제조 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 구성 요소별(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 기술별(컴퓨터 비전, 기계 학습, 자연어 처리 및 상황 인식), 애플리케이션별(예측 유지 관리 및 검사(PMI), 생산 계획, 공급망 관리, 에너지 관리, 품질 관리, 산업용 로봇 공학 및 기타), 산업별(자동차, 의료, 반도체 및 전자, 에너지 및 전력, 금속 및 기계, FMCG 및 기타) 및 지역 예측 보고서, 2026 – 2034

제조 시장 규모에 있어서 전 세계 인공 지능의 가치는 2025년에 76억 달러로 평가되었으며, 2026년 98억 5천만 달러에서 2034년까지 1,288억 1천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 37.90%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 2025년 아시아 태평양 지역은 42.80%의 점유율로 글로벌 시장을 장악했습니다.

시장 동향 및 전략적 통찰력

• 아시아 태평양 제조 시장 인공지능은 2025년 글로벌 시장의 42.80%로 가장 큰 점유율을 차지했습니다.
• 구성 요소별로는 AI 인프라 칩셋과 IoT 센서의 사용 증가로 인해 하드웨어 부문이 2024년 시장을 지배했습니다.
• 기술을 기반으로 기계 학습 부문은 2024년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다.
• 애플리케이션별로는 AI 기반 최적화 솔루션 채택 증가로 인해 생산 계획 부문이 2024년 시장을 주도했습니다.
• 업계 기준으로 반도체 및 전자 부문은 2024년에 가장 높은 시장 점유율을 차지했습니다.

시장 규모 및 성장 예측

• 2025년 시장 규모: 76억 달러
• 2026년 시장 규모: 98억 5천만 달러
• 2034년 예상 시장 규모: 1,288억 1천만 달러
• CAGR(2026~2034): 37.90%
• 아시아 태평양: 2025년 최대 시장
• 북미: AI 인프라 투자가 활발한 두 번째로 큰 시장

인공 지능(AI)은 대규모 데이터 생성 및 전송을 통해 생산 효율성을 높이고 가동 중지 시간을 줄이며 최적의 결과를 달성하기 위해 기계 프로세스에 사용되는 중요한 기술 세트입니다. 머신 러닝과 딥 러닝은 제조업 분야 AI의 최신 트렌드 중 하나이며 탄력적인 미래를 형성하고 실제 문제를 해결합니다. 컴퓨터 비전, 머신러닝, 자연어 처리, 상황 인식 등 혁신적인 기술이 AI 산업을 더욱 강화하고 있습니다. AI 솔루션의 가용성 확장과 Microsoft, Siemens 등 주요 업체의 AI 기반 시스템 통합이 데이터 기반 프로세스 최적화 및 지원을 주도하고 있습니다.스마트팩토리전략. 2019년 Microsoft Corporation 보고서에 따르면 현재 기업의 15%가 AI를 활용하고 있으며, 기업의 31%는 향후 몇 년 동안 지능형 시스템을 구현할 계획입니다. 많은 업계에서는 생산을 개선하고 제조 분야에서 AI의 이점을 활용하기 위해 스마트 공장 구축에 막대한 투자를 하고 있습니다.

코로나19 팬데믹은 불안정한 시장 역학을 헤쳐나가기 위한 데이터 기반 의사결정에 대한 높은 수요로 인해 AI 시장 성장을 위한 강력한 기반을 마련했습니다. 또한 제조업체의 인더스트리 4.0 채택이 증가함에 따라 공장 최적화에서 AI에 대한 수요가 증가하고 제조 부문에서 AI의 통합이 가속화될 것으로 예상됩니다.  

생성적 AI의 영향

생산 간소화를 위한 AI 활용 증가로 시장 성장 촉진

이미지 합성, 머신러닝 등 최신 AI 기술은 도구 및 제조 산업에서 인기를 얻고 있습니다. 이러한 현대 기술은 혁신적인 디자인을 만들고 생산 기술을 개선하며 제조 프로세스를 최적화하는 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다. 특히 기계 학습을 통해 업계는 반복 작업을 최소화하고 운영을 간소화하여 원하는 결과를 달성함으로써 새로운 아이디어를 생성하고 생산 워크플로를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 Airbus는인더스트리 4.0새로운 항공기 제품 개발을 위해 회사는 AI 기술을 활용하여 새로운 항공기 프로젝트에 추가 비용이 필요하지 않음을 검증했습니다.

