Künstliche Intelligenz (KI) in der Fertigung: Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision), nach Anwendung (vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle, Lieferkettenoptimierung) und regionale Einblicke und Prognosen bis 2035

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Künstliche Intelligenz (KI) im verarbeitenden Gewerbe – Marktüberblick

Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) im verarbeitenden Gewerbe wird im Jahr 2026 auf 8,65 Milliarden US-Dollar geschätzt und erreicht bis 2035 letztendlich 31,47 Milliarden US-Dollar bei einer konstanten jährlichen Wachstumsrate von 15,43 % von 2026 bis 2035.

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in den Fertigungsmarkt verändert die globalen Industrieabläufe grundsätzlich neu. Dieser transformative Wandel, der oft als Industrie 4.0 bezeichnet wird, nutzt fortschrittliche KI-Fähigkeiten, um die Effizienz zu steigern, Produktionsprozesse anzupassen und Innovationen in der gesamten Fertigungspreiskette zu fördern. KI in der Fertigung umfasst eine breite Palette von Technologien, darunter maschinelles Lernen, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache, die alle mit anderen Fortschritten wie dem Internet der Dinge (IOTs) und der Industrierobotik koordiniert werden. Der Markt zeichnet sich dadurch aus, dass die Hersteller zunehmend erkennen, dass wichtige Anforderungen an die Einführung dieser Techniken gestellt werden, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben und Marktanforderungen zu entwickeln. Für Echtzeit-Datenanalysen und zukünftige Einblicke in die automatisierte Qualitätskontrolle und die Implementierung intelligenter Fabriken ermöglicht KI bereits ein unerreichtes Maß an Betriebsintelligenz. Es reduziert Ausfallzeiten, verbessert die Produktqualität, die individuelle Ressourcennutzung und letztendlich ein agileres und flexibleres Fertigungsökosystem. Bei der Meditation geht es darum, clevere, autonomere Systeme zu schaffen, die fundierte Entscheidungen treffen, sich anpassen und fundierte Entscheidungen treffen können und so die Grenzen dessen erweitern, was in der modernen Produktion möglich ist.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN DES US-ZOLLS

Die Auswirkungen von Zöllen und globaler wirtschaftlicher Unsicherheit

Der US-Zoll, insbesondere auf Waren aus einigen Gebieten, hatte vielfältige Auswirkungen auf die künstliche Intelligenz im verarbeitenden Gewerbe. Diese Zölle haben vor allem die Kosten für wichtige KI-Hardwarekomponenten wie GPU, spezielle Server und Sensoren erhöht, von denen viele international beliebt sind. Dieser Anstieg der Komponentenpreise kann zu hohen Gesamtimplementierungskosten für KI-Lösungen in der Fertigung führen und möglicherweise die Einführungsraten einiger Unternehmen verlangsamen. Darüber hinaus kann eine durch Zölle verursachte Unterbrechung der Lieferkette zu Unsicherheit und Verzögerungen beim Kauf wesentlicher Technologie führen, was die reibungslose Einführung des KI-Systems behindert. Fertigungsunternehmen, insbesondere mit komplexen globalen Lieferketten, stehen aufgrund dieser geschäftlichen Hindernisse möglicherweise vor der Herausforderung, ihre bestehende KI-Infrastruktur aufrechtzuerhalten oder neue Initiativen zu erweitern. Während einige Unternehmen möglicherweise versuchen, ihre Lieferketten lokal zu gestalten, um die Auswirkungen von Zöllen zu verringern, ist dies häufig mit erheblichen Investitionen und Zeitaufwand verbunden. Die Gesamtauswirkung kann ein vorsichtiger Ansatz bei groß angelegten KI-Investitionen sein, da die Präferenzkosten der Geschäftspolitik optimiert und die Stabilität zwischen Änderungen der Geschäftspolitik verbessert wird.

