2032년까지 제조 및 공급망 인공 지능 시장 규모(USD 10369386M) 유형별(온프레미스, 클라우드 기반), 적용 애플리케이션별(자동차, 에너지 및 전력, 반도체 및 전자, 제약, 중금속 및 기계 제조, 식음료, 기타) 및 2032년까지의 지역 전망

제조 및 공급망 시장 규모의 인공 지능

제조 및 공급망 분야의 글로벌 인공 지능 시장은 2023년에 1,774,763.3백만 달러로 평가되었으며 2024년에 2,159,354.5백만 달러로 성장하여 2032년까지 10,369,386백만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 연평균 복합 성장률(CAGR) 21.67%를 나타냅니다. 2024년부터 예측 기간 동안 2032. 

제조 및 공급망 분야의 미국 인공 지능 시장은 자동화, 데이터 분석, 기계 학습의 발전, 산업 전반의 효율성, 의사 결정 및 운영 민첩성 향상에 힘입어 상당한 성장을 이룰 것으로 예상됩니다.

제조 및 공급망의 인공지능 시장 성장과 미래 전망

제조 및 공급망 시장의 인공 지능(AI)은 업계가 효율성을 향상하고 운영을 간소화하며 의사 결정의 정확성을 높이려고 함에 따라 급속히 확대되고 있습니다. 제조 및 공급망 프로세스에서 AI를 위한 글로벌 시장은 기계 학습, 예측 분석 및 자동화의 발전으로 인해 기하급수적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. AI 기술은 복잡한 물류 문제를 해결하고, 생산 일정을 최적화하고, 품질 관리를 모니터링하기 위해 구현되고 있으며, 이러한 기술은 미래를 대비한 제조 생태계에 필수적입니다. 예측 유지 관리부터 수요 예측까지 AI를 통해 제조업체는 문제가 확대되기 전에 이를 예측하여 가동 중지 시간을 최소화하고 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신이 가속화됨에 따라 제조업체는 경쟁 우위를 확보하기 위해 AI 기반 솔루션을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 기업은 AI를 활용하여 제조 및 공급망 내에서 생성된 대량의 데이터를 활용하여 실시간 의사결정을 내리고 소비자 수요를 예측하며 변화하는 시장 역학에 적응할 수 있습니다. AI 기반 로봇과 자동화 시스템은 노동 집약적인 작업을 최적화하고 오류를 줄이며 정밀한 생산 프로세스를 보장합니다. 또한 AI와 사물인터넷(IoT) 및 산업용 IoT(IIoT)의 통합으로 제조 분야에서 AI의 잠재력이 더욱 확장되어 장치가 원활하게 통신하고 실시간 데이터를 기반으로 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있게 되었습니다.

인공지능은 또한 제조 분야에서 지속 가능성과 환경적 책임에 대한 증가하는 요구를 해결하고 있습니다. AI 솔루션은 에너지 소비 및 자재 사용량에 대한 데이터를 분석하여 제조업체가 폐기물을 줄이고 에너지 효율성을 향상하도록 돕습니다. 이러한 발전은 기업이 글로벌 지속 가능성 표준을 준수하고 규정 준수를 충족하도록 지원하여 긍정적인 브랜드 이미지와 고객 만족에 기여합니다. 제조 분야에서 전기 자동차(EV)와 재생 가능 에너지원으로의 지속적인 전환으로 인해 AI가 자원을 최적화하고 생산성을 향상하며 배출량을 낮추는 데 대한 필요성이 더욱 증폭되고 있습니다.

제조 및 공급망 시장 동향의 인공 지능

제조 및 공급망 시장의 인공 지능은 성장을 형성하는 몇 가지 중요한 추세를 목격하고 있습니다. 가장 눈에 띄는 트렌드 중 하나는 AI와 로봇 공학의 통합입니다. 여기서 AI 기반 로봇은 제조 공장의 품질 검사, 조립 및 포장에 사용됩니다. 이러한 로봇은 효율성을 높이고 인적 오류를 줄여 생산성이 높은 작업 환경을 조성합니다. 또 다른 주요 추세는 AI 알고리즘이 기계의 데이터를 분석하여 고장이 발생하기 전에 예측하여 수리 비용을 절감하고 가동 중지 시간을 최소화하는 예측 유지 관리입니다.

