出版单位:北京弈赫国际信息咨询 | 报告编码:
报告页数:178 | 出版时间:2025-02-18
行业:工业及机械设备 | 服务方式:电子版
工业自动化市场概览
2024 年全球工业自动化市场规模约为 1979.8 亿美元,到 2033 年将达到 4264.5 亿美元,2024 年至 2033 年的复合年增长率 (CAGR) 为 8.9%。
工业自动化是将智能技术应用于工业流程,用高效自动化的工作流程取代手动、繁琐、重复的任务的过程。此外,自动化有助于降低制造成本、提高生产率、提高质量和工业安全性。此外,与外包或海外相比,它改善了流程控制并显著缩短了交货时间。
COVID-19影响
“工厂出货量下降”
工业自动化行业通过持续投资不断发展,目前已成为经济增长的主要推动力。然而,COVID-19 疫情对市场的价值链产生了不利影响,导致工业自动化组件和解决方案的出货量下降以及相关收入下降。COVID-19 疫情影响了全球几乎所有行业,包括工业自动化和机械行业。2020 年上半年,市场的增长趋势有所放缓。随着对资源效率、能源和智能自动化的关注度增加,需求增加,预计这一趋势将在下半年放缓。
最新趋势
“对可靠和高质量制造自动化的需求不断增长,推动了市场增长”
工业自动化市场的复合年增长率是由对可靠和高质量制造的自动化需求不断增长所推动的。利用设备实现系统或生产过程的自动化被称为制造业自动化。制造商的目标是提高生产过程的效率、优化成本和提高准确性。自动化有助于收集公司的所有活动,并使信息在其各个组成部分之间轻松流动。制造商已经实现了需要耐力或精确度的工作以及枯燥、重复和需要专业知识的工作的自动化。
工业自动化市场细分
按类型
根据类型,全球市场可分为可编程逻辑控制 (PLC)、分布式控制系统 (DCS)、监控和数据采集 (SCADA)、制造执行系统 (MES)、其他
可编程逻辑控制器(PLC):PLC 是专用计算机系统,用于实时控制工业系统,通过编程知识实现机器和设备的自动化。
分布式控制系统 (DCS):DCS 系统通过在多个控制器之间分配控制任务来处理复杂的方法,在石油、天然气或能源时代等行业中提供集中式跟踪和高可靠性。
监控和数据采集(SCADA):SCADA 系统远程监视和控制业务流程,从传感器和设备收集实时数据,并确保绿色运营和对故障的快速响应。
制造执行系统 (MES):MES 连接视频显示单元并控制车间的制造操作,优化制造性能、监控库存并改进工作流程。
其他:此类别包括先进的机器人技术、人机界面 (HMI) 和工业物联网 (IIoT) 解决方案,这些解决方案还可以增强自动化和程序优化。
按应用
根据应用,全球市场可分为汽车、发电、制药、石油和天然气、化学品。
汽车:在汽车领域,自动化通过平衡装配、焊接和可追溯性等制造技术的准确性来提高生产率并降低大规模生产中的错误。
发电:能源技术领域的工业自动化可确保工厂和可再生能源工厂等能源生产结构的最佳性能、实时监控和绿色控制。
制药:自动化简化了药品生产、包装和质量管理,确保遵守严格的监管要求并提高制药厂的生产力。
制药:自动化简化了药品生产、包装和质量管理,确保遵守严格的监管要求并提高制药厂的生产力。
石油和天然气:石油和燃料领域的自动化技术优化了钻井、炼油和运输方法,提高了安全性,降低了运营费用并最大限度地减少了对环境的影响。
化学品:化学工业使用自动化来控制复杂的化学反应,操纵危险方法,并在大规模生产中保持一致的质量。
市场动态
市场动态包括驱动因素和制约因素、机遇和挑战,说明市场状况。
驱动因素
“工业自动化市场的进步推动了市场的发展”
通过结合物联网、人工智能和大数据分析,工业 4.0 概念的实施彻底改变了商业模式。通过促进实时监控、预测性维护和顺畅的机器对机器通信,这些技术提高了运营效率并节省了停机时间。由于智能制造系统的适应性和灵活性增强,行业正在发生变化。
