Industrielle Analytik Marktgröße

Marktanalyse für industrielle Analytik

Die Größe des Marktes für Industrieanalytik wird im Jahr 2024 auf 32,60 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 71,23 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 16,92 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht

Die aufstrebende Industrie 4.0 wird den Markt im Prognosezeitraum antreiben. Eine zunehmende Zahl von IoT- und IIoT-Installationen sind die wichtigsten Voraussetzungen für industrielle Analysen auf dem Weltmarkt. Die wachsenden Daten, die aus mehreren Quellen entlang der Produktionslinie verfügbar sind, wie z. B. Sensoren, Bildverarbeitungssystemen, SPS usw., führen dazu, dass Branchen von Datenmetrikmodellen zu Datenanalysemodellen wechseln

• Die industrielle Analytik umfasst das Sammeln, Analysieren und Verwenden von Daten, die in Industriebetrieben generiert werden. Es deckt ein breites Spektrum an Daten ab, die von Geräten und Quellen erfasst werden, sei es eine Anlage oder ein Produktionsprozess. Alles, was mit dem Sensor zu tun hat, erzeugt Daten, und die industrielle Analytik untersucht alle diese Daten.
• Industrielle Analysen unterscheiden sich von Big-Data-Analysesystemen dadurch, dass sie darauf ausgelegt sind, die hohen Standards der Branche zu erfüllen, in der sie tätig sind. Dazu gehört die Verarbeitung großer Mengen an Zeitreihendaten aus zahlreichen Quellen und deren Umwandlung in umsetzbare Erkenntnisse. Industrielle Analytik ist für jedes Unternehmen relevant, das physische Produkte herstellt und verkauft.
• Der typische und traditionelle Ansatz der industriellen Analyse besteht darin, dass Datenwissenschaftler ein Analysemodell erstellen. Datenwissenschaftler müssen das Anwendungsszenario verstehen und dann die Daten sammeln, transformieren, optimieren und in das entwickelte Datenmodell laden, das validiert, optimiert und trainiert werden muss. Das fertige Datenmodell liefert Antworten auf die ersten Fragen.
• Dieser Ansatz macht Organisationen jedoch von ihren Datenwissenschaftlern abhängig und führt zu einer Lösung, die Fachexperten (KMU) (Ingenieure und Betreiber) möglicherweise vollständig verstehen müssen. Darüber hinaus verzeichnete der Markt in den letzten Jahren einen zunehmenden Trend hin zu Self-Service-Anwendungen. Diese nächste Softwaregeneration nutzt fortschrittliche Suchalgorithmen, maschinelles Lernen (ML) und Mustererkennungstechnologien, um die Abfrage von Industriedaten so einfach wie die Verwendung von Google zu machen.
• Eine industrielle Analyselösung konzentriert sich auf Self-Service, was zu Vorteilen für den täglichen Anlagenbetrieb führt. Es umfasst eine verbesserte Ursachenanalyse, genaue Leistungsvorhersage, automatisierte Überwachung und Wissensspeicherung. Indem sie analytische Erkenntnisse mit Benutzern teilen, können sie bei Auftreten eines Trends sofort Maßnahmen ergreifen und direkt zur Verbesserung der Gesamtanlagenleistung auf allen Produktionsebenen beitragen.
• Der Ausbruch von COVID-19 zwang Unternehmen weltweit dazu, ihre Strategien anzupassen, um in der neuen Normalität zu überleben. Auch die Kunden haben ihre Prioritäten geändert. Viele kaufen online ein oder haben festgestellt, dass die Geschäfte, die sie vor nicht allzu langer Zeit persönlich besucht haben, nur Lieferungen anbieten. Unternehmen verzeichneten einen Nachfrageschub nach einigen Produkten, während ganze Branchen den Betrieb aufgrund von COVID-19-bedingten Schließungen, die sich negativ auf den Markt auswirkten, praktisch einstellten.