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Énfasis en la tecnología (aprendizaje automático, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural (PNL) y análisis predictivo); Aplicación (AIE de embalaje, almacenamiento inteligente, etiquetado de datos, inspección de calidad, sistemas de reciclaje basados en IA y otros); Usuario final (industria de alimentos y bebidas, industria cosmética, industrias médica y farmacéutica, industria de electrónica de consumo y otros); Región/País.

Se espera que el mercado de Inteligencia Artificial en el Embalaje crezca a una fuerte CAGR de alrededor del 12% durante el período de pronóstico. La inteligencia artificial (IA) en el embalaje se refiere a la integración de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la visión artificial para mejorar varios aspectos de la industria del embalaje. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden analizar imágenes para identificar defectos en los materiales de embalaje, asegurando que solo se entreguen productos de alta calidad al mercado. Además, la IA puede optimizar los procesos de producción y distribución mediante el análisis de datos históricos de ventas y tendencias del mercado, lo que en última instancia reduce los costos y minimiza el agotamiento de existencias. Además, los algoritmos de IA pueden generar diseños de embalaje personalizados y sugerir materiales adecuados en función de las preferencias del consumidor, las tendencias del mercado y los datos del producto. Esto permite a los fabricantes crear soluciones de embalaje únicas que satisfagan las diversas necesidades de sus clientes.
Algunos de los principales actores que operan en el mercado son SIG Combibloc, Tetra Pak, Berry Global, WestRock, DS Smith, Microsoft, GE Digital, ABB, Universal Robots y Neurala. Estos actores han realizado varias fusiones y adquisiciones junto con asociaciones para facilitar a los clientes productos/tecnologías innovadores y de alta tecnología.
Perspectivas presentadas en el informe
"Entre las tecnologías, el segmento de aprendizaje automático (Machine Learning) tuvo una participación significativa en el mercado en 2021"
Por tecnología, el mercado se segmenta en aprendizaje automático, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y análisis predictivo. El segmento de aprendizaje automático lideró el mercado en 2021. El principal impulsor del mercado para el aprendizaje automático (ML) es la creciente demanda del mismo en el etiquetado de datos, la automatización de procesos y la inspección de contenido en el control de calidad/aseguramiento de la calidad del producto (QA/QC). Si los productos están etiquetados incorrectamente, puede provocar fallas en la inspección, insatisfacción del cliente y una disminución de las ganancias. El etiquetado de datos se ha convertido en una práctica estándar con la ayuda de ML, lo que reduce los errores manuales y mejora la eficiencia general del proceso. ML también se utiliza en toda la cadena de suministro de embalaje para proporcionar análisis preventivos y medidas de ciberseguridad para las empresas. Según una encuesta reciente de Anchore, tres de cada cinco empresas sufrieron ataques a la cadena de suministro de software en 2021.
"Entre los usuarios finales, el segmento de la industria de alimentos y bebidas tuvo una participación significativa en el mercado en 2021"
Sobre la base del usuario final, el mercado se segmenta en la industria de alimentos y bebidas, la industria cosmética, las industrias médica y farmacéutica, la industria de electrónica de consumo y otros. El segmento de la industria de alimentos y bebidas lideró el mercado en 2021. El enfoque de la industria de alimentos y bebidas en ofrecer opciones de alimentos asequibles, de acceso rápido y no contaminados le ha ayudado a mantener su dominio del mercado. El uso del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) ha permitido a las empresas ampliar sus operaciones y seguir siendo competitivas. Este sector es un mercado importante para la IA, y se prevé que el mercado mundial de alimentos y bebidas tenga un valor de más de 2 billones de dólares para 2025, según una encuesta. Por el contrario, se espera que la industria cosmética crezca al ritmo más rápido debido a la afluencia de nuevos participantes en la industria cosmética, lo que impulsa la innovación en el diseño de productos y envases para obtener una ventaja competitiva. Con el aumento en el uso de Internet, las empresas han trasladado sus ventas a plataformas en línea, lo que ha provocado un aumento en la demanda de productos cosméticos, lo que contribuye al crecimiento de la industria del embalaje.
"América del Norte tuvo una participación significativa en el mercado en 2021"
América del Norte lideró el mercado en 2021. La región de América del Norte está experimentando un crecimiento significativo en la aceptación de las tecnologías de IA en la industria del embalaje, gracias a las crecientes asociaciones público-privadas y el lanzamiento de maquinaria innovadora. Este crecimiento está siendo impulsado por la incorporación de tecnologías de vanguardia como la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) en varios sectores industriales, lo que resulta en una mayor demanda de soluciones de embalaje avanzadas entre los fabricantes de dispositivos integrados (IDM) y los proveedores de fundición.
Cobertura del informe del mercado de Inteligencia Artificial en el Embalaje

