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제조업 분야 AI 시장 : 규모, 점유율, 성장률, 산업 분석, 유형별, 용도별, 지역별 고찰, 예측(2026-2034년)

AI in Manufacturing Market Size, Share, Growth and Global Industry Analysis By Type & Application, Regional Insights and Forecast to 2026-2034

발행일: | 리서치사: 구분자 Fortune Business Insights Pvt. Ltd. | 페이지 정보: 영문 150 Pages | 배송안내 : 문의

    
    
    



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제조업 분야 AI 시장의 성장 요인

세계의 제조업 분야 AI 시장은 2025년 76억 달러로 평가되었고, 2026년에는 98억 5,000만 달러, 2034년까지 1,288억 1,000만 달러에 이르고, 예측기간(2026-2034년) 동안 37.90%라는 경이적인 CAGR로 성장할 전망입니다.

2025년 시점에서 아시아태평양이 42.80%의 점유율로 세계 시장을 선도했고 강력한 AI 인프라 투자에 뒷받침된 북미가 2위 지역으로 이어지고 있습니다.

제조업 분야 AI란 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리, 디지털 트윈 등의 기술을 도입하여 실시간 데이터 분석을 통해 생산 공정 최적화, 다운타임 절감, 제품 품질 향상을 도모하는 것을 말합니다.

시장 개요

AI는 Industry 4.0 개념에서 스마트 팩토리 변화의 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 제조업체는 비즈니스 효율성 향상, 예측 유지 보수, 공급망 최적화 및 품질 관리를 강화하기 위해 AI 탑재 도구의 도입을 가속화하고 있습니다.

머신러닝과 심층 학습 기술은 지능 로봇과 자동화 시스템이 반복 작업에서 학습하고 의사 결정을 향상시킬 수 있도록 함으로써 공장 현장을 변화시키고 있습니다. Microsoft, Siemens, IBM, GE 등 주요 기업들은 AI 구동 스마트 제조 전략을 적극적으로 지원하고 있습니다.

COVID-19 팬데믹은 데이터 구동형 의사결정의 필요성을 가속화하고, 제조업 전체에서 AI 도입의 견고한 기반을 구축했습니다.

생성형 AI의 영향

생성형 AI는 제품 설계, 시뮬레이션 모델링 및 워크플로우 최적화 개선을 통해 제조업을 혁신하고 있습니다. AI 구동 시스템은 추가 비용을 발생시키지 않고 제조업체가 반복 작업을 줄이고 생산 전략을 검증하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, Siemens와 Microsoft와 같은 협업은 생산 AI 기능을 산업 플랫폼에 통합하여 제품 수명주기 관리와 부서 간의 협업을 강화합니다. 이러한 혁신은 세계 제조업무에서 AI 도입을 촉진하고 있습니다.

관세의 영향

중국, 대만, 멕시코, 캐나다 등의 수입품에 대한 미국의 최근 관세 조치는 AI 반도체 공급망의 비용 압력 증가로 이어지고 있습니다. AI 인프라는 첨단 칩셋에 크게 의존하기 때문에 관세는 도입 비용을 높이고 특히 북미에서 AI 도입 타임라인을 지연시킬 수 있습니다.

시장 동향

디지털 트윈 기술 채택

디지털 트윈 기술은 AI 구동형 제조에서 중요한 동향으로 부상하고 있습니다. AI를 활용한 디지털 트윈은 고해상도 모델링, 실시간 성능 분석, 예측 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 이러한 기능은 예방 보전, 생산 계획 및 결함 감지를 지원합니다.

산업용 AI 코파일럿 시스템도 보급이 진행되어 엔지니어의 다운타임 삭감과 운용 효율의 향상에 공헌하고 있습니다. AI는 점검 시스템, 로보틱스, 품질 관리 솔루션으로의 통합이 점점 더 진행되고 있습니다.

시장 성장 촉진요인

Industry 4.0에 대한 투자 확대

Industry 4.0 이니셔티브에 대한 세계 투자는 AI 도입을 크게 추진하고 있습니다. AI를 활용한 예지보전, 자동검사 시스템, 로보틱스는 에러를 최소화하면서 생산성을 향상시킵니다.

