Размер мирового рынка, прогноз и основные тенденции на 2025–2037 гг.
Искусственный интеллект в производстве Объем рынка оценивался в 6 млрд долларов США в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 658 млрд долларов США к концу 2037 года, увеличившись на CAGR 45% в течение прогнозируемого периода, т. е. 2025-2037. В 2025 году объем отрасли искусственного интеллекта в производстве оценивается в 8,2 млрд долларов США.
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в цепочку поставок в сфере производства меняет мировые торговые модели. США и Китай лидируют в цепочке поставок в сфере производства ИИ, импортируя значительные объемы электронных компонентов, специализированного оборудования и необходимого сырья, включая редкоземельные металлы, в основном из таких регионов, как Юго-Восточная Азия, Африка и Латинская Америка. По данным Бюро переписи населения США, импорт электронных компонентов в США превысил 330 миллиардов долларов США в 2023 году, что подчеркивает важность мировой торговли в сфере ИИ. Кроме того, Комиссия по международной торговле США (USITC) отметила устойчивый рост торговли промышленным оборудованием и средствами автоматизации, критически важными для производства систем ИИ, при этом экспорт США достиг 64,7 млрд долларов США в 2022 году. Этот значительный объем торговли отражает растущую зависимость стран друг от друга в секторе производства ИИ и подчеркивает необходимость эффективных операций цепочки поставок для поддержания производственных циклов.
Внедрение ИИ в обрабатывающей промышленности влияет на ключевые экономические показатели, включая индекс цен производителей (ИПЦ) и индекс потребительских цен (ИПЦ). Что касается экономических показателей, как ИЦП, так и ИПЦ предоставляют ценную информацию о тенденциях ценообразования в секторе производства. По данным Бюро статистики труда США, ИЦП для промышленного оборудования зафиксировал рост на 6,5% в годовом исчислении в 2023 году, что указывает на увеличение расходов на сырье и компоненты в производственных системах на основе ИИ. Кроме того, в отчете Бюро экономического анализа США (BEA) говорится о росте ИПЦ на товары длительного пользования на 3,1% в 2023 году, что свидетельствует об увеличении затрат на конечные продукты в области ИИ, включая робототехнику и средства автоматизации. Более того, рост инвестиций в технологические инновации очевиден в значительном увеличении федерального финансирования исследований ИИ. В 2023 году Национальный научный фонд (NSF) выделил более 1,5 млрд долларов США на инициативы, связанные с ИИ, подчеркнув стратегическое значение ИИ в современных производственных практиках. Эти экономические показатели иллюстрируют сложную и меняющуюся среду, в которой как производственные затраты на системы ИИ, так и глобальная торговля материалами имеют решающее значение для влияния на динамику рынка.
Искусственный интеллект в производственном секторе: факторы роста и проблемы
Драйверы роста
- Внедрение технологий предиктивного обслуживания и эксплуатационная эффективность: использование технологий предиктивного обслуживания стимулирует внедрение ИИ в производственном секторе. В отчете Национального института стандартов и технологий (NIST) говорится, что предиктивное обслуживание на основе ИИ позволяет производителям наблюдать за состоянием оборудования в режиме реального времени, прогнозировать отказы и оптимизировать процедуры обслуживания. Такой подход минимизирует время простоя и снижает расходы на обслуживание, продлевая срок службы оборудования. Например, GE Aviation успешно использовала ИИ и машинное обучение для предиктивного обслуживания, что привело к снижению расходов на обслуживание на 25 % и увеличению времени безотказной работы двигателя на 20 %.
- Технологические достижения и интеграция ИИ: такие технологии ИИ, как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, постепенно внедряются в производственные системы для стимулирования инноваций в управлении качеством, планировании производства и автоматизации процессов. Отчет McKinsey за апрель 2022 года показывает, что использование машинного обучения в производстве может повысить эффективность на 10–30 %. Эти инновации важны для минимизации отходов, повышения качества продукции и увеличения пропускной способности. Эта реализация привела к лучшему выявлению дефектов и снижению производственных расходов на 12–15 %.
