製造市場における機械学習

製造業における機械学習の市場規模

世界の製造業における機械学習市場規模は、2022年に9億2,130万米ドルと評価され、2023年から2030年にかけて33.35%のCAGRで成長し、2030年までに87億7,670万米ドルに達すると予測されています。レポートには、提供されるソリューションが含まれています。 Rockwell Automation、Robert Bosch GmbH、Intel Corporation、Siemens、General Electric Company、Microsoft、Sight Machine、SAP SE、IBM Corporation などの企業によるものです。

製造会社は、業務を最適化し効率を向上させるために、モノのインターネット (IoT) テクノロジーをますます採用しています。 IoT テクノロジーは、製造プロセスの可視性と制御を向上させて製品の品質を向上させながら、製造業者がエネルギー消費と無駄を削減するのにも役立ちます。 IoT 対応の品質管理システムは、製品の欠陥を検出してリアルタイムの調整を可能にし、手動検査の必要性を減らし、全体的な品質を向上させます。さらに、IoT デバイスとセンサーを使用して、作業者の安全を監視し、労働条件を改善することができます。

ただし、機械学習を既存の製造ワークフローや生産ラインに統合する必要性により、製造市場の成長における機械学習が促進される可能性があります。このため、メーカーは機械学習に最も関連性の高いユースケースを特定し、機械学習アルゴリズムを日常業務にシームレスに統合できるワークフロー統合と運用モデルを開発する必要があります。これには、規制要件やデータプライバシーの懸念への準拠を確保するだけでなく、従業員のトレーニングや新しいスキルセットの開発も必要となる場合があります。

アナリストのレビュー

機械学習とは、アルゴリズムと統計モデルの使用を指します。センサーやその他のソースから生成されたパターンとデータを識別します。データの分析を通じて、機械学習アルゴリズムをトレーニングして、デジタル ツインに複製される物理システムの動作パターンを予測できます。この機能により、リモート監視、予知保全、製造プロセスの最適化が可能になります。

さらに、機械学習を工場に導入すると、製造業者が注文をタイムリーに完了して納品し、不良品を防止し、生産コストを削減し、設備を保守し、安全な作業環境を促進するのに役立ちます。さらに、機械学習は、メーカーが市場の問題点に効果的に対処する需要の高い製品を設計するのに役立ちます。

市場の定義

機械学習は人工知能のコンポーネントであり、データとアルゴリズムを使用して、明示的にプログラムすることなく、機械が特定のタスクについて学習し、コンピューターのパフォーマンスを向上できるようにします。機械学習アルゴリズムは、トレーニング データと呼ばれるサンプル データ内のパターンを識別して、予測や決定を行います。機械学習は、電子メールのフィルタリング、音声認識、医学、農業、コンピュータ ビジョンなどのさまざまな分野で広く使用されており、特に従来のアルゴリズムでは特殊なタスクを正確かつ効率的に実行するのに十分ではない状況で使用されています。

機械学習を製造業で活用すると、顧客のフィードバックや市場動向に基づくデータ分析を通じて製品設計を強化し、プロセスを最適化し、予知保全を可能にし、品質管理を強化し、サプライチェーン管理を最適化できます。 ボッシュやシーメンスなどの企業は、すでに機械学習を使用して製造プロセスを変革し、プロセスの効率とコスト効率を高めています。

機械学習アルゴリズムを利用して予知保全を行うことで、機器の故障を未然に防ぐことができ、最適な時期にメンテナンスをスケジュールできるようになり、最終的にはビジネスプロセスにおけるメンテナンスコストの削減につながります。さらに、機械学習技術を適用して、大量のセンサーやソースからのデータを精査し、製造プロセス、業務効率、品質管理措置を強化しながら、製造コストを削減することができます。

機械学習ベースの最適化技術は、需要の予測、在庫レベルの管理、輸送関連コストの最小化によってサプライ チェーン管理にも役立ちます。結論として、機械学習は、業務効率、コスト削減、全体的な製品品質の顕著な進歩を促進することにより、製造の世界に革命を起こす有望な機会を提供します。

