Desbloquee hoy los mercados del mañana
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Vaya más allá de los volcados de datos: acceda a narrativas completas de distintas industrias con inteligencia intersectorial sobre la que puede actuar.
Analizamos los impulsores del mercado, las restricciones y las estrategias de los actores clave para brindarle claridad competitiva del mundo real.
Nuestros conocimientos no son académicos: están diseñados para respaldar decisiones en tiempo real en estrategia, inversión e innovación de productos.
Desde tendencias macro hasta micro cambios, brindamos información localizada con importancia global.
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Al prepararse para el lanzamiento de un dispositivo insignia en Asia, el cliente carecía de claridad en los precios en ciudades de segundo nivel. El modelado del comportamiento del consumidor de SYNAPSea reveló umbrales de precios sin explotar, lo que impulsó un aumento del 32% en los ingresos en el primer trimestre posterior al lanzamiento. Además, la privacidad y la seguridad de los datos son fundamentales, ya que la implementación de la IA requiere el procesamiento de grandes cantidades de datos sensibles y requiere sólidas medidas de ciberseguridad para protegerlos de filtraciones y ciberataques. Una tendencia clave que define el mercado es la integración de la IA con el Internet de las Cosas (IdC), lo que permite procesos de fabricación más inteligentes. Esta convergencia permite que los dispositivos y sensores conectados recopilen y analicen datos a lo largo del tiempo, optimicen la producción, mejoren la gestión de la cadena de suministro y el control de calidad. La interacción entre la IA y el IdC impulsa la Industria 4.0, haciendo que la fabricación sea más inteligente, eficiente y adaptable a las cambiantes necesidades del mercado.
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial (IA) en la manufactura se impulsa mediante innovaciones tecnológicas de vanguardia, como la analítica, la realidad aumentada, la realidad virtual, el embalaje inteligente y la fabricación aditiva. La flexibilidad de las organizaciones manufactureras y su creciente demanda de soluciones sostenibles siguen siendo factores clave para la adopción generalizada de la IA en este sector.
El uso de cámaras de visión artificial está en auge en diversas aplicaciones empresariales, como el seguimiento de maquinaria, la logística, el servicio técnico y el control de calidad. Por ejemplo, en abril de 2023, Databricks lanzó Databricks Lakehouse para fabricantes, con soluciones y aplicaciones de IA predesarrolladas que DuPont ha adoptado.
El segmento de hardware lideró el mercado y representó el 42,1 % de los ingresos globales en 2023. El desarrollo de chips y procesadores dedicados a la IA desempeñó un papel clave en la industria. Este crecimiento del hardware está diseñado para satisfacer las necesidades matemáticas específicas de los algoritmos de IA y generar conjuntos de datos complejos que se procesan de forma rápida y eficiente. Las empresas están destinando recursos a hardware especializado y optimizado para tareas relacionadas con el aprendizaje automático, lo que se traduce en una mayor eficiencia.
Las soluciones de software permiten una amplia gama de aplicaciones en diversas líneas de productos gracias a su versatilidad y excepcional flexibilidad. El rápido desarrollo, las pruebas y la implementación del software facilitan una rápida puesta en marcha, una ventaja clave en el desarrollo de productos. Esta flexibilidad resulta fundamental en una industria que exige respuestas ágiles a los cambios del mercado y al desarrollo tecnológico. Además, la integración del software en dispositivos industriales y sistemas operativos existentes es particularmente sencilla.
Las tecnologías de aprendizaje automático representaron la mayor cuota de mercado en 2023. Los algoritmos de aprendizaje automático han transformado radicalmente el mantenimiento predictivo en la industria manufacturera. Mediante el análisis de datos previos a la instalación del equipo, estos algoritmos han demostrado su capacidad para predecir posibles fallos en las máquinas antes de que se manifiesten. Este enfoque automatizado permitió a los fabricantes planificar eficientemente las actividades de mantenimiento, evitar tiempos de inactividad imprevistos y maximizar el rendimiento de las máquinas. La adopción del aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo supone un cambio de enfoque, pasando de los procesos de fabricación a los operativos, lo que se traduce en una mayor eficiencia en costes y una mayor fiabilidad operativa en las plantas de producción.
Se espera que la tecnología de visión artificial registre la tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) más rápida durante el período de pronóstico. La combinación de inteligencia artificial con técnicas de visión artificial aumenta la eficiencia operativa. Dado que los robots perciben su entorno electrónicamente, obtienen una comprensión profunda de su entorno en el lugar de trabajo. En las instalaciones de fabricación inteligentes, la visión artificial controlada por IA ayuda a identificar fallas y deficiencias en el proceso de fabricación, optimizando así las operaciones de la fábrica.
América del Norte dominó el mercado y representó el 33,9 % en 2023. Los ingresos en el mercado regional se deben a los principales fabricantes de componentes de hardware de alto rendimiento necesarios para el funcionamiento de gráficos avanzados de IA. La estrategia nacional para la fabricación avanzada sirve como plan estratégico que define iniciativas para revitalizar la manufactura y fortalecer las cadenas de suministro nacionales. Este marco prioriza los esfuerzos de investigación, incluyendo el aprendizaje automático, la privacidad de datos, el cifrado y la evaluación de riesgos. Su objetivo es facilitar la integración de la IA en los procesos de fabricación.
La región de Asia-Pacífico es la de mayor crecimiento en el mercado, ya que sus industrias han avanzado significativamente en la adopción de la fabricación inteligente según los principios de la Industria 4.0. Con un fuerte énfasis en la integración de dispositivos IoT, análisis de IA y sistemas computacionales-físicos, el objetivo era lograr una instalación de vanguardia capaz de ofrecer fabricación adaptativa, análisis predictivo y toma de decisiones temprana basada en datos.