Análisis de Big Data en el mercado de la industria manufacturera: crecimiento, tendencias, impacto de COVID-19 y pronósticos (2023 - 2028)

El mercado de Big Data Analytics en la industria manufacturera está segmentado por la industria del usuario final (semiconductores, aeroespacial, automotriz), la aplicación (monitoreo de condiciones, gestión de calidad, gestión de inventario) y la geografía.

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Instantánea del mercado

Big Data Analytics in Retail Marketing Industry Size
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Study Period 2018 - 2026
Base Year For Estimation 2022
CAGR 30.90 %
Fastest Growing Market Asia Pacific
Largest Market North America
Market Concentration Medium

Major Players

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Visión general del mercado

El análisis de Big Data en el mercado de la industria manufacturera se valoró en USD 904,65 millones en 2020 y se espera que alcance los USD 4550 millones para 2026, con una CAGR del 30,9 % durante el período de pronóstico (2021 - 2026). Con la alta tasa de adopción de sensores y dispositivos conectados y la habilitación de la comunicación M2M, ha habido un aumento masivo en los puntos de datos que se generan en la industria manufacturera. Estos puntos de datos pueden ser de varios tipos, desde una métrica que detalla el tiempo que tarda un material en pasar por un ciclo de proceso o uno más complejo, como el cálculo de la capacidad de estrés del material en la industria automotriz.

  • Las industrias están tratando agresivamente de adoptar el concepto de "industria inteligente", donde la generación y visualización de datos se vuelven en tiempo real. La evolución de la analítica descriptiva a la analítica predictiva ha hecho que la industria sea consciente de los beneficios que puede obtener de este volumen de datos. El lema de la industria manufacturera se está moviendo hacia un sector basado en métricas, que puede mejorar la decisión basada en el uso de estadísticas basadas en datos.
  • Aunque los resultados del análisis de Big Data son alentadores, la industria manufacturera aún no se ha dado cuenta de todo el potencial de la tecnología. Esto proporciona un buen margen para que el análisis de Big Data en la industria manufacturera se expanda en el futuro. Se estima que la industria manufacturera tiene eficiencia variable entre verticales similares, la cual tiene múltiples variables para trabajar. Por ejemplo, un fabricante de automóviles puede tratar con numerosos vendedores y proveedores de las distintas piezas necesarias para montar un vehículo.
  • Con la implementación de servicios Machine to Machine y soluciones telemáticas en los establecimientos de producción, la industria ha pasado de la cadena de valor tradicional a la cadena de valor orientada a la tecnología, los activos y la ingeniería. Este cambio obligó a los fabricantes a monitorear múltiples variables para obtener una ventaja competitiva sobre sus rivales. Esto llevó a que los datos que se generan en los entornos de fabricación modernos se dupliquen en los últimos cuatro años.
  • Entre todas las industrias de usuarios finales, se espera que el semiconductor gane la participación de mercado más significativa debido al creciente volumen de datos en cada nuevo nodo de proceso, donde hay más cosas de las que hacer un seguimiento y paquetes avanzados, donde hay múltiples troqueles. .
  • La pandemia de COVID-19 ha afectado a casi todos los países e industrias en todo el mundo, y las industrias, como la fabricación, se enfrentan a los efectos más contundentes. Debido a la interrupción de la cadena de suministro durante los meses iniciales de la propagación de marzo, abril y mayo, muchos países forzaron el cierre y restringieron el movimiento, lo que influyó en varias industrias, como la automotriz y la aeroespacial. Por ejemplo, debido al cierre de fábricas, las pérdidas de producción en toda la UE ascendieron a una disminución en la producción de al menos 2 446 344 vehículos de motor (en junio de 2020; estimaciones de ACEA).

Alcance del Informe

La industria manufacturera ha evolucionado desde la última revolución industrial. La tecnología ha desempeñado un papel fundamental en la configuración de la industria manufacturera moderna. Con la introducción de Industry 4.0, los establecimientos de producción dieron un paso adelante e implementaron muchas soluciones de IoT e IIoT para obtener comentarios en vivo de las fábricas y los entornos de trabajo.

