스트래티스틱스 MRC에 따르면 2024년 글로벌 제조 분야의 인공 지능 시장 규모는 45억 9,000만 달러이며 예측 기간 동안 45.6%의 연평균 성장률로 2030년에는 228억 6,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 제조 분야의 인공지능(AI)은 생산 프로세스를 최적화하고 효율성을 개선하며 비용을 절감하기 위해 고급 알고리즘과 머신러닝 모델을 사용하는 것을 말합니다. AI는 예측 유지보수, 품질 관리, 공급망 관리, 로봇 자동화와 같은 분야를 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 시스템은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석함으로써 제조업체가 비효율성을 파악하고 장비 고장을 예측하며 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
Capgemini의 2019년 보고서에 따르면, 유럽 제조업체들이 AI 기술 도입을 선도하고 있으며, 독일이 도입률 1위를 차지하고 있습니다.
시장 역학:
동인:
인더스트리 4.0의 도입
인더스트리 4.0은 고도로 상호 연결된 지능형 생산 시스템을 구축하기 위해 AI, 사물 인터넷(IoT), 로봇 공학 및 빅 데이터의 사용을 강조합니다. AI는 실시간 모니터링, 예측 유지보수, 프로세스 최적화를 가능하게 하여 효율성을 높이고 다운타임을 줄입니다. 제조업체가 스마트 팩토리와 디지털화로 전환함에 따라 의사 결정을 자동화하고 제품 품질을 개선하며 운영 유연성을 확보하는 데 AI가 필수적인 요소가 되어 제조 시장에서 AI의 전반적인 성장을 주도하고 있습니다.
제약:
데이터 프라이버시 및 보안 문제
제조 분야의 인공지능(AI)에서 데이터 프라이버시 및 보안 문제는 AI 시스템이 기계, 프로세스, 네트워크의 방대한 양의 민감한 데이터에 의존하기 때문에 발생합니다. 이러한 데이터는 종종 연결된 환경에서 저장 및 처리되기 때문에 사이버 공격, 무단 액세스 및 침해에 취약합니다. 이러한 위험으로 인해 일부 제조업체는 잠재적인 데이터 취약성에 대해 신중을 기하기 때문에 AI 솔루션 도입을 주저하여 제조 시장에서 AI의 성장을 저해할 수 있습니다.
기회:
자동화에 대한 수요 증가
AI 기반 자동화는 사람의 개입을 줄이고 운영을 간소화하며 오류를 최소화하여 비용 절감과 생산성 향상으로 이어집니다. 제조업체들은 로봇 자동화, 예측 유지보수, 품질 관리와 같은 작업에 AI를 도입하여 속도와 정확성을 향상시키고 있습니다. 또한 자동화는 기술 격차를 메우고 반복적인 작업을 처리함으로써 노동력 부족 문제를 해결합니다. 업계에서 생산량을 늘리고 경쟁력을 유지하기 위해 AI 기반 자동화에 대한 수요가 계속 증가하면서 시장 성장에 박차를 가하고 있습니다.
위협:
높은 구현 비용
제조 분야의 AI는 센서, 데이터 처리 시스템, 머신러닝 알고리즘을 포함한 고급 하드웨어, 소프트웨어, 전문 인프라가 필요하기 때문에 구현 비용이 높습니다. 또한 기존 레거시 시스템과 AI를 통합하려면 상당한 커스터마이징과 시간, 숙련된 인력이 필요하므로 비용이 더욱 증가합니다. 이러한 초기 비용과 지속적인 유지보수 및 업데이트는 특히 중소기업(SME)에게 재정적 장벽으로 작용합니다.
코로나19의 영향
코로나19 팬데믹으로 인해 기업들이 공급망 중단, 노동력 부족, 운영상의 어려움을 극복하기 위해 노력하면서 제조업에서 인공 지능 도입이 가속화되었습니다. 생산 효율성을 유지하고 변동하는 시장 상황에 적응하기 위해 AI 기반 자동화, 예측 유지보수, 수요 예측이 중요해졌습니다. 그러나 경제 불확실성과 자본 지출 감소로 인해 초기 투자는 둔화되었습니다. 그럼에도 불구하고 제조업의 회복력, 유연성, 운영 효율성 향상을 위한 AI 솔루션에 대한 관심이 증가하면서 장기적인 영향은 긍정적이었습니다.
공급망 관리 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
공급망 관리 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 제조 분야의 인공 지능(AI)은 운영을 최적화하고 수요 예측을 강화하며 재고 관리를 개선함으로써 공급망 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 기반 시스템은 대규모 데이터 세트를 분석하여 수요 패턴을 예측하고, 공급망 중단을 감지하며, 물류를 간소화합니다. 예측 분석을 통해 제조업체는 과잉 재고를 줄이고 품절을 방지할 수 있으며, AI 기반 자동화는 일정 관리와 리소스 할당에 도움을 줍니다.