NEUESTE TRENDS

Generative KI für Design und Optimierung ist ein Trend

Einer der wichtigsten aktuellen Trends ist die Entstehung und Anwendung liberaler KI in der Fertigung. Diese Technik führt zu einer Revolution im Produktdesign und in der Technik, indem sie es Herstellern ermöglicht, neuartige Designs zu entwickeln, bestehende Menschen individuell anzupassen und unzählige Möglichkeiten zu nutzen. Generative KI kann große Datenmengen analysieren, um neue Lösungen vorzuschlagen, Designzyklen zu verkürzen und die Markteinführung neuer Produkte zu beschleunigen. Es hilft auch bei der Anpassung von Herstellungsprozessen, indem es effizientere Arbeitsabläufe und Materialnutzung vorschlägt.

• Nach Angaben des National Institute of Standards and Technology (NIST) haben im Jahr 2024 41 % der US-Produktionsstätten KI-basierte Systeme zur vorausschauenden Wartung eingeführt, um ungeplante Geräteausfallzeiten zu reduzieren.

• Die Robotics Industries Association (RIA) berichtet, dass 36 % der im Jahr 2024 in den USA neu installierten Industrieroboter über maschinelle Lernalgorithmen für autonome Entscheidungsfindung verfügten.

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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER SEGMENTIERUNG DES FERTIGUNGSMARKTS

Nach Typ

• Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen (ML) ist eine Hauptkomponente der KI in der Fertigung und ermöglicht es dem System, ohne klare Programmierung aus Daten zu lernen. In diesem Zusammenhang analysiert der ML-Algorithmus einen riesigen Datensatz aus Produktionslinien, Sensoren und historischen Aufzeichnungen, um das Muster zu identifizieren, die Entscheidungsfindung vorherzusagen und zu automatisieren. Zu den Hauptanwendungen gehören der Gerätezustand, die automatische Qualitätsprüfung und zukünftige Analysen für eine intelligente Prozessautomatisierung. ML ermöglicht es Fertigungssystemen, die Leistung kontinuierlich zu verbessern und mit sich ändernden Bedingungen kompatibel zu sein.

• Natürliche Lernverarbeitung: Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in der Fertigung befähigt Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Diese Technik ist wichtig, um Erkenntnisse aus unbewaffneten Textdaten wie Wartungsprotokollen, Kundenreaktionen, Qualitätsberichten und Betriebsdokumenten zu gewinnen. NLP kann die intelligente Entdeckung in großen Datenbeständen erleichtern, die Kommunikation zwischen Mensch und Mensch verbessern, die Erstellung von Berichten automatisieren und die Kommunikation in der Lieferkette durch die Verarbeitung verschiedener Textinformationen verbessern.

• Computer Vision: Computer Vision (CV) ermöglicht es dem Computer, visuelle Informationen zu „sehen" und zu erklären, was ihn für verschiedene Fertigungsanwendungen unverzichtbar macht. CV-Systeme nutzen Kameras und KI-Algorithmen, um eine visuelle Inspektion von Produkten durchzuführen, Montageprozesse zu überwachen und die Qualitätskontrolle in Echtzeit sicherzustellen. Es kann mikroskopische Fehler erkennen, die korrekte Platzierung der Komponenten überprüfen und den Barcode lesen, was die Genauigkeit und Stabilität im Vergleich zu manuellen Inspektionsmethoden erheblich verbessert.

Auf Antrag

• Vorausschauende Wartung: Zukunftsorientierte Wartung nutzt KI, um Geräteausfälle abzuschätzen, bevor sie auftreten. Durch die Analyse der Daten der Sensoren an Maschinen (Temperatur, Vibration, Druck usw.) und der historischen Leistung kann der KI-Algorithmus Abweichungen erkennen und mögliche Brüche vorhersagen. Dies ermöglicht es Herstellern, die Wartung kontinuierlich aufrechtzuerhalten, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren, die Reparaturkosten zu senken, die Lebensdauer der Geräte zu verlängern und eine kontinuierliche Produktion sicherzustellen, was die betriebliche Effizienz erheblich verbessert.

