Global Industrial Automation Market
市场规模(十亿美元)
CAGR :
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2025 –2032 |
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USD 196.94 Billion |
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USD 372.70 Billion |
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全球工業自動化市場細分,按組件(感測器、工業機器人、工業 PC、機器視覺、工業 3D 列印、人機介面 (HMI)、現場儀表、控制閥等)、自動化模式(半自動化和全自動)、系統(PID、基於模型的控制等)、解決方案(可程式邏輯控制器 (PLC)、分散式控制系統 (DCS)、基於自動化程式監控(PAM)、數位化、功能安全和排放控制)、類型(可程式自動化、固定或硬自動化、整合自動化和靈活或軟自動化)、最終用戶(製程工業和離散工業)- 產業趨勢和預測到 2032 年
工業自動化市場規模
- 2024 年全球工業自動化市場規模為1,969.4 億美元,預計到 2032 年將達到 3,727 億美元,預測期內 複合年增長率為 8.30%。
- 這種成長受到多種因素的推動,例如各行各業對自動化的需求增加、人工智慧 (AI)、機器學習 (ML) 和機器人等技術的進步,以及對高效且經濟的製造流程的需求
工業自動化市場分析
- 工業自動化市場正在經歷快速成長,對先進技術的投資巨大,各行業的採用率也不斷提高。隨著各行各業注重提高營運效率,對自動化系統的需求日益增加
- 市場競爭激烈,主要參與者不斷創新並推出新的解決方案。公司正在與技術提供者合作,以增強其產品供應並滿足客戶不斷變化的需求
- 北美預計將主導工業自動化市場,因為它擁有先進的技術基礎設施、各行各業高度採用自動化,以及對智慧製造計劃的大力支持
- 由於工業化進程加快、對先進製造技術的需求不斷增長以及對自動化解決方案的大量投資,預計亞太地區將成為預測期內工業自動化市場成長最快的地區
- 感測器領域預計將在 2025 年佔據工業自動化市場的主導地位,佔據 39.1% 的最大份額, 因為它在實現工業流程的即時監控、精確控制和數據驅動決策方面發揮關鍵作用
報告範圍和工業自動化市場細分
屬性 |
工業自動化關鍵市場洞察 |
涵蓋的領域 |
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覆蓋國家 |
北美洲
歐洲
亞太
中東和非洲
南美洲
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主要市場參與者 |
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市場機會 |
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加值資料資訊集 |
除了對市場價值、成長率、細分、地理覆蓋範圍和主要參與者等市場情景的洞察之外,Data Bridge Market Research 策劃的市場報告還包括深入的專家分析、按地理位置表示的公司生產和產能、分銷商和合作夥伴的網絡佈局、詳細和更新的價格趨勢分析以及供應鏈和需求的缺口分析。 |
工業自動化市場趨勢
“人工智慧和機器學習在工業自動化中的應用”
- 人工智慧和機器學習在工業自動化中變得越來越重要,可以實現更智慧、更有效率的操作。
- 人工智慧和機器學習可實現預測性維護,透過預測潛在故障來減少停機時間
- 例如,通用電氣公司使用人工智慧即時預測設備故障,最大限度地減少其製造工廠的非計劃性停機時間
- 這些技術透過啟用自動化品質控制系統來檢測製造過程中的缺陷和異常,從而提高了生產品質
- 例如,特斯拉使用人工智慧檢查車輛零件並確保精確滿足品質標準
- 由人工智慧和機器學習驅動的自動化系統可以適應和學習營運數據,並隨著時間的推移不斷改進,從而實現更好的資源管理
- 例如,西門子已實施人工智慧來優化其工廠流程,提高整體生產力
- 人工智慧和機器學習與機器人技術的結合提高了整體生產的靈活性,使得對不同任務的機器進行重新編程變得更加容易,最終提高了效率並減少了對人工幹預的需求
工業自動化市場動態
司機
“對營運效率的需求不斷增長”
- 日益激烈的全球競爭和客戶期望正在推動各行各業提高生產力、最大限度地減少錯誤並減少營運停機時間。自動化技術有助於有效滿足這些需求
- 例如,豐田在裝配線上採用機械手臂大大減少了誤差幅度和週期時間
- 機器人、PLC、DCS 和基於 AI 的系統等先進工具透過減少人工幹預(特別是在重複性和危險性任務中)來簡化操作,同時確保生產的一致性
- 例如,在製藥業,輝瑞利用自動化來處理無菌製造環境,提高安全性和精確度
- 自動化可實現即時數據收集和分析,使組織能夠更快地做出數據驅動的決策,從而實現更好的營運控制和規劃
- 精實製造實務從自動化中受益匪淺,因為它有助於消除浪費、優化工作流程,並以更少的資源維持連續的生產流程
- 隨著勞動力成本上升和技術工人的稀缺,尤其是在德國和日本等已開發經濟體,自動化透過確保可擴展性、增強安全性和減少對人力的依賴,提供了一種可持續的替代方案
機會
“物聯網(IoT)與自動化的融合”
- 支援物聯網的系統透過連接機器、設備、感測器和控制系統來創建智慧互聯的製造環境,也稱為工業物聯網 (IIoT)
- 例如,通用電氣的 Predix 平台使用 IIoT 收集整個製造工廠的即時數據,從而提高資產性能並減少故障
- 即時洞察可實現預測性維護和遠端監控,幫助公司從被動維護轉向主動維護,減少停機時間並延長機器使用壽命
- 例如,西門子在其渦輪機中使用支援物聯網的感測器來檢測零件應力並在發生故障之前安排維護
- 物聯網整合增強了供應鏈可視性、品質控制和能源效率,從而實現更明智的決策和卓越的運營
