制造业中的人工智能 (AI) 市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（机器学习、自然语言处理、计算机视觉）、按应用（预测性维护、质量控制、供应链优化）以及到 2035 年的区域见解和预测

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制造业中的人工智能 (AI) 市场概览

制造业市场中的人工智能（ai）预计到 2026 年价值 86.5 亿美元，到 2035 年最终达到 314.7 亿美元，2026 年至 2035 年复合年增长率稳定在 15.43%。

人工智能（AI）融入制造业市场基本上正在重塑全球工业运营。这种变革通常被称为工业 4.0，它利用先进的人工智能能力来提高效率、定制生产流程并促进整个制造价格链的创新。制造业中的人工智能包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理等广泛技术，所有这些技术都与物联网 (IOT) 和工业机器人等其他进步相协调。该市场的特点是制造商越来越认识到采用这些技术以保持市场竞争力并开发市场需求的重要要求。对于实时数据分析以及对自动化质量控制和智能工厂实施的未来洞察，人工智能已经实现了难以达到的操作智能水平。它减少了停机时间，提高了产品质量，定制了资源使用，并最终建立了更加敏捷和灵活的制造生态系统。冥想是关于创建聪明的、更自主的系统，这些系统可以做出明智的决策、适应和明智的决策，从而突破现代生产中可能的极限。

主要发现

美国关税影响

关税和全球经济不确定性的影响

美国的关税，特别是对某些地区的商品征收的关税，对制造业市场的人工智能产生了多方面的影响。主要是，这些关税增加了重要人工智能硬件组件的成本，例如GPU、特殊服务器和传感器，其中许多是国际柑橘。组件价格的上涨可能会导致制造业中人工智能解决方案的总体实施成本较高，可能会降低某些企业的采用率。此外，关税导致的供应链中断可能会导致关键技术购买的不确定性和延迟，从而阻碍人工智能系统的无缝部署。由于这些业务障碍，制造公司，尤其是拥有复杂全球供应链的制造公司，可能在维护现有人工智能基础设施或扩展新计划方面面临挑战。虽然一些公司可能会尝试将供应链本地化以减少关税影响，但这通常需要大量投资和时间。总体影响可能是对大规模人工智能投资采取谨慎态度，因为业务政策偏好成本优化和业务政策变化之间的稳定性。

最新趋势

用于设计和优化的生成式人工智能是一种趋势

最近最重要的趋势之一是自由人工智能在制造业中的出现和应用。这项技术使制造商能够生成新颖的设计、定制现有人员并追寻无数的可能性，从而给产品设计和工程带来革命。生成式人工智能可以分析大量数据以提出新的解决方案、缩短设计周期并加快新产品的上市时间。它还通过建议更高效的工作流程和材料使用来帮助定制制造流程。

• 根据美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的数据，到 2024 年，41% 的美国制造工厂将采用基于人工智能的预测性维护系统，以减少设备意外停机。

• 机器人工业协会 (RIA) 报告称，2024 年美国新安装的工业机器人中有 36% 采用了用于自主决策的机器学习算法。

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制造业市场细分中的人工智能 (AI)

按类型

• 机器学习:机器学习（ML）是制造业人工智能的主要组成部分，使系统能够从数据中学习，而无需明确的编程。在此背景下，机器学习算法分析来自生产线、传感器和历史记录的庞大数据集，以识别模式、预测和自动化决策。主要应用包括设备健康状况、自动质量检测和智能过程自动化的未来分析。机器学习使制造系统能够不断提高性能并适应不断变化的条件。

• 自然学习处理:制造业中的自然语言处理 (NLP) 增强了机器理解、解释和生成人类语言的能力。该技术对于从维护日志、客户响应、质量报告和操作文档等非武装文本数据中提取洞察非常重要。 NLP 可以促进大型数据存储库中的智能发现，可以增加人与人之间的通信，自动化报告生成，并通过处理不同的文本信息来改善供应链通信。

• 计算机视觉:计算机视觉（CV）使计算机能够"看到"并解释视觉信息，使其成为各种制造应用中不可或缺的一部分。 CV系统使用摄像头和人工智能算法对产品进行目视检查、监控装配过程并确保实时质量控制。它可以检测微观缺陷，验证元件放置是否正确，并读取条形码，与手动检查方法相比，显着提高了准确性和稳定性。