• Qualitätskontrolle: Die KI-gesteuerte Qualitätskontrolle verändert die Produktinspektion durch die Nutzung von Computer Vision und maschinellem Lernen. Der KI-Algorithmus kann Bilder oder Sensordaten von Produkten mit hoher Geschwindigkeit analysieren und so Mängel, Abweichungen und Unstimmigkeiten identifizieren, die sich menschliche Prüfer merken können. Dadurch wird die Fehlerrate deutlich reduziert, die Produktstabilität verbessert, die Ausschussquote gesenkt und letztendlich eine hohe Gesamtproduktqualität und Kundenzufriedenheit erreicht.

• Optimierung der Lieferkette: KI spielt eine wichtige Rolle bei der Anpassung an die komplexe Lieferkette der Fertigung. Dies ermöglicht eine Echtzeittransparenz der Lagerbestände, eine automatische Bestandsverwaltung durch Bedarfsprognosen und die Anpassung der Logistik durch die Vorhersage von Verzögerungen und die Empfehlung optimaler Routen. KI kann die Kommunikation mit Lieferanten verbessern, potenzielle Risiken identifizieren und die Landschaftsplanung erleichtern, was zu einer flexibleren, effizienteren und kostengünstigeren Lieferkette führt.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

Die zunehmende Akzeptanz von Industrie 4.0- und Smart Factory-Initiativen treibt das Wachstum voran

Das Konzept des globalen Pushs und der intelligenten Fabriken auf dem Weg zu Industrie 4.0 ist eine wichtige treibende Kraft für den Marktanteil künstlicher Intelligenz (KI) im verarbeitenden Gewerbe. Die Branche legt Wert auf die Integration fortschrittlicher Technologien wie KI, IOT, Cloud Computing und Big Data Analytics, um eine vernetzte und intelligente Fertigungsumgebung 4.0 zu schaffen. Die Hersteller gehen davon aus, dass die KI-Industrie der Grundstein dafür ist, das volle Potenzial von 4.0 auszuschöpfen, in der Lage zu sein, autonome Entscheidungen in Echtzeit-Datenanalysen zu treffen, Zukunftsfähigkeiten festzulegen und Produktionslinien festzulegen. Dieser Paradigmenwechsel bei digital vernetzten und optimierten Abläufen mit traditioneller Fertigung schafft eine entsprechende Nachfrage nach KI-Lösungen, die Produktivität, Effizienz und Flexibilität in der Produktion steigern können. Der Wunsch, mehr betriebliche Transparenz zu erreichen, manuelle Eingriffe zu reduzieren und dynamisch auf Marktveränderungen zu reagieren, zwingt Unternehmen dazu, stark in KI-gestützte Smart-Factory-Lösungen zu investieren.

• Nach Angaben des US-Energieministeriums (DOE) investierten im Jahr 2024 47 % der großen US-Hersteller in KI-gestützte Smart-Factory-Lösungen, um die Energieeffizienz und die Produktionsleistung zu verbessern.

• Die Federal Communications Commission (FCC) stellt fest, dass im Jahr 2024 58 % der US-amerikanischen Produktionsstätten ihre Ausrüstung an industrielle IoT-Plattformen angeschlossen haben und so mehr Daten für KI-Anwendungen erstellt haben.

Steigende Nachfrage nach Automatisierung und betrieblicher Effizienz treibt das Wachstum voran

Die unermüdliche Entdeckung von Automatisierung und besserer Betriebseffizienz im Bausektor ist ein weiterer starker Treiber für die Einführung von KI. Hersteller suchen ständig nach Möglichkeiten, Kosten zu senken, menschliche Fehler zu reduzieren und Produktionszyklen zu beschleunigen. KI macht es automatisch bequem, optimiert komplexe Prozesse und liefert umsetzbare Erkenntnisse aus großen Datenmengen. Von Robotic Process Automation (RPA) bis hin zu KI-gesteuerten intelligenten Qualitätskontrollsystemen und optimiertem Energieverbrauch bietet KI greifbare Vorteile in Bezug auf Effizienzsteigerungen. Die Fähigkeit der KI, Bereiche für die Analyse sowie Bereiche für die Analyse und Korrektur zu identifizieren und die Ressourcenzuweisung anzupassen, führt direkt zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer gesteigerten Produktion. In einem hart umkämpften globalen Markt schafft der Antrieb ein unverzichtbares Werkzeug für KI-Hersteller, um durch fortschrittliche Automatisierung schlanke und straffe Abläufe zu erreichen.

