市場動向
推進要因：産業環境におけるIoTや人工知能などの技術に対する需要の高まり
製造工場における人工知能（AI）は、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、コンテキスト認識などの技術を構成する。これらの技術は、現在人間が行っている活動を機械が実行できるようにするだけでなく、ビジネスプロセスを強化し、製造業者が直面する課題を克服する。半導体・エレクトロニクス、エネルギー・電力、製薬、自動車、重金属・機械製造、食品・飲料などの製造業では、AIベースのソリューションの採用が進んでいるため、ビッグデータやコンピューター・ビジョン技術の活用が進んでいる。
IoTの統合は、特に製造業をはじめとする様々な業界に革命をもたらし、産業用IoT（IIoT）という言葉を生み出した。IIoTは、SCADAシステムを通じてインテリジェント・デバイスを接続し、完全にデジタル化された設備を確立することで、製造工場を再構築している。IoTとAI技術を導入したSCADAシステムは、産業界にアプリケーションの監視と制御、応答時間の強化、機械の故障予測をより正確に行う力を与える。その結果、運用コストが削減され、効率が高まります。IoTおよびAIベースのSCADAプラットフォームを活用することで、シームレスなデータ伝送と分析が容易になり、工場オペレーションが合理化されます。スマート工場は、自動的なデータ収集と分析を可能にし、管理者が十分な情報に基づいた意思決定を行い、生産を最適化できるようにします。センサーや機械は、工場レベルでIoT接続ソリューションを介してクラウドにデータを通信する。スマート工場でこのようなIoTデバイスを使用することは、高い生産性と品質の向上につながる。手作業による検査ビジネスモデルは、AIを活用した視覚的な洞察に取って代わられ、製造ミスを減らし、コストと時間を節約する。世界中の多くのソリューション・プロバイダーがIoTベースのスマート工場ソリューションを提供している。例えば、2021年5月、IoTイネーブルメント・プラットフォームのZyter Inc.は、Zyterのデジタルトランスフォーメーション・プラットフォーム上で最新のIoT技術デバイスを使用して工場フロアの機械、作業員、建物システムを接続するエンド・ツー・エンドのインテリジェント・ソリューション「Zyter Smart Factories」を発表した。
制約： 多額の設備投資の必要性。
従来の製造施設を洗練されたスマート製造ユニットに進化させるには、高度な機械、ソフトウェア、ITインフラへの多額の設備投資が必要である。これには、スマート・フィールド・デバイス、産業用ロボット、シームレスな産業オートメーションのための高度な通信技術といった重要な要素が含まれる。しかし、このシフトは、アジア太平洋や南米のような価格に敏感な地域の産業にとって財政的な課題となる。業界の専門家は、スマート工場への移行の大きな障害として、従来のシステムのアップグレード費用を含む全体的なコストを挙げている。製造プロセス全体をオーバーホールするための初期設定コストは、その大きさゆえに多くの企業にとって現実的でないことが多い。さらに、オートメーション・ソフトウェア・システムに必要な継続的なメンテナンスとアップグレードは、特に中小企業にとって、さらなる経済的負担となる。
機会： スマート工場における5G技術の出現
スマート工場は、モノのインターネット（IoT）、センサー、ロボット、およびコンピュータ化されたメンテナンス管理システム（CMMS）を統合して連携し、リアルタイムの分析を生成します。これにより、自動化されたプロセスが可能になり、生産性が向上し、ダウンタイムが最小化される。通常、イーサネット、Wi-Fi、または4G LTEを介してリンクされたスマート工場は、大規模な産業オートメーションを推進している。4Gの10倍の速度が期待される5G技術の登場は、個々の工場のアクセス性を拡大することを約束する。5Gにより、工場は強力に接続され、継続的に更新されるコンポーネントで構成される。スマート工場のオーナーは、特定のユースケースに合わせた安全なセルラー技術利用のために5Gを活用する。5Gネットワークに接続された機器にセンサーを配置することで、機械に接続することなくデータを抽出し、シームレスなリアルタイム最適化が可能になります。製造業者は、堅牢で中断のない接続のために5Gネットワークの採用を増やしている。工場に5Gを導入することで、有線接続の必要性がなくなり、ダウンタイムが短縮された高速で柔軟な製造環境が育まれます。スピード、カバレッジ、信頼性をサポートするネットワークは、産業界にとって極めて重要になる。5Gネットワークの登場は、工場に包括的なソリューションを提供し、スマート製造の大きなチャンスを生み出す態勢を整えている。
課題 サイバー攻撃に対する脆弱性
