제조 시장의 머신러닝

제조업 시장 규모의 머신러닝

전 세계 제조 분야 기계 학습 시장 규모는 2022년에 9억 2,130만 달러로 평가되었으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 33.35%로 성장하여 2030년까지 8,776.7백만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 작업 범위에서 보고서에는 제공되는 솔루션이 포함됩니다. Rockwell Automation, Robert Bosch GmbH, Intel Corporation, Siemens, General Electric Company, Microsoft, Sight Machine, SAP SE, IBM Corporation 및 기타 회사에서 제공합니다.

제조 회사에서는 운영을 최적화하고 효율성을 높이기 위해 사물 인터넷(IoT) 기술을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. IoT 기술은 또한 제조업체가 에너지 소비와 낭비를 줄이는 동시에 생산 프로세스에 대한 가시성과 제어력을 향상시켜 제품 품질을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. IoT 기반 품질 관리 시스템은 제품의 결함을 감지하고 실시간 조정을 가능하게 하여 수동 검사의 필요성을 줄이고 전반적인 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 IoT 장치와 센서를 사용하여 작업자 안전을 모니터링하고 작업 조건을 개선할 수 있습니다.

그러나 기계 학습을 기존 제조 워크플로 및 생산 라인에 통합해야 할 필요성은 제조 시장 성장에서 기계 학습을 강화할 가능성이 높습니다. 이를 위해서는 제조업체가 기계 학습과 가장 관련성이 높은 사용 사례를 식별하고 기계 학습 알고리즘을 일상 작업에 원활하게 통합할 수 있는 작업 흐름 통합 및 운영 모델을 개발해야 합니다. 이를 위해서는 작업자 교육과 새로운 기술 개발은 물론 규제 요구 사항 및 데이터 개인 정보 보호 문제 준수를 보장해야 할 수도 있습니다.

분석가의 리뷰

머신러닝은 알고리즘과 통계 모델을 사용하는 것을 의미합니다.센서 및 기타 소스에서 생성된 패턴과 데이터를 식별합니다. 데이터 분석을 통해 기계 학습 알고리즘을 훈련하여 디지털 트윈에 복제된 물리적 시스템의 동작 패턴을 예측할 수 있습니다. 이 기능을 통해 원격 모니터링, 예측 유지 관리 및 제조 프로세스 최적화가 가능합니다.

또한 공장에 기계 학습을 배포하면 제조업체가 적시에 주문을 완료하고 배송할 수 있도록 보장하고, 제품 결함을 방지하고, 생산 비용을 절감하고, 장비를 유지 관리하고, 안전한 작업 환경을 조성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 기계 학습은 제조업체가 시장의 문제점을 효과적으로 해결하는 주문형 제품을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시장 정의

기계 학습은 데이터와 알고리즘을 사용하여 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 특정 작업에 대한 컴퓨터 성능을 학습하고 향상시킬 수 있도록 하는 인공 지능의 구성 요소입니다. 기계 학습 알고리즘은 훈련 데이터로 알려진 샘플 데이터의 패턴을 식별하여 예측이나 결정을 내립니다. 머신러닝은 이메일 필터링, 음성 인식, 의학, 농업, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있으며, 특히 기존 알고리즘으로는 정확하고 효율적으로 전문적인 작업을 실행하는 데 충분하지 않은 상황에서 더욱 그렇습니다.

고객 피드백 및 시장 동향을 기반으로 한 데이터 분석을 통해 제품 설계를 개선하고, 프로세스를 최적화하고, 예측 유지 관리를 지원하고, 품질 관리를 강화하고, 공급망 관리를 최적화하기 위해 제조에 기계 학습을 활용할 수 있습니다. Bosch 및 Siemens와 같은 회사는 이미 기계 학습을 사용하여 제조 프로세스를 혁신하여 더욱 효율적이고 비용 효율적으로 만들고 있습니다.

예측적 유지보수를 위해 머신러닝 알고리즘을 활용하면 장비 고장을 사전에 예방할 수 있어 최적의 시간에 유지보수 일정을 잡을 수 있어 궁극적으로 비즈니스 프로세스의 유지보수 비용 절감으로 이어집니다. 또한, 기계 학습 기술을 적용하여 수많은 센서와 소스의 데이터를 면밀히 조사하여 제조 프로세스, 운영 효율성, 품질 관리 조치를 향상시키는 동시에 제조 비용을 절감할 수 있습니다.

