İmalat Pazarında Makine Öğrenimi

İmalat Pazar Büyüklüğünde Makine Öğrenimi

Üretimde Küresel Makine Öğrenimi Pazar büyüklüğünün 2022 yılında 921,3 milyon ABD Doları değerinde olduğu ve 2030 yılına kadar 8.776,7 milyon ABD Dolarına ulaşacağı ve 2023'ten 2030'a kadar %33,35'lik bir Bileşik Büyüme Oranı ile büyüyeceği tahmin edilmektedir. Rapor, çalışma kapsamında sunulan çözümleri içermektedir. Rockwell Automation, Robert Bosch GmbH, Intel Corporation, Siemens, General Electric Company, Microsoft, Sight Machine, SAP SE, IBM Corporation ve Diğerleri gibi şirketler tarafından.

Üretim şirketleri, operasyonlarını optimize etmek ve verimliliği artırmak için Nesnelerin İnterneti (IoT) teknolojisini giderek daha fazla benimsiyor. IoT teknolojisi aynı zamanda üreticilerin enerji tüketimini ve atıklarını azaltmalarına yardımcı olurken, üretim süreçleri üzerinde daha fazla görünürlük ve kontrol sağlayarak ürün kalitesini de artırabilir. Nesnelerin İnterneti özellikli kalite kontrol sistemleri, ürünlerdeki kusurları tespit edebilir ve gerçek zamanlı ayarlamalara izin vererek manuel denetim ihtiyacını azaltabilir ve genel kaliteyi artırabilir. Ayrıca IoT cihazları ve sensörleri işçi güvenliğini izlemek ve çalışma koşullarını iyileştirmek için kullanılabilir.

Bununla birlikte, makine öğrenimini mevcut üretim iş akışlarına ve üretim hatlarına entegre etme ihtiyacının, imalat pazarının büyümesinde makine öğrenimini artırması muhtemeldir. Bu, üreticilerin makine öğrenimi için en uygun kullanım örneklerini belirlemesini ve makine öğrenimi algoritmalarının günlük operasyonlara kusursuz entegrasyonunu sağlayan iş akışı entegrasyonları ve operasyonel modeller geliştirmesini gerektirir. Bu aynı zamanda çalışanların eğitimini ve yeni beceri setlerinin geliştirilmesini, ayrıca düzenleyici gerekliliklere ve veri gizliliği endişelerine uygunluğun sağlanmasını da gerektirebilir.

Analistin İncelemesi

Makine öğrenimi, algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanımını ifade ederSensörlerden ve diğer kaynaklardan üretilen kalıpları ve verileri tanımlamak. Verilerin analizi yoluyla makine öğrenimi algoritmaları, dijital ikizlerde kopyalanan fiziksel sistemlerin davranış kalıplarını tahmin edecek şekilde eğitilebilir. Bu yetenek, üretim süreçlerinin uzaktan izlenmesine, öngörücü bakıma ve optimizasyonuna olanak tanır.

Dahası, makine öğreniminin fabrikalarda kullanılması, üreticilerin siparişlerin zamanında tamamlanmasını ve teslimatını sağlamasına, kusurlu ürünleri önlemesine, üretim maliyetlerini azaltmasına, ekipmanlarının bakımını yapmasına ve güvenli bir çalışma ortamını teşvik etmesine yardımcı olabilir. Ek olarak makine öğrenimi, üreticilerin pazardaki sıkıntılı noktaları etkili bir şekilde ele alan, talep gören ürünler tasarlamasına yardımcı olabilir.

Pazar Tanımı

Makine öğrenimi, makinelerin açıkça programlanmadan belirli görevler üzerinde bilgisayar performansını öğrenmesini ve geliştirmesini sağlamak için veri ve algoritmaları kullanan yapay zekanın bir bileşenidir. Makine öğrenimi algoritmaları, tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için eğitim verileri olarak bilinen örnek verilerdeki kalıpları tanımlar. Makine öğrenimi, e-posta filtreleme, konuşma tanıma, tıp, tarım ve bilgisayarla görme gibi çeşitli alanlarda, özellikle geleneksel algoritmaların özel görevleri doğruluk ve verimlilikle yürütmek için yeterli olamayabileceği durumlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Makine öğrenimi, müşteri geri bildirimlerine ve pazar eğilimlerine dayalı veri analizi yoluyla ürün tasarımını geliştirmek, süreçleri optimize etmek, öngörücü bakımı mümkün kılmak, kalite kontrolü geliştirmek ve tedarik zinciri yönetimini optimize etmek için üretimde kullanılabilir. Bosch ve Siemens gibi şirketler, üretim süreçlerini dönüştürmek, onları daha verimli ve uygun maliyetli hale getirmek için halihazırda makine öğrenimini kullanıyor.