Razones para comprar este informe:
Opciones de personalización:
El mercado global de Inteligencia Artificial en el Embalaje se puede personalizar aún más según los requisitos o cualquier otro segmento de mercado. Además de esto, UMI entiende que puede tener sus propias necesidades comerciales, por lo tanto, no dude en conectarse con nosotros para obtener un informe que se adapte completamente a sus requisitos.
Metodología de Investigación para el Análisis del Mercado de Inteligencia Artificial en el Embalaje (2022-2028)
Analizar el mercado histórico, estimar el mercado actual y pronosticar el mercado futuro del mercado global de Inteligencia Artificial en el Embalaje fueron los tres pasos principales emprendidos para crear y analizar la adopción de la Inteligencia Artificial en el Embalaje en las principales regiones a nivel mundial. Se llevó a cabo una investigación secundaria exhaustiva para recopilar las cifras históricas del mercado y estimar el tamaño actual del mercado. En segundo lugar, para validar estos conocimientos, se tomaron en consideración numerosos hallazgos y suposiciones. Además, también se realizaron entrevistas primarias exhaustivas con expertos de la industria en toda la cadena de valor del mercado global de Inteligencia Artificial en el Embalaje. Tras la suposición y la validación de las cifras del mercado a través de entrevistas primarias, empleamos un enfoque de arriba hacia abajo/de abajo hacia arriba para pronosticar el tamaño total del mercado. Posteriormente, se adoptaron métodos de desglose del mercado y de triangulación de datos para estimar y analizar el tamaño del mercado de los segmentos y subsegmentos de la industria a la que pertenece. La metodología detallada se explica a continuación:
Análisis del Tamaño del Mercado Histórico
Paso 1: Estudio Profundo de Fuentes Secundarias:
Se realizó un estudio secundario detallado para obtener el tamaño histórico del mercado de Inteligencia Artificial en el Embalaje a través de fuentes internas de la empresa, como informes anuales y estados financieros, presentaciones de rendimiento, comunicados de prensa, etc., y fuentes externas, incluyendo revistas, noticias y artículos, publicaciones gubernamentales, publicaciones de la competencia, informes del sector, bases de datos de terceros y otras publicaciones creíbles.
Paso 2: Segmentación del Mercado:
Después de obtener el tamaño histórico del mercado de Inteligencia Artificial en el Embalaje, realizamos un análisis secundario detallado para recopilar información histórica del mercado y compartirla para diferentes segmentos y subsegmentos para las principales regiones. Los principales segmentos incluidos en el informe son tecnología, aplicación y usuario final. Además, se realizaron análisis a nivel de país para evaluar la adopción general de modelos de prueba en esa región.
Paso 3: Análisis de Factores:
Después de adquirir el tamaño histórico del mercado de diferentes segmentos y subsegmentos, realizamos un análisis de factores detallado para estimar el tamaño actual del mercado de Inteligencia Artificial en el Embalaje. Además, realizamos un análisis de factores utilizando variables dependientes e independientes, como tecnología, aplicación y usuario final del mercado de Inteligencia Artificial en el Embalaje. Se realizó un análisis exhaustivo de los escenarios de la demanda y la oferta teniendo en cuenta las principales asociaciones, fusiones y adquisiciones, la expansión empresarial y los lanzamientos de productos en el sector del mercado de Inteligencia Artificial en el Embalaje en todo el mundo.
Estimación y Previsión del Tamaño Actual del Mercado
Tamaño Actual del Mercado: Basándonos en la información práctica de los 3 pasos anteriores, llegamos al tamaño actual del mercado, a los principales actores del mercado global de Inteligencia Artificial en el Embalaje y a las cuotas de mercado de los segmentos. Todos los porcentajes de participación requeridos y los desgloses del mercado se determinaron utilizando el enfoque secundario mencionado anteriormente y se verificaron a través de entrevistas primarias.
Estimación y Previsión: Para la estimación y previsión del mercado, se asignaron ponderaciones a diferentes factores, incluyendo los impulsores y las tendencias, las restricciones y las oportunidades disponibles para las partes interesadas. Después de analizar estos factores, se aplicaron las técnicas de previsión pertinentes, es decir, el enfoque de arriba hacia abajo/de abajo hacia arriba, para llegar a la previsión del mercado para 2028 para diferentes segmentos y subsegmentos en los principales mercados a nivel mundial. La metodología de investigación adoptada para estimar el tamaño del mercado abarca:
Validación del Tamaño y la Cuota del Mercado
Investigación Primaria: Se realizaron entrevistas en profundidad con los Líderes de Opinión Clave (KOLs), incluyendo a los Ejecutivos de Alto Nivel (CXO/VPs, Jefe de Ventas, Jefe de Marketing, Jefe de Operaciones, Jefe Regional, Jefe de País, etc.) en las principales regiones. Los hallazgos de la investigación primaria se resumieron y se realizó un análisis estadístico para probar la hipótesis establecida. Las aportaciones de la investigación primaria se consolidaron con los hallazgos secundarios, convirtiendo así la información en conocimientos prácticos.
División de los Participantes Primarios en Diferentes Regiones

Ingeniería del Mercado
Se empleó la técnica de triangulación de datos para completar la estimación general del mercado y para llegar a cifras estadísticas precisas para cada segmento y subsegmento del mercado global de Inteligencia Artificial en el Embalaje. Los datos se dividieron en varios segmentos y subsegmentos después de estudiar varios parámetros y tendencias en las áreas de la tecnología, la aplicación y el usuario final en el mercado global de Inteligencia Artificial en el Embalaje.
El objetivo principal del Estudio del Mercado Global de Inteligencia Artificial en el Embalaje
Las tendencias actuales y futuras del mercado global de Inteligencia Artificial en el Embalaje se identificaron en el estudio. Los inversores pueden obtener información estratégica para basar su discreción para las inversiones en el análisis cualitativo y cuantitativo realizado en el estudio. Las tendencias actuales y futuras del mercado determinaron el atractivo general del mercado a nivel regional, proporcionando una plataforma para que el participante industrial explote el mercado sin explotar para beneficiarse de una ventaja de ser el primero en actuar. Otros objetivos cuantitativos de los estudios incluyen:
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