업계 예측에 의하면 제조업 분야 AI 투자액은 2026년까지 167억 달러에 달할 것으로 전망되고 있으며, 지능적인 자동화 솔루션에 대한 강한 수요를 반영하고 있습니다.

생산 품질 향상

AI 시스템을 통해 제조업체는 미세한 결함 감지, 생산 라인 최적화, 제품 신뢰성 향상 및 전반적인 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

시장의 과제

견고한 성장에도 불구하고 다음과 같은 문제가 있습니다.

  • 인프라 정비 비용의 높이
  • 데이터 프라이버시에 대한 우려
  • 통합의 복잡성
  • 숙련된 AI 전문가의 부족

이러한 요인으로 인해 특히 중소 제조업 분야 AI 도입이 일시적으로 지연될 수 있습니다.

시장 기회

Industry 5.0으로의 진화는 장기적인 성장 기회를 제공합니다. AI를 활용한 대화형 시스템, 사람과 기계의 협동, 스마트 오토메이션이 차세대 공장을 형성하고 있습니다. 기술 기업간의 제휴는 AI의 상용화와 기업의 변화를 가속화하고 있습니다.

세분화 분석

구성 요소별

  • 하드웨어 부문은 AI 칩셋, IoT 센서, AR/VR 기기, 엣지 컴퓨팅 시스템에 견인되어 2026년에는 45.89%의 점유율을 차지할 것으로 예측되어 시장을 독점하고 있습니다.
  • 소프트웨어 분야는 예측 분석 및 최적화 도구를 통해 빠르게 성장하고 있습니다.
  • 서비스 분야는 도입 후 지원 및 시스템 통합 지원을 통해 꾸준히 확대되고 있습니다.

기술별

  • 머신러닝은 복잡한 산업 작업의 자동화 능력으로 인해 2026년에는 40.10%의 점유율을 차지할 것으로 예상되며 주도적인 입장에 있습니다.
  • 자연 언어 처리는 공장에서 실시간 의사 결정을 지원합니다.
  • 컴퓨터 비전은 결함 감지 및 품질 관리를 강화합니다.

용도별

  • 생산계획분야가 2026년에는 23.96%의 점유율을 차지할 것으로 예측되고 있으며, AI 기반 수요 예측과 업무 최적화가 이를 견인하고 있습니다.
  • 예지보전·점검은 다운타임 삭감의 이점에 의해 급속히 확대되고 있습니다.
  • AI는 에너지 관리, 공급망 운영, 산업용 로봇 기술에도 활용되고 있습니다.

산업별

  • 반도체 및 전자기기업계는 워크플로우 최적화와 수율 향상에 AI를 활용해 2026년에는 25.28%의 점유율을 차지할 것으로 예측되어 톱을 달리고 있습니다.
  • 자동차 및 의료 업계에서는 품질 검사 및 공정 최적화를 위해 AI 도입이 점점 더 진행되고 있습니다.

지역별 전망

아시아태평양

아시아태평양은 2025년 32억 5,000만 달러 시장 규모를 창출해 주도적인 지위를 유지하고 있습니다.

  • 중국 시장은 2026년에 18억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
  • 일본 시장은 2026년에 8억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
  • 인도 시장은 2026년에 7억 6,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

정부 시책과 강력한 AI 투자가 지역 성장을 이끌고 있습니다.

북미

미국 시장은 반도체 공급의 어려움에도 불구하고 AI 소프트웨어의 혁신에 힘입어 2026년에는 19억 9,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

유럽

유럽에서는 13억 달러의 AI 투자에 힘입어 완만한 성장을 볼 수 있습니다.

  • 독일 시장은 2026년에 6억 3,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
  • 영국 시장은 2026년에 5억 4,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

라틴아메리카, 중동, 아프리카

신흥 시장에서는 디지털 전환의 대처나 스마트 제조 정책에 힘입어 AI 구동형 자동화가 점차 도입되고 있습니다.

Siemens AG

IBM Corporation

General Electric

SAP SE

Rockwell Automation

ABB Ltd.

Honeywell International

NVIDIA Corporation

Intel Corporation

Schneider Electric

각사는 산업용 AI 능력 강화를 위해 인수, 제휴, AI에 초점을 맞춘 R&D 투자를 통해 사업 확대를 추진하고 있습니다.

