スマート製造のグローバル市場規模は2024年に2,333.3億ドル、2029年までにCAGR 15.5％で拡大する見通し

 

市場概要

世界のスマート製造市場は、2024年の2333.33億米ドルから2029年には4791.7億米ドルに成長し、予測期間中のCAGRは15.5%を記録すると予測されています。スマート製造システムおよびソリューションの成長は、主に利用可能なリソースの使用を最適化し、廃棄物を最小限に抑える必要性が高まっていることに起因しています。「マニュファクチャリング・USA」のような政府主導のイニシアティブは、機械の状態監視、デジタルツイン、AIなどの製造に重点を置いた技術の研究開発活動を刺激することで、市場の成長をさらに推進しています。さらに、ヒューマン・マシン・インターフェースやエッジコンピューティングなどの新技術の出現は、最新の自動生産方法を通じて製造プロセスのダウンタイムを最小限に抑え、生産性を向上させることを目的としています。

AIは、大幅な改善を通じて、効率性、精度、および操作の制御性を向上させ、スマートな製造を実現します。AIにより、製造業者は、組立ラインの管理、品質、および予測保全などの組織のプロセスを最大限に活用することが可能になります。AIに基づくテクノロジーは、従来の製品製造方法を、イノベーションを育成し、卓越した業務を実現できる高度に最適化されたシステムへと変革することができます。

製造企業は、予期せぬダウンタイムや生産損失に伴う重大なリスクに直面しており、それは財務上および業務上の深刻な混乱を招く可能性があります。しかし、潜在的な欠陥や故障を積極的に特定することで、製造企業はこうした損失を最小限に抑えることができます。プラント資産管理（PAM）、産業用3Dモデリング、デジタルツインなどの革新的なテクノロジーは、ダウンタイムの削減と製造コストの削減に重要な役割を果たします。例えば、PAMソリューションは、製造業者が生産プロセスの初期段階で潜在的な故障を予測できるようにし、中断を防ぐための事前対策を可能にします。高度なデータ収集と分析により、これらのソリューションは、コンポーネントやプロセスレベルの問題を特定し、リアルタイムで修正措置を講じることができます。また、予測的かつ事前対応型のメンテナンス技術を提供し、故障予測の精度を向上させます。さらに、リアルタイム分析の統合により、製造業者は生産プロセスの複雑さに関する包括的な洞察を得ることができ、迅速な適応、非効率性の削減、全体的な生産性の向上が可能になります。スマートテクノロジーは、リソースの最適化、効率的な在庫管理、余剰在庫や過剰生産による無駄の最小化に不可欠です。

しかし、多額の投資が必要となることが市場の成長を妨げる可能性が高いです。AGV、EMI、HMI、WMS、PAMなどのテクノロジーの導入には、多額の資本が必要です。EMIは、業務のリアルタイムでの計画、管理、実行を可能にし、生産性とプロセス効率を高めます。しかし、このメリットにはコスト増が伴います。スマート製造技術には、ハードウェアとインフラストラクチャのソフトウェアに多額の資本支出が必要です。これには、IoTデバイス、自動化システム、分析が含まれます。EMI機能の採用により、自動車などの製品に高度な機能を取り込むことができますが、すべての製造業者が製造プロセスに長期的なリターンをもたらす多額の投資を喜んで行うわけではありません。したがって、EMIシステムの主な欠点は、市場の成長を妨げる障壁となる、相当な導入コストです。情報技術や実現技術の導入に際して発生する追加コストは、コンサルティング、調達、統合サービスに必要となるためです。人事分野におけるトレーニングや、既存のシステムと新しいシステムの統合にもコストがかかります。これらすべてが、企業がスマート製造への移行を検討する際に、全体的な財務負担となるのです。