또 다른 새로운 트렌드는 수요 예측과 재고 관리에 AI를 도입하는 것입니다. AI 기반 알고리즘은 과거 판매 데이터, 소비자 행동, 시장 동향 등을 분석해 정확한 수요 예측을 통해 기업의 재고를 효율적으로 관리할 수 있도록 해준다. 또한 제조 공정에서 품질 관리를 위해 컴퓨터 비전을 사용하는 경우가 늘어나고 있습니다. 이는 결함을 감지하고 제품 품질을 개선하며 낭비를 크게 줄이는 데 도움이 되기 때문입니다.

시장 역학

제조 및 공급망 시장에서 AI의 역학은 기술 발전, 산업 수요 및 경제적 요인의 복잡한 상호 작용에 의해 형성됩니다. AI는 자동화, 실시간 데이터 분석, 지능형 의사결정 프로세스를 도입하여 전통적인 제조 및 공급망 운영을 변화시키고 있습니다. 비용 최적화, 효율성 향상, 고객 만족도 향상에 대한 제조업체의 압력이 증가함에 따라 AI 기술은 이제 현대 제조 전략의 필수 구성 요소가 되었습니다.

경제적 측면에서는 인건비 변동과 제품 맞춤화에 대한 수요로 인해 제조업체가 맞춤형 제품을 대규모로 제공할 수 있는 AI 솔루션을 모색하고 있습니다. 그러나 AI 기술에 필요한 높은 초기 투자와 데이터 보안 및 인력 이동에 대한 우려는 기업이 AI 솔루션을 채택하는 데 어려움을 안겨줍니다. 또한, 대규모 제조업체가 빠르게 AI를 구현하고 있는 반면, 중소기업(SME)은 예산 제약과 제한된 전문 지식으로 인해 이러한 기술을 채택하기 어려울 수 있습니다.

시장 성장의 동인

제조 및 공급망 시장에서 AI의 성장은 몇 가지 주요 요인에 의해 주도됩니다. 주요 동인 중 하나는 향상된 운영 효율성과 비용 절감에 대한 필요성입니다. 제조업체는 생산성을 향상하고 운영 비용을 절감해야 한다는 지속적인 압력을 받고 있으며, AI 솔루션은 이러한 목표를 달성할 수 있는 경로를 제공합니다. AI는 반복 작업을 자동화하고 인적 오류를 줄여 기업이 프로세스를 간소화하고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 워크플로를 최적화하고 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 AI 기반 예측 유지 관리는 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화하고 장비 고장 및 수리와 관련된 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

또 다른 동인은 제품의 대량 맞춤화에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 오늘날 소비자는 자신의 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 제품을 기대하므로 제조업체는 유연한 생산 라인을 처리하고 맞춤형 제품을 대규모로 제공할 수 있는 AI 기술을 채택해야 합니다. 또한 AI 기반 수요 예측을 통해 기업은 소비자 수요에 맞춰 생산 수준을 조정하여 낭비를 최소화하고 보관 비용을 줄일 수 있습니다. 마지막으로, 전자상거래와 온라인 소매업의 급속한 성장으로 인해 공급망 관리에서 AI에 대한 수요가 더욱 가속화되었습니다. 기업에서는 복잡한 물류를 관리하고 배송을 추적하며 적시 배송을 보장하기 위한 지능형 시스템이 필요하기 때문입니다.

시장 제약

제조 및 공급망에서 AI의 유망한 잠재력에도 불구하고 몇 가지 요인이 시장 성장을 제한합니다. AI 구현에 필요한 높은 초기 투자는 많은 기업, 특히 중소기업(SME)에게 큰 장벽이 될 수 있습니다. AI 하드웨어 구입, 맞춤형 소프트웨어 개발, 새로운 시스템에 대한 직원 교육과 관련된 비용으로 인해 특히 리소스가 제한될 수 있는 신흥 시장에서는 기업이 AI 솔루션을 채택하는 것을 방해할 수 있습니다. 더욱이 AI 기술에 대한 투자 수익은 즉각적으로 나타나지 않을 수 있어 기업이 비용을 정당화하기가 어렵습니다.

또 다른 제약은 AI와 머신러닝 분야의 숙련된 전문가가 부족하다는 점인데, 이는 제조 공정에서 AI를 성공적으로 구현하는 데 방해가 될 수 있습니다. AI에는 데이터 사이언스, 엔지니어링, 머신러닝에 대한 전문 지식이 필요하며, 이러한 분야에 숙련된 전문가의 부족은 기업의 병목 현상입니다. 또한 AI 시스템은 본질적으로 민감한 방대한 양의 데이터에 의존하기 때문에 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려도 제약으로 작용합니다. 기업은 특히 데이터 보호에 대한 규제 요구 사항이 점점 더 엄격해짐에 따라 데이터 위반 및 무단 액세스와 관련된 잠재적인 위험을 경계하고 있습니다.

