制造市场中的机器学习

机器学习在制造业市场规模中的应用

2022 年全球制造业机器学习市场规模为 9.213 亿美元，预计到 2030 年将达到 87.767 亿美元，2023 年至 2030 年复合年增长率为 33.35%。在工作范围内，该报告包括提供的解决方案由 Rockwell Automation、Robert Bosch GmbH、Intel Corporation、Siemens、General Electric Company、Microsoft、Sight Machine、SAP SE、IBM Corporation 等公司提供。

制造公司越来越多地采用物联网 (IoT) 技术来优化运营并提高效率。物联网技术还可以帮助制造商减少能源消耗和浪费，同时通过提高生产流程的可见性和控制来提高产品质量。支持物联网的质量控制系统可以检测产品缺陷并进行实时调整，减少手动检查的需要并提高整体质量。此外，物联网设备和传感器可用于监控工人安全并改善工作条件。

然而，将机器学习集成到现有制造工作流程和生产线中的需求可能会增强机器学习在制造业市场增长中的​​作用。这要求制造商确定最相关的机器学习用例，并开发工作流程集成和操作模型，使机器学习算法能够无缝集成到日常操作中。这还可能需要对员工进行培训并开发新的技能，并确保遵守监管要求和数据隐私问题。

分析师评论

机器学习是指算法和统计模型的使用识别传感器和其他来源生成的模式和数据。通过数据分析，可以训练机器学习算法来预测数字孪生中复制的物理系统的行为模式。此功能可实现远程监控、预测性维护和制造流程优化。

此外，在工厂部署机器学习可以帮助制造商确保及时完成订单和交付，防止出现缺陷产品，降低生产成本，维护设备并促进安全的工作环境。此外，机器学习可以帮助制造商设计出有效解决市场痛点的需求产品。

市场定义

机器学习是人工智能的一个组成部分，它使用数据和算法使机器能够学习并提高计算机在特定任务上的性能，而无需进行显式编程。机器学习算法识别样本数据（称为训练数据）中的模式，以做出预测或决策。机器学习正在广泛应用于电子邮件过滤、语音识别、医学、农业和计算机视觉等各个领域，特别是在传统算法可能不足以准确有效地执行专门任务的情况下。

机器学习可用于制造业，通过基于客户反馈和市场趋势的数据分析来增强产品设计、优化流程、实现预测性维护、增强质量控制并优化供应链管理。 博世和西门子等公司已经使用机器学习来改造其制造流程，使其更加高效且更具成本效益。

利用机器学习算法进行预测性维护可以预防设备故障，从而能够在最佳时间安排维护，最终降低业务流程中的维护成本。此外，机器学习技术可用于仔细检查来自大量传感器和来源的数据，从而增强制造流程、运营效率、质量控制措施，同时降低制造成本。

基于机器学习的优化技术还可以通过预测需求、控制库存水平和最大限度地降低运输相关成本来协助供应链管理。总之，机器学习提供了一个充满希望的机会，可以通过促进运营效率、成本降低和整体产品质量的显着进步来彻底改变制造业。

市场动态

机器学习技术的集成是工业4.0的关键组成部分。工业 4.0 涉及利用物联网 (IoT)、云计算和人工智能 (AI) 等技术实现工业流程的数字化和自动化。机器学习算法可以分析来自传感器、机器和其他来源的大量数据，以识别模式并预测结果。这有助于提高生产效率，在潜在的设备故障发生之前识别它们，并优化供应链运营。

• 机器学习在工业 4.0 框架内有众多应用，例如智能制造、自动驾驶汽车和预测性维护。

同样，在智能制造中，机器学习可用于优化生产流程、实时监控设备性能并在潜在质量问题发生之前识别出来。工业 4.0 概念和技术适用于广泛的工业领域，包括离散制造和流程制造，以及石油、天然气和采矿等其他领域。

对硬件、软件和技术人员投资相关的高成本的担忧正在阻碍机器学习在制造业市场的增长。此外，数据质量对于有效的机器学习至关重要，质量差的数据可能导致不准确的预测和决策。机器学习算法的复杂性还需要专家有效地设计、实施和操作它们，这可能是一个挑战，而且招聘起来也很昂贵。尽管面临这些挑战，企业仍在越来越多地探索机器学习的好处并投资技术，以利用这种创新带来的机会。

