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市場調査レポート
商品コード
1662871

マテリアルインフォマティクス市場の2030年までの予測： ソリューションタイプ別、マテリアルタイプ別、データタイプ別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Material Informatics Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Solution Type (Software, Services, Cloud-Based, On-Premise, Hybrid and Other Solution Types), Material Type, Data Type, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=144.06円
マテリアルインフォマティクス市場の2030年までの予測： ソリューションタイプ別、マテリアルタイプ別、データタイプ別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年02月02日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界のマテリアルインフォマティクス市場は2024年に1億5,810万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは17.5％で成長し、2030年には4億1,620万米ドルに達すると予測されています。

マテリアルインフォマティクスは、マテリアルの発見、設計、最適化を加速するために、マテリアル科学、データ科学、計算技術を組み合わせた学際的なセグメントです。大規模なデータセット、機械学習、人工知能を活用することで、マテリアル特性、性能、挙動の予測を可能にします。このアプローチにより、従来の試行錯誤的な手法よりも効率的に、望ましい特性を持つ新規マテリアルを設計する能力が高まります。マテリアルインフォマティクスは、エネルギー貯蔵、製造、エレクトロニクスなどのセグメントで重要な役割を果たし、幅広い用途のマテリアル開発を促進しています。

Nature Communicationsに掲載された研究（2022年）によると、MLモデルは従来のアプローチと比較して、マテリアル発見に要する時間を最大90％短縮することができます。

クラウドベースのデータ分析プラットフォームの人気の高まり

クラウドベースのデータ分析プラットフォームは、膨大な量のマテリアルデータを効率的に保存・処理できることから、市場で人気を集めています。これらのプラットフォームは、拡大性、柔軟性、費用対効果を提供し、より迅速なデータ分析と共同研究を可能にします。これらのプラットフォームは、マテリアルの発見と最適化のための先進的機械学習とAIツールの使用を容易にし、エネルギー、エレクトロニクス、製造などの産業におけるイノベーションの加速とブレークスルーの推進に不可欠なものとなっています。

データの質と統合の複雑さ

データの質と統合の複雑さは、市場に大きな課題をもたらしています。一貫性のない、不完全な、あるいは不正確なデータは、信頼性の低い予測につながり、マテリアルの発見と最適化の妨げになります。さらに、様々なソースからの多様なデータセットを統合することは難しく、研究の進展を遅らせる可能性があります。これらの問題はエラーのリスクを高め、分析の効率を低下させ、最適とは言えないマテリアル設計につながる可能性があり、最終的には技術革新を妨げ、新しい先端マテリアルの開発を遅らせることになります。

持続可能性とグリーン技術への注力

産業が環境に優しいソリューションを優先する中、持続可能性とグリーン技術は市場の中心になりつつあります。データ分析とAIを活用することで、研究者は、エネルギー効率の高いマテリアル、リサイクル可能な部品、環境に優しい代替品など、環境への影響を低減したサステイナブルマテリアルを設計することができます。このような焦点は、気候変動や資源保護に関連する世界の課題に取り組みながら、イノベーションを推進するグリーン技術の発展に役立ちます。

導入コスト

市場での導入コストが高いと、中小企業が先進技術を採用することを躊躇し、イノベーションが制限される可能性があります。この経済的障壁は、AIやデータ駆動型ツールの普及を遅らせ、競合の低下につながる可能性があります。さらに、インフラやトレーニングのための先行費用がリソースを圧迫し、プロジェクト実行の遅延を引き起こし、特にリソースが限られた環境では市場の成長性を阻害する可能性があります。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、研究開発活動の停滞、プロジェクトの遅延、サプライチェーンの課題などを引き起こし、市場を混乱させました。遠隔地での作業や限られた協力体制が技術革新の妨げとなり、金融不安は新技術への投資の減少につながりました。しかし、パンデミックはデジタルトランスフォーメーションを加速させ、マテリアル開発を最適化するためにAIやデータ分析を活用する企業が増え、市場に長期的な成長機会をもたらしました。

予測期間中、ポリマーセグメントが最大の市場シェアを占める見込み

予測期間中、ポリマーセグメントが最大の市場シェアを占めると予想されます。機械学習、人工知能、ビッグデータ分析を適用することで、研究者は自動車、医療、エレクトロニクスなど様々な産業向けにポリマー特性を最適化できます。この技術は研究開発の効率を高め、市場投入までの時間を短縮し、高性能マテリアルの開発を可能にします。有望なポリマー候補の迅速な同定が容易になり、複数のセクターにわたるマテリアル設計とイノベーションに革命をもたらします。