시장 기회

제조 및 공급망 시장의 AI는 특히 스마트 공장 및 Industry 4.0 개발에서 상당한 기회를 제공합니다. 상호 연결된 기기들이 자율적으로 소통하고 협업하는 스마트 팩토리 개념이 탄력을 받고 있습니다. AI는 실시간 데이터 분석, 예측 유지 관리, 자율적인 의사 결정을 지원하므로 이 생태계를 활성화하는 데 중요한 역할을 합니다. 제조업체는 AI를 활용하여 변화하는 시장 수요에 효율적이고 적응할 수 있는 완전 자동화된 생산 라인을 만들 수 있는 기회를 갖습니다.

전기 자동차(EV)와 재생 가능 에너지도 제조 및 공급망 시장의 AI에서 기회를 창출하고 있습니다. 자동차 산업이 EV로 전환함에 따라 제조업체는 복잡한 EV 공급망을 관리하고 배터리 생산을 최적화하며 제조 프로세스를 간소화하기 위해 AI 기반 솔루션을 채택하고 있습니다. 또한 지속 가능성에 대한 강조가 높아지면서 에너지 관리 및 폐기물 감소에 AI를 적용할 수 있는 기회가 제시됩니다. 기업은 AI를 활용하여 자원 사용량과 탄소 배출을 모니터링하여 지속 가능성 목표를 달성하고 환경 영향을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

시장 과제

제조 및 공급망 시장의 AI는 여러 가지 과제에 직면해 있으며, 가장 두드러진 문제 중 하나는 AI를 기존 시스템에 통합하는 복잡성입니다. 제조 및 공급망 프로세스는 레거시 시스템에 깊이 내장되어 있는 경우가 많으며, AI 기반 프로세스로 전환하려면 상당한 구조 조정이 필요하며 이는 시간과 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 AI 솔루션은 각 제조 환경의 고유한 요구 사항에 맞게 맞춤화되어야 하므로 광범위한 구현에 추가적인 과제가 발생합니다.

또 다른 과제는 AI가 인력에 미치는 잠재적인 영향입니다. AI와 자동화의 채택은 특히 반복적이거나 수동적인 작업과 관련된 역할의 경우 일자리 대체에 대한 우려를 불러일으킵니다. 기업은 자동화의 이점과 인력의 기술을 향상시키고 보다 전략적인 역할을 맡은 직원을 위한 기회를 창출해야 하는 필요성 사이의 균형을 맞춰야 합니다. 또한 기업은 데이터 개인 정보 보호, 지적 재산권 및 알고리즘 투명성과 관련된 복잡한 규정을 탐색하여 AI 애플리케이션이 법적 및 윤리적 표준에 부합하도록 해야 하기 때문에 AI 사용과 관련된 규제 및 윤리적 고려 사항이 계속해서 문제가 되고 있습니다.

세분화 분석

제조 및 공급망의 인공 지능 시장은 다양한 범주로 분류되어 다양한 구성 요소와 역할에 대한 포괄적인 이해를 제공할 수 있습니다. 이 세분화에는 유형, 응용 프로그램 및 유통 채널이 포함되며 각각은 시장 내 고유한 기능과 사용자 요구를 나타냅니다. 이러한 부문을 이해하는 것은 각 카테고리의 특정 요구 사항과 요구 사항을 충족하는 맞춤형 전략을 가능하게 하므로 비즈니스에 필수적입니다. AI 시장을 세분화하면 제조업체와 공급업체가 수요가 높은 영역을 식별하고 제품 제공을 간소화하며 AI 솔루션을 최적화하여 시장 요구 사항을 효과적으로 충족하는 데 도움이 됩니다.

