Big Data in der Fertigung: Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse, nach Angebot (Lösung und Dienste), nach Bereitstellung (vor Ort, in der Cloud und Hybrid), nach Anwendung (Kundenanalyse, Betriebsanalyse, Qualitätsbewertung, Lieferkettenmanagement, Produktionsmanagement und andere) und regionale Prognose, 2026 – 2034

Die Größe des globalen Big Data-Marktes im verarbeitenden Gewerbe wurde im Jahr 2025 auf 7,94 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt soll von 9,11 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 30,15 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 16,10 % aufweisen. Nordamerika dominierte den Big-Data-Markt im verarbeitenden Gewerbe mit einem Marktanteil von 39,50 % im Jahr 2025.

Unter Big Data in der Fertigung versteht man das Sammeln, Speichern und Analysieren großer Mengen definierter und undefinierter Daten aus Fertigungsprozessen. Dies trägt dazu bei, analytische und prädiktive Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen, um die betriebliche Effizienz in einem wettbewerbsintensiven digitalen Umfeld zu verbessern.

Der Markt entwickelt sich stark weiter und wächst aufgrund der zunehmenden Arten von Daten, die über vernetzte Geräte, Sensoren und Systeme verfügbar sind. Diese Daten in der Fertigung bestehen aus einer breiten Palette analytischer Produkte/Lösungen, wie z. B. Analyseplattformen und mit dem IoT verbundenen Systemen/Geräten. Dazu gehören auch Beratungs- und Systemintegrationsdienste zur Optimierung der Produktionseffizienz, der Lieferkette und/oder der vorausschauenden Wartung.

Der Markt ist hart umkämpft, da Top-Player wie SAS Institute, Altair Engineering, IBM, Microsoft und Accenture Analyselösungen der nächsten Generation mit gezielten Diensten oder erweiterten Angeboten über breitere Studios oder Verbindungen entwickeln und implementieren.

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Die COVID-19-Pandemie beschleunigte den Einsatz von Big-Data-Lösungen in der Fertigung und die Entwicklung optimaler betrieblicher Belastbarkeit und Fernüberwachung. Lücken in der Lieferkette waren jedoch Hindernisse für die Ausweitung von Vision, Beobachtung, Analyse und proaktiven Fortschritten. Intelligente Fabriken durch verbesserte Datenkonnektivität, Nutzung von maschinellem Lernen (ML),Künstliche Intelligenz (KI)und Cloud-Dienste bemerken Fortschritte und wachsende Anwendungsfälle, um Entscheidungen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu treffen und nachhaltige Praktiken zu entwickeln. Zu den aktuellen Herausforderungen, die die Einführung von Big-Data-Mustern oder der Konnektivität behindern, gehören Daten- und Informationssicherheitsprobleme, Interoperabilität und der Mangel an qualifizierten und erfahrenen Personen mit Datentalent.

AUSWIRKUNGEN GENERATIVER KI

KI verbessert die Big-Data-Analyse durch Verbesserung der datengesteuerten Betriebseffizienz und Entscheidungsfindung

Generative KI verändert den Markt tiefgreifend, indem sie die datenbasierte Entscheidungsfindung und die Effizienz von Abläufen verbessert. Die Technologie ermöglicht es Herstellern, synthetische Daten zu erzeugen, Konstruktionen zu simulieren und zu optimieren sowie den Wartungsbedarf genauer vorherzusagen und so Kosten und Ausfallzeiten zu senken. IntegrierenBig-Data-Analyseund generative KI sorgt für effizientere Arbeitsabläufe wie Lieferkettenmanagement und Qualitätskontrolle und fördert Innovationen in intelligenten Fabriken. Es kann auch im Prototyping und in der kundenspezifischen Fertigung eingesetzt werden, wenn sich der Markt verändert.