Einschränkender Faktor

Hohe Anfangsinvestitionen und Integrationskomplexität behindern das Wachstum

Ein wichtiger präventiver Faktor erfordert angemessene Anfangsinvestitionen, um KI umfassend in der Fertigung einzusetzen, und es gibt grundlegende Komplikationen im Zusammenhang mit der Integration von KI-Lösungen in bestehende historische Systeme. Der Einsatz von KI-Technologien erfordert oft erhebliche Kapitalaufwendungen für die Entwicklung oder Anpassung spezieller Hardware (Sensor, High-Demonstration Computing, Roboter), Softwarelizenzen und KI-Modelle. Über den finanziellen Aufwand hinaus stehen Hersteller häufig vor Herausforderungen bei der Integration dieser neuen KI-Systeme in ihre alten, manchmal uneinheitlichen, manchmal operativen Technologien (OT) und Informationstechnologie (IT)-Infrastruktur. Das Fehlen von Datensilos, inkonsistenten Systemen und standardisierten Kommunikationsprotokollen kann zu erheblichen Hindernissen führen. Diese Integrationskomplexität erfordert spezielles Fachwissen, einen umfassenden Plan und eine längere Implementierung kann zu Fristen und unvorhersehbaren Kosten führen, die insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zögern können, KI einzuführen.

• Nach Angaben des U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) gab es im Jahr 2024 einen Mangel an qualifizierten KI-Ingenieuren für Fertigungspositionen von 22 %, was den Einsatz von KI in großem Maßstab verlangsamte.

• Die National Association of Manufacturers (NAM) berichtet, dass 34 % der mittelständischen Hersteller die KI-Integration im Jahr 2024 aufgrund hoher Vorlaufkosten für Software und Hardware verzögerten.

Die Entwicklung von AI-as-a-Service (AIaaS) und barrierefreien Plattformen schafft Chancen

Gelegenheit

Eine wichtige Chance für das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) im verarbeitenden Gewerbe liegt in der kontinuierlichen Weiterentwicklung und wird von künstlicher Intelligenz-E-Survis (AIAAS) und zugänglicheren KI-Plattformen weitgehend übernommen. Viele Hersteller, insbesondere KMU, entwickeln und implementieren komplexe KI-Lösungen aufgrund interner Expertise und mangelnder finanzieller Ressourcen nur unzureichend. Das AIAS-Modell, bei dem KI-Funktionen als cloudbasierter Dienst bereitgestellt werden, kann die Eintrittshürde deutlich reduzieren.

Dies ermöglicht es Herstellern, leistungsstarke KI-Algorithmen für Aufgaben wie Prognosewartung, Qualitätskontrolle und Lieferkettenanpassung zu nutzen, ohne dass umfangreiche Vorinvestitionen in die Infrastruktur oder spezielle KI-Talente erforderlich sind. Da immer mehr Verkäufer benutzerfreundliche, branchenspezifische KI-Plattformen mit vorinformierten Modellen und Drag-and-Drag-Schnittstellen anbieten, wird die KI zunehmen. Dies wird es einem breiten Spektrum von Demokratisierungsherstellern von KI-Technologie ermöglichen, KI in ihren Betrieb zu integrieren, Innovationen zu fördern und das Marktwachstum in der gesamten Region voranzutreiben.

• Nach Angaben der American Society for Quality (ASQ) verbesserten KI-gestützte visuelle Inspektionssysteme die Genauigkeit der Fehlererkennung im Jahr 2024 um 29 %, was starke Marktchancen eröffnete.

