世界の製造業用人工知能(AI)市場(~2030年):コンポーネント別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、展開形態別(オンプレミス、クラウド)、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別

【英語タイトル】Artificial Intelligence In Manufacturing Market Forecasts to 2030 – Global Analysis By Component (Hardware, Software and Services), Deployment Mode (On-Premise and Cloud), Technology, Application, End User and By Geography

Stratistics MRCが出版した調査資料(SMRC24NOV033)・商品コード:SMRC24NOV033
・発行会社(調査会社):Stratistics MRC
・発行日:2024年9月
・ページ数:200 Pages
・レポート言語:英語
・レポート形式:PDF
・納品方法:Eメール
・調査対象地域:グローバル
・産業分野:通信
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❖ レポートの概要 ❖

Stratistics MRCによると、世界の製造業用人工知能(AI)市場は2024年に45億9000万ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は45.6%で、2030年には228億6000万ドルに達する見込みです。製造業用人工知能(AI)(AI)とは、生産プロセスの最適化、効率の改善、コスト削減のための高度なアルゴリズムと機械学習モデルの使用を指します。AIは、予知保全、品質管理、サプライチェーン管理、ロボットによる自動化などの分野を強化することができます。膨大な量のデータをリアルタイムで分析することで、AI駆動型システムは、製造業者が非効率性を特定し、機器の故障を予測し、データ駆動型の意思決定を行うのに役立ちます。
キャップジェミニの2019年版レポートによると、ヨーロッパの製造業はAI技術の導入でリードしており、ドイツは導入でトップランクにあります。

市場のダイナミクス

ドライバー
インダストリー4.0の採用
インダストリー4.0は、高度に相互接続されたインテリジェントな生産システムを構築するために、AI、モノのインターネット(IoT)、ロボット工学、ビッグデータを使用することを重視しています。AIはリアルタイムのモニタリング、予知保全、プロセスの最適化を可能にし、効率を高め、ダウンタイムを削減します。製造業がスマート工場とデジタル化にシフトするにつれ、AIは意思決定の自動化、製品品質の向上、運用の柔軟性の実現に不可欠となり、製造業市場におけるAIの全体的な成長を促進しています。

抑制要因
データ・プライバシーとセキュリティへの懸念
製造業用人工知能(AI)(AI)におけるデータプライバシーとセキュリティの懸念は、AIシステムが機械、プロセス、ネットワークから得られる膨大な量の機密データに依存しているために生じます。このデータは、多くの場合、接続された環境に保存され処理されるため、サイバー攻撃、不正アクセス、侵害に対して脆弱になります。このようなリスクは、潜在的なデータの脆弱性に対して慎重になる可能性があるため、AIソリューションの採用を思いとどまるメーカーもあり、製造市場におけるAIの成長を妨げています。

機会:
自動化への需要の高まり
AIを活用した自動化は、人の介入を減らし、業務を合理化し、エラーを最小限に抑えることで、コスト削減と生産性向上につながります。製造業者は、ロボットによる自動化、予知保全、品質管理などの作業にAIを採用し、スピードと精度を高めています。自動化はまた、スキルのギャップを埋め、反復作業を処理することで、労働力不足にも対応します。産業界が生産性を高め、競争力を維持することを目指しているため、AI主導の自動化に対する需要は増加の一途をたどっており、市場の成長を後押ししています。

脅威
高い導入コスト
製造業におけるAIは、センサー、データ処理システム、機械学習アルゴリズムなど、高度なハードウェア、ソフトウェア、専用インフラが必要なため、導入コストが高い。さらに、既存のレガシーシステムとAIを統合するには、大幅なカスタマイズ、時間、熟練した人材が必要となり、費用がさらに増加します。これらの初期費用は、継続的なメンテナンスや更新とともに、特に中小企業(SME)にとって財政的な障壁となります。

コビッド19の影響
covid-19の大流行は、企業がサプライチェーンの混乱、労働力不足、運用上の課題を克服しようとしたため、製造業用人工知能(AI)の採用を加速させました。AIを活用した自動化、予知保全、需要予測は、生産効率を維持し、変動する市場環境に適応するために不可欠となりました。しかし、景気の先行き不透明感や資本支出の減少により、初期投資は鈍化。このような状況にもかかわらず、長期的な影響は良好で、製造業における弾力性、柔軟性、業務効率の改善を目的としたAIソリューションへの注目が高まっています。

