Aprendizaje automático en el mercado manufacturero

Aprendizaje automático en el tamaño del mercado manufacturero

El tamaño global del mercado de aprendizaje automático en la fabricación se valoró en 921,3 millones de dólares en 2022 y se prevé que alcance los 8.776,7 millones de dólares en 2030, creciendo a una tasa compuesta anual del 33,35% de 2023 a 2030. En el alcance del trabajo, el informe incluye las soluciones ofrecidas. por empresas como Rockwell Automation, Robert Bosch GmbH, Intel Corporation, Siemens, General Electric Company, Microsoft, Sight Machine, SAP SE, IBM Corporation y otras.

Las empresas manufactureras están adoptando cada vez más la tecnología de Internet de las cosas (IoT) para optimizar sus operaciones y mejorar la eficiencia. La tecnología IoT también puede ayudar a los fabricantes a reducir el consumo y el desperdicio de energía y, al mismo tiempo, mejorar la calidad del producto mediante una mayor visibilidad y control de los procesos de producción. Los sistemas de control de calidad habilitados por IoT pueden detectar defectos en los productos y permitir ajustes en tiempo real, lo que reduce la necesidad de inspecciones manuales y mejora la calidad general. Además, los dispositivos y sensores de IoT se pueden utilizar para monitorear la seguridad de los trabajadores y mejorar las condiciones laborales.

Sin embargo, es probable que la necesidad de integrar el aprendizaje automático en los flujos de trabajo de fabricación y las líneas de producción existentes aumente el aprendizaje automático en el crecimiento del mercado de fabricación. Esto requiere que los fabricantes identifiquen los casos de uso más relevantes para el aprendizaje automático y desarrollen integraciones de flujo de trabajo y modelos operativos que permitan la integración perfecta de algoritmos de aprendizaje automático en las operaciones diarias. Esto también puede requerir la capacitación de los trabajadores y el desarrollo de nuevas habilidades, así como garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios y las preocupaciones sobre la privacidad de los datos.

Revisión del analista

El aprendizaje automático se refiere al uso de algoritmos y modelos estadísticos.para identificar patrones y datos generados a partir de sensores y otras fuentes. Mediante el análisis de datos, se pueden entrenar algoritmos de aprendizaje automático para predecir patrones de comportamiento de sistemas físicos replicados en gemelos digitales. Esta capacidad permite el monitoreo remoto, el mantenimiento predictivo y la optimización de los procesos de fabricación.

Además, implementar el aprendizaje automático en las fábricas puede ayudar a los fabricantes a garantizar la finalización y entrega oportuna de los pedidos, prevenir productos defectuosos, reducir los costos de producción, mantener sus equipos y promover un entorno de trabajo seguro. Además, el aprendizaje automático puede ayudar a los fabricantes a diseñar productos bajo demanda que aborden eficazmente los puntos débiles del mercado.

Definición de mercado

El aprendizaje automático es un componente de la inteligencia artificial, que utiliza datos y algoritmos para permitir que las máquinas aprendan y mejoren el rendimiento de las computadoras en tareas específicas sin estar programadas explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en datos de muestra, conocidos como datos de entrenamiento, para hacer predicciones o decisiones. El aprendizaje automático se utiliza ampliamente en diversos campos, como el filtrado de correo electrónico, el reconocimiento de voz, la medicina, la agricultura y la visión por computadora, especialmente en situaciones en las que los algoritmos convencionales pueden no ser suficientes para ejecutar tareas especializadas con precisión y eficiencia.

El aprendizaje automático se puede utilizar en la fabricación para mejorar el diseño de productos mediante el análisis de datos basado en los comentarios de los clientes y las tendencias del mercado, optimizar los procesos, permitir el mantenimiento predictivo, mejorar el control de calidad y optimizar la gestión de la cadena de suministro. Empresas como Bosch y Siemens ya utilizan el aprendizaje automático para transformar sus procesos de fabricación, haciéndolos más eficientes y rentables.

La utilización de algoritmos de aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo puede prevenir fallas en los equipos, lo que permite programar el mantenimiento en el momento óptimo y, en última instancia, conducir a una reducción de los costos de mantenimiento en los procesos comerciales. Además, se pueden aplicar técnicas de aprendizaje automático para examinar los datos de una gran cantidad de sensores y fuentes, mejorando los procesos de fabricación, la eficiencia de las operaciones y las medidas de control de calidad, al tiempo que se reducen los costos de fabricación.

Las técnicas de optimización basadas en aprendizaje automático también pueden ayudar a la gestión de la cadena de suministro al predecir la demanda, controlar los niveles de inventario y minimizar los costos relacionados con el transporte. En conclusión, el aprendizaje automático presenta una oportunidad prometedora para revolucionar el mundo de la fabricación al fomentar avances notables en la eficiencia operativa, la reducción de costos y la calidad general del producto.