Основные технологические инновации в Искусственном интеллекте в производстве Рынке
Интеграция ИИ в производство меняет работу отраслей, повышая эффективность и точность во всех основных процессах. Прогностическое обслуживание позволяет осуществлять непрерывный мониторинг оборудования. Улучшенная ИИ робототехника и автоматизация, особенно коллаборативные роботы, облегчают трудоемкие виды деятельности, одновременно повышая точность. В сфере контроля качества такие технологии ИИ, как компьютерное зрение, позволяют на ранней стадии выявлять дефекты, повышая согласованность выпускаемой продукции, как показали полупроводниковые компании, использующие решения SAP. ИИ также производит революцию в цепочках поставок, обеспечивая более разумное управление запасами и прогнозирование спроса, помогая компаниям, производящим электронику, минимизировать дефицит и излишки запасов. Эти разработки не только улучшают текущие операции, но и изменяют стратегическую траекторию производства в мировом масштабе.
|
Технологии |
Промышленность |
Влияние |
Компания |
|
Прогностическое обслуживание |
Авиакосмическая промышленность, производство |
Сокращение расходов на техническое обслуживание на 23% |
GE Aviation |
|
Роботизированная автоматизация процессов (RPA) |
Автомобилестроение, электроника |
65,4% ИИ использование на сборочных линиях |
Tesla |
|
Оптимизация цепочки поставок |
Розничная торговля, производство |
23,8% CAGR в логистике на основе ИИ |
Amazon |
|
Компьютерное зрение |
Электроника, автомобилестроение |
Сокращение дефектов на 28% |
Toyota |
|
Генеративный дизайн |
Автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность |
15–20% экономии на материалах |
BMW |
Проблемы
- Высокие первоначальные затраты и неопределенность в окупаемости инвестиций: внедрение технологий ИИ требует значительных первоначальных затрат на инфраструктуру, квалифицированных рабочих и системную интеграцию. Это представляет собой проблему для принятия для многочисленных малых и средних производителей из-за этих затрат. Более того, окупаемость инвестиций (ROI) от инициатив ИИ не всегда определена, что заставляет компании неохотно выделять ресурсы без четкого финансового обоснования. В отчете Международной торговой администрации (ITA) указано, что более 40 % производителей считают бюджетные ограничения основным препятствием для внедрения технологий интеллектуального производства.
- Проблемы с качеством данных и интеграцией: системы ИИ в значительной степени зависят от больших объемов точных и согласованных данных. Однако в производственных условиях данные часто изолированы в устаревших системах, различаются по формату или имеют низкое качество. Это создает существенные проблемы как для обучения ИИ, так и для его эффективности. По данным Национального института стандартов и технологий (NIST), ненадлежащее качество данных и отсутствие взаимодействия входят в число основных технических проблем, препятствующих внедрению ИИ в производственных отраслях США.
Искусственный интеллект на производственном рынке: ключевые идеи
| Атрибут отчёта | Детали |
|---|---|
|
Базовый год |
2024 |
|
Прогнозируемый год |
2025-2037 |
|
CAGR |
45% |
|
Размер рынка базового года (2024) |
6 миллиардов долларов США |
|
Прогнозируемый размер рынка на год (2037) |
658 миллиардов долларов США |
|
Региональный охват |
|
ИИ в сегментации производства
Компонент (программное обеспечение, оборудование, услуги)
Ожидается, что сегмент программного обеспечения в области искусственного интеллекта на рынке производства к 2037 году займет 42% доли из-за растущего спроса на платформы ИИ, которые поддерживают аналитику данных в реальном времени, автоматизацию в производстве. Эти решения все чаще выбирают производители для оптимизации рабочих процессов и повышения качества принятия решений. Кроме того, рост облачных решений ИИ сделал внедрение более масштабируемым и экономичным. Кроме того, способность программного обеспечения на основе ИИ снижать эксплуатационные расходы и повышать производительность оборудования ускоряет его внедрение в различных отраслях. Значимым примером внедрения программного обеспечения ИИ в производственный сектор является сотрудничество Siemens и Microsoft в феврале 2024 года. Этот альянс намерен создать ИИ-второпланов, которые будут помогать работникам повышать производительность и безопасность на производстве.