予測期間中、サプライチェーン管理分野が最大になる見込み
予測期間中、サプライチェーン管理セグメントが最大になると予測。製造業用人工知能(AI)(AI)は、業務の最適化、需要予測の強化、在庫管理の改善により、サプライチェーン管理に革命をもたらしています。AI主導のシステムは、大規模なデータセットを分析して需要パターンを予測し、サプライチェーンの混乱を検出して物流を合理化します。予測分析により、メーカーは過剰在庫の削減と在庫切れの防止が可能になり、AIを活用した自動化はスケジューリングとリソース割り当てに役立ちます。

予測期間中のCAGRはエレクトロニクス分野が最も高い見込み
予測期間中、CAGRが最も高くなると予測されるのはエレクトロニクス分野です。電子機器製造における人工知能(AI)は、欠陥検出、予知保全、品質管理などの作業を自動化することで、効率と精度を高めます。AIを搭載したコンピュータビジョンシステムは、リアルタイム検査を可能にし、製品品質の向上と人的ミスの低減を実現します。機械学習アルゴリズムは生産工程を最適化し、ダウンタイムと無駄を最小限に抑えます。また、AIはサプライチェーンの最適化と在庫管理をサポートし、オペレーションの柔軟性を向上させます。

最大のシェアを占める地域
アジア太平洋地域は、力強い産業発展、自動化を推進する政府のイニシアチブ、スマート工場の台頭を背景に、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されます。中国、日本、韓国などの国々は、生産効率を高めるためにロボット工学、機械学習、予測分析に多額の投資を行っており、AIの導入でリードしています。この地域の堅調な製造部門は、技術の進歩や生産性の向上とコスト削減に対する需要の高まりと相まって、アジア太平洋地域をAI主導型産業変革の重要な拠点として位置付けています。

CAGRが最も高い地域:
北アメリカは、先進技術の導入、スマート・マニュファクチャリングへの注力、デジタル・トランスフォーメーションの推進により、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されます。予測保守、品質管理、プロセス最適化のためにAIを活用する製造業者では、アメリカがリードしています。高度に発達したこの地域の産業部門は、自動化や機械学習への投資と相まって、効率性と革新性の向上を支えています。ロボット工学とデータ分析におけるAIを活用したソリューションは、北アメリカの製造業者の生産性向上、運用コスト削減、グローバル市場での競争力強化に貢献しています。

市場の主要企業
製造業用人工知能(AI)市場で紹介されている主要企業には、Siemens, General Electric (GE), IBM, Rockwell Automation, ABB, Honeywell, Microsoft, Bosch, Schneider Electric, SAP, NVIDIA, Intel, PTC, Oracle, Fujitsu, Sandvik, Teradyne, Zebra Technologies and Autodeskなどがあります。

主な動向:
2024年6月、サンドビックはマイクロソフトとの提携による製造ソフトウェア「Manufacturing Copilot」にAIを搭載。これにより、24時間365日のインテリジェントなカスタマーアシスタンスにより、お客様にシンプルでより利用しやすい体験を提供します。Copilotはリアルタイムのアップデートを提供し、情報に基づいた選択を可能にします。これは、顧客体験を強化するAIロードマップの第一歩です。

2024年4月、マイクロソフトはクラウドから工場現場への新たな産業AIイノベーションを発表しました。このAI主導のシフトは、多くの組織にビジネスモデルの根本的な変更を促し、異種データ資産やレガシー製品によるデータのサイロ化、サプライチェーンの可視性の問題、労働力不足、従業員のスキルアップの必要性など、業界全体の課題に対処する方法を再評価しています。

対象コンポーネント
– ハードウェア
– ソフトウェア
– サービス

展開モード
– オンプレミス
– クラウド

対象テクノロジー
– 機械学習(ML)
– 自然言語処理(NLP)
– コンピュータビジョン
– コンテキスト認識コンピューティング
– ディープラーニング
– その他のテクノロジー