Tahmine dayalı bakım için makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması, ekipman arızalarını önleyebilir, bakımın en uygun zamanda planlanmasına olanak tanıyarak sonuçta iş süreçlerinde bakım maliyetinin azalmasına yol açabilir. Ek olarak, çok sayıda sensör ve kaynaktan gelen verileri incelemek, üretim süreçlerini, operasyon verimliliğini ve kalite kontrol önlemlerini geliştirmek ve aynı zamanda üretim maliyetlerini azaltmak için makine öğrenimi teknikleri uygulanabilir.

Makine öğrenimine dayalı optimizasyon teknikleri ayrıca talebi tahmin ederek, envanter seviyelerini kontrol ederek ve nakliyeyle ilgili maliyetleri en aza indirerek tedarik zinciri yönetimine yardımcı olabilir. Sonuç olarak makine öğrenimi, operasyonel verimlilik, maliyet azaltma ve genel ürün kalitesinde kayda değer ilerlemeler sağlayarak üretim dünyasında devrim yaratmak için umut verici bir fırsat sunuyor.

Pazar Dinamikleri

Makine öğrenimi teknolojilerinin entegrasyonu Endüstri 4.0'ın önemli bir bileşenidir. Endüstri 4.0, Nesnelerin İnterneti (IoT), bulut bilişim ve yapay zeka (AI) gibi teknolojileri kullanarak endüstriyel süreçlerin dijitalleştirilmesini ve otomasyonunu içerir. Makine öğrenimi algoritmaları, kalıpları belirlemek ve sonuçları tahmin etmek için sensörlerden, makinelerden ve diğer kaynaklardan gelen büyük miktardaki verileri analiz edebilir. Bu, üretim verimliliğinin artırılmasına, potansiyel ekipman arızalarının meydana gelmeden önce tespit edilmesine ve tedarik zinciri operasyonlarının optimize edilmesine yardımcı olabilir.

• Makine öğreniminin Endüstri 4.0 çerçevesinde akıllı üretim, otonom araçlar ve tahmine dayalı bakım gibi çok sayıda uygulaması bulunmaktadır.

Benzer şekilde, akıllı üretimde makine öğrenimi, üretim süreçlerini optimize etmek, ekipman performansını gerçek zamanlı olarak izlemek ve olası kalite sorunlarını ortaya çıkmadan önce belirlemek için kullanılabilir. Endüstri 4.0 kavramları ve teknolojileri, ayrık ve proses imalatın yanı sıra petrol, gaz ve madencilik gibi diğer segmentleri de kapsayan çok çeşitli endüstriyel sektörlere uygulanabilir.

Donanım, yazılım ve vasıflı personele yapılan yatırımlarla ilgili yüksek maliyetlerle ilgili endişeler, imalat pazarının büyümesinde makine öğrenimini engelliyor. Ayrıca, etkili makine öğrenimi için veri kalitesi çok önemlidir ve düşük kaliteli veriler, hatalı tahminlere ve kararlara yol açabilir. Makine öğrenimi algoritmalarının karmaşıklığı aynı zamanda uzmanların bunları etkili bir şekilde tasarlamasını, uygulamasını ve çalıştırmasını gerektirir; bu da bulunması zor ve kiralanması pahalı olabilir. Bu zorluklara rağmen işletmeler, makine öğreniminin faydalarını giderek daha fazla keşfediyor ve bu yeniliğin ortaya çıkardığı fırsatlardan yararlanmak için teknolojiye yatırım yapıyor.

Segmentasyon Analizi

İmalat pazarındaki küresel makine öğrenimi, üretim aşamasına, iş fonksiyonuna, uygulamaya ve coğrafyaya göre bölümlere ayrılmıştır.

