Stratistics MRCによると、世界のスマート工場市場は2023年に981億7000万ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は5.2%で、2030年には1402億8000万ドルに達すると予測されている。スマート工場は、高度にデジタル化され、接続された生産施設で、スマート製造に依存している。ネットワーク化されたガジェット、デバイス、生産システムを使用し、リアルタイムのデータを収集・共有する。より良いデータ洞察、迅速な問題解決、工場の生産性向上、安全性と品質管理の改善、シームレスなデータ交換、納期厳守、継続的な製品改善など、スマート工場の利点は拡大している。
ドイツに本部を置く非営利団体、国際ロボット連盟によると、2021年の新型ロボットの販売台数は0.5％とやや増加したが、ロボットの設置台数は急速に回復し、13％増加すると予測されている。
テクノロジーの発展は、スマート工場市場の重要な要素である。技術の進歩は、スマート工場市場の牽引役として重要な役割を果たしている。AI、機械学習、クラウドコンピューティング、エッジコンピューティングなどの革新は、より高度な自動化、予測分析、機械とシステム間の接続を可能にする。これらの開発により、スマート製造ソリューションの可用性、拡張性、有効性が向上する。さらに、在庫、物流、需要予測に対するリアルタイムの可視性を提供することで、スマート工場はサプライチェーン管理の改善をサポートする。製造業者は、サプライチェーン全体の調整と統合を強化することで、リードタイムを短縮し、顧客満足度を向上させ、在庫レベルを最適化することができる。
スマート工場技術の導入には多額の先行投資が必要である。高度な自動化システムの導入、様々なテクノロジーの統合、インフラのアップグレードには多額の費用がかかる。これは、中小企業（SME）または財源が限られている組織にとって障壁となり、スマート工場ソリューションの導入能力を制限する可能性がある。このような要因が市場の成長を妨げる可能性がある。
スマート工場のオーナーは、5G技術の助けを借りて、セルラー技術をより安全に採用し、特定のアプリケーション用にカスタマイズすることができる。5G対応機器にセンサーを設置することで、機械に接続することなく生産ネットワークからデータを収集することができ、スムーズなリアルタイム最適化が可能になる。信頼性の高い強力な接続のために、複数の企業が5Gネットワークを導入している。工場に5Gネットワークを導入することで、有線接続が不要になり、最大限の柔軟性と最小限のダウンタイムで高速製造が可能になる。速度、カバレッジ、信頼性の面でサポートできるネットワークを持つことは、産業界にとって不可欠となる。5Gネットワークの登場は、工場にソリューションの単一ソースを提供し、スマート工場の大きな展望を開くだろう。
スマート工場は、相互接続されたシステム、IoTデバイス、データ交換に大きく依存しているため、サイバーセキュリティの脅威にさらされやすい。より多くのデバイスやコンポーネントが接続されるにつれ、攻撃対象は増加し、サイバー攻撃、データ侵害、産業スパイのリスクは高まる。機密データ、知的財産を保護し、システムとネットワークの完全性を確保することは、スマート工場にとって重要な課題である。
COVID-19パンデミックは、世界中でロックダウン命令が発令され、生産活動に支障をきたし、産業の維持が困難になったため、スマート工場市場に悪影響を与えた。スマート製造技術の採用が妨げられたことも、成長率低下の一因となった。流行病はインダストリー4.0の展開を著しく阻害し、最終的にスマート産業に悪影響を与えた。同市場は、供給側に大きな影響を与えていることが明らかになった。自動車、運輸、航空宇宙・防衛、石油・ガス、エネルギー・電力などの業界は、収益の急激な減少を目の当たりにした。しかし、COVID-19の大流行により、製造業は手作業への依存を減らし、AI、機械学習、IoTなどの先進技術の採用を余儀なくされた。そのため、さまざまな産業でスマート製造技術の採用が大きく伸びた。
自動車分野が最大のシェアを占めると推定される。スマート工場は、ロボット工学、AI、IoT、ビッグデータ分析などの技術を活用することで、自動車製造に革命をもたらしている。これらの進歩により、生産プロセスの合理化、品質管理の強化、業務効率の向上が可能になる。自動車分野のスマート工場は、柔軟な生産、リアルタイムのモニタリング、予知保全、サプライチェーンの最適化などのメリットを提供する。さらに、オートメーションとデジタル技術の統合により、自動車メーカーはカスタマイズに対する需要の高まりに対応し、生産コストを削減し、市場投入までの時間を短縮することができる。自動車産業が電気自動車、自律走行、コネクテッド・モビリティに向けて進化する中、スマート工場はこの分野のイノベーションと競争力を推進する上で重要な役割を果たしている。
