Taille du marché mondial, prévisions et tendances marquantes sur 2024-2036
Marché de la détection et de la classification des défauts La taille devrait atteindre 11 milliards de dollars d'ici la fin de 2036, soit un TCAC de 9 % au cours de la période de prévision, soit 2024-2036. En 2023, la taille de l'industrie de la détection et de la classification des défauts était de USD 5 milliards. La raison de cette croissance est due à la croissance de l'industrie manufacturière dans le monde entier. Au cours des dix dernières années, la croissance du secteur manufacturier dans le monde entier a été soutenue par l'évolution des besoins des consommateurs, et les améliorations technologiques ont joué un rôle important dans le changement. Par exemple, en 2022, le secteur manufacturier mondial a atteint environ 9 billions de dollars.
L'intégration croissante de l'IA devrait alimenter la croissance du marché. De nombreuses techniques d'IA, telles que le traitement des données, l'extraction des données, l'analyse des caractéristiques et la classification, ont été utilisées pour la détection et la classification des défauts, car elles sont devenues extrêmement utiles pour l'automatisation des processus de détection et de prévision des erreurs.
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Secteur de la détection et de la classification des défaillances : facteurs de croissance et défis
Facteurs de croissance
- Amélioration de l'automatisation industrielle – Les industries s'appuient principalement sur l'automatisation, qui consiste à remplacer les humains par des machines et des procédés grâce à l'utilisation de technologies telles que les logiciels informatiques et la robotique, ce qui a accru le besoin de dispositifs de détection des défauts pour assurer le bon fonctionnement de ces systèmes et machines.
- Production croissante de semiconducteurs Les tendances actuelles indiquent que l'innovation et la rivalité dans l'industrie des semi-conducteurs ne feront qu'augmenter à l'avenir, ce qui entraînera une demande accrue de détection et de classification des défauts, ce qui aidera les fabricants de semi-conducteurs à surveiller l'état de leurs équipements et à étudier les causes possibles de dysfonctionnements, de détection et de classification des défauts.
- Accroître l'adoption de demandes spécifiques Circuits intégrés CITI, ou circuits intégrés spécifiques à l'application, sont en forte demande, qui ont été spécialement conçus et optimisés pour répondre à un besoin particulier et sont censés être à l'origine de la demande de détection et de classification des défauts.
Défis
- Coût élevé de la mise en œuvre Les dépenses importantes liées à la mise en place de technologies de détection et de classification des défauts dans le secteur de la fabrication ou de l'emballage entravent la croissance du marché en raison du coût élevé des temps d'arrêt non prévus et du fait que le matériel a besoin de plus de place pour être installé et est lié à des coûts d'entretien plus élevés.
- La complexité de l'intégration peut être difficile et limiter la croissance du marché. L'un des travaux les plus difficiles dans les industries de transformation est la détection des défauts de ces systèmes sont susceptibles de perturbations et de dysfonctionnements électriques
Détection et classification des défauts (FDC) Marché: les principales perspectives
Année de référence | 2023 |
Année de prévision | 2024-2036 |
TCAC | ~9% |
Année de base Taille du marché (2023) | ~ 5 milliards de dollars |
Année de prévision Taille du marché (2036) | ~ 11 milliards de dollars |
Portée régionale |
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Détection des défauts et segmentation de la classification
Utilisateur final (automobile, électronique et semi-conducteur, métal et machines, alimentation et emballage, produits pharmaceutiques)
Le segment de l'automobile sur le marché de la détection et de la classification des défauts est estimé à 30 % dans les années à venir en raison de la croissance des ventes d'automobiles. En raison des mesures prises par le gouvernement, des tendances favorables à l'emploi et de l'augmentation des revenus, on prévoit que les ventes d'automobiles augmenteront au cours des délais prévus, ce qui entraînera une augmentation de la demande de détection et de classification des erreurs.
Les systèmes de détection et de classification des défaillances (FDC) jouent un rôle crucial dans les applications automobiles, car ils aident à surveiller divers composants du véhicule, tels que les moteurs, les transmissions, les freins et les capteurs, afin de détecter toute anomalie ou tout dysfonctionnement, et d'identifier les problèmes susceptibles d'affecter les performances, tels que les ratés du moteur ou les défauts du système d'alimentation en carburant, afin d'optimiser les performances du véhicule et l'efficacité énergétique.
