Машинное обучение на производственном рынке

Машинное обучение в размере производственного рынка

Объем мирового рынка машинного обучения в производстве в 2022 году оценивался в 921,3 миллиона долларов США, а к 2030 году, по прогнозам, он достигнет 8 776,7 миллиона долларов США, а среднегодовой темп роста составит 33,35% с 2023 по 2030 год. В объем работ в отчет включены предлагаемые решения. такими компаниями, как Rockwell Automation, Robert Bosch GmbH, Intel Corporation, Siemens, General Electric Company, Microsoft, Sight Machine, SAP SE, IBM Corporation и другими.

Производственные компании все чаще внедряют технологию Интернета вещей (IoT) для оптимизации своей деятельности и повышения эффективности. Технология Интернета вещей также может помочь производителям сократить потребление энергии и количество отходов, одновременно повышая качество продукции за счет большей прозрачности и контроля над производственными процессами. Системы контроля качества с поддержкой Интернета вещей могут обнаруживать дефекты в продукции и вносить коррективы в режиме реального времени, сокращая необходимость ручных проверок и улучшая общее качество. Кроме того, устройства и датчики Интернета вещей можно использовать для контроля безопасности работников и улучшения условий труда.

Однако необходимость интеграции машинного обучения в существующие производственные процессы и производственные линии, вероятно, усилит машинное обучение в росте производственного рынка. Это требует от производителей определить наиболее подходящие варианты использования машинного обучения и разработать интеграцию рабочих процессов и операционные модели, которые обеспечат плавную интеграцию алгоритмов машинного обучения в повседневные операции. Это также может потребовать обучения работников и развития новых навыков, а также обеспечения соблюдения нормативных требований и обеспечения конфиденциальности данных.

Обзор аналитика

Машинное обучение подразумевает использование алгоритмов и статистических моделей.для выявления закономерностей и данных, полученных от датчиков и других источников. Благодаря анализу данных алгоритмы машинного обучения могут быть обучены прогнозировать модели поведения физических систем, воспроизводимые в цифровых двойниках. Эта возможность обеспечивает удаленный мониторинг, профилактическое обслуживание и оптимизацию производственных процессов.

Более того, внедрение машинного обучения на заводах может помочь производителям обеспечить своевременное выполнение заказов и доставку, предотвратить бракованную продукцию, снизить производственные затраты, поддерживать свое оборудование и способствовать созданию безопасной рабочей среды. Кроме того, машинное обучение может помочь производителям разрабатывать востребованные продукты, которые эффективно устраняют болевые точки рынка.

Определение рынка

Машинное обучение — это компонент искусственного интеллекта, который использует данные и алгоритмы, позволяющие машинам обучаться и повышать производительность компьютера при выполнении конкретных задач без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения выявляют закономерности в выборочных данных, известных как обучающие данные, чтобы делать прогнозы или решения. Машинное обучение широко используется в различных областях, таких как фильтрация электронной почты, распознавание речи, медицина, сельское хозяйство и компьютерное зрение, особенно в ситуациях, когда традиционных алгоритмов может быть недостаточно для точного и эффективного выполнения специализированных задач.

Машинное обучение можно использовать в производстве для улучшения дизайна продукции посредством анализа данных на основе отзывов клиентов и тенденций рынка, оптимизации процессов, обеспечения профилактического обслуживания, улучшения контроля качества и оптимизации управления цепочками поставок. Такие компании, как Bosch и Siemens, уже используют машинное обучение для трансформации своих производственных процессов, делая их более эффективными и экономичными.

Использование алгоритмов машинного обучения для профилактического обслуживания может предотвратить сбои оборудования, позволяя планировать техническое обслуживание в оптимальное время, что в конечном итоге приводит к снижению затрат на техническое обслуживание в бизнес-процессах. Кроме того, методы машинного обучения могут применяться для тщательного анализа данных от множества датчиков и источников, улучшая производственные процессы, эффективность операций, меры контроля качества и одновременно сокращая производственные затраты.

Методы оптимизации на основе машинного обучения также могут помочь в управлении цепочками поставок, прогнозируя спрос, контролируя уровни запасов и минимизируя затраты, связанные с транспортировкой. В заключение, машинное обучение представляет собой многообещающую возможность совершить революцию в мире производства, способствуя заметному повышению операционной эффективности, снижению затрат и общему качеству продукции.