重要インフラを監視・制御するセンサーベースのネットワークを開発するには、サイバー攻撃という重大な課題に対処しなければならない。センサー、メインフレームコンピューター、通信およびストレージシステムで構成されるSCADAシステムは、このような脅威の影響を受けやすい。重要なインフラ運用を管理するこれらのシステムは、中断のリスクに直面し、組織、地域社会、経済に影響を与える。油漏れや下水漏れ、電力網の故障といった大災害は、長期的な影響をもたらす可能性があります。多様な通信システムを持つSCADAシステムは、様々なノードでサイバー攻撃を受けやすく、誤動作を引き起こし、石油流出、放射能漏れ、輸送遅延などの潜在的な災害を引き起こします。IPv5やIPv6のような共通技術標準の使用は、効果的な意思決定のための接続性とリアルタイムデータへのアクセス性を高める一方で、共有ネットワークにおける外部からの攻撃に対する脆弱性を増大させる。SCADAシステムの構築では、データの機密性よりもリアルタイムデータの可用性を優先することで、サイバー攻撃がスマート工場市場にもたらす脅威を強調している。
産業用センサーは、2023年のスマート工場市場の構成要素の中で最大の市場シェアを占めている。
産業用センサー市場は、自動化とデータ主導の意思決定に対する需要の急増に後押しされ、世界的に大きく拡大している。製造業、ヘルスケア、エネルギーなど様々な産業が、効率を高めるためにセンサー技術を採用するようになっている。技術の進歩、特にIoTとAIの組み込みがセンサーの採用を加速させている。リアルタイムのデータモニタリングと分析に関連する利点に対する認識の高まりは、世界の産業用センサー市場の広範な成長を促進する重要な要因である。
製造実行システム（MES）分野が2023年にスマート工場市場のソリューションの中で最大の市場シェアを占める。
製造実行システム（MES）の世界的な拡大は、インダストリー4.0の普及に後押しされて勢いを増している。MESはリアルタイムのモニタリング、データ分析、プロセスの最適化において極めて重要な役割を果たし、製造効率全体を向上させる。IoTやAIなどの最先端技術との統合は、高度な生産可視性とトレーサビリティを提供し、その魅力を増幅させています。スマート・マニュファクチャリングが重視されるようになったことを受けて、MESの導入はさまざまな業界で増加傾向にあり、オペレーションの合理化、コスト削減、世界規模での競争力強化につながっている。
金属・鉱業は予測期間中に最も高いCAGRを記録する見込み
金属・鉱業部門では、IoT、AI、自動化などの最先端技術を取り入れたスマート工場の導入が顕著に伸びている。これらのスマート工場は、業務効率の向上、リアルタイムのモニタリング、予知保全に貢献し、生産プロセスの合理化と資源利用の最適化をもたらしている。この変革は、安全基準を大幅に引き上げ、ダウンタイムを最小化し、金属・鉱業全体の生産性を向上させている。スマート・テクノロジーの継続的な統合は、革新と競争力の重要な原動力であり、従来の業界慣行からの大きな脱却を告げるものである。
医療機器は予測期間中に最も高いCAGRを記録する見込み
医療機器分野では、スマート工場の導入が大幅に増加している。高度な自動化、IoT接続、データ分析の統合は、製造における業務効率と精度を高める。スマート工場は、生産プロセスを最適化し、エラーを最小限に抑え、厳格な品質管理を保証し、生産速度の向上とコスト削減をもたらす。リアルタイムのモニタリング機能は、医療機器製造の状況をさらに変革し、イノベーションを促進し、業界内の競争力を高める。
アジア太平洋地域が2023年に最大の市場シェアを占める
アジア太平洋地域のスマート工場市場は、産業自動化の進展と先端技術の採用により、力強い成長を遂げている。効率改善への需要、インダストリー4.0への投資の増加、スマート製造業を推進する政府の取り組みなどの要因が、この分野の拡大に寄与している。IoT、AI、ロボット工学などの技術の統合は、スマート工場市場の進化をさらに加速させ、アジア太平洋地域を世界のスマート製造ランドスケープにおける主要プレーヤーとして位置づけている。
主要企業
スマート工場企業のプレーヤーは、市場での提供を強化するために、製品の発売、提携、パートナーシップ、買収など、さまざまな有機的・無機的成長戦略を実施している。市場の主要プレーヤーは、ABB（スイス）、Emerson Electric Co.（米国）、Siemens（ドイツ）、Schneider Electric（フランス）、三菱電機（日本）、General Electric（米国）、Rockwell Automation, Inc.（米国）、Honeywell International Inc.（米国）、横河電機（日本）、オムロン（日本）、Endress+Hauser（スイス）、ファナック（日本）、WIKA（ドイツ）、Dwyer Instruments, LLC. (米国）、Stratasys（米国）、3D Systems Corporation（米国）