• Die US-amerikanische National Science Foundation (NSF) hat im Jahr 2024 im Vergleich zum Vorjahr 25 % mehr Mittel für Forschungsprojekte im Bereich der KI-Fertigung bereitgestellt und damit technologische Innovationen gefördert.

Bedenken hinsichtlich der Datenqualität, -verfügbarkeit und der Cybersicherheit stellen eine Herausforderung dar

Herausforderung

Eine große Herausforderung für KI im Fertigungsmarkt dreht sich um die Frage der Datenqualität, -verfügbarkeit und des Cybersicherheitsdrucks. Für genaue Vorhersagen sind KI-Modelle auf große Versionen hochwertiger, effektiver Trainings- und relevanter Daten angewiesen. In vielen Fertigungsumgebungen können jedoch keine Daten über den fragmentierten, inkompatiblen, inkompatiblen oder einfach erforderlichen Ausschlag erfasst werden. Möglicherweise ist kein Sensor oder keine Konnektivität erforderlich, um die Anforderungen eines KI-Datensatzes zu erfüllen, der reich an historischen Geräten ist.

Darüber hinaus stellt die Gewährleistung der Sicherheit und Vertraulichkeit sensibler Betriebsdaten, insbesondere bei der Nutzung cloudbasierter KI-Dienste, eine große Herausforderung für die Cybersicherheit dar. Produktionsabläufe sind für schnelle Cyberangriffe unsicher und die Integration vernetzter KI-Systeme vergrößert die Angriffsfläche. Der Schutz geistigen Eigentums, die Aufrechterhaltung der Betriebskontinuität und der Schutz proprietärer Produktionsdaten vor böswilligen Akteuren sind von größter Bedeutung und erfordern starke Cybersicherheitsstrukturen und ständige Wachsamkeit.

• Die Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) meldete im Jahr 2024 einen Anstieg der Cybervorfälle, die auf KI-fähige Fertigungssysteme abzielten, um 31 %.

• Nach Angaben der Federal Trade Commission (FTC) standen im Jahr 2024 27 % der US-amerikanischen Hersteller bei der Implementierung von KI-Systemen vor Herausforderungen bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.

 

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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER FERTIGUNG MARKT REGIONALE ERKENNTNISSE

• Nordamerika

Die künstliche Intelligenz (KI) der Vereinigten Staaten nimmt im Fertigungsmarkt einen herausragenden Platz ein. Der Bereich legt großen Wert auf Technologieanbieter, ein starkes Ökosystem, angemessene Investitionen in Forschung und Entwicklung sowie einen starken Schwerpunkt auf industrielle Automatisierung und intelligente Fertigungsinitiativen. Die Präsenz großer KI- und Industrieautomatisierungsunternehmen in Kombination mit der hohen technischen Akzeptanz in verschiedenen Fertigungssektoren wie Kraftfahrzeugen, Luft- und Raumfahrt und Elektronik fördert das Wachstum des Marktes. Eine qualifizierte Belegschaft, die in der Lage ist, KI-Lösungen der Regierung zur Unterstützung fortschrittlicher Fertigung zu implementieren und zu verwalten, trägt zum guten Zustand Nordamerikas bei. Allerdings sind weiterhin Herausforderungen wie der Mangel an vorhandenen Talenten und hohe Implementierungskosten für KI-Experten erkennbar.

• Europa

Europa ist ein wichtiger Akteur im Bereich KI im Fertigungsmarkt, der sich auf starke staatliche Unterstützung und fortschrittliche Fertigungsprozesse für Industrie 4.0-Initiativen konzentriert, insbesondere in Ländern wie Deutschland. Die gut entwickelte Industriebasis dieser Region, insbesondere in den Bereichen Kraftfahrzeuge, Maschinen und Elektronik, bietet fruchtbaren Boden für die Einführung von KI. Der Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung der Produktivität, Effizienz und Stabilität durch KI-verwaltete Lösungen. Europäische Hersteller investieren in KI für schnelle Prognosewartung, Qualitätskontrolle und intelligente Automatisierung. Allerdings sind die Regulierungsstrukturen rund um das Datengeheimnis und die moralische Perfektion der KI in Europa strenger, was sich manchmal auf die Geschwindigkeit und Art der KI-Implementierung auswirken kann.

