Dimensione del mercato, quota, crescita e analisi del settore Intelligenza artificiale nel settore manifatturiero, per tipo (PLC, MES, ERP), per applicazione (metallurgia ferrosa, metallurgia non ferrosa, estrazione mineraria, petrolio e gas, chimica) e previsioni regionali fino al 2035

INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL REPORT DEL MERCATO MANIFATTURIERO

La dimensione globale del mercato dell’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero è stimata a 8.437,42 milioni di dollari nel 2026 e si prevede che raggiungerà 28.079,45 milioni di dollari entro il 2035, crescendo a un CAGR del 49,3% dal 2026 al 2035.

Il mercato dell’intelligenza artificiale (AI) nel settore manifatturiero sta assistendo a un rapido aumento, guidato dal nome crescente dell’azienda per automazione, efficienza e analisi predittiva. L'era dell'intelligenza artificiale, che include lo studio dei gadget, la visione del computer e l'elaborazione del linguaggio erboristico, viene sfruttata per ottimizzare i processi di produzione, ridurre i tempi di inattività, abbellire un controllo soddisfacente e facilitare la manutenzione predittiva. Questo mercato è alimentato dall’adozione dell’Industria 4.0, che integra l’intelligenza artificiale con l’Internet delle cose (IoT), la robotica e le grandi statistiche. La funzionalità dell'intelligenza artificiale per la ricerca di quantità incredibili di dati in tempo reale consente ai produttori di fare scelte informate, migliorare il controllo della catena di consegna e aumentare la produttività fondamentale. Tuttavia, condizioni traumatiche quali costi elevati di implementazione, scarsità di professionisti e problemi di privacy statistica dovrebbero evitare la crescita del mercato. Nonostante queste condizioni traumatiche, l’intelligenza artificiale nel mercato manifatturiero è pronta per un massiccio ampliamento, guidato dall’uso di miglioramenti tecnologici e dalla crescente richiesta di risposte produttive intelligenti.

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Impatto del COVID-19: la crescita del mercato è frenata dalla pandemia a causa delle interruzioni della catena di fornitura

La pandemia globale di COVID-19 ha avuto un impatto senza precedenti sull’intelligenza artificiale nel mercato manifatturiero, portando a una domanda inferiore alle attese in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L’improvviso calo della crescita del mercato, seguito da un aumento del CAGR, può essere attribuito alla ripresa del mercato poiché la domanda ritorna ai livelli pre-pandemia.

La pandemia di COVID-19 ha notevolmente limitato la crescita dell’intelligenza artificiale nel mercato manifatturiero, principalmente a causa di interruzioni di notevoli dimensioni della catena di consegna. Mentre le fabbriche dovevano far fronte alla chiusura e alla carenza di personale, l’adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale si impantanava. Le interruzioni della catena di consegna globale hanno portato a ritardi nell’implementazione delle risposte dell’intelligenza artificiale, incidendo sui programmi di produzione e riducendo gli investimenti in nuove tecnologie. Inoltre, l’incertezza economica ha spinto molti produttori a rinviare o ridimensionare i propri progetti di trasformazione virtuale. Nonostante queste situazioni impegnative, la pandemia ha anche evidenziato la necessità di strutture resilienti e automatizzate, posizionando l’intelligenza artificiale per una ripresa più forte della pandemia post-industriale.

ULTIME TENDENZE

"Avanzare l’integrazione dell’automazione nella produzione per stimolare la crescita del mercato"

Gli sviluppi moderni dell’intelligenza artificiale nel mercato manifatturiero riflettono una forte spinta verso una maggiore automazione, protezione predittiva e gestione della qualità in tempo reale. I produttori stanno adottando sempre più gemelli virtuali guidati dall’intelligenza artificiale, che creano repliche virtuali di proprietà corporee per ottimizzare le prestazioni complessive, prevedendo disastri e riducendo i tempi di inattività. L’integrazione dell’intelligenza artificiale con il facet computing sta guadagnando terreno, consentendo l’elaborazione immediata di statistiche in tempo reale sull’offerta, importante per i metodi di produzione sensibili al fattore tempo. Sono in aumento anche i robot collaborativi (cobot) alimentati dall’intelligenza artificiale, che migliorano l’interazione uomo-robot e l’efficienza operativa. Un’altra moda straordinaria è l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per l’ottimizzazione della catena di fornitura, supportando i produttori nella navigazione di reti globali complesse e mitigando le interruzioni. Inoltre, l’intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo fondamentale negli sforzi di sostenibilità, consentendo approcci di produzione efficienti dal punto di vista energetico e riducendo gli sprechi. Man mano che le tecnologie AI si evolvono, stanno diventando sempre più accessibili alle piccole e medie imprese, democratizzando capacità di produzione avanzate in tutta l’azienda.

