Globale Marktgröße, Prognose und Trendhighlights für den Zeitraum 2025–2037
Künstliche Intelligenz in der Fertigung Der Markt wurde im Jahr 2024 auf 6 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis Ende 2037 658 Milliarden US-Dollar erreichen. Im Prognosezeitraum (2025–2037) wird eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 45 % erwartet. Im Jahr 2025 wird der Branchenwert der künstlichen Intelligenz in der Fertigung auf 8,2 Milliarden US-Dollar geschätzt.
Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in die Fertigungslieferkette verändert die globalen Handelsmuster. Die USA und China sind führend in der KI-Fertigungslieferkette und importieren erhebliche Mengen an elektronischen Komponenten, Spezialhardware und wichtigen Rohstoffen, darunter Seltene Erden, die überwiegend aus Regionen wie Südostasien, Afrika und Lateinamerika stammen. Laut dem US Census Bureau überstiegen die US-Importe elektronischer Komponenten im Jahr 2023 330 Milliarden US-Dollar, was die Bedeutung des globalen Handels innerhalb der KI-Branche unterstreicht. Darüber hinaus verzeichnete die US-amerikanische International Trade Commission (USITC) einen stetigen Anstieg des Handels mit Industriemaschinen und Automatisierungsgeräten, die für die Produktion von KI-Systemen entscheidend sind. Die US-Exporte erreichten 2022 64,7 Milliarden US-Dollar. Dieses beträchtliche Handelsvolumen spiegelt die wachsende Abhängigkeit der Länder voneinander im KI-Fertigungssektor wider und unterstreicht die Notwendigkeit effizienter Lieferketten zur Aufrechterhaltung der Produktionszyklen.
Der Einsatz von KI in der Fertigung beeinflusst wichtige Wirtschaftsindikatoren wie den Erzeugerpreisindex (PPI) und den Verbraucherpreisindex (CPI). Sowohl der PPI als auch der CPI liefern wertvolle Einblicke in die Preisentwicklung im Fertigungssektor. Laut dem US Bureau of Labor Statistics verzeichnete der PPI für Industriemaschinen im Jahr 2023 einen Anstieg von 6,5 % gegenüber dem Vorjahr, was auf höhere Kosten für Rohstoffe und Komponenten in KI-gesteuerten Fertigungssystemen hindeutet. Darüber hinaus verzeichnet der Bericht des US Bureau of Economic Analysis (BEA) einen Anstieg des Verbraucherpreisindex für langlebige Güter um 3,1 % im Jahr 2023. Dies deutet auf steigende Kosten für Endprodukte im KI-Bereich hin, darunter Robotik und Automatisierungstools. Die steigenden Investitionen in technologische Innovationen zeigen sich zudem in der deutlichen Erhöhung der Bundesmittel für die KI-Forschung. Im Jahr 2023 stellte die National Science Foundation (NSF) über 1,5 Milliarden US-Dollar für KI-bezogene Initiativen bereit und betonte damit die strategische Bedeutung von KI in modernen Fertigungsverfahren. Diese Wirtschaftsindikatoren veranschaulichen ein komplexes und sich veränderndes Umfeld, in dem sowohl die Herstellungskosten von KI-Systemen als auch der globale Materialhandel die Marktdynamik entscheidend beeinflussen.
Künstliche Intelligenz im Fertigungssektor: Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumstreiber
- Einführung von Technologien für vorausschauende Wartung und betriebliche Effizienz: Der Einsatz von Technologien für vorausschauende Wartung treibt die KI-Einführung im Fertigungssektor voran. Ein Bericht des National Institute of Standards and Technology (NIST) besagt, dass Hersteller durch KI-gestützte vorausschauende Wartung den Zustand ihrer Anlagen in Echtzeit beobachten, Ausfälle vorhersagen und Wartungsroutinen optimieren können. Dieser Ansatz minimiert Ausfallzeiten, senkt die Wartungskosten und verlängert gleichzeitig die Lebensdauer der Anlagen. GE Aviation beispielsweise setzt KI und maschinelles Lernen erfolgreich für die vorausschauende Wartung ein und konnte dadurch die Wartungskosten um 25 % senken und die Triebwerksverfügbarkeit um 20 % steigern.
- Technologischer Fortschritt und KI-Integration: KI-Technologien wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Computer Vision werden zunehmend in Fertigungssysteme integriert, um Innovationen im Qualitätsmanagement, der Produktionsplanung und der Prozessautomatisierung zu fördern. Ein McKinsey-Bericht vom April 2022 zeigt, dass der Einsatz von maschinellem Lernen in der Fertigung die Effizienz um 10–30 % steigern kann. Diese Innovationen sind wichtig, um Abfall zu minimieren, die Produktqualität zu verbessern und den Durchsatz zu steigern. Die Implementierung hat zu einer besseren Fehlererkennung und einer Senkung der Produktionskosten um 12–15 % geführt.
