制造业中的大数据规模、份额和行业分析，按产品（解决方案和服务）、按部署（本地、基于云和混合）、按应用（客户分析、运营分析、质量评估、供应链管理、生产）管理等）和区域预测，2019 - 2032

2018年全球制造业大数据规模为32.2亿美元，预计到2032年将达到215.1亿美元，预测期内复合年增长率为12.6%。

随着商业环境的快速变化和技术的进步，制造商正在投资于制造运营的自动化。此外，制造商还致力于通过部署大数据、人工智能（AI）和物联网（IoT）等先进技术来提高生产力并降低成本。大数据技术正在支持制造业改进生产流程，帮助从各种设备中提取数据，以提高产量、质量、自动化操作流程，并降低维护成本。

大数据分析软件有助于分析风险模式、维护工作流程、提高流程、生产等的质量。大数据解决方案分析、收集和监控从生产单位、产品质量、工厂车间等各种来源生成的大量非结构化和结构化数据。大数据技术有助于发现新的趋势和模式，并提供可操作的见解给企业。此外，大数据正在成为制造业的重要元素之一，在第四代企业资源规划（ERP）系统中发挥着重要作用。 ERP 技术正在支持将过时的制造设施改造为高度自动化、高效的工厂。大数据技术必将开创制造业的新时代，因为它具有融合流程、数据和人员的能力。技术进步的不断进步预计将预示着制造业大数据的良好发展。

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在制造业中，数据是通过传统的基于维护调查的流程或借助传感器、RFID 等先进技术设备收集的。收集的数据有助于跟踪资源并分析生成的数据（例如通过传感器和其他设备捕获的机器读数、供应链管理等）。由于收集、维护和分析这些设备产生的大量数据需要庞大的数据库，大数据可以帮助制造商跟踪和分析生产过程、风险、质量和其他操作参数。此外，大数据正在帮助制造业实现运营的完全自动化。此外，随着物联网的扩展和连接技术的进步，大数据为新一代智能制造技术提供了机遇。

市场驱动因素

“优化供应链管理和生产流程可能会推动市场发展”

随着互联环境的日益普及，制造运营中的供应链管理变得更加复杂和耗时。为了优化供应链并简化其运营，需要在粒度级别上检查流程。大数据技术为制造商提供了跟踪、追溯、分析和简化整个供应链流程的能力。此外，对于制造商来说，供应链比生产过程更重要，因为它可能因运营效率低下而导致损失。大数据支持制造商了解与完成任务或操作相关的流程和错误。考虑到这一点，制造业大数据在未来几年可能会扩大。

此外，在供应链管理方面，大数据已经帮助一些企业克服了问题并完成了流程。例如，借助大数据技术，约翰迪尔公司（Deere & Company）在两年的时间里在库存控制方面节省了 9 亿美元。此外，通过对车辆路径系统进行大数据分析，可口可乐公司每年节省了约 4500 万美元。这些重大发展将有助于到2026年制造业大数据的蓬勃发展。

“制造业不断采用自动化将促进市场增长”

当前的工业革命旨在支持行业提供先进的平台，通过自动化流程改进现有流程。由于自动化服务的日益普及以及政府在制造业中部署先进自动化技术的举措，从而推动了制造业的大数据。这些自动化服务预计将为大数据市场创造巨大的机会。除此之外，机器对机器 (M2M) 通信、大数据、物联网和机器学习等趋势技术预计将推动制造业务达到前所未有的效率、生产力和性能水平。制造业也在增加对专业服务、流程制造、discrete 制造等业务分析解决方案和大数据的投资。此外，机器人流程自动化 (RPA) 技术具有成本效益，能够将行业中的手动流程数字化，同时创建有价值的流程数据。具有数据分析工具的 RPA 能够预测流程变化、工作流程以及识别流程改进和优化机会。制造业越来越多地采用先进技术，将在不久的将来推动制造业大数据的增长。

细分

通过产品分析

“制造业对大数据解决方案不断增长的需求有助于推动市场增长”

根据提供的产品，市场分为解决方案和服务。在全球制造业大数据中，解决方案领域预计未来一年将以最高的复合年增长率增长。大数据解决方案提供了一个平台来分析从物联网设备、传感器、社交网络等不同来源收集的大量结构化和非结构化数据。大数据解决方案支持制造业提高端到端供应链可视性，并借助认知技术加速信息共享和决策。此外，预测分析还用于更准确的需求、预测并减少缓冲库存。此外，制造业中的大数据分析通过建立所有库存数据和报告的单一来源，帮助制造商减少劳动密集型工作量、提高运营可视性并获得深入的分析。

按部署分析

“预计云产品在预测期内将呈现健康的复合年增长率”

该报告重点关注制造业趋势中的几个大数据，涵盖部署解决方案，包括本地解决方案、基于云的解决方案和混合解决方案。组织中越来越多地采用基于云的软件解决方案预计将在未来几年为大数据解决方案提供商创造利润丰厚的市场机会。制造运营中基于云的大数据分析还有助于处理和分析数据库，以改进制造行业的生产流程和库存管理。