対象アプリケーション
– 予知保全
– 機械検査
– 品質管理
– 生産計画
– 在庫最適化
– サプライチェーン管理
– 歩留まりの最適化
– その他のアプリケーション

対象エンドユーザー
– 自動車
– エレクトロニクス
– エネルギー・電力
– 医薬品
– 化学
– 食品・飲料
– 航空宇宙・防衛
– その他のエンドユーザー

対象地域
– 北アメリカ
アメリカ
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
ドイツ
イギリス
イタリア
フランス
スペイン
その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
日本
中国
インド
オーストラリア
ニュージーランド
韓国
その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
アルゼンチン
ブラジル
チリ
その他の南アメリカ諸国
– 中東/アフリカ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
カタール
南アフリカ
その他の中東/アフリカ

レポート内容
– 地域および国レベルセグメントの市場シェア評価
– 新規参入企業への戦略的提言
– 2022年、2023年、2024年、2026年、2030年の市場データをカバー
– 市場動向(促進要因、制約要因、機会、脅威、課題、投資機会、推奨事項)
– 市場予測に基づく主要ビジネスセグメントにおける戦略的提言
– 主要な共通トレンドをマッピングした競合のランドスケープ
– 詳細な戦略、財務、最近の動向を含む企業プロファイリング
– 最新の技術的進歩をマッピングしたサプライチェーン動向