Üretim Aşamasına Göre

Üretim aşamasına bağlı olarak pazar, üretim öncesi ve üretim sonrası olarak ikiye ayrılıyor. Üretim öncesi segment, 2022 yılında %62,07'lik önemli bir CAGR ile imalat sanayinde makine öğrenimine öncülük etti. Makine öğreniminin hem üretim hem de üretim öncesi operasyonlar üzerinde önemli bir etkisi olabilir. Üretimde makine öğrenimi, üretim verimliliğini optimize etmek, maliyetleri azaltmak, kalite kontrolü iyileştirmek ve çalışan güvenliğini artırmak için kullanılabilir. Üretim öncesi için makine öğrenimi, ürün tasarımı ve geliştirmeye yönelik pazar verilerini ve müşteri geri bildirimlerini analiz etmek için kullanılabilir.

Ek olarak makine öğrenimi, tedarik zinciri yönetimini kolaylaştırmak, ekipman performansını izlemek ve bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek için kullanılabilir. Genel olarak, üretimde ve üretim öncesi makine öğreniminin benimsenmesi, üretkenliğin artmasına, daha iyi karar almanın ve pazarda rekabet gücünün artmasına yol açabilir.

İş Fonksiyonuna Göre

İşin fonksiyonuna bağlı olarak pazar, Ar-Ge, üretim, finans, satış, pazarlama ve diğer bölümlere ayrılmıştır. Ar-Ge segmenti, 2022'de imalat pazarında makine öğrenimine %36,38'lik önemli bir CAGR ile hakim oldu. Makine öğreniminin uygulanması, üretim ve araştırma ve geliştirme (Ar-Ge) süreçlerini önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir.

Makine öğrenimi tekniklerinin Ar-Ge süreçlerine dahil edilmesi, ürün ve malzeme tasarımına yardımcı olabilir, tahmine dayalı modeller oluşturabilir ve simülasyonların doğruluğunu ve hızını artırabilir. İşletmeler, üretim ve Ar-Ge süreçlerinin çeşitli yönlerinde üretilen veriler üzerinde makine öğrenimi gerçekleştirerek, operasyonları iyileştirmek, yeni ürün ve malzemelerde yenilik yapmak ve pazardaki rekabet gücünü artırmak için elde edilen içgörülerden yararlanabilir.

Uygulamaya Göre

Uygulamaya göre, imalat pazarındaki makine öğrenimi, yarı iletkenler ve elektronik, ağır metaller ve makine imalatı, ilaç, otomobil, enerji ve güç, yiyecek ve içecek ve diğerleri olarak kategorize edilir. Yarı iletkenler ve elektronik segmenti 2022'de %29,55'lik yıllık bileşik büyüme oranıyla önemli bir büyüme oranı yaşadı. Makine öğreniminin yarı iletken ve elektronik endüstrisindeki üretim süreçleri üzerinde önemli bir etkisi olabilir.

Makine öğrenimi algoritmaları, yarı iletken üretimi sırasında oluşturulan büyük veri kümelerini analiz ederek kalıpları tespit edebilir ve anormallikleri belirleyebilir, böylece üretim sorunlarının daha hızlı tanımlanmasına ve çözülmesine olanak tanır. Üretim süreçlerinde gerçek zamanlı karar alma konusunda da yardımcı olabilir. Genel olarak, yarı iletken ve elektronik endüstrisinde makine öğreniminin uygulanması üretkenliğin artmasına, maliyetlerin azalmasına ve inovasyonun hızlanmasına yol açabilir.

İmalat Pazarı Bölgesel Analizinde Makine Öğrenimi

Bölgesel analize dayanarak, küresel pazar Kuzey Amerika, Avrupa, Asya Pasifik, MEA ve Latin Amerika olarak sınıflandırılmıştır.

Kuzey Amerika Üretimde Makine Öğrenimi Pazar payı 2023 yılında küresel pazarda 323,8 milyon ABD doları değerleme ile %35,15 civarında gerçekleşti. Beyaz Saray tarafından 2022'de yayınlanan Ulusal İleri Üretim Stratejisi, ABD imalatının rekabet gücünü sağlamak için makine öğrenimi de dahil olmak üzere ileri teknolojilere duyulan ihtiyacı vurguluyor.

• Makine öğrenimi, ABD'de üretim süreçlerinin optimize edilmesinden kalite kontrol ve tedarik zinciri yönetiminin iyileştirilmesine kadar üretim operasyonlarının çeşitli yönlerine uygulanıyor.