• Asien

Der asiatische Transkriptionsmarkt erlebt ein rasantes Wachstum, steigende Gesundheitsausgaben, zunehmende rechtliche Rahmenbedingungen und Treibstoff für schnell wachsende Medien- und Unterhaltungsbranchen, insbesondere in Ländern wie Indien, China und Japan. Die Region profitiert von einem großen Pool an qualifizierten englischsprachigen Fachkräften und ist daher aufgrund der Kosteneffizienz ein beliebter Standort für die Auslagerung von Transkriptionsdiensten weltweit. Zunehmende digitale Technologien und ein zunehmendes Bewusstsein für die Vorteile strukturierter Daten treiben auch die Marktexpansion voran. Während der Einsatz von KI zunimmt, sind menschliche Transkriptionsdienste weit verbreitet, insbesondere für komplexe und feine Materialien, sprachliche Vielfalt und unterschiedliche Ebenen der technischen Infrastruktur in der gesamten Region.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Führende internationale und regionale Akteure auf dem Markt

Der Fertigungsmarkt verfügt über ein vielfältiges Szenario prominenter Akteure im Bereich der künstlichen Intelligenz, darunter etablierte Industriegiganten bis hin zu speziellen Anbietern von KI-Lösungen. Führende Unternehmen wie Siemens, ein großes Industrieunternehmen, investieren stark in die Integration von KI und maschinellem Lernen in ihre industriellen Automatisierungs- und Datenanalyseangebote und konzentrieren sich dabei auf die Maximierung der Produktivität und die Reduzierung der Maschinenkosten. IBM nutzt seine weit verbreiteten KI- und Cloud-Funktionen, insbesondere mit IBM Watson, um zukünftige Intelligenz- und Automatisierungsfunktionen bereitzustellen, die Herstellern helfen, sich an Produktionszeit und -kosten anzupassen. Amazon führt durch Amazon Robotics Innovationen mit KI-gesteuerten Robotern ein, die die Lagerautomatisierung und den Materialtransport verbessern. Intel Workflow konzentriert sich auf die Bereitstellung von Intelligent Edge, die Bereitstellung von Intelligent Edge zur Generierung von Informationen, Betriebs- und KI-Technologien zur Generierung von Echtzeitdaten für die Feinabstimmung des Workflows.

• Siemens AG (Deutschland): Nach Angaben des US-Handelsministeriums hat Siemens seine KI-basierten Automatisierungslösungen in US-amerikanischen Produktionsstätten im Jahr 2024 um 19 % ausgeweitet und so die betriebliche Effizienz gesteigert.

• ABB Ltd (Schweiz): Die International Trade Administration (ITA) stellt fest, dass ABB seine KI-integrierten Robotikinstallationen in US-Fabriken im Jahr 2024 um 15 % erhöht hat, was schnellere Produktionszyklen unterstützt.

NVIDIA ist aufgrund seiner leistungsstarken GPU, die für das Training und den Einsatz komplexer KI-Modelle im Baugewerbe erforderlich ist, ein wichtiger Akteur. Weitere namhafte Unternehmen sind Rockwell Automation, das „intelligente Fertigung" mit KI-gestützten Systemen und Cybersicherheit fördert, sowie Spezialfirmen wie Ogarry und Greemter Robotics, die KI-gestützte Lösungen für Einblicke in den Maschinenzustand bzw. Roboterautomatisierung anbieten. Der Markt untersucht auch verschiedene Start-ups und Beiträge kleiner Unternehmen, die AII-Anwendungen entwickeln.