Angesichts der Veränderungen, die die generative KI mit sich bringt, bestehen jedoch weiterhin Herausforderungen wie Datenschutz und Sicherheit. Dadurch wird sichergestellt, dass das System ausreichend integriert werden kann, was den Bedarf an qualifizierten Talenten für den Einsatz generativer KI und Big-Data-Analysen erhöht. Darüber hinaus wird generative KI, da generative KI, IoT und Cloud Computing weiter voranschreiten, das Wachstum vorantreiben und eine intelligente Lösung für die automatisierte Akzeptanz bieten. Insgesamt hat generative KI enorme Auswirkungen auf die Zukunft der Fertigungsindustrie und Veränderungen bei der Umstrukturierung.

Big Data in Markttrends im verarbeitenden Gewerbe

Die zunehmende Einführung von Industrie 4.0-Technologien treibt die Einführung fortschrittlicher Analysen in der Fertigung voran

Die erhöhte Penetration vonIndustrie 4.0Technologien wie IoT, KI und Cloud Computing in der Fertigung eröffnen eine neue Möglichkeit, mit Big Data umzugehen. Es gibt eine zunehmende Abkehr von der traditionellen Fertigung hin zu diesen neuen Fertigungsmethoden, die intelligente Fabriken auszeichnen. Dabei kommen verschiedene Technologien zum Einsatz, um die Automatisierung der Datenanalyse in Echtzeit zu ermöglichen, Produktionsprozesse zu optimieren, die Qualitätskontrolle sicherzustellen und die Betriebskosten zu senken, wodurch die Fabrik in ein datengesteuertes Ökosystem umgewandelt wird.

Der Markt erlebt das Aufkommen generativer KI und synthetischer Datengenerierung zur Nachbildung des Herstellungsprozesses für vorausschauende Wartung, die ein neues Produktivitätsniveau ermöglicht. Darüber hinaus nutzen Hersteller zunehmend Big-Data-Plattformen und verknüpfen diese mit anderen maschinellen Lernfunktionen, um umsetzbare Erkenntnisse zu analysieren und zu gewinnen, um Lieferketten zu rationalisieren und nachhaltige Herstellungspraktiken zu fördern. Diese Fortschritte fördern das Wachstum von Big Data im Fertigungsmarkt, da Unternehmen datengesteuerte Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz in den Vordergrund stellen. Die Integration dieser Netzwerke in intelligente Systeme verändert die Fertigungsprozesse. Nordamerika ist vor allem auf seine Infrastrukturvorteile zurückzuführen, es wird jedoch erwartet, dass auch andere Regionen aufgrund mehrerer Vorteile in Zukunft ein deutliches Wachstum verzeichnen werdendigitale TransformationInitiativen.

MARKTDYNAMIK

Markttreiber

Die wachsende Datengenerierung aus Fertigungsprozessen steigert die Nachfrage nach Big-Data-Lösungen

Der zunehmende Einsatz von IoT-Geräten und -Sensoren in der Fertigung führt zur Erzeugung großer Datenmengen und erfordert robuste Big-Data-Analysen zur Verarbeitung und Extraktion von Informationen. Die Datenexplosion ermöglicht eine breite Palette von Funktionen wie erweiterte Planung, vorausschauende Wartung, Echtzeitüberwachung, Lieferkettenoptimierung und andere durch verbesserte betriebliche Effizienz in der Fertigung, Luft- und Raumfahrt und Automobilbranche sowie den Verbrauch intelligenter Geräte. Darüber hinaus fördern verstärkte Regierungsinitiativen wie die brasilianische Nova Indústria Brasil-Politik die digitale Transformation und fördern die Produkteinführung. IntegrierenCloud-Computingund künstliche Intelligenz (KI) verbessert die Fähigkeit von Unternehmen, komplexe Datensätze zu analysieren, und unterstützt die innovative intelligente Fertigung. Das schnelle Datenwachstum erschwert die Skalierung und treibt Investitionen in fortschrittliche Plattformen voran. Da sich Hersteller auf datengesteuerte Strategien und damit verbundene Ergebnisse konzentrieren, steigt die Nachfrage nach diesen Dienstleistungen seitens Organisationen wie SAS Institute und IBM sowie in starken Industrieländern.

