Aprendizado de máquina no tamanho do mercado de manufatura, participação, análise de crescimento e indústria, por estágio de produção (pré-produção, pós-produção), por função de trabalho (P&D, manufatura, finanças, marketing, outros), por aplicação (semicondutores e eletrônicos, fabricação de máquinas, produtos farmacêuticos, energia e energia, alimentos e bebidas, outros) e análise regional, 2023-2030

Aprendizado de máquina no tamanho do mercado de manufatura

O tamanho global do mercado de aprendizado de máquina na manufatura foi avaliado em US$ 921,3 milhões em 2022 e deve atingir US$ 8.776,7 milhões até 2030, crescendo a um CAGR de 33,35% de 2023 a 2030. No escopo de trabalho, o relatório inclui soluções oferecidas por empresas como Rockwell Automation, Robert Bosch GmbH, Intel Corporation, Siemens, General Electric Company, Microsoft, Sight Machine, SAP SE, IBM Corporation e outros.

As empresas de manufatura estão adotando cada vez mais a tecnologia da Internet das Coisas (IoT) para otimizar suas operações e melhorar a eficiência. A tecnologia IoT também pode ajudar os fabricantes a reduzir o consumo e o desperdício de energia, ao mesmo tempo que melhoram a qualidade do produto através de maior visibilidade e controlo sobre os processos de produção.

Os sistemas de controle de qualidade habilitados para IoT podem detectar defeitos em produtos e permitir ajustes em tempo real, reduzindo a necessidade de inspeções manuais e melhorando a qualidade geral. Além disso, dispositivos e sensores IoT podem ser usados ​​para monitorar a segurança dos trabalhadores e melhorar as condições de trabalho.

No entanto, a necessidade de integrar o aprendizado de máquina nos fluxos de trabalho e linhas de produção existentes provavelmente aumentará o aprendizado de máquina no crescimento do mercado de manufatura.

Isso exige que os fabricantes identifiquem os casos de uso mais relevantes para o aprendizado de máquina e desenvolvam integrações de fluxo de trabalho e modelos operacionais que permitam a integração perfeita de algoritmos de aprendizado de máquina nas operações diárias. Isto também pode exigir a formação dos trabalhadores e o desenvolvimento de novos conjuntos de competências, bem como a garantia do cumprimento dos requisitos regulamentares e das preocupações com a privacidade dos dados.

Revisão do analista

O aprendizado de máquina refere-se ao uso de algoritmos e modelos estatísticospara identificar padrões e dados gerados a partir de sensores e outras fontes. Através da análise de dados, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados para prever padrões de comportamento de sistemas físicos replicados em gêmeos digitais. Esse recurso permite monitoramento remoto, manutenção preditiva e otimização de processos de fabricação.

Além disso, a implantação do aprendizado de máquina nas fábricas pode ajudar os fabricantes a garantir a conclusão e entrega oportuna dos pedidos, prevenir produtos defeituosos, reduzir custos de produção, manter seus equipamentos e promover um ambiente de trabalho seguro. Além disso, o aprendizado de máquina pode ajudar os fabricantes a projetar produtos sob demanda que abordem com eficácia os pontos problemáticos do mercado.

Definição de mercado

O aprendizado de máquina é um componente da inteligência artificial, que utiliza dados e algoritmos para permitir que as máquinas aprendam e melhorem o desempenho do computador em tarefas específicas sem serem explicitamente programadas. Algoritmos de aprendizado de máquina identificam padrões em dados de amostra, conhecidos como dados de treinamento, para fazer previsões ou decisões.

O aprendizado de máquina está sendo amplamente utilizado em diversas áreas, como filtragem de e-mail, reconhecimento de fala, medicina, agricultura e visão computacional, especialmente em situações onde algoritmos convencionais podem não ser suficientes para executar tarefas especializadas com precisão e eficiência.

O aprendizado de máquina pode ser utilizado na fabricação para aprimorar o design do produto por meio da análise de dados com base no feedback do cliente e nas tendências do mercado, otimizar processos, permitir a manutenção preditiva, aprimorar o controle de qualidade e otimizar o gerenciamento da cadeia de suprimentos. 

Empresas como a Bosch e a Siemens já utilizam a aprendizagem automática para transformar os seus processos de fabrico, tornando-os mais eficientes e económicos.

A utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para manutenção preditiva pode prevenir falhas de equipamentos, permitindo que a manutenção seja agendada no momento ideal, levando, em última análise, à redução dos custos de manutenção nos processos de negócios.

Além disso, técnicas de aprendizado de máquina podem ser aplicadas para examinar dados de uma infinidade de sensores e fontes, melhorando os processos de fabricação, a eficiência das operações e as medidas de controle de qualidade, ao mesmo tempo que reduz os custos de fabricação.