Dinámica del mercado

La integración de tecnologías de aprendizaje automático es un componente clave de la Industria 4.0. La Industria 4.0 implica la digitalización y automatización de procesos industriales utilizando tecnologías como el Internet de las cosas (IoT), la computación en la nube y la inteligencia artificial (IA). Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos de sensores, máquinas y otras fuentes para identificar patrones y predecir resultados. Esto puede ayudar a mejorar la eficiencia de la producción, identificar posibles fallas en los equipos antes de que ocurran y optimizar las operaciones de la cadena de suministro.

• El aprendizaje automático tiene numerosas aplicaciones en el marco de la Industria 4.0, como en la fabricación inteligente, los vehículos autónomos y el mantenimiento predictivo.

Asimismo, en la fabricación inteligente, el aprendizaje automático se puede utilizar para optimizar los procesos de producción, monitorear el rendimiento de los equipos en tiempo real e identificar posibles problemas de calidad antes de que ocurran. Los conceptos y tecnologías de la Industria 4.0 son aplicables a una amplia gama de sectores industriales, que abarcan la fabricación discreta y de procesos, junto con otros segmentos como el petróleo, el gas y la minería.

Las preocupaciones relacionadas con los altos costos asociados con la inversión en hardware, software y personal calificado están obstaculizando el aprendizaje automático en el crecimiento del mercado manufacturero. Además, la calidad de los datos es crucial para un aprendizaje automático eficaz, y los datos de mala calidad pueden dar lugar a predicciones y decisiones inexactas. La complejidad de los algoritmos de aprendizaje automático también requiere que expertos los diseñen, implementen y operen de manera efectiva, lo que puede ser un desafío de encontrar y costoso de contratar. A pesar de estos desafíos, las empresas exploran cada vez más los beneficios del aprendizaje automático e invierten en tecnología para aprovechar las oportunidades que surgen de esta innovación.

Análisis de segmentación

El mercado global de aprendizaje automático en la fabricación está segmentado según la etapa de producción, la función laboral, la aplicación y la geografía.

Por etapa de producción

Según la etapa de producción, el mercado se divide en preproducción y posproducción. El segmento de preproducción lideró el aprendizaje automático en la industria manufacturera en 2022, con una tasa compuesta anual significativa del 62,07%. El aprendizaje automático puede tener un impacto significativo tanto en las operaciones de fabricación como en las de preproducción. En la fabricación, el aprendizaje automático se puede utilizar para optimizar la eficiencia de la producción, reducir costos, mejorar el control de calidad y mejorar la seguridad de los empleados. Para la preproducción, se puede utilizar el aprendizaje automático para analizar datos del mercado y comentarios de los clientes para el diseño y desarrollo de productos.

Además, el aprendizaje automático se puede utilizar para optimizar la gestión de la cadena de suministro, monitorear el rendimiento de los equipos y predecir las necesidades de mantenimiento. En general, la adopción del aprendizaje automático en la fabricación y la preproducción puede conducir a una mayor productividad, una mejor toma de decisiones y una mayor competitividad en el mercado.

Por función laboral

Según la función laboral, el mercado se divide en I+D, fabricación, finanzas, ventas, marketing y otros. El segmento de I+D dominó el aprendizaje automático en el mercado manufacturero en 2022, con una tasa compuesta anual significativa del 36,38%. La aplicación del aprendizaje automático tiene el potencial de mejorar significativamente los procesos de fabricación y de investigación y desarrollo (I+D).

La incorporación de técnicas de aprendizaje automático en los procesos de I+D puede ayudar en el diseño de productos y materiales, construir modelos predictivos y mejorar la precisión y velocidad de las simulaciones. Al realizar aprendizaje automático sobre datos generados en diversos aspectos de los procesos de fabricación e I+D, las empresas pueden aprovechar los conocimientos adquiridos para mejorar las operaciones, innovar nuevos productos y materiales y aumentar la competitividad en el mercado.

Por aplicación

Por aplicación, el aprendizaje automático en el mercado manufacturero se clasifica en semiconductores y electrónica, metales pesados ​​y fabricación de máquinas, productos farmacéuticos, automóviles, energía y electricidad, alimentos y bebidas, y otros. El segmento de semiconductores y electrónica experimentó una tasa de crecimiento significativa en 2022, con una tasa compuesta anual del 29,55%. El aprendizaje automático puede tener un impacto significativo en los procesos de fabricación en la industria de semiconductores y electrónica.