Marktbeschränkungen

Datensicherheitsrisiken und Herausforderungen bei der Systemintegration schränken die Einführung von Big Data in der Fertigung ein

Durch Cyberangriffe, die auf Big-Data-Lösungen abzielen, können Hersteller wichtige Betriebs- und Kundendaten preisgeben. Die Integration von Big-Data-Plattformen in bestehende Legacy-Systeme und die Ermöglichung der Interoperabilität über verschiedene Technologien hinweg ist insbesondere für Hersteller mit einer Legacy-Infrastruktur kompliziert, da sie mit zunehmender Vorlaufzeit teurer wird. Unsicherheit, hohe Kosten und langsamere Vorlaufzeiten schränken die Einführung ebenfalls ein, da in einer globalen Lieferkette standardisierte und allgemein akzeptierte Datenaustauschprotokolle fehlen.

Kleinere Hersteller haben mit begrenzten finanziellen und personellen Ressourcen zu kämpfen, was zu weiteren Verzögerungen bei der Umsetzung führt. Um diese Einschränkungen zu überwinden, müssen Hersteller Frameworks entwickeln, um die Cybersicherheit zu gewährleisten und auf interoperable Lösungen zuzugreifen, die eine sichere und effiziente Einführung von Big-Data-Technologien in der gesamten globalen Fertigungsindustrie ermöglichen.

Marktchancen

Fortschritte bei KI- und Nachhaltigkeitsinitiativen schaffen neue Marktchancen

Neue Technologien wie zgenerative KIund ML bieten Herstellern bemerkenswerte Möglichkeiten, die Nutzung von Big Data zu steigern und Innovationen durch fortschrittliche Simulation, beschleunigte Prototypen und schnelle Produktanpassung zu ermöglichen. Hersteller können diese Technologie nutzen, um das Design zu optimieren und potenzielle Geräteausfälle vorherzusagen. Big Data kann die Effizienz steigern, Kosten sparen und konsistente globale Abläufe aufrechterhalten.

Da sich Länder auf Nachhaltigkeit konzentrieren, besteht darüber hinaus die Möglichkeit, dass Big Data zur Energieeffizienz, Abfallreduzierung und umweltbewussten Herstellungsprozessen und -praktiken zur Einhaltung von Vorschriften beitragen kann. Das Wachstum cloudbasierter Analyseplattformen ermöglicht es Herstellern und Branchen, einschließlich der Automobil- und Pharmaindustrie, ihre Abläufe zu verbessern und Echtzeiteinblicke in das gesamte Unternehmen zu erhalten. Unternehmen wie Accenture und Altair Engineering werden dazu beitragen, eine maßgeschneiderte Lösung zu liefern und Hersteller dabei zu unterstützen, die Chancen zu nutzen, Innovationen zu entwickeln und einen Wettbewerbsvorteil auf dem globalen Markt zu wahren.

SEGMENTIERUNGSANALYSE

Durch Anbieten

Das Lösungssegment dominiert den Markt aufgrund der wachsenden Nachfrage nach KI- und IoT-Analyseplattformen

Durch das Angebot wird der Markt in Lösungen und Dienstleistungen segmentiert.

Das Lösungssegment hält aufgrund der wachsenden Nachfrage nach Analyseplattformen und IoT-Tools den höchsten Big-Data-Marktanteil im verarbeitenden Gewerbe. Diese Lösungen optimieren die Produktion und ermöglichenvorausschauende Wartungmit KI. Mit der höchsten CAGR bietet das Lösungssegment skalierbare cloudbasierte Software für Einblicke in Echtzeit. Darüber hinaus setzen Hersteller aus Gründen der betrieblichen Effizienz auf KI und IoT. Dies spiegelt die laufenden Investitionen in die Analytik für intelligente Fabriken wider. Namhafte Unternehmen stellen Fachwissen bereit, aber Lösungen sind aufgrund ihres direkten Einflusses auf die Optimierung von Produktion und Lieferkette weltweit führend. Das Lösungssegment soll im Jahr 2026 mit einem Anteil von 65,53 % den Markt dominieren.