또한 이 세분화 분석은 각 카테고리 내의 새로운 트렌드, 성장 잠재력 및 혁신 기회를 조명합니다. 예를 들어, 예측 유지 관리 도구에 대한 수요는 특정 산업에서 더 높을 수 있는 반면, 수요 예측에 AI를 적용하는 것은 빠르게 움직이는 상품이 있는 부문에 중요합니다. 또한 스마트 팩토리에 대한 수요가 증가함에 따라 최종 사용자에게 AI 기반 시스템 및 솔루션 공급을 간소화하는 고급 유통 채널의 채택이 촉진되고 있습니다. 기업은 이러한 세그먼트를 심층적으로 분석함으로써 소비자 행동과 시장 역학에 대한 통찰력을 얻어 빠르게 진화하는 AI 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

유형별 분류

시장을 유형별로 분류하면 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로봇 공학 등 제조 및 공급망 전반에 걸쳐 사용되는 다양한 AI 기술이 드러납니다. 머신러닝은 시스템이 과거 데이터로부터 학습하고 미래 결과를 정확하게 예측할 수 있게 해주기 때문에 가장 널리 채택되는 AI 유형 중 하나입니다. ML은 예측 유지 관리, 품질 관리, 수요 예측과 같은 애플리케이션에 널리 사용됩니다. 기계 학습 알고리즘은 기업이 대규모 데이터 세트에서 패턴을 식별하고 비용을 절감하고 생산을 최적화할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.

컴퓨터 비전은 이 부문의 또 다른 중요한 유형으로, 기계가 제품을 시각적으로 검사하고 결함을 식별하며 품질 관리를 보장할 수 있도록 해줍니다. 이 기술은 높은 정밀도가 요구되는 제조 환경에서 특히 유용합니다. 반면 NLP는 시스템이 인간의 언어를 해석하고 처리할 수 있도록 하여 자동화된 시스템 내에서 향상된 의사소통을 촉진합니다. AI로 구동되는 로봇 공학은 효율성을 높이는 핵심 동인으로, 제조 자동화를 가능하게 하고 인적 오류를 줄이며 인건비를 최적화합니다. 각 유형의 AI는 제조 및 공급망 프로세스에 고유한 이점을 제공하여 해당 부문의 성장을 촉진하고 이 시장에서 AI의 전반적인 확장에 기여합니다.

애플리케이션별 분류

애플리케이션별 제조 및 공급망 AI 시장 세분화는 제조 프로세스의 여러 단계에서 AI의 다양한 최종 용도에 중점을 둡니다. 주요 응용 분야에는 예측 유지 관리, 품질 관리, 재고 관리, 수요 예측 및 공급망 최적화가 포함됩니다. 예측 유지보수는 머신러닝 알고리즘이 장비 데이터를 분석하여 잠재적인 오작동을 예측하는 AI의 주요 응용 프로그램 중 하나입니다. 유지 관리에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식은 가동 중지 시간을 줄이고, 비용이 많이 드는 수리를 방지하며, 기계의 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다. 이는 특히 고출력 제조 환경에서 가치가 있습니다.

품질 관리는 AI 기반 시스템, 특히 컴퓨터 비전을 활용하는 시스템이 제품의 결함이나 불규칙성을 실시간으로 검사하는 또 다른 중요한 애플리케이션입니다. 품질 검사의 이러한 자동화 수준은 제품 일관성을 향상시키고 낭비를 줄이며 업계 표준 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다. 재고 관리 및 수요 예측 분야의 AI를 통해 기업은 재고 수준을 모니터링하고, 미래 수요를 예측하고, 보관 및 물류를 최적화하여 재고 부족이나 과잉 생산을 방지할 수 있습니다. 또 다른 필수 애플리케이션인 공급망 최적화는 AI를 사용하여 프로세스를 간소화하고 투명성을 개선하며 공급망 전반의 조정을 강화하여 배송 시간을 단축하고 고객 만족도를 향상시키는 데 기여합니다.

유통채널별

제조 및 공급망 시장 AI의 유통 채널 세분화에는 직접 판매, 타사 공급업체 및 온라인 플랫폼이 포함됩니다. 직접 판매는 AI 솔루션 제공업체가 제조 회사와 긴밀히 협력하여 고유한 요구 사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 개발하고 배포하는 지배적인 유통 채널로 남아 있습니다. 직접 판매는 AI 솔루션이 최적으로 작동할 수 있도록 공급자가 지속적인 교육, 유지 관리 및 업그레이드를 제공할 수 있으므로 강력한 지원과 서비스의 이점을 제공합니다. 대기업과 산업용 제조 회사는 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공하기 때문에 이러한 유통 방법을 선호하는 경우가 많습니다.