목차

제1장 서론

제2장 주요 요약

제3장 시장 역학

  • 매크로 및 마이크로 경제 지표
  • 성장 촉진요인, 억제요인, 기회 및 동향
  • 생성형 AI의 영향

제4장 공급망 및 유통 분석

  • 밸류체인 분석
  • 인공지능 생태계 분석
  • 상호관세의 영향
  • 주요 기술 통합 기업

제5장 경쟁 구도

  • 주요 기업이 채택하는 사업 전략
  • 주요 기업의 통합 SWOT 분석
  • 세계의 제조업 분야 AI의 주요 기업(상위 3-5사) : 시장 점유율/순위(2025년)

제6장 세계의 제조업 분야 AI 시장 규모(추정 및 전망) : 부문별(2021-2034년)

  • 주요 분석 결과
  • 구성요소별
    • 하드웨어
    • 소프트웨어
    • 서비스
  • 기술별
    • 컴퓨터 비전
    • 머신러닝
    • 자연언어처리
    • 컨텍스트 인식
  • 용도별
    • 예지보전 및 점검(PMI)
    • 생산계획
    • 공급망 관리
    • 에너지 관리
    • 품질관리
    • 산업용 로봇
    • 기타(필드 서비스)
  • 산업별
    • 자동차
    • 의료
    • 반도체 및 일렉트로닉스
    • 에너지 및 전력
    • 금속 및 기계
    • 소비재
    • 기타(항공우주 및 방위)
  • 지역별
    • 북미
    • 유럽
    • 아시아태평양
    • 중동 및 아프리카
    • 라틴아메리카

제7장 북미의 제조업 분야 AI 시장 규모(추정 및 전망) : 부문별(2021-2034년)

  • 국가별
    • 미국
    • 캐나다

제8장 유럽의 제조업 분야 AI 시장 규모(추정 및 전망) : 부문별(2021-2034년)

  • 국가별
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 스페인
    • 기타 유럽 국가

제9장 아시아태평양의 제조업 분야 AI 시장 규모(추정 및 전망) : 부문별(2021-2034년)

  • 국가별
    • 중국
    • 인도
    • 일본
    • 동남아시아
      • 인도네시아
      • 말레이시아
      • 베트남
      • 대만
      • 호주
    • 아시아태평양의 다른 국가

제10장 중동 및 아프리카의 제조업 분야 AI 시장 규모(추정 및 전망) : 부문별(2021-2034년)

  • 국가별
    • GCC
    • 남아프리카
    • 기타 중동 및 아프리카

제11장 라틴아메리카의 제조업 분야 AI 시장 규모(추정 및 전망) : 부문별(2021-2034년)

  • 국가별
    • 브라질
    • 멕시코
    • 기타 라틴아메리카 국가

제12장 주요 10개 기업의 프로파일

  • Microsoft Corporation
  • Siemens AG
  • General Electric Company
  • IBM Corporation
  • SAP SE
  • Rockwell Automation Inc.
  • Mitsubishi Electric Corporation
  • Schneider Electric SE
  • ABB Ltd.
  • Honeywell International Inc.

제13장 주요 포인트

SHW 26.04.16

Growth Factors of artificial intelligence (AI) in manufacturing Market

The global artificial intelligence (AI) in manufacturing market was valued at USD 7.6 billion in 2025 and is projected to grow to USD 9.85 billion in 2026. The market is expected to reach USD 128.81 billion by 2034, registering an exceptional CAGR of 37.90% during the forecast period (2026-2034).

Asia Pacific dominated the global market with a 42.80% share in 2025, followed by North America as the second-largest region supported by strong AI infrastructure investments.

AI in manufacturing refers to the deployment of technologies such as machine learning, computer vision, natural language processing, and digital twins to optimize production processes, reduce downtime, and improve product quality through real-time data analytics.

Market Overview

AI has emerged as a core component of smart factory transformation under Industry 4.0 initiatives. Manufacturers are increasingly integrating AI-powered tools to enhance operational efficiency, predictive maintenance, supply chain optimization, and quality management.

Machine learning and deep learning technologies are reshaping factory floors by enabling intelligent robots and automated systems to learn from repetitive tasks and improve decision-making. Major players such as Microsoft, Siemens, IBM, and GE are actively supporting AI-driven smart manufacturing strategies.