按申请

• 预测性维护:未来维护使用人工智能在设备故障发生之前进行预测。通过分析机械传感器的数据（温度、振动、压力等）和历史性能，人工智能算法可以识别差异并预测潜在的破裂。这使得制造商能够持续进行维护保养，减少计划外停机时间，降低维修成本，延长设备的使用寿命，并确保连续生产，显着提高运营效率。

• 质量控制:人工智能驱动的质量控制利用计算机视觉和机器学习改变产品检测。人工智能算法可以高速分析产品的图像或传感器数据，识别人类检查员可以记住的缺陷、偏差和差异。这显着降低了缺陷率，提高了产品稳定性，降低废品率，最终提高整体产品质量和客户满意度。

• 供应链优化:人工智能在适应复杂的制造供应链方面发挥着重要作用。这样可以实现库存水平的实时可见性、通过需求预测进行自动库存管理，并通过预测延误和推荐最佳路线来调整物流。人工智能可以加强与供应商的沟通，识别潜在风险，促进景观规划，从而形成更加灵活、高效和具有成本效益的供应链。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

工业 4.0 和智能工厂计划的不断采用推动了增长

全球推动和智能工厂迈向工业4.0的概念是人工智能（AI）在制造业市场份额的主要驱动力。行业强调融合人工智能、物联网、云计算、大数据分析等先进技术，打造4.0互联智能制造环境。制造商们认为人工智能行业是实现4.0全部潜力的奠基者，能够在实时数据分析、未来陈述能力和生产线方面做出自主决策。传统制造业数字化连接和优化运营的范式变化正在创造对人工智能解决方案的充足需求，这些解决方案可以提高生产的生产力、效率和灵活性。实现更高的运营可见性、减少人工干预以及对市场变化做出动态反应的愿望正迫使企业大力投资人工智能驱动的智能工厂解决方案。

• 根据美国能源部 (DOE) 的数据，到 2024 年，47% 的美国大型制造商将投资支持人工智能的智能工厂解决方案，以提高能源效率和产量。

• 美国联邦通信委员会 (FCC) 指出，到 2024 年，58% 的美国制造工厂将其设备连接到工业物联网平台，为人工智能应用创造更多数据。

对自动化和运营效率不断增长的需求推动了增长

建筑行业对自动化的不懈探索和更高的运营效率是人工智能采用的另一个强大驱动力。制造商不断寻找降低成本、减少人为错误和加快生产周期的方法。人工智能通过自动优化复杂流程并从大量数据中提供可操作的见解，让一切变得更加方便。从机器人流程自动化 (RPA) 到人工智能运行的智能质量控制系统和优化的能源消耗，人工智能在效率提升方面提供了切实的好处。人工智能能够识别需要分析的区域以及识别需要分析和纠正的区域，以及定制资源分配，这可以直接转化为显着的成本节约和产量的提高。在竞争激烈的全球市场中，该驱动器正在为人工智能制造商创建一个不可或缺的工具，以通过先进的自动化实现精益和严格的运营。

制约因素

较高的初始投资和整合复杂性阻碍了增长

一个重要的预防因素需要足够的初始投资才能在制造业中广泛采用人工智能，并且将人工智能解决方案集成到现有的遗产系统中存在潜在的复杂性。应用人工智能技术通常需要大量资本支出来开发或适应特殊硬件（传感器、高演示计算、机器人）、软件许可和人工智能模型。除了财务支出之外，制造商在将这些新的人工智能系统与旧的、有时不平衡、有时运营技术 (OT) 和信息技术 (IT) 基础设施集成方面经常面临挑战。缺乏数据孤岛、不一致的系统和标准化的通信协议可能会造成相当大的障碍。这种集成的复杂性需要专门的专业知识、全面的计划，而长期的实施可能是最后期限和不可预测的成本，这可能会犹豫是否拥抱人工智能，尤其是中小企业（SME）。