• 예를 들어, 2023년 4월 Siemens와 Microsoft는 생성 AI의 협업 능력을 활용하여 산업 기업이 전체 제품 운영 수명 주기에 걸쳐 혁신과 효율성을 높일 수 있도록 지원했습니다. 이 이니셔티브의 일환으로 Siemens는 Teamcenter를 Microsoft Teams 및 Azure 기반 대규모 언어 모델과 통합하여 부서간 협업을 강화했습니다.

관세의 영향

증가하는 비용 압력과 공급망 중단으로 인해 시장 성장에 어려움을 겪고 있습니다.

최근 발표된 미국 관세로 인해 AI 인프라에 주요 과제가 발생했습니다. 중국, 멕시코, 대만, 베트남, 캐나다 등 국가의 수입품에 대한 관세가 AI에 영향을 미쳤습니다.반도체글로벌 공급망에 크게 의존하는 부문입니다. 약 10%에 달하는 이러한 관세는 국내 제조업 활성화를 목표로 했지만 미국 제조업체에 대한 비용 압박도 가중시켰습니다. 결과적으로 추가적인 재정적 압박으로 인해 비용 구조가 저해되고, 운영 비용이 증가하며, 구현 비용 상승으로 인해 AI 기술의 적시 배포가 지연될 수 있습니다.

제조 시장 동향의 인공지능

시장 성장을 촉진하기 위한 디지털 트윈 기술 채택

AI는 디지털 트윈 기술을 사용한 향상된 시뮬레이션 설계와 고해상도 모델링을 통해 정밀한 제조 프로세스를 더욱 실현 가능하게 만들고 있습니다. 이는 제품 설계, 성능 분석 등 혁신적인 애플리케이션을 지원해 제조 부문에서 AI가 장기적으로 채택되는 데 기여합니다. 제조 분야에서 AI 개발은 전문 지식을 지능형 시스템으로 인코딩하는 인간 전문가가 주도하는 경우가 많습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 전문 지식을 기반으로 구축된 자율 AI 시스템과 같은 최신 솔루션은 예방적 유지 관리, 품질 관리, 탄력적인 생산 계획과 같은 프로세스를 간소화하고 있습니다. 이러한 기술 발전은 새로운 산업 동향을 형성하고 있으며,인공지능예측 기간 동안 제조 시장 점유율.

• 예를 들어, 2024년 10월 Siemens와 Microsoft는 Industrial Co-pilot을 다음 단계로 확장하기 위해 협력하여 까다로운 산업 환경에서 작동할 수 있는 능력을 향상시켰습니다. 가동 중지 시간을 줄이고 운영 효율성을 개선하며 인력 부족 문제를 해결하기 위해 유럽 전역의 100개 고객이 이미 이 솔루션을 배포하여 1,20,000명 이상의 엔지니어에게 혜택을 주고 있습니다.

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시장 역학

시장 동인

제품 수요를 촉진하기 위해 인더스트리 4.0에 대한 투자 증가

제조 분야의 인공 지능은 다음을 포함한 혁신적인 기술의 적용 확대에 의해 주도되고 있습니다.디지털 트윈, 머신러닝, AR/VR 등이 있습니다. 인더스트리 4.0을 향한 전 세계적 추진에는 제조 라인 전반에 걸쳐 AI 기반의 훈련된 예측 유지 관리 및 자동화 프로세스를 구현하기 위한 상당한 투자가 수반됩니다. 지난 20년 동안 자동화는 사전 정의된 작업을 수행함으로써 다양한 산업에서 중추적인 역할을 해왔습니다. 반복적인 작업으로부터 학습하고, 시나리오를 시뮬레이션하고, 위험을 완화하고, 단계 수를 최소화하고, 생산 현장의 생산성을 향상시킬 수 있는 지능형 로봇의 사용으로 업계가 진화하고 있습니다. AI의 사용은 제품의 가용성과 품질을 향상시키는 제조 분야의 광범위한 혁신을 가져와 AI 확산에 영향을 미칩니다. 이를 통해 제조업체는 가장 작은 결함도 감지하고 이를 사전에 개선할 수 있어 제조 분야에서 AI의 채택을 더욱 촉진할 수 있습니다.

• 예를 들어, 제조 리더십 협의회(Manufacturing Leadership Council)에 따르면 제조 분야 AI 투자는 2026년까지 167억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 조사에 따르면 제조업체 중 28%만이 파일럿 프로젝트를 통과했으며 56%는 여전히 소규모 프로젝트에서 AI를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다.