The COVID-19 pandemic accelerated the need for data-driven decision-making, laying a strong foundation for AI adoption across manufacturing industries.

Impact of Generative AI

Generative AI is transforming manufacturing by improving product design, simulation modeling, and workflow optimization. AI-driven systems help manufacturers reduce repetitive tasks and validate production strategies without incurring additional costs.

For instance, collaborations such as Siemens and Microsoft have integrated generative AI capabilities into industrial platforms to enhance product lifecycle management and cross-functional collaboration. These innovations are strengthening AI deployment across global manufacturing operations.

Impact of Tariffs

Recent U.S. tariffs on imports from countries such as China, Taiwan, Mexico, and Canada have increased cost pressures on AI semiconductor supply chains. As AI infrastructure heavily depends on advanced chipsets, tariffs have raised implementation costs and may delay AI deployment timelines, particularly in North America.

Market Trends

Adoption of Digital Twin Technology

Digital twin technology is emerging as a significant trend in AI-driven manufacturing. AI-powered digital twins enable high-resolution modeling, real-time performance analysis, and predictive simulations. These capabilities support preventive maintenance, production planning, and defect detection.

Industrial AI co-pilot systems are also gaining traction, helping engineers reduce downtime and improve operational efficiency. AI is increasingly embedded in inspection systems, robotics, and quality control solutions.

Market Drivers

Rising Investment in Industry 4.0

Global investments in Industry 4.0 initiatives are significantly driving AI adoption. AI-powered predictive maintenance, automated inspection systems, and robotics enhance productivity while minimizing errors.

According to industry estimates, AI investment in manufacturing is expected to reach USD 16.7 billion by 2026, reflecting strong demand for intelligent automation solutions.

Improved Production Quality

AI systems enable manufacturers to detect micro-defects, optimize production lines, and enhance product reliability, improving overall operational excellence.

Market Challenges

Despite strong growth, challenges include:

  • High infrastructure development costs
  • Data privacy concerns
  • Integration complexities
  • Shortage of skilled AI professionals

These factors may temporarily slow AI implementation, particularly among small and mid-sized manufacturers.

Market Opportunities

The evolution toward Industry 5.0 presents long-term growth opportunities. AI-powered conversational systems, human-machine collaboration, and smart automation are shaping next-generation factories. Partnerships between technology firms are accelerating AI commercialization and enterprise transformation.

Segmentation Analysis

By Component

  • Hardware segment dominates with a projected 45.89% share in 2026, driven by AI chipsets, IoT sensors, AR/VR devices, and edge computing systems.
  • Software is witnessing rapid growth due to predictive analytics and optimization tools.
  • Services are expanding steadily through post-deployment and system integration support.

By Technology

  • Machine learning leads with a projected 40.10% share in 2026, owing to its ability to automate complex industrial tasks.
  • Natural language processing supports real-time factory decision-making.
  • Computer vision enhances defect detection and quality control.

By Application

  • Production planning dominates with a projected 23.96% share in 2026, driven by AI-based demand forecasting and operational optimization.
  • Predictive maintenance and inspection are rapidly expanding due to downtime reduction benefits.
  • AI also supports energy management, supply chain operations, and industrial robotics.

By Industry

  • Semiconductor & electronics leads with a projected 25.28% share in 2026, leveraging AI to optimize workflows and improve yield.
  • Automotive and healthcare industries are increasingly adopting AI for quality inspection and process optimization.

Regional Outlook

Asia Pacific

Asia Pacific generated USD 3.25 billion in 2025, maintaining its leadership position.

  • China market is projected to reach USD 1.8 billion in 2026.
  • Japan market is projected to reach USD 0.8 billion in 2026.
  • India market is projected to reach USD 0.76 billion in 2026.

Government initiatives and strong AI investments are driving regional growth.

North America

The U.S. market is projected to reach USD 1.99 billion in 2026, supported by AI software innovation despite semiconductor supply challenges.

Europe

Europe is witnessing moderate growth supported by USD 1.3 billion in AI investments.

  • Germany market is projected to reach USD 0.63 billion in 2026.
  • UK market is projected to reach USD 0.54 billion in 2026.

Latin America & Middle East & Africa

Emerging markets are gradually adopting AI-driven automation, supported by digital transformation initiatives and smart manufacturing policies.