産業用ロボット分野は、予測期間中に有利な成長が見込まれる。産業用ロボットは、反復作業を正確かつ迅速に実行できるプログラム可能な機械である。産業用ロボットは、スマート工場において、組立、マテリアルハンドリング、品質管理などの作業で重要な役割を果たしている。さらに、産業用ロボットは生産性の向上、製品品質の改善、人件費の削減を可能にする。産業用ロボットは、AI、IoT、マシンビジョンシステムといった他のスマート工場テクノロジーと統合することで、インテリジェントな意思決定と適応性を実現することができる。産業界全体で自動化の需要が高まるにつれて、産業用ロボット分野は大幅な成長が見込まれ、スマートファクトリー機能の高度化を推進している。
推定期間中、欧州が最大の市場シェアを占めた。欧州連合の研究革新（R&I）プログラムは、欧州の製造業がデジタルの可能性を十分に活用できるようにするスマート技術やソリューションの開発に多大な支援を提供してきた。このパートナーシップは、EUの製造業と中小企業が、複数のエンドユーザー産業にわたって不可欠な中核実現技術を開発することにより、国際競争力を満たせるよう支援することを目的としている。さらに、英国のスマート工場市場は欧州地域で最も高い成長率を示し、ドイツのスマート工場市場は最大の市場シェアを占めた。
アジア太平洋地域は、予測期間中に有益な成長を目撃すると予想される。急速な工業化と先進技術の採用により、中国、日本、韓国、インドなどの国々がこの地域におけるスマート工場の拡大を牽引している。スマート工場は、自動化、人工知能、モノのインターネット（IoT）、データ分析を統合し、製造プロセスの生産性、効率性、柔軟性を高める。インダストリー4.0を推進する政府の取り組み、人件費の上昇、業務効率の改善ニーズなどの要因が、スマート工場の需要を促進している。アジア太平洋地域は製造業のハブになりつつあり、スマート工場の導入は従来の製造業に革命をもたらし、同地域の経済成長と競争力に大きく貢献すると期待されている。
市場の主要プレーヤー
スマート工場市場の主要企業には、ABB Ltd.、Emerson Electric Co.、Rockwell Automation Inc.、Siemens AG、Honeywell International Inc.、Endress+Hauser AG、General Electric Company、Schneider Electric SE、三菱電機株式会社、横河電機株式会社、Johnson Controls International PLC、SAP SE、Cisco Systems Inc.、Oracle Corporation、Kollmorgen、IBM Corporation、Microsoft Corporation、Fanuc Corporation、Robert Bosch GmbH、Cognex Corporationなどがある。
主な動向
2022年1月、Emerson Electric Co.（米国）は、ターンキー産業用エッジハードウエアおよびソフトウエアソリューションの新しいポートフォリオであるPACSystems Edge Solutionsを発表した。これらのソリューションにより、OEMやエンドユーザーは高度なエッジコンピューティング、可視化、IIoT技術を迅速に構成、実装できるようになる。
エマソン・エレクトリック社は2022年3月、コンピュータ数値制御（CNC）機械と最新のデータ分析自動化環境との容易な統合を可能にする産業用制御プラットフォーム・ドライバ「MT Connect」を発表した。これにより、これまでアクセスできなかった機械、ロボット、ツール、デバイスからのデータを収集し、1つのプラットフォームで累積的に分析できるようになる。この新しいドライバーは、ダウンタイムの削減、効率の向上、生産性の向上を実現します。
2021年10月、ABB Ltd. (スイス）は、ABB Ability Genix Asset Performance Management Suiteを発表した。Genix Asset Performance Management Suiteは、次世代のAIベースの予知保全、資産信頼性、完全性に関する洞察をプロセスおよびユーティリティ業界にもたらす。
対象コンポーネント
– ハードウェア
– ソフトウェア
– サービス
– マシンビジョンシステム
– 制御装置
– その他のコンポーネント
コネクティビティ
– 有線接続
– ワイヤレス接続
対象技術
– クラウド・コンピューティングとストレージ
– 拡張現実/仮想現実（AR/VR）
– 人工知能
– 産業用サイバーセキュリティ
– デジタル・ツイン
– ブロックチェーン
– その他のテクノロジー
対象エンドユーザー
– 自動車
– 電気・電子
– エネルギー＆ユーティリティ
– 航空宇宙・防衛
– 食品・飲料
– ヘルスケア＆製薬
– 石油・ガス
– 化学
– 機械製造
– 医療機器
– 衣料・繊維
– 金属・鉱業
– パルプ・製紙
対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ
【目次】
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 エンドユーザー分析
3.8 新興市場
3.9 コビッド19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル
…
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