Big-Data-Analyse in der Marktgröße des verarbeitenden Gewerbes
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 8.93 Milliarden |
| Marktgröße (2029) | USD 23.72 Milliarden |
| CAGR(2024 - 2029) | 21.60 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Big-Data-Analyse in der Marktanalyse im verarbeitenden Gewerbe
Die Größe des Marktes für Big-Data-Analysen im verarbeitenden Gewerbe wird im Jahr 2024 auf 8,93 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 23,72 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 21,60 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht.
Die Fertigungsindustrie setzt zunehmend Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) ein, um komplexe Arbeitsabläufe effizient abzuwickeln. Da der globale Fertigungsmarkt IoT bis 2030 voraussichtlich 1,5 Billionen US-Dollar erreichen wird, ist eine fundierte Entscheidungsfindung für Hersteller von entscheidender Bedeutung, da sie sich auf den gesamten Produktlebenszyklus und die pünktliche Lieferung auswirkt und ungeplante Ausfälle, Defekte oder Sicherheitsprobleme verhindert. KI-Lösungen wie die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) helfen Herstellern, den Zeitaufwand für die Dokumentenverarbeitung zu minimieren, indem sie unstrukturierte und halbstrukturierte Informationen in Echtzeit in nutzbare Daten umwandeln.
- Laut einem McKinsey-Bericht ist die Wahrscheinlichkeit, dass datengesteuerte Unternehmen Kunden anziehen, 23-mal höher und die Wahrscheinlichkeit, dass sie profitabel sind, 19-mal höher. Fertigungsunternehmen können Datenanalysen nutzen, indem sie Daten aus verschiedenen Bereichen ihres Betriebs in Echtzeit sammeln und visualisieren. Schneider Electric beispielsweise wechselte zu Oracle Analytics Cloud, wodurch 90 % seiner Ausverkaufsdaten erfasst und automatisch analysiert und verarbeitet werden konnten. Mit dieser Technologie wurden Datenerfassungsfehler reduziert, die manuelle Datenkonsolidierung eliminiert und die Aktualität und Genauigkeit verbessert.
- Um Hürden bei der Personalverwaltung zu überwinden, müssen Fertigungsunternehmen Herausforderungen in den Bereichen Personalbesetzung, Terminplanung, Schulung und Produktivität vorhersagen. Big-Data-Unternehmen bieten prädiktive Analyselösungen an, die Fertigungsunternehmen dabei helfen, Wartungs- und Reparaturarbeiten zu planen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Produktivität zu steigern. BMW beispielsweise nutzt eine Datenanalyselösung, um die Qualität seiner Produkte während der Produktion von Autos zu überwachen. Die in der BMW-Produktionseinheit installierten Sensoren liefern Daten, die dabei helfen können, Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu einem größeren Problem werden.
- Die COVID-19-Pandemie hat die Fertigungsindustrie durcheinander gebracht und es schwierig gemacht, den Überblick über die Lieferkette und den Lagerbestand zu behalten. Diese Hürden im Produktionssektor zwangen Unternehmen dazu, mit Big-Data-Analyseanbietern für Technologien wie RFID und Barcode-Scannen zusammenzuarbeiten, die dabei helfen, Waren im Versand und den Standort von Lagern zu verfolgen, indem sie in den Räumlichkeiten des Herstellers sitzen.
- Die größte Hürde bei der Einführung von Big-Data-Analysen in der Fertigungsindustrie ist die Verfügbarkeit großer Datenmengen und die Notwendigkeit hochwertiger Filterprozesse. Daten aus verschiedenen Abteilungen sollten integriert werden und als eine Einheit zusammenarbeiten, um Probleme sofort zu erkennen und zu lösen. Durch den Einsatz von KI-Technologien und Datenanalysen kann die Fertigungsindustrie ihre Abläufe optimieren, die Produktivität steigern und weltweit wettbewerbsfähig bleiben.
Big-Data-Analyse in Markttrends im verarbeitenden Gewerbe
Es wird erwartet, dass die Zustandsüberwachung ein deutliches Wachstum verzeichnen wird
- Bei der Zustandsüberwachung handelt es sich um einen Prozess, bei dem Sensoren zum Sammeln von Daten und zur Überwachung wichtiger Betriebsparameter wie Vibrationen, Geräuschanomalien, Luftstrom und Strom eingesetzt werden. Diese Daten werden dann von Predictive-Data-Analytics-Lösungen genutzt, um Maschinenausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten, und tragen so letztendlich dazu bei, Wartungskosten und Ausfallzeiten zu reduzieren.
- Mondas ist ein Unternehmen, das eine Condition-Monitoring-Plattform für Hersteller von Energieanlagen und Gebäudetechnik bereitstellt. Ihre Echtzeit-Überwachungsfunktion trägt dazu bei, die Betriebskosten zu senken, indem sie Fehler erkennt, bevor sie zu größeren Problemen werden.