타사 공급업체도 AI 솔루션을 배포하는 데 중요한 역할을 하며, 특히 AI 개발자와 직접 참여할 수 있는 리소스가 없는 중소 기업의 경우 더욱 그렇습니다. 이들 공급업체는 다양한 제조 환경에 적합한 다양한 AI 기반 제품과 시스템을 제공하는 중개자 역할을 합니다. 제조업체는 타사 공급업체와 협력하여 내부 전문 지식에 막대한 투자를 하지 않고도 광범위한 AI 솔루션에 액세스할 수 있습니다. 이 채널은 중소기업(SME)에게 필수적이며 직접 판매에 필요한 상당한 재정적 부담 없이 AI를 채택할 수 있도록 지원합니다.

전자상거래와 디지털 마켓플레이스가 고급 AI 제품과 소프트웨어를 포함하도록 제품을 확장함에 따라 온라인 플랫폼은 점점 AI 솔루션을 위한 실행 가능한 유통 채널로 자리잡고 있습니다. 온라인 플랫폼을 통해 모든 규모의 기업은 AI 솔루션에 액세스하고, 사용자 리뷰를 읽고, 다양한 제품을 비교할 수 있어 구매 프로세스가 더욱 투명하고 유연해집니다. 기업이 AI 솔루션을 편리하고 비용 효율적으로 조달하기 위해 노력함에 따라 온라인 채널의 성장은 산업의 디지털화가 증가하는 것과 일치합니다. 이 채널은 저렴하고 확장 가능한 AI 솔루션이 필요한 소규모 기업과 스타트업에 특히 유용하며, 시장 침투력을 높이고 고급 기술에 대한 접근을 민주화합니다.

제조 및 공급망의 인공 지능 시장 지역 전망

제조 및 공급망 시장의 인공 지능은 다양한 지역에서 성장을 경험하고 있으며 각 지역마다 채택을 촉진하는 고유한 요소가 있습니다. 운영 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 생산성을 향상시키는 AI의 역할로 인해 전 세계 기업은 제조 및 공급망 관리를 위한 첨단 기술에 투자하고 있습니다. 산업이 점점 디지털화됨에 따라 지역 시장은 경제 상황, 기술 인프라, 규제 환경, 산업 성장과 같은 요소를 기반으로 특정 수요를 충족하도록 진화하고 있습니다.

북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카는 제조 및 공급망에서 AI 환경을 형성하는 주목할만한 지역입니다. 북미에서는 기술 발전과 주요 AI 기업의 존재가 시장 성장을 주도합니다. 유럽은 지속 가능성과 자동화에 중점을 두고 있으며, 제조업체는 최적화된 에너지 관리 및 규정 준수를 위해 AI를 통합하도록 유도하고 있습니다. 가장 빠르게 성장하는 시장인 아시아 태평양 지역은 중국, 일본, 인도와 같은 국가가 AI 도입을 주도하면서 대량 제조와 급속한 산업화의 혜택을 누리고 있습니다. 중동 및 아프리카에서는 시장이 더욱 점진적으로 발전하고 있지만 특히 지역 경제 성장을 지원하기 위한 디지털 혁신에 대한 투자를 통해 잠재력을 보유하고 있습니다.

북아메리카

북미는 디지털 변혁 전략의 신속한 채택과 거대 기술 기업의 존재에 힘입어 제조 및 공급망 분야에서 가장 크고 가장 발전된 AI 시장 중 하나입니다. 미국에서는 다양한 산업 분야의 기업들이 효율성을 높이고, 운영 비용을 절감하며, 공급망 투명성을 향상시키기 위해 AI 기술에 투자하고 있습니다. 캐나다에서는 신흥 기술에 대한 연구 개발에 대한 정부 지원과 투자로 AI 채택도 가속화되고 있습니다. 북미 시장은 강력한 인프라와 숙련된 인력의 이점을 활용하여 AI 기반 시스템을 제조 및 물류 운영에 원활하게 통합할 수 있습니다.

유럽

유럽에서는 제조 및 공급망에서 AI에 대한 수요가 지속 가능성, 엄격한 규제 및 Industry 4.0 이니셔티브에 대한 지역의 약속에 의해 형성됩니다. 유럽 ​​국가, 특히 독일, 프랑스, ​​영국은 자동화와 에너지 효율성을 우선시하는 첨단 제조 부문을 통해 AI 도입을 주도하고 있습니다. 자동차와 산업공학의 강자로 알려진 독일은 스마트공장과 로봇공학을 중심으로 제조업 분야에서 AI 적용을 선도하고 있다. 또한 유럽 기업들은 지역의 지속 가능성 목표에 맞춰 배출을 줄이고 자원 관리를 개선하기 위한 공급망 최적화를 위해 AI에 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다.

