2025-2037년 글로벌 시장 규모, 예측 및 추세 하이라이트
제조업 인공지능시장 규모는 2024년 60억 달러로 평가되었으며, 2037년 말까지 6,580억 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2025년부터 2037년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 45%에 달할 것으로 예상됩니다. 2025년 제조업 인공지능 산업 규모는 82억 달러로 추산됩니다.
인공지능(AI)이 제조 공급망에 통합되면서 세계 무역 패턴이 변화하고 있습니다. 미국과 중국은 AI 제조 공급망을 선도하며, 동남아시아, 아프리카, 라틴 아메리카 지역에서 주로 수입되는 희토류 금속을 포함한 상당량의 전자 부품, 특수 하드웨어, 그리고 필수 원자재를 수입하고 있습니다. 미국 인구조사국에 따르면, 2023년 미국의 전자 부품 수입액은 3,300억 달러를 돌파하여 AI 산업 내 글로벌 무역의 중요성을 다시 한번 강조했습니다. 또한 미국 국제무역위원회(USITC)는 AI 시스템 생산에 필수적인 산업용 기계 및 자동화 장비 무역이 꾸준히 증가하여 2022년 미국 수출액이 647억 달러에 달할 것으로 전망했습니다. 이처럼 상당한 무역 규모는 AI 제조 부문에서 국가 간 상호 의존도가 높아지고 있음을 반영하며, 생산 주기를 유지하기 위한 효율적인 공급망 운영의 필요성을 강조합니다.
제조업에 AI가 도입됨에 따라 생산자물가지수(PPI)와 소비자물가지수(CPI)를 포함한 주요 경제 지표에 영향을 미치고 있습니다. 경제 지표 측면에서 PPI와 CPI는 모두 제조업 부문의 가격 동향에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 미국 노동통계국에 따르면, 산업용 기계의 PPI는 2023년에 전년 대비 6.5% 상승했으며, 이는 AI 기반 제조 시스템의 원자재 및 부품 투입 비용 증가를 시사합니다. 또한, 미국 경제분석국(BEA) 보고서는 2023년 내구재 소비자물가지수(CPI)가 3.1% 상승할 것으로 전망하며, 이는 로봇 공학 및 자동화 도구를 포함한 AI 분야의 최종 제품 비용이 증가할 것임을 시사합니다. 기술 혁신에 대한 투자 증가는 AI 연구에 대한 연방 기금의 상당한 증가에서 분명히 드러납니다. 2023년 미국 국립과학재단(NSF)은 AI 관련 사업에 15억 달러 이상을 배정하며 현대 제조 관행에서 AI의 전략적 중요성을 강조했습니다. 이러한 경제 지표들은 AI 시스템의 제조 비용과 재료의 글로벌 무역이 시장 역학에 영향을 미치는 데 중요한 역할을 하는 복잡하고 변화하는 환경을 보여줍니다.
제조업 분야의 인공지능: 성장 동력과 과제
성장 동력
- 예측 유지보수 기술 도입 및 운영 효율성: 예측 유지보수 기술의 활용은 제조 부문에서 AI 도입을 촉진하고 있습니다. 미국 국립표준기술원(NIST)의 보고서에 따르면, AI 기반 예측 유지보수를 통해 제조업체는 장비 상태를 실시간으로 관찰하고, 고장을 예측하며, 유지보수 루틴을 최적화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 가동 중단 시간을 최소화하고 유지보수 비용을 절감하는 동시에 장비 수명을 연장합니다. 예를 들어, GE Aviation은 AI와 머신러닝을 예측 유지보수에 성공적으로 활용하여 유지보수 비용을 25% 절감하고 엔진 가동 시간을 20% 향상시켰습니다.
- 기술 발전 및 AI 통합: 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 품질 관리, 생산 일정 및 프로세스 자동화의 혁신을 촉진하기 위해 제조 시스템에 점진적으로 통합되고 있습니다. 2022년 4월 맥킨지 보고서에 따르면 제조에 머신러닝을 활용하면 효율성을 10~30% 향상시킬 수 있다고 합니다. 이러한 혁신은 낭비 최소화, 제품 품질 향상, 처리량 증대에 중요합니다. 이러한 구현을 통해 결함 식별이 향상되고 생산 비용이 12~15% 감소했습니다.
