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市場調査レポート
商品コード
1532320
世界の品質向けAIにおける成長機会、2024-2028年Global Quality AI Growth Opportunities, 2024-2028 |
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| 世界の品質向けAIにおける成長機会、2024-2028年 |
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出版日: 2024年07月17日
発行: Frost & Sullivan
ページ情報: 英文 68 Pages
納期: 即日から翌営業日
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- 概要
- 目次
品質向けAIは、企業の生産性、効率性、売上高成長、コスト効果を保証する
この調査では、品質管理における人工知能（AI）の利用拡大について検証しています。AIの急速な進歩は、予測品質アナリティクスやエンタープライズ品質管理システム（EQMS）の成長に見られるように、品質管理を中心としたあらゆる分野での活用につながっています。競争の激化に伴い、品質問題を事後的なアプローチに頼るのではなく、積極的に回避することが不可欠になっています。AIを活用した予測品質管理ツールは、生産プロセスの早い段階で品質問題を先取りし、無駄を確実に削減し、製品全体の品質を向上させることができます。機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、EQMSソリューションの高度なアナリティクスなどのデジタル技術は、ユーザーの採用を促進し、情報に基づいたビジネス上の意思決定、イノベーション、生産性の向上をもたらします。投資収益率（ROI）が不明確であることや、これらのテクノロジーに対する認識不足が課題となっていますが、ベンダーは現在、実用的なユースケースの増加を強調することで対応しています。しかし、品質管理におけるAIの可能性は、クリーンで信頼性の高いデータへのアクセスなしには引き出すことができません。したがって、AIプロジェクトに着手する前に強力なデータ戦略を策定することが、成功には不可欠となります。
この調査では、品質管理におけるAI活用の促進要因と抑制要因を分析しています。また、主なユーザーのケースを取り上げ、この分野に影響を与える企業プロファイルを紹介しています。基準年は2023年、予測期間は2024年から2028年です。
目次
戦略的インペラティブ
- なぜ成長が難しくなっているのか？
- The Strategic Imperative 8（TM）
- 品質向けAI業界に対する主要な戦略的インペラティブの影響
- Growth Pipeline Engine（TM）を促進する成長機会
エコシステム
- 品質向けAI - イントロダクション
成長ジェネレーター
- 成長促進要因
- 成長抑制要因
- 品質向けAI - 変遷
- 品質管理におけるAI革命
成長機会 - 予測品質向けAI
- 予測品質のビジネスケース
- 予測品質向けAIのビジネスケース
- 予測品質向けAI（ケーススタディ）
- 品質管理向けAI対応システムとマシンビジョン
- ケーススタディ
成長機会 - AIのユースケース
- AIのユースケースと製造バリューチェーン
- 重工業における品質管理向けAI
- 市場機会
成長機会 - 自律型AI
- 自律型AIの意思決定
成長機会 - AIとデータ戦略の運用化
- AIの運用化へのロードマップ
- AI向けデータ戦略
- 生成AIと予測AI
成長機会 - サステナビリティとESG
- サステナビリティとESG
成長機会 - EQMS向けAI
- EQMS向けAI
- EQMS向けAIのビジネスケース
- EQMS向けAIの課題
- EQMS向けAIのメリット
- EQMS向けAI - 応用分野
- 品質・安全向けAI
品質向けAI - CTA
- 企業
- EQMS向けAI - ComplianceQuest
- EQMS向けAI - IQVIA
- EQMS向けAI - ETQ
- EQMS向けAI - Honeywell（Sparta Systems）
成長機会ユニバース
- 成長機会1：EV部品製造における予測品質管理
- 成長機会2：航空・輸送部門における品質管理の厳格化
- 資料リスト
- 免責事項
AI in Quality Guarantees Productivity, Efficiency, Top-line Growth, and Cost Benefits for Businesses
This study examines the increasing use of artificial intelligence (AI) in quality management. The rapid advancement of AI has led to its use across sectors, particularly quality management, as is evident in the growth of predictive quality analytics and enterprise quality management systems (EQMS). With increasing competitive intensity, it has become essential to proactively avoid quality issues instead of relying on reactive approaches. AI-driven predictive quality management tools can preempt quality issues early in the production process, ensuring waste reduction and enhancing overall product quality. Digital technologies such as machine learning (ML), natural language processing (NLP), and advanced analytics in EQMS solutions drive user adoption and result in informed business decisions, innovation, and heightened productivity. While the unclear return on investment (RoI) and a lack of awareness about these technologies present challenges, vendors are now responding by highlighting the increasing number of practical use cases. However, the full potential of AI in quality management cannot be unlocked without access to clean, reliable data. Therefore, formulating a strong data strategy before embarking on AI projects will be imperative to success.
This study analyzes the factors driving and restraining the use of AI in quality management. It also highlights key user cases and profiles the companies impacting this space. The base year is 2023, and the forecast period is from 2024 to 2028.
Table of Contents
Strategic Imperatives
- Why is it Increasingly Difficult to Grow?
- The Strategic Imperative 8™
- The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Quality AI Industry
- Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
Ecosystem
- AI in Quality-An Introduction
Growth Generator
- Growth Drivers
- Growth Restraints
- AI in Quality-The Transition
- AI Revolution in Quality Management
Growth Opportunities-AI in Predictive Quality
- The Business Case for Predictive Quality
- The Business Case for AI in Predictive Quality
- AI in Predictive Quality (case study)
- AI-enabled Systems and Machine Vision for Quality Control
- Case Studies
Growth Opportunities-AI Use Cases
- AI Use Cases and Manufacturing Value Chain
- AI in Quality Control in Heavy Industries
- Market Opportunity
Growth Opportunities-Autonomous AI
- Autonomous AI Decisions
Growth Opportunities-Operationalizing AI and Data Strategy
- Roadmap to Operationalize AI
- Data Strategy in AI
- Generative AI and Predictive AI
Growth Opportunities-Sustainability and ESG
- Sustainability and ESG
Growth Opportunities-AI in EQMS
- AI in EQMS
- The Business Case for AI in EQMS
- The Challenges for AI in EQMS
- The Benefits of AI in EQMS
- AI in EQMS-Application Areas
- AI in Quality and Safety
AI in Quality-Companies to Action
- Companies
- AI in EQMS-ComplianceQuest
- AI in EQMS-IQVIA
- AI in EQMS-ETQ
- AI in EQMS-Honeywell (Sparta Systems)
Growth Opportunity Universe
- Growth Opportunity 1: Predictive Quality Management in EV Component Manufacturing
- Growth Opportunity 2: Stricter Quality Control for the Aviation and Transportation Sectors
- List of Exhibits
- Legal Disclaimer