自動車セグメントが予測期間中に最も高いCAGRを示すと予想される

予測期間中、自動車セグメントが最も高い成長率を示すと予測されます。計算ツールを活用することで、メーカーはマテリアル特性の最適化、軽量化、安全性の向上、燃費の向上を実現できます。この市場開拓は、自動車メーカーが電気自動車、軽量部品、サステイナブル設計のための新マテリアルを特定・開発し、最終的に自動車産業における性能と持続可能性を促進することで、より迅速な技術革新を支援します。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米地域が最大の市場シェアを占めると予想されます。企業はデータサイエンス、人工知能、機械学習を活用し、自動車、航空宇宙、医療などのセグメントでマテリアル探索の加速化、特性の最適化、研究開発コストの削減を図っています。北米の強固な研究インフラ、産業とのパートナーシップ、サステイナブルマテリアルに対する需要の増加は、同地域のマテリアルインフォマティクスにおけるリーダーシップに貢献しています。

CAGRが最も高い地域

予測期間中、アジア太平洋が最も高いCAGRを示すと予測されます。中国、日本、韓国、インドなどの国々は、マテリアル研究と技術革新に多額の投資を行っています。これらの政府は、クリーンエネルギー、エレクトロニクス、製造などのセグメントにおけるマテリアル科学の重要性を認識しています。さらに、膨大なデータセットを分析し、新マテリアルの特性を予測することで、マテリアル発見プロセスを加速するためにAIとMLが利用されています。

無料のカスタマイズ提供

本レポートをご購読の顧客には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます。

  • 企業プロファイル
    • 追加市場参入企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推定・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携による主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査情報源
    • 1次調査情報源
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • イントロダクション
  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のマテリアルインフォマティクス市場：ソリューションタイプ別

  • イントロダクション
  • ソフトウェア
    • データ分析プラットフォーム
    • 計算ツール
    • マテリアルデータベース
    • 最適化ソフトウェア
  • サービス
    • コンサルティングサービス
    • データ管理
    • トレーニングとサポート
    • カスタムソフトウェア開発
  • クラウドベース
  • オンプレミス
  • ハイブリッド
  • その他

第6章 世界のマテリアルインフォマティクス市場：マテリアルタイプ別

  • イントロダクション
  • 金属と合金
  • ポリマー
  • セラミック
  • 複合材料
  • ナノマテリアル

第7章 世界のマテリアルインフォマティクス市場：データタイプ別

  • イントロダクション
  • 実験データ
  • 計算データ
  • AI生成データ

第8章 世界のマテリアルインフォマティクス市場：用途別

  • イントロダクション
  • 包装資材
  • 先進的コーティング
  • ドラッグデリバリーシステム
  • エネルギー貯蔵
  • 太陽エネルギー
  • 電池マテリアル
  • その他

第9章 世界のマテリアルインフォマティクス市場：エンドユーザー別

  • イントロダクション
  • 自動車
  • 航空宇宙と防衛
  • エレクトロニクスと半導体
  • エネルギー
  • 医療
  • 建設
  • その他

第10章 世界のマテリアルインフォマティクス市場：地域別

  • イントロダクション
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他の欧州
  • 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
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他の南米
  • 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

第11章 主要開発

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • Materials Project
  • Granta Design
  • Hitachi High-Tech Corporation
  • QuesTek Innovations
  • Thermo Fisher Scientific
  • Dassault Systemes
  • IBM
  • Accenture
  • Autodesk
  • DataRobot
  • Atomwise
  • BASF
  • Kebotix
  • InnoSense
  • Materialize Inc.
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Material Informatics Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Material Informatics Market Outlook, By Solution Type (2022-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Material Informatics Market Outlook, By Software (2022-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Material Informatics Market Outlook, By Data Analytics Platforms (2022-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Material Informatics Market Outlook, By Computational Tools (2022-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Material Informatics Market Outlook, By Material Databases (2022-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Material Informatics Market Outlook, By Optimization Software (2022-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Material Informatics Market Outlook, By Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Material Informatics Market Outlook, By Consulting Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Material Informatics Market Outlook, By Data Management (2022-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Material Informatics Market Outlook, By Training & Support (2022-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Material Informatics Market Outlook, By Custom Software Development (2022-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Material Informatics Market Outlook, By Cloud-Based (2022-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Material Informatics Market Outlook, By On-Premise (2022-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Material Informatics Market Outlook, By Hybrid (2022-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Material Informatics Market Outlook, By Other Solution Types (2022-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Material Informatics Market Outlook, By Material Type (2022-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Material Informatics Market Outlook, By Metals and Alloys (2022-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Material Informatics Market Outlook, By Polymers (2022-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Material Informatics Market Outlook, By Ceramics (2022-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Material Informatics Market Outlook, By Composites (2022-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Material Informatics Market Outlook, By Nanomaterials (2022-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Material Informatics Market Outlook, By Data Type (2022-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Material Informatics Market Outlook, By Experimental Data (2022-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Material Informatics Market Outlook, By Computational Data (2022-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Material Informatics Market Outlook, By AI-Generated Data (2022-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Material Informatics Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Material Informatics Market Outlook, By Packaging Materials (2022-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Material Informatics Market Outlook, By Advanced Coatings (2022-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Material Informatics Market Outlook, By Drug Delivery Systems (2022-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Material Informatics Market Outlook, By Energy Storage (2022-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Material Informatics Market Outlook, By Solar Energy (2022-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Material Informatics Market Outlook, By Battery Materials (2022-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Material Informatics Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)
  • Table 35 Global Material Informatics Market Outlook, By End User (2022-2030) ($MN)
  • Table 36 Global Material Informatics Market Outlook, By Automotive (2022-2030) ($MN)
  • Table 37 Global Material Informatics Market Outlook, By Aerospace and Defense (2022-2030) ($MN)
  • Table 38 Global Material Informatics Market Outlook, By Electronics and Semiconductor (2022-2030) ($MN)
  • Table 39 Global Material Informatics Market Outlook, By Energy (2022-2030) ($MN)
  • Table 40 Global Material Informatics Market Outlook, By Healthcare (2022-2030) ($MN)
  • Table 41 Global Material Informatics Market Outlook, By Construction (2022-2030) ($MN)
  • Table 42 Global Material Informatics Market Outlook, By Other End Users (2022-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC28733

According to Stratistics MRC, the Global Material Informatics Market is accounted for $158.1 million in 2024 and is expected to reach $416.2 million by 2030 growing at a CAGR of 17.5% during the forecast period. Material Informatics is an interdisciplinary field that combines materials science, data science, and computational techniques to accelerate the discovery, design, and optimization of materials. By leveraging large datasets, machine learning, and artificial intelligence, it enables the prediction of material properties, performance, and behaviors. This approach enhances the ability to design novel materials with desired characteristics more efficiently than traditional trial-and-error methods. Material Informatics plays a crucial role in areas like energy storage, manufacturing, and electronics, facilitating the development of materials for a wide range of applications.

According to a study published in Nature Communications (2022), ML models can reduce the time required for material discovery by up to 90% compared to conventional approaches.

Market Dynamics:

Driver:

Growing popularity of cloud-based data analytics platforms

Cloud-based data analytics platforms are gaining popularity in the market due to their ability to store and process vast amounts of material data efficiently. These platforms offer scalability, flexibility, and cost-effectiveness, enabling faster data analysis and collaborative research. They facilitate the use of advanced machine learning and AI tools for materials discovery and optimization, making them essential for accelerating innovation and driving breakthroughs in industries like energy, electronics, and manufacturing.

Restraint:

Data quality and integration complexity

Data quality and integration complexity pose significant challenges in the market. Inconsistent, incomplete, or inaccurate data can lead to unreliable predictions, hindering material discovery and optimization. Additionally, integrating diverse datasets from various sources can be difficult, slowing down research progress. These issues increase the risk of errors, reduce the efficiency of analytics, and may lead to suboptimal material designs, ultimately impeding innovation and slowing the development of new, advanced materials.

Opportunity:

Focus on sustainability and green technologies

Sustainability and green technologies are becoming central to the market, as industries prioritize eco-friendly solutions. By leveraging data analytics and AI, researchers can design sustainable materials with reduced environmental impact, such as energy-efficient materials, recyclable components, and eco-friendly alternatives. This focus helps in advancing green technologies driving innovation while addressing global challenges related to climate change and resource conservation.

Threat:

Cost of implementation

The high cost of implementation in the market can deter smaller companies from adopting advanced technologies, limiting innovation. This financial barrier may slow down the widespread adoption of AI and data-driven tools, leading to reduced competitiveness. Additionally, the upfront expenses for infrastructure and training can overwhelm resources, causing delays in project execution and hindering the market's growth potential, particularly in resource-constrained environments.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic disrupted the market by slowing research and development activities, delaying projects, and causing supply chain challenges. Remote work and limited collaboration hindered innovation, while financial uncertainty led to reduced investments in new technologies. However, the pandemic also accelerated digital transformation, as companies increasingly turned to AI and data analytics to optimize materials development, creating long-term opportunities for growth in the market.

The polymers segment is expected to be the largest market share during the forecast period

The polymers segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. By applying machine learning, artificial intelligence, and big data analytics, researchers can optimize polymer properties for various industries like automotive, healthcare, and electronics. This technology enhances R&D efficiency, reduces time-to-market, and enables the development of high-performance materials. It facilitates the rapid identification of promising polymer candidates, revolutionizing material design and innovation across multiple sectors.

The automotive segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the automotive segment is predicted to witness the highest growth rate. By leveraging computational tools, manufacturers can optimize material properties, reduce weight, improve safety, and increase fuel efficiency. This market supports faster innovation, helping automakers identify and develop new materials for electric vehicles, lightweight components, and sustainable designs, ultimately driving performance and sustainability in the automotive industry.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. Companies are leveraging data science, artificial intelligence, and machine learning to accelerate material discovery, optimize properties, and reduce R&D costs across sectors like automotive, aerospace, and healthcare. North America's robust research infrastructure, industry partnerships, and increasing demand for sustainable materials contribute to the region's leadership in material informatics.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Countries like China, Japan, South Korea, and India have heavily invested in material research and technological innovations. These governments recognize the importance of material sciences in sectors like clean energy, electronics, and manufacturing. Additionally, AI and ML are being used to accelerate the material discovery process by analyzing vast datasets and predicting the properties of new materials.

Key players in the market

Some of the key players in Material Informatics market include Materials Project, Granta Design, Hitachi High-Tech Corporation, QuesTek Innovations, Thermo Fisher Scientific, Dassault Systemes, IBM, Accenture, Autodesk, DataRobot, Atomwise, BASF, Kebotix, InnoSense and Materialize Inc.

Key Developments:

In May 2024, Hitachi High-Tech Corporation and Hitachi, Ltd. initiated a collaborative project with Taiwan's Industrial Technology Research Institute (ITRI) to integrate Hitachi's Materials Informatics solutions with ITRI's AI-driven "MACSiMUM" platform, aiming to enhance digital transformation in materials R&D.

In March 2024, Kebotix secured a significant investment to expand its AI capabilities, aiming to enhance its platform's ability to discover and design new materials. This development underscores Kebotix's commitment to advancing the field of material informatics through cutting-edge technology.

Solution Types Covered:

  • Software
  • Services
  • Cloud-Based
  • On-Premise
  • Hybrid
  • Other Solution Types

Material Types Covered:

  • Metals and Alloys
  • Polymers
  • Ceramics
  • Composites
  • Nanomaterials

Data Types Covered:

  • Experimental Data
  • Computational Data
  • AI-Generated Data

Applications Covered:

  • Packaging Materials
  • Advanced Coatings
  • Drug Delivery Systems
  • Energy Storage
  • Solar Energy
  • Battery Materials
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Automotive
  • Aerospace and Defense
  • Electronics and Semiconductor
  • Energy
  • Healthcare
  • Construction
  • 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

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

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 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 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 Material Informatics Market, By Solution Type

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Software
    • 5.2.1 Data Analytics Platforms
    • 5.2.2 Computational Tools
    • 5.2.3 Material Databases
    • 5.2.4 Optimization Software
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Consulting Services
    • 5.3.2 Data Management
    • 5.3.3 Training & Support
    • 5.3.4 Custom Software Development
  • 5.4 Cloud-Based
  • 5.5 On-Premise
  • 5.6 Hybrid
  • 5.7 Other Solution Types

6 Global Material Informatics Market, By Material Type

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Metals and Alloys
  • 6.3 Polymers
  • 6.4 Ceramics
  • 6.5 Composites
  • 6.6 Nanomaterials

7 Global Material Informatics Market, By Data Type

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Experimental Data
  • 7.3 Computational Data
  • 7.4 AI-Generated Data

8 Global Material Informatics Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Packaging Materials
  • 8.3 Advanced Coatings
  • 8.4 Drug Delivery Systems
  • 8.5 Energy Storage
  • 8.6 Solar Energy
  • 8.7 Battery Materials
  • 8.8 Other Applications

9 Global Material Informatics Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Automotive
  • 9.3 Aerospace and Defense
  • 9.4 Electronics and Semiconductor
  • 9.5 Energy
  • 9.6 Healthcare
  • 9.7 Construction
  • 9.9 Other End Users

10 Global Material Informatics 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 Materials Project
  • 12.2 Granta Design
  • 12.3 Hitachi High-Tech Corporation
  • 12.4 QuesTek Innovations
  • 12.5 Thermo Fisher Scientific
  • 12.6 Dassault Systemes
  • 12.7 IBM
  • 12.8 Accenture
  • 12.9 Autodesk
  • 12.10 DataRobot
  • 12.12 Atomwise
  • 12.12 BASF
  • 12.13 Kebotix
  • 12.14 InnoSense
  • 12.15 Materialize Inc.