Das Dienstleistungssegment, einschließlich Beratung und Integration, unterstützt den Einsatz von Lösungen. Unternehmen wie IBM und SAS Institute bieten Services an, um eine reibungslose Implementierung sicherzustellen. Aufgrund des wachsenden Fokus auf softwaregesteuerte Transformation halten sie jedoch nur einen geringen Marktanteil. Die Dienste ermöglichen auch die Anpassung und Integration und helfen Herstellern, komplexe Plattformen zu nutzen.

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Durch Bereitstellung

Cloud-Bereitstellung führt aufgrund seiner Kosteneffizienz und Echtzeit-Analysefunktionen den Marktanteil an

Je nach Bereitstellung wird der Markt in On-Premise, Cloud und Hybrid unterteilt.

Gemessen am Umsatzanteil ist das Cloud-Segment Marktführer. Die Cloud-Bereitstellung ist aufgrund ihrer Kosteneffizienz, Agilität und Erleichterung der Echtzeit-Datenanalyse für die effiziente Herstellung von Produkten und Dienstleistungen attraktiv. Es bietet einfachen Zugriff auf Analysesoftware und fördert die Einführung von IoT-Technologien für die intelligente Fertigung. Die zunehmende Beliebtheit von Cloud-Implementierungen wird durch wachsende Technologieanbieter wie Microsoft, AWS und Google, die Analyseplattformen für zahlreiche Branchen anbieten, weiter vorangetrieben. Es wird erwartet, dass das Cloud-Segment mit einem weltweiten Anteil von 52,36 % im Jahr 2026 den Markt anführen wird.

Aufgrund sensibler Umgebungen, Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bevorzugen jedoch Schlüsselindustrien, darunter Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, die Bereitstellung vor Ort. Für solche Hersteller sind die Sicherheit und Kontrolle ihrer Daten (insbesondere wenn es sich um proprietäre und systemkritische Daten handelt) im Geschäftsbetrieb von größter Bedeutung.

Das Hybridsegment wächst mit der höchsten CAGR. Die Hybridbereitstellung bietet Flexibilität, indem sie die Sicherheit und Datenkontrolle von On-Premise-Systemen mit der Skalierbarkeit, den Gesamtbetriebskosten und der Verwaltung von Cloud-Lösungen kombiniert. Ein herausragender Vorteil hybrider Bereitstellungen ist ihre Fähigkeit, unterschiedliche regulatorische Umgebungen und betriebliche Flexibilität zu erfüllen, mit denen viele globale Hersteller konfrontiert sind. Neueinsteiger in die hybriden Lokalisierungsmodelle nutzen integrierte Funktionen proprietärer Plattformen, die von Anbietern wie Microsoft, Google und Oracle angeboten werden. Dies ermöglicht es Herstellern, ihre Produktivität zu steigern und Sicherheit, skaliertes Wachstum und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu erreichen.

Auf Antrag

Operational Analytics ist marktführend, da es die Produktion optimiert und Ausfallzeiten minimiert

Je nach Anwendung ist der Markt in Kundenanalyse, Betriebsanalyse, Qualitätsbewertung usw. unterteilt.Lieferkettenmanagement, Produktionsmanagement und andere (Maschinenwartung, neue Produkt- und Serviceinnovationen).

Betriebsanalytik hält den größten Marktanteil, da sie Echtzeitdaten nutzt, um Produktionsabläufe zu maximieren, Ausfallzeiten zu minimieren und die Fabrikproduktivität in Branchen wie der Automobil- und Elektronikindustrie zu steigern. Das Segment Operational Analytics wird im Jahr 2026 einen Marktanteil von 32,82 % ausmachen.

Die Kundenanalyse verzeichnet die höchste CAGR und hat von ihrem schnellen Wachstum profitiert, da sie auf der Analyse von Verbraucherdaten basiert, um personalisierte Produktangebote zu erstellen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und Lösungen zu schaffen, die den Anforderungen sich ständig ändernder Bedürfnisse gerecht werden.