Динамика рынка

Интеграция технологий машинного обучения является ключевым компонентом Индустрии 4.0. Индустрия 4.0 предполагает оцифровку и автоматизацию промышленных процессов с использованием таких технологий, как Интернет вещей (IoT), облачные вычисления и искусственный интеллект (ИИ). Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных от датчиков, машин и других источников, чтобы выявлять закономерности и прогнозировать результаты. Это может помочь повысить эффективность производства, выявить потенциальные сбои оборудования до их возникновения и оптимизировать операции цепочки поставок.

• Машинное обучение имеет множество применений в рамках Индустрии 4.0, например, в интеллектуальном производстве, автономных транспортных средствах и профилактическом обслуживании.

Аналогичным образом, в «умном» производстве машинное обучение можно использовать для оптимизации производственных процессов, мониторинга производительности оборудования в режиме реального времени и выявления потенциальных проблем с качеством до того, как они возникнут. Концепции и технологии Индустрии 4.0 применимы к широкому спектру отраслей промышленности, включая дискретное и процессное производство, а также другие сегменты, такие как нефтегазовая и горнодобывающая промышленность.

Проблемы, связанные с высокими затратами, связанными с инвестициями в оборудование, программное обеспечение и квалифицированный персонал, препятствуют росту машинного обучения на производственном рынке. Кроме того, качество данных имеет решающее значение для эффективного машинного обучения, а данные низкого качества могут привести к неточным прогнозам и решениям. Сложность алгоритмов машинного обучения также требует от экспертов их эффективного проектирования, внедрения и эксплуатации, что может быть непросто найти и нанять дорого. Несмотря на эти проблемы, компании все активнее изучают преимущества машинного обучения и инвестируют в технологии, чтобы извлечь выгоду из возможностей, возникающих в результате этих инноваций.

Анализ сегментации

Глобальный рынок машинного обучения в производстве сегментирован в зависимости от этапа производства, должностных функций, применения и географии.

По стадии производства

В зависимости от стадии производства рынок делится на пре-продакшн и пост-продакшн. Сегмент подготовки производства стал лидером машинного обучения в обрабатывающей промышленности в 2022 году со значительным среднегодовым темпом роста 62,07%. Машинное обучение может оказать существенное влияние как на производство, так и на подготовительные операции. В производстве машинное обучение можно использовать для оптимизации эффективности производства, снижения затрат, улучшения контроля качества и повышения безопасности сотрудников. На этапе подготовки к производству машинное обучение можно использовать для анализа рыночных данных и отзывов клиентов при проектировании и разработке продукта.

Кроме того, машинное обучение можно использовать для оптимизации управления цепочками поставок, мониторинга производительности оборудования и прогнозирования потребностей в обслуживании. В целом, внедрение машинного обучения в производство и подготовку к производству может привести к повышению производительности, более эффективному принятию решений и повышению конкурентоспособности на рынке.

По функциям работы

В зависимости от должностной функции рынок делится на НИОКР, производство, финансы, продажи, маркетинг и другие. Сегмент НИОКР доминировал на машинном обучении на производственном рынке в 2022 году со значительным среднегодовым темпом роста 36,38%. Применение машинного обучения может значительно улучшить процессы производства, исследований и разработок (НИОКР).

Включение методов машинного обучения в процессы НИОКР может помочь в проектировании продуктов и материалов, построении прогнозных моделей и повышении точности и скорости моделирования. Проводя машинное обучение на данных, полученных в различных аспектах процессов производства и исследований и разработок, предприятия могут использовать полученную информацию для улучшения операций, внедрения новых продуктов и материалов и повышения конкурентоспособности на рынке.

По применению

По применению машинное обучение на производственном рынке подразделяется на полупроводники и электронику, тяжелые металлы и машиностроение, фармацевтику, автомобилестроение, энергетику, продукты питания и напитки и другие. В сегменте полупроводников и электроники в 2022 году наблюдались значительные темпы роста: среднегодовой темп роста составил 29,55%. Машинное обучение может оказать существенное влияние на производственные процессы в полупроводниковой и электронной промышленности.

