报告概述

到 2033 年，全球制造人工智能市场规模预计将从 2023 年的3.162 亿美元增至105.401 亿美元左右，预测期内复合年增长率为42%从 2024 年到 2033 年。

在制造业中利用生成式人工智能来简化和改进各种操作。例如，在产品设计中，生成式人工智能算法可以分析设计参数和约束以生成多个设计选项。这使得设计人员能够探索广泛的可能性，并找出原本可能没有考虑到的创新解决方案。通过自动化设计流程，生成式人工智能有助于缩短开发时间并提高设计迭代的效率。

随着越来越多的公司认识到其提高生产力的潜力，制造市场中的生成式人工智能正在经历显着增长。ty 并推动创新。该市场是由制造业中越来越多地采用自动化和数字化、对更快、更高效的产品开发周期的需求以及对个性化和定制产品不断增长的需求等因素推动的。

根据德勤的报告，在制造业中使用生成式人工智能进行预测性维护，预计到 2024 年将意外停机时间减少多达 30%。停机时间的显着减少不仅提高了生产力，还有助于为制造公司节省大量成本。

此外，凯捷进行的一项调查显示，乐观预测到 2024 年，全球超过 25% 的制造设施将采用生成式人工智能来优化能源消耗。这一进步预计将导致更有效地利用能源、减少浪费并为环境可持续发展做出贡献。

主要要点

• 制造业中的生成式人工智能市场预计到 2033 年将达到105.401 亿美元的巨大价值，反映了从 2024 年到 2024 年的预测期内42%的强劲复合年增长率 (CAGR) 2033 年。
• 产品设计领域在 2022 年引领市场，促进了快速设计生成、缩短了上市时间并增强了产品创新，占据了 27.4% 的市场份额。
• 到 2024 年，采用生成式人工智能进行预测性维护预计将减少高达 30% 的意外停机时间，从而显着提高生产率和成本
• 本地解决方案：由于控制力和安全性得到加强，到 2022 年将占据超过 56% 的市场份额，特别受到具有敏感数据需求（例如专有设计和数据治理）的行业的青睐
• 汽车行业：在 2022 年以超过 33.5% 的份额占据市场主导地位，利用生成式人工智能推动车辆设计、生产和供应链管理的创新、效率和可持续性。
• 北美：在强大的技术基础设施、重大投资的推动下，成为市场领导者，在 2022 年占据超过 47.6% 的份额研发 (R&D) 以及支持人工智能集成的有利监管环境。
• 到2024年，预计超过40%的制造企业将采用生成式人工智能解决方案来完成产品设计和流程优化等任务。
• 到2024年底，预计超过60%的新型工业机器人将包含生成式人工智能功能，从而实现更大的灵活性和适应性。
• 生成式人工智能的市场规模是预计到2033年将达到约2558亿美元，高于2023的135亿美元，从2024到2033的复合年增长率(CAGR)为34.2%。
• 目前， 44% 的组织正在测试生成式人工智能，10% 已将其全面实施到其运营中。
• 制造业中的人工智能市场预计将从 2023 年的38 亿美元增长到2033 年约1561 亿美元，增长率 (CAGR) 为在2024至2033的预测期内，45%。
• 到2024，预计制造业中超过60%的新产品将利用生成式人工智能来创建设计和概念。
• 应用到2024年，预计将生成式人工智能应用于制造业的预测性维护，可将维护费用降低高达25%。
• 到2024年底，预计超过50%的新制造执行系统 (MES) 将集成生成式人工智能功能以进行实时优化。

部署分析

2022 年，产品设计细分市场在制造市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了27.4% 的份额。这一巨大的市场份额可归因于该细分市场在加速设计阶段、缩短上市时间和增强产品创新方面的关键作用。

生成式人工智能能够根据指定的标准和约束快速生成多种设计替代方案，从而彻底改变了产品设计，显着简化了产品设计流程。设计过程。该技术有助于探索复杂的设计空间，使制造商能够同时优化产品的性能、美观和成本效率。