- Im Februar 2023 ging das in Dublin ansässige Unternehmen Hoistech eine Partnerschaft mit CoreRFID ein, um ein App-basiertes visuelles Managementtool zu entwickeln, das es Benutzern ermöglicht, den Zustand jedes Vermögenswerts zu überwachen und darüber zu berichten. Die App lokalisiert den Benutzer und die Anlage automatisch mithilfe des GPS des Telefons, während das Dashboard einen klaren Überblick über die Leistung aller Anlagen bietet.
- Im April 2022 brachte OMRON Technologies K7TM auf den Markt, ein Zustandsüberwachungsgerät für Heizgeräte, die hauptsächlich in der Automobil- und FMCG-Industrie eingesetzt werden. Diese Geräte können problemlos an vorhandene Anlagen angeschlossen werden, um abnormale Maschinenzustände zu erkennen. Eines der Hauptmerkmale dieses Geräts ist die automatische Messung des Widerstands des Heizgeräts während des Gerätebetriebs, um die Verschlechterungstendenz des Heizgeräts zu erkennen.
- Im März 2022 veröffentlichte Guardhat eine industrietaugliche Lösung zur Überwachung des Arbeiterzustands. Die Anwendung unterstützt die Echtzeitüberwachung und ereignisbasierte Warnungen, um Verletzungen oder sogar den Tod durch Hitze, Gas, Strahlung oder andere Katastrophen zu verhindern. Die Versuche wurden in einer Metallproduktionsanlage durchgeführt, wo die Organisation Warnungen erhielt, dass die Arbeiter bei Temperaturen über 102 °F überanstrengt würden, und sie abkühlen ließ, bevor es zu Verletzungen kam.
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Der asiatisch-pazifische Raum verzeichnet das höchste Wachstum
- Die Asiatische Entwicklungsbank (ADB) hat einen Bericht veröffentlicht, der prognostiziert, dass die Wirtschaft Südostasiens (SEA) im Jahr 2023 um 4,7 % wachsen wird. Ein Sektor, der enorme Wachstumschancen in der ASEAN-Region bietet, ist das verarbeitende Gewerbe und die Einführung des Internets Die IoT-Technologie (Things) kann dieses Wachstumspotenzial weiter steigern.
- Mehrere Länder im asiatisch-pazifischen Raum (APAC), wie Südkorea, China, Japan, Taiwan und Singapur, sind für ihre starke Fertigungsindustrie bekannt, insbesondere für die Herstellung von Elektronikbaugruppen und Halbleiterteilen. Diese Länder nutzen zunehmend Big-Data-Analysen, um die Abläufe in der Elektronik- und Halbleiterindustrie zu verbessern.
- Die Implementierung von IoT-Technologie in Kombination mit Datenanalyse kann Echtzeiteinblicke in verschiedene betriebliche Aspekte wie Fahrzeugunfälle, Abwesenheiten von Mitarbeitern, Unfälle und Verletzungen im täglichen Betrieb ermöglichen. Dies kann dazu beitragen, reibungslose Abläufe zu ermöglichen und die Effizienz in der Fertigungsindustrie zu steigern.
- Vietnams führender Anbieter von digitalen Transformationsdiensten, FPT Software, und das japanische IT-Unternehmen SCSK haben zusammengearbeitet, um eine umfassende Lösung für Originalgerätehersteller (OEMs) und Zulieferer in der Automobilindustrie auf den Markt zu bringen. Die Plattform MaaZ (Monozukuri Adaptive AUTOSAR) zielt darauf ab, hocheffiziente Lösungen bereitzustellen, die die Markteinführungszeit des Produkts verkürzen und die Gesamtbetriebskosten für Kunden senken können.
- Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die südostasiatische Wirtschaft im Jahr 2023 voraussichtlich ein deutliches Wachstum verzeichnen wird, insbesondere im verarbeitenden Gewerbe. Die Einführung von IoT-Technologie und Datenanalyse kann das Wachstum in diesem Sektor weiter steigern. Unternehmen wie FPT Software und SCSK treiben Innovation und Effizienz in der Automobilindustrie voran, indem sie zusammenarbeiten, um OEMs und Zulieferern fortschrittliche Lösungen anzubieten.
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Überblick über Big-Data-Analysen in der Fertigungsindustrie
Der Fertigungssektor verzeichnet einen rasanten Anstieg bei der Einführung von Analyselösungen und IoT, was neue Möglichkeiten für Anbieter von Big-Data-Analysen bietet. Bestehende Akteure erweitern ihr Produktangebot, während der Markt wächst, um mit neuen Marktteilnehmern zu konkurrieren. Ein Bereich, in dem Datenanalysen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können, ist die Bildanalyse, die produzierenden Unternehmen dabei hilft, Fehler wie winzige Risse oder Kratzer zu erkennen, die mit dem menschlichen Auge schwer zu erkennen sind.