Технологии (Машинное обучение, компьютерное зрение, распознавание контекста, обработка естественного языка)
Ожидается, что сегмент машинного обучения (МО) на рынке искусственного интеллекта в производстве будет занимать заметную долю около 46% к 2037 году благодаря своей способности анализировать сложные данные и обеспечивать принятие предиктивных решений. Использование алгоритмов МО повышает автоматизацию процессов, предсказывает отказы оборудования, обнаруживает дефекты и помогает в обслуживании оборудования. По мере того, как отрасли переходят к более совершенному автоматизированному производству, растет потребность в машинном обучении в приложениях ИИ. Эта интеграция принята ведущими технологическими компаниями, чтобы сделать производственный процесс простым и удобным. Например, в июне 2021 года компания Bosch интегрировала ML в свои глобальные производственные операции на заводе по изготовлению пластин в Дрездене и на заводе в Чарльстоне, Южная Каролина. Компания использовала машинное обучение во внутренней системе искусственного интеллекта для раннего выявления потенциальных неисправностей и ускорения производственных графиков.
Наш углубленный анализ мирового рынка включает следующие сегменты:
|
Компонент |
|
|
Технологии |
|
|
Применение |
|
|
Конечное использование |
|
Vishnu Nair
Руководитель глобального бизнес-развитияНастройте этот отчет в соответствии с вашими требованиями — свяжитесь с нашим консультантом для получения персонализированных рекомендаций и вариантов.
Искусственный интеллект в обрабатывающей промышленности — региональный масштаб
Анализ рынка Азиатско-Тихоокеанского региона:
Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет доминировать на рынке с долей 45% к 2037 году из-за растущего внедрения интеллектуальных фабрик и технологий Industry 4.0. Правительства по всему миру вкладывают значительные средства в автоматизацию на основе ИИ для повышения производительности. Таким образом, такие инициативы, как Digital India и Society 5.0, способствуют внедрению технологий интеллектуальных фабрик, что стимулирует интеграцию ИИ в цепочку поставок и производственные процессы. Например, в 2024 году Hitachi представила в Юго-Восточной Азии промышленную платформу на основе ИИ, направленную на улучшение работы фабрик за счет использования данных в реальном времени. Многочисленные производственные отрасли, от электроники до автомобилестроения, используют предиктивное обслуживание и автоматизацию процессов для комфортной работы. Более того, растущее число квалифицированных специалистов в области ИИ и аналитики данных еще больше стимулирует этот рост.
Искусственный интеллект на рынке производства в Китае обусловлен его национальной целью стать мировым лидером в области интеллектуального производства, поддерживаемой значительными инвестициями как со стороны правительства, так и частных лиц. Инициатива «Сделано в Китае 2025» подчеркивает важность автоматизации, робототехники и контроля качества с использованием ИИ для повышения международной конкурентоспособности. В отличие от других стран, Китай обладает непревзойденным доступом к обширным наборам данных, которые используют алгоритмы МО для обнаружения дефектов и оптимизации процессов. Крупнейшие отечественные технологические компании, такие как Baidu и Huawei, сотрудничают с заводами для создания фирменных моделей ИИ, специально разработанных для местного производства.
Искусственный интеллект на рынке производства в Южной Корее расширяется за счет акцента на гиперавтоматизацию, полупроводники и потребительскую электронику. Рост также зависит от правительственной Национальной стратегии в области ИИ, которая направлена на интеграцию ИИ для повышения точности и минимизации простоев в производственных отраслях. Присутствие надежных малых и средних предприятий, таких как Samsung и LG, влияет на инновации и внедрение.
Анализ рынка Северной Америки:
Ожидается, что Северная Америка займет существенную долю в 33% в период с 2025 по 2037 год. В Северной Америке рынок расширяется из-за спроса на устойчивые автоматизированные цепочки поставок. Разработка робототехники и цифровых близнецов на основе ИИ подпитывается передовыми научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими учреждениями и доступом к венчурному капиталу. Производители поощряются использовать ИИ для интеллектуального управления энергией из-за нормативного акцента на энергоэффективности и устойчивости.