제조업 인공지능 시장의 주요 기술 혁신
제조업에 AI를 통합함으로써 필수 공정 전반의 효율성과 정밀성을 향상시켜 산업 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 예측 유지보수를 통해 장비를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. AI 기반 로봇 및 자동화, 특히 협동 로봇은 노동 집약적인 작업을 용이하게 하는 동시에 정확도를 높이고 있습니다. 품질 관리 분야에서는 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술을 통해 결함을 조기에 식별하고 생산 일관성을 향상시킬 수 있으며, 이는 SAP 솔루션을 활용하는 반도체 기업의 사례에서 확인할 수 있습니다. AI는 더욱 스마트한 재고 관리와 수요 예측을 가능하게 하여 공급망에 혁신을 일으키고, 전자 회사가 재고 부족과 잉여를 최소화하도록 지원합니다. 이러한 발전은 현재 운영 방식을 개선할 뿐만 아니라 전 세계 제조업의 전략적 방향을 변화시키고 있습니다.
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기술 |
산업 |
영향 |
회사 |
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예측 정비 |
항공우주, 제조 |
정비 비용 23% 절감 |
GE 항공 |
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로봇 프로세스 자동화(RPA) |
자동차, 전자제품 |
조립 라인에서 AI 사용 65.4% |
테슬라 |
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공급망 최적화 |
소매, 제조 |
AI 기반 산업 CAGR 23.8% 물류 |
아마존 |
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컴퓨터 비전 |
전자, 자동차 |
불량률 28% 감소 |
도요타 |
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생성적 디자인 |
자동차, 항공우주 |
15~20% 자재 비용 절감 |
BMW |
과제
- 높은 초기 비용 및 투자 수익률(ROI) 불확실성: AI 기술을 구현하려면 인프라, 숙련된 인력, 시스템 통합에 상당한 초기 비용이 필요합니다. 이러한 비용 때문에 수많은 중소 제조업체가 AI 도입에 어려움을 겪고 있습니다. 더욱이 AI 이니셔티브의 투자 수익률(ROI)이 항상 확실한 것은 아니기 때문에 기업들은 명확한 재정적 근거 없이는 자원 할당을 꺼립니다. 국제무역청(ITA) 보고서에 따르면 제조업체의 40% 이상이 예산 제약을 스마트 제조 기술 도입의 주요 장애물로 여깁니다.
- 데이터 품질 및 통합의 과제: AI 시스템은 방대한 양의 정확하고 일관된 데이터에 크게 의존합니다. 그러나 제조 환경에서는 데이터가 레거시 시스템 내에 격리되거나, 형식이 다양하거나, 품질이 떨어지는 경우가 많습니다. 이는 AI 학습과 그 효과 모두에 상당한 어려움을 야기합니다. 미국 국립표준기술원(NIST)에 따르면, 부적절한 데이터 품질과 상호운용성 부족은 미국 제조업에서 AI 구현을 저해하는 주요 기술적 과제 중 하나입니다.
제조 시장의 인공지능: 주요 통찰력
| 보고서 속성 | 세부정보 |
|---|---|
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기준 연도 |
2024 |
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예측 연도 |
2025-2037 |
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연평균 성장률 |
45% |
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기준 연도 시장 규모(2024년) |
60억 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2037년) |
6580억 달러 |
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지역 범위 |
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제조업 세분화의 AI
구성 요소(소프트웨어, 하드웨어, 서비스)
제조업 인공지능(AI) 소프트웨어 부문은 실시간 데이터 분석 및 제조 자동화를 지원하는 AI 플랫폼에 대한 수요 증가로 2037년까지 42%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 제조업체들은 작업 프로세스를 최적화하고 더 나은 의사 결정을 위해 이러한 솔루션을 점점 더 많이 선택하고 있습니다. 또한, 클라우드 기반 AI 솔루션의 등장으로 구현의 확장성과 경제성이 향상되었습니다. 또한, 운영 비용을 절감하고 장비 성능을 향상시키는 AI 기반 소프트웨어의 역량은 다양한 산업 분야에서 도입을 가속화하고 있습니다. 제조 부문에서 AI 소프트웨어 구현의 중요한 사례로는 2024년 2월 지멘스와 마이크로소프트의 협력을 들 수 있습니다. 이 협력은 생산 현장에서 생산성과 안전성을 향상시키도록 인간 근로자를 지원하는 AI 보조 조종사를 개발하는 것을 목표로 합니다.