Im Februar 2023 ging das nationale Institut für intelligente Fertigung der Vereinigten Staaten, CESMII, eine Partnerschaft mit SAS ein, um fortschrittliche Analysen im gesamten Fertigungssektor zu fördern. Der Einsatz von Analyselösungen in intelligenten Fabriken kann die digitale Transformation vorantreiben, die Produktionsqualität und -effizienz verbessern und die Entscheidungsfindung im Unternehmen verbessern. Georgia-Pacific, einer der früheren Kunden von SAS, konnte mit der cloudnativen Lösung von SAS eine Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten um 30 % und eine Verbesserung der Gesamteffizienz um 10 % verzeichnen.
Im Januar 2022 brachte die indische Bharat Petroleum Corporation Limited (BPCL) One BPCL auf den Markt, eine Technologielösung, die alle Geschäftsbereiche unter einer einzigen gemeinsamen Plattform vereint. BPCL setzte die Salesforce Sales and Service Cloud und die Geschäftsanalyse von Tableau CRM ein, um seinen Vertriebsmitarbeitern dabei zu helfen, Leads zu erfassen, Opportunity-Pipelines zu überwachen und Geschäfte schneller abzuschließen. Durch den Einsatz dieser fortschrittlichen Technologien möchte BPCL seine Abläufe rationalisieren und die Gesamtleistung seines Unternehmens verbessern.
Big-Data-Analysen in der verarbeitenden Industrie – Marktführer
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Alteryx Inc.
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IBM Corporation
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Microsoft Corporation
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Oracle Corporation
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SAP SE
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
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Big-Data-Analysen im verarbeitenden Gewerbe. Marktnachrichten
- Februar 2023 AVEVA, ein führender Anbieter von Industriesoftware, führt AVEVA Predictive Analytics ein. Diese Software überwacht Industrieanlagen in verschiedenen Branchen, darunter Öl und Gas, Energie, Chemie, Bergbau und Mineralien sowie Fertigung. Durch den Einsatz von AVEVA Predictive Analytics können Unternehmen zeitnahe und fundierte Entscheidungen treffen, um ihre Rentabilität zu verbessern. Die Software nutzt fortschrittliche Analyse- und maschinelle Lerntechniken, um Muster in Daten zu erkennen und Erkenntnisse zu liefern, die Unternehmen bei der Optimierung ihrer Abläufe unterstützen können.
- Februar 2023 FourJaw, ein Unternehmen für Fertigungsanalysen, führt eine Maschinendatenüberwachungsplattform mit einer Overall Equipment Effectiveness (OEE)-Lösung ein. Diese Plattform ermöglicht es den Mitarbeitern in der Fabrik, in Echtzeit auf Feedback zur Produktivität ihrer Maschinen zuzugreifen und so Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen. Mit der OEE-Lösung von FourJaw können Hersteller ihre Prozesse optimieren und die Effizienz steigern, indem sie die Produktivität messen.
- Oktober 2022 Seagate Technology stellt seine Lyve Cloud Analytics Platform vor. Diese Plattform soll Unternehmen im verarbeitenden Gewerbe und anderen datenintensiven Branchen wie Halbleiter, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Energie unterstützen. Seagate hat seine Analyselösungen verbessert und kürzlich erfolgreich seine Wafer-Herstellungsanwendung rationalisiert, indem Zehntausende Schritte im Produktionsprozess eingespart wurden. Mit der Lyve Cloud Analytics Platform stellt Seagate Unternehmen erweiterte Analysefunktionen zur Verfügung, die ihnen helfen können, Einblicke in ihre Abläufe zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Big Data Analytics im Einzelhandelsmarketing-Marktbericht – Inhaltsverzeichnis
1. INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2. RESEARCH METHODOLOGY
3. EXECUTIVE SUMMARY
4. MARKET INSIGHTS
4.1 Market Overview
4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
4.2.2 Bargaining Power of Buyers
4.2.3 Threat of New Entrants
4.2.4 Threat of Substitutes
4.2.5 Competitive Rivalry within the Industry
4.3 Industry Value Chain Analysis
4.4 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Industry
5. MARKET DYNAMICS
5.1 Market Drivers
5.1.1 Evolving Technology, Asset, and Engineering-oriented Value Chain
5.1.2 Rapid Industrial Automation led by Industry 4.0
5.2 Market Restraints
5.2.1 Lack of Awareness and Security Concerns
5.3 Market Opportunities
5.3.1 Increasing Use of Predictive Analytics Tools
5.3.2 Increasing Adoption of IIoT
6. MARKET SEGMENTATION
6.1 By End-user Industry
6.1.1 Semiconductor
6.1.2 Aerospace
6.1.3 Automotive
6.1.4 Other End-user Industries
6.2 By Application
6.2.1 Condition Monitoring
6.2.2 Quality Management
6.2.3 Inventory Management
6.2.4 Other Applications
6.3 By Geography
6.3.1 North America
6.3.1.1 United States
6.3.1.2 Canada
6.3.2 Europe
6.3.2.1 United Kingdom
6.3.2.2 Germany
6.3.2.3 France
6.3.2.4 Rest of the Europe
6.3.3 Asia-Pacific
6.3.3.1 China
6.3.3.2 Japan
6.3.3.3 India
6.3.3.4 Rest of the Asia-Pacific
6.3.4 Latin America
6.3.5 Middle East and Africa
7. COMPETITIVE LANDSCAPE
7.1 Company Profiles*
7.1.1 Alteryx Inc.
7.1.2 IBM Corporation
7.1.3 Knime AG
7.1.4 Microsoft Corporation
7.1.5 Qliktech International AB
7.1.6 Oracle Corporation
7.1.7 Altair Engineering Inc. (RapidMiner Inc.)
7.1.8 SAP SE
7.1.9 SAS Institute Inc.
7.1.10 Tibco Software Inc.(Cloud Software Group)
7.1.11 NEC Corporation
7.1.12 Fujitsu Ltd
7.1.13 Toshiba Digital Solutions Corporation
8. INVESTMENT ANALYSIS
9. FUTURE OF THE MARKET
Big-Data-Analyse in der Segmentierung der Fertigungsindustrie
Big Data Analytics analysiert große Datensätze mithilfe von Software- und Hardwaretechnologien, um aussagekräftige Erkenntnisse für das Unternehmenswachstum zu gewinnen. Diese Verfahren nutzen statistische Analysetechniken wie Clustering und Regression und wenden diese mithilfe neuerer Tools auf umfangreichere Datensätze an. Datenanalysen sind in der Fertigungsindustrie hilfreich für Echtzeit-Einblicke, Prozessverbesserungen, vorausschauende Wartung und vieles mehr. Die Entwicklung von Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und dem industriellen Internet der Dinge (IIoT) hat den Weg für die Entwicklung intelligenter Sensoren und Geräte geebnet, die mit Maschinensoftware und -anwendungen verbunden sind. Diese Entwicklungen haben einen Trend zu vernetzten Fabriken mit sich gebracht, die Big-Data-Analysen vorantreiben.
Die Big-Data-Analyse im Markt der Fertigungsindustrie ist nach Endverbraucherindustrie (Halbleiter, Luft- und Raumfahrt, Automobil), Anwendung (Zustandsüberwachung, Qualitätsmanagement, Bestandsverwaltung) und Geografie (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Lateinamerika) segmentiert Amerika). Die Marktgrößen und Prognosen werden in Wert (USD) angegeben.
| Nach Endverbraucherbranche | ||
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| Auf Antrag | ||
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| Erdkunde | ||||||||||
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Häufig gestellte Fragen zur Big-Data-Analyse in der Marktforschung für Einzelhandelsmarketing
Wie groß ist der Markt für Big-Data-Analysen im verarbeitenden Gewerbe?
Es wird erwartet, dass der Markt für Big-Data-Analysen im verarbeitenden Gewerbe im Jahr 2024 8,93 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 21,60 % auf 23,72 Milliarden US-Dollar wachsen wird.
Wie groß ist der Big-Data-Analytics-In-Manufacturing-Markt derzeit?
Im Jahr 2024 wird die Größe des Big-Data-Analytics-in-Manufacturing-Marktes voraussichtlich 8,93 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem Big Data Analytics in Manufacturing-Markt?
Alteryx Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAP SE sind die größten Unternehmen, die auf dem Markt für Big-Data-Analysen im verarbeitenden Gewerbe tätig sind.
Welches ist die am schnellsten wachsende Region im Big-Data-Analytics-In-Manufacturing-Markt?
Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024–2029) mit der höchsten CAGR wachsen.
Welche Region hat den größten Anteil am Big Data Analytics in der Fertigung-Markt?
Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil im Big Data Analytics In Manufacturing Market.
Welche Jahre deckt dieser Big Data Analytics in Manufacturing-Markt ab und wie groß war der Markt im Jahr 2023?
Im Jahr 2023 wurde die Größe des Big-Data-Analytics-In-Manufacturing-Marktes auf 7,34 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Bericht deckt die historische Marktgröße von Big Data Analytics in Manufacturing für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Größe von Big Data Analytics in Manufacturing für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
Bericht über Big-Data-Analysen in der Fertigungsindustrie
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate von Big Data Analytics in der Fertigung im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Big Data Analytics In Manufacturing-Analyse umfasst einen Marktprognoseausblick für 2024 bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.
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