本調査には、スマート工場市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれています。
本レポートでは、スマート工場市場をコンポーネント、ソリューション・プロセス産業、ディスクリート産業、地域に基づいて区分しています。
セグメント
サブセグメント
コンポーネント別
産業用センサー
産業用ロボット
産業用3Dプリンティング
マシンビジョン
ソリューション別
SCADA
MES
産業安全
PAM
プロセス産業別
石油・ガス
化学
パルプ・製紙
製薬
金属・鉱業
食品・飲料
エネルギー・電力
その他
ディスクリート産業別
自動車
航空宇宙・防衛
半導体・エレクトロニクス
機械製造
医療機器
その他
地域別
北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
その他のアジア太平洋地域
その他の地域
GCC
アフリカ＆その他の中東
南米
2023年12月、三菱電機インディアはインドのマハラシュトラ州タレガオン工業地帯に、高度なファクトリーオートメーションシステムのための最先端のスマート製造施設を公開しました。この施設は業界最高水準に準拠しており、高品質で信頼性の高い製品の生産を保証する。
2022年11月、ABB計測＆アナリティクスはインドのバンガロールに同社初のスマート計装施設を開設し、同地域がグローバルな製造拠点になるという目標をサポートした。先進技術を備えたこの施設は、「メイク・イン・インディア」プログラムに合致し、効率的で持続可能な顧客オペレーションを促進します。
2022年5月、ポリマー3Dプリンティング・ソリューションのトップランナーであるStratasys Ltd.は、3つの異なる3Dプリンティング技術にまたがる新しい製造材料の数々を発表しました。注目すべきは、今回のリリースにFDM® 3Dプリンター専用のサードパーティ製素材が含まれていることで、これは重要なマイルストーンとなります。16種類の新素材の導入により、ストラタシスはその能力を大幅に拡大し、幅広い製造環境での多様な用途を可能にします。
【目次】
1 はじめに （ページ – 37）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
1.3.2 考慮した年
1.4 通貨
1.5 制限事項
1.6 利害関係者
1.7 変化のまとめ
1.8 景気後退の影響
2 調査方法 （ページ – 42）
2.1 調査データ
図1 調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主な二次資料のリスト
2.1.1.2 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 専門家へのインタビューの内訳
2.1.2.2 一次資料からの主要データ
2.1.2.3 主要な業界インサイト
2.1.3 二次調査および一次調査
2.2 市場規模の推定
図 2 市場規模の推定方法（供給側）： 産業用センサー市場の収益
2.2.1 ボトムアップアプローチ
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模推計アプローチ
図3 市場規模推定手法：ボトムアップアプローチ
2.2.2 トップダウンアプローチ
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模推定アプローチ
図4 市場規模推定手法：トップダウンアプローチ
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図5 市場の内訳とデータの三角測量
2.4 調査の前提
図6 調査パラメータの仮定
2.5 景気後退の影響を分析するために考慮したパラメータ
2.6 リスク評価
表1 限界と関連リスク
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ – 53）
図 7 2024 年には産業用センサー分野が最大になると推定される
図 8 2024 年に市場を支配すると推定される mes セグメント
図 9 2024 年には石油・ガスプロセス産業がリードすると推定される
図 10 医療機器分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
図11 2023年に最大の市場シェアを占めたアジア太平洋地域
4 PREMIUM INSIGHTS (ページ – 57)
4.1 スマート工場市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図12 製造業における自動化利用の増加がスマート工場ソリューションの採用を後押し
4.2 スマート工場市場、コンポーネント別
図13 産業用3Dプリンター分野は予測期間中に最も高い成長率で成長する