制约因素
“高昂的初始成本限制了市场增长”
建立自动化系统的高昂初始成本是商业自动化广泛应用的主要障碍。这些费用包括软件、设备集成、员工培训和硬件采购,如机器人、传感器和 PLC。这些费用对于中小型企业 (SME) 来说可能是难以承受的,它们可能会推迟甚至停止向自动化流程的转变。改进和维护自动化系统所需的持续成本进一步增加了财务负担。即使生产力和效率等长期优势很容易实现,早期费用和预算限制仍然是一个令人担忧的问题,尤其是对于小型企业和成长型市场而言。
机会
“人工智能驱动的分析技术的进步为市场创造了新的机遇”
的新进步。这些技术通过实现实时数据处理、预测性节约和智能决策来促进创造力。得益于协作机器人 (cobot) 的发展,自动化现在可以覆盖预算较少的行业,例如中小型企业。此外,对可持续性的日益重视为优化能源使用和降低排放的自动化系统创造了机会。随着发展中市场和工业和农业等尚未开发的领域的使用增加,其潜力进一步增强。这些发展使充满活力和多样化的未来成为可能。
挑战
“过高的初始融资成本可能对市场构成潜在挑战”
商业自动化市场面临的主要挑战之一是新系统与现有基础设施的复杂组合。许多行业的旧系统与现代自动化技术不匹配,导致开发成本高昂且耗时。此外,由于缺乏能够监督和操作复杂自动化系统的合格专家,行业扩张受到阻碍,因此存在技能差距。数据泄露和网络攻击的安全问题可能会带来风险,尤其是随着越来越多的设备加入网络。最后,中小企业 (SME) 面临的最大障碍之一仍然是高昂的初始融资成本。
工业自动化市场区域洞察
北美
北美拥有先进的技术基础设施、自动化系统的广泛使用以及对创新的高度重视,在全球工业自动化市场中占据着相当大的份额。该地区拥有机器人、人工智能和物联网等自动化技术领域的顶尖公司。数字化转型的爆发式增长以及对生产效率和准确性的需求不断增加,推动了市场的增长。汽车、航空航天和能源等领域的强大工业基础是北美的另一个优势。其在环境实践和智能工厂方面的大量投入也巩固了其领导地位。
欧洲
欧洲强大的生产基础、技术创新和对可持续增长的承诺使其成为全球商业自动化行业的重要参与者。大多数最大的商业自动化公司都位于该地区,尤其是德国等国家,德国在自动化技术方面处于世界领先地位,特别是在制造业、机器人技术和汽车行业。欧盟对能源效率、智能生产和数字化的重视也有助于市场扩张。此外,欧洲严格的环境标准鼓励采用支持可持续发展的自动化技术。欧洲占据主导地位的另一个重要原因是对工业 4.0 和智能工厂的持续投资。
亚洲
亚洲是全球工业自动化市场的主要参与者,其驱动力来自快速工业化、对生产效率日益增长的需求以及技术进步。中国、日本、韩国和印度等国家在汽车、电子和消费品等不同行业的自动化应用方面处于领先地位。庞大的制造业基础、对智能生产的高度重视以及物联网和机器人技术的兴起都为亚洲带来了区位优势。此外,亚洲的劳动力成本优势和对自动化技术不断增长的投资使其成为一个有吸引力的市场。工业 4.0 和虚拟转型的动力继续推动亚洲的整体增长。
主要行业参与者
“市场参与者正在积极创新”
领先的市场参与者正在大力投资研发,以扩大其产品线,这将有助于工业自动化市场进一步增长。市场参与者也在开展各种战略活动,以扩大其全球影响力。
工业自动化市场公司名单
罗克韦尔自动化公司
Plex 系统
西门子股份公司
艾默生电气公司
副词
ABB有限公司
关键行业发展
2023 年 5 月:为了加快工业自动化,三菱电机最近决定对 Otto Motors 进行战略投资。Otto Motors 的母公司、自主移动机器人市场领导者 Clearpath Robotics 已同意接受工厂自动化系统提供商三菱电机的战略投资。