La détection précoce des défaillances permet de procéder à l'entretien ou aux réparations en temps opportun, ce qui permet de réduire le temps d'arrêt des véhicules et de réduire le temps nécessaire aux réparations. Ces systèmes peuvent fournir une surveillance en temps réel des composants du véhicule, ce qui permet d'agir immédiatement en cas d'anomalies.
Offres (services, logiciels, matériel)
Le segment des logiciels dans le marché de la détection et de la classification des défauts devrait gagner une part notable sous peu. Dans tous les secteurs, la détection et la classification des défauts (FDC) sont une méthode et une technologie axées sur les données, qui deviennent de plus en plus importantes à mesure que les systèmes deviennent plus complexes pour identifier et catégoriser les erreurs.
Notre analyse approfondie Le marché mondial comprend les segments suivants:
Offres |
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Demande |
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Utilisateur final |
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Type de faute |
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Personnaliser ce rapportDétection et classification des défaillances - Synopsis régional
Prévisions du marché APAC
Le marché de la détection et de la classification des défauts en Asie-Pacifique devrait représenter la plus grande part de 35 % d'ici 2036, en raison de l'urbanisation croissante. En 2022, près d'un tiers des habitants de l'Inde ont accueilli ses villes en raison de la croissance rapide de la population. Cela devrait conduire au développement de la région, car le développement économique, l'urbanisation et l'industrialisation devraient coexister, ce qui conduirait à un taux d'adoption plus élevé de détection et de classification des défauts. Par exemple, en Inde, plus de 43 % de la population vivra dans les zones urbaines d'ici le milieu de 2035.
Statistiques du marché nord-américain
On estime que le marché nord-américain de la détection et de la classification des défauts est le deuxième plus important, au cours de la période de prévision, en raison de la demande croissante d'emballages alimentaires. Cela a conduit à la croissance du marché dans la région puisque les industries de l'emballage emploient la détection et la classification des défauts (FDC), une procédure technologique et axée sur les données, pour trouver des défauts d'emballage et garantir la qualité des produits. Par exemple, la demande d'emballages alimentaires aux États-Unis devrait dépasser 58 milliards de dollars en 2027, en croissance annuelle d'environ 2 %.
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Entreprises dominant le paysage de détection et de classification des défauts
- Cognex Corp.
- Aperçu de l'entreprise
- Stratégie opérationnelle
- Principaux produits offerts
- Résultats financiers
- Principaux indicateurs de rendement
- Analyse des risques
- Développement récent
- Présence régionale
- Analyse SWOT
- Analyse des horloges
- La société Keyence
- Société de l'UCK
- Microsoft Corp.
- OMRON Corp.
- Siemens AG
- Groupe DNV AS
- Lucy Electric
- Einno Sys Technologies Inc.
- elunic AG
- INFICON Holding AG
In the News
- Lucy Electric combinés Capacités avancées de surveillance du réseau et d'IA pour la gestion des câbles souterrains et la détection des défauts en utilisant un « jumeau numérique » et des capteurs aux niveaux de l'alimentation et de la sous-station pour identifier les irrégularités dans le fonctionnement du réseau. En outre, la combinaison de cette technologie innovante avec le système de surveillance GridKey améliore la gestion des défaillances, ce qui permet de réaliser des économies considérables et de réduire les interruptions des clients.
- Un nouveau modèle d'apprentissage automatique pour la prévision des besoins de maintenance des installations photovoltaïques solaires à grande échelle a été créé par des scientifiques de Malaisie et de Thaïlande, qui aideront à détecter les irrégularités dans le courant électrique attendu des modules à cordes, l'outil vise à contourner la « détection et la classification des défaillances », qui est souvent présente dans les systèmes d'exploitation standard et avise les opérateurs lorsque la réparation est nécessaire.
Crédits des auteurs: Abhishek Verma
- Report ID: 5925
- Published Date: Mar 27, 2024
- Report Format: PDF, PPT