시장 과제

시장 성장을 방해하는 데이터 개인 정보 보호 문제 및 기술 지식 부족

시장의 엄청난 잠재력에도 불구하고 AI는 인프라 개발과 관련된 초기 비용 상승으로 인해 단기적인 과제에 계속 직면하고 있습니다. 제조 환경에서 AI 솔루션을 구현하면 특히 새로운 시스템을 통합할 때 잠재적인 위험이 수반되어 데이터 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아집니다. 디지털 트윈과 산업용 IoT의 통합은 큰 이점을 제공하지만, 데이터를 관리하고 보호할 수 있는 기술적으로 숙련된 개인이 부족하여 AI 배포가 더욱 복잡해집니다.

시장 기회

인더스트리 5.0을 향한 진화는 상당한 성장 기회를 제공합니다 

생산 라인에서 현대 기술에 대한 수요 증가는 스마트 공장의 출현으로 시작되었으며 Industry 4.0 이니셔티브에 의해 더욱 확산되었습니다. 제조 분야에 인공 지능을 구현하면 제조업체는 실시간 분석을 위해 방대한 양의 데이터를 처리하는 동시에 디지털 트윈 기술, 예측 유지 관리, AI 지원 육안 검사 등의 애플리케이션을 통해 생산 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 또한, 대화형 AI를 기반으로자연어 처리, 생산 효율성과 기술 숙련도를 향상시킵니다. 이러한 발전은 기업이 처리량을 극대화하고, 중요한 지식을 유지하고, 기술 격차를 해소할 수 있도록 종합적으로 지원하여 인더스트리 5.0의 기반을 마련하고 장기적으로 제조 분야에서 인공 지능의 점진적인 확장에 기여합니다.

• 예를 들어, 2024년 4월 Cognizant와 Microsoft는 생성 AI 채택을 촉진하기 위한 파트너십을 발표했습니다. 이번 협업은 직원과 기업이 AI를 운용할 수 있도록 돕기 위해 고안되었습니다. 이는 기업이 비즈니스 운영을 혁신하고 산업 간 혁신을 가속화하는 데 도움이 됩니다.

세분화 분석

구성요소별

최신 AI 인프라 칩셋 사용 증가로 인한 하드웨어 부문 선두

구성 요소별로 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다.

하드웨어 부문은 최신 AI 인프라 칩셋, IoT 센서, AR/VR 장치 및 기술의 채택이 증가함에 따라 2026년 45.89%의 점유율로 시장을 지배할 것입니다.엣지 컴퓨팅시스템. 인간의 지능을 모방하고 복잡한 산업 작업을 자동화할 수 있는 AI 인프라를 구축하기 위해 막대한 투자가 이루어지고 있습니다.

소프트웨어 부문은 특히 필요한 인프라를 이미 갖추고 있는 제조업체들 사이에서 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 이들 기업은 예측 테스트, 품질 보증 부족, 프로그램 최적화 등 복잡한 문제를 해결하기 위해 점점 더 AI 소프트웨어를 활용하고 있습니다.

서비스 부문은 서버 유지 관리, 컴퓨팅 작업 부하 관리, 일관된 SLA(서비스 수준 계약) 준수 보장을 위한 배포 후 지원 서비스에 대한 수요에 힘입어 꾸준한 성장을 보이고 있습니다.

기술별

기계 학습은 산업 작업 자동화의 중요성으로 인해 선두를 달리고 있습니다.

기술별로 시장은 컴퓨터 비전,기계 학습, 자연어 처리 및 상황 인식.

머신러닝 기술이 지배적인 부문2026년 시장 점유율 40.10% 차지, 복잡한 산업 작업을 보다 효율적으로 자동화하는 데 중요한 역할을 하기 때문입니다. 기계 학습 구현은 AI 훈련 로봇이 명령을 보다 효과적으로 해석하고 여러 데이터 소스의 데이터를 분석하여 새로운 방법을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 스마트 제조에서 이러한 지능형 기계는 결함을 감지하고 반복적인 단계를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 인간의 지능을 모방하고 생산 프로세스를 최적화하여 많은 시간과 자본을 절약합니다.

자연어 처리는 제조업 분야에서 고도로 구현되는 차세대 기술입니다. 공장 현장에서 실시간 분석이 가능해 사전 의사 결정이 용이하고 자연어 인터페이스를 사용해 지식 공유의 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다.