报告范围
该研究涵盖了全面的 SWOT 分析,并提供了对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素,探索了可能影响未来几年市场轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点,提供了对市场组成部分的整体了解并确定了潜在的增长领域。
得益于机器人技术、人工智能和工业物联网 (IIoT) 的发展,工业自动化市场目前正在迅速扩张。工业、汽车和化学工业越来越多地使用自动化来提高生产力、节省成本和提高产品质量。尽管昂贵的初始投资和对熟练员工的需求等障碍仍然存在,但市场预计仍将增长。协作机器人 (cobots)、人工智能驱动的自动化和对可持续性的重视对于未来的运营转型都至关重要。随着各行各业采用自动化技术来保持竞争力并满足不断变化的需求,新兴市场(尤其是亚太地区)预计将经历长足发展。
第一章:市场分析概述
- 竞争力量分析(波特五力模型)
- 战略增长评估(安索夫矩阵)
- 行业价值链洞察
- 区域趋势和关键市场驱动因素
- 市场细分概述
第二章:竞争格局
- 全球参与者和区域洞察
- 关键参与者和市场份额分析
- 领先公司的销售趋势
- 同比表现洞察
- 竞争策略和市场定位
- 关键差异化因素和战略举措
第三章:市场细分分析
- 关键数据和可视化洞察
- 趋势、增长率和驱动因素
- 细分市场动态和洞察
- 按细分市场进行的详细市场分析
第四章:区域市场表现
- 按区域划分的消费者趋势
- 历史数据和增长预测
- 区域增长因素
- 经济、人口和技术影响
- 主要地区的挑战和机遇
- 区域趋势和市场转变
- 重点城市和高需求地区
第五章:新兴和未开发市场
- 次要地区的增长潜力
- 趋势、挑战和机遇
第六章:产品和应用细分
- 产品类型和创新趋势
- 基于应用的市场洞察
第七章:消费者洞察
- 人口统计和购买行为
- 目标受众概况
第八章:主要发现和建议
- 市场洞察摘要
- 利益相关者的可行建议
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介绍
本报告的方法部分概述了 弈赫咨询 团队用于收集和分析数据的方法、工具和流程,以确保研究的严谨性和有效性。由于这项研究的协作性质,整合了各种方法以全面解决复杂的研究问题。下面,我们详细介绍了使用的具体方法。
学习框架
本报告采用混合方法,结合定性和定量研究,以提供对该主题的整体理解。该研究分为三个主要阶段:
初步探索性分析
• 详细的数据收集
• 综合和报告
• 协作工作流程
• 鉴于这项研究的联合性质,工作流程包括定期团队咨询、共享数据管理数字平台和定期同行评审,以确保整个项目的一致性和准确性。
主数据源
• 调查和问卷:制定标准化调查以收集利益相关者的定量见解。这些仪器经过了试点测试,以提高其清晰度和可靠性。
• 访谈: 对关键信息提供者进行了半结构化访谈,以提供定性深度。参与者是使用有目的的抽样选择的,以确保样本具有代表性。
辅助数据源
• 文献综述:弈赫咨询 团队系统地审查了相关的学术和行业出版物,以确定新兴趋势、文献差距和行业基准。
• 数据库:来自政府机构和研究机构等知名来源的统计数据被纳入,以补充原始数据。
保密性
所有数据都是匿名的,并且仅限于获得授权的团队成员访问,以保护参与者的隐私。
合规
该研究遵守机构审查委员会制定的道德准则和国际研究标准,确保了研究过程的完整性。
局限性
代表性样本:尽管努力确保多样性,但一些群体的代表性可能仍然不足。
数据可用性:对二手数据的依赖给验证所有来源带来了挑战。
资源限制:有限的资源影响了主要数据收集的规模。