Big Data dans l\'industrie manufacturière Taille, part et analyse de l\'industrie, par offre (solution et services), par déploiement (sur site, basé sur le cloud et hybride), par application (analyse client, analyse opérationnelle, évaluation de la qualité, gestion de la chaîne d\'approvisionnement, production Gestion, et autres) et prévisions régionales, 2019-2032

Le volume mondial de données sur la taille de l'industrie manufacturière était évalué à 3,22 milliards de dollars en 2018 et devrait atteindre 21,51 milliards de dollars d'ici 2032, avec un TCAC de 12,6 % au cours de la période de prévision. L’Europe a dominé le Big Data dans l’industrie manufacturière avec une part de marché de 26,70 % en 2018.

Avec l’évolution rapide de l’environnement commercial et les progrès technologiques, les fabricants investissent dans l’automatisation des opérations de fabrication. De plus, les fabricants se concentrent sur l'augmentation de la productivité et la réduction des coûts en déployant des technologies avancées telles que le big data, intelligence artificielle (IA) , et le Internet des objets (IoT) , entre autres. La technologie du Big Data aide l'industrie manufacturière à améliorer les processus de production et à extraire des données de divers appareils pour améliorer la production, la qualité, le flux de travail opérationnel automatisé et réduire les coûts de maintenance.

Les logiciels d'analyse de Big Data aident à analyser les modèles de risque, à maintenir les flux de travail, à améliorer la qualité des processus, de la production et autres. Les solutions Big Data analysent, collectent et surveillent un grand volume de données non structurées et structurées générées à partir de diverses sources telles que l'unité de production, la qualité des produits, l'usine, etc. La technologie Big Data aide à découvrir de nouvelles tendances et modèles et fournit des informations exploitables. aux entreprises. En outre, le Big Data devient l’un des éléments importants de l’industrie manufacturière, car il joue un rôle majeur dans la quatrième génération de systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP). La technologie ERP aide à transformer les installations de fabrication obsolètes en centrales hautement automatisées et efficaces. La technologie du Big Data est sur le point de créer une nouvelle ère pour le secteur manufacturier, car elle possède la capacité d’impliquer les processus, les données et les personnes. Les progrès technologiques croissants devraient être de bon augure pour le Big Data dans l’industrie manufacturière.

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Dans l'industrie manufacturière, les données sont collectées à partir du processus traditionnel basé sur une enquête de maintenance ou à l'aide de dispositifs technologiques avancés tels que des capteurs, la RFID, etc. Ces données collectées permettent de suivre les ressources et d'analyser les données générées (telles que les données capturées par la machine). lectures, gestion de la chaîne d'approvisionnement, etc.) via des capteurs et autres dispositifs. En raison de l'énorme base de données requise pour collecter, conserver et analyser la grande quantité de données générées par ces appareils, le Big Data aide les fabricants à suivre et analyser le processus de production, les risques, la qualité et d'autres paramètres des opérations. De plus, le Big Data aide l’industrie manufacturière à automatiser complètement ses opérations. En outre, dans le cadre de l’expansion de l’Internet des objets et des progrès des technologies de connectivité, le Big Data offre une opportunité pour une nouvelle génération de technologies de fabrication intelligentes.

FACTEURS DU MARCHÉ

« L’optimisation de la gestion de la chaîne d’approvisionnement et du processus de production est susceptible de stimuler le marché »

Avec l’adoption croissante d’un environnement interconnecté, la gestion de la chaîne d’approvisionnement dans les opérations de fabrication devient de plus en plus complexe et prend plus de temps. Pour optimiser la chaîne d’approvisionnement et rationaliser ses opérations, il est nécessaire d’examiner le processus à un niveau granulaire. La technologie Big Data offre aux fabricants la possibilité de suivre, tracer, analyser et rationaliser l’ensemble du processus de la chaîne d’approvisionnement. En outre, la chaîne d’approvisionnement peut être considérée comme plus vitale pour les fabricants que le processus de production, car elle peut entraîner des pertes dues à l’inefficacité des opérations. Le Big Data aide les fabricants à comprendre les processus et les erreurs qui y sont associés pour mener à bien une tâche ou une opération. Compte tenu de cela, le big data dans l’industrie manufacturière est susceptible de se développer dans les années à venir.