製造業における IIoT デバイスの提供は、工場全体の自動化を促進する無数のインテリジェントデバイスの統合を通じて、製造工場の強化を目的としています。IoT の出現により、工場フロアはより高度に接続されるようになりました。これは、メーカーの投資収益率（ROI）の向上に大きく貢献し、また、ユーザーは、これまでアクセスできなかった製造工場内のエリアのデータにも、ほぼいつでもアクセスできるようになります。さらに、機械中心またはPC中心のコンディションモニタリングよりもクラウドホスト型ソリューションが好まれる傾向が高まっています。このようなシステムでは、1台の機械だけでなく、多くのコンピュータで1つのアプリケーションを稼働させることができるからです。IIoTとクラウドコンピューティングの統合は、製造業務の近代化において重要な役割を果たします。機械、センサー、デバイスはIIoTを通じて接続され、それらのデータはリアルタイムで収集・分析されます。クラウドコンピューティングは、このプロセスで生成される膨大な量のデータを管理するために必要な拡張性の高いインフラを提供します。製造業者は、クラウドベースの分析とより高度な接続性を通じて、業務の最適化、メンテナンスの必要性予測、より適切な意思決定を行うことができます。

マルウェア感染、ランサムウェア、DoS攻撃などのサイバー脅威は、スマート製造環境を標的にしています。 このような攻撃により生産が停止する可能性もあります。生産ネットワーク全体にわたるごく一部の領域で小さな侵害が発生しただけでも、機密データが漏洩し、施設全体が物理的な危険にさらされる可能性があります。スマート工場は相互接続されたシステムであるだけでなく、生産ネットワーク全体にわたるごく一部の領域で侵害が発生した場合、その影響範囲は甚大です。スマート製造システムは高度に統合されており、さまざまな製造または加工ユニットとエンドユーザーの間で重要な情報が継続的に交換されます。 直接的なリアルタイムの情報伝達、モニタリング、意思決定を可能にするため、大規模な通信インフラは、現代の製造プロセスにおける効率的な機能の不可欠な要素です。 送信される情報のほとんどは機密性が高く、適切な保護が実現されない場合、セキュリティ侵害を受けやすいため、データの完全性と機密性を維持する必要があります。したがって、スマート製造システムには、システム内の各エンティティにネットワーク全体で一意のIDを割り当てることから始まる、複数のセキュリティレイヤーが含まれていなければなりません。これにより、システム内のすべての要素にIDが割り当てられることが保証されます。

 

主要企業・市場シェア

スマート製造技術を提供する大手企業には、ABB (Switzerland), Siemens (Germany), Schneider Electric (France), Rockwell Automation (US), Honeywell International Inc. (US), and Emerson Electric Co. (US)などがあります。。スマート製造のエコシステムは、テクノロジープロバイダー（ヒューマン・マシン・インターフェースプロバイダー、産業用ロボットプロバイダー、産業用センサープロバイダー、産業用マシンビジョンプロバイダー、産業用3Dプリンティングプロバイダー、産業用PCプロバイダー）、ソフトウェア/ソリューションプロバイダー（製造実行システムプロバイダー、倉庫管理システムプロバイダー、デジタルツインプロバイダー、産業用サイバーセキュリティプロバイダー）、そして産業から構成されます。

製造業では、デジタルトランスフォーメーションのエコシステムは、AI、産業用インターネットセキュリティ、仮想レプリカ、拡張および仮想現実で構成されています。デジタルトランスフォーメーションシステムは、自動化、最適化、リアルタイムモニタリングを強化する能力により、製造業において大きな需要が見込まれています。AI駆動型分析は、効率性を高め、故障を予測し、プロセスを自己規制的に管理します。AR/VR対応のモジュール式ソフトウェアベースのシステムは、迅速な再構成を可能にし、メーカーが少量生産を行い、変化する顧客ニーズに迅速に対応するのを支援します。デジタルツイン、エッジコンピューティング、機械学習などのテクノロジーを使用するこれらのシステムは、メーカーが問題をより適切に予測し、全体的な効率性を向上させるために、生産環境のリアルタイムシミュレーションと分析を可能にします。サプライヤー、メーカー、顧客間のデータの自由な流れを確保するために、サプライチェーン管理システムがサポートされています。さらに、デジタル変革システムは、繰り返し作業を実行し、人的エラーの影響を最小限に抑えることで、リソースの割り当てを改善します。これは、企業にとって、製品品質の向上、廃棄物の削減、エネルギー消費の改善という点で役立ちます。さらに、企業がデジタルプラットフォームを利用することで、製造上の課題を解決するための統一されたアプローチとして、さまざまな部署や地域間の連携が最終的に改善されます。

