Analyse du Big Data sur la taille du marché manufacturier
| Période d'étude | 2019 - 2029 |
| Taille du Marché (2024) | USD 8.93 milliards de dollars |
| Taille du Marché (2029) | USD 23.72 milliards de dollars |
| TCAC(2024 - 2029) | 21.60 % |
| Marché à la Croissance la Plus Rapide | Asie-Pacifique |
| Plus Grand Marché | Amérique du Nord |
| Concentration du marché | Moyen |
Acteurs majeurs
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier |
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Analyse du Big Data dans lanalyse du marché manufacturier
La taille du marché de lanalyse des mégadonnées dans le secteur manufacturier est estimée à 8,93 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 23,72 milliards de dollars dici 2029, avec une croissance de 21,60 % au cours de la période de prévision (2024-2029).
Lindustrie manufacturière adopte de plus en plus les technologies dintelligence artificielle (IA) pour gérer efficacement des flux de travail complexes. Alors que le marché mondial de l'IoT et de la fabrication devrait atteindre 1500 milliards de dollars d'ici 2030, une prise de décision éclairée est essentielle pour les fabricants, car elle a un impact sur l'ensemble du cycle de vie des produits et sur les délais de livraison, et évite les pannes imprévues, les défauts ou les problèmes de sécurité. Les solutions d'IA telles que le traitement intelligent des documents (IDP) aident les fabricants à minimiser le temps passé à traiter les documents en transformant les informations non structurées et semi-structurées en données utilisables en temps réel.
- Selon un rapport de McKinsey, les entreprises basées sur les données ont 23 fois plus de chances d'attirer des clients et 19 fois plus de chances d'être rentables. Les entreprises manufacturières peuvent tirer parti de lanalyse des données en collectant et en visualisant les données de divers domaines de leurs opérations en temps réel. Schneider Electric, par exemple, est passé à Oracle Analytics Cloud, qui lui a permis de collecter 90 % de ses données de ventes, de les analyser et de les traiter automatiquement. Grâce à cette technologie, les erreurs de collecte de données ont été réduites, la consolidation manuelle des données a été éliminée et la rapidité et la précision ont été améliorées.
- Pour surmonter les obstacles à la gestion de la main-dœuvre, les organisations manufacturières doivent prévoir les défis en matière de personnel, de planification, de formation et de productivité. Les entreprises de Big Data fournissent des solutions d'analyse prédictive qui aident les organisations manufacturières à planifier la maintenance et les réparations, à réduire les temps d'arrêt et à augmenter la productivité. BMW, par exemple, utilise une solution d'analyse de données pour surveiller la qualité de ses produits lors de la production de voitures. Les capteurs installés dans l'unité de fabrication de BMW fournissent des données qui peuvent aider à identifier les problèmes de qualité avant qu'ils ne deviennent un problème majeur.
- La pandémie de COVID-19 a perturbé lindustrie manufacturière, rendant difficile le suivi de la chaîne dapprovisionnement et des stocks. Ces obstacles dans le secteur de la production ont obligé les organisations à collaborer avec des fournisseurs d'analyse de données volumineuses pour des technologies telles que la RFID et la lecture de codes-barres, qui permettent de suivre les marchandises lors de leur expédition et de leur emplacement dans les entrepôts en étant assis dans les locaux du fabricant.
- Le principal obstacle à ladoption de lanalyse du Big Data dans lindustrie manufacturière est la disponibilité dune grande quantité de données nécessitant des processus de filtrage de qualité. Les données des différents départements doivent s'intégrer et fonctionner comme une seule entité pour identifier et résoudre les problèmes immédiatement. En adoptant les technologies dIA et lanalyse des données, lindustrie manufacturière peut optimiser ses opérations, augmenter sa productivité et rester compétitive à léchelle mondiale.
Analyse du Big Data dans les tendances du marché manufacturier
La surveillance conditionnelle devrait enregistrer une croissance significative
- La surveillance conditionnelle est un processus qui implique l'utilisation de capteurs pour collecter des données et surveiller des paramètres de fonctionnement cruciaux tels que les vibrations, les anomalies sonores, le débit d'air et le courant. Ces données sont ensuite utilisées par des solutions d'analyse prédictive des données pour prédire les pannes de machines avant qu'elles ne surviennent, contribuant ainsi à réduire les coûts de maintenance et les temps d'arrêt.
- Mondas est une entreprise qui fournit une plateforme de surveillance de l'état aux fabricants de centrales énergétiques et d'équipements de construction. Leur fonctionnalité de surveillance en temps réel contribue à réduire les coûts dexploitation en détectant les défauts avant quils ne deviennent des problèmes majeurs.