De plus, dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, le Big Data a aidé certaines entreprises à surmonter les problèmes et à mener à bien le processus. Par exemple, grâce à la technologie Big Data, John Deere (Deere & Company) a pu économiser 900 millions de dollars en contrôle des stocks sur une période de deux ans. En outre, la société Coca-Cola a pu économiser environ 45 millions de dollars par an en suivant l'analyse des mégadonnées pour les systèmes d'itinéraires de véhicules. De tels développements importants contribueront au développement du Big Data dans l’industrie manufacturière d’ici 2026.

 « L’adoption croissante de l’automatisation dans l’industrie manufacturière facilitera la croissance du marché »

La révolution industrielle actuelle vise à aider l’industrie à proposer une plate-forme avancée pour améliorer les procédures existantes grâce à un processus automatisé. En raison de l'adoption croissante de services automatisés et des initiatives gouvernementales en faveur du déploiement de technologies d'automatisation avancées dans le secteur manufacturier, stimulant ainsi le big data dans l'industrie manufacturière. Ces services automatisés devraient créer de vastes opportunités pour le marché du Big Data. En plus de cela, les technologies tendances telles que la communication machine à machine (M2M), le big data, l'IoT et l'apprentissage automatique devraient collectivement générer des niveaux d'efficacité, de productivité et de performance sans précédent dans les opérations de fabrication. L'industrie manufacturière augmente également ses investissements dans les solutions d'analyse commerciale et le Big Data dans les services professionnels, la fabrication de procédés, la fabrication discrète et autres. De plus, les technologies d'automatisation des processus robotiques (RPA) sont rentables et capables de numériser les processus manuels dans l'industrie tout en créant des données de processus précieuses. La RPA avec des outils d'analyse de données offre la possibilité de prédire les changements de processus et les flux de travail, ainsi que d'identifier les opportunités d'amélioration et d'optimisation des processus. L’adoption croissante de technologies avancées dans l’industrie manufacturière stimulera la croissance du Big Data dans l’industrie manufacturière dans un avenir proche.

SEGMENTATION

En proposant des analyses

 « La demande croissante de solutions Big Data dans l’industrie manufacturière aide à stimuler la croissance du marché »

En fonction de l'offre, le marché est classé en solutions et services. Dans le big data mondial de l’industrie manufacturière, le segment des solutions devrait croître avec le TCAC le plus élevé au cours de l’année à venir. La solution Big Data fournit une plate-forme pour analyser le grand volume de données structurées et non structurées collectées à partir de différentes sources telles que les appareils IoT, les capteurs, les réseaux sociaux et entre autres. Les solutions Big Data aident l'industrie manufacturière à améliorer la visibilité de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement et à accélérer le partage d'informations et la prise de décision à l'aide de la technologie cognitive. De plus, l’analyse prédictive est également utilisée pour des exigences et des prévisions plus précises et pour réduire les stocks tampons. De plus, l'analyse des mégadonnées dans le secteur manufacturier aide les fabricants à réduire la charge de travail à forte intensité de main-d'œuvre, à améliorer la visibilité opérationnelle et à obtenir des analyses approfondies en établissant une source unique pour toutes les données et rapports d'inventaire.

Par analyse de déploiement

« Les offres cloud devraient afficher un TCAC sain au cours de la période de prévision »

Le rapport se concentre sur plusieurs tendances du Big Data dans l'industrie manufacturière couvrant les solutions de déploiement qui incluent des solutions sur site, basées sur le cloud et hybrides. L’adoption croissante de solutions logicielles basées sur le cloud parmi les organisations devrait créer des opportunités de marché lucratives pour les fournisseurs de solutions Big Data dans les années à venir. L'analyse du Big Data basée sur le cloud dans les opérations de fabrication aide également à traiter et à analyser la base de données pour améliorer le processus de production et la gestion des stocks dans l'industrie manufacturière.