• 美国劳工统计局 (BLS) 的数据显示，到 2024 年，从事制造业工作的合格人工智能工程师将短缺 22%，从而减缓大规模人工智能部署。

• 美国制造商协会 (NAM) 报告称，由于前期软件和硬件费用高昂，34% 的中型制造商推迟了 2024 年的人工智能集成。

人工智能即服务（AIaaS）和无障碍平台的发展创造了机会

机会

人工智能（AI）在制造业市场增长中的​​一个重要机遇在于不断发展，并被人工智能电子监视（AIAAS）和更易于访问的人工智能平台广泛采用。许多制造商，尤其是中小企业，由于内部专业知识和财务资源的缺乏，在开发和部署复杂的人工智能解决方案时遇到了困难。 AIAS模式将人工智能能力作为云服务提供，可以显着减少进入障碍。

这使得制造商能够利用强大的人工智能算法来执行预测维护、质量控制和供应链适应等任务，而无需对基础设施或特殊人工智能人才进行大规模的预先投资。由于越来越多的卖家提供用户友好的、行业特定的人工智能平台，具有预先通知的模型和拖拽界面，人工智能将会增加。这将使人工智能技术的广泛民主化制造商能够将人工智能融入其运营中，促进创新并推动整个地区的市场增长。

• 据美国质量协会 (ASQ) 称，人工智能驱动的视觉检测系统到 2024 年将缺陷检测精度提高了 29%，创造了巨大的市场机会。

• 美国国家科学基金会（NSF）2024年向人工智能制造研究项目拨款比上一年增加25%，鼓励技术创新。

数据质量、可用性和网络安全问题带来挑战

挑战

制造业市场中人工智能面临的一个重大挑战围绕着数据质量、可用性和网络安全压力问题。人工智能模型依赖于大版本的高质量、有效的训练和相关数据来进行准确的预测。然而，在许多制造环境中，无法收集关于零散的、不相容的、不相容的或仅仅需要的皮疹的数据。生成富含传统设备的人工智能数据集的需求可能不需要传感器或连接。

此外，确保敏感操作数据的安全和隐私，特别是在使用基于云的人工智能服务时，提出了重要的网络安全挑战。制造运营对于快速网络攻击来说是不安全的，而互连人工智能系统的集成扩大了攻击面。保护知识产权、保持运营连续性以及保护专有生产数据免受恶意行为者的侵害变得至关重要，需要强大的网络安全结构和持续的警惕。

• 网络安全和基础设施安全局 (CISA) 报告称，2024 年针对人工智能制造系统的网络事件增加了 31%。

• 根据美国联邦贸易委员会 (FTC) 的数据，2024 年，27% 的美国制造商在实施人工智能系统时面临数据隐私法规合规挑战。

 

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制造业市场区域洞察中的人工智能 (AI)

• 北美

United States Artificial Intelligence (AI) in Manufacturing Market holds a prominent place.该领域非常重视技术提供商强大的生态系统、充足的研发投资以及工业自动化和智能制造举措。主要人工智能和工业自动化公司的存在，加上汽车、航空航天和电子等各个制造领域的高技术采用率，推动了市场的增长。能够实施和管理支持先进制造业的政府人工智能解决方案的熟练劳动力为北美的主要状况做出了贡献。 However, challenges such as lack of existing talent and high cost of implementation for AI experts can still be seen.

• 欧洲

欧洲是制造业市场人工智能的重要参与者，其重点关注政府对工业4.0倡议的大力支持和先进的制造工艺，尤其是在德国等国家。该地区基础设施完善，尤其是汽车、机械、电子等领域，为人工智能的应用提供了肥沃的土壤。我们非常重视通过人工智能管理的解决方案来提高生产力、效率和稳定性。欧洲制造商正在投资人工智能，以实现快速预测维护、质量控制和智能自动化。然而，欧洲围绕数据保密和人工智能道德完善的监管结构更为严格，这有时会影响人工智能实施的速度和性质。

• 亚洲

亚洲转录市场正在经历快速增长，医疗保健费用不断增加，法律框架不断扩大，并推动了快速增长的媒体和娱乐行业，尤其​​是在印度、中国和日本等国家。该地区拥有大量熟练的英语专业人士，因其成本效益而成为全球外包转录服务的热门目的地。数字技术的不断发展和人们对结构化数据优势的认识不断增强，也正在推动市场扩张。虽然人工智能的采用不断增加，但人工转录服务非常普遍，特别是对于整个地区复杂而精细的材料、语言多样性和不同水平的技术基础设施而言。