- En février 2023, Hoistech, basée à Dublin, s'est associée à CoreRFID pour développer un outil de gestion visuelle basé sur une application qui permet aux utilisateurs de surveiller et de rendre compte de l'état de n'importe quel actif. L'application géolocalise automatiquement l'utilisateur et l'actif à l'aide du GPS du téléphone, tandis que le tableau de bord fournit un aperçu clair de toutes les performances des actifs.
- En avril 2022, OMRON Technologies a lancé K7TM, un dispositif de surveillance de l'état des équipements de chauffage utilisé principalement dans les secteurs de l'automobile et des produits de grande consommation. Ces dispositifs peuvent être facilement fixés à des équipements existants pour détecter des conditions anormales des machines. L'une des principales caractéristiques de cet appareil est la mesure automatique de la résistance du radiateur pendant le fonctionnement de l'équipement afin d'identifier la tendance à la détérioration du radiateur.
- En mars 2022, Guardhat a lancé une solution de qualité industrielle pour la surveillance de l'état des travailleurs. L'application facilite la surveillance en temps réel et les alertes basées sur des événements pour aider à prévenir les blessures, voire la mort, dues à l'exposition à la chaleur, aux gaz, aux radiations ou à toute autre calamité. Les essais ont été menés dans une usine de production de métaux, où l'organisation a reçu des alertes indiquant que les travailleurs étaient surmenés lorsque les températures dépassaient 102°F et les a refroidis avant qu'une blessure ne survienne.
Pour comprendre les tendances clés, téléchargez un exemple de rapport
LAsie-Pacifique connaîtra la plus forte croissance
- La Banque asiatique de développement (BAD) a publié un rapport prévoyant que l'économie de l'Asie du Sud-Est (SEA) connaîtra une croissance de 4,7 % en 2023. L'un des secteurs qui présente de vastes opportunités de croissance dans la région de l'ASEAN est celui de l'industrie manufacturière, et l'adoption de l'Internet des La technologie des objets (IoT) peut encore accroître ce potentiel de croissance.
- Plusieurs pays de la région Asie-Pacifique (APAC), tels que la Corée du Sud, la Chine, le Japon, Taïwan et Singapour, sont connus pour leurs industries manufacturières solides, en particulier dans la production d'assemblages électroniques et de pièces semi-conductrices. Ces pays adoptent de plus en plus lanalyse des mégadonnées pour améliorer les opérations dans les secteurs de lélectronique et des semi-conducteurs.
- La mise en œuvre de la technologie IoT, combinée à l'analyse des données, peut permettre d'obtenir des informations en temps réel sur divers aspects opérationnels, tels que les accidents de véhicules, les absences des employés, les accidents et les blessures, au cours des opérations quotidiennes. Cela peut contribuer à faciliter le bon fonctionnement des opérations et à améliorer lefficacité de lindustrie manufacturière.
- Le principal fournisseur vietnamien de services de transformation numérique, FPT Software, et la société informatique japonaise SCSK ont collaboré pour lancer une solution complète destinée aux fabricants d'équipement d'origine (OEM) et aux fournisseurs de l'industrie automobile. La plateforme, MaaZ (Monozukuri Adaptive AUTOSAR), vise à fournir des solutions hautement efficaces capables de réduire les délais de commercialisation du produit et de réduire le coût total de possession pour les clients.
- En résumé, léconomie de lAsie du Sud-Est devrait connaître une croissance significative en 2023, notamment dans le secteur manufacturier. Ladoption de la technologie IoT et de lanalyse des données peut encore renforcer la croissance de ce secteur. Des entreprises telles que FPT Software et SCSK stimulent l'innovation et l'efficacité dans l'industrie automobile en collaborant pour fournir des solutions avancées aux équipementiers et aux fournisseurs.
Pour comprendre les tendances clés, téléchargez un exemple de rapport
Aperçu de lanalyse des mégadonnées dans lindustrie manufacturière
Le secteur manufacturier a connu une augmentation croissante de l'adoption de solutions d'analyse et de l'IoT, offrant ainsi de nouvelles opportunités aux fournisseurs d'analyses Big Data. Les acteurs existants élargissent leur offre de produits à mesure que le marché se développe pour concurrencer les nouveaux entrants. Lun des domaines dans lesquels lanalyse des données peut apporter un avantage concurrentiel est lanalyse dimages, qui aide les entreprises manufacturières à détecter des défauts tels que de minuscules fissures ou rayures difficiles à identifier à lœil humain.