Les solutions Big Data basées sur le cloud aident les organisations à acquérir une compréhension approfondie des améliorations, des tendances et des préférences. Cette compréhension est utilisée pour une gestion efficace et efficiente de la chaîne d’approvisionnement et des décisions opérationnelles basées sur les résultats analytiques.

Par analyse des applications

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" Application d’analyse opérationnelle et d’évaluation de la qualité pour représenter la part de marché la plus élevée »

En fonction des applications, le marché est divisé en analyse client, analyse opérationnelle, évaluation de la qualité, gestion de la chaîne d’approvisionnement, gestion de la production, etc. Dans l’industrie manufacturière, il existe une exigence continue de maintenir la qualité du produit et de gérer les opérations. La technologie Big Data aide à analyser l’activité opérationnelle, les erreurs et l’évaluation de la qualité des produits. Parmi les applications couvertes par l’étude, en 2018, l’analyse opérationnelle couvrait la majorité des mégadonnées dans les revenus du marché manufacturier. En outre, le segment de la gestion de la chaîne d’approvisionnement devrait connaître une croissance significative au cours de la période de prévision. Dans le domaine de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les solutions Big Data ont permis à plusieurs entreprises de réduire leurs fonds de roulement et leurs coûts logistiques, ce qui a conduit à l'adoption croissante de la technologie Big Data dans l'industrie manufacturière. La demande croissante pour de telles applications à travers le monde devrait stimuler les opportunités de croissance du Big Data dans l’industrie manufacturière.

ANALYSE RÉGIONALE

Dans le cadre de l'étude, le segment régional est divisé en cinq grandes régions, à savoir l'Amérique du Nord, l'Asie-Pacifique (APAC), l'Europe, le Moyen-Orient et l'Afrique et l'Amérique latine. On estime que l’Amérique du Nord captera la part de marché manufacturière la plus élevée du Big Data au cours de la période de prévision. L’Amérique du Nord a généré des revenus notables sur le marché mondial en 2018. Cette croissance est due au développement et aux initiatives croissants de l’industrie manufacturière aux États-Unis et au Canada.

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Le Big Data APAC dans l’industrie manufacturière devrait croître en termes de TCAC au cours de la période de prévision. De nombreux organismes de réglementation des pays de la région Asie-Pacifique prennent des initiatives pour déployer des solutions technologiques avancées dans l'industrie manufacturière. En Inde, le secteur manufacturier est devenu un secteur à forte croissance et devrait soutenir la croissance du pays dans les années à venir. Cette croissance de l'industrie manufacturière en Inde est probablement due à l'attention croissante du gouvernement envers le secteur manufacturier ainsi qu'à l'augmentation des investissements dans le secteur manufacturier. Par exemple, le programme Make in India lancé par le gouvernement indien ainsi que les partenariats stratégiques devraient accroître le développement du secteur manufacturier dans un avenir proche. En outre, en Chine, l’initiative « Made in China 2025 » devrait stimuler le développement du secteur manufacturier chinois dans les années à venir.

En outre, les régions d’Amérique latine, du Moyen-Orient et d’Afrique devraient connaître une croissance à un taux de croissance annuel moyen constant au cours de la période de prévision. Pour les premières années (2015-2018), la croissance en Amérique latine et dans la région MEA est lente, elle augmentera à un rythme constant au cours de la période de prévision (2019-2026). Cette croissance est principalement attribuable à la multiplication des initiatives gouvernementales et à l'entrée d'acteurs émergents ainsi qu'à la présence d'acteurs établis en Amérique latine et dans la région MEA. En outre, le Brésil a pris l'initiative de mettre en œuvre l'Industrie 4.0, qui à son tour façonne le Big Data dans l'industrie manufacturière. Plusieurs entreprises ont également commencé à mettre en œuvre des technologies avancées pour les réseaux connectés intelligents, la numérisation, les processus automatisés, entre autres au Brésil.