自動車業界では、生産性と生産品質の向上を目的として、自動化技術の採用がますます進んでいます。 ロボット工学やIoTを活用するスマート製造では、データをリアルタイムで処理・活用できるため、より適切な意思決定が可能になり、運用コストの削減にもつながります。 自動車や製造工程におけるIoTは、システム間のコミュニケーションを強化し、それぞれのシステムの運用効率を高め、増加傾向にあるコネクテッドカーのようなイノベーションへの道を開きます。こうした進歩は、複雑なサプライチェーンの効率的な管理に必要な、生産プロセスの合理化、リアルタイムでの品質モニタリング、事前メンテナンスの実施をメーカーに支援します。自動車業界におけるスマート製造につながる要因はいくつかあります。中でも最も重要なのは、電気自動車や自動運転車の革命であり、実際、より高度な製造ソリューションの必要性を生み出しています。自動車メーカーは、生産能力の向上と消費者の変化するニーズへの対応を目指し、スマートテクノロジーに多額の投資を行っています。スマート製造は、生産工程の自動化により、生産コストを削減し、効率性を高めると同時に、人間による作業で発生する可能性のあるエラーを低減します。

2029年には、アジア太平洋地域のスマート製造市場が最も高いCAGRで成長すると予想されています。急速な工業化により、アジア太平洋地域の製造業は大幅に成長し、世界的な製造拠点としての地位を確立しました。この地域は、低賃金と熟練労働者の確保が容易であるという利点があり、産業活動にとって魅力的な地域となっています。政府主導のイニシアティブもこの成長を後押ししており、中国では製造業の近代化を目指す「中国製造2025」のようなプログラムが実施されています。また、インドなどの国々では、イノベーションと競争力を高めるための政策が実施されています。さらに、アジア太平洋地域は産業用ロボットの導入をリードしており、あらゆる産業で自動化が進んでいます。これらの要因が相まって、この地域におけるスマート製造の急速な成長に寄与しています。さらに、AIやIoTといった最新技術の活用により、製造工程の様相が変化し、予測保全、品質管理、自律システムがもたらされ、大幅なコスト削減と効率性の大幅な向上につながっています。これは、消費者の嗜好の進化に伴い、製造におけるパーソナライゼーションがますます見られるようになったという、もう一つの新たなトレンドによって裏付けられています。より機敏な生産形態への需要の高まりは、スマート製造と一致しています。

2024年7月、3D Systems Inc.（米国）とPrecision Resources（米国）は、アディティブ・マニュファクチャリングの規模拡大と加速化を目的とした戦略的提携を締結しました。両社の深いアプリケーション専門知識と3D SystemsのDirect Metal Printing（DMP）プラットフォームを組み合わせることで、重要性の高い産業分野におけるアプリケーションの市場投入までの時間を短縮することが可能になります。

2024年6月、ABB（スイス）は、より高速で、より正確で、より持続可能な設計の最先端の自動化プラットフォームであるOmniCoreを発表しました。このプラットフォームは、企業の強化と向上を図りつつ、将来への備えを確実にすることを目的としています。

2024年6月、Honeywell International Inc.（米国）は、大規模なバッテリー生産の変革を目的としたAI搭載のソフトウェア、Battery Manufacturing Excellence Platform（Battery MXP）を発表しました。このプラットフォームは、材料の無駄を削減し、品質を向上させ、生産立ち上げ時間を最大60%短縮します。高度な機械学習を使用して、このプラットフォームは品質上の問題を特定し解決することで、効率性と生産性を向上させます。

2024年4月、シスコシステムズ社（米国）は、高度な Kubernetes ネットワーキングおよびセキュリティソリューションで知られる Isovalent 社を買収しました。 Isovalent 社の技術（Cilium プロジェクトを含む）は、シスコシステムズ社のクラウドネイティブ機能を強化し、競争の激しい Kubernetes 市場における同社の地位を強化します。

2024年1月、ABB（スイス）はAI対応モバイルロボットの能力強化を目的として、Sevensense Robotics AG（スイス）を買収しました。この合併により、SevensenseのVisual Simultaneous Localization and Mapping（Visual SLAM）技術がABBの自律型モバイルロボット（AMR）と統合され、動的な環境におけるナビゲーションの精度と自律性が強化されました。