기계 학습 기반 최적화 기술은 수요 예측, 재고 수준 제어, 운송 관련 비용 최소화를 통해 공급망 관리를 지원할 수도 있습니다. 결론적으로, 머신러닝은 운영 효율성, 비용 절감 및 전반적인 제품 품질의 주목할 만한 발전을 촉진함으로써 제조 세계를 혁신할 수 있는 유망한 기회를 제시합니다.

시장 역학

머신러닝 기술의 통합은 인더스트리 4.0의 핵심 구성요소입니다. 인더스트리 4.0은 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI) 등의 기술을 사용해 산업 프로세스를 디지털화하고 자동화하는 것을 의미합니다. 기계 학습 알고리즘은 센서, 기계 및 기타 소스에서 얻은 대량의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 결과를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 생산 효율성을 개선하고 잠재적인 장비 오류가 발생하기 전에 이를 식별하며 공급망 운영을 최적화할 수 있습니다.

• 기계 학습은 스마트 제조, 자율 주행 차량, 예측 유지 관리 등 Industry 4.0의 프레임워크 내에서 다양한 애플리케이션을 보유하고 있습니다.

마찬가지로, 스마트 제조에서는 기계 학습을 사용하여 생산 프로세스를 최적화하고, 장비 성능을 실시간으로 모니터링하고, 잠재적인 품질 문제가 발생하기 전에 식별할 수 있습니다. 인더스트리 4.0 개념과 기술은 석유, 가스, 광업과 같은 다른 부문과 함께 개별 제조 및 프로세스 제조를 포괄하는 광범위한 산업 부문에 적용 가능합니다.

하드웨어, 소프트웨어 및 숙련된 인력에 대한 투자와 관련된 높은 비용과 관련된 우려는 제조 시장 성장에서 기계 학습을 방해하고 있습니다. 또한, 데이터 품질은 효과적인 기계 학습에 매우 중요하며, 품질이 낮은 데이터는 부정확한 예측과 결정으로 이어질 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 복잡하기 때문에 전문가가 이를 효과적으로 설계, 구현 및 운영해야 하는데, 이는 찾기가 어렵고 고용 비용이 많이 들 수 있습니다. 이러한 과제에도 불구하고 기업은 점점 더 기계 학습의 이점을 탐색하고 이러한 혁신에서 발생하는 기회를 활용하기 위해 기술에 투자하고 있습니다.

세분화 분석

제조 시장의 글로벌 기계 학습은 생산 단계, 직무, 애플리케이션 및 지역을 기준으로 분류됩니다.

생산단계별

생산 단계를 기준으로 시장은 사전 제작과 사후 제작으로 구분됩니다. 사전 제작 부문은 2022년 제조 업계에서 62.07%의 상당한 CAGR로 머신러닝을 주도했습니다. 기계 학습은 제조 및 사전 생산 작업 모두에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 제조 과정에서 기계 학습을 사용하여 생산 효율성을 최적화하고, 비용을 절감하고, 품질 관리를 개선하고, 직원 안전을 강화할 수 있습니다. 사전 제작의 경우 기계 학습을 사용하여 제품 설계 및 개발에 대한 시장 데이터와 고객 피드백을 분석할 수 있습니다.

또한 기계 학습을 사용하여 공급망 관리를 간소화하고 장비 성능을 모니터링하며 유지 관리 요구 사항을 예측할 수 있습니다. 전반적으로 제조 및 사전 생산 과정에서 기계 학습을 채택하면 생산성이 향상되고 의사 결정이 향상되며 시장 경쟁력이 향상될 수 있습니다.

직무별

직무에 따라 시장은 R&D, 제조, 금융, 영업, 마케팅 등으로 구분됩니다. R&D 부문은 2022년 제조 시장에서 36.38%의 상당한 CAGR로 머신러닝을 지배했습니다. 기계 학습을 적용하면 제조 및 연구 개발(R&D) 프로세스를 크게 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다.

기계 학습 기술을 R&D 프로세스에 통합하면 제품 및 재료 설계를 지원하고 예측 모델을 구성하며 시뮬레이션의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있습니다. 제조 및 R&D 프로세스의 다양한 측면에서 생성된 데이터에 대한 기계 학습을 수행함으로써 기업은 얻은 통찰력을 활용하여 운영을 개선하고 신제품 및 재료를 혁신하며 시장 경쟁력을 높일 수 있습니다.

