産業機械のAI市場、市場動向と成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年

産業機械のAI市場規模は、製造プロセスにおける業務効率と生産性向上の必要性に牽引され、2024年から2032年にかけてCAGR 27.2％を記録すると予測されています。

機械学習（ML）や予測分析のような技術を活用することで、AIは機械にリアルタイムのデータ分析を実施し、生産スケジュールを最適化し、機器の故障を予見する力を与えます。このような予知保全は、ダウンタイムを抑制するだけでなく、メンテナンス費用も削減します。さらに、AIを活用した自動化は、製造業の精度とスピードの両方を向上させる。例えば、2024年5月、コンポーザブル社はノーコードUIプラットフォームを発表し、エンジニアがオペレーターの専門知識を実世界のシナリオに統合することで、AIエージェントを直接訓練できるようにしました。

スマート・マニュファクチャリングの台頭とインダストリー4.0への推進は、市場の成長をさらに促進します。企業が相互接続された自動化された生産風景に引き寄せられるように、AIは機械、センサー、制御システム間のシームレスな相互作用を促進する上で極めて重要な役割を果たしています。この強化された接続性は、リアルタイムのモニタリングを可能にするだけでなく、製造における機敏な意思決定をも可能にします。

技術別では、高度な視覚分析と品質管理における役割に牽引され、コンピュータ・バージョン・セグメントによる産業機械向けAI市場規模は、2024～2032年に大きな成長を遂げると予測されています。AIと統合されたコンピュータ・ビジョン技術は、センサーやカメラからの視覚データを正確に解釈・分析する力を機械に与えます。この精度は、欠陥検出、品質保証、自動検査を強化し、高い生産水準を確保し、無駄を最小限に抑えます。

品質管理アプリケーション分野の産業機械AI市場は、2032年まで拡大すると予測されています。AI主導の品質管理システムは、高度なアルゴリズムとMLを活用して製品データを精査し、欠陥を特定し、厳格な品質ベンチマークを維持します。膨大な量のデータを迅速かつ正確に処理する能力は、人間の検査員を凌駕し、エラーの削減と無駄の減少につながります。

アジア太平洋地域の産業機械産業におけるAIは、2024年から2032年にかけて著しいペースで成長すると予測されています。この急成長は、急速な工業化と技術の進歩によって後押しされています。中国、インド、日本のような製造大国がその能力を強化するにつれて、産業プロセスの効率化とイノベーションを推進するためのAI技術の需要が増加しています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
  • バリューチェーンに影響を与える要因
  • 利益率分析
  • 破壊
  • 将来の展望
  • メーカー
  • 流通業者
• サプライヤーの状況
• 利益率分析
• 技術概要
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • 製造業におけるAl採用の増加
    • IOTおよびクラウドコンピューティングとの統合
    • 高度な分析と意思決定
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • 高い導入コスト
    • スキルギャップと労働力の適応
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2032年

• 主要動向
• ハードウェア
• ソフトウェア
• サービス

第6章 市場推計・予測：技術別、2021年～2032年

• 主要動向
• 機械学習
• コンピュータビジョン
• コンテキスト認識
• 自然言語処理

第7章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• 予知保全
• 品質管理
• プロセス最適化
• サプライチェーン最適化
• インテリジェント・ロボティクス
• 自律走行車と誘導システム
• エネルギー管理
• ヒューマン・マシン・インターフェース
• その他

第8章 市場推計・予測：最終用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• 農業
• 建設
• 包装
• 食品加工
• 鉱業
• 半導体

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア
  • その他アジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • その他中東・アフリカ

第10章 企業プロファイル

• ABB Ltd.
• Amazon Web Services（AWS）
• Cisco Systems, Inc.
• FANUC Corporation
• Google LLC
• Hitachi, Ltd.
• Honeywell International Inc.
• IBM Corporation
• Intel Corporation
• Microsoft Corporation
• NVIDIA Corporation
• Qualcomm Technologies
• Rockwell Automation, Inc.
• Schneider Electric SE
• Siemens AG

AI in industrial machinery market size is anticipated to witness a 27.2% CAGR between 2024 and 2032 driven by the need for increased operational efficiency and productivity in manufacturing processes. By leveraging technologies like machine learning (ML) and predictive analytics, AI empowers machinery to conduct real-time data analyses, optimize production schedules, and foresee equipment failures. Such predictive maintenance not only curtails downtime but also trims maintenance expenses. Furthermore, AI-driven automation amplifies both precision and speed in manufacturing. For example, in May 2024, Composable unveiled a No-Code UI platform, enabling engineers to train AI agents directly by integrating operator expertise into real-world scenarios.