- 雲端運算和邊緣運算透過實現可擴展的資料儲存和處理來增強自動化,確保分散式環境中的快速回應時間和更高的生產力。
- 石油和天然氣、製造業、物流和公用事業等行業尤其適合從物聯網整合中受益,因為它支援符合工業 4.0計劃和智慧工廠趨勢的敏捷、自適應運營
克制/挑戰
“初始投資成本高”
- 工業自動化系統的部署需要高昂的前期成本,包括機器人、控制系統、物聯網基礎設施、安裝、培訓和整合的費用
- 例如,德勤的一份報告指出,全面智慧工廠轉型每家工廠的成本可能超過 100 萬美元,這對許多製造商來說是一個高昂的切入點
- 中小企業 (SME) 面臨更大的投資合理性難題,因為有限的預算使得它們更難吸收這些成本,儘管它們具有潛在的長期投資回報
- 從舊系統升級通常會導致營運中斷和停機,這可能會在過渡期間暫時降低生產力和收入
- 例如,一家印度紡織中小企業在最初的 PLC 系統整合過程中面臨 3 週的生產停頓,因此推遲了自動化
- 客製化自動化解決方案以滿足特定行業需求會進一步增加費用,尤其是在考慮員工培訓、客製化軟體以及與現有流程的整合時
- 網路安全、法規遵循和資料基礎設施等額外的隱性成本也阻礙了採用,特別是在難以獲得先進技術和融資解決方案的發展中國家。
工業自動化市場範圍
市場根據組件、自動化模式、系統、解決方案、類型和最終用戶進行細分。
分割 |
細分 |
按組件 |
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按自動化模式 |
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按系統 |
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按解決方案 |
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按類型 |
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按最終用戶 |
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預計到 2025 年,感測器將佔據市場主導地位,在零件領域佔有最大份額
感測器領域預計將在 2025 年佔據工業自動化市場的主導地位,佔據 39.1% 的最大份額, 因為它在實現工業流程的即時監控、精確控制和數據驅動決策方面發揮著至關重要的作用。
預計分散式控制系統將在預測期內佔據解決方案市場的最大份額
到 2025 年,分散式控制系統預計將佔據市場主導地位,市場份額最大,達到 35.5%,這得益於其在控制複雜和大規模工業操作方面的廣泛應用
工業自動化市場區域分析
“北美佔據工業自動化市場最大份額”
- 預計北美將主導工業自動化市場,佔最大市場份額,約 41.3%
- 該地區的主導地位歸功於其強大的製造業基礎設施和早期採用的先進技術,包括機器人、感測器和工業物聯網解決方案
- 汽車、電子、食品飲料、石油天然氣等行業顯著提升了美國和加拿大的自動化需求
- 工業 4.0 等政府措施專注於數位化製造流程,提高各產業的效率和生產力
- 各大公司都投入巨資,採用最新的自動化技術升級工廠,確保北美在全球市場的領先地位
“亞太地區預計將實現工業自動化市場最高複合年增長率”
- 預計亞太地區將成為工業自動化市場成長最快的地區
- 中國、印度和日本等國家的快速工業化和城市化正在推動各行各業採用自動化技術
- 中國的「中國製造2025」和印度的「印度製造」等政府措施正在推動先進製造業和自動化的採用
- 該地區正在大力投資智慧工廠,並將人工智慧、物聯網和機器人技術融入製造流程
- 亞太地區不斷擴大的工業基礎和對技術創新的重視使其成為全球工業自動化領域的主要成長動力
工業自動化市場份額
市場競爭格局提供了競爭對手的詳細資訊。詳細資訊包括公司概況、公司財務狀況、收入、市場潛力、研發投資、新市場計劃、全球影響力、生產基地和設施、生產能力、公司優勢和劣勢、產品發布、產品寬度和廣度、應用優勢。以上提供的數據點僅與公司對市場的關注有關。
市場中主要的市場領導者有:
全球工業自動化市場的最新發展
- 2021 年 7 月,羅克韋爾自動化與 Kezzler AS 建立策略合作夥伴關係,透過數位供應鏈解決方案增強產品可追溯性。此次開發將 Kezzler 的序列化和可追溯性平台與羅克韋爾的自動化專業知識相結合。此次合作旨在提高食品、飲料和生命科學等產業的供應鏈透明度、安全性和合規性。預計這將刺激對數位可追溯性解決方案的需求,從而鞏固羅克韋爾在工業自動化市場的地位
- 2021 年 4 月,西門子與 SAP 擴大合作夥伴關係,提供智慧服務和資產生命週期管理解決方案。透過將西門子的 Xcelerator 產品組合與 SAP 的智慧資產管理相結合,此次合作旨在提高資產效能和營運效率。此解決方案可協助公司減少停機時間並縮短設計週期,並在整個資產生命週期中提供即時洞察。預計將推動數位轉型並增強工業領域的競爭力
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研究方法
数据收集和基准年分析是使用具有大样本量的数据收集模块完成的。该阶段包括通过各种来源和策略获取市场信息或相关数据。它包括提前检查和规划从过去获得的所有数据。它同样包括检查不同信息源中出现的信息不一致。使用市场统计和连贯模型分析和估计市场数据。此外,市场份额分析和关键趋势分析是市场报告中的主要成功因素。要了解更多信息,请请求分析师致电或下拉您的询问。
DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量,其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要(行业专家)验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息,请向我们的行业专家咨询。
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