, Produktionskosten zu senken, ihre Ausrüstung zu warten und eine sichere Arbeitsumgebung zu fördern. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Herstellern dabei helfen, gefragte Produkte zu entwickeln, die die Schwachstellen des Marktes wirksam angehen.

Marktdefinition

Maschinelles Lernen ist eine Komponente der künstlichen Intelligenz, die Daten und Algorithmen nutzt, um Maschinen in die Lage zu versetzen, zu lernen und die Computerleistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Algorithmen für maschinelles Lernen identifizieren Muster in Beispieldaten, sogenannten Trainingsdaten, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen wie E-Mail-Filterung, Spracherkennung, Medizin, Landwirtschaft und Computer Vision häufig eingesetzt, insbesondere in Situationen, in denen herkömmliche Algorithmen möglicherweise nicht ausreichen, um spezielle Aufgaben präzise und effizient auszuführen.

Maschinelles Lernen kann in der Fertigung eingesetzt werden, um das Produktdesign durch Datenanalyse auf der Grundlage von Kundenfeedback und Markttrends zu verbessern, Prozesse zu optimieren, vorausschauende Wartung zu ermöglichen, die Qualitätskontrolle zu verbessern und das Lieferkettenmanagement zu optimieren. Unternehmen wie Bosch und Siemens nutzen bereits maschinelles Lernen, um ihre Fertigungsprozesse effizienter und kostengünstiger zu gestalten.

Der Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen für die vorausschauende Wartung kann Ausfällen von Geräten vorbeugen, sodass die Wartung zum optimalen Zeitpunkt geplant werden kann, was letztendlich zu einer Reduzierung der Wartungskosten in Geschäftsprozessen führt. Darüber hinaus können Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt werden, um Daten aus einer Vielzahl von Sensoren und Quellen zu untersuchen und so Herstellungsprozesse, Betriebseffizienz und Qualitätskontrollmaßnahmen zu verbessern und gleichzeitig die Herstellungskosten zu senken.

Auf maschinellem Lernen basierende Optimierungstechniken können auch das Lieferkettenmanagement unterstützen, indem sie die Nachfrage vorhersagen, Lagerbestände kontrollieren und transportbezogene Kosten minimieren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Lernen eine vielversprechende Gelegenheit darstellt, die Welt der Fertigung zu revolutionieren, indem es bemerkenswerte Fortschritte bei der betrieblichen Effizienz, der Kostensenkung und der Gesamtproduktqualität fördert.

Marktdynamik

Die Integration maschineller Lerntechnologien ist ein zentraler Bestandteil von Industrie 4.0. Industrie 4.0 umfasst die Digitalisierung und Automatisierung industrieller Prozesse mithilfe von Technologien wie dem Internet der Dinge (IoT), Cloud Computing und künstlicher Intelligenz (KI). Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datenmengen von Sensoren, Maschinen und anderen Quellen analysieren, um Muster zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen. Dies kann dazu beitragen, die Produktionseffizienz zu verbessern, potenzielle Geräteausfälle zu erkennen, bevor sie auftreten, und die Abläufe in der Lieferkette zu optimieren.

• Maschinelles Lernen hat im Rahmen von Industrie 4.0 zahlreiche Anwendungen, beispielsweise in der intelligenten Fertigung, bei autonomen Fahrzeugen und bei der vorausschauenden Wartung.

Ebenso kann maschinelles Lernen in der intelligenten Fertigung eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren, die Geräteleistung in Echtzeit zu überwachen und potenzielle Qualitätsprobleme zu erkennen, bevor sie auftreten. Industrie 4.0-Konzepte und -Technologien sind auf eine Vielzahl von Industriesektoren anwendbar, darunter die diskrete und prozessuale Fertigung sowie andere Segmente wie Öl und Gas sowie Bergbau.

Die Bedenken hinsichtlich der hohen Kosten im Zusammenhang mit Investitionen in Hardware, Software und Fachpersonal behindern das Wachstum des maschinellen Lernens im Fertigungsmarkt. Darüber hinaus ist die Datenqualität für effektives maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung, und Daten von schlechter Qualität können zu ungenauen Vorhersagen und Entscheidungen führen. Die Komplexität von Algorithmen für maschinelles Lernen erfordert auch, dass Experten sie effektiv entwerfen, implementieren und betreiben, was schwierig zu finden und teuer in der Einstellung sein kann. Trotz dieser Herausforderungen erkunden Unternehmen zunehmend die Vorteile des maschinellen Lernens und investieren in Technologie, um die Chancen zu nutzen, die sich aus dieser Innovation ergeben.

