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Accent mis sur la technologie (Machine Learning, Vision par Ordinateur, Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) et Analyse Prédictive) ; Application (IA de l'Emballage, Entrepôts Intelligents, Labellisation de Données, Inspection Qualité, Systèmes de Recyclage Basés sur l'IA et Autres) ; Utilisateur Final (Industrie Agroalimentaire, Industrie Cosmétique, Industries Médicales et Pharmaceutiques, Industrie de l'Électronique Grand Public et Autres) ; Région/Pays.
Le marché de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage devrait croître à un TCAC fort d'environ 12 % au cours de la période de prévision.L'intelligence artificielle (IA) dans l'emballage fait référence à l'intégration de technologies avancées telles que l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour améliorer divers aspects de l'industrie de l'emballage. Par exemple, les systèmes d'IA peuvent analyser des images pour identifier les défauts dans les matériaux d'emballage, garantissant ainsi que seuls des produits de haute qualité sont livrés sur le marché. De plus, l'IA peut optimiser les processus de production et de distribution en analysant les données historiques de vente et les tendances du marché, ce qui permet de réduire les coûts et de minimiser les ruptures de stock. De plus, les algorithmes d'IA peuvent générer des conceptions d'emballage personnalisées et suggérer des matériaux adaptés en fonction des préférences des consommateurs, des tendances du marché et des données sur les produits. Cela permet aux fabricants de créer des solutions d'emballage uniques qui répondent aux divers besoins de leurs clients.
Parmi les principaux acteurs du marché, on trouve SIG Combibloc, Tetra Pak, Berry Global, WestRock, DS Smith, Microsoft, GE Digital, ABB, Universal Robots et Neurala. Plusieurs fusions et acquisitions ainsi que des partenariats ont été entrepris par ces acteurs pour faciliter les clients avec des produits/technologies innovants et de haute technologie.
Aperçus Présentés dans le Rapport
« Parmi les technologies, le segment Apprentissage Automatique a détenu une part importante du marché en 2021 »
Par technologie, le marché est segmenté en Apprentissage Automatique, Vision par Ordinateur, Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) et Analyse Prédictive. Le segment Apprentissage Automatique a dominé le marché en 2021. Le principal moteur du marché de l'apprentissage automatique (ML) est la demande croissante pour celui-ci dans l'étiquetage des données, l'automatisation des processus et l'inspection du contenu dans l'assurance qualité/contrôle qualité (AQ/CQ) des produits. Si les produits sont mal étiquetés, cela peut entraîner des défauts d'inspection, l'insatisfaction des clients et une diminution des bénéfices. L'étiquetage des données est devenu une pratique standard avec l'aide du ML, réduisant les erreurs manuelles et améliorant l'efficacité globale des processus. Le ML est également utilisé tout au long de la chaîne d'approvisionnement de l'emballage pour fournir des analyses préventives et des mesures de cybersécurité aux entreprises. Selon une récente enquête d'Anchore, trois entreprises sur cinq ont subi des attaques de la chaîne d'approvisionnement logicielle en 2021.
« Parmi les utilisateurs finaux, le segment de l'industrie agroalimentaire a détenu une part importante du marché en 2021 »
Sur la base de l'utilisateur final, le marché est segmenté en Industrie Agroalimentaire, Industrie Cosmétique, Industries Médicales et Pharmaceutiques, Industrie de l'Électronique Grand Public et Autres. Le segment de l'industrie agroalimentaire a dominé le marché en 2021. L'accent mis par l'industrie agroalimentaire sur l'offre d'options alimentaires abordables, rapidement accessibles et non contaminées l'a aidée à maintenir sa domination sur le marché. L'utilisation de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA) a permis aux entreprises de développer leurs opérations et de rester compétitives. Ce secteur représente un marché important pour l'IA, avec un marché mondial de l'alimentation et des boissons qui devrait valoir plus de 2 billions de dollars d'ici 2025, selon une enquête. En revanche, l'industrie cosmétique devrait croître au rythme le plus rapide en raison de l'afflux de nouveaux entrants dans l'industrie cosmétique, ce qui stimule l'innovation en matière de conception de produits et d'emballages pour obtenir un avantage concurrentiel. Avec l'essor de l'utilisation d'Internet, les entreprises ont déplacé leurs ventes vers des plateformes en ligne, ce qui a entraîné une augmentation de la demande de produits cosmétiques, contribuant ainsi à la croissance de l'industrie de l'emballage.