❖ レポートの目次 ❖

1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 製造業用人工知能(AI)の世界市場、コンポーネント別
5.1 はじめに
5.2 ハードウェア
5.2.1 プロセッサ
5.2.2 メモリデバイス
5.2.3 ネットワークコンポーネント
5.3 ソフトウェア
5.3.1 人工知能プラットフォーム
5.3.2 コンピュータ・ビジョン・ツール
5.4 サービス
5.4.1 マネージド・サービス
5.4.2 プロフェッショナルサービス
6 製造業用人工知能(AI)の世界市場、展開モード別
6.1 導入
6.2 オンプレミス
6.3 クラウド
7 製造業用人工知能(AI)の世界市場:技術別
7.1 はじめに
7.2 機械学習(ML)
7.3 自然言語処理(NLP)
7.4 コンピュータビジョン
7.5 コンテキスト対応コンピューティング
7.6 ディープラーニング
7.7 その他の技術
8 製造業用人工知能(AI)の世界市場、用途別
8.1 はじめに
8.2 予知保全
8.3 機械検査
8.4 品質管理
8.5 生産計画
8.6 在庫最適化
8.7 サプライチェーン管理
8.8 歩留まりの最適化
8.9 その他の用途
9 製造業用人工知能(AI)の世界市場、エンドユーザー別
9.1 はじめに
9.2 自動車
9.3 エレクトロニクス
9.4 エネルギー・電力
9.5 医薬品
9.6 化学
9.7 食品・飲料
9.8 航空宇宙・防衛
9.9 その他のエンドユーザー
10 製造業用人工知能(AI)の世界市場、地域別
10.1 はじめに
10.2 北アメリカ
10.2.1 アメリカ
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 ヨーロッパ
10.3.1 ドイツ
10.3.2 イギリス
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1 日本
10.4.2 中国
10.4.3 インド
10.4.4 オーストラリア
10.4.5 ニュージーランド
10.4.6 韓国
10.4.7 その他のアジア太平洋地域
10.5 南アメリカ
10.5.1 アルゼンチン
10.5.2 ブラジル
10.5.3 チリ
10.5.4 その他の南アメリカ地域
10.6 中東/アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 アラブ首長国連邦
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 その他の中東/アフリカ地域
11 主要開発
11.1 契約、パートナーシップ、提携、合弁事業
11.2 買収と合併
11.3 新製品上市
11.4 事業拡大
11.5 その他の主要戦略
12 企業プロフィール
12.1 Siemens
12.2 General Electric (GE)
12.3 IBM
12.4 Rockwell Automation
12.5 ABB
12.6 Honeywell
12.7 Microsoft
12.8 Bosch
12.9 Schneider Electric
12.10 SAP
12.11 NVIDIA
12.12 Intel
12.13 PTC
12.14 Oracle
12.15 Fujitsu
12.16 Sandvik
12.17 Bosch
12.18 Teradyne
12.19 Zebra Technologies
12.20 Autodesk
表一覧
1 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、地域別(2022-2030年) ($MN)
2 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、コンポーネント別(2022-2030年) ($MN)
3 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、ハードウェア別 (2022-2030) ($MN)
4 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:プロセッサ別 (2022-2030) ($MN)
5 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:メモリデバイス別 (2022-2030) ($MN)
6 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、ネットワークコンポーネント別 (2022-2030) ($MN)
7 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、ソフトウェア別 (2022-2030) ($MN)
8 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、人工知能プラットフォーム別 (2022-2030) ($MN)
9 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、コンピュータビジョンツール別 (2022-2030) ($MN)
10 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、サービス別 (2022-2030) ($MN)
11 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:マネージドサービス別 (2022-2030) ($MN)
12 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:プロフェッショナルサービス別 (2022-2030) ($MN)
13 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、展開モード別 (2022-2030) ($MN)
14 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:オンプレミス別 (2022-2030) ($MN)
15 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、クラウド別 (2022-2030) ($MN)
16 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、技術別 (2022-2030) ($MN)
17 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:機械学習(ML)別 (2022-2030) ($MN)
18 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、自然言語処理(NLP)別 (2022-2030) ($MN)
19 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、コンピュータビジョン別 (2022-2030) ($MN)
20 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、コンテキスト認識コンピューティング別 (2022-2030) ($MN)
21 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、ディープラーニング別 (2022-2030) ($MN)
22 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、その他の技術別 (2022-2030) ($MN)
23 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、用途別 (2022-2030) ($MN)
24 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:予知保全別 (2022-2030) ($MN)
25 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、機械検査別 (2022-2030) ($MN)
26 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、品質管理別 (2022-2030) ($MN)
27 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、生産計画別 (2022-2030) ($MN)
28 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:在庫最適化 (2022-2030) ($MN)
29 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:サプライチェーン管理別 (2022-2030) ($MN)
30 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、歩留まり最適化別 (2022-2030) ($MN)
31 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、その他の用途別 (2022-2030) ($MN)
32 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、エンドユーザー別 (2022-2030) ($MN)
33 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:自動車別 (2022-2030) ($MN)
34 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、エレクトロニクス別 (2022-2030) ($MN)
35 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:エネルギー・電力別 (2022-2030) ($MN)
36 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、医薬品別 (2022-2030) ($MN)
37 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、化学製品別 (2022-2030) ($MN)
38 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、食品・飲料別 (2022-2030) ($MN)
39 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望、航空宇宙・防衛別 (2022-2030) ($MN)
40 製造業用人工知能(AI)の世界市場展望:その他のエンドユーザー別 (2022-2030) ($MN)
注:北アメリカ、ヨーロッパ、APAC、南アメリカ、中東/アフリカ地域の表も上記と同様に表現しています。

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence in Manufacturing Market is accounted for $4.59 billion in 2024 and is expected to reach $22.86 billion by 2030 growing at a CAGR of 45.6% during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) in manufacturing refers to the use of advanced algorithms and machine learning models to optimize production processes, improve efficiency, and reduce costs. AI can enhance areas such as predictive maintenance, quality control, supply chain management, and robotics automation. By analyzing vast amounts of data in real-time, AI-driven systems help manufacturers identify inefficiencies, predict equipment failures, and make data-driven decisions.

According to Capgemini’s report of 2019, European manufacturers are leading in implementing AI technology, Germany is at the top rank in adoption.

Market Dynamics:

Driver:
Adoption of industry 4.0
Industry 4.0 emphasizes the use of AI, the internet of things (IoT), robotics, and big data to create highly interconnected and intelligent production systems. AI enables real-time monitoring, predictive maintenance, and process optimization, enhancing efficiency and reducing downtime. As manufacturers shift towards smart factories and digitalization, AI becomes essential for automating decision-making, improving product quality, and achieving operational flexibility, thus driving the overall growth of AI in the manufacturing market.