By End-user Industry
Semiconductor
Aerospace
Automotive
Other End-user Industries
By Application
Condition Monitoring
Quality Management
Inventory Management
Other Applications
Geography
North America
Europe
Asia-Pacific
Latin America
Middle East and Africa

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Tendencias clave del mercado

Se espera que el monitoreo de condición registre un crecimiento significativo

  • El monitoreo de condición o el acto de monitorear la condición de un activo, principalmente a través de puntos de datos en tiempo real, forma la base de lo que se conoce como Industria 4.0 en su forma básica. Una parte integral del monitoreo de condición, dentro del ecosistema IIoT, es proporcionar datos que luego se pueden usar para mantenimiento predictivo (PdM) y aplicaciones de fábrica inteligente, como Digital Twin.
  • La introducción de varios enfoques en el diagnóstico del estado de la maquinaria y los rodamientos está revolucionando las actividades de mantenimiento de la máquina. Con el desafío de la producción en masa de bajo costo, los profesionales de mantenimiento actuales recurren al monitoreo de condición para tener éxito en este entorno intensamente competitivo.
  • Estimuladas por sus éxitos en una amplia gama de aplicaciones, desde la protección de turbinas hasta el control de rodamientos en máquinas de fabricación de papel, las técnicas de control, que permiten transmitir el estado actual de la máquina a un servidor centralizado, están mejorando las características de los productos con una visión clara. hacia el futuro y para competir en la arena global.
  • El monitoreo de máquinas en línea está ganando terreno en estos días, ya que proporciona mediciones frecuentes todo el tiempo. Siempre está en su lugar y listo para recopilar datos, especialmente durante estados de transición, como puesta en marcha, puesta en servicio y desaceleración. Esto aumenta aún más la necesidad de análisis de big data.
  • Los proveedores de arenas de monitoreo de condiciones están implementando activamente sensores, lo que está dando como resultado una creciente demanda de soluciones de análisis de big data. Por ejemplo, en septiembre de 2019, Sulzer presentó el sistema de monitoreo de condición IoT inalámbrico Sulzer Sense. La solución incluye sensores inalámbricos conectados a una bomba, agitador, motor o cualquier equipo giratorio. Los sensores miden la temperatura y la vibración y envían los datos a la nube.
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Asia-Pacífico será testigo del mayor crecimiento

  • El sector manufacturero de Asia-Pacífico está atravesando una fase de transformación con la fabricación inteligente, ganando cada vez más terreno en las operaciones comerciales regionales. Esto es especialmente cierto para países como China, India, Corea del Sur y Japón, que son los centros de fabricación clave de la región y, por lo tanto, son los principales adoptantes del análisis de big data.
  • El nivel de avance tecnológico entre las instalaciones de producción en el desarrollo de la región de Asia y el Pacífico sigue siendo desigual, ya que las políticas gubernamentales, la infraestructura, las habilidades técnicas y las inversiones en investigación y desarrollo (I+D) varían significativamente.
  • Según las nuevas cifras publicadas por Microsoft, si el sector manufacturero de la región aprovecha las oportunidades de transformación digital y desbloquea el potencial de la transformación digital, el PIB de toda la región puede aumentar en USD 387 000 millones para 2021.
  • El ritmo de la automatización en China es más rápido que en cualquier otro país del mundo, ya que China busca modernizar sus procesos y conservar su ventaja de costos en el mercado global, mientras su población de clase media se dispara y los salarios continúan aumentando.
  • China, tradicionalmente vista como la fábrica de fabricación del mundo, ha realizado un esfuerzo significativo para pasar de la fabricación intensiva en mano de obra (barata) a la fabricación de alta gama a través de la digitalización y la industrialización. Según GSMA, China representará un tercio del mercado mundial de IIoT para 2025, lo que aumentará la necesidad de análisis de datos para analizar la enorme cantidad de datos.
Big Data Analytics in Retail Marketing Industry Growth