4.3 スマート工場市場、ソリューション別
図 14：MES 分野が予測期間中に市場をリードする
4.4 スマート工場市場：プロセス産業別
図15 石油・ガスプロセス産業が2024年に最大になると推定される
4.5 スマート工場市場：ディスクリート産業別
図16 自動車ディスクリート産業が2024年に最大になると推定される
4.6 スマート工場市場：国別
図17 インド市場は予測期間中に最も高い成長率を示す
5 市場概観（ページ数 – 60）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 18 スマート工場市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 生産活動におけるエネルギー効率の向上、資源の最適化、コスト削減への関心の高まり
5.2.1.2 産業用ロボットに対する需要の増加
図 19 産業用ロボットの年間導入実績と予測（2012 年～2022 年
5.2.1.3 産業環境におけるIoTや人工知能などの技術に対する需要の高まり
図20 スマート工場市場の促進要因とその影響
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 多額の設備投資の必要性
5.2.2.2 サイバーフィジカルシステムに関連するセキュリティリスク
図21 スマート工場市場の阻害要因とその影響
5.2.3 機会
5.2.3.1 スマート工場における5G技術の出現
5.2.3.2 ワイヤレスセンサーネットワークの進歩とインテリジェント製造施設への統合
図22 スマート工場市場の機会とその影響
5.2.4 課題
5.2.4.1 情報技術（IT）と運用技術（OT）間の相互運用性
5.2.4.2 サイバー攻撃に対する脆弱性
図23 スマート工場市場の課題とその影響
5.3 サプライチェーン分析
図24 スマート工場のサプライチェーン分析
5.3.1 製造
5.3.2 ソフトウェア開発
5.3.3 製品、ソリューション、システム統合
5.3.4 販売業者
5.3.5 エンドユーザー産業
5.3.6 ポストセールス・サービス
5.4 エコシステム分析
図25 エコシステム
表2 エコシステムにおけるプレーヤーの役割
5.5 投資と資金調達のシナリオ
図26 スマートファクトリープレイヤーの資金調達（2019～2023年）
5.6 価格分析
5.6.1 産業用ロボットの平均販売価格
表3 産業用ロボットの平均販売価格（可搬質量別
図27 主要プレイヤーの平均販売価格（製品別
5.6.2 主要企業の製品別平均販売価格（米ドル）
表4 主要プレイヤーの製品別平均販売価格（米ドル）
5.6.3 産業用ロボットの地域別平均販売価格（米ドル）
表5 産業用ロボットの地域別平均販売価格（米ドル）
5.6.4 平均販売価格の傾向（可搬質量別
図28 産業用ロボット市場：可搬質量別の平均価格推移
5.7 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図29 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.8 ポーターの5つの力分析
図30 スマート工場市場：ポーターの5つの力分析
表6 ポーターの5つの力がスマート工場市場に与える影響
5.8.1 新規参入の脅威
5.8.2 代替品の脅威
5.8.3 供給者の交渉力
5.8.4 買い手の交渉力
5.8.5 競争相手の強さ
5.9 ケーススタディ分析
5.9.1 elopak はエマーソン・アベンチックスの堅牢な空気圧を備えたゲーブルトップ包装用の完全無菌充填機を導入した。
5.9.2 mp 機器はロックウェル・オートメーション安全コンサルタントと手を組み、プロテインポーションマシーンの設計を再評価している。
5.9.3 モラート・エンジニアリング社がプロクター・スマート・ ファクトリーの密閉式ガードを工作機械に採用
5.10 技術動向
5.10.1 主要技術
5.10.1.1 人工知能
5.10.1.2 拡張現実（AR
5.10.1.3 IoT
5.10.2 補完技術
5.10.2.1 5G
5.10.2.2 デジタル・ツイン
5.10.2.3 予知保全
5.10.3 隣接技術
5.10.3.1 ブロックチェーン
5.10.3.2 スマートエネルギー管理
5.10.3.3 エッジコンピューティング
5.10.3.4 予測サプライチェーン
5.10.3.5 サイバーセキュリティ
5.11 主要ステークホルダーと購買基準
5.11.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図 31 上位 3 業種の関係者が購買プロセスに与える影響
表7 上位3業界のステークホルダーが購買プロセスに与える影響
5.11.2 購入基準
図32 上位3業界の購買基準
表8 上位3業界の主な購買基準