产品设计领域的领先地位因其对可持续性和材料效率的贡献而得到进一步巩固。通过使用生成式人工智能，公司可以创建需要更少材料、更节能的设计，这与人们日益重视的可持续制造实践相一致。

此外，人工智能在产品设计中的集成支持了制造业的定制化趋势，产品越来越多地根据客户的个人喜好进行定制。快速生成和评估满足特定要求的设计的能力使产品设计部门成为制造商差异化竞争的关键因素。

应用分析

2022 年，本地细分市场在制造市场的生成式 AI 中占据主导地位，占据了56%以上的份额。这一巨大的市场份额主要是由于本地部署为制造公司提供了更高的控制和安全性。

专有设计和敏感数据至关重要的行业中的公司往往更喜欢本地解决方案，以维护严格的数据治理和安全协议。这种部署模型可确保所有关键信息保留在组织的物理场所内，从而降低与数据泄露和未经授权的访问相关的风险。

对靠近数据生成和应用站点的高性能计算能力的需求进一步强化了对本地部分的偏好。制造过程通常需要实时分析和决策，最轻微的延迟都可能导致n 效率低下或损失。

生成式人工智能工具的本地部署使制造商能够利用其现有基础设施来支持这些密集的计算任务，确保与生产线和机械的无缝集成。这种设置对于复杂的产品设计和原型制作特别有利，因为即时反馈和迭代至关重要。

此外，本地部署领域在市场上的领先地位也可以归因于它提供的定制和灵活性。制造实体可以定制其生成式人工智能解决方案以适应特定的操作工作流程，优化流程以实现最大效率和产量。尽管与云解决方案相比，本地解决方案的初始投资和维护成本可能更高，但增强的性能、安全性和自定义的长期优势证明了这种部署模型的偏好。

Indus尝试垂直分析

2022 年，汽车细分市场在制造市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了33.5% 的份额。这种领先地位很大程度上得益于汽车行业在设计、生产和供应链管理方面对创新和效率的不懈追求。

生成式人工智能已成为该行业的关键技术，可实现汽车零部件的快速开发、制造流程的优化以及汽车整体性能和安全性的提升。该技术能够根据设定的参数生成和评估众多设计方案，从而显着加快了设计流程，缩短了新车型的上市时间。

汽车领域在生成式人工智能市场中的突出地位得到了其在定制车辆方面的应用进一步支持，以满足不同的消费者喜好和需求。不同地区的监管要求。生成式人工智能有助于创建优化燃油效率、减少排放和提高安全功能的设计，与全球汽车行业向可持续发展和生态友好的转变保持一致。

此外，人工智能在汽车制造流程中的集成有助于在设计阶段的早期发现潜在问题，从而减少代价高昂的召回并提高品牌声誉。生成式人工智能在汽车领域的使用为自动驾驶汽车技术的进步铺平了道路。人工智能算法对于开发需要最少人工干预的复杂系统至关重要，从而进一步推动该细分市场的增长。

关键细分市场

基于部署

• 本地
• 云端

基于应用

• 产品设计
• 原型制作
• 质量控制
• 预测性维护
• 供应链优化
• 其他应用

基于垂直行业

• 汽车
• 航空航天
• 电子
• 消费品
• 其他垂直行业

驱动程序

人工智能和机器学习的技术进步

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的快速进步是制造市场中生成式人工智能的主要驱动力。这些技术实现了设计和制造流程的自动化，显着减少了与产品开发相关的时间和成本。

人工智能和机器学习算法可以分析大量数据来识别模式并优化制造工作流程，从而提高效率和生产力。此外，生成式人工智能有助于创新产品设计和材料成分的创造，突破了制造的可能性界限主持。这一驱动因素对于寻求通过创新、效率和缩短新产品上市时间来保持竞争优势的行业至关重要。