Competitive Landscape

Key players include:

Microsoft Corporation

Siemens AG

IBM Corporation

General Electric

SAP SE

Rockwell Automation

ABB Ltd.

Honeywell International

NVIDIA Corporation

Intel Corporation

Schneider Electric

Companies are expanding through acquisitions, partnerships, and AI-focused R&D investments to strengthen industrial AI capabilities.

Conclusion

The artificial intelligence in manufacturing market is set for exponential expansion, growing from USD 7.6 billion in 2025 to USD 128.81 billion by 2034, at a remarkable CAGR of 37.90%. Strong Industry 4.0 investments, digital twin adoption, machine learning integration, and smart factory transformation are key growth drivers. Although infrastructure costs and tariff-related challenges may create short-term hurdles, the rapid evolution toward Industry 5.0 and intelligent automation will continue to accelerate long-term market growth globally.

Segmentation By Component

  • Hardware
  • Software
  • Services

By Technology

  • Computer Vision
  • Machine Learning
  • Natural Language Processing
  • Context Awareness

By Application

  • Predictive Maintenance & Inspection (PMI)
  • Production Planning
  • Supply Chain Management
  • Energy Management
  • Quality Management
  • Industrial Robotics
  • Others (Field Services)

By Industry

  • Automotive
  • Healthcare
  • Semiconductor & Electronics
  • Energy & Power
  • Metals & Machinery
  • FMCG
  • Others (Aerospace & Defence)

By Region

  • North America (By Component, By Technology, By Application, By Industry, and By Country)
    • U.S.
    • Canada
  • Latin America (By Component, By Technology, By Application, By Industry, and By Country)
    • Brazil
    • Mexico
    • Rest of Latin America
  • Europe (By Component, By Technology, By Application, By Industry, and By Country)
    • U.K.
    • Germany
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific (By Component, By Technology, By Application, By Industry, and By Country)
    • China
    • India
    • Japan
    • Southeast Asia
  • Indonesia
  • Malaysia
  • Vietnam
  • Taiwan
  • Australia
    • Rest of Asia Pacific
  • Middle East & Africa (By Component, By Technology, By Application, By Industry, and By Country)
    • GCC
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

Companies Profiled in the Report Microsoft Corporation (U.S.), Siemens AG (Germany), General Electric Company (GE) (U.S.), IBM Corporation (USA), SAP SE (Germany), Rockwell Automation Inc. (U.S.), Mitsubishi Electric Corporation (Japan), Schneider Electric SE (France), ABB Ltd. (Switzerland), and Honeywell International Inc. (U.S.).

Table of Content

1. Introduction

  • 1.1. Definition, By Segment
  • 1.2. Research Methodology/Approach
  • 1.3. Data Sources

2. Executive Summary

3. Market Dynamics

  • 3.1. Macro and Micro Economic Indicators
  • 3.2. Drivers, Restraints, Opportunities and Trends
  • 3.3. Impact of Generative AI

4. Supply Chain and Distribution Analysis

  • 4.1. Value Chain Analysis
  • 4.2. Artificial Intelligence Ecosystem Analysis
  • 4.3. Impact of Reciprocal Tariffs
  • 4.4. Key Technology Integrators

5. Competition Landscape

  • 5.1. Business Strategies Adopted by Key Players
  • 5.2. Consolidated SWOT Analysis of Key Players
  • 5.3. Global Artificial Intelligence in Manufacturing Key Players (Top 3 - 5) Market Share/Ranking, 2025

6. Global Artificial Intelligence in Manufacturing Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021- 2034

  • 6.1. Key Findings
  • 6.2. By Component (USD)
    • 6.2.1. Hardware
    • 6.2.2. Software
    • 6.2.3. Services
  • 6.3. By Technology (USD)
    • 6.3.1. Computer Vision
    • 6.3.2. Machine Learning
    • 6.3.3. Natural Language Processing
    • 6.3.4. Context Awareness
  • 6.4. By Application (USD)
    • 6.4.1. Predictive Maintenance & Inspection (PMI)
    • 6.4.2. Production Planning
    • 6.4.3. Supply Chain Management
    • 6.4.4. Energy Management
    • 6.4.5. Quality Management
    • 6.4.6. Industrial Robotics
    • 6.4.7. Others (Field Services)
  • 6.5. By Industry (USD)
    • 6.5.1. Automotive
    • 6.5.2. Healthcare
    • 6.5.3. Semiconductor & Electronics
    • 6.5.4. Energy & Power
    • 6.5.5. Metals & Machinery
    • 6.5.6. FMCG
    • 6.5.7. Others (Aerospace & Defence)
  • 6.6. By Region (USD)
    • 6.6.1. North America
    • 6.6.2. Europe
    • 6.6.3. Asia Pacific
    • 6.6.4. Middle East & Africa
    • 6.6.5. Latin America