« L'Amérique du Nord a détenu une part importante du marché en 2021 »
L'Amérique du Nord a dominé le marché en 2021. La région nord-américaine est témoin d'une croissance significative de l'acceptation des technologies d'IA dans l'industrie de l'emballage, grâce à l'augmentation des partenariats public-privé et au lancement de machines innovantes. Cette croissance est stimulée par l'intégration de technologies de pointe telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'Internet des objets (IoT) dans divers secteurs industriels, ce qui entraîne une demande accrue de solutions d'emballage avancées parmi les fabricants de dispositifs intégrés (IDM) et les fournisseurs de fonderies.
Couverture du Rapport sur le Marché de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage
Raisons d'acheter ce rapport :
Options de personnalisation :
Le marché mondial de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage peut en outre être personnalisé selon les exigences ou tout autre segment de marché. En outre, UMI comprend que vous pouvez avoir vos propres besoins commerciaux, n'hésitez donc pas à nous contacter pour obtenir un rapport qui correspond parfaitement à vos exigences.
Méthodologie de Recherche pour l'Analyse du Marché de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage (2022-2028)
L'analyse du marché historique, l'estimation du marché actuel et la prévision du marché futur du marché mondial de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage ont été les trois étapes majeures entreprises pour créer et analyser l'adoption de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage dans les principales régions du monde. Des recherches secondaires exhaustives ont été menées pour collecter les chiffres historiques du marché et estimer la taille actuelle du marché. Deuxièmement, pour valider ces informations, de nombreuses constatations et hypothèses ont été prises en considération. De plus, des entretiens primaires exhaustifs ont également été menés avec des experts de l'industrie tout au long de la chaîne de valeur du marché mondial de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage. Après l'hypothèse et la validation des chiffres du marché par le biais d'entretiens primaires, nous avons employé une approche descendante/ascendante pour prévoir la taille complète du marché. Par la suite, des méthodes de ventilation du marché et de triangulation des données ont été adoptées pour estimer et analyser la taille du marché des segments et sous-segments de l'industrie concernée. La méthodologie détaillée est expliquée ci-dessous :
Analyse de la Taille Historique du Marché
Étape 1 : Étude approfondie des sources secondaires :
Une étude secondaire détaillée a été menée pour obtenir la taille historique du marché de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage par le biais de sources internes à l'entreprise telles querapports annuels et états financiers, présentations de performances, communiqués de presse, etc.,et des sources externes, notammentrevues, actualités et articles, publications gouvernementales, publications de concurrents, rapports sectoriels, bases de données tierces et autres publications crédibles.
Étape 2 : Segmentation du marché :
Après avoir obtenu la taille historique du marché de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage, nous avons mené une analyse secondaire détaillée pour recueillir des informations historiques sur le marché et des parts pour différents segments et sous-segments pour les principales régions. Les principaux segments sont inclus dans le rapport, tels que la technologie, l'application et l'utilisateur final. Des analyses supplémentaires au niveau des pays ont été menées pour évaluer l'adoption globale des modèles de test dans cette région.
Étape 3 : Analyse factorielle :
Après avoir acquis la taille historique du marché des différents segments et sous-segments, nous avons mené uneanalyse factorielledétaillée pour estimer la taille actuelle du marché de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage. De plus, nous avons mené une analyse factorielle en utilisant des variables dépendantes et indépendantes telles que la technologie, l'application et l'utilisateur final du marché de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage. Une analyse approfondie a été menée pour les scénarios de l'offre et de la demande en tenant compte des principaux partenariats, fusions et acquisitions, de l'expansion des activités et des lancements de produits dans le secteur du marché de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage à travers le monde.
Estimation et prévision de la taille actuelle du marché
Dimensionnement actuel du marché :Sur la base des informations exploitables des 3 étapes ci-dessus, nous sommes parvenus à la taille actuelle du marché, aux principaux acteurs du marché mondial de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage et aux parts de marché des segments. Toutes les parts de pourcentage requises, les répartitions et les ventilations du marché ont été déterminées à l'aide de l'approche secondaire susmentionnée et ont été vérifiées par le biais d'entretiens primaires.
Estimation et prévision :Pour l'estimation et les prévisions du marché