Restraint:
Data privacy and security concerns
Data privacy and security concerns in Artificial Intelligence (AI) in manufacturing arise because AI systems rely on vast amounts of sensitive data from machines, processes, and networks. This data is often stored and processed in connected environments, making it vulnerable to cyberattacks, unauthorized access, and breaches. These risks deter some manufacturers from adopting AI solutions, as they may be cautious about potential data vulnerabilities, thus hampering the growth of AI in the manufacturing market.

Opportunity:
Increased demand for automation
AI-powered automation reduces human intervention, streamlines operations, and minimizes errors, leading to cost savings and improved productivity. Manufacturers are adopting AI for tasks such as robotic automation, predictive maintenance, and quality control, which enhance speed and precision. Automation also addresses labour shortages by filling skill gaps and handling repetitive tasks. As industries aim to boost output and remain competitive, the demand for AI-driven automation continues to rise, fuelling market growth.

Threat:
High implementation costs
AI in manufacturing has high implementation costs due to the need for advanced hardware, software, and specialized infrastructure, including sensors, data processing systems, and machine learning algorithms. Additionally, integrating AI with existing legacy systems requires significant customization, time, and skilled personnel, further increasing expenses. These upfront costs, along with ongoing maintenance and updates, present financial barriers, especially for small and medium-sized enterprises (SMEs).

Covid-19 Impact
The covid-19 pandemic accelerated the adoption of Artificial Intelligence in manufacturing as companies sought to overcome supply chain disruptions, labour shortages, and operational challenges. AI-driven automation, predictive maintenance, and demand forecasting became critical for maintaining production efficiency and adapting to fluctuating market conditions. However, initial investments slowed due to economic uncertainty and reduced capital expenditures. Despite this, the long-term impact has been positive, with increased focus on AI solutions for resilience, flexibility, and improved operational efficiency in manufacturing.

The supply chain management segment is expected to be the largest during the forecast period
The supply chain management segment is estimated to be the largest during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) in manufacturing is revolutionizing supply chain management by optimizing operations, enhancing demand forecasting, and improving inventory management. AI-driven systems analyze large datasets to predict demand patterns, detect supply chain disruptions, and streamline logistics. Predictive analytics enable manufacturers to reduce excess inventory and prevent stockouts, while AI-powered automation helps in scheduling and resource allocation.

The electronics segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The electronics segment is anticipated to witness the highest CAGR during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) in electronics manufacturing enhances efficiency and precision by automating tasks such as defect detection, predictive maintenance, and quality control. AI-powered computer vision systems enable real-time inspection, ensuring higher product quality and reducing human error. Machine learning algorithms optimize production processes, minimizing downtime and waste. AI also supports supply chain optimization and inventory management, improving operational flexibility.

Region with largest share:
Asia Pacific is projected to have the largest market share during the forecast period driven by strong industrial development, government initiatives promoting automation, and the rise of smart factories. Countries like China, Japan, and South Korea are leading in AI adoption, with significant investments in robotics, machine learning, and predictive analytics to enhance production efficiency. The region's robust manufacturing sector, combined with technological advancements and increasing demand for higher productivity and cost reduction, positions Asia Pacific as a key hub for AI-driven industrial transformation.

Region with highest CAGR:
North America is projected to have the highest CAGR over the forecast period, driven by advanced technology adoption, a focus on smart manufacturing, and the region's push for digital transformation. The U.S. leads the way, with manufacturers leveraging AI for predictive maintenance, quality control, and process optimization. The regions highly developed industrial sector, coupled with investments in automation and machine learning, supports increased efficiency and innovation. AI-powered solutions in robotics and data analytics are helping North American manufacturers improve productivity, reduce operational costs, and enhance competitiveness in global markets.

Key players in the market:
Some of the key players profiled in the Artificial Intelligence in Manufacturing Market include Siemens, General Electric (GE), IBM, Rockwell Automation, ABB, Honeywell, Microsoft, Bosch, Schneider Electric, SAP, NVIDIA, Intel, PTC, Oracle, Fujitsu, Sandvik, Teradyne, Zebra Technologies and Autodesk.

