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市場調査レポート
商品コード
1370827
産業用メタバース市場-世界の産業規模、動向、機会、予測、2018~2028年、技術別、ソリューション別、用途別、組織規模別、業界別、地域別、競合Industrial Metaverse Market- Global Industry Size, Share, Trends, Opportunities, and Forecast, 2018-2028 Segmented By Technologies, By Solution, By Application, By Organization Size, By End-User Vertical, By Region and Competition |
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カスタマイズ可能
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産業用メタバース市場-世界の産業規模、動向、機会、予測、2018~2028年、技術別、ソリューション別、用途別、組織規模別、業界別、地域別、競合 |
出版日: 2023年10月03日
発行: TechSci Research
ページ情報: 英文 183 Pages
納期: 2~3営業日
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世界の産業用メタバース市場は、自動車を含むいくつかの産業でメタバースが受け入れられつつあることから、予測期間中に成長すると予想されます。
さらに、プロトタイプのシミュレーションを実施するためにメタバースへの依存が高まっていることも、売上を増加させると思われます。産業用メタバースソリューションの採用は、全体的なコストの削減だけでなく、生産性と従業員エクスペリエンスの強化が重視されるようになることで、促進されると思われます。
市場概要 | |
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予測期間 | 2024~2028年 |
2022年の市場規模 | 667億4,000万米ドル |
2028年の市場規模 | 7,111億1,000万米ドル |
CAGR 2023~2028年 | 48.31% |
急成長セグメント | 複合現実 |
最大市場 | 北米 |
IoTは産業用メタバースの発展において重要な役割を果たしています。IoTは、機械、設備、プロセスの性能に関するリアルタイムのデータを提供します。IoTデバイスは、温度、圧力、振動を監視するセンサーなど、幅広い産業機器に組み込むことができます。
IoTデバイスは、センサーや機械などさまざまなソースからリアルタイムデータを収集し、解析やシミュレーションのためにデジタルツインモデルに送信します。IoTセンサーを使って現実世界の物理オブジェクトからデータを収集することで、デジタルツインモデルは物理オブジェクトの仮想レプリカを作成できます。これにより、産業プロセスの監視、最適化、分析が改善されます。
産業用メタバースでは、デジタルツインをIoTネットワークで接続し、包括的なデジタルエコシステムを構築することができます。この相互接続により、様々なデジタルツインと実世界のデバイス間のシームレスな通信が可能になり、産業プロセス全体をより包括的に把握できるようになります。
IoTは、デジタルツインモデルが産業プロセスを正確にシミュレートし、最適化するために必要な実世界のデータを提供し、産業用メタバースの重要な構成要素となっています。IoT技術を活用することで、製造業は効率を改善し、コストを削減し、世界の産業用メタバース市場における競争力を高めることができます。
産業用メタバースとは、デジタル領域と物理領域の融合であり、そこでは人、機械、データ、プロセスがシームレスにリンクされ、仮想的な場所と実際の場所をリアルタイムで通信します。デジタルツインは、インダストリアル・メタバースにおける実際のシステム、手順、資産のダイナミックな代替物として機能します。
産業用メタバースにおけるデジタルツインの概念は、物理的な資産、システム、プロセスの仮想レプリカを仮想世界に作成することを指します。これらのデジタルツインは、産業オペレーションや意思決定を強化するために様々な方法で活用することができます。例えば、産業用メタバースにおけるデジタルツインの主な用途の1つは予知保全であり、デジタルツインによって物理資産の挙動をリアルタイムでシミュレートし、予知保全を可能にします。仮想ツインからのデータを監視・分析することで、物理的な世界で発生する前に、潜在的な問題や故障を特定することが可能になります。これは、スケジュールの最適化と維持、ダウンタイムの削減、資産の寿命延長に役立ちます。
同様に、産業用メタバースにおけるデジタルツインは、産業プロセスが複雑で、物理的な世界で修正や最適化を行うにはコストがかかるプロセスの最適化に使用されます。デジタルツインを作成することで、企業はさまざまなシナリオを試し、プロセスの変更をテストし、最も効率的な構成を特定することができます。これにより、継続的なプロセス改善、コスト削減、生産性向上が可能になります。
したがって、産業用メタバースにおけるデジタルツインの用途が拡大しており、市場は予測期間中に拡大すると予測されます。
産業用メタバースの開発は、5G技術の登場によって容易になっています。リアルタイムのデータと実際のアイテムのデジタル表現が組み合わされ、産業用メタバースにおける没入型かつインタラクティブな体験が生み出されます。
以前のバージョンの無線技術と比較して、5Gは明らかに速いデータ転送速度を実現します。大量のデータのリアルタイム・ストリーミングと処理は、高速ネットワークによって可能になります。例えば、産業プロセスのリアルタイムの監視と管理が、より少ない待ち時間で可能になり、より効果的で迅速なオペレーションが可能になります。
5Gネットワークでは、データがデバイスとネットワークの間を行き来するのにかかる時間が極めて短くなります。物理的要素と仮想的要素間のリアルタイムの相互作用は、ほぼ瞬時の通信が必要な産業用メタバースでは非常に重要です。低遅延は、仮想アイテムと実際の同等物の正確な制御と同期を可能にすることで、遠隔ロボット工学や拡大現実(AR)メンテナンスのようなアプリケーションを改善します。