7. North America Artificial Intelligence in Manufacturing Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021- 2034

  • 7.1. Key Findings
  • 7.2. By Component (USD)
    • 7.2.1. Hardware
    • 7.2.2. Software
    • 7.2.3. Services
  • 7.3. By Technology (USD)
    • 7.3.1. Computer Vision
    • 7.3.2. Machine Learning
    • 7.3.3. Natural Language Processing
    • 7.3.4. Context Awareness
  • 7.4. By Application (USD)
    • 7.4.1. Predictive Maintenance & Inspection (PMI)
    • 7.4.2. Production Planning
    • 7.4.3. Supply Chain Management
    • 7.4.4. Energy Management
    • 7.4.5. Quality Management
    • 7.4.6. Industrial Robotics
    • 7.4.7. Others (Field Services)
  • 7.5. By Industry (USD)
    • 7.5.1. Automotive
    • 7.5.2. Healthcare
    • 7.5.3. Semiconductor & Electronics
    • 7.5.4. Energy & Power
    • 7.5.5. Metals & Machinery
    • 7.5.6. FMCG
    • 7.5.7. Others (Aerospace & Defence)
  • 7.6. By Country (USD)
    • 7.6.1. United States
    • 7.6.2. Canada

8. Europe Artificial Intelligence in Manufacturing Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021- 2034

  • 8.1. Key Findings
  • 8.2. By Component (USD)
    • 8.2.1. Hardware
    • 8.2.2. Software
    • 8.2.3. Services
  • 8.3. By Technology (USD)
    • 8.3.1. Computer Vision
    • 8.3.2. Machine Learning
    • 8.3.3. Natural Language Processing
    • 8.3.4. Context Awareness
  • 8.4. By Application (USD)
    • 8.4.1. Predictive Maintenance & Inspection (PMI)
    • 8.4.2. Production Planning
    • 8.4.3. Supply Chain Management
    • 8.4.4. Energy Management
    • 8.4.5. Quality Management
    • 8.4.6. Industrial Robotics
    • 8.4.7. Others (Field Services)
  • 8.5. By Industry (USD)
    • 8.5.1. Automotive
    • 8.5.2. Healthcare
    • 8.5.3. Semiconductor & Electronics
    • 8.5.4. Energy & Power
    • 8.5.5. Metals & Machinery
    • 8.5.6. FMCG
    • 8.5.7. Others (Aerospace & Defence)
  • 8.6. By Country (USD)
    • 8.6.1. United Kingdom
    • 8.6.2. Germany
    • 8.6.3. France
    • 8.6.4. Spain
    • 8.6.5. Rest of Europe

9. Asia Pacific Artificial Intelligence in Manufacturing Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021- 2034

  • 9.1. Key Findings
  • 9.2. By Component (USD)
    • 9.2.1. Hardware
    • 9.2.2. Software
    • 9.2.3. Services
  • 9.3. By Technology (USD)
    • 9.3.1. Computer Vision
    • 9.3.2. Machine Learning
    • 9.3.3. Natural Language Processing
    • 9.3.4. Context Awareness
  • 9.4. By Application (USD)
    • 9.4.1. Predictive Maintenance & Inspection (PMI)
    • 9.4.2. Production Planning
    • 9.4.3. Supply Chain Management
    • 9.4.4. Energy Management
    • 9.4.5. Quality Management
    • 9.4.6. Industrial Robotics
    • 9.4.7. Others (Field Services)
  • 9.5. By Industry (USD)
    • 9.5.1. Automotive
    • 9.5.2. Healthcare
    • 9.5.3. Semiconductor & Electronics
    • 9.5.4. Energy & Power
    • 9.5.5. Metals & Machinery
    • 9.5.6. FMCG
    • 9.5.7. Others (Aerospace & Defence)
  • 9.6. By Country (USD)
    • 9.6.1. China
    • 9.6.2. India
    • 9.6.3. Japan
    • 9.6.4. Southeast Asia
      • 9.6.4.1. Indonesia
      • 9.6.4.2. Malaysia
      • 9.6.4.3. Vietnam
      • 9.6.4.4. Taiwan
      • 9.6.4.5. Australia
    • 9.6.5. Rest of APAC