Alors qu’en Europe, la tendance du marché est fortement influencée par les initiatives d’expansion croissantes des grandes entreprises dans les pays développés comme le Royaume-Uni, l’Allemagne, la France et d’autres. La Scandinavie joue également un rôle majeur dans la technologie du Big Data pour le secteur manufacturier et investit dans l'automatisation des opérations de fabrication. Parmi les pays scandinaves, la Suède possède une forte présence d'unités manufacturières qui contribuent également pour une part importante à la croissance du PIB du pays. En outre, le gouvernement suédois a lancé une stratégie d'industrialisation intelligente en 2016, qui met notamment l'accent sur l'automatisation des opérations de fabrication et l'adoption d'équipements et de machines industriels avancés. Le marché européen devrait croître à un rythme substantiel en raison de la demande croissante de mégadonnées dans les secteurs manufacturiers, notamment l'automobile, la fabrication discrète et les applications industrielles.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

« Des acteurs majeurs, notamment IBM Corporation, Microsoft Corporation, Fair Isaac Corporation et Accenture, visent à améliorer leur unité commerciale Big Data »

Certains des principaux acteurs du Big Data dans l'industrie manufacturière sont SAS Institute Inc., IBM Corporation, Tibco Software Inc., SAP SE, Oracle Corporation, Accenture Plc., Microsoft Corporation et d'autres. Ces sociétés détiennent la majorité des parts de marché. De plus, les fournisseurs de solutions Big Data investissent également dans des technologies innovantes pour fournir des solutions et des services avancés à leurs clients. Les acteurs du big data dans l’industrie manufacturière acquièrent également des start-up travaillant sur l’analytique pour renforcer les capacités de leurs produits.

En outre, des acteurs de premier plan introduisent des plates-formes avancées pour l'analyse du Big Data dans l'industrie manufacturière, spécifiques à l'atelier, à l'automatisation des usines, à la gestion de la chaîne d'approvisionnement et autres, ce qui devrait compléter la demande de solutions Big Data dans l'industrie manufacturière.

LISTE DES ENTREPRISES CLÉS PROFILÉES :

• Accenture Plc.


• Alteryx, Inc.


• Société de logiciels Angoss


• Société Fair Isaac


• Société IBM


• Société Microsoft


• Société Oracle


• SAP SE


• Institut SAS, Inc.


• Tibco Software, Inc. (données alpines)

COUVERTURE DU RAPPORT

Una representación infográfica de Big Data in Manufacturing Industry

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Le rapport propose une analyse approfondie de nombreux facteurs affectant le Big Data mondial dans l’industrie manufacturière. Ceux-ci incluent les opportunités, les moteurs de croissance, les menaces, les développements clés et les contraintes. En plus de cela, il aide en outre à analyser, segmenter et définir le marché en fonction de différents segments tels que l'offre, le déploiement et l'application. Il analyse stratégiquement plusieurs stratégies telles que les innovations de produits, les fusions, les alliances, les coentreprises et les acquisitions adoptées par les acteurs de l'industrie.

Portée et segmentation du rapport

DÉVELOPPEMENT DE L'INDUSTRIE :

• Juin 2016 – Accenture Plc. a lancé sept applications d'analyse avancées, qui aideront à détecter la fraude, et ont été conçues pour les banques, les agences gouvernementales, les entreprises manufacturières et de télécommunications.


• janvier 2018 – Datawatch Corporation a acquis Angoss Software Corporation pour élargir son portefeuille de produits afin d'offrir des analyses prédictives et prescriptives étendues pour chaque application et cela aidera une entreprise à découvrir des informations précieuses.