Das Fachwissen zur Qualitätsbewertung nutzt Big-Data-Analysen, um sicherzustellen, dass Produkte zuverlässig funktionieren. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Elektronik- und Pharmabranche, wo die Aufrechterhaltung hoher Standards und Produktqualität von entscheidender Bedeutung ist.

Das Supply Chain Management unterstützt Logistik und Lagerbestände, indem es die Kosten senkt und den Herstellern dabei hilft, ihre globale Lieferkette klarer zu überwachen.

Das Produktionsmanagement ist für die Optimierung der Planung, die Zuweisung von Ressourcen und die Terminplanung verantwortlich, um die Produktion für Hersteller weltweit effizient zu gestalten.

Auch andere Datenanalyseanwendungen, wie z. B. die Maschinenwartung, nutzenprädiktive Analytikum Geräteausfälle zu verstehen. In ähnlicher Weise fördern neue Produktinnovationen den Wettbewerb in Branchen mit datengesteuerten Strategien, indem sie Daten nutzen, um Innovationen bei Designs und Produktbereitstellung auf dem globalen Markt zu unterstützen.

BIG DATA IM VERARBEITUNGSMARKT REGIONALER AUSBLICK

Nach Regionen ist der Markt in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, den Nahen Osten und Afrika sowie Südamerika unterteilt.

Nordamerika

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Nordamerika ist aufgrund seiner überlegenen und wachsenden technologischen Infrastruktur und der Einführung von Industrie 4.0-Technologien führend auf dem Markt. Da die Region in hohem Maße künstliche Intelligenz (KI) nutzt, ist dieInternet der Dinge (IoT)und Analytik kann das Unternehmen fortschrittliche Analyse-, Leistungsoptimierungs- und Dateninterpretationslösungen für die Fertigung entwickeln, insbesondere in den Bereichen Automobil und Luft- und Raumfahrt. Große Unternehmen wie IBM und Microsoft bieten überlegene, fortschrittliche Lösungen, da Analysen maschinelles Lernen, Echtzeit- und vorausschauende Wartung sowie Lieferkettenoptimierungen ermöglichen. Das nordamerikanische Ökosystem hat eine starke Neigung zu Innovationen und einen optimierten digitalen Fußabdruck, der im Entstehen begriffen ist und das Wachstum bei Big-Data-Anwendungen erleichtern wird. 

Die USA verfügen über einen erheblichen Anteil der Big Data im Fertigungsmarkt, da verschiedene Sektoren (z. B. Elektronik undArzneimittel) haben auf Analyseplattformen, Apps und andere Big-Data- und Datenanalyselösungen zugegriffen. Darüber hinaus werden die laufenden Analysen für die vorausschauende Wartung genutzt. Amerikanische Unternehmen wie SAS Institute und Altair Engineering bieten verschiedene große Fortschritte bei Analyselösungen. Die USA setzen sich für die Verbesserung intelligenter Fertigung und KI-gesteuerter Innovationen ein, da Big Data ein integrierter Bestandteil der Betriebseffizienz und Produktentwicklung sein wird. Der US-Markt wird bis 2026 schätzungsweise 2,72 Milliarden US-Dollar erreichen.

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Südamerika

Der südamerikanische Markt wächst und reift weiter, unterstützt durch eine zunehmende digitale Transformation in Branchen wie der Automobilindustrie und der Landwirtschaft. Hersteller setzen auf Analysen, was neben anderen Vorteilen von Big Data zu Verbesserungen der Lieferketteneffizienz und verbesserten Kompetenzen in der Produktion geführt hat. Auch cloudbasierte Lösungen gewinnen an Bedeutung, unterstützt von Unternehmen wie Accenture. Das makroökonomische Umfeld ist komplex. Die Region konzentriert sich jedoch optimistisch auf die Modernisierung industrieller Prozesse, was das weitere Wachstum und die Einführung von Big-Data-Technologien unterstützt.