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO

Per tipo

• PLC: nel mercato dell’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero, i controllori logici programmabili (PLC) sono vitali per l’automazione delle tattiche industriali. L’intelligenza artificiale integra i PLC consentendo la selezione in tempo reale e il controllo adattivo, con conseguente aumento dell’efficienza e riduzione dei tempi di inattività. I PLC basati sull'intelligenza artificiale possono sistemare enormi unità di dati, ottimizzare le prestazioni dei gadget e aspettarsi errori di capacità, riducendo al minimo le interruzioni operative. L’integrazione dell’intelligenza artificiale con i PLC è particolarmente utile in ambienti produttivi complicati in cui precisione, velocità e affidabilità sono cruciali per mantenere produttività e standard eccellenti.

• MES: i Manufacturing Execution Systems (MES) sono fondamentali per monitorare e controllare le tattiche di produzione in tempo reale. L'integrazione dell'intelligenza artificiale con MES integra l'efficienza della produzione, il controllo accurato e l'ottimizzazione della catena di fornitura. Il MES basato sull’intelligenza artificiale può esaminare le informazioni provenienti da numerosi livelli di produzione, individuare i colli di bottiglia e suggerire miglioramenti, garantendo il massimo utilizzo delle risorse. Inoltre, l’intelligenza artificiale migliora la capacità del MES di evolversi verso ambienti di produzione dinamici, consentendo operazioni di produzione più flessibili e reattive, il che è fondamentale per soddisfare le mutevoli esigenze del mercato e preservare guadagni aggressivi.

• ERP: le strutture ERP (Enterprise Resource Planning) nel settore manifatturiero manipolano e combinano le principali strategie aziendali commerciali, comprese la finanza, la catena di consegna e le risorse umane. L'intelligenza artificiale migliora l'ERP fornendo analisi avanzate, approfondimenti predittivi e capacità di automazione. I sistemi ERP basati sull’intelligenza artificiale possono prevedere la domanda, ottimizzare la gestione delle scorte e semplificare i piani di produzione, con conseguente risparmio economico e miglioramento delle prestazioni operative. Integrando l’intelligenza artificiale, le strutture ERP diventano più adattive, fornendo guide alle scelte in tempo reale e consentendo ai produttori di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e alle sfide operative.

Per applicazione

• Metallurgia ferrosa: nella metallurgia ferrosa, l'intelligenza artificiale ottimizza tecniche come la produzione di acciaio migliorando la grande manipolazione, diminuendo l'assunzione di energia e prevedendo i disastri dei dispositivi. La protezione predittiva basata sull'intelligenza artificiale e l'automazione delle procedure migliorano l'efficienza e riducono i costi operativi, portando a una maggiore produttività e a una diminuzione dell'impatto ambientale.

• Metallurgia non ferrosa: l’intelligenza artificiale nella metallurgia non ferrosa integra la produzione di metalli come alluminio e rame ottimizzando i processi di fusione, migliorando la permanenza dei materiali e diminuendo gli sprechi. Gli algoritmi di intelligenza artificiale consentono una gestione specifica della temperatura e della composizione chimica, con conseguenti risultati migliori e un utilizzo più efficiente delle risorse utili.

• Estrazione mineraria: l'intelligenza artificiale nell'attività mineraria viene utilizzata per l'esplorazione mineraria, l'ottimizzazione delle procedure di estrazione e la garanzia della sicurezza. L’automazione spinta dall’intelligenza artificiale migliora le prestazioni nella perforazione, nella brillamento e nella lavorazione dei materiali, mentre l’analisi predittiva aiuta a ridurre i tempi di inattività e ad abbellire la gestione delle risorse utili, portando a operazioni minerarie più sostenibili.