Key Developments:
In June 2024, Sandvik launched AI in the “Manufacturing Copilot”, the manufacturing software in alliance with Microsoft. This will provide customers a simple and more accessible experience with 24/7 intelligent customer assistance. The Copilot offers real-time updates and enables informed choices. This is the first step in the AI roadmap to enhance the customer experience.

In April 2024, Microsoft announced new industrial AI innovations from the cloud to the factory floor. This AI-driven shift is prompting many organizations to fundamentally alter their business models and re-evaluate how to address industry-wide challenges like data siloes from disparate data estates and legacy products, supply chain visibility issues, labor shortages, and the need for upskilling employees.

Components Covered:
• Hardware
• Software
• Services

Deployment Modes Covered:
• On-Premise
• Cloud

Technologies Covered:
• Machine Learning (ML)
• Natural Language Processing (NLP)
• Computer Vision
• Context-aware Computing
• Deep Learning
• Other Technologies

Applications Covered:
• Predictive Maintenance
• Machinery Inspection
• Quality Control
• Production Planning
• Inventory Optimization
• Supply Chain Management
• Yield Optimization
• Other Applications

End Users Covered:
• Automotive
• Electronics
• Energy & Power
• Pharmaceuticals
• Chemicals
• Food & Beverages
• Aerospace & Defense
• Other End Users

Regions Covered:
• North America
US
Canada
Mexico
• Europe
Germany
UK
Italy
France
Spain
Rest of Europe
• Asia Pacific
Japan
China
India
Australia
New Zealand
South Korea
Rest of Asia Pacific
• South America
Argentina
Brazil
Chile
Rest of South America
• Middle East & Africa
Saudi Arabia
UAE
Qatar
South Africa
Rest of Middle East & Africa

What our report offers:
- Market share assessments for the regional and country-level segments
- Strategic recommendations for the new entrants
- Covers Market data for the years 2022, 2023, 2024, 2026, and 2030
- Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
- Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
- Competitive landscaping mapping the key common trends
- Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
- Supply chain trends mapping the latest technological advancements