Verim oranlarının iyileştirilmesine, israfın azaltılmasına ve inovasyonun hızlandırılmasına yardımcı olabileceği ABD'deki yarı iletken ve elektronik endüstrilerinde makine öğreniminin kullanımı özellikle önemlidir. Endüstri 4.0'ın ortaya çıkışıyla birlikte, yarı iletken üretimi sırasında oluşturulan büyük veri kümelerini analiz etmek için akıllı sistemler ve makine öğrenimi algoritmaları uygulanıyor, kalıpların tespit edilmesine ve anormalliklerin tanımlanmasına yardımcı oluyor. Bu, ABD'deki yarı iletken üretiminin üretkenliğini ve verimliliğini önemli ölçüde artırma potansiyeline sahiptir.

• Örneğin, IDC'ye göre Mart 2022'de Amerika Birleşik Devletleri'nde yapay zekaya yapılan yatırımın 2025 yılına kadar 120 milyar dolar artması bekleniyor.

Rekabetçi Ortam

İmalat sektöründe makine öğrenimi çalışma raporu, küresel pazarın parçalanmış doğasına vurgu yaparak değerli bilgiler sağlayacaktır. Önde gelen oyuncular, ürün portföylerini genişletmek ve farklı bölgelerdeki pazar paylarını artırmak için ortaklıklar, birleşmeler ve satın almalar, ürün yenilikleri ve ortak girişimler gibi çeşitli temel iş stratejilerine odaklanıyor. Genişleme ve yatırımlar, Ar-Ge faaliyetlerine, yeni üretim tesislerine ve tedarik zinciri optimizasyonuna yapılan yatırımlar da dahil olmak üzere bir dizi stratejik girişimi içerir.

İmalat Pazarında Makine Öğreniminde Önemli Şirketlerin Listesi

• Rockwell Otomasyonu
• Robert Bosch GmbH
• Intel Şirketi
• Siemens
• Genel Elektrik Şirketi
• Microsoft
• Görüş Makinesi
• SAP SE
• IBM Şirketi

Temel Sektör Gelişmeleri

• Nisan 2023 (İşbirliği):Siemens ve Microsoft, ürün yaşam döngüsü boyunca verimliliği ve yeniliği artırmak için üretken yapay zekanın (AI) gücünden yararlanarak endüstriyel şirketlerin dijital dönüşümünü geliştirmek için bir araya geldi. İşbirliği, ürün geliştirmenin tasarım, mühendislik, üretim ve operasyonel aşamalarında genel verimliliği, yenilikçiliği ve etkinliği artırmayı amaçlıyor.
• Aralık 2021 (Ortaklık):Sight Machine, üretimin iyileştirilmesi amacıyla fabrika verilerinden öngörüler elde etmek amacıyla makine öğreniminden yararlanmak için NVIDIA ile ortaklık kurdu. Bu işbirliği, üretimin dijitalleştirilmesindeki son zorluğun üstesinden gelmek için Sight Machine'in üretim veri teknolojisini NVIDIA'nın yapay zeka platformuyla birleştiriyor.

Üretim Pazarında Küresel Makine Öğrenimi şu şekilde bölümlere ayrılmıştır:

Üretim Aşamasına Göre

• Prodüksiyon Öncesi
• Prodüksiyon Sonrası

İş Fonksiyonuna Göre

• Ar-Ge
• Üretme
• Finans
• Satış
• Pazarlama
• Diğerleri

Uygulamaya Göre

• Yarı İletkenler ve Elektronik
• Ağır Metaller ve Makine İmalatı
• İlaçlar
• Otomobil
• Enerji ve Güç
• Yiyecek ve İçecek
• Diğerleri

Bölgeye göre

• Kuzey Amerika
  • BİZ.
  • Kanada
  • Meksika
• Avrupa
  • Fransa
  • İngiltere
  • İspanya
  • Almanya
  • İtalya
  • Rusya
  • Avrupa'nın geri kalanı
• Asya Pasifik
  • Çin
  • Japonya
  • Hindistan
  • Güney Kore
  • Asya Pasifik'in geri kalanı
• Orta Doğu ve Afrika
  • GCC
  • Kuzey Afrika
  • Güney Afrika
  • Orta Doğu ve Afrika'nın geri kalanı
• Latin Amerika
  • Brezilya
  • Arjantin
  • Latin Amerika'nın geri kalanı