市場動向

機械学習テクノロジーの統合は、インダストリー 4.0 の重要な要素です。インダストリー 4.0 には、モノのインターネット (IoT)、クラウド コンピューティング、人工知能 (AI) などのテクノロジーを使用した産業プロセスのデジタル化と自動化が含まれます。機械学習アルゴリズムは、センサー、機械、その他のソースからの大量のデータを分析して、パターンを特定し、結果を予測できます。これは、生産効率の向上、潜在的な機器の故障を発生前に特定し、サプライ チェーンの運用を最適化するのに役立ちます。

• 機械学習には、スマート製造、自動運転車、予知保全など、インダストリー 4.0 の枠組み内で数多くの応用例があります。

同様に、スマート マニュファクチャリングでは、機械学習を使用して生産プロセスを最適化し、機器のパフォーマンスをリアルタイムで監視し、潜在的な品質問題を発生前に特定できます。インダストリー 4.0 の概念とテクノロジーは、ディスクリート製造およびプロセス製造だけでなく、石油・ガスや鉱業などの他の分野を含む幅広い産業分野に適用できます。

ハードウェア、ソフトウェア、熟練した人材への投資に伴うコストの高さに関する懸念が、製造市場の成長を妨げています。さらに、効果的な機械学習にはデータの品質が非常に重要であり、データの品質が低いと不正確な予測や決定につながる可能性があります。機械学習アルゴリズムは複雑であるため、専門家がそれらを効果的に設計、実装、運用する必要もありますが、これを見つけるのが難しく、雇用に費用がかかる場合があります。これらの課題にもかかわらず、企業は機械学習の利点をますます模索し、このイノベーションから生じる機会を活用するためにテクノロジーに投資しています。

セグメンテーション分析

製造市場における世界の機械学習は、生産段階、職務、アプリケーション、地理に基づいて分割されています。

生産段階別

生産段階に基づいて、市場はプリプロダクションとポストプロダクションに二分されます。 2022 年には製造前セグメントが製造業の機械学習を牽引し、CAGR は 62.07% と大幅に伸びました。機械学習は、製造業務と実稼働前業務の両方に大きな影響を与える可能性があります。製造業では、機械学習を使用して生産効率を最適化し、コストを削減し、品質管理を改善し、従業員の安全性を高めることができます。生産前には、機械学習を使用して市場データや顧客からのフィードバックを分析し、製品の設計と開発を行うことができます。

さらに、機械学習を使用して、サプライ チェーン管理を合理化し、機器のパフォーマンスを監視し、メンテナンスのニーズを予測することができます。全体として、製造および生産前に機械学習を導入すると、生産性の向上、意思決定の改善、市場での競争力の向上につながる可能性があります。

職務別

職務に基づいて、市場は研究開発、製造、財務、販売、マーケティングなどに分類されます。研究開発セグメントは、2022 年の製造市場における機械学習の大半を占め、CAGR は 36.38% と大幅に伸びました。機械学習の応用は、製造および研究開発 (R&D) プロセスを大幅に強化する可能性があります。

機械学習技術を研究開発プロセスに組み込むと、製品と材料の設計を支援し、予測モデルを構築し、シミュレーションの精度と速度を向上させることができます。製造および研究開発プロセスのさまざまな側面で生成されたデータに対して機械学習を実行することで、企業は得られた洞察を活用して業務を改善し、新製品や材料を革新し、市場での競争力を高めることができます。

用途別

製造市場における機械学習は用途別に、半導体とエレクトロニクス、重金属と機械製造、医薬品、自動車、エネルギーと電力、食品と飲料などに分類されます。半導体およびエレクトロニクス部門は、2022 年に CAGR 29.55% と大幅な成長率を記録しました。機械学習は、半導体およびエレクトロニクス業界の製造プロセスに大きな影響を与える可能性があります。