仮想現実(VR)、拡大現実(AR)、モノのインターネット(IoT)、暗号通貨は、産業用メタバースの最終的な実装が現在のアイデアと異なるとしても、必ず採用されます。物理的な世界とデジタルの世界は、これらの技術によって収束し、同期するかもしれないです。しかし、詐欺師にとっては、人々や企業に危害を加えるチャンスが増えることになります。産業用メタバース環境におけるデータ・セキュリティとプライバシーに関する懸念、ユーザー・アイデンティティの問題、こうした環境での決済サービスの利用をユーザーに説得する課題などは、予測期間中、世界の産業用メタバース市場の収益成長をある程度抑制すると予想される主な要因です。企業や組織が既存のITセキュリティ対策を定期的に更新しているにもかかわらず、消費者があらゆるデジタル環境でよりインタラクティブになるためには、データセキュリティが依然として大きな障壁であり障害となっています。
拡大し続ける環境でユーザーの安全性と信頼性を確実に向上させるには、デバイスとサイトのセキュリティにおけるさらなる技術的躍進が必要です。企業が産業用メタバースの構築に努める中、ハッカーはIoT、AR、VR、デジタルマネーの弱点を利用して、事実上あらゆる産業で攻撃を行うことができるようになると思われます。インダストリアル・メタバースに乗り出す組織には、インフラとコネクテッド・デバイスのリスク評価能力が求められます。産業用メタバース・システムがセキュリティとプライバシーで失敗を経験した場合、ほぼ間違いなく荒れたスタートを切ることになり、採用への大きな障害になるかもしれないです。このため、個人情報を保護し、データの機密性を確保するための、より効果的な新しいソリューションの構築と導入が必要となり、ユーザーの仮想アイデンティティの安全性を確保することに、より大きな焦点が当てられることになります。
産業用メタバースの導入は、高額な事業となる可能性があります。そのため、組織は技術に投資する前に、このようなベンチャー事業の財務的な影響を考慮しなければならないです。最初の課題は、技術の開発コストです。多くの企業や組織は、インダストリアル・メタバースを構築するために多くのリソースを必要としており、これはサードパーティ・ベンダーから技術を購入しなければならないことを意味します。これは、特に大企業にとっては信じられないほど高価になる可能性があります。
2つ目の経済的課題は、技術を使用するための従業員のトレーニング費用です。組織は、産業用メタバースを使用するためにスタッフを訓練する必要があるが、これにはコストと時間がかかります。さらに、スタッフは定期的に更新され、技術を正しく使用するためのトレーニングを受けなければならないです。
3つ目の欠点は、技術のメンテナンスコストです。産業用メタバースは、機能性と安全性を維持するために、定期的なメンテナンスとアップデートを必要とします。組織は、技術を管理し維持するために、ハードウェア、ソフトウェア、人員を追加投資しなければならないため、これにはコストがかかります。
最後に、4つ目の欠点は、技術を既存システムと統合するためのコストです。組織は、すべてのデータが安全に保存され、技術が最大限の可能性を発揮できるように、産業用メタバースを他のシステムと統合しなければならないです。技術の複雑さゆえに、これは困難でコストがかかります。
世界の産業用メタバース市場は、技術、ソリューション、用途、組織規模、業界、地域に区分されます。技術に基づくと、市場は仮想現実(VR)、拡大現実(AR)、複合現実(MR)に区分されます。ソリューションに基づき、市場は3Dモデリング&シミュレーション、人工知能(AI)、ブロックチェーン、その他に区分されます。用途別では、製品設計&開発、仮想プロトタイピング、トレーニング・シミュレーション、遠隔コラボレーション、メンテナンス・修理、サプライチェーン最適化、データ可視化・分析に区分されます。組織規模に基づくと、市場は大企業、中小企業に区分されます。業界別では、市場は航空宇宙、自動車、産業オートメーション、医療、製造、その他に区分されます。地域別では、市場は欧州、北米、アジア太平洋、南米、中東・アフリカに区分されます。
本レポートでは、世界の産業用メタバース市場を、以下に詳述する業界動向に加えて、以下のカテゴリーに分類しています:
(注:企業リストは、お客様のご要望に応じてカスタマイズ可能です。)
Global industrial metaverse market is expected to grow during the forecast period due to the growing acceptance of metaverse across several industries, including automotive. Additionally, the industry's growing reliance on the metaverse to conduct simulations for prototypes will probably increase sales. Adoption of industrial metaverse solutions will be encouraged by the rising emphasis on enhancing productivity and the employee experience as well as lowering overall costs.
The industrial metaverse combines the digital and physical worlds to increase efficiency in engineering, production, and field service. Although it is currently in its early phases, the goal is to provide real-time collaboration, networking, and spatially aware context in industrial situations. In other words, it is a particular implementation of the metaverse idea in the manufacturing, building, and engineering fields. Engineers, designers, and other stakeholders will be able to work together in real-time in the industrial metaverse regardless of where they are physically.
Market Overview | |
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Forecast Period | 2024-2028 |
Market Size 2022 | USD 66.74 Billion |
Market Size 2028 | USD 711.11 Billion |
CAGR 2023-2028 | 48.31% |
Fastest Growing Segment | Mixed Reality |