限制

高实施成本和复杂性

制造市场中生成式人工智能面临的一个重大限制是实施的高成本和复杂性。将生成式人工智能集成到现有制造系统中需要对技术、基础设施和技能人员进行大量初始投资。

人工智能算法的复杂性以及管理和维护人工智能系统所需的专业知识可能会给制造商带来挑战，尤其是资源有限的中小型企业 (SME)。此外，对于希望采用生成式人工智能技术的公司来说，与更新人工智能模型和系统相关的持续成本可能令人望而却步，可能会减缓市场增长。

机遇

对定制和可持续制造的需求不断增长

对定制和可持续制造的需求不断增长，为制造市场中的生成式人工智能提供了重大机遇。消费者越来越多地寻找适合其特定需求和偏好的产品，促使制造商采用灵活高效的生产方法。生成式人工智能可以通过快速生成满足个人客户需求的设计来简化定制流程。

此外，人工智能驱动的材料和材料优化制造流程可以带来更可持续的生产实践，减少浪费和能源消耗，这种定制化和可持续发展的趋势为生成式人工智能开辟了新的市场和应用，为制造商提供了在竞争格局中脱颖而出并获取价值的机会。

挑战

数据隐私和d 安全问题

制造市场中生成式人工智能的主要挑战之一是解决数据隐私和安全问题。制造公司经常处理敏感信息，包括专有设计和机密客户数据。生成式人工智能系统的集成需要访问大型数据集进行训练和操作，这引起了人们对数据泄露和未经授权使用知识产权的担忧。

确保人工智能系统的安全性免受网络威胁并按照监管要求维护数据隐私具有挑战性，特别是在网络攻击变得更加复杂的情况下。这一挑战需要对网络安全措施进行大量投资，这可能会阻止一些制造商采用生成式人工智能解决方案。

区域分析

2022年，北美在马萨诸塞州的生成式人工智能市场中占据主导地位制造市场，占据超过47.6％的份额。这种领先地位主要归功于该地区强大的技术基础设施以及作为人工智能和机器学习技术先驱的主要市场参与者的存在。

北美，尤其是美国，在公共和私营部门对研发 (R&D) 的大量投资的支持下，一直处于技术创新的前沿。该地区高度重视通过数字化转型增强制造流程，推动了汽车、航空航天和消费品等各个行业采用生成式 AI 解决方案。

2023 年，北美制造业对生成式 AI 的需求价值1.511 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。北美的市场主导地位也得到了该地区的支撑——将人工智能融入教育和劳动力发展计划的积极方法。这确保了能够开发和实施生成式人工智能技术的熟练专业人员的稳定供应。

此外，该地区的监管环境相对有利于新技术的采用，进一步促进了生成式人工智能在制造业的发展。由于竞争激烈的制造业不断寻求效率提升和创新，北美对生成式人工智能解决方案的需求预计将保持强劲。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

主要参与者分析

制造市场中的生成式人工智能的特点是存在多个关键参与者，每个参与者都通过创新、战略合作伙伴关系和全球扩张为技术进步和市场增长做出贡献。这些参与者涉足市场的各个领域，包括人工智能软件开发、制造解决方案和咨询服务。

顶级市场领导者

• SAP SE
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Alphabet Inc.
• Siemens AG
• 通用电气公司
• 欧特克公司
• NVIDIA公司
• 思科系统公司
• 甲骨文公司
• 其他主要参与者

近期发展

• 西门子公司（10月） 2023 年）：推出西门子 NX 生成式设计软件，利用生成式 AI 实现产品设计流程自动化。
• Autodesk Inc.（2023 年 7 月）：宣布将生成式 AI 集成到其 Fusion 360 平台中，实现人工智能驱动的生成式设计工作流程。
• NVIDIA Corporation（2023 年 5 月）：推出 NVIDIA Omniverse Generative AI Toolkit，专为开发人员构建用于制造任务的自定义生成 AI 应用程序而设计。