2019 - 2026年制造业规模、份额和行业分析中的大数据，按提供(解决方案和服务)、按部署(内部部署、云计算和混合)、按应用(客户分析、运营分析、质量评估、供应链管理、生产管理和其他)和区域预测

2018年全球制造业大数据规模为32.2亿美元，预计到2026年将达到9.11亿美元，预测期内的复合年增长率为14.0%。

随着快速变化的商业环境和技术的进步，制造商正在投资于制造操作的自动化。此外，制造商正专注于通过部署大数据等先进技术来提高生产率和降低成本。人工智能(AI)，以及物联网(IoT)等等。大数据技术正在支持制造业改进生产流程，并帮助从各种设备中提取数据，以改善生产、质量、自动化操作工作流，并降低维护成本。

大数据分析软件有助于分析风险模式，维护工作流，提高流程、生产等的质量。大数据解决方案分析、收集和监控大量非结构化和结构化数据，这些数据来自各种来源，如生产单位、产品质量、工厂车间等。大数据技术有助于发现新的趋势和模式，并为企业提供可操作的见解。此外，大数据正在成为制造业的重要元素之一，因为它在第四代企业资源规划(ERP)系统中发挥着重要作用。ERP技术正在支持将过时的制造设施转变为高度自动化和高效的动力设施。大数据技术将创造制造业的新时代，因为它拥有将流程、数据和人结合在一起的能力。技术的不断进步有望成为制造业大数据的好兆头。

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在制造业中，数据是从传统的基于维护调查的过程中收集的，或者借助于先进的技术设备，如传感器、RFID等。这些收集的数据有助于通过传感器和其他设备跟踪资源并分析生成的数据(如捕获的机器读数、供应链管理等)。由于这些设备产生的大量数据需要庞大的数据库来收集、维护和分析，大数据帮助制造商跟踪和分析生产过程、风险、质量等操作参数。此外，大数据正在帮助制造业实现运营的完全自动化。此外，在物联网的扩展和连接技术的进步中，大数据为新一代智能制造技术提供了机会。

市场驱动

“优化供应链管理和生产流程可能会推动市场”

随着互联环境的日益普及，制造运营中的供应链管理变得更加复杂和耗时。为了优化供应链并简化其操作，有必要在粒度级别上检查流程。大数据技术为制造商提供了跟踪、追踪、分析和简化整个供应链流程的能力。此外，对于制造商来说，供应链可以被认为比生产过程更重要，因为它可能会由于运营效率低下而导致损失。大数据支持制造商了解与之相关的流程和错误，以完成任务或操作。考虑到这一点，未来几年制造业的大数据很可能会扩大。

此外，在供应链管理方面，大数据已经帮助一些公司克服了问题并完成了整个过程。例如，在大数据技术的帮助下，约翰迪尔公司(Deere & Company)在两年内节省了9亿美元的库存控制费用。此外，可口可乐公司通过对车辆路径系统进行大数据分析，每年可以节省约4500万美元。到2026年，制造业的大数据将蓬勃发展。

自动化在制造业的普及将促进市场增长

当前的工业革命旨在支持工业提供先进的平台，以自动化流程改进现有程序。由于自动化服务的日益普及和政府在制造业中部署先进自动化技术的举措，从而促进了制造业的大数据。这些自动化服务预计将为大数据市场创造巨大的机会。除此之外，机器对机器(M2M)通信、大数据、物联网和机器学习等趋势技术预计将共同推动制造运营中前所未有的效率、生产力和性能水平。制造业也在专业服务、流程制造、离散制造等领域增加对商业分析解决方案和大数据的投资。此外，机器人过程自动化(RPA)技术具有成本效益，能够将行业中的人工过程数字化，同时创建有价值的过程数据。具有数据分析工具的RPA提供了预测流程变化、工作流以及识别流程改进和优化机会的能力。制造业越来越多地采用先进技术，将在不久的将来推动制造业增长中的大数据。

分割

通过提供分析

“制造业对大数据解决方案的需求不断增长，有助于推动市场增长”

根据所提供的产品，市场分为解决方案和服务。在全球制造业大数据中，解决方案领域预计将在未来一年以最高的CAGR增长。大数据解决方案提供了一个平台，可以分析从物联网设备、传感器、社交网络等不同来源收集的大量结构化和非结构化数据。大数据解决方案支持制造业即兴端到端供应链可见性，并在认知技术的帮助下加速信息共享和决策制定。此外，预测分析还用于更准确的需求、预测和减少缓冲库存。此外，制造业中的大数据分析通过为所有库存数据和报告建立单一来源，帮助制造商减少劳动密集型工作量，提高运营可见性，并获得深刻的分析。

按部署分析

“云产品预计将在预测期内呈现健康的复合年增长率”

该报告重点介绍了制造业的几个大数据趋势，涵盖了部署解决方案，包括内部部署、基于云的部署和混合解决方案。越来越多的组织采用基于云的软件解决方案，预计在未来几年将为大数据解决方案提供商创造有利可图的市场机会。制造业运营中基于云的大数据分析也有助于处理和分析数据库，以改善制造业的生产流程和库存管理。

基于云的大数据解决方案帮助组织深入了解改进、趋势和偏好。这种理解用于有效和高效的供应链管理和基于分析输出的运营决策。

按应用分析

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”运营分析和质量评估应用程序，以占最高的市场份额”