5.12 貿易分析
5.12.1 輸入シナリオ
図33 HSコード847950の輸入データ： 産業用ロボット（非E.S.）の主要国別輸入データ（2018～2022年） (百万米ドル)
5.12.2 輸出シナリオ
図34 HSコード847950の輸出データ： 産業用ロボット、主要国別、2018年～2022年（百万米ドル）
5.13 特許分析
図35 過去10年間の特許出願件数上位10社
図 36 特許分析
5.13.1 主要特許リスト
5.14 主要会議・イベント（2024～2025年
表9 主要会議・イベントの地域別リスト
5.15 規格と規制の状況
5.15.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表10 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表11 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表12 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表13 ROW： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.15.2 規格
表14 スキャダシステムの主な通信規格
表 15 産業安全規格
6 機械安全市場：コンポーネント別（ページ番号 – 94）
6.1 はじめに
図 37 スマート工場市場、コンポーネント別
図 38：予測期間中、スマート工場市場をリードするのは産業用センサーのコンポーネント分野
表16 スマート工場市場、コンポーネント別、2020年～2023年（百万米ドル）
表17 スマート工場市場、コンポーネント別、2024～2029年（百万米ドル）
6.2 産業用センサー
表 18 産業用センサー スマート工場市場：センサータイプ別、2020～2023年（百万米ドル）
表 19 産業用センサー： スマートファクトリー市場：センサータイプ別、2024-2029年（百万米ドル）
表 20 産業用センサー スマート工場市場：センサータイプ別、2020～2023年（百万個）
表21 産業用センサー スマート工場市場：2024-2029年（百万台）
表22 産業用センサー 産業用センサー：スマート工場市場、地域別、2020-2023年（百万米ドル）
表23 産業用センサー スマート工場市場、地域別、2024-2029年（百万米ドル）
6.2.1 レベルセンサー
6.2.1.1 液体、バルク固体、その他の流体のレベル測定が市場を牽引
6.2.2 温度センサー
6.2.2.1 リーン生産とプロセス制御技術の採用が市場を牽引
6.2.3 フローセンサー
6.2.3.1 様々な化学物質の流量監視に広く使用され、市場成長を促進する
6.2.4 ポジションセンサー
6.2.4.1 様々なアプリケーションからの需要増加が市場を牽引
6.2.5 圧力センサー
6.2.5.1 コスト効率の高い圧力変換器への置き換えが市場を牽引する
6.2.6 力センサ
6.2.6.1 ロボットと人間の相互作用における安全性と快適性を向上させる力制御の需要が市場を牽引
6.2.7 湿度・水分センサ
6.2.7.1 化学、製薬、石油・ガス、食品・飲料産業での幅広い利用が市場を牽引
6.2.8 画像センサー
6.2.8.1 イメージングデバイスでの幅広い使用が市場成長を促進する
6.2.9 ガスセンサー
6.2.9.1 様々な最終用途産業からの需要増加が市場を牽引
6.3 産業用ロボット
表 24 産業用ロボット： スマート工場市場、タイプ別、2020～2023年（百万米ドル）
表25 産業用ロボット スマート工場市場：タイプ別、2024-2029年（百万米ドル）
表26 産業用ロボット スマート工場：タイプ別市場 2020-2023 (千台)
表27 産業用ロボット 産業用ロボット：スマート工場市場：タイプ別、2024-2029年（千台）
表28 産業用ロボット スマート工場市場：地域別、2020年～2023年（百万米ドル）
表29 産業用ロボット： スマート工場市場：地域別、2024-2029年（百万米ドル）
6.3.1 従来の産業用ロボット
6.3.1.1 自動製造技術の採用が市場成長を牽引
6.3.1.2 多関節ロボット
6.3.1.2.1 組立、溶接、機械のロード・アンロードの需要が市場を牽引
6.3.1.3 直交ロボット
6.3.1.3.1 マテリアルハンドリング用途への正確で迅速なソリューションの提供が市場を牽引
6.3.1.4 選択的コンプライアンス組立ロボットアーム
6.3.1.4.1 垂直固定で柔軟な水平動作が可能なロボットアームが市場を牽引
6.3.1.5 円筒形ロボット
6.3.1.5.1 様々なロボットアプリケーションへの展開が市場を牽引する
6.3.1.6 その他のロボット
6.3.2 協調ロボット