スマート製造市場の主要企業

3D Systems, Inc. (US)
ABB (Switzerland)
Cisco Systems, Inc. (US)
Emerson Electric Co. (US)
General Electric Company (US)
Honeywell International Inc. (US)
IBM (US)
Mitsubishi Electric Corporation (Japan)
Rockwell Automation (US)
Schneider Electric (France)
Siemens (Germany)
Oracle (US)
SAP (Germany)
Stratasys (US)
Yokogawa Electric Corporation (Japan)

 

【目次】

5.1 はじめに
5.2 市場力学の推進要因 – 製造効率の改善に向けた自動化技術への依存度の高まり – 3D プリンティング技術への政府投資の増加 – 産業ソリューションの規制順守を維持する必要性の高まり – 製造のダウンタイムと生産廃棄物の最小化の重視の高まり 抑制要因 – 初期資本投資の高さ 産業用機器の標準化の欠如 機会 – IIoT およびクラウドコンピューティング技術の急速な進歩 – 産業部門における自動化技術の採用増加 – 新興経済圏におけるインフラ開発プロジェクトへの投資の増加 課題 – セキュリティの問題 – 現代の通信規格への対応に伴う複雑性
5.3 バリューチェーン分析
5.4 エコシステム分析
5.5 価格分析 ロボットタイプ別主要企業の平均販売価格動向 産業用センサー別平均販売価格動向 ロボットタイプ別平均販売価格動向 地域別平均販売価格動向
5.6 投資と資金調達のシナリオ
5.7 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/破壊的変化
5.8 テクノロジー分析 主要テクノロジー – デジタルツイン – ブロックチェーン – 拡張現実（AR）および仮想現実（VR） – 予測メンテナンス – IoT 補完的テクノロジー – スマートエネルギー管理 – サイバーセキュリティ 隣接テクノロジー – エッジコンピューティング
5.9 特許分析
5.10 貿易分析 輸入シナリオ（HSコード847950） 輸出シナリオ（HSコード847950）
5.11 2024年～2025年の主要な会議およびイベント
5.12 ケーススタディ分析 HTC Corporation、FLAIMトレーナーのVRシミュレーションをサポートし、消防士の訓練コストを削減 CO2メーター、ISENSE ALARM（CM-0052）でCO2の長距離データ収集と漏れ検知を実現 SKF、オンライン状態監視システムを導入し、 エルムウッド再生木材は、シーメンスのOPCENTERアドバンスド・スケジューリング・ソリューションを使用して製造を同期化し、配送を改善しています。DHLは、マンハッタン・アクティブ・ウェアハウス管理ソリューションを活用して、拡張性と柔軟性に優れた倉庫管理を実現しています。
5.13 規制の概観 規制当局、政府機関、その他の組織 基準
5.14 ポーターのファイブフォース分析 新規参入者の脅威 代替品の脅威 サプライヤーの交渉力 バイヤーの交渉力 競争の激しさ
5.15 主要な利害関係者と購買基準 購買プロセスにおける主要な利害関係者 購買基準
5.16 スマート製造市場におけるジェネリックAI/AIの影響 ジェネリックAI/AI固有のユースケース
スマート製造市場、技術別
6.1 はじめに
6.2 自動化および制御システム 人間-機械インターフェース – ハードウェア – ソフトウェア 産業用PC – パネルIPC – ラックマウント型IPC – 組み込み型IPC – DINレール型IPC
6.3 資産およびメンテナンス管理 プラント資産管理 – セグメント成長を促進するためのプラントの定期的なモニタリングと予測分析に対するニーズの高まり – 生産資産 – 自動化資産 機械状態監視 – セグメント成長を促進するための機械の稼働寿命延長に対する重視の高まり – 振動モニタリング – サーモグラフィー、オイル分析、超音波エミッション監視、腐食監視、モーター電流分析 コンピュータ化されたメンテナンス管理システム – 日常的なメンテナンス作業の自動化が進み、セグメントの成長に貢献 資産パフォーマンス管理 – セグメントの成長を促進するために、プロアクティブなメンテナンスとプラントの状態監視に対するニーズが高まっています。ソリューション、サービス