Panorama competitivo

El análisis de Big Data en el mercado de la industria manufacturera es moderadamente competitivo y consta de varios jugadores importantes. Los principales actores con participaciones destacadas en el mercado se están enfocando en expandir su base de clientes en países extranjeros. Están aprovechando las iniciativas estratégicas de colaboración para aumentar sus cuotas de mercado y su rentabilidad. Algunos de los desarrollos recientes en el mercado son:

  • Junio ​​de 2020: Microsoft Corporation se asoció con Hitachi para satisfacer la creciente demanda de mantenimiento predictivo y automatización de procesos en las industrias de fabricación y logística en el sudeste asiático, Japón y América del Norte. Ambas compañías planean expandir el alcance de la colaboración a industrias adicionales.
  • Octubre de 2019: Erbessd Instruments lanzó Phantom, un sistema inalámbrico de monitoreo de vibraciones que integra otros parámetros, como temperatura, corriente, RPM y velocidad en un solo sistema de diagnóstico. Puede enviar datos a una base de datos local o a un sistema basado en la nube. En cualquier momento, el usuario puede realizar un seguimiento de su maquinaria a través de cualquier dispositivo, como un teléfono inteligente, una computadora o una tableta.

Principales actores

  1. Alteryx Inc.

  2. IBM Corporation

  3. Microsoft Corporation

  4. Oracle Corporation

  5. SAP SE

*Disclaimer: Major Players sorted in no particular order

Alteryx Inc, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAP SE.

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Assumptions and Market Definition

    2. 1.2 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET INSIGHTS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis

      1. 4.2.1 Bargaining Power of Buyers/Consumers

      2. 4.2.2 Bargaining Power of Suppliers

      3. 4.2.3 Threat of New Entrants

      4. 4.2.4 Threat of Substitute Products

      5. 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry

    3. 4.3 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market

  5. 5. MARKET DYNAMICS

    1. 5.1 Market Drivers

      1. 5.1.1 Evolving Technology, Asset, and Engineering-oriented Value Chain

      2. 5.1.2 Rapid Industrial Automation led by Industry 4.0

    2. 5.2 Market Restraints

      1. 5.2.1 Lack of Awareness and Security Concerns

    3. 5.3 Market Opportunities

      1. 5.3.1 Increasing Use of Predictive Analytics Tools

      2. 5.3.2 Increasing Adoption of IIoT

  6. 6. MARKET SEGMENTATION

    1. 6.1 By End-user Industry

      1. 6.1.1 Semiconductor

      2. 6.1.2 Aerospace

      3. 6.1.3 Automotive

      4. 6.1.4 Other End-user Industries

    2. 6.2 By Application

      1. 6.2.1 Condition Monitoring

      2. 6.2.2 Quality Management

      3. 6.2.3 Inventory Management

      4. 6.2.4 Other Applications

    3. 6.3 Geography

      1. 6.3.1 North America

      2. 6.3.2 Europe

      3. 6.3.3 Asia-Pacific

      4. 6.3.4 Latin America

      5. 6.3.5 Middle East and Africa

  7. 7. COMPETITIVE LANDSCAPE

    1. 7.1 Company Profiles

      1. 7.1.1 Alteryx Inc.

      2. 7.1.2 IBM Corporation

      3. 7.1.3 Knime AG

      4. 7.1.4 Microsoft Corporation

      5. 7.1.5 MicroStrategy Incorporated

      6. 7.1.6 Oracle Corporation

      7. 7.1.7 RapidMiner Inc.

      8. 7.1.8 SAP SE

      9. 7.1.9 SAS Institute Inc.

      10. 7.1.10 Tibco Software Inc. (Alpine Data)

    2. *List Not Exhaustive

  8. 8. INVESTMENT ANALYSIS

  9. 9. FUTURE OF THE MARKET

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Frequently Asked Questions

El análisis de Big Data en el mercado de la industria manufacturera se estudia entre 2018 y 2028.

El análisis de Big Data en el mercado de la industria manufacturera está creciendo a una CAGR del 30,9 % en los próximos 5 años.

Asia Pacífico está creciendo a la CAGR más alta entre 2018 y 2028.

América del Norte tiene la participación más alta en 2021.

Alteryx Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAP SE son las principales empresas que operan en Big Data Analytics en el mercado de la industria manufacturera.

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