6.3.2.1 人とロボットの協働による高い生産効率が市場を牽引する
6.4 産業用3Dプリンター
6.4.1 組立ラインの廃止と人件費削減が市場を牽引する
表30 産業用3dプリンター：スマート工場市場、提供製品別、2020～2023年（百万米ドル）
表31 産業用3dプリンター：スマート工場市場：オファリング別、2024～2029年（百万米ドル）
表32 産業用3dプリンター：スマートファクトリー市場、2020～2023年（百万台）
表33 産業用3dプリンター：スマート工場市場、2024～2029年（百万台）
表34 産業用3dプリンター：スマートファクトリー市場、プロセス別、2020-2023年（百万米ドル）
表35 産業用3dプリンター：スマート工場市場：プロセス別、2024～2029年（百万米ドル）
表36 産業用3dプリンター：スマートファクトリー市場：地域別、2020-2023年（百万米ドル）
表37 産業用3dプリンター：スマート工場市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル）
6.5 マシンビジョンシステム
6.5.1 メーカーと顧客からの品質要求の高まりが市場を牽引
表 38 マシンビジョンシステム： スマート工場市場：製品別、2020～2023年（百万米ドル）
表 39 マシンビジョンシステム スマート工場市場：製品別、2024-2029年（百万米ドル）
表 40 マシンビジョンシステム： スマート工場市場：コンポーネント別、2020-2023年（百万米ドル）
表 41 マシンビジョンシステム スマート工場市場：コンポーネント別、2024-2029年（百万米ドル）
表 42 マシンビジョンシステム スマート工場市場：地域別、2020-2023年（百万米ドル）
表 43 マシンビジョンシステム：スマート工場市場 スマート工場市場：地域別、2024-2029年（百万米ドル）
6.5.2 カメラ
6.5.2.1 高画質、画像処理、小型化の需要が市場を牽引
6.5.3 フレームグラバー、光学部品、LED照明
6.5.3.1 高画質化が市場を牽引
6.5.4 プロセッサとソフトウェア
6.5.4.1 あらかじめ定義された要件に適合させ、承認を可能にするために製品の画像からパターンを抽出することが市場を牽引する
7 スマートファクトリー市場, ソリューション別 (ページ – 113)
7.1 はじめに
図 39 スマート工場市場：ソリューション別
図40 2024年から2029年にかけてスマートファクトリー市場をリードするのはmesセグメント
表44 スマート工場市場：ソリューション別、2020～2023年（百万米ドル）
表45 スマート工場市場：ソリューション別、2024～2029年（百万米ドル）
7.2 製造実行システム（mes）
7.2.1 生産性の向上、出荷時間の短縮、データ処理が市場を牽引
表46 製造実行システム：スマートファクトリー市場、オファリング別、2020～2023年（百万米ドル）
表47 製造実行システム：スマート工場市場：オファリング別、2024～2029年（百万米ドル）
表48 製造実行システム：スマートファクトリー市場：地域別、2020年～2023年（百万米ドル）
表49 製造実行システム：スマート工場市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル）
7.3 監視制御とデータ収集（スキャダ）
7.3.1 リモートデバイスからのデータの制御と取得が市場を牽引
表50 監視制御＆データ収集：スマート工場市場、提供製品別、2020～2023年（百万米ドル）
表51 監視制御＆データ収集：スマートファクトリー市場：オファリング別、2024～2029年（百万米ドル）
表52 監視制御＆データ収集：スマート工場市場：地域別、2020年～2023年（百万米ドル）
表53 監視制御＆データ収集：スマート工場市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル）
7.4 プラント資産管理（PAM）
7.4.1 計画外ダウンタイムの削減と資産利用の最適化が市場成長を促進
表 54 プラント資産管理： スマート工場市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル）
表 55 プラント資産管理： スマート工場市場、地域別、2024～2029年（百万米ドル）
7.5 産業の安全性
7.5.1 センサー、論理制御、演技要素におけるリスク軽減が市場を牽引
表56 産業用安全性：スマート工場市場、地域別、2020～2023年（百万米ドル）
表57 産業用安全性：スマート工場市場：地域別、2024～2029年（百万米ドル）
…
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：SE 3068