기술(머신러닝, 컴퓨터 비전, 상황 인식, 자연어 처리)
제조업 인공지능 시장에서 머신러닝(ML) 부문은 복잡한 데이터 분석 및 예측적 의사 결정 능력 덕분에 2037년까지 약 46%의 상당한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. ML 알고리즘을 사용하면 공정 자동화가 향상되고, 장비 고장 예측, 결함 감지 및 장비 유지보수가 용이해집니다. 산업이 더욱 진보된 자동화 제조 방식으로 전환됨에 따라 AI 애플리케이션에서 머신러닝의 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 통합은 제조 공정을 쉽고 편리하게 만들기 위해 선도적인 기술 기업들에 의해 도입되고 있습니다. 예를 들어, 2021년 6월, 보쉬(Bosch)는 드레스덴 웨이퍼 제조 공장과 사우스캐롤라이나주 찰스턴 공장의 글로벌 제조 운영에 머신러닝을 통합했습니다. 이 회사는 내부 AI 시스템에 머신 러닝을 활용하여 잠재적 결함을 조기에 파악하고 제조 일정을 단축했습니다.
글로벌 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.
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구성요소 |
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기술 |
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애플리케이션 |
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최종 사용 |
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Vishnu Nair
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제조업의 인공지능 - 지역적 범위
아시아 태평양 시장 분석:
아시아 태평양 지역은 스마트 팩토리와 인더스트리 4.0 기술 도입 증가로 2037년까지 45%의 시장 점유율을 기록하며 시장을 선도할 것으로 예상됩니다. 전 세계 각국 정부는 생산성 향상을 위해 AI 기반 자동화에 막대한 투자를 하고 있습니다. 따라서 디지털 인디아(Digital India)와 소사이어티 5.0(Society 5.0)과 같은 이니셔티브는 스마트 팩토리 기술 도입을 촉진하고 있으며, 이는 공급망 및 생산 프로세스에 AI를 통합하는 데 박차를 가하고 있습니다. 예를 들어, 히타치는 2024년 동남아시아에 실시간 데이터를 활용하여 공장 운영을 개선하는 AI 기반 산업 플랫폼을 출시했습니다. 전자 제품부터 자동차까지 다양한 제조 산업에서 예측 유지보수 및 프로세스 자동화를 활용하여 업무 효율성을 높이고 있습니다. 더욱이, AI 및 데이터 분석 분야의 숙련된 전문가 수가 증가함에 따라 이러한 성장은 더욱 가속화되고 있습니다.
중국의 제조업 인공지능 시장은 지능형 제조 분야의 글로벌 리더로 자리매김하려는 국가적 목표에 따라 성장하고 있으며, 정부와 민간 기업의 상당한 투자를 통해 뒷받침되고 있습니다. 중국 제조 2025 이니셔티브는 국제 경쟁력 강화를 위해 자동화, 로봇 공학, 그리고 AI 기반 품질 관리의 중요성을 강조합니다. 다른 국가들과 달리, 중국은 결함 감지 및 공정 최적화를 위해 머신러닝 알고리즘을 활용하는 방대한 데이터 세트에 대한 독보적인 접근성을 보유하고 있습니다. 바이두와 화웨이와 같은 주요 국내 기술 기업들은 현지 생산에 특화된 독점 AI 모델을 개발하기 위해 공장들과 협력하고 있습니다.
한국의 제조업 인공지능 시장은 초자동화, 반도체, 가전제품에 대한 강조로 인해 확대되고 있습니다. 이러한 성장은 생산 산업의 정밀도를 높이고 다운타임을 최소화하기 위해 AI를 통합하는 데 중점을 둔 정부의 AI 국가 전략에도 기인합니다. 삼성과 LG와 같은 탄탄한 중소기업의 존재는 혁신과 실행에 영향을 미칩니다.
북미 시장 분석:
북미는 2025년부터 2037년까지 33%의 상당한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 북미 시장은 회복력 있고 자동화된 공급망에 대한 수요로 인해 확대되고 있습니다. AI 기반 로봇 공학 및 디지털 트윈 개발은 첨단 연구 개발 시설과 벤처 캐피털 접근성을 통해 촉진되고 있습니다. 에너지 효율과 지속가능성에 대한 규제 강화로 제조업체는 스마트 에너지 관리를 위해 AI 도입을 장려받고 있습니다.