基于应用，市场分为客户分析、运营分析、质量评估、供应链管理、生产管理等。在制造业中，对保持产品质量和管理操作有持续的要求。大数据技术有助于分析运营活动、错误和产品质量评估。在研究范围内涵盖的应用中，2018年，运营分析涵盖了制造业市场收入中的大部分大数据。此外，供应链管理部门预计将在预测期内经历显著增长。在供应链管理方面，大数据解决方案已使多家公司降低了营运资金和物流成本，这导致制造业越来越多地采用大数据技术。全球对这类应用的需求不断增长，预计将刺激制造业大数据的增长机会。

区域分析

根据研究范围，区域部分分为五个主要地区，包括北美、亚太(APAC)、欧洲、中东和非洲以及拉丁美洲。据估计，在预测期内，北美在制造业市场份额方面将获得最高的大数据。2018年，北美在全球市场上产生了显著的收入。这种增长是由于美国和加拿大制造业的不断发展和主动性。

2018年欧洲制造业规模大数据(亿美元)

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亚太地区制造业大数据在预测期内的复合年增长率预计将有所增长。亚太国家的许多监管机构正在采取行动，在制造业中部署先进的技术解决方案。在印度，制造业已成为高增长部门，预计将在未来几年支持该国的增长。印度制造业的这种增长可能是由于政府对制造业的日益关注以及对制造业的投资增加。例如，印度政府发起的“印度制造”计划以及战略合作伙伴关系有望在不久的将来促进制造业的发展。此外，在中国，“中国制造2025”计划预计将在未来几年推动中国制造业的发展。

此外，拉丁美洲、中东和非洲地区预计在预测期内将以稳定的复合年增长率增长。在最初几年(2015 - 2018年)，拉丁美洲和多边环境的增长缓慢，在预测期间(2019- 2026年)将以稳定的速度增长。这一增长主要是由于政府不断采取主动行动、新兴参与者的进入以及拉丁美洲和多边环境中已有参与者的存在。此外，巴西已经主动实施工业4.0，这反过来又塑造了制造业的大数据。几家公司也开始在巴西实施智能互联网络、数字化、自动化流程等先进技术。

而在欧洲，市场趋势在很大程度上是由英国、德国、法国等发达国家的大公司不断增加的扩张事业推动的。斯堪的纳维亚在制造业的大数据技术和投资制造业自动化方面也发挥着重要作用。在斯堪的纳维亚国家中，瑞典拥有强大的制造业，这也为该国的GDP增长贡献了重要的百分比。此外，瑞典政府在2016年推出了智能工业化战略，强调制造操作的自动化，采用先进的工业设备和机械等。由于包括汽车、离散制造业和工业用途在内的制造业对大数据的需求不断增长，预计欧洲市场将以大幅增长的速度增长。

主要行业参与者

“包括IBM公司、微软公司、费尔艾萨克公司和埃森哲在内的主要参与者正致力于增强他们的大数据业务部门”

制造业大数据领域的一些主要参与者包括SAS研究所公司、IBM公司、Tibco软件公司、SAP SE、甲骨文公司、埃森哲公司。微软公司等。这些公司占据了市场的大部分份额。此外，大数据解决方案提供商也在投资创新技术，为客户提供先进的解决方案和服务。制造业大数据领域的参与者也在收购从事分析工作的初创企业，以增强其产品能力。

此外，知名企业正在为制造业的车间、工厂自动化、供应链管理等引入先进的大数据分析平台，预计将补充制造业对大数据解决方案的需求。

主要公司名单:

• Accenture Plc。


• Alteryx公司。


• 安格斯软件公司


• 费尔艾萨克公司


• IBM公司


• 微软公司


• 甲骨文公司


• SAP SE


• SAS研究所有限公司


• Tibco软件公司(Alpine Data)

报告覆盖

制造业大数据的信息图表表达

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该报告详细分析了影响全球制造业大数据的诸多因素。其中包括机会、增长动力、威胁、关键发展和限制。除此之外，它还有助于根据不同的细分市场(如通过提供、部署和应用程序)分析、细分和定义市场。它战略性地分析了行业参与者采用的几种策略，如产品创新、合并、联盟、合资企业和收购。

报告范围和细分

属性	细节
研究期间	2015 - 2026
基准年	2018
预测期	2019 - 2026
历史时期	2015 - 2017
单位	价值(亿美元)
分割	通过提供 解决方案 服务
	通过部署 在前提下 基于云计算的 混合动力
	通过应用程序 客户分析 运营分析 质量评估 供应链管理 生产管理 其他(机器维修等)
	按地区 北美(美国和加拿大) 欧洲(英国、德国、法国、斯堪的纳维亚半岛和欧洲其他地区) 亚太地区(中国、日本、印度、东南亚和亚太其他地区) 中东和非洲(海湾合作委员会、南非、中东和非洲其他地区) 拉丁美洲(巴西、墨西哥和拉丁美洲其他地区)

产业发展:

• 2016年6月-Accenture Plc。推出了7个高级分析应用程序，这些应用程序将支持检测欺诈，它是为银行、政府机构、制造业和电信公司设计的。


• 2018年1月-Datawatch公司收购了Angoss软件公司，以扩大产品组合，为每个应用程序提供广泛的预测和规范性分析，并将帮助企业发现有价值的见解。