Europa

Der europäische Markt ist aufgrund seiner starken industriellen Basis in Sektoren wie der Automobil- und Maschinenindustrie stark. Länder, darunter Deutschland und das Vereinigte Königreich, setzen zahlreiche IoT- und Analyseanwendungsfälle ein, um die Produktionsqualität, die Qualitätskontrolle und immer effektivere nachhaltige Herstellungsprozesse zu verbessern. Unternehmen wie SAP SE und Siemens bieten unterschiedliche Lösungen an und leiten gleichzeitig Initiativen zur digitalen Transformation. Der wachsende Fokus auf Nachhaltigkeit ermutigt Hersteller, Big-Data-Technologien einzusetzen, um Energie zu reduzieren, Abfall zu reduzieren und bei der Verwaltung von Geschäftsprozessen auf Nachhaltigkeit umzusteigen. Der britische Markt wird bis 2026 voraussichtlich 0,76 Milliarden US-Dollar erreichen, während der deutsche Markt bis 2026 voraussichtlich 0,77 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Naher Osten und Afrika

Die Region Naher Osten und Afrika ist ein aufstrebender Markt für Big Data in der Fertigung, dessen Akzeptanz vor allem im Öl-, Gas- und Bergbausektor liegt. Hersteller nutzen Analysen zur Betriebsoptimierung und vorausschauenden Wartung, unterstützt durch Cloud-Plattformen von Anbietern wie Oracle. Die Entwicklung der Infrastruktur und zunehmende Digitalisierungsbemühungen tragen zum allmählichen Wachstum von Big-Data-Anwendungen in der gesamten Region bei.

Asien-Pazifik

Der Markt im asiatisch-pazifischen Raum wächst schnell, angetrieben durch das industrielle Wachstum in Indien und China. Die Region setzt IoT- und KI-Analysen für die Produktions- und Lieferketteneffizienz ein, insbesondere in der Elektronik- und Automobilbranche. Unternehmen wie Hitachi Vantara bieten innovative Lösungen und unterstützenintelligente FabrikInitiativen. Die rasche Urbanisierung und Technologieinvestitionen treiben auch ein erhebliches Marktwachstum in der gesamten Region voran. Der japanische Markt soll bis 2026 ein Volumen von 0,67 Milliarden US-Dollar erreichen, der chinesische Markt soll bis 2026 ein Volumen von 0,90 Milliarden US-Dollar erreichen und der indische Markt dürfte bis 2026 ein Volumen von 0,46 Milliarden US-Dollar erreichen.

WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT

Wichtige Akteure der Branche

Wichtige Branchenakteure wie das SAS Institute, IBM und Microsoft treiben das Marktwachstum durch die Bereitstellung innovativer Analyselösungen voran

Ein hart umkämpfter Big-Data-Markt im verarbeitenden Gewerbe wird von wichtigen Akteuren der Branche vorangetrieben, die innovative Analyselösungen und -dienstleistungen zur Optimierung von Fertigungsprozessen bereitstellen. SAS Institute, IBM, Microsoft, Altair Engineering und Accenture halten bedeutende Marktanteile durch Analyseplattformen, die KI, das Internet der Dinge (IoT) und Cloud-Computing-Strategien integrieren. Diese Technologien bieten Einblicke in Echtzeit, vorausschauende Wartung und Effizienz in der Lieferkette. Diese Hauptakteure demonstrieren auch ein integriertes Modell – Hardwareoptionen, Datenanalysesoftware sowie Beratung und integrierte Dienstleistungen für verschiedene Fertigungsbereiche – mit Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Elektronik und Automobilindustrie. Neue und aufstrebende Anbieter schaffen spezialisierte Anbieter für bestimmte Nischenanwendungen, während sie daran arbeiten, ihre jeweiligen Märkte zu erschließen. Während aktuelle/aufstrebende Akteure und intakte Nutzer kontinuierlich die lokale und globale Marktszene bewerten und Innovationen entwickeln, um den Anforderungen der Branche gerecht zu werdenIntelligente FertigungParadigma unterstützen sie die chronologische Entwicklung von Big Data in der Fertigung und deren weltweite Einführung in der Industrie.