En février 2023, l'institut national américain sur la fabrication intelligente, CESMII, s'est associé à SAS pour promouvoir l'analyse avancée dans le secteur manufacturier. Le déploiement de solutions d'analyse dans des usines intelligentes peut favoriser la transformation numérique, améliorer la qualité et l'efficacité de la production et améliorer la prise de décision commerciale. Georgia-Pacific, l'un des premiers clients de SAS, a connu une réduction de 30 % des temps d'arrêt imprévus et une amélioration de 10 % de l'efficacité globale grâce à la solution cloud native de SAS.
En janvier 2022, la société indienne Bharat Petroleum Corporation Limited (BPCL) a lancé One BPCL , une solution technologique qui regroupe toutes ses unités commerciales sous une seule plateforme partagée. BPCL a déployé Salesforce Sales and Service Cloud et les analyses commerciales de Tableau CRM pour aider ses commerciaux à capturer des prospects, à surveiller les pipelines d'opportunités et à conclure des affaires plus rapidement. En tirant parti de ces technologies avancées, BPCL vise à rationaliser ses opérations et à améliorer ses performances commerciales globales.
Analyse du Big Data chez les leaders du marché manufacturier
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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
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Analyse du Big Data dans lactualité du marché manufacturier
- Février 2023 AVEVA, l'un des principaux fournisseurs de logiciels industriels, a lancé AVEVA Predictive Analytics. Ce logiciel surveille les actifs industriels dans diverses industries, notamment le pétrole et le gaz, l'énergie, les produits chimiques, les mines et minéraux, ainsi que la fabrication. En utilisant AVEVA Predictive Analytics, les entreprises peuvent prendre des décisions opportunes et éclairées pour améliorer leur rentabilité. Le logiciel utilise des techniques d'analyse avancées et d'apprentissage automatique pour identifier des modèles dans les données et fournir des informations qui peuvent aider les entreprises à optimiser leurs opérations.
- Février 2023:FourJaw, une société d'analyse de fabrication, a lancé une plateforme de surveillance des données des machines avec une solution d'efficacité globale des équipements (OEE). Cette plateforme permet au personnel de l'usine d'accéder à des informations en temps réel sur la productivité de leurs machines, les aidant ainsi à identifier les goulots d'étranglement et les domaines à améliorer. La solution OEE de FourJaw permet aux fabricants d'optimiser leurs processus et d'augmenter leur efficacité en mesurant la productivité.
- Octobre 2022 Seagate Technology présente sa plateforme Lyve Cloud Analytics. Cette plate-forme est conçue pour aider les entreprises du secteur manufacturier et d'autres secteurs gourmands en données, tels que les semi-conducteurs, la santé, la vente au détail et l'énergie. Seagate a amélioré ses solutions analytiques et a récemment rationalisé avec succès son application de fabrication de plaquettes en supprimant des dizaines de milliers d'étapes dans le processus de production. Avec la plateforme Lyve Cloud Analytics, Seagate offre aux entreprises des fonctionnalités d'analyse avancées qui peuvent les aider à mieux comprendre leurs opérations et à prendre des décisions basées sur les données.
Rapport sur le marché de lanalyse des mégadonnées dans le marketing de détail – Table des matières
1. RÉSUMÉ EXÉCUTIF
2. APERÇU DU MARCHÉ
2.1 Aperçu du marché
2.2 Attractivité de l'industrie - Analyse des cinq forces de Porter
2.2.1 Pouvoir de négociation des acheteurs/consommateurs
2.2.2 Pouvoir de négociation des fournisseurs
2.2.3 La menace de nouveaux participants
2.2.4 Menace des produits de substitution
2.2.5 Intensité de la rivalité concurrentielle
2.3 Analyse de la chaîne de valeur de l'industrie
2.4 Évaluation de l'impact du COVID-19 sur le marché
3. DYNAMIQUE DU MARCHÉ
3.1 Facteurs de marché
3.1.1 Évolution de la chaîne de valeur axée sur la technologie, les actifs et l’ingénierie