미국 제조 인공지능 시장은 자동차, 항공우주, 전자 산업의 혁신 수요 증가로 인해 확대되고 있습니다. 미국 제조업체들은 복잡한 프로세스를 간소화하고, 정확성을 높이며, 사람의 실수를 방지하기 위해 AI 기술을 도입하고 있습니다. 미국 기술 환경은 스타트업과 기존 기업 간의 파트너십을 장려하여 발전을 촉진합니다. 예를 들어, 2023년 6월, 록히드 마틴은 Xaba와 협력하여 AI 기반 인지 로봇을 기체 제조에 도입하여 로봇 정확도를 10배 향상시키고 알루미늄 시험판 드릴링 작업의 효율성을 개선했습니다. 이를 통해 항공우주 분야의 생산 비용이 절감되었습니다.
캐나다에서는 지속 가능한 제조와 친환경 기술 이니셔티브를 우선시함에 따라 제조 분야에서 인공지능 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. 정부의 청정 기술 프로젝트 지원에 힘입어 AI는 에너지 효율을 높이고 산업 공정의 낭비를 줄이는 데 활용되고 있습니다. 또한, 캐나다의 탄탄한 학술 연구 인프라는 AI 기반 혁신 개발을 촉진하고 있습니다. 최근 혁신 사례로는 2024년 10월 Clearpath Robotics가 출시한 Husky A300을 들 수 있습니다. 농업 및 광업 작업을 위해 제작된 이 자율 주행 로봇은 자재 취급 생산성을 25% 향상시켜 AI가 다양한 분야에서 운영 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있는지 보여줍니다.
제조업 분야에서 AI를 주도하는 기업
- 회사 개요
- 사업 전략
- 주요 제품 제공
- 재무 실적
- 핵심 성과 지표
- 위험 분석
- 최근 동향
- 지역별 입지
- SWOT 분석
제조업 분야의 인공지능 시장은 경쟁이 매우 치열하며, 엔비디아, IBM, 지멘스와 같은 주요 업체가 AI 하드웨어, 소프트웨어, 산업 자동화 솔루션을 선도하고 있습니다. 핵심 전략적 움직임에는 연구 개발에 대한 상당한 투자, AI 통합 제품 라인 구축, 파트너십 형성이 포함되며, 이는 성장을 촉진하고 전 세계적으로 스마트 제조 및 자동화에 대한 증가하는 수요를 충족시키는 데 도움이 됩니다. 제조 인공지능 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.
|
회사명 |
원산지 |
추정 시장 점유율 |
|
Nvidia Corporation |
미국 |
22% |
|
IBM |
미국 |
16% |
|
인텔 |
미국 |
13% |
|
마이크로소프트 |
미국 |
11% |
|
제너럴 일렉트릭(GE) |
미국 |
10% |
|
지멘스 AG |
독일 |
9% |
|
ABB Ltd. |
스위스 |
7% |
|
슈나이더 일렉트릭 |
프랑스 |
6% |
|
쿠카 AG |
독일 |
XX% |
|
삼성전자 |
대한민국 |
XX% |
|
Civalue |
호주 |
XX% |
|
타타 컨설턴시 서비스(TCS) |
인도 |
XX% |
제조업 인공지능 시장에서 각 회사가 다루는 분야는 다음과 같습니다.
최근 동향
- 2024년 3월, 샤오미는 중국 창핑에 AI 기반 완전 자동화 생산 시설을 도입했습니다. 이 공장은 사람의 개입 없이 끊임없이 가동되며, 실시간 통신과 자체 AI 시스템을 통해 매초 한 대의 스마트폰을 생산하고 성능을 최적화합니다.
- 2024년 3월, 엔비디아는 6G 연구 플랫폼을 출시하여 연구자들에게 차세대 무선 기술 발전에 필요한 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 AI를 통합하여 클라우드 무선 접속망(RAN) 기술과 수조 개의 기기를 클라우드 인프라에 연결하여 6G 개발을 지원합니다.
- Report ID: 3767
- Published Date: Jun 30, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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