As técnicas de otimização baseadas em aprendizado de máquina também podem auxiliar no gerenciamento da cadeia de suprimentos, prevendo a demanda, controlando os níveis de estoque e minimizando os custos relacionados ao transporte. Concluindo, o aprendizado de máquina apresenta uma oportunidade promissora para revolucionar o mundo da manufatura, promovendo avanços notáveis ​​na eficiência operacional, redução de custos e qualidade geral do produto.

Quais são os principais fatores que afetam esse mercado?

A integração de tecnologias de aprendizado de máquina é um componente chave da Indústria 4.0. A Indústria 4.0 envolve a digitalização e automação de processos industriais usando tecnologias como Internet das Coisas (IoT), computação em nuvem e inteligência artificial (IA).

Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes quantidades de dados de sensores, máquinas e outras fontes para identificar padrões e prever resultados. Isso pode ajudar a melhorar a eficiência da produção, identificar possíveis falhas nos equipamentos antes que elas ocorram e otimizar as operações da cadeia de suprimentos.

• O aprendizado de máquina tem inúmeras aplicações na estrutura da Indústria 4.0, como na fabricação inteligente, veículos autônomos e manutenção preditiva.

Da mesma forma, na fabricação inteligente, o aprendizado de máquina pode ser usado para otimizar processos de produção, monitorar o desempenho dos equipamentos em tempo real e identificar possíveis problemas de qualidade antes que eles ocorram. Os conceitos e tecnologias da Indústria 4.0 são aplicáveis ​​a uma ampla gama de setores industriais, abrangendo a fabricação discreta e de processo, juntamente com outros segmentos, como petróleo e gás e mineração.

As preocupações relativas aos altos custos associados ao investimento em hardware, software e pessoal qualificado estão dificultando o aprendizado de máquina no crescimento do mercado manufatureiro. Além disso, a qualidade dos dados é crucial para um aprendizado de máquina eficaz, e dados de baixa qualidade podem levar a previsões e decisões imprecisas.

A complexidade dos algoritmos de aprendizado de máquina também exige especialistas para projetá-los, implementá-los e operá-los de maneira eficaz, o que pode ser difícil de encontrar e caro para contratar. Apesar destes desafios, as empresas exploram cada vez mais os benefícios da aprendizagem automática e investem em tecnologia para capitalizar as oportunidades que surgem desta inovação.

Análise de Segmentação

O aprendizado de máquina global no mercado de manufatura é segmentado com base no estágio de produção, função de trabalho, aplicação e geografia.

Com que rapidez o segmento de pré-produção crescerá no mercado?

Com base na fase de produção, o mercado é bifurcado em pré-produção e pós-produção. O segmento de pré-produção liderou o aprendizado de máquina na indústria de transformação em 2022, com um CAGR significativo de 62,07%. O aprendizado de máquina pode ter um impacto significativo nas operações de fabricação e pré-produção.

Na fabricação, o aprendizado de máquina pode ser usado para otimizar a eficiência da produção, reduzir custos, melhorar o controle de qualidade e aumentar a segurança dos funcionários. Para a pré-produção, o aprendizado de máquina pode ser usado para analisar dados de mercado e feedback dos clientes para design e desenvolvimento de produtos.

Além disso, o aprendizado de máquina pode ser usado para agilizar o gerenciamento da cadeia de suprimentos, monitorar o desempenho dos equipamentos e prever as necessidades de manutenção. No geral, a adoção do aprendizado de máquina na fabricação e na pré-produção pode levar à melhoria da produtividade, à melhor tomada de decisões e ao aumento da competitividade no mercado.

Qual será a taxa de crescimento estimada do segmento de P&D?

Com base na função de trabalho, o mercado é dividido em P&D, manufatura, finanças, vendas, marketing, entre outros. O segmento de P&D dominou o aprendizado de máquina no mercado de manufatura em 2022, com um CAGR significativo de 36,38%. A aplicação do aprendizado de máquina tem o potencial de melhorar significativamente os processos de fabricação e de pesquisa e desenvolvimento (P&D).

A incorporação de técnicas de aprendizado de máquina nos processos de P&D pode auxiliar no design de produtos e materiais, construir modelos preditivos e melhorar a precisão e a velocidade das simulações.

Ao realizar a aprendizagem automática em dados gerados em vários aspectos dos processos de fabrico e I&D, as empresas podem aproveitar os conhecimentos obtidos para melhorar as operações, inovar novos produtos e materiais e aumentar a competitividade no mercado.

Com que rapidez o segmento de semicondutores e eletrônicos crescerá neste mercado?

Por aplicação, o aprendizado de máquina no mercado de manufatura é categorizado em semicondutores e eletrônicos, metais pesados ​​e fabricação de máquinas, produtos farmacêuticos, automóveis, energia e energia, alimentos e bebidas, entre outros.

O segmento de semicondutores e eletrônicos experimentou uma taxa de crescimento significativa em 2022, com um CAGR de 29,55%. O aprendizado de máquina pode ter um impacto significativo nos processos de fabricação na indústria de semicondutores e eletrônicos.