10. Middle East & Africa Artificial Intelligence in Manufacturing Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021- 2034

  • 10.1. Key Findings
  • 10.2. By Component (USD)
    • 10.2.1. Hardware
    • 10.2.2. Software
    • 10.2.3. Services
  • 10.3. By Technology (USD)
    • 10.3.1. Computer Vision
    • 10.3.2. Machine Learning
    • 10.3.3. Natural Language Processing
    • 10.3.4. Context Awareness
  • 10.4. By Application (USD)
    • 10.4.1. Predictive Maintenance & Inspection (PMI)
    • 10.4.2. Production Planning
    • 10.4.3. Supply Chain Management
    • 10.4.4. Energy Management
    • 10.4.5. Quality Management
    • 10.4.6. Industrial Robotics
    • 10.4.7. Others (Field Services)
  • 10.5. By Industry (USD)
    • 10.5.1. Automotive
    • 10.5.2. Healthcare
    • 10.5.3. Semiconductor & Electronics
    • 10.5.4. Energy & Power
    • 10.5.5. Metals & Machinery
    • 10.5.6. FMCG
    • 10.5.7. Others (Aerospace & Defence)
  • 10.6. By Country (USD)
    • 10.6.1. GCC
    • 10.6.2. South Africa
    • 10.6.3. Rest of MEA

11. Latin America Artificial Intelligence in Manufacturing Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021- 2034

  • 11.1. Key Findings
  • 11.2. By Component (USD)
    • 11.2.1. Hardware
    • 11.2.2. Software
    • 11.2.3. Services
  • 11.3. By Technology (USD)
    • 11.3.1. Computer Vision
    • 11.3.2. Machine Learning
    • 11.3.3. Natural Language Processing
    • 11.3.4. Context Awareness
  • 11.4. By Application (USD)
    • 11.4.1. Predictive Maintenance & Inspection (PMI)
    • 11.4.2. Production Planning
    • 11.4.3. Supply Chain Management
    • 11.4.4. Energy Management
    • 11.4.5. Quality Management
    • 11.4.6. Industrial Robotics
    • 11.4.7. Others (Field Services)
  • 11.5. By Industry (USD)
    • 11.5.1. Automotive
    • 11.5.2. Healthcare
    • 11.5.3. Semiconductor & Electronics
    • 11.5.4. Energy & Power
    • 11.5.5. Metals & Machinery
    • 11.5.6. FMCG
    • 11.5.7. Others (Aerospace & Defence)
  • 11.6. By Country (USD)
    • 11.6.1. Brazil
    • 11.6.2. Mexico
    • 11.6.3. Rest of Latin America