Segmentierungsanalyse

Der globale Markt für maschinelles Lernen in der Fertigung ist nach Produktionsstadium, Jobfunktion, Anwendung und Geografie segmentiert.

Nach Produktionsstufe

Basierend auf der Produktionsphase wird der Markt in Vorproduktion und Postproduktion unterteilt. Das Vorproduktionssegment führte das maschinelle Lernen in der Fertigungsindustrie im Jahr 2022 mit einer signifikanten CAGR von 62,07 % an. Maschinelles Lernen kann erhebliche Auswirkungen sowohl auf die Fertigungs- als auch auf die Vorproduktionsabläufe haben. In der Fertigung kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um die Produktionseffizienz zu optimieren, Kosten zu senken, die Qualitätskontrolle zu verbessern und die Sicherheit der Mitarbeiter zu erhöhen. In der Vorproduktion kann maschinelles Lernen genutzt werden, um Marktdaten und Kundenfeedback für Produktdesign und -entwicklung zu analysieren.

Darüber hinaus kann maschinelles Lernen genutzt werden, um das Lieferkettenmanagement zu optimieren, die Geräteleistung zu überwachen und den Wartungsbedarf vorherzusagen. Insgesamt kann die Einführung von maschinellem Lernen in der Fertigung und Vorproduktion zu einer verbesserten Produktivität, einer besseren Entscheidungsfindung und einer erhöhten Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt führen.

Nach Jobfunktion

Basierend auf der Berufsfunktion wird der Markt in Forschung und Entwicklung, Fertigung, Finanzen, Vertrieb, Marketing und andere unterteilt. Das F&E-Segment dominierte im Jahr 2022 den Markt für maschinelles Lernen in der Fertigung mit einer signifikanten CAGR von 36,38 %. Die Anwendung von maschinellem Lernen hat das Potenzial, Fertigungs- sowie Forschungs- und Entwicklungsprozesse (F&E) deutlich zu verbessern.

Die Einbindung maschineller Lerntechniken in F&E-Prozesse kann beim Produkt- und Materialdesign helfen, Vorhersagemodelle erstellen und die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Simulationen verbessern. Durch maschinelles Lernen auf Daten, die in verschiedenen Aspekten der Fertigungs- und F&E-Prozesse generiert werden, können Unternehmen die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um Abläufe zu verbessern, neue Produkte und Materialien zu entwickeln und die Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt zu steigern.

Auf Antrag

Je nach Anwendung wird der Markt für maschinelles Lernen in der Fertigung in Halbleiter und Elektronik, Schwermetalle und Maschinenbau, Pharmazeutika, Automobil, Energie und Strom, Lebensmittel und Getränke und andere eingeteilt. Das Segment Halbleiter und Elektronik verzeichnete im Jahr 2022 eine deutliche Wachstumsrate mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 29,55 %. Maschinelles Lernen kann erhebliche Auswirkungen auf Herstellungsprozesse in der Halbleiter- und Elektronikindustrie haben.

Durch die Analyse großer Datensätze, die während der Halbleiterproduktion erzeugt werden, können Algorithmen des maschinellen Lernens Muster erkennen und Anomalien identifizieren, was eine schnellere Identifizierung und Lösung von Produktionsproblemen ermöglicht. Darüber hinaus kann es bei der Echtzeit-Entscheidungsfindung in Produktionsprozessen hilfreich sein. Insgesamt kann die Implementierung von maschinellem Lernen in der Halbleiter- und Elektronikindustrie zu höherer Produktivität, geringeren Kosten und beschleunigter Innovation führen.

Regionale Analyse des Marktes für maschinelles Lernen in der Fertigung

Basierend auf einer regionalen Analyse wird der globale Markt in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, MEA und Lateinamerika unterteilt.