아시아태평양

아시아 태평양 지역은 대량 제조, 강력한 경제 성장, 기술에 대한 상당한 투자에 힘입어 제조 및 공급망 시장의 AI에서 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 중국, 일본, 한국이 주요 기여국이며, 광범위한 산업 기반과 AI 중심 혁신에 대한 지원으로 인해 중국이 선두를 달리고 있습니다. 일본은 노동력 부족을 해결하고 제조 자동화를 개선하기 위해 AI를 활용하고 있으며, 한국은 스마트 팩토리 이니셔티브를 위해 AI에 막대한 투자를 하고 있습니다. 인도도 물류를 간소화하고 비효율성을 줄이기 위해 공급망 관리에 AI 애플리케이션을 집중하는 핵심 국가로 떠오르고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 디지털 혁신과 경제 다각화에 중점을 두고 제조 및 공급망에 점차적으로 AI를 도입하고 있습니다. 중동에서는 UAE와 사우디아라비아 같은 국가들이 석유 의존도에서 벗어나 경제를 다각화하는 것을 목표로 하는 비전 2030 이니셔티브를 지원하기 위해 AI에 투자하고 있습니다. 이들 국가에서는 특히 에너지 및 인프라 프로젝트에서 제조 효율성을 높이기 위해 AI를 구현하고 있습니다. 아프리카에서는 AI 도입이 아직 초기 단계에 있지만 남아프리카공화국과 케냐 같은 국가에서는 핵심 산업의 효율성을 향상하고 비용을 절감하기 위해 물류 및 공급망 관리 분야의 응용 프로그램을 모색하고 있습니다.

프로파일링된 제조 및 공급망 회사의 주요 인공 지능 목록

• IBM- 본사: 미국 뉴욕주 아몽크; 수익: 605억 달러(2022년)
• 테슬라- 본사: 미국 텍사스 주 오스틴; 수익: 815억 달러(2022년)
• 엔비디아- 본사: 미국 캘리포니아주 산타클라라 수익: 269억 달러(2022년)
• 래피드마이너- 본사: 미국 매사추세츠 주 보스턴; 수익: 2,500만 달러(2022년)
• 삼성- 본사: 대한민국 수원시; 수익: 2,340억 달러(2022년)
• 인텔- 본사: 미국 캘리포니아주 산타클라라 수익: 631억 달러(2022년)
• GE 벤처스- 본사: 미국 매사추세츠 주 보스턴; 매출: General Electric의 총 742억 달러(2022년)와 통합
• 지멘스- 본사: 독일 뮌헨; 수익: 720억 유로(2022)
• 세일즈포스- 본사: 미국 캘리포니아 주 샌프란시스코; 수익: 314억 달러(2022년)
• 마이크로소프트- 본사: 미국 워싱턴 주 레드몬드; 수익: 1,983억 달러(2022년)
• 껍데기- 본사: 네덜란드 헤이그; 수익: 3,810억 달러(2022년)
• 스포티파이- 본사: 스웨덴 스톡홀름; 수익: 130억 달러(2022년)
• 구글(알파벳 주식회사)- 본사: 미국 캘리포니아주 마운틴뷰; 수익: 2,828억 달러(2022년)
• 블룸버그 베타- 본사: 미국 캘리포니아 주 샌프란시스코; 수익: Bloomberg 총 110억 달러(2022년)와 통합

제조 및 공급망 시장의 인공 지능에 영향을 미치는 코로나19

코로나19 팬데믹은 제조 및 공급망 시장의 인공 지능에 큰 영향을 미쳐 운영을 방해하고 수요를 변화시키며 디지털 솔루션 채택을 가속화했습니다. 팬데믹이 시작되면서 공장과 창고는 제한된 용량으로 운영되거나 경우에 따라 폐쇄 및 사회적 거리두기 요구 사항으로 인해 운영이 완전히 중단되었습니다. 이로 인해 공급망 중단, 지연 및 비효율성이 발생하여 탄력적이고 유연한 시스템의 필요성이 강조되었습니다. 그 결과, 기업들은 재고를 보다 효과적으로 관리하고 수요 변동을 예측하며 불확실한 상황에 대응하여 공급망 투명성을 향상시키기 위해 AI 기반 솔루션을 채택하기 시작했습니다.