The ascent of smart manufacturing and the push towards Industry 4.0 is set to further propel the market growth. As enterprises gravitate towards interconnected and automated production landscapes, AI plays a pivotal role in fostering seamless interactions among machines, sensors, and control systems. This enhanced connectivity not only allows for real-time monitoring but also agile decision-making in manufacturing.

The overall industry is divided into component, technology, application, end use, and region.

Based on technology, the AI in industrial machinery market size from the computer version segment is slated to witness significant growth during 2024-2032 driven by its role in advanced visual analysis and quality control. When integrated with AI, computer vision technologies empower machinery to accurately interpret and analyze visual data from sensors and cameras. This precision bolsters defect detection, quality assurance, and automated inspections, ensuring high production standards and minimizing waste.

AI in industrial machinery market from the quality control application segment is anticipated to expand through 2032. AI-driven quality control systems harness advanced algorithms and ML to scrutinize product data, identify defects, and uphold rigorous quality benchmarks. Their ability to swiftly and accurately process vast data volumes surpasses human inspectors, leading to reduced errors and diminished waste.

Asia Pacific AI in industrial machinery industry is anticipated to grow at a significant pace over 2024-2032. This surge is fueled by swift industrialization and technological advancements. As manufacturing powerhouses like China, India, and Japan bolster their capabilities, the demand for AI technologies to drive efficiency and innovation in industrial processes is on the rise.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

• 1.1 Market scope and definitions
• 1.2 Base estimates and calculations
• 1.3 Forecast calculations
• 1.4 Data sources
  • 1.4.1 Primary
  • 1.4.2 Secondary
    • 1.4.2.1 Paid sources
    • 1.4.2.2 Public sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021-2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.1.1 Factors affecting the value chain
  • 3.1.2 Profit margin analysis
  • 3.1.3 Disruptions
  • 3.1.4 Future outlook
  • 3.1.5 Manufacturers
  • 3.1.6 Distributors
• 3.2 Supplier landscape
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technological overview
• 3.5 Regulatory landscape
• 3.6 Impact forces
  • 3.6.1 Growth drivers
    • 3.6.1.1 Rising adoption of Al in manufacturing sector
    • 3.6.1.2 Integration with IOT and cloud computing
    • 3.6.1.3 Advanced analytics and decision-making
  • 3.6.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.6.2.1 High implementation costs
    • 3.6.2.2 Skill Gap and Workforce Adaptation
• 3.7 Growth potential analysis
• 3.8 Porter's analysis
• 3.9 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2021-2032 (USD million)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Hardware
• 5.3 Software
• 5.4 Services

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Technology, 2021-2032 (USD million))

• 6.1 Key trends
• 6.2 Machine learning
• 6.3 Computer vision
• 6.4 Context awareness
• 6.5 Natural language processing

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021-2032 (USD million)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Predictive maintenance
• 7.3 Quality control
• 7.4 Process optimization
• 7.5 Supply chain optimization
• 7.6 Intelligent robotics
• 7.7 Autonomous vehicles and guided systems
• 7.8 Energy management
• 7.9 Human-machine interfaces
• 7.10 Others

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By End Use, 2021-2032 (USD million)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Agriculture
• 8.3 Construction
• 8.4 Packaging
• 8.5 Food processing
• 8.6 Mining
• 8.7 Semiconductor

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021-2032 (USD million)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 UK
  • 9.3.2 Germany
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Italy
  • 9.3.5 Spain
  • 9.3.6 Russia
  • 9.3.7 Rest of Europe
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 India
  • 9.4.3 Japan
  • 9.4.4 South Korea
  • 9.4.5 Australia
  • 9.4.6 Rest of Asia Pacific
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Rest of Latin America
• 9.6 MEA
  • 9.6.1 South Africa
  • 9.6.2 Saudi Arabia
  • 9.6.3 UAE
  • 9.6.4 Rest of MEA

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 ABB Ltd.
• 10.2 Amazon Web Services (AWS)
• 10.3 Cisco Systems, Inc.
• 10.4 FANUC Corporation
• 10.5 Google LLC
• 10.6 Hitachi, Ltd.
• 10.7 Honeywell International Inc.
• 10.8 IBM Corporation
• 10.9 Intel Corporation
• 10.10 Microsoft Corporation
• 10.11 NVIDIA Corporation
• 10.12 Qualcomm Technologies
• 10.13 Rockwell Automation, Inc.
• 10.14 Schneider Electric SE
• 10.15 Siemens AG