Der nordamerikanische Marktanteil für maschinelles Lernen in der Fertigung lag im Jahr 2023 auf dem Weltmarkt bei rund 35,15 %, mit einer Bewertung von 323,8 Millionen US-Dollar. Die vom Weißen Haus im Jahr 2022 veröffentlichte National Strategy for Advanced Manufacturing betont die Notwendigkeit fortschrittlicher Technologien, einschließlich maschinellem Lernen, um die Wettbewerbsfähigkeit der US-amerikanischen Fertigung sicherzustellen.

• Maschinelles Lernen wird in den USA auf verschiedene Aspekte der Fertigungsabläufe angewendet, von der Optimierung von Produktionsprozessen bis hin zur Verbesserung der Qualitätskontrolle und des Lieferkettenmanagements.

Der Einsatz von maschinellem Lernen ist besonders wichtig in der Halbleiter- und Elektronikindustrie in den USA, wo es dabei helfen kann, die Ausbeute zu verbessern, Abfall zu reduzieren und Innovationen zu beschleunigen. Mit dem Aufkommen von Industrie 4.0 werden intelligente Systeme und maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt, um große Datensätze zu analysieren, die während der Halbleiterproduktion anfallen, und so dabei zu helfen, Muster zu erkennen und Anomalien zu identifizieren. Dies hat das Potenzial, die Produktivität und Effizienz der Halbleiterfertigung in den USA erheblich zu verbessern.

• Beispielsweise dürften laut IDC im März 2022 die Investitionen in KI in den Vereinigten Staaten bis 2025 um 120 Milliarden US-Dollar steigen.

Wettbewerbslandschaft

Der Studienbericht über maschinelles Lernen in der Fertigungsindustrie wird wertvolle Erkenntnisse liefern, wobei der Schwerpunkt auf der Fragmentierung des globalen Marktes liegt. Prominente Akteure konzentrieren sich auf mehrere wichtige Geschäftsstrategien wie Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, Produktinnovationen und Joint Ventures, um ihr Produktportfolio zu erweitern und ihre jeweiligen Marktanteile in verschiedenen Regionen zu erhöhen. Expansion und Investitionen umfassen eine Reihe strategischer Initiativen, darunter Investitionen in F&E-Aktivitäten, neue Produktionsanlagen und die Optimierung der Lieferkette.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Markt für maschinelles Lernen im verarbeitenden Gewerbe

• Rockwell Automation
• Robert Bosch GmbH
• Intel Corporation
• Siemens
• General Electric Company
• Microsoft
• Visiermaschine
• SAP SE
• IBM Corporation

Wichtige Branchenentwicklungen

• April 2023 (Zusammenarbeit):Siemens und Microsoft haben sich zusammengetan, um die digitale Transformation von Industrieunternehmen voranzutreiben, indem sie die Leistungsfähigkeit generativer künstlicher Intelligenz (KI) nutzen, um Effizienz und Innovation über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zu steigern. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, die Gesamteffizienz, Innovation und Effektivität in den Design-, Engineering-, Fertigungs- und Betriebsphasen der Produktentwicklung voranzutreiben.
• Dezember 2021 (Partnerschaft):Sight Machine hat sich mit NVIDIA zusammengetan, um maschinelles Lernen zu nutzen, um Erkenntnisse aus Fabrikdaten für die Verbesserung der Produktion zu gewinnen. Diese Zusammenarbeit vereint die Fertigungsdatentechnologie von Sight Machine mit der KI-Plattform von NVIDIA, um die letzte Herausforderung bei der Digitalisierung der Fertigung zu bewältigen.

Der globale Markt für maschinelles Lernen in der Fertigung ist unterteilt in:

Nach Produktionsstufe

• Vorproduktion
• Postproduktion

Nach Jobfunktion

• Forschung und Entwicklung
• Herstellung
• Finanzen
• Verkäufe
• Marketing
• Andere

Auf Antrag

• Halbleiter und Elektronik
• Schwermetalle und Maschinenbau
• Arzneimittel
• Automobil
• Energie & Kraft
• Lebensmittel und Getränke
• Andere

Nach Region

• Nordamerika
  • UNS.
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Frankreich
  • Vereinigtes Königreich
  • Spanien
  • Deutschland
  • Italien
  • Russland
  • Restliches Europa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • Rest des asiatisch-pazifischen Raums
• Naher Osten und Afrika
  • GCC
  • Nordafrika
  • Südafrika
  • Rest des Nahen Ostens und Afrikas
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Rest Lateinamerikas