전자 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
전자 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 전자 제품 제조의 인공 지능 (AI)은 결함 감지, 예측 유지 보수 및 품질 관리와 같은 작업을 자동화하여 효율성과 정밀도를 향상시킵니다. AI 기반 컴퓨터 비전 시스템은 실시간 검사를 가능하게 하여 제품 품질을 높이고 인적 오류를 줄입니다. 머신러닝 알고리즘은 생산 공정을 최적화하여 다운타임과 낭비를 최소화합니다. 또한 AI는 공급망 최적화와 재고 관리를 지원하여 운영 유연성을 향상시킵니다.
점유율이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 강력한 산업 발전, 자동화를 촉진하는 정부 이니셔티브, 스마트 팩토리의 부상으로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 한국과 같은 국가들은 생산 효율성을 높이기 위해 로봇 공학, 머신 러닝, 예측 분석에 상당한 투자를 하며 AI 도입을 선도하고 있습니다. 아시아 태평양 지역의 탄탄한 제조업 부문은 기술 발전과 생산성 향상 및 비용 절감에 대한 수요 증가와 결합하여 아시아 태평양 지역을 AI 기반 산업 혁신의 핵심 허브로 자리매김하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
북미는 첨단 기술 도입, 스마트 제조에 대한 관심, 디지털 트랜스포메이션에 대한 추진에 힘입어 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 미국은 제조업체들이 예측 유지보수, 품질 관리 및 프로세스 최적화를 위해 AI를 활용하면서 선두를 달리고 있습니다. 이 지역의 고도로 발달된 산업 부문과 자동화 및 머신러닝에 대한 투자는 효율성과 혁신의 증대를 지원합니다. 로봇 공학 및 데이터 분석 분야의 AI 기반 솔루션은 북미 제조업체의 생산성 향상, 운영 비용 절감, 글로벌 시장에서의 경쟁력 강화에 도움을 주고 있습니다.
주요 개발 사항:
2024년 6월, 샌드빅은 마이크로소프트와 제휴하여 제조 소프트웨어인 ‘제조 코파일럿’에 AI를 도입했습니다. 이를 통해 고객들은 연중무휴 24시간 지능형 고객 지원을 통해 보다 간편하고 접근하기 쉬운 경험을 할 수 있습니다. 코파일럿은 실시간 업데이트를 제공하고 정보에 입각한 선택을 가능하게 합니다. 이는 고객 경험을 향상시키기 위한 AI 로드맵의 첫 번째 단계입니다.
2024년 4월, Microsoft는 클라우드에서 공장 현장에 이르는 새로운 산업용 AI 혁신을 발표했습니다. 이러한 AI 중심의 변화로 인해 많은 조직이 비즈니스 모델을 근본적으로 바꾸고 서로 다른 데이터 자산과 레거시 제품의 데이터 사일로, 공급망 가시성 문제, 인력 부족, 직원 숙련도 향상 필요성과 같은 업계 전반의 문제를 해결하는 방법을 재평가하고 있습니다.
다루는 구성 요소
– 하드웨어
– 소프트웨어
– 서비스
지원되는 배포 모드
– 온프레미스
– 클라우드
지원 기술
– 머신 러닝(ML)
– 자연어 처리(NLP)
– 컴퓨터 비전
– 컨텍스트 인식 컴퓨팅
– 딥 러닝
– 기타 기술
지원되는 애플리케이션
– 예측 유지보수
– 기계 검사
– 품질 관리
– 생산 계획
– 재고 최적화
– 공급망 관리
– 수율 최적화
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 자동차
– 전자 제품
– 에너지 및 전력
– 제약
– 화학
– 식음료
– 항공우주 및 방위
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 구성 요소 별 제조 시장의 글로벌 인공 지능
5.1 소개
5.2 하드웨어
5.2.1 프로세서
5.2.2 메모리 장치
5.2.3 네트워크 구성 요소
5.3 소프트웨어
5.3.1 인공 지능 플랫폼
5.3.2 컴퓨터 비전 도구
5.4 서비스
5.4.1 관리형 서비스
5.4.2 전문 서비스
6 배포 모드별 제조 시장의 글로벌 인공 지능
6.1 소개
6.2 온 프레미스
6.3 클라우드
7 기술 별 제조 시장의 글로벌 인공 지능
7.1 소개
7.2 기계 학습 (ML)
7.3 자연어 처리 (NLP)
7.4 컴퓨터 비전
7.5 상황 인식 컴퓨팅
7.6 딥 러닝
7.7 기타 기술
8 애플리케이션 별 제조 시장의 글로벌 인공 지능
8.1 소개
8.2 예측 유지 보수
8.3 기계 검사
8.4 품질 관리
8.5 생산 계획
8.6 재고 최적화
8.7 공급망 관리
8.8 수율 최적화
8.9 기타 애플리케이션
9 최종 사용자 별 제조 시장의 글로벌 인공 지능
9.1 소개
9.2 자동차
9.3 전자 제품
9.4 에너지 및 전력
9.5 제약
9.6 화학
9.7 식음료
9.8 항공 우주 및 방위
9.9 기타 최종 사용자
10 지역별 제조 시장의 글로벌 인공 지능
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