半導体製造中に生成された大規模なデータセットを分析することで、機械学習アルゴリズムがパターンを検出して異常を特定できるため、製造上の問題をより迅速に特定して解決できます。さらに、生産プロセスにおけるリアルタイムの意思決定にも役立ちます。全体として、半導体およびエレクトロニクス業界における機械学習の導入は、生産性の向上、コストの削減、イノベーションの加速につながる可能性があります。

製造市場における機械学習の地域分析

地域分析に基づいて、世界市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、MEA、ラテンアメリカに分類されます。

製造業における北米の機械学習市場シェアは、2023 年に世界市場で約 35.15% となり、評価額は 3 億 2,380 万米ドルとなりました。ホワイトハウスが2022年に発表した先進製造業のための国家戦略では、米国の製造業の競争力を確保するために機械学習を含む先進技術の必要性が強調されている。

• 機械学習は、生産プロセスの最適化から品質管理やサプライチェーン管理の改善に至るまで、米国の製造業務のさまざまな側面に適用されています。

機械学習の利用は、米国の半導体およびエレクトロニクス産業において特に重要であり、歩留まりの向上、無駄の削減、イノベーションの加速に役立ちます。インダストリー 4.0 の出現により、スマート システムと機械学習アルゴリズムが半導体製造中に生成される大規模なデータセットの分析に適用され、パターンの検出と異常の特定に役立ちます。これにより、米国における半導体製造の生産性と効率が大幅に向上する可能性があります。

• たとえば、2022 年 3 月の IDC によると、米国の AI への投資は 2025 年までに 1,200 億ドル増加する可能性があります。

競争環境

製造業における機械学習の調査レポートは、世界市場の細分化された性質に重点を置いた貴重な洞察を提供します。著名な企業は、自社の製品ポートフォリオを拡大し、さまざまな地域でそれぞれの市場シェアを拡大​​するために、パートナーシップ、合併と買収、製品革新、合弁事業などのいくつかの主要なビジネス戦略に焦点を当てています。拡張と投資には、研究開発活動、新しい製造施設、サプライチェーンの最適化への投資など、さまざまな戦略的取り組みが含まれます。

製造市場における機械学習の主要企業のリスト

• ロックウェル・オートメーション
• ロバート・ボッシュGmbH
• インテル コーポレーション
• シーメンス
• ゼネラル・エレクトリック社
• マイクロソフト
• サイトマシン
• SAP SE
• アイ・ビー・エム株式会社

主要な業界の発展

• 2023 年 4 月 (コラボレーション):シーメンスとマイクロソフトは、生成人工知能 (AI) の力を活用して製品ライフサイクル全体の効率とイノベーションを促進することで、産業企業のデジタル変革を強化するために提携しました。この提携は、製品開発の設計、エンジニアリング、製造、運用段階における全体的な効率、革新、有効性を推進することを目的としています。
• 2021 年 12 月 (パートナーシップ):Sight Machine は NVIDIA と提携して機械学習を活用し、工場データから生産改善のための洞察を抽出しています。この提携により、Sight Machine の製造データ テクノロジーと NVIDIA の AI プラットフォームが融合し、製造のデジタル化における最後の課題に対処します。

世界の製造業における機械学習市場は次のように分類されます。

生産段階別

• プリプロダクション
• ポストプロダクション

職務別

• 研究開発
• 製造業
• ファイナンス
• 販売
• マーケティング
• その他

用途別

• 半導体およびエレクトロニクス
• 重金属および機械製造
• 医薬品
• 自動車
• エネルギーと電力
• 食べ物と飲み物
• その他

地域別

• 北米
  • 私たち。
  • カナダ
  • メキシコ
• ヨーロッパ
  • フランス
  • イギリス
  • スペイン
  • ドイツ
  • イタリア
  • ロシア
  • ヨーロッパの残りの部分
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • 残りのアジア太平洋地域
• 中東とアフリカ
  • GCC
  • 北アフリカ
  • 南アフリカ
  • 残りの中東およびアフリカ
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  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • ラテンアメリカの残りの地域