Ao analisar grandes conjuntos de dados gerados durante a produção de semicondutores, os algoritmos de aprendizado de máquina podem detectar padrões e identificar anomalias, permitindo uma identificação e resolução mais rápidas de problemas de produção. Pode ajudar ainda mais na tomada de decisões em tempo real nos processos de produção.

No geral, a implementação da aprendizagem automática na indústria de semicondutores e eletrónica pode levar ao aumento da produtividade, à redução de custos e à inovação acelerada.

Qual é o cenário de mercado na região da América do Norte?

Com base na análise regional, o mercado global é classificado em América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, MEA e América Latina.

A participação no mercado de aprendizado de máquina na manufatura da América do Norte ficou em torno de 35,15% em 2023 no mercado global, com uma avaliação de US$ 323,8 milhões. A Estratégia Nacional para a Fabricação Avançada, divulgada pela Casa Branca em 2022, enfatiza a necessidade de tecnologias avançadas, incluindo a aprendizagem automática, para garantir a competitividade da indústria transformadora dos EUA.

• O aprendizado de máquina está sendo aplicado a vários aspectos das operações de fabricação nos EUA, desde a otimização dos processos de produção até a melhoria do controle de qualidade e do gerenciamento da cadeia de suprimentos.

O uso do aprendizado de máquina é particularmente importante nas indústrias de semicondutores e eletrônicos nos EUA, onde pode ajudar a melhorar as taxas de rendimento, reduzir o desperdício e acelerar a inovação.

Com o surgimento da Indústria 4.0, sistemas inteligentes e algoritmos de aprendizado de máquina estão sendo aplicados para analisar grandes conjuntos de dados gerados durante a produção de semicondutores, ajudando a detectar padrões e identificar anomalias. Isto tem o potencial de melhorar significativamente a produtividade e a eficiência da fabricação de semicondutores nos EUA.

• Por exemplo, em Março de 2022, de acordo com a IDC, o investimento em IA nos Estados Unidos deverá crescer em 120 mil milhões de dólares até 2025.

Cenário Competitivo

O relatório de estudo do aprendizado de máquina na indústria de manufatura fornecerá informações valiosas com ênfase na natureza fragmentada do mercado global.

Atores proeminentes estão se concentrando em diversas estratégias de negócios importantes, como parcerias, fusões e aquisições, inovações de produtos e joint ventures para expandir seu portfólio de produtos e aumentar suas respectivas participações de mercado em diferentes regiões.

A expansão e os investimentos envolvem uma série de iniciativas estratégicas, incluindo investimentos em atividades de P&D, novas instalações de fabricação e otimização da cadeia de suprimentos.

Principais empresas em aprendizado de máquina no mercado de manufatura

• Rockwell Automação
• Robert Bosch GmbH
• Corporação Intel
• Siemens
• Companhia Elétrica Geral
• Microsoft
• Máquina de visão
• SAP SE
• Corporação IBM

Principais desenvolvimentos da indústria

• Abril de 2023 (Colaboração):A Siemens e a Microsoft uniram-se para melhorar a transformação digital das empresas industriais, aproveitando o poder da inteligência artificial (IA) generativa para aumentar a eficiência e a inovação em todo o ciclo de vida do produto. A colaboração visa impulsionar a eficiência geral, a inovação e a eficácia nos estágios de design, engenharia, fabricação e operacionais do desenvolvimento de produtos.
• Dezembro de 2021 (Parceria):A Sight Machine fez parceria com a NVIDIA para utilizar aprendizado de máquina a fim de extrair insights de dados de fábrica para melhorar a produção. Esta colaboração combina a tecnologia de dados de fabricação da Sight Machine com a plataforma de IA da NVIDIA para enfrentar o desafio final na digitalização da fabricação.

O mercado global de aprendizado de máquina na manufatura é segmentado como:

Por fase de produção

• Pré-produção
• Pós-produção

Por função de trabalho

• P&D
• Fabricação
• Financiar
• Vendas
• Marketing
• Outros

Por aplicativo

• Semicondutores e Eletrônica
• Metais Pesados ​​e Fabricação de Máquinas
• Produtos farmacêuticos
• Automóvel
• Energia e potência
• Alimentos e Bebidas
• Outros

Por região

• América do Norte
  • NÓS.
  • Canadá
  • México
• Europa
  • França
  • Reino Unido
  • Espanha
  • Alemanha
  • Itália
  • Rússia
  • Resto da Europa
• Ásia-Pacífico
  • China
  • Japão
  • Índia
  • Coréia do Sul
  • Resto da Ásia-Pacífico
• Oriente Médio e África
  • CCG
  • Norte da África
  • África do Sul
  • Resto do Médio Oriente e África
• América latina
  • Brasil
  • Argentina
  • Resto da América Latina