컴퓨터 비전과 상황 인식은 품질 관리 프로세스에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 기반 자동 검사가 가능한 AI 통합 카메라와 비전 시스템을 통해 시각 역량을 향상시키고, 사람의 눈으로 쉽게 포착하기 어려운 결함까지 식별할 수 있는 기술이다.

애플리케이션별

AI 기술 채택 증가로 인한 생산 계획 부문 리드

응용 프로그램에 따라 시장은 다음과 같이 나뉩니다.예측 유지 관리및 검사(PMI), 생산 계획, 공급망 관리, 에너지 관리, 품질 관리, 산업용 로봇 공학 및 기타(현장 서비스).

생산 계획 부문은 과거 데이터와 API 소스 입력을 기반으로 최적화된 생산 계획을 제공하기 위해 AI 기술의 사용이 증가함에 따라 제조 시장에서 인공 지능을 지배하고 있습니다. 이러한 데이터 기반 전략은 수요 패턴을 완화하고 병목 현상의 위험을 낮추어 현금 흐름과 재고 수준을 방해하지 않고 보다 원활한 운영을 보장합니다. 생산 계획 부문은 2026년에 23.96%의 지배적인 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

기업이 가동 중지 시간 최소화, 재고 최적화, 사전 예방적 기계 유지 관리 등의 이점을 활용함에 따라 기계 및 장비의 예측 유지 관리 및 검사가 증가하고 있습니다. ML은 운영 손실을 방지하는 기능으로 인기를 얻고 있는 예방적 유지 관리를 구현하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

산업용 로봇 공학의 채택이 증가함에 따라 AI 응용 프로그램이 품질 관리로 확장되고 있습니다.공급망 관리및 현장 서비스를 제공합니다. 로봇 공학의 증가는 또한 글로벌 시장에서 성공적인 자동화를 달성하기 위한 경쟁을 심화시킵니다. AI는 품질 관리에 큰 영향을 미치며, 생산 초기 단계에서 제품 결함을 조기 발견할 수 있게 해줍니다. 제조업체는 실시간 데이터 분석을 사용하여 전송의 분배 및 순 손실을 계획함으로써 에너지 관리를 최적화하고 있습니다. 따라서 제조업에 인공지능을 구현하면 제품 품질, 생산 계획, 공급망 운영, 고객 서비스, 에너지 관리 등 핵심 기능이 향상됩니다.

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업종별

제조 공정에서 제품 사용 증가로 인해 반도체 및 전자 부문이 지배적

산업별로 시장은 자동차, 의료, 반도체 및 전자, 에너지 및 전력, 금속 및 기계, FMCG 및 기타(항공우주 및 방위)로 분류됩니다.

반도체 및 전자 부문은 제조 공정에서 AI 채택을 주도하고 있습니다. 제조업체는 AI를 구현함으로써 생산 워크플로를 최적화하고, 제품 품질을 향상하고, 비용을 절감하고, 재고 관리를 개선할 수 있습니다. 반도체 및 전자 부문은 2026년 시장의 25.28%를 차지할 것으로 예상됩니다.

자동차 산업에서는 AI 기반 생산 계획, 예방 유지 보수, 기계 검사, 수율 최적화, 품질 관리 등 다양한 이점으로 인해 AI 도입이 가속화되고 있습니다.

의료 산업은 품질 테스트, 텔레매틱스, 의료 소프트웨어, 생성된 데이터를 통한 기계 예측 유지 관리 등 다양한 애플리케이션에서 AI를 활용합니다. 품질 보증과 투자 증가로 인해 AI 도입이 가속화되고 있습니다.의료기기 산업.

AI는 에너지 및 전력, 산업 기계, FMCG 및 기타 분야에서 혁신적인 역할을 하고 있습니다. 이러한 산업은 예측 유지 관리, 결함 식별, 에너지 관리 및 프로세스 최적화를 포함한 고급 AI 애플리케이션의 이점을 누리고 있습니다.