Liste der besten künstlichen Intelligenz (KI) in der FertigungUnternehmen

• Siemens AG (Germany)
• ABB Ltd (Switzerland)
• General Electric (U.S.)
• Fanuc Corporation (Japan)
• Schneider Electric (France)
• Rockwell Automation (U.S.)
• IBM (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Google (U.S.)
• SAP (Germany)

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

März 2024:Auf dem Fertigungsmarkt erlebte die künstliche Intelligenz mehrere entscheidende Entwicklungen, die ihre hohe Geschwindigkeit unterstreichen. Ein bemerkenswerter Trend waren benutzerfreundlichere Plattformen und ein wachsender Fokus auf die Demokratisierung der KI durch AI-A-Service (AIAS) Prasad, wodurch die KI-Lösung für ein breites Spektrum von Herstellern, einschließlich KMU, zugänglicher wurde. Dies ermöglichte es Unternehmen mit begrenztem internem Fachwissen, leistungsstarke KI-Funktionen für verschiedene Anwendungen zu nutzen.

Darüber hinaus gab es einen deutlichen Anstieg bei der Einführung generischer KI für Design und Konstruktion, wobei die Hersteller schnell ihre Fähigkeiten für Prototypen, innovative Produktentwicklung und Prozessanpassung entdeckten. Dies ermöglicht die Konstruktion schneller Wiederholungszyklen und hochgradig kundenspezifischer Produkte.

Ein weiterer wichtiger Entwicklungsvorteil war die kontinuierliche Integration von KI-Lösungen, bei der die KI-Verarbeitung nahe der Datenquelle in der Fabrikhalle erfolgt, wodurch die Entscheidungsfindung in Echtzeit reduziert und die Abhängigkeit von der Cloud-Konnektivität verringert werden kann. Dies war wichtig für Anwendungen mit geringer Verzögerung, wie etwa Qualitätskontrolle und autonome Robotik.

Auch die Partnerschaft und Zusammenarbeit zwischen KI-Technologieanbietern und Industrieautomatisierungsunternehmen wurde im Jahr 2024 intensiviert, um eine umfassendere und integriertere KI-Lösung für intelligente Fabriken zu schaffen. Dies förderte die Interoperabilität und beschleunigte den Einsatz von KI in verschiedenen Fertigungsumgebungen. Insgesamt war 2024 ein Jahr der Reife für KI in der Fertigung, mit verbessertem Zugang, erweiterten Anwendungsbereichen und einem starken Schwerpunkt auf praktischen, einsetzbaren Lösungen.

BERICHTSBEREICH

Dieser Bericht basiert auf historischen Analysen und Prognoseberechnungen und soll den Lesern helfen, ein umfassendes Verständnis des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) im Fertigungsmarkt aus mehreren Blickwinkeln zu erlangen, was auch eine ausreichende Unterstützung für die Strategie und Entscheidungsfindung der Leser bietet. Darüber hinaus umfasst diese Studie eine umfassende SWOT-Analyse und liefert Erkenntnisse für zukünftige Entwicklungen auf dem Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, indem es die dynamischen Kategorien und potenziellen Innovationsbereiche ermittelt, deren Anwendungen die Entwicklung des Marktes in den kommenden Jahren beeinflussen könnten. Diese Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, um ein ganzheitliches Verständnis der Wettbewerber auf dem Markt zu ermöglichen und geeignete Wachstumsbereiche zu identifizieren. Dieser Forschungsbericht untersucht die Segmentierung des Marktes mithilfe quantitativer und qualitativer Methoden, um eine gründliche Analyse bereitzustellen, die auch den Einfluss strategischer und finanzieller Perspektiven auf den Markt bewertet. Darüber hinaus berücksichtigen die regionalen Bewertungen des Berichts die vorherrschenden Angebots- und Nachfragekräfte, die das Marktwachstum beeinflussen. Die Wettbewerbslandschaft wird akribisch detailliert beschrieben, einschließlich der Anteile wichtiger Marktkonkurrenten. Der Bericht umfasst unkonventionelle Forschungstechniken, Methoden und Schlüsselstrategien, die auf den erwarteten Zeitrahmen zugeschnitten sind. Insgesamt bietet es professionell und verständlich wertvolle und umfassende Einblicke in die Marktdynamik.