Wichtige technologische Innovationen im Markt für Künstliche Intelligenz in der Fertigung
Die Integration von KI in die Fertigung verändert die Arbeitsweise von Branchen, indem sie die Effizienz und Präzision wichtiger Prozesse verbessert. Predictive Maintenance ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung der Anlagen. KI-gestützte Robotik und Automatisierung, insbesondere kollaborative Roboter, erleichtern arbeitsintensive Tätigkeiten und erhöhen gleichzeitig die Genauigkeit. Im Bereich der Qualitätskontrolle ermöglichen KI-Technologien wie Computer Vision die frühzeitige Erkennung von Fehlern und verbessern so die Produktionskonsistenz, wie Halbleiterunternehmen mit SAP-Lösungen zeigen. Darüber hinaus revolutioniert KI die Lieferketten, indem sie eine intelligentere Bestandsverwaltung und Nachfrageprognose ermöglicht und Elektronikunternehmen dabei hilft, Lagerengpässe und -überschüsse zu minimieren. Diese Entwicklungen verbessern nicht nur die laufenden Abläufe, sondern verändern auch die strategische Ausrichtung der Fertigung weltweit.
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Technologie |
Industrie |
Auswirkungen |
Unternehmen |
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Vorausschauende Wartung |
Luft- und Raumfahrt, Fertigung |
23 % geringere Wartungskosten |
GE Aviation |
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Robotische Prozessautomatisierung (RPA) |
Automobilindustrie, Elektronik |
65,4 % KI-Einsatz in Fließbändern |
Tesla |
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Lieferkettenoptimierung |
Einzelhandel, Fertigung |
23,8 % CAGR in der KI-basierten Logistik |
Amazon |
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Computer Vision |
Elektronik, Automobilindustrie |
28 % Fehlerreduzierung |
Toyota |
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Generatives Design |
Automobil, Luft- und Raumfahrt |
15–20 % Materialkosteneinsparungen |
BMW |
Herausforderungen
- Hohe Anschaffungskosten und Unsicherheit hinsichtlich des ROI: Die Implementierung von KI-Technologien erfordert erhebliche Vorlaufkosten für Infrastruktur, Fachkräfte und Systemintegration. Diese Kosten stellen für viele kleine und mittelständische Unternehmen eine Herausforderung dar. Zudem ist der Return on Investment (ROI) von KI-Initiativen nicht immer sicher, was dazu führt, dass Unternehmen zögern, Ressourcen ohne klare finanzielle Begründung bereitzustellen. Einem Bericht der International Trade Administration (ITA) zufolge sehen mehr als 40 % der Hersteller Budgetbeschränkungen als großes Hindernis für die Einführung intelligenter Fertigungstechnologien.
- Herausforderungen bei Datenqualität und -integration: KI-Systeme sind in hohem Maße auf große Mengen präziser und konsistenter Daten angewiesen. In der Fertigung sind Daten jedoch häufig in Altsystemen isoliert, variieren im Format oder sind von mangelhafter Qualität. Dies stellt sowohl das KI-Training als auch dessen Effektivität vor erhebliche Herausforderungen. Laut dem National Institute of Standards and Technology (NIST) zählen unzureichende Datenqualität und fehlende Interoperabilität zu den größten technischen Herausforderungen, die die KI-Implementierung in der US-amerikanischen Fertigungsindustrie behindern.
Künstliche Intelligenz im Fertigungsmarkt: Wichtige Erkenntnisse
| Berichtsattribut | Einzelheiten |
|---|---|
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Basisjahr |
2024 |
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Prognosejahr |
2025–2037 |
|
CAGR |
45 % |
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Marktgröße im Basisjahr (2024) |
6 Milliarden US-Dollar |
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Prognostizierte Marktgröße für das Jahr 2037 |
658 Milliarden US-Dollar |
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Regionaler Umfang |
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KI in der Fertigungssegmentierung
Komponente (Software, Hardware, Services)
Das Softwaresegment für künstliche Intelligenz im Fertigungsmarkt wird voraussichtlich bis 2037 einen Marktanteil von 42 % erreichen. Grund dafür ist die steigende Nachfrage nach KI-Plattformen, die Echtzeit-Datenanalysen und Automatisierung in der Fertigung unterstützen. Hersteller setzen zunehmend auf diese Lösungen, um Arbeitsprozesse zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Der Aufstieg cloudbasierter KI-Lösungen hat die Implementierung zudem skalierbarer und wirtschaftlicher gemacht. Die Fähigkeit KI-gesteuerter Software, Betriebskosten zu senken und die Anlagenleistung zu verbessern, beschleunigt zudem ihre Verbreitung in verschiedenen Branchen. Ein bedeutendes Beispiel für die Implementierung von KI-Software im Fertigungssektor ist die Zusammenarbeit zwischen Siemens und Microsoft im Februar 2024. Ziel dieser Allianz ist die Entwicklung von KI-Copiloten, die menschliche Mitarbeiter bei der Verbesserung von Produktivität und Sicherheit in der Produktion unterstützen.