Al analizar grandes conjuntos de datos generados durante la producción de semiconductores, los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar patrones e identificar anomalías, lo que permite una identificación y resolución más rápida de los problemas de producción. Puede ayudar aún más con la toma de decisiones en tiempo real en los procesos de producción. En general, la implementación del aprendizaje automático en la industria de los semiconductores y la electrónica puede generar una mayor productividad, una reducción de costos y una innovación acelerada.

Aprendizaje automático en el análisis regional del mercado manufacturero

Según el análisis regional, el mercado global se clasifica en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, MEA y América Latina.

La cuota de mercado de aprendizaje automático en la fabricación de América del Norte se situó en torno al 35,15% en 2023 en el mercado global, con una valoración de 323,8 millones de dólares. La Estrategia Nacional para la Fabricación Avanzada, publicada por la Casa Blanca en 2022, enfatiza la necesidad de tecnologías avanzadas, incluido el aprendizaje automático, para garantizar la competitividad de la fabricación estadounidense.

• El aprendizaje automático se está aplicando a diversos aspectos de las operaciones de fabricación en EE. UU., desde la optimización de los procesos de producción hasta la mejora del control de calidad y la gestión de la cadena de suministro.

El uso del aprendizaje automático es particularmente importante en las industrias de semiconductores y electrónica de EE. UU., donde puede ayudar a mejorar las tasas de rendimiento, reducir el desperdicio y acelerar la innovación. Con el surgimiento de la Industria 4.0, se están aplicando sistemas inteligentes y algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos generados durante la producción de semiconductores, lo que ayuda a detectar patrones e identificar anomalías. Esto tiene el potencial de mejorar significativamente la productividad y la eficiencia de la fabricación de semiconductores en los EE. UU.

• Por ejemplo, en marzo de 2022, según IDC, es probable que la inversión en IA en Estados Unidos crezca en 120 mil millones de dólares para 2025.

Panorama competitivo

El informe del estudio sobre el aprendizaje automático en la industria manufacturera proporcionará información valiosa con énfasis en la naturaleza fragmentada del mercado global. Los actores destacados se están centrando en varias estrategias comerciales clave, como asociaciones, fusiones y adquisiciones, innovaciones de productos y empresas conjuntas para ampliar su cartera de productos y aumentar sus respectivas cuotas de mercado en diferentes regiones. La expansión y las inversiones implican una variedad de iniciativas estratégicas que incluyen inversiones en actividades de I+D, nuevas instalaciones de fabricación y optimización de la cadena de suministro.

Lista de empresas clave en el mercado de aprendizaje automático en la fabricación

• Automatización Rockwell
• Robert Bosch GmbH
• Corporación Intel
• siemens
• Compañía eléctrica general
• microsoft
• Máquina de visión
• SAP SE
• Corporación IBM

Desarrollos clave de la industria

• Abril de 2023 (Colaboración):Siemens y Microsoft se han asociado para mejorar la transformación digital de las empresas industriales aprovechando el poder de la inteligencia artificial (IA) generativa para impulsar la eficiencia y la innovación en todo el ciclo de vida del producto. La colaboración tiene como objetivo impulsar la eficiencia, la innovación y la eficacia generales en las etapas de diseño, ingeniería, fabricación y operativas del desarrollo de productos.
• Diciembre de 2021 (Asociación):Sight Machine se ha asociado con NVIDIA para utilizar el aprendizaje automático con el fin de extraer información de los datos de fábrica para mejorar la producción. Esta colaboración fusiona la tecnología de datos de fabricación de Sight Machine con la plataforma de inteligencia artificial de NVIDIA para abordar el desafío final en la digitalización de la fabricación.

El mercado global de aprendizaje automático en la fabricación está segmentado como:

Por etapa de producción

• Preproducción
• Postproducción

Por función laboral

• I+D
• Fabricación
• Finanzas
• Ventas
• Marketing
• Otros

Por aplicación

• Semiconductores y Electrónica
• Fabricación de maquinaria y metales pesados
• Productos farmacéuticos
• Automóvil
• Energía y potencia
• Alimentos y bebidas
• Otros

Por región

• América del norte
  • A NOSOTROS.
  • Canadá
  • México
• Europa
  • Francia
  • Reino Unido
  • España
  • Alemania
  • Italia
  • Rusia
  • Resto de Europa
• Asia Pacífico
  • Porcelana
  • Japón
  • India
  • Corea del Sur
  • Resto de Asia Pacífico
• Medio Oriente y África
  • CCG
  • África del Norte
  • Sudáfrica
  • Resto de Medio Oriente y África
• América Latina
  • Brasil
  • Argentina
  • Resto de América Latina