基于云的大数据解决方案可帮助组织深入了解改进、趋势和偏好。这种理解可用于基于分析输出的有效且高效的供应链管理和运营决策。

按应用分析

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“运营分析和质量评估应用程序以占据最高市场份额”< /p>

根据应用，市场分为客户分析、运营分析、质量评估、供应链管理、生产管理等。在制造业中，需要持续保持产品质量和管理运营。大数据技术有助于分析运营活动、错误和产品质量评估。在研究范围涵盖的应用中，2018年，运营分析涵盖了市场上制造业市场收入的大部分大数据。此外，供应链管理部门预计在预测期内将出现显着增长。在供应链管理方面，大数据解决方案使多家企业降低了营运资金和物流成本，从而导致制造业越来越多地采用大数据技术。全球对此类应用的需求不断增长，预计将刺激制造业大数据的增长机会。

区域分析

根据研究范围，区域部分分为五个主要区域，包括北美、亚太地区 (APAC)、欧洲、中东和非洲以及拉丁美洲。据估计，在预测期内，北美将获得制造业市场份额最高的大数据。 2018 年，北美在全球市场上产生了显着的收入。这种增长得益于美国和加拿大制造业的不断发展和主动性。

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亚太地区制造业大数据预计在预测期内复合年增长率将会增长。亚太国家的许多监管机构正在采取行动，在制造业中部署先进的技术解决方案。在印度，制造业已成为一个高增长行业，预计将在未来几年支持该国的增长。印度制造业的增长可能是由于政府对制造业的日益关注以及制造业投资的增加。例如，印度政府发起的“印度制造”计划以及战略伙伴关系预计将在不久的将来促进制造业的发展。此外，在中国，“中国制造2025”预计将在未来几年推动中国制造业的发展。

除此之外，拉丁美洲以及中东和非洲地区预计在预测期内将以稳定的复合年增长率增长。拉丁美洲和中东和非洲地区最初几年（2015 - 2018 年）增长缓慢，但在预测期内（2019 - 2026 年）将以稳定速度增长。这一增长主要归因于政府举措的不断增加以及新兴参与者的进入以及拉丁美洲和中东和非洲地区老牌参与者的存在。此外，巴西主动实施工业4.0，正在塑造制造业大数据。一些公司还开始在巴西实施智能互联网络、数字化、自动化流程等先进技术。

而在欧洲，市场趋势主要受到英国、德国、法国等发达国家主要公司不断加大扩张力度的推动。斯堪的纳维亚半岛还在制造业大数据技术和投资制造运营自动化方面发挥着重要作用。在斯堪的纳维亚国家中，瑞典拥有强大的制造单位，这也为该国的 GDP 增长做出了很大贡献。此外，瑞典政府于2016年推出了智能工业化战略，强调制造业务的自动化以及先进工业设备和机械的采用等。由于汽车、discrete 制造和工业用途等制造业对大数据的需求不断增长，欧洲市场预计将大幅增长。

主要行业参与者

“包括 IBM 公司、微软公司、Fair Isaac 公司和埃森哲在内的主要参与者都致力于增强其大数据业务部门”

制造业大数据的一些主要参与者包括 SAS Institute Inc.、IBM Corporation、Tibco Software Inc.、SAP SE、Oracle Corporation、Accenture Plc.、Microsoft Corporation 等。这些公司占据了大部分市场份额。此外，大数据解决方案提供商也在投资创新技术，为客户提供先进的解决方案和服务。制造业大数据领域的参与者也在收购从事分析的初创企业，以增强其产品能力。

此外，知名企业正在针对制造业大数据分析引入先进平台，具体涉及车间、工厂自动化、供应链管理等，预计将补充制造业对大数据解决方案的需求。

主要公司简介：

• 埃森哲公司。
• Alteryx 公司
• 安格斯软件公司
• 费尔艾萨克公司
• IBM 公司
• 微软公司
• 甲骨文公司
• SAP SE
• SAS 研究所
• Tibco Software, Inc.（Alpine 数据）

报告覆盖范围

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报告对影响全球制造业大数据的众多因素进行了详尽的分析。其中包括机遇、增长动力、威胁、关键发展和限制。除此之外，它还有助于根据不同的细分市场（例如通过产品、部署和应用程序）分析、细分和定义市场。它战略性地分析了行业参与者采取的产品创新、合并、联盟、合资和收购等多种策略。

报告范围和细分

行业发展：

• 2016 年 6 月 – 埃森哲公司。推出了七款高级分析应用程序，这些应用程序将支持检测欺诈行为，专为银行、政府机构、制造和电信公司而设计。
• 2018 年 1 月 – Datawatch Corporation 收购了 Angoss Software Corporation，以扩展产品组合，为每个应用程序提供广泛的预测性和规范性分析，这将帮助企业disc获得有价值的见解。