6.4 製造オペレーションシステム 製造実行システム – ビジネスプロセスと収益性を改善し、セグメント成長を促進するための利用が増加 – ソフトウェア – サービス ウェアハウス管理システム – セグメント成長を促進するための実在庫とサイクルカウントの処理における採用が増加 – ソフトウェア – サービス 製造オペレーション管理 – セグメントの成長を促進するための監督を通じた業務の卓越性の達成に対する重視が高まっています。 エンタープライズリソースプランニング – セグメントの成長を促進するためのワークフローと在庫管理の自動化に対する利用が増加しています。 品質管理システム – セグメントの成長を促進するための顧客および規制基準への準拠に対する重視が高まっています。
6.5 産業用ネットワークおよび接続性 プライベート5G – セグメント成長に貢献するシームレスなワイヤレス通信に対する需要の高まり – ハードウェア – ソフトウェア – サービス エッジコンピューティング – セグメント成長を促進するスマートフォンユーザー数の増加 – ハードウェア – ソフトウェア C クラウドコンピューティング – セキュアなサービスに対する顧客の期待に応える必要性が高まり、セグメントの成長を促進 – IaaS、PaaS、SaaS 産業用通信 – 運用効率の改善に向けた信頼性と安全性の高いネットワークに対するニーズの高まりがセグメントの成長を促進 – コンポーネント、ソフトウェア、サービス
6.6 産業用ロボット 産業用3Dプリント – セグメントの成長を促進するために、デザイン性に優れ、軽量で低価格のコンポーネントの製造にますます重点が置かれるようになっています。プリンター – 材料 – ソフトウェア – サービス 産業用ロボット – 従来型ロボット – 協働ロボット 無人搬送車 – 操作の容易性と運用コストの低減がセグメント成長を促進- 牽引車- ユニットロードキャリア- パレットトラック- 組立ライン用車両- フォークリフトトラック- その他の自動誘導車両- 自動移動ロボット- セグメント成長に貢献するバッテリー技術の急速な進歩- ハードウェア- ソフトウェアおよびサービス
6.7 センサーおよびビジョンシステム 産業用センサー – 接触センサー – 非接触センサー 産業用マシンビジョン – ハードウェア – ソフトウェア
6.8 デジタルトランスフォーメーションシステム 製造におけるAI – ハードウェア – ソフトウェア – サービス 産業用サイバーセキュリティ – 接続デバイスおよびITシステムの採用拡大がセグメントの成長を促進 – ゲートウェイ – ネットワークデバイス – ソリューションおよび デジタルツイン – 価値ある洞察を提供し、業務改善を推進してセグメントの成長を促進するための導入が増加しています。製造におけるARとVR – デジタル情報と仮想オブジェクトを現実世界環境と統合する動きが活発化しており、セグメントの成長を促進しています。ハードウェア – ソフトウェア
6.9 設計および計画システム コンピュータ支援設計（CAD）- 詳細設計の作成における正確かつ効率的な手法への注目が高まり、セグメント成長が促進されています。 コンピュータ支援製造（CAM）- 製造プロセスの自動化と合理化が重視され、セグメント成長が加速されています。 製品ライフサイクル管理（PLM）- データサイロの排除と製品開発プロセスの不整合の低減の必要性が高まり、市場が促進されています。
スマート製造市場、産業別
7.1 はじめに 石油・ガス – 業務効率を高め、セグメント成長を促進するための高度な自動化システムの統合の増加 食品・飲料 – セグメント成長に貢献するための安全基準順守への注目の高まり 医薬品 – 業務効率を高め、セグメント成長を促進するための製造工場の急速なデジタル化 化学 – 理想的な在庫水準を維持し、セグメント成長に貢献するための自動化ソリューションへの依存の高まり セグメントの成長に貢献 エネルギーおよび電力 – 急速な工業化とインフラ開発により、セグメントの成長を促進 金属および鉱業 – 先進技術を活用した安全性確保のための厳格なルールの導入増加により、セグメントの成長を促進 パルプおよび製紙 – 木質製品に対する需要の高まりにより、セグメントの成長に貢献 自動車 – 生産速度と効率の向上に対する重視の高まりにより、セグメントの成長を促進 航空宇宙 – 重要な機械の状態監視技術の採用が増加し、セグメントの成長を促進しています。 半導体および電子機器 – 廃棄物、在庫、サプライチェーンのコスト削減に重点が置かれ、セグメントの成長が促進されています。 医療機器 – 高齢者人口の増加と健康リスクの高まりにより、セグメントの成長が加速しています。 重機 – ダウンタイムを削減するためにAI技術への依存が高まり、セグメントの成長が加速しています。

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