3.1.2 Automatisation industrielle rapide dirigée par l'Industrie 4.0
3.2 Restrictions du marché
3.2.1 Manque de sensibilisation et problèmes de sécurité
3.3 Opportunités de marché
3.3.1 Utilisation croissante des outils d'analyse prédictive
3.3.2 Adoption croissante de l’IIoT
4. SEGMENTATION DU MARCHÉ
4.1 Par secteur d'activité de l'utilisateur final
4.1.1 Semi-conducteur
4.1.2 Aérospatial
4.1.3 Automobile
4.1.4 Autres industries d'utilisateurs finaux
4.2 Par candidature
4.2.1 Surveillance de l'état
4.2.2 Gestion de la qualité
4.2.3 Gestion de l'inventaire
4.2.4 Autres applications
4.3 Géographie
4.3.1 Amérique du Nord
4.3.1.1 États-Unis
4.3.1.2 Canada
4.3.2 L'Europe
4.3.2.1 Royaume-Uni
4.3.2.2 Allemagne
4.3.2.3 France
4.3.2.4 Reste de l'Europe
4.3.3 Asie-Pacifique
4.3.3.1 Chine
4.3.3.2 Japon
4.3.3.3 Inde
4.3.3.4 Reste de l'Asie-Pacifique
4.3.4 l'Amérique latine
4.3.5 Moyen-Orient et Afrique
5. PAYSAGE CONCURRENTIEL
5.1 Profils d'entreprise
5.1.1 Alteryx Inc.
5.1.2 IBM Corporation
5.1.3 Knime AG
5.1.4 Microsoft Corporation
5.1.5 MicroStrategy Incorporated
5.1.6 Oracle Corporation
5.1.7 RapidMiner Inc.
5.1.8 SAP SE
5.1.9 SAS Institute Inc.
5.1.10 Tibco Software Inc. (Alpine Data)
6. ANALYSE D'INVESTISSEMENT
7. L'AVENIR DU MARCHÉ
Analyse du Big Data dans la segmentation de l'industrie manufacturière
L'analyse du Big Data analyse de grands ensembles de données à l'aide de technologies logicielles et matérielles pour produire des informations significatives sur la croissance de l'entreprise. Ces processus utilisent des techniques d'analyse statistique telles que le clustering et la régression et les appliquent à des ensembles de données plus étendus à l'aide d'outils plus récents. L'analyse des données est utile dans l'industrie manufacturière pour obtenir des informations en temps réel, des améliorations de processus, une maintenance prédictive et bien plus encore. L'évolution des réseaux à haut débit et de l'Internet industriel des objets (IIoT) a ouvert la voie au développement de capteurs et de dispositifs intelligents interconnectés aux logiciels et applications des machines. Ces développements ont donné naissance à une tendance aux usines connectées qui pilotent lanalyse du Big Data.
Lanalyse des mégadonnées sur le marché de lindustrie manufacturière est segmentée par secteur dutilisation final (semi-conducteurs, aérospatiale, automobile), application (surveillance de létat, gestion de la qualité, gestion des stocks) et géographie (Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique et Amérique latine). Amérique). Les tailles et prévisions du marché sont fournies en termes de valeur (USD).
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Analyse du Big Data dans le marketing de détail FAQ sur les études de marché
Quelle est la taille du marché de lanalyse du Big Data dans la fabrication ?
La taille du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur manufacturier devrait atteindre 8,93 milliards USD en 2024 et croître à un TCAC de 21,60 % pour atteindre 23,72 milliards USD dici 2029.
Quelle est la taille actuelle du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur manufacturier ?
En 2024, la taille du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur manufacturier devrait atteindre 8,93 milliards de dollars.
Qui sont les principaux acteurs du marché de lanalyse du Big Data dans la fabrication ?
Alteryx Inc., IBM Corporation, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAP SE sont les principales entreprises opérant sur le marché de lanalyse Big Data sur le marché manufacturier.
Quelle est la région qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché de lanalyse du Big Data dans lindustrie manufacturière ?
On estime que lAsie-Pacifique connaîtra la croissance du TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision (2024-2029).
Quelle région détient la plus grande part du marché de lanalyse du Big Data dans la fabrication ?
En 2024, lAmérique du Nord représente la plus grande part de marché sur le marché de lanalyse du Big Data sur le marché manufacturier.
Quelles années couvre ce marché de lanalyse du Big Data dans la fabrication et quelle était la taille du marché en 2023 ?
En 2023, la taille du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur manufacturier était estimée à 7,34 milliards de dollars. Le rapport couvre la taille historique du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur manufacturier pour les années 2019, 2020, 2021, 2022 et 2023. Le rapport prévoit également la taille du marché de lanalyse du Big Data dans le secteur manufacturier pour les années 2024, 2025, 2026, 2027, 2028. et 2029.
Rapport sur lanalyse du Big Data dans lindustrie manufacturière
Statistiques sur la part de marché, la taille et le taux de croissance des revenus de lanalyse du Big Data dans lindustrie manufacturière 2024, créées par Mordor Intelligence™ Industry Reports. Lanalyse Big Data Analytics In Manufacturing comprend des perspectives de prévisions de marché pour 2024 à 2029 et un aperçu historique. Obtenez un échantillon de cette analyse de lindustrie sous forme de rapport PDF gratuit à télécharger.
Analyse du Big Data dans le secteur manufacturier Instantanés du rapport