• Petrolio e gas: nella regione del petrolio e della benzina, l’intelligenza artificiale migliora l’efficienza dell’esplorazione, della trivellazione e della produzione. Gli algoritmi di intelligenza artificiale esaminano le statistiche sismiche per una migliore identificazione delle risorse, ottimizzano le operazioni di perforazione e prevedono guasti alle apparecchiature, riducendo i rischi e i costi operativi e migliorando al tempo stesso la produttività ordinaria.

• Chimico: l'intelligenza artificiale nell'industria chimica viene utilizzata per ottimizzare le reazioni chimiche, migliorare il controllo della tecnica e abbellire la sicurezza. La protezione predittiva basata sull'intelligenza artificiale e il monitoraggio in tempo reale aiutano a ridurre i tempi di inattività, aumentano la resa e garantiscono un prodotto costantemente eccellente, portando a una produzione chimica più ecologica e sostenibile.

FATTORI DRIVER

"La crescita dell’intelligenza artificiale per rilanciare il mercato"

Uno dei principali fattori trainanti dell’intelligenza artificiale globale nella crescita del mercato manifatturiero è la crescente richiesta di automazione e le prestazioni nelle tecniche di produzione sono un fattore primario, poiché i produttori cercano di abbellire la produttività e ridurre i costi operativi. L’adozione dell’Industria 4.0, che integra l’intelligenza artificiale con l’IoT, enormi statistiche e robotica, sta alimentando la necessità di soluzioni di intelligenza artificiale per controllare complesse strutture produttive. Inoltre, la crescente consapevolezza della manutenzione predittiva, che utilizza l’intelligenza artificiale per prevedere i guasti del sistema e ridurre al minimo i tempi di inattività, sta stimolando l’adozione dell’intelligenza artificiale. La necessità di maggiori capacità di controllo e di processo decisionale in tempo reale guida anche l’integrazione dell’intelligenza artificiale, poiché consente ai produttori di mantenere standard elevati e adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato. Inoltre, la corsa verso la sostenibilità e l’efficienza elettrica sta incoraggiando l’uso dell’intelligenza artificiale per ottimizzare l’utilizzo delle risorse e ridurre gli sprechi, rendendo l’intelligenza artificiale una componente fondamentale delle moderne tecniche di produzione.

FATTORI LIMITANTI

"La complessità dell’integrazione dell’intelligenza artificiale può potenzialmente ostacolare la crescita del mercato"

La complessità dell’integrazione dell’intelligenza artificiale e la carenza di professionisti sono fattori limitanti significativi all’interno dell’intelligenza artificiale nel mercato manifatturiero. L'implementazione delle soluzioni AI nella produzione non richiede solo enormi investimenti economici, ma anche una profonda conoscenza di tecnologie avanzate tra cui lo studio dei dispositivi, l'analisi dei dati e la robotica. Questa complessità può essere scoraggiante per molte organizzazioni, in particolare quelle di piccole e medie dimensioni (PMI), che potrebbero anche non avere le risorse e le competenze necessarie per un’implementazione dell’IA di successo. Inoltre, è stata segnalata una carenza di persone qualificate in grado di far crescere, gestire e mantenere i sistemi di intelligenza artificiale. La richiesta di esperti con know-how in intelligenza artificiale, tecnologia dei dati e automazione aziendale supera di gran lunga i risultati, portando a sfide nel reclutamento e nella fidelizzazione. Questo divario di competenze ostacola l’enorme adozione dell’intelligenza artificiale nella produzione, poiché le organizzazioni combattono per scoprire talenti importanti per applicare e ottimizzare in modo efficace i metodi basati sull’intelligenza artificiale, rallentando così il boom del mercato.

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL MERCATO MANIFATTURIERO APPROFONDIMENTI REGIONALI

Il mercato è principalmente suddiviso in Europa, Nord America, Medio Oriente e Africa, India, Cina, Asia-Pacifico, Giappone, Italia.