主要行业参与者

市场上领先的国际和地区参与者

制造业市场的人工智能领域的参与者多种多样，包括成熟的工业巨头到特殊的人工智能解决方案提供商。像工业巨头西门子这样的领先公司投入巨资将人工智能和机器学习集成到其工业自动化和数据分析产品中，专注于最大限度地提高生产力和降低机械成本。 IBM 利用其广泛的人工智能和云功能，尤其是 IBM Watson，提供未来的智能和自动化设施，帮助制造商适应生产时间和成本。亚马逊通过亚马逊机器人技术，正在利用人工智能操作的机器人进行创新，以提高仓库自动化和物料搬运。英特尔工作流程专注于提供智能边缘，提供智能边缘来生成信息、操作和AI技术来生成实时数据以供工作流程微调。

• 西门子股份公司（德国）:据美国商务部称，2024年，西门子将美国制造工厂基于人工智能的自动化解决方案扩展了19%，提高了运营效率。

• ABB Ltd（瑞士）:国际贸易管理局 (ITA) 指出，ABB 在 2024 年将其在美国工厂的人工智能集成机器人安装量增加了 15%，支持更快的生产周期。

NVIDIA 因其高演示 GPU 而成为重要参与者，而 GPU 是训练和部署构建中的复杂 AI 模型所必需的。其他著名公司包括罗克韦尔自动化（Rockwell Automation），该公司通过人工智能系统和网络安全来促进"智能制造"，以及 Ogarry 和 Greemter Robotics 等特殊公司，分别为机器健康洞察和机器人自动化提供人工智能操作的解决方案。市场还关注推出 AII 应用程序的各种初创公司和小公司的贡献。

制造业顶级人工智能 (Ai) 列表公司

• 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)

重点产业发展

2024 年 3 月:在制造业市场，人工智能出现了几个决定性的发展，体现了其快速发展的特点。一个显着的趋势是更加用户友好的平台，以及通过 AI-A-Service (AIAS) Prasad 日益关注人工智能的民主化，使包括中小企业在内的广泛制造商更容易获得人工智能解决方案。这使得内部专业知识有限的企业能够利用强大的人工智能功能来实现各种应用程序。

此外，在设计和工程中采用通用人工智能的情况显着增加，制造商很快发现了自己的原型、创新产品开发和流程适应的能力。这允许构建快速循环周期和高度定制的产品。

另一个主要的发展优势是人工智能解决方案的持续集成，其中人工智能处理是在工厂车间的数据源附近完成的，这能够减少实时决策并减少对云连接的依赖。这对于低延迟应用（例如质量控制和自主机器人）非常重要。

2024年，人工智能技术提供商与工业自动化企业之间的伙伴关系与合作也得到加强，旨在为智能工厂打造更加全面、一体化的人工智能解决方案。这促进了互操作性并加速了人工智能在各种制造环境中的部署。总体而言，2024 年标志着制造业人工智能成熟的一年，其访问范围增加，应用领域扩大，并且高度重视实用、可部署的解决方案。

报告范围

本报告基于历史分析和预测计算，旨在帮助读者从多个角度全面了解制造业市场的人工智能（AI），也为读者的战略和决策提供充分的支持。此外，本研究还对 SWOT 进行了全面分析，并为市场的未来发展提供了见解。它通过发现动态类别和潜在创新领域（其应用可能会影响未来几年的发展轨迹）来研究有助于市场增长的各种因素。该分析考虑了近期趋势和历史转折点，提供对市场竞争对手的全面了解并确定有能力增长的领域。本研究报告使用定量和定性方法研究市场细分，提供全面的分析，还评估战略和财务观点对市场的影响。此外，该报告的区域评估考虑了影响市场增长的主导供需力量。竞争格局非常详细，包括重要市场竞争对手的份额。该报告纳入了针对预期时间框架量身定制的非常规研究技术、方法和关键策略。总体而言，它以专业且易于理解的方式提供了对市场动态的有价值且全面的见解。