12. Company Profiles for Top 10 Players (Based on data availability in public domain and/or on paid databases)

  • 12.1. Microsoft Corporation
    • 12.1.1. Overview
      • 12.1.1.1. Key Management
      • 12.1.1.2. Headquarters
      • 12.1.1.3. Offerings/Business Segments
    • 12.1.2. Key Details (Key details are consolidated data and not Product/service specific)
      • 12.1.2.1. Employee Size
      • 12.1.2.2. Past and Current Revenue
      • 12.1.2.3. Geographical Share
      • 12.1.2.4. Business Segment Share
      • 12.1.2.5. Recent Developments
  • 12.2. Siemens AG
    • 12.2.1. Overview
      • 12.2.1.1. Key Management
      • 12.2.1.2. Headquarters
      • 12.2.1.3. Offerings/Business Segments
    • 12.2.2. Key Details (Key details are consolidated data and not Product/service specific)
      • 12.2.2.1. Employee Size
      • 12.2.2.2. Past and Current Revenue
      • 12.2.2.3. Geographical Share
      • 12.2.2.4. Business Segment Share
      • 12.2.2.5. Recent Developments
  • 12.3. General Electric Company
    • 12.3.1. Overview
      • 12.3.1.1. Key Management
      • 12.3.1.2. Headquarters
      • 12.3.1.3. Offerings/Business Segments
    • 12.3.2. Key Details (Key details are consolidated data and not Product/service specific)
      • 12.3.2.1. Employee Size
      • 12.3.2.2. Past and Current Revenue
      • 12.3.2.3. Geographical Share
      • 12.3.2.4. Business Segment Share
      • 12.3.2.5. Recent Developments
  • 12.4. IBM Corporation
    • 12.4.1. Overview
      • 12.4.1.1. Key Management
      • 12.4.1.2. Headquarters
      • 12.4.1.3. Offerings/Business Segments
    • 12.4.2. Key Details (Key details are consolidated data and not Product/service specific)
      • 12.4.2.1. Employee Size
      • 12.4.2.2. Past and Current Revenue
      • 12.4.2.3. Geographical Share
      • 12.4.2.4. Business Segment Share
      • 12.4.2.5. Recent Developments
  • 12.5. SAP SE
    • 12.5.1. Overview
      • 12.5.1.1. Key Management
      • 12.5.1.2. Headquarters
      • 12.5.1.3. Offerings/Business Segments
    • 12.5.2. Key Details (Key details are consolidated data and not Product/service specific)
      • 12.5.2.1. Employee Size
      • 12.5.2.2. Past and Current Revenue
      • 12.5.2.3. Geographical Share
      • 12.5.2.4. Business Segment Share
      • 12.5.2.5. Recent Developments
  • 12.6. Rockwell Automation Inc.
    • 12.6.1. Overview
      • 12.6.1.1. Key Management
      • 12.6.1.2. Headquarters
      • 12.6.1.3. Offerings/Business Segments
    • 12.6.2. Key Details (Key details are consolidated data and not Product/service specific)
      • 12.6.2.1. Employee Size
      • 12.6.2.2. Past and Current Revenue
      • 12.6.2.3. Geographical Share
      • 12.6.2.4. Business Segment Share
      • 12.6.2.5. Recent Developments
  • 12.7. Mitsubishi Electric Corporation
    • 12.7.1. Overview
      • 12.7.1.1. Key Management
      • 12.7.1.2. Headquarters
      • 12.7.1.3. Offerings/Business Segments
    • 12.7.2. Key Details (Key details are consolidated data and not Product/service specific)
      • 12.7.2.1. Employee Size
      • 12.7.2.2. Past and Current Revenue
      • 12.7.2.3. Geographical Share
      • 12.7.2.4. Business Segment Share
      • 12.7.2.5. Recent Developments
  • 12.8. Schneider Electric SE
    • 12.8.1. Overview
      • 12.8.1.1. Key Management
      • 12.8.1.2. Headquarters
      • 12.8.1.3. Offerings/Business Segments
    • 12.8.2. Key Details (Key details are consolidated data and not Product/service specific)
      • 12.8.2.1. Employee Size
      • 12.8.2.2. Past and Current Revenue
      • 12.8.2.3. Geographical Share
      • 12.8.2.4. Business Segment Share
      • 12.8.2.5. Recent Developments
  • 12.9. ABB Ltd.
    • 12.9.1. Overview
      • 12.9.1.1. Key Management
      • 12.9.1.2. Headquarters
      • 12.9.1.3. Offerings/Business Segments
    • 12.9.2. Key Details (Key details are consolidated data and not Product/service specific)
      • 12.9.2.1. Employee Size
      • 12.9.2.2. Past and Current Revenue
      • 12.9.2.3. Geographical Share
      • 12.9.2.4. Business Segment Share
      • 12.9.2.5. Recent Developments
  • 12.10. Honeywell International Inc.
    • 12.10.1. Overview
      • 12.10.1.1. Key Management
      • 12.10.1.2. Headquarters
      • 12.10.1.3. Offerings/Business Segments
    • 12.10.2. Key Details (Key details are consolidated data and not Product/service specific)
      • 12.10.2.1. Employee Size
      • 12.10.2.2. Past and Current Revenue
      • 12.10.2.3. Geographical Share
      • 12.10.2.4. Business Segment Share
      • 12.10.2.5. Recent Developments

13. Key Takeaways

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