Анализируя большие наборы данных, генерируемые в ходе производства полупроводников, алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать закономерности и выявлять аномалии, что позволяет быстрее выявлять и решать производственные проблемы. Это также может помочь в принятии решений в производственных процессах в режиме реального времени. В целом внедрение машинного обучения в полупроводниковой и электронной промышленности может привести к повышению производительности, снижению затрат и ускорению инноваций.

Машинное обучение в региональном анализе производственного рынка

На основе регионального анализа мировой рынок подразделяется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африка и Латинскую Америку.

В 2023 году доля рынка машинного обучения в производстве Северной Америки на мировом рынке составила около 35,15% при оценке в 323,8 миллиона долларов США. Национальная стратегия развития передового производства, опубликованная Белым домом в 2022 году, подчеркивает необходимость передовых технологий, включая машинное обучение, для обеспечения конкурентоспособности производства в США.

• Машинное обучение применяется к различным аспектам производственных операций в США: от оптимизации производственных процессов до улучшения контроля качества и управления цепочками поставок.

Использование машинного обучения особенно важно в полупроводниковой и электронной промышленности США, где оно может помочь в повышении производительности, сокращении отходов и ускорении инноваций. С появлением Индустрии 4.0 интеллектуальные системы и алгоритмы машинного обучения применяются для анализа больших наборов данных, генерируемых в процессе производства полупроводников, помогая обнаруживать закономерности и выявлять аномалии. Это потенциально может значительно повысить производительность и эффективность производства полупроводников в США.

• Например, в марте 2022 года, по данным IDC, инвестиции в ИИ в США, вероятно, вырастут на $120 млрд к 2025 году.

Конкурентная среда

Отчет об исследовании машинного обучения в обрабатывающей промышленности предоставит ценную информацию с акцентом на фрагментированную природу мирового рынка. Выдающиеся игроки сосредотачивают внимание на нескольких ключевых бизнес-стратегиях, таких как партнерство, слияния и поглощения, инновации продуктов и совместные предприятия, чтобы расширить портфель своих продуктов и увеличить свои соответствующие доли рынка в различных регионах. Расширение и инвестиции включают в себя ряд стратегических инициатив, включая инвестиции в исследования и разработки, новые производственные мощности и оптимизацию цепочки поставок.

Список ключевых компаний машинного обучения на производственном рынке

• Роквелл Автоматизация
• Роберт Бош ГмбХ
• Корпорация Интел
• Сименс
• Дженерал Электрик Компани
• Майкрософт
• Прицельная машина
• SAP SE
• Корпорация IBM

Ключевые события в отрасли

• Апрель 2023 г. (Сотрудничество):Siemens и Microsoft объединились, чтобы ускорить цифровую трансформацию промышленных компаний, используя возможности генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для повышения эффективности и инноваций на протяжении всего жизненного цикла продукта. Сотрудничество направлено на повышение общей эффективности, инноваций и результативности на этапах проектирования, проектирования, производства и эксплуатации продукции.
• Декабрь 2021 г. (Партнерство):Sight Machine в партнерстве с NVIDIA использует машинное обучение для извлечения ценной информации из заводских данных для улучшения производства. Это сотрудничество объединяет технологию производственных данных Sight Machine с платформой искусственного интеллекта NVIDIA для решения последней задачи по оцифровке производства.

Мировой рынок машинного обучения в производстве сегментирован на:

По стадии производства

• Предварительная подготовка
• Пост-продакшн

По функциям работы

• НИОКР
• Производство
• Финансы
• Продажи
• Маркетинг
• Другие

По применению

• Полупроводники и электроника
• Тяжелые металлы и машиностроение
• Фармацевтика
• Автомобиль
• Энергия и мощность
• Еда и напитки
• Другие

По регионам

• Северная Америка
  • НАС.
  • Канада
  • Мексика
• Европа
  • Франция
  • Великобритания
  • Испания
  • Германия
  • Италия
  • Россия
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Индия
  • Южная Корея
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Ближний Восток и Африка
  • GCC
  • Северная Африка
  • ЮАР
  • Остальная часть Ближнего Востока и Африки
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Аргентина
  • Остальная часть Латинской Америки