AI 기반 예측 분석은 기업이 방대한 양의 실시간 데이터를 분석하여 수요를 예측하고, 패턴을 감지하고, 재고 수준을 조정할 수 있도록 함으로써 팬데믹 기간 동안 중요한 도구임이 입증되었습니다. 소비자 행동과 공급망 병목 현상의 급격한 변화로 인해 AI 기반 예측 유지 관리 및 수요 예측 도구는 기업이 중단을 관리하고 가동 중지 시간을 줄이며 생산 연속성을 유지하는 데 도움이 되었습니다. 또한, 팬데믹으로 인해 제조 분야에서 자동화 및 로봇 공학으로의 전환이 가속화되었습니다. 노동력 부족을 보완하고 인간 상호 작용을 줄이기 위해 제조업체는 AI 기반 로봇 공학 및 자동화에 대한 투자를 늘려 운영을 효율적으로 운영하고 있습니다.

또한 코로나19는 공급망 내 회복력과 적응성의 중요성을 강조하면서 공급망 최적화를 위한 AI 애플리케이션에 대한 관심이 급증했습니다. 기업들은 배송 추적, 잠재적 지연 예측, 물류 네트워크 최적화를 위해 AI 기반 솔루션을 채택하여 물류 문제에도 불구하고 제품 가용성을 보장했습니다. 또한 제한 사항으로 인해 시설에 대한 물리적 접근이 제한됨에 따라 원격 모니터링 및 관리가 중요해졌습니다. 사물 인터넷(IoT)과 결합된 AI는 원격 모니터링 및 예측 유지 관리를 가능하게 하여 제조업체가 현장 개입 없이 장비 성능을 모니터링하고 잠재적인 문제를 감지하고 해결할 수 있도록 했습니다.

투자 분석 및 기회

제조 및 공급망 시장의 인공 지능은 제조 부문의 효율성, 탄력성 및 적응성 향상에 대한 요구로 인해 상당한 투자를 유치하고 있습니다. 4차 산업혁명의 확산과 스마트 팩토리의 등장으로 기업들은 운영 효율성을 향상하고 비용을 절감하며 경쟁력을 유지하기 위해 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. AI에 대한 투자는 머신러닝, 로봇공학, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP)에 중점을 두고 있으며, 이를 통해 기업은 생산을 최적화하고 제품 품질을 향상하며 물류 관리를 개선할 수 있습니다.

주요 투자 영역 중 하나는 예측 유지 관리입니다. AI가 기계 데이터를 분석하여 잠재적인 오류를 예측함으로써 기업이 유지 관리 요구 사항을 사전에 해결할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 가동 중지 시간이 줄어들고 수리 비용이 최소화되며 전반적인 장비 효율성이 향상됩니다. AI 기반 예측 분석을 통해 기업은 수요를 정확하게 예측하고 재고 수준을 관리하며 낭비를 줄일 수 있으므로 수요 예측은 또 다른 주요 영역입니다. 또한 제조업체가 인건비를 최적화하고 생산 정밀도를 향상시키려고 노력함에 따라 로봇공학과 자동화가 주목을 받고 있습니다. 이러한 분야에 대한 투자는 완전 자동화된 생산 라인의 개발을 주도하여 상당한 비용 절감과 생산성 향상으로 이어집니다.

전기 자동차(EV)와 재생 가능 에너지원의 급증으로 인해 제조 분야의 에너지 관리를 위한 AI에 대한 투자 기회도 창출되었습니다. 기업들은 에너지 소비를 줄이고 배출량을 줄이며 지속 가능성 목표를 달성하기 위해 AI 기반 에너지 최적화 도구에 투자하고 있습니다. 이러한 추세는 지속 가능성이 최우선 순위인 유럽과 같은 지역에서 특히 두드러집니다. 북미, 유럽, 아시아태평양 지역 정부는 인센티브와 R&D 자금 지원을 통해 AI 도입을 지원하며 유리한 투자 환경을 조성하고 있다.

5 최근 개발

• 스마트팩토리 확산: 여러 제조 회사는 효율적이고 적응 가능한 생산 환경을 만들기 위해 자동화, 예측 유지 관리, 실시간 데이터 분석을 통합하는 AI 기반 스마트 팩토리 솔루션에 투자했습니다.

• 공급망 가시성을 위한 향상된 AI: 기업에서는 엔드투엔드 공급망 가시성을 위해 AI를 구현하여 실시간 추적, 예측 물류, 효율적인 재고 관리를 통해 중단을 완화하고 있습니다.

• AI 기반 로봇공학의 채택 증가: 시장에서는 제조, 조립, 검사, 포장 등의 작업 처리를 위한 AI 기반 로봇 솔루션이 증가하고 생산성과 정확성이 향상되었습니다.