Technologie (Maschinelles Lernen, Computer Vision, Kontextbewusstsein, Verarbeitung natürlicher Sprache)
Das Segment des maschinellen Lernens (ML) im Markt für künstliche Intelligenz im Fertigungsbereich wird voraussichtlich bis 2037 einen beachtlichen Anteil von rund 46 % halten, da es komplexe Daten analysieren und prädiktive Entscheidungen ermöglichen kann. Der Einsatz von ML-Algorithmen verbessert die Prozessautomatisierung, prognostiziert Anlagenausfälle, erkennt Defekte und unterstützt die Anlagenwartung. Mit dem Wandel hin zu einer fortschrittlicheren automatisierten Fertigung steigt der Bedarf an maschinellem Lernen in KI-Anwendungen. Führende Technologieunternehmen nutzen diese Integration, um den Fertigungsprozess einfach und komfortabel zu gestalten. So hat Bosch beispielsweise im Juni 2021 ML in seine weltweiten Fertigungsabläufe in seinem Waferfertigungswerk in Dresden und seinem Werk in Charleston, South Carolina, integriert. Das Unternehmen nutzte maschinelles Lernen in seinem internen KI-System, um potenzielle Fehler frühzeitig zu erkennen und die Fertigungspläne zu beschleunigen.
Unsere detaillierte Analyse des globalen Marktes umfasst die folgenden Segmente:
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Komponenten |
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Technologie |
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Anwendung |
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Endverwendung |
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Vishnu Nair
Leiter - Globale GeschäftsentwicklungPassen Sie diesen Bericht an Ihre Anforderungen an – sprechen Sie mit unserem Berater für individuelle Einblicke und Optionen.
Künstliche Intelligenz in der Fertigungsindustrie – Regionaler Umfang
Marktanalyse Asien-Pazifik:
Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich bis 2037 mit einem Marktanteil von 45 % dominieren. Grund dafür ist die zunehmende Implementierung intelligenter Fabriken und Industrie 4.0-Technologien. Regierungen weltweit investieren massiv in KI-gesteuerte Automatisierung, um die Produktivität zu steigern. Initiativen wie „Digital India“ und „Society 5.0“ fördern die Einführung intelligenter Fabriktechnologien und treiben so die Integration von KI in Lieferketten und Produktionsprozesse voran. So führte Hitachi beispielsweise 2024 in Südostasien eine KI-gesteuerte Industrieplattform ein, die den Fabrikbetrieb durch die Nutzung von Echtzeitdaten verbessern soll. Zahlreiche Fertigungsindustrien, von der Elektronik bis zur Automobilindustrie, nutzen vorausschauende Wartung und Prozessautomatisierung, um ihre Arbeit zu optimieren. Die steigende Zahl qualifizierter Fachkräfte in den Bereichen KI und Datenanalyse treibt dieses Wachstum zusätzlich voran.
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Fertigung in strongChina verfolgt das nationale Ziel, sich als weltweit führendes Unternehmen in der intelligenten Fertigung zu etablieren. Unterstützt wird dies durch erhebliche Investitionen staatlicher und privater Einrichtungen. Die Initiative „Made in China 2025“ unterstreicht die Bedeutung von Automatisierung, Robotik und KI-gestützter Qualitätskontrolle für die Stärkung der internationalen Wettbewerbsfähigkeit. Im Gegensatz zu anderen Ländern verfügt China über einen konkurrenzlosen Zugang zu umfangreichen Datensätzen, die ML-Algorithmen zur Fehlererkennung und Prozessoptimierung nutzen. Große inländische Technologieunternehmen wie Baidu und Huawei arbeiten mit Fabriken zusammen, um proprietäre KI-Modelle zu entwickeln, die speziell für die lokale Produktion entwickelt wurden.
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Fertigung in strongSüdkorea wächst aufgrund der Fokussierung auf Hyperautomatisierung, Halbleiter und Unterhaltungselektronik. Das Wachstum hängt auch von der nationalen KI-Strategie der Regierung ab, die sich auf die Integration von KI zur Verbesserung der Präzision und Minimierung von Ausfallzeiten in der Produktionsindustrie konzentriert. Die Präsenz robuster kleiner und mittlerer Unternehmen wie Samsung und LG beeinflusst Innovation und Implementierung.