제조 시장 지역 전망의 인공 지능

아시아 태평양

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아시아 태평양 지역은 다양한 제조 활동 전반에 걸쳐 AI 사용이 증가함에 따라 제조 시장에서 글로벌 인공 지능을 장악하고 있습니다. 이 지역의 역동적인 사용 사례와 AI 개발에 대한 투자 증가, 특히 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 주요 시장에서 제조 업계에서 AI 기술 운영의 확산이 가속화되고 있습니다. 일본 시장은 2026년까지 8억 달러, 인도 시장은 2026년까지 7억 6천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

중국은 기계 학습 및 AI 발전에 능숙한 기술에 정통한 청소년 인구로 인해 가장 큰 시장 점유율을 가진 아시아 태평양 지역의 선두 국가입니다. 중국 시장은 2026년까지 18억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 중국은 생산 라인을 휴머노이드 로봇으로 대체하고 자동화하기 위해 AI 개발에 막대한 투자를 하고 있으며, 이는 글로벌 AI 모멘텀에 크게 기여하고 있습니다. 반면, 인도와 같은 국가에서는 Make in India 및 Industry 4.0 촉진과 같은 정부 주도의 이니셔티브를 통해 강력한 성장을 목격하고 있습니다. 이 계획은 제조업체가 AI와 같은 AI 기술을 통합하도록 장려합니다. IoT, 생산성을 향상시킵니다. 또한 일본, 동남아시아 등 많은 기업이 AI 기술 테스트를 위해 신흥 시장을 탐색하고 있습니다.

북아메리카

북미 제조업 AI 시장은 지속적인 반도체 부족과 현재 진행 중인 칩 전쟁으로 인해 AI 인프라 개발 속도가 느려지고 있습니다. 더욱이, 지정학적 긴장으로 인한 복잡한 관세 상황과 소싱 문제로 인해 성장이 둔화되고 있지만, 이 지역은 여전히 ​​시장에서 2위를 차지하고 있습니다.

특히 미국은 불분명한 관세정책과 인도, 중국, 대만 등 신흥시장으로의 제조업 활동 전환으로 인해 시장 불확실성에 직면해 있다. 이러한 장애물에도 불구하고 소프트웨어 산업의 성장과 AI 기반 서비스 부문의 확장은 단기적으로 미국 시장의 회복력을 계속해서 뒷받침할 것입니다. 미국 시장은 2026년까지 19억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

라틴 아메리카

라틴 아메리카 지역은 반도체 시설 확장과 산업 수요 변화에 힘입어 상당한 성장을 보이고 있습니다. 그러나 미국의 니어쇼어링 전략과 관세 관련 지정학적 문제는 지역의 지속적인 성장에 지속적인 도전 과제를 제시합니다.

유럽

유럽 ​​시장은 연구 기간 동안 적당한 속도로 성장할 가능성이 높습니다. 이는 인공지능 기술에 13억 달러로 추산되는 상당한 투자로 뒷받침됩니다. 또한, 생산 라인의 결함을 최소화하고 작업을 자동화하기 위해 현대 제조 공정에 AI 적용이 증가하는 것이 시장을 주도하고 있습니다. 독일, 이탈리아, 영국은 이 지역 최고의 국가로 점진적인 성장을 목격하고 있습니다. 영국 시장은 2026년까지 5억 4천만 달러, 독일 시장은 2026년까지 6억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 제조업 분야에서 인공지능이 장기적으로 상당한 잠재력을 갖고 있습니다. UAE 정부는 Smart Dubai 및 전용 AI 연구소와 같은 이니셔티브를 통해 스마트 변혁을 촉진하는 UAE AI 전략을 시작했습니다.

한편, 아프리카에서는 젊고 기술에 정통한 인구가 제조 시장 성장에서 인공 지능을 더욱 강화하는 블록체인 및 암호화폐와 같은 신흥 기술에 대한 관심을 불러일으키고 있습니다.

경쟁 환경

주요 산업 플레이어

주요 플레이어는 결함을 줄이기 위해 자동화된 솔루션을 배포하고 있습니다.

AI의 발전과 배포는 주로 현대 생산 라인의 복잡성을 처리하는 동시에 높은 제품 품질을 보장할 수 있는 자동화 솔루션 통합에 중점을 두는 주요 기업에 의해 형성됩니다. AI 통합을 통해 기업은 오류를 최소화하고 결함을 줄이며 운영 비용을 낮추기 위해 과거 데이터를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 또한, AI 주도 제조를 지원하기 위한 정부 인센티브와 전략적 자본 할당은 다양한 산업 분야에서 AI 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진하여 장기적으로 시장을 강화하고 있습니다.

• 예를 들어, 2024년 4월 Microsoft는 다양한 산업 분야에서 Microsoft Azure를 통해 고급 AI 솔루션을 제공하기 위해 G42와의 파트너십을 발표했습니다. 이 프로젝트를 위해 Microsoft는 G42의 소수 지분에 15억 달러를 투자할 예정입니다. 기업은 개발자가 UAE의 AI 기술을 향상할 수 있도록 10억 달러 규모의 기금을 지원할 것입니다.