• AI 기반 예측 유지 관리 도구의 성장: 보다 정확한 고장 예측을 제공하는 고급 AI 모델을 통해 장비 가동 중단 시간과 수리 비용을 줄이기 위해 예측 유지 관리 도구를 채택하는 기업이 늘어나고 있습니다.

• 지속 가능한 AI 솔루션에 대한 투자: 제조업체는 글로벌 지속 가능성 이니셔티브와 친환경 관행에 대한 소비자 요구에 맞춰 에너지 사용을 최적화하고 폐기물을 최소화하는 AI 솔루션을 모색하고 있습니다.

제조 및 공급망 시장의 인공 지능에 대한 보고서 범위

제조 및 공급망 시장의 인공 지능 시장 보고서는 포괄적인 범위를 제공하여 현재 시장 동향, 기술 발전 및 성장 예측에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 보고서는 높은 초기 비용 및 데이터 개인 정보 보호 문제와 같은 시장 제한 사항과 함께 자동화에 대한 수요 증가, 비용 절감 전략 및 생산성 향상을 포함한 주요 시장 동인을 자세히 설명합니다. 또한 이 보고서는 예측 유지 관리, 수요 예측 및 지속 가능성 분야에서 새로운 기회를 강조하는 동시에 기존 시스템에 AI를 통합하는 것과 관련된 과제에 대해서도 논의합니다.

유형, 응용 프로그램 및 유통 채널별로 시장 세분화를 분석하는 것 외에도 보고서에는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 중동 및 아프리카를 포괄하는 심층적인 지역 분석이 포함됩니다. 이 보고서는 주요 업계 선수를 소개하고 제품 제공, 최근 개발 및 경쟁력 유지 전략을 자세히 설명합니다. 또한 투자 분석을 포함하여 자금을 유치하는 주요 영역과 다양한 지역 및 애플리케이션 전반에 걸친 성장 기회를 논의합니다.

신제품

제조 및 공급망 시장의 인공 지능은 제조 및 물류의 자동화, 효율성 및 지속 가능성을 향상시키기 위한 여러 가지 신제품 출시를 목격하고 있습니다. 최근 출시된 제품에는 장비 상태에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 기업이 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지하는 데 도움이 되는 AI 기반 예측 유지 관리 도구가 포함되어 있습니다. 이들 제품은 여러 센서의 데이터를 분석하고 잠재적인 고장을 예측하며 유지보수 일정을 제안함으로써 장비 수명을 연장하고 효율성을 향상시킵니다.

AI 기반 로봇 공학은 조립, 검사, 포장과 같은 특정 제조 작업을 위해 설계된 로봇을 갖춘 신제품 출시를 볼 수 있는 또 다른 영역입니다. 이러한 AI 기반 로봇은 기계 학습을 통합하여 변화하는 생산 요구 사항에 적응하고 유연성과 정밀도를 향상시킵니다. 또한 기업들은 과거 데이터와 시장 동향을 사용하여 미래 수요를 예측하고 재고 수준을 최적화하며 낭비를 줄이는 수요 예측 및 재고 관리용 AI 소프트웨어를 출시하고 있습니다. 이러한 새로운 AI 제품은 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 제조업체가 지속 가능성 목표를 달성하도록 지원합니다.

보고 범위

제조 및 공급망 시장의 인공 지능 보고서의 범위에는 업계 동향, 경쟁 환경 및 시장 예측에 대한 자세한 분석이 포함됩니다. 이 보고서는 주요 시장 동인, 제한 사항 및 기회에 대한 통찰력을 제공하여 시장 성장에 영향을 미치는 요인에 대한 포괄적인 관점을 제공합니다. 유형, 응용 프로그램, 유통 채널을 포함한 다양한 시장 부문을 다루므로 이해 관계자는 어떤 영역이 성장과 혁신의 잠재력이 가장 큰지 이해할 수 있습니다.

지리적으로 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 전역의 시장을 분석하여 지역 시장 역학, 소비자 선호도 및 성장 기회를 강조합니다. 범위에는 기업이 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 자원을 집중하는 영역을 보여주는 투자 분석 섹션도 포함됩니다. 또한 이 보고서는 제조 및 공급망 산업의 AI에 대한 코로나19의 영향을 조사하여 기업이 새로운 과제에 어떻게 적응했는지와 AI 도입에 대한 향후 전망에 대한 통찰력을 제공합니다.