Largest Market | North America |
IoT plays a significant role in the development of the industrial metaverse. It provides real-time data on the performance of machines, equipment and processes. IoT devices can be integrated into a wide range of industrial equipment, such as sensors that monitor temperature, pressure, and vibration.
IoT devices gather real-time data from various sources, such as sensors and machines, and send it to a digital twin model for analysis and simulation. By using IoT sensors to collect data from physical objects in the real world, digital twin models can create a virtual replica of the physical object. This allows for better monitoring, optimization, and analysis of industrial processes.
In the industrial metaverse, digital twins can be connected through IoT networks, creating a comprehensive digital ecosystem. This interconnection allows for seamless communication between various digital twins and real-world devices, enabling a more comprehensive view of the entire industrial process.
IoT provides the real-world data necessary for digital twin models to accurately simulate and optimize industrial processes, making it a critical component of the industrial metaverse. By leveraging IoT technology, the manufacturing industry can improve efficiency, reduce costs and increase competitiveness in the global industrial metaverse market.
The industrial metaverse is the fusion of the digital and physical realms, where people, machines, data, and processes are seamlessly linked and communicate real-time across virtual and actual locations. Digital twins serve as a dynamic substitute for actual systems, procedures, and assets in the industrial metaverse.
The concept of digital twins in the industrial metaverse refers to creating virtual replicas of physical assets, systems, or processes in the virtual world. These digital twins can be leveraged in various ways to enhance industrial operations and decision-making. For instance, one of the major applications of digital twins in industrial metaverse is predictive maintenance in which digital twins can simulate the behaviour of physical assets in real-time, enabling predictive maintenance. By monitoring and analysing data from the virtual twin, it becomes possible to identify potential issues or failures before they occur in the physical world. This helps in optimizing and maintaining schedules, reducing downtime, and increase lifespan of assets.
Similarly, digital twins in industrial metaverse are used for process optimization where industrial processes can be complex and expensive to modify or optimize in the physical world. By creating digital twins, companies can experiment with different scenarios, test process changes, and identify the most efficient configurations. It allows for continuous process improvement, cost reduction, and enhanced productivity.
Hence, with the growing applications of digital twins in Industrial metaverse, the market is predicted to expand during the forecast period.