Искусственный интеллект США на производственном рынке расширяется из-за растущей потребности в инновациях в автомобильной, аэрокосмической и электронной промышленности. Производители США внедряют технологии ИИ для оптимизации сложных процессов, повышения точности и предотвращения человеческих ошибок. Технологический ландшафт США поощряет партнерские отношения между стартапами и устоявшимися компаниями для содействия прогрессу. Например, в июне 2023 года Lockheed Martin сотрудничала с Xaba с целью внедрения когнитивной робототехники на базе ИИ в производство планеров, что повысило точность роботов в десять раз и повысило эффективность операций сверления на алюминиевых испытательных пластинах. Это привело к снижению производственных затрат в аэрокосмическом секторе.
В Канаде искусственный интеллект на производственном рынке быстро растет, поскольку страна отдает приоритет устойчивому производству и инициативам в области зеленых технологий. Благодаря государственной поддержке проектов в области чистых технологий ИИ используется для повышения энергоэффективности и сокращения отходов в промышленных процессах. Кроме того, надежная академическая исследовательская инфраструктура в Канаде поощряет развитие инноваций на основе ИИ. Недавней инновацией стал запуск Husky A300 от Clearpath Robotics в октябре 2024 года. Этот автономный мобильный робот, созданный для сельского хозяйства и горнодобывающей промышленности, увеличивает производительность погрузочно-разгрузочных работ на 25 %, демонстрируя, как ИИ может повышать эффективность работы в различных секторах.
Компании, доминирующие в сфере ИИ в сфере производства
- Обзор компании
- Бизнес-стратегия
- Ключевые предложения продуктов
- Финансовые показатели
- Ключевые показатели эффективности
- Риск Анализ
- Последнее развитие
- Региональное присутствие
- Анализ SWOT
Рынок искусственного интеллекта на производстве отличается чрезвычайно высокой конкуренцией, при этом такие ключевые игроки, как Nvidia, IBM и Siemens, лидируют в области аппаратного обеспечения, программного обеспечения и решений промышленной автоматизации на основе ИИ. Ключевые стратегические шаги включают значительные инвестиции в исследования и разработки, создание линеек продуктов с интегрированным ИИ и формирование партнерств для стимулирования роста и удовлетворения растущего спроса на интеллектуальное производство и автоматизацию в глобальном масштабе. Вот некоторые ведущие игроки на рынке искусственного интеллекта в производстве:
|
Название компании |
Страна происхождения |
Предполагаемая доля рынка |
|
Корпорация Nvidia |
США |
22% |
|
Корпорация IBM |
США |
16% |
|
Корпорация Intel |
США |
13% |
|
Корпорация Microsoft |
США |
11% |
|
General Electric (GE) |
США |
10% |
|
Siemens AG |
Германия |
9% |
|
ABB Ltd. |
Швейцария |
7% |
|
Schneider Electric |
Франция |
6% |
|
KUKA AG |
Германия |
XX% |
|
Samsung Electronics |
Южная Корея |
XX% |
|
Civalue |
Австралия |
XX% |
|
Tata Consultancy Services (TCS) |
Индия |
XX% |
Ниже приведены области, охватываемые каждой компанией на рынке искусственного интеллекта в производстве:
Последние события
- В марте 2024 года Xiaomi представила полностью автоматизированный производственный объект в Чанпине, Китай, управляемый ИИ. Этот завод работает непрерывно без какого-либо участия человека, производя один смартфон каждую секунду и оптимизируя его производительность с помощью связи в реальном времени и фирменных систем ИИ.
- В марте 2024 года NVIDIA запустила платформу для исследования 6G, снабдив исследователей инструментами, необходимыми для продвижения следующего поколения беспроводных технологий. Эта платформа интегрирует ИИ для поддержки технологии облачной сети радиодоступа (RAN) и разработки 6G путем подключения триллионов устройств к облачной инфраструктуре.
- Report ID: 3767
- Published Date: Jun 19, 2025
- Report Format: PDF, PPT
У вас есть специфические требования к данным или бюджетные ограничения?
Свяжитесь с нами, чтобы получить индивидуальное предложение или узнать больше о наших специальных ценах
для стартапов и университетов
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
ИИ в производстве Объем рыночного отчета
БЕСПЛАТНЫЙ образец включает обзор рынка, тенденции роста, статистические диаграммы и таблицы, прогнозные оценки и многое другое.
Связаться с нашим экспертом
