세계의 결함 감지/분류 시장 (2030년까지) : 결함 유형별 (오염 결함, 공정 변동성, 치수 결함, 표면 결함, 기타), 구성 요소, 기술, 애플리케이션
Stratistics MRC에 따르면 글로벌 결함 감지 및 분류 시장은 2023년 48억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 10.9%의 연평균 성장률로 2030년에는 100억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 결함 감지 및 분류(FDC)는 엔지니어링, 제조, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 시스템 또는 프로세스의 이상이나 결함을 식별하고 분류하는 데 사용되는 일련의 기술과 방법론입니다. 주요 목표는 시스템을 지속적으로 모니터링하고 정상 작동에서 벗어난 편차를 감지하며 이러한 편차를 특성에 따라 다양한 결함 범주로 분류하는 것입니다.
시장 역학:
동인:
산업 프로세스의 복잡성 증가
머신 러닝, 인공 지능, 빅데이터 분석과 같은 첨단 기술이 결함 식별의 정확성과 속도를 향상시키기 위해 통합되고 있습니다. 이러한 시장 트렌드는 예측 유지보수 및 사전 예방적 위험 관리로의 전환을 반영하여 산업계가 다운타임을 최소화하고 운영 효율성을 개선하며 제품 품질을 보장함으로써 궁극적으로 고장 감지 및 분류 부문의 성장을 주도하고 있습니다. 따라서 시장은 산업 공정의 복잡성이 급증하고 있습니다.
제약:
데이터 프라이버시 및 보안 문제
FDC 시스템은 해킹, 멀웨어, 데이터 조작과 같은 사이버 보안 위협에 취약합니다. 소프트웨어 또는 네트워크 인프라의 취약점을 악용하여 데이터의 무결성과 기밀성을 손상시킬 수 있습니다. 이러한 시스템은 산업 프로세스, 장비 성능 및 운영 지표와 관련된 민감한 데이터를 다루는 경우가 많습니다. 이러한 데이터를 안전하게 처리, 저장, 전송하는 것은 무단 액세스나 데이터 유출을 방지하는 데 필수적입니다. 따라서 이러한 요인들이 시장의 성장을 제약하는 요인입니다.
기회:
센서 기술의 발전
시장에서 센서 기술은 상당한 발전을 이루었습니다. 여기에는 실시간 데이터 분석을 위한 AI 알고리즘의 통합, 웨이블릿 변환과 같은 고급 신호 처리 기술의 사용, 감도와 정확도가 향상된 스마트 센서의 개발이 포함됩니다. 또한 보다 포괄적인 오류 감지 및 분류 기능을 위해 다양한 소스의 데이터를 결합하는 다중 센서 융합 시스템으로 전환하는 추세도 있습니다.
위협:
숙련된 전문가 부족
시장은 숙련된 전문가 부족으로 인해 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 전문 인력 부족은 산업 전반에서 이러한 시스템을 효율적으로 구현하고 활용하는 데 걸림돌이 됩니다. 장애 감지를 위한 데이터 분석 및 해석과 관련된 복잡성에는 전문 지식이 필요하지만 현재 시장에는 전문 인력이 부족합니다. 그 결과 기업들은 운영을 최적화하고 높은 수준의 안정성과 생산성을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
코로나19의 영향:
코로나19 팬데믹은 장애 감지 및 분류 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 산업이 중단되고 운영이 축소되면서 솔루션에 대한 수요가 변동했습니다. 처음에는 예산 제약과 프로젝트 지연으로 인해 시장이 둔화되었습니다. 그러나 업계가 원격 운영에 적응하면서 운영의 연속성과 효율성을 보장하기 위해 AI 기반 시스템 도입이 급증했습니다. 이러한 변화는 혁신을 가속화하고 더욱 강력하고 적응력이 뛰어난 솔루션의 개발로 이어졌습니다.