1 Executive Summary
2 Preface
2.1 Abstract
2.2 Stake Holders
2.3 Research Scope
2.4 Research Methodology
2.4.1 Data Mining
2.4.2 Data Analysis
2.4.3 Data Validation
2.4.4 Research Approach
2.5 Research Sources
2.5.1 Primary Research Sources
2.5.2 Secondary Research Sources
2.5.3 Assumptions
3 Market Trend Analysis
3.1 Introduction
3.2 Drivers
3.3 Restraints
3.4 Opportunities
3.5 Threats
3.6 Technology Analysis
3.7 Application Analysis
3.8 End User Analysis
3.9 Emerging Markets
3.10 Impact of Covid-19
4 Porters Five Force Analysis
4.1 Bargaining power of suppliers
4.2 Bargaining power of buyers
4.3 Threat of substitutes
4.4 Threat of new entrants
4.5 Competitive rivalry
5 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market, By Component
5.1 Introduction
5.2 Hardware
5.2.1 Processors
5.2.2 Memory Devices
5.2.3 Network Components
5.3 Software
5.3.1 Artificial Intelligence Platforms
5.3.2 Computer Vision Tools
5.4 Services
5.4.1 Managed Services
5.4.2 Professional Services
6 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market, By Deployment Mode
6.1 Introduction
6.2 On-Premise
6.3 Cloud
7 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market, By Technology
7.1 Introduction
7.2 Machine Learning (ML)
7.3 Natural Language Processing (NLP)
7.4 Computer Vision
7.5 Context-aware Computing
7.6 Deep Learning
7.7 Other Technologies
8 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market, By Application
8.1 Introduction
8.2 Predictive Maintenance
8.3 Machinery Inspection
8.4 Quality Control
8.5 Production Planning
8.6 Inventory Optimization
8.7 Supply Chain Management
8.8 Yield Optimization
8.9 Other Applications
9 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market, By End User
9.1 Introduction
9.2 Automotive
9.3 Electronics
9.4 Energy & Power
9.5 Pharmaceuticals
9.6 Chemicals
9.7 Food & Beverages
9.8 Aerospace & Defense
9.9 Other End Users
10 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market, By Geography
10.1 Introduction
10.2 North America
10.2.1 US
10.2.2 Canada
10.2.3 Mexico
10.3 Europe
10.3.1 Germany
10.3.2 UK
10.3.3 Italy
10.3.4 France
10.3.5 Spain
10.3.6 Rest of Europe
10.4 Asia Pacific
10.4.1 Japan
10.4.2 China
10.4.3 India
10.4.4 Australia
10.4.5 New Zealand
10.4.6 South Korea
10.4.7 Rest of Asia Pacific
10.5 South America
10.5.1 Argentina
10.5.2 Brazil
10.5.3 Chile
10.5.4 Rest of South America
10.6 Middle East & Africa
10.6.1 Saudi Arabia
10.6.2 UAE
10.6.3 Qatar
10.6.4 South Africa
10.6.5 Rest of Middle East & Africa
11 Key Developments
11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
11.2 Acquisitions & Mergers
11.3 New Product Launch
11.4 Expansions
11.5 Other Key Strategies
12 Company Profiling
12.1 Siemens
12.2 General Electric (GE)
12.3 IBM
12.4 Rockwell Automation
12.5 ABB
12.6 Honeywell
12.7 Microsoft
12.8 Bosch
12.9 Schneider Electric
12.10 SAP
12.11 NVIDIA
12.12 Intel
12.13 PTC
12.14 Oracle
12.15 Fujitsu
12.16 Sandvik
12.17 Bosch
12.18 Teradyne
12.19 Zebra Technologies
12.20 Autodesk
List of Tables
1 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
2 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Component (2022-2030) ($MN)
3 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Hardware (2022-2030) ($MN)
4 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Processors (2022-2030) ($MN)
5 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Memory Devices (2022-2030) ($MN)
6 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Network Components (2022-2030) ($MN)
7 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Software (2022-2030) ($MN)
8 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Artificcial Intelligence Platforms (2022-2030) ($MN)
9 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Computer Vision Tools (2022-2030) ($MN)
10 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Services (2022-2030) ($MN)
11 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Managed Services (2022-2030) ($MN)
12 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Professional Services (2022-2030) ($MN)
13 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Deployment Mode (2022-2030) ($MN)
14 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By On-Premise (2022-2030) ($MN)
15 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Cloud (2022-2030) ($MN)
16 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Technology (2022-2030) ($MN)
17 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Machine Learning (ML) (2022-2030) ($MN)
18 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2022-2030) ($MN)
19 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Computer Vision (2022-2030) ($MN)
20 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Context-aware Computing (2022-2030) ($MN)
21 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Deep Learning (2022-2030) ($MN)
22 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Other Technologies (2022-2030) ($MN)
23 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
24 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Predictive Maintenance (2022-2030) ($MN)
25 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Machinery Inspection (2022-2030) ($MN)
26 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Quality Control (2022-2030) ($MN)
27 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Production Planning (2022-2030) ($MN)
28 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Inventory Optimization (2022-2030) ($MN)
29 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Supply Chain Management (2022-2030) ($MN)
30 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Yield Optimization (2022-2030) ($MN)
31 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)
32 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By End User (2022-2030) ($MN)
33 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Automotive (2022-2030) ($MN)
34 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Electronics (2022-2030) ($MN)
35 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Energy & Power (2022-2030) ($MN)
36 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Pharmaceuticals (2022-2030) ($MN)
37 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Chemicals (2022-2030) ($MN)
38 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Food & Beverages (2022-2030) ($MN)
39 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Aerospace & Defense (2022-2030) ($MN)
40 Global Artificial Intelligence In Manufacturing Market Outlook, By Other End Users (2022-2030) ($MN)
Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

★調査レポート[世界の製造業用人工知能(AI)市場(~2030年):コンポーネント別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、展開形態別(オンプレミス、クラウド)、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別] (コード:SMRC24NOV033)販売に関する免責事項を必ずご確認ください。
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