"La regione Asia-Pacifico domina il mercato grazie alla presenza di un'ampia base di consumatori"

L’Asia-Pacifico è emersa come la regione più dominante nell’intelligenza artificiale globale in termini di quota di mercato manifatturiero grazie alla sua massiccia base di clienti e alla rapida industrializzazione in nazioni come Cina, Giappone e Corea del Sud. L’enorme regione manifatturiera della regione, unita alla crescente adozione della tecnologia AI, guida un’enorme crescita del mercato. La presenza dei principali centri di produzione e la crescente domanda di prodotti dei clienti spingono inoltre l’integrazione dell’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza produttiva e soddisfare le esigenze del mercato in via di sviluppo. Inoltre, gli incarichi governativi a sostegno dell’Industria 4.0 e della produzione intelligente contribuiscono alla leadership del territorio in questo mercato, posizionandolo come attore chiave nell’adozione internazionale dell’IA nel settore manifatturiero.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

"Principali attori del settore che plasmano il mercato attraverso l’innovazione e l’espansione del mercato"

I principali attori del settore nel mercato dell’intelligenza artificiale nel settore manifatturiero stanno cavalcando l’innovazione e la crescita del mercato con l’aiuto della crescita di soluzioni di intelligenza artificiale avanzate e aumentando la loro portata globale. Queste aziende sono specializzate nel miglioramento dell’automazione, della protezione predittiva e dell’analisi in tempo reale per ottimizzare gli approcci alla produzione. Stanno inoltre investendo molto negli studi e nello sviluppo per introdurre la tecnologia AI contemporanea che affronta situazioni specifiche impegnative del settore, come interruzioni della catena di approvvigionamento e manager gentili. Attraverso partnership strategiche, fusioni e acquisizioni, questi giocatori chiave stanno aumentando la loro presenza sul mercato e promuovendo l’adozione dell’intelligenza artificiale in vari settori produttivi, consolidando le loro posizioni dirigenziali.

Elenco degli operatori di mercato profilati

• Oracle (Stati Uniti)
• Microsoft (Stati Uniti)
• SAS (Stati Uniti)
• IBM (Stati Uniti)

SVILUPPO INDUSTRIALE

Agosto 2024: il miglioramento industriale nella produzione basata sull’intelligenza artificiale è caratterizzato da grandi miglioramenti nell’automazione, nella digitalizzazione e nelle tecnologie intelligenti. Sono sempre più numerose le aziende che adottano l’intelligenza artificiale per ottimizzare i processi di produzione, migliorare la manutenzione predittiva e migliorare il controllo di prim’ordine. L’integrazione dell’intelligenza artificiale con l’IoT, la robotica e i grandi record sta rivoluzionando la produzione, consentendo processi di selezione in tempo reale e operazioni più efficienti. Inoltre, il miglioramento dei gemelli virtuali basati sull’intelligenza artificiale e dell’area computing sta ulteriormente migliorando la produttività industriale, guidando l’innovazione e contribuendo al boom degli ecosistemi di produzione intelligente a livello globale.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Lo studio include una valutazione SWOT completa e fornisce approfondimenti sui tratti del destino nel mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato, esplorando un’ampia varietà di classi di mercato e applicazioni di capacità che potrebbero influenzarne la traiettoria nei prossimi anni. L'analisi prende in considerazione sia le tendenze moderne che i fattori di svolta antichi, trasmettendo una conoscenza olistica degli elementi del mercato e individuando le aree di potenziale boom.

Il rapporto di ricerca approfondisce la segmentazione del mercato, utilizzando ciascuna strategia di ricerca qualitativa e quantitativa per fornire una valutazione approfondita. Valuta inoltre l’effetto delle opinioni economiche e strategiche sul mercato. Inoltre, il rapporto fornisce valutazioni nazionali e regionali, considerando le forze dominanti dell’offerta e auspica che tali forze influenzino il boom del mercato. Il panorama aggressivo è meticolosamente certo, insieme alle azioni di mercato di concorrenti considerevoli. Il rapporto contiene nuove metodologie di ricerca e tecniche partecipanti su misura per il periodo di tempo previsto. Nel complesso, offre approfondimenti preziosi e completi sulle dinamiche del mercato in modo formale e facilmente comprensibile.