细分分析

全球制造业市场中的机器学习根据生产阶段、工作职能、应用和地理位置进行细分。

按生产阶段

根据制作阶段，市场分为前期制作和后期制作。预生产领域在2022年引领制造业机器学习，复合年增长率高达62.07%。机器学习可以对制造和预生产操作产生重大影响。在制造业中，机器学习可用于优化生产效率、降低成本、改善质量控制并增强员工安全。对于预生产，机器学习可用于分析市场数据和客户反馈，以进行产品设计和开发。

此外，机器学习可用于简化供应链管理、监控设备性能并预测维护需求。总体而言，在制造和预生产中采用机器学习可以提高生产力、更好的决策并增强市场竞争力。

按工作职能

根据工作职能，市场分为研发、制造、财务、销售、营销等。 2022年，研发领域在制造业市场的机器学习领域占据主导地位，复合年增长率高达36.38%。机器学习的应用有可能显着增强制造和研发 (R&D) 流程。

将机器学习技术融入研发流程可以协助产品和材料设计、构建预测模型并提高模拟的准确性和速度。通过对制造和研发流程各个方面生成的数据进行机器学习，企业可以利用获得的见解来改善运营、创新新产品和材料并提高市场竞争力。

按申请

按应用划分，机器学习在制造业市场分为半导体和电子、重金属和机械制造、制药、汽车、能源和电力、食品和饮料等。半导体和电子领域在2022年经历了显着的增长，复合年增长率为29.55%。机器学习可以对半导体和电子行业的制造流程产生重大影响。

通过分析半导体生产过程中生成的大型数据集，机器学习算法可以检测模式并识别异常，从而更快地识别和解决生产问题。它可以进一步帮助生产过程中的实时决策。总体而言，在半导体和电子行业实施机器学习可以提高生产力、降低成本并加速创新。

机器学习在制造业市场区域分析中的应用

根据区域分析，全球市场分为北美、欧洲、亚太地区、MEA 和拉丁美洲。

2023年，北美机器学习在全球制造业市场份额约为35.15%，估值为3.238亿美元。白宫2022年发布的先进制造业国家战略强调需要包括机器学习在内的先进技术来确保美国制造业的竞争力。

• 机器学习正在应用于美国制造业务的各个方面，从优化生产流程到改进质量控制和供应链管理。

机器学习的使用在美国的半导体和电子行业尤其重要，它可以帮助提高产量、减少浪费并加速创新。随着工业 4.0 的出现，智能系统和机器学习算法被应用于分析半导体生产过程中生成的大型数据集，帮助检测模式并识别异常。这有可能显着提高美国半导体制造的生产率和效率。

• 例如，2022 年 3 月，IDC 表示，到 2025 年，美国对人工智能的投资可能会增长 1200 亿美元。

竞争格局

制造业中的机器学习研究报告将提供有价值的见解，重点关注全球市场的分散性。知名企业正专注于合作伙伴关系、并购、产品创新和合资等几个关键业务战略，以扩大其产品组合并增加各自在不同地区的市场份额。扩张和投资涉及一系列战略举措，包括对研发活动、新制造设施和供应链优化的投资。

制造业市场机器学习重点公司名单

• 罗克韦尔自动化
• 罗伯特·博世有限公司
• 英特尔公司
• 西门子
• 通用电气公司
• 微软
• 瞄准机
• SAP系统公司
• IBM公司

主要行业发展

• 2023 年 4 月（合作）：西门子和微软联手，利用生成式人工智能 (AI) 的力量来提高整个产品生命周期的效率和创新，从而增强工业公司的数字化转型。此次合作旨在提高产品开发的设计、工程、制造和运营阶段的整体效率、创新和有效性。
• 2021 年 12 月（合作）：Sight Machine 与 NVIDIA 合作，利用机器学习从工厂数据中提取见解，以改进生产。此次合作将 Sight Machine 的制造数据技术与 NVIDIA 的 AI 平台相融合，以应对制造数字化的最终挑战。

全球制造市场机器学习细分为：

按生产阶段

• 前期制作
• 后期制作

按工作职能

• 研发
• 制造业
• 金融
• 销售量
• 营销
• 其他的

按申请

• 半导体和电子产品
• 重金属与机械制造
• 药品
• 汽车
• 能源与电力
• 食品和饮料
• 其他的

按地区

• 北美
  • 我们。
  • 加拿大
  • 墨西哥
• 欧洲
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 德国
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 印度
  • 韩国
  • 亚太地区其他地区
• 中东和非洲
  • 海湾合作委员会
  • 北非
  • 南非
  • 中东和非洲其他地区
• 拉美
  • 巴西
  • 阿根廷
  • 拉丁美洲其他地区