Liste der wichtigsten Big Data in profilierten Fertigungsunternehmen

• IBM (USA)
• SAS Institute (USA)
• Microsoft (USA)
• Orakel(UNS.)
• SAP SE(Deutschland)
• Accenture(Irland)
• Altair Engineering (USA)
• TIBCO Software (USA)
• Alteryx (USA)
• FICO (USA)
• Amazon (USA)
• Google (USA)
• Informatica (USA)
• Schneeflocke (USA)
• Cloudera(UNS.)
• Teradata (USA)
• Hitachi Vantara (Japan)
• Dell Technologies (USA)
• Hewlett Packard Enterprise (USA)
• Siemens (Deutschland)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

• Mai 2025:HD Hyundai und Altair Heavy Industries haben ein strategisches MoU unterzeichnet, um die Entwicklung umweltfreundlicher Schiffsmotoren mithilfe von KI- und Simulationstechnologien voranzutreiben. Zu den Projektzielen gehören die Verbesserung der Designeffizienz, die Verkürzung der Entwicklungszeit und die Optimierung der Leistung zur Einhaltung globaler Versandvorschriften. Mithilfe der simulationsgesteuerten Designtechniken von Altair wird HD Hyundai die prädiktive Analysetechnologie von Altair dabei unterstützen, diese Ziele zu erreichen.
• Mai 2025: Altair hat sich mit MILIZE Inc. zusammengetan, um seine RapidMiner-Datenanalyse- und KI-Plattform an den japanischen Finanzdienstleistungssektor zu vertreiben und dabei die KI-Technologie von Altair mit der Finanzexpertise von MILIZE zu kombinieren. Diese Zusammenarbeit unterstützt die digitale Transformation, indem sie schnelle, Low-Code-KI-Lösungen für Risikomanagement, Compliance und Kundenanalysen ermöglicht und so die betriebliche Effizienz steigert.
• März 2025: Der Enterprise Vector Store von Teradata, unterstützt von NVIDIA NeMo Retriever, verwaltet Milliarden von Vektoren für vertrauenswürdige KI-Anwendungen wie RAG und Agentenanwendungsfälle wie Augmented Call Center. Es unterstützt strukturierte und unstrukturierte Daten in Cloud-, On-Premise- oder Hybridumgebungen und gewährleistet so eine kostengünstige Skalierung und Echtzeit-Einblicke. Eine erweiterte NVIDIA-Integration ist für 2025 geplant.
• Dezember 2024: Teradata hat VantageCloud mit Amazon Bedrock integriert, um schnelle generative KI-Anwendungsfälle zu ermöglichen, einschließlich der Erkennung von Einzelhandelsartikeln und des Abrufs von Versicherungsverträgen, verfügbar im zweiten Quartal 2025. Das Teradatagenai-Python-Paket unterstützt skalierbare Textanalyse-APIs und nutzt Modelle von AI21 Labs und Anthropic, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Unternehmensprozesse zu optimieren.
• Oktober 2024: Teradata hat mit NVIDIA zusammengearbeitet, um VantageCloud mit NVIDIA AI Enterprise zu erweitern und NeMo- und NIM-Microservices für benutzerdefinierte große Sprachmodelle, RAG und Agenten-Workflows zu integrieren. Diese Partnerschaft ermöglicht leistungsstarke KI-Workloads in öffentlichen und privaten Clouds, wobei die ersten AWS-Lösungen im November 2024 verfügbar sind und umfassendere Funktionen bis zum ersten Quartal 2025 eingeführt werden.

BERICHTSBEREICH

Der Bericht bietet wertvolle Einblicke in den Markt und konzentriert sich auf Schlüsselaspekte wie führende Unternehmen, Angebote, Einsatz und führende Anwendungen von Big Data in der Fertigung. Darüber hinaus bietet der Bericht Einblicke in Markttrends und beleuchtet wichtige Branchenentwicklungen. Zusätzlich zu den oben genannten Faktoren umfasst der Bericht mehrere Faktoren, die zum Wachstum des Marktes in den letzten Jahren beigetragen haben.

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BERICHTSUMFANG UND SEGMENTIERUNG