애플리케이션 별

응용 분야별로 제조 시장의 기계 학습은 반도체 및 전자 제품, 중금속 및 기계 제조, 제약, 자동차, 에너지 및 전력, 식품 및 음료 등으로 분류됩니다. 반도체 및 전자 부문은 2022년 CAGR 29.55%로 상당한 성장률을 보였습니다. 기계 학습은 반도체 및 전자 산업의 제조 프로세스에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 반도체 생산 중에 생성된 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 감지하고 이상 현상을 식별할 수 있으므로 생산 문제를 더 빠르게 식별하고 해결할 수 있습니다. 이는 생산 프로세스에서 실시간 의사 결정에 더욱 도움이 될 수 있습니다. 전반적으로 반도체 및 전자 산업에서 머신러닝을 구현하면 생산성 향상, 비용 절감, 혁신 가속화로 이어질 수 있습니다.

제조 시장 지역 분석의 기계 학습

지역 분석을 기반으로 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, MEA 및 라틴 아메리카로 분류됩니다.

북미 제조 분야 기계 학습 시장 점유율은 2023년 글로벌 시장에서 약 35.15%를 차지했으며, 그 가치는 3억 2,380만 달러로 평가되었습니다. 2022년 백악관이 발표한 첨단 제조를 위한 국가 전략은 미국 제조의 경쟁력을 보장하기 위해 기계 학습을 포함한 첨단 기술의 필요성을 강조합니다.

• 기계 학습은 생산 프로세스 최적화부터 품질 관리 및 공급망 관리 개선에 이르기까지 미국 제조 운영의 다양한 측면에 적용되고 있습니다.

기계 학습의 사용은 수율 향상, 낭비 감소, 혁신 가속화에 도움이 될 수 있는 미국의 반도체 및 전자 산업에서 특히 중요합니다. 인더스트리 4.0이 등장하면서 스마트 시스템과 머신러닝 알고리즘이 적용되어 반도체 생산 과정에서 생성되는 대규모 데이터 세트를 분석해 패턴 감지와 이상 징후 식별에 도움을 주고 있습니다. 이는 미국 반도체 제조의 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

• 예를 들어, 2022년 3월 IDC에 따르면 미국의 AI 투자는 2025년까지 1,200억 달러 증가할 것으로 예상됩니다.

경쟁 환경

제조 산업 연구 보고서의 기계 학습은 글로벌 시장의 단편화된 특성에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공할 것입니다. 저명한 기업들은 파트너십, 인수 합병, 제품 혁신, 합작 투자와 같은 몇 가지 주요 비즈니스 전략에 집중하여 제품 포트폴리오를 확장하고 다양한 지역에서 각자의 시장 점유율을 높이고 있습니다. 확장 및 투자에는 R&D 활동, 새로운 제조 시설, 공급망 최적화에 대한 투자를 포함한 다양한 전략적 계획이 포함됩니다.

제조 시장의 기계 학습 주요 회사 목록

• 로크웰 오토메이션
• 로버트 보쉬 GmbH
• 인텔사
• 지멘스
• 일반 전기 회사
• 마이크로소프트
• 시력 기계
• SAP SE
• IBM 주식회사

주요 산업 발전

• 2023년 4월(협력):Siemens와 Microsoft는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 효율성과 혁신을 높이기 위해 생성 인공 지능(AI)의 힘을 활용하여 산업 기업의 디지털 혁신을 강화하기 위해 협력했습니다. 이번 협력의 목표는 제품 개발의 설계, 엔지니어링, 제조 및 운영 단계에서 전반적인 효율성, 혁신 및 효율성을 높이는 것입니다.
• 2021년 12월(파트너십):Sight Machine은 생산 개선을 위해 공장 데이터에서 통찰력을 추출하기 위해 기계 학습을 활용하기 위해 NVIDIA와 제휴했습니다. 이번 협력은 Sight Machine의 제조 데이터 기술을 NVIDIA의 AI 플랫폼과 통합하여 제조 디지털화의 최종 과제를 해결합니다.

글로벌 제조 분야의 기계 학습 시장은 다음과 같이 분류됩니다.

생산단계별

• 생산 개시 이전
• 후반작업

직무별

• 연구개발
• 조작
• 재원
• 매상
• 마케팅
• 기타

애플리케이션 별

• 반도체 및 전자제품
• 중금속 및 기계 제조
• 제약
• 자동차
• 에너지 및 전력
• 음식 및 음료
• 기타

지역별

• 북아메리카
  • 우리를.
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 프랑스
  • 영국
  • 스페인
  • 독일
  • 이탈리아
  • 러시아 제국
  • 유럽의 나머지 지역
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