프로파일링된 제조 회사의 주요 인공 지능 목록

• 마이크로소프트사(미국)
• 지멘스 AG(독일)
• General Electric Company(GE)(미국)
• IBM Corporation(미국)
• SAP SE(독일)
• Rockwell Automation Inc.(미국)
• 미쓰비시전기(일본)
• 슈나이더 일렉트릭 SE(프랑스)
• ABB 주식회사(스위스)
• 하니웰 인터내셔널(미국)
• 다쏘시스템 SE(프랑스)
• PTC Inc.(미국)
• Autodesk Inc.(미국)
• 시스코 시스템즈(미국)
• 인텔사(미국)
• NVIDIA Corporation(미국)
• 로버트 보쉬 GmbH (독일)
• 화웨이 테크놀로지스(중국)
• 오라클(미국)
• Accenture plc (아일랜드)

주요 산업 발전

• 2025년 4월: Siemens Industries는 Siemens의 고객 도달 범위를 확대하고 Supplyframe 제품 포트폴리오를 강화하기 위한 조치인 Wevolver 인수 의사를 발표했습니다. 이번 인수를 통해 시장 진출 지원 및 콘텐츠 제작을 포함한 디지털 마케팅 및 통합 캠페인 관리 분야에서 Siemens의 역량이 강화될 것입니다.
• 2025년 3월: Siemens와 Accenture는 전 세계적으로 검증된 제조 및 IT 경험을 갖춘 7,000명의 전문가로 구성된 새로운 비즈니스 그룹의 구성을 발표했습니다. 이번 협력은 자동화, 산업용 AI, 소프트웨어를 결합한 AI 기반 솔루션을 공동 개발하고 고객을 대상으로 공동 마케팅하는 데 중점을 두고 있습니다.
• 2025년 3월: Siemens는 산업 시뮬레이션 및 분석 소프트웨어 분야의 선도적인 공급업체인 Altair Engineering Inc.를 100억 달러 가치로 인수했다고 발표했습니다. 이번 인수는 기계 및 전자기 시뮬레이션에 새로운 기능을 추가하여 시뮬레이션 및 산업 인공 지능(AI) 분야에서 Siemens의 리더십을 확장하는 것을 목표로 합니다.고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 과학 및 AI.
• 2025년 2월: Microsoft Corporation과 방위 기술 그룹인 Andruil Industries는 미 육군의 IVAS(통합 시각 증강 시스템) 프로그램을 지원하기 위해 파트너십을 확대했습니다. 이 파트너십을 통해 Microsoft Azure는 모든 IVAS 워크로드 및 Andruil AI 기술에 대해 선호되는 하이퍼스케일 클라우드로 자리매김했습니다.
• 2024년 11월: Siemens Digital Industries는 Xpedition, Hyperlynx 및 PADS Professional의 기능을 차세대 플랫폼에 결합한 전자 시스템 설계 소프트웨어의 최신 발전을 발표했습니다. 이러한 도구는 클라우드 연결 및 AI 기능을 제공하여 혁신을 주도합니다.

투자 분석 및 기회

글로벌 플레이어는 시장 입지를 장점으로 활용하여 최신 제품 및 서비스 제공으로 제품 포트폴리오를 확장하고 있습니다. 따라서 플레이어는 시장을 선도하고 범위를 확대하기 위해 새로운 트렌드, 혁신 및 기술 발전에 대한 투자를 다양화합니다.

• 2025년 3월: Siemens는 캐나다에 배터리 생산을 위한 글로벌 AI 제조 기술 연구 개발(R&D) 센터를 설립하기 위해 5년 동안 1억 8백만 달러를 투자할 계획이었습니다. R&D 센터는 원래 캐나다 오크빌에 위치해 있습니다. 이 시설은 AI, 엣지 컴퓨팅, 머신 비전, 사이버 보안 및 디지털 트윈에 대한 Siemens의 전문 지식을 활용할 것입니다.

보고서 범위

제조 시장 보고서의 인공 지능은 시장에 대한 자세한 분석을 제공하고 선도 기업, 구성 요소, 기술 및 제품 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 또한 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 발전을 강조합니다. 위의 요소 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 여러 요소가 포함되어 있습니다.

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보고서 범위 및 세분화