표면 결함 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
표면 결함 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 긁힘과 찌그러짐에서 균열 및 변색에 이르기까지 이러한 결함은 잠재적인 제품 고장 또는 품질 문제를 나타내는 지표입니다. 결함 감지 및 분류 시스템 시장에서는 표면 결함을 정확하게 식별하고 분류하여 제품 품질과 운영 효율성을 개선할 수 있는 컴퓨터 비전 및 머신러닝 알고리즘과 같은 첨단 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
통계적 방법 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
통계적 방법 부문은 다양한 산업에서 고급 분석 도구의 채택이 증가함에 따라 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록 할 것으로 예상됩니다. 이러한 방법은 복잡한 시스템에서 결함을 감지하고 분류하는 효율적인 방법을 제공하여 적시에 개입하고 유지 관리할 수 있도록 합니다. 머신 러닝과 데이터 분석의 발전으로 통계 기법이 더욱 정교해지면서 장애 감지 및 분류 프로세스의 정확성과 신뢰성이 향상되고 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 자동화 기술의 발전과 효율적인 산업 프로세스에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 주요 업체들은 고장 감지 정확도를 높이고 다운타임을 줄이기 위해 정교한 알고리즘과 AI 기반 솔루션을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 제조, 에너지, 자동차 등의 산업이 이러한 시스템을 주로 채택하면서 시장 확대에 박차를 가하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 산업화 증가, 기술 발전, 효율적인 제조 공정의 필요성 등 다양한 요인으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 시장은 센서 기술, 데이터 분석 알고리즘, 머신 러닝 기능의 발전으로 혜택을 받았습니다. 이러한 발전으로 인해 시스템은 더욱 견고하고 정확하며 다양한 제조 공정에 적응할 수 있게 되었습니다.
주요 개발:
는 2023년 8월에 강력한 새로운 애플리케이션 보안 태세 관리(ASPM) 솔루션인 Synopsys Software Risk Manager를 출시했습니다. 소프트웨어 위험 관리자를 사용하면 보안 및 개발 팀이 프로젝트, 팀 및 애플리케이션 보안 테스트(AST) 도구 전반에서 애플리케이션 보안 테스트를 단순화, 조정 및 간소화할 수 있습니다.
2022년 7월, Microsoft는 Birlasoft와 협력하여 제너레이티브 AI 센터를 설립하고 발표 후 주가가 반등했습니다. Birlasoft는 제품 설계, 프로세스 최적화, 품질 및 결함 감지, 예측 유지 관리, 제조 부문의 디지털 트윈을 위해 Azure OpenAI 서비스 기능을 활용할 예정입니다.
지원되는 결함 유형
– 오염 결함
– 프로세스 가변성
– 치수 결함
– 표면 결함
– 기타 결함 유형
대상 구성 요소
– 하드웨어
– 소프트웨어
– 서비스
지원 대상 기술
– 머신 러닝 알고리즘
– 센서 데이터 분석
– 통계적 방법
– 기타 기술
적용 분야
– 포장
– 제조
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상:
– 금속 및 기계
– 제약
– 자동차
– 전자 및 반도체
– 식품
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 진입자를 위한 전략적 권장 사항
– 2021년, 2022년, 2023년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁적 경쟁
5 결함 유형별 글로벌 결함 감지 및 분류 시장
5.1 소개
5.2 오염 결함
5.3 프로세스 가변성
5.4 치수 결함
5.5 표면 결함
5.6 기타 결함 유형
6 구성 요소 별 글로벌 결함 감지 및 분류 시장
6.1 소개
6.2 하드웨어
6.2.1 통신 인터페이스
6.2.2 액추에이터
6.2.3 센서
6.2.4 감지기
6.2.5 제어 장치
6.3 소프트웨어
6.4 서비스
7 기술별 글로벌 결함 감지 및 분류 시장
7.1 소개
7.2 기계 학습 알고리즘
7.3 센서 데이터 분석
7.4 통계적 방법
7.5 기타 기술
8 애플리케이션 별 글로벌 결함 감지 및 분류 시장
8.1 소개
8.2 포장
8.2.1 컨테이너
8.2.2 등급
8.2.3 라벨 유효성 검사
8.3 제조
8.3.1 제작 검사
8.3.2 조립 검증
8.3.3 결함 감지
8.4 기타 애플리케이션
9 최종 사용자 별 글로벌 결함 감지 및 분류 시장
9.1 소개
9.2 금속 및 기계
9.3 제약
9.4 자동차
9.5 전자 및 반도체
9.6 식품
9.7 기타 최종 사용자
10 지역별 글로벌 결함 감지 및 분류 시장
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