Marktanalyse Nordamerika:
Nordamerika wird voraussichtlich zwischen 2025 und 2037 einen beträchtlichen Marktanteil von 33 % erreichen. Der nordamerikanische Markt wächst aufgrund der Nachfrage nach robusten, automatisierten Lieferketten. Die Entwicklung von KI-gesteuerter Robotik und digitalen Zwillingen wird durch fortschrittliche Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen sowie den Zugang zu Risikokapital vorangetrieben. Hersteller werden ermutigt, KI für ein intelligentes Energiemanagement einzusetzen, da die Regulierung Energieeffizienz und Nachhaltigkeit in den Vordergrund stellt.
Der US-Markt für künstliche Intelligenz in der Fertigung wächst aufgrund des steigenden Innovationsbedarfs in der Automobil-, Luft- und Raumfahrt- und Elektronikindustrie. US-Hersteller setzen KI-Technologien ein, um komplexe Prozesse zu optimieren, die Genauigkeit zu verbessern und menschliche Fehler zu vermeiden. Die US-Technologielandschaft fördert Partnerschaften zwischen Start-ups und etablierten Unternehmen, um den Fortschritt voranzutreiben. So arbeitete Lockheed Martin im Juni 2023 mit Xaba zusammen, um KI-gestützte kognitive Robotik in die Flugzeugfertigung zu integrieren. Dadurch wurde die Robotergenauigkeit verzehnfacht und die Effizienz beim Bohren von Aluminium-Testplatten gesteigert. Dies führte zu niedrigeren Produktionskosten in der Luft- und Raumfahrtbranche.
In Kanada wächst der Markt für künstliche Intelligenz in der Fertigung rasant, da das Land nachhaltige Produktion und grüne Technologieinitiativen priorisiert. Dank staatlicher Förderung von Cleantech-Projekten wird KI eingesetzt, um die Energieeffizienz zu steigern und Abfall in industriellen Prozessen zu reduzieren. Darüber hinaus fördert die starke akademische Forschungsinfrastruktur in Kanada die Entwicklung KI-gestützter Innovationen. Eine aktuelle Innovation ist die Markteinführung des Husky A300 von Clearpath Robotics im Oktober 2024. Dieser autonome mobile Roboter, der für die Landwirtschaft und den Bergbau entwickelt wurde, steigert die Produktivität im Materialumschlag um 25 % und zeigt, wie KI die Betriebseffizienz in verschiedenen Sektoren verbessern kann.
Unternehmen, die die KI-Landschaft im Fertigungsbereich dominieren
- Unternehmensübersicht
- Geschäftsstrategie
- Wichtige Produktangebote
- Finanzielle Leistung
- Wichtige Leistungsindikatoren
- Risikoanalyse
- Jüngste Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Fertigung ist extrem wettbewerbsintensiv. Wichtige Akteure wie Nvidia, IBM und Siemens sind führend bei KI-Hardware, -Software und industriellen Automatisierungslösungen. Wichtige strategische Schritte umfassen erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung, die Schaffung KI-integrierter Produktlinien und die Bildung von Partnerschaften, um das Wachstum zu fördern und die steigende Nachfrage nach intelligenter Fertigung und Automatisierung weltweit zu decken. Hier sind einige führende Akteure im Markt für künstliche Intelligenz in der Fertigung:
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Name der Firma |
Ursprungsland |
Geschätzter Marktanteil |
|
Nvidia Corporation |
USA |
22 % |
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IBM Corporation |
USA |
16% |
|
Intel Corporation |
USA |
13% |
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Microsoft Corporation |
USA |
11% |
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General Electric (GE) |
USA |
10 % |
|
Siemens AG |
Deutschland |
9% |
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ABB Ltd. |
Schweiz |
7 % |
|
Schneider Electric |
Frankreich |
6% |
|
KUKA AG |
Deutschland |
XX % |
|
Samsung Electronics |
Südkorea |
XX % |
|
Civalue |
Australien |
XX % |
|
Tata Consultancy Services (TCS) |
Indien |
XX % |
Nachfolgend sind die Bereiche aufgeführt, die jedes Unternehmen auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Fertigung abdeckt:
Neueste Entwicklungen
- Im März 2024 eröffnete Xiaomi im chinesischen Changping eine vollständig automatisierte, KI-gesteuerte Produktionsanlage. Diese Anlage arbeitet kontinuierlich und ohne menschliches Zutun, produziert pro Sekunde ein Smartphone und optimiert ihre Leistung durch Echtzeitkommunikation und proprietäre KI-Systeme.
- Im März 2024 startete NVIDIA eine Plattform zur Erforschung von 6G und stattete Forscher mit den notwendigen Tools aus, um die nächste Generation der Mobilfunktechnologie voranzutreiben. Diese Plattform integriert KI, um die Cloud-Radio-Access-Network-Technologie (RAN) und die Entwicklung von 6G durch die Anbindung von Billionen von Geräten an die Cloud-Infrastruktur zu unterstützen.
- Report ID: 3767
- Published Date: Jun 24, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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