The development of the industrial metaverse is being made easier by the arrival of 5G technology. Real-time data and digital representations of actual items are combined to create immersive and interactive experiences in the industrial metaverse.
In comparison to previous versions of wireless technology, 5G delivers noticeably quicker data transfer speeds. Real-time streaming and processing of massive amounts of data are made possible by the high-speed network. For instance, real-time monitoring and management of industrial processes are possible with less latency, enabling more effective and quick operations.
The amount of time it takes for data to go between devices and networks is extremely low in 5G networks. Real-time interactions between physical and virtual elements are critical in the industrial metaverse, where near-instantaneous communication is necessary. Low latency improves applications like remote robotics and augmented reality (AR) maintenance by allowing exact control and synchronisation of virtual items with their actual equivalents.
Virtual reality (VR), augmented reality (AR), the Internet of Things (IoT), and cryptocurrencies will surely be employed, even if the industrial metaverse's eventual implementation is different from the current idea. The physical and digital worlds might converge and synchronise because of these technologies. However, they will provide fraudsters more chances to harm people and companies. Concerns about data security and privacy in industrial metaverse environments, issues about user identity, and challenges of persuading users to use payment services in these settings are some key factors expected to stifle the global industrial metaverse market revenue growth to some extent during the forecast period. Data security remains a major barrier and impediment for consumers becoming more interactive in any digital environment, despite the businesses and organizations regularly updating existing IT security measures.
Further technological breakthroughs in device and site security are required to ensure improved user safety and confidence in an ever-expanding environment. As companies strive to construct the industrial metaverse, hackers will be able to use weaknesses in IoT, AR, VR, and digital money to conduct assaults virtually across all industries. Risk assessment capabilities for infrastructure and connected devices will be required for organizations that venture into the industrial metaverse. If industrial metaverse systems experience failure in security and privacy, they are almost certain to have a rough start and might become a major roadblock to adoption. This will necessitate the creation and implementation of new and more effective solutions to protect private information and secure data confidentiality, with a greater focus on ensuring the safety of the virtual identities of users.
Implementing the industrial metaverse can be an expensive undertaking. Therefore, organizations must consider the financial implications of such a venture before investing in the technology. The first challenge is the cost of developing the technology. Many businesses and organizations need more resources to build the industrial metaverse, which means they must purchase the technology from third-party vendors. This can be incredibly expensive, especially for large enterprises.
The second financial challenge is the cost of training employees to use the technology. Organizations need to train their staff to use the industrial metaverse, which can be costly and time-consuming. Furthermore, staff must be regularly updated and trained to use the technology correctly.
The third drawback is the cost of maintaining the technology. The industrial metaverse requires regular maintenance and updates to remain functional and secure. This can be expensive, as organizations must invest in additional hardware, software, and personnel to manage and keep the technology going.
Finally, the fourth downfall is the cost of integrating the technology with existing systems. Organizations must incorporate the industrial metaverse with other systems to ensure that all data is safely stored, and the technology can be used to its fullest potential. This can be difficult and costly due to the technology's complexity.
Global industrial metaverse market is segmented into technologies, solution, application, organization size, end-user vertical, and region. Based on technologies, the market is segmented into virtual reality (VR), augmented reality (AR), and mixed reality (MR). Based on solution, the market is segmented into 3D modelling & simulation, Artificial Intelligence (AI), blockchain, and others. Based on application, the market is segmented into product design & development, virtual prototyping, training & simulation, remote collaboration, maintenance & repair, supply chain optimization, and data visualization & analytics. Based on organization size, the market is segmented into large enterprise and small & medium enterprises. Based on end-user vertical, the market is segmented into aerospace, automotive, industrial automation, healthcare, manufacturing, and others. Based on region, the market is segmented into Europe, North America, Asia-Pacific, South America, and Middle East & Africa.
Major players in the global industrial metaverse market are Microsoft Corporation, Siemens AG, PTC Inc, NVIDIA Corporation, HTC Corporation, Dassault Systemes SE, Magic Leap, Inc., Swanson Analysis Systems Inc., Bentley Systems, Incorporated, and Unity Software Inc.
In this report, global Industrial Metaverse market has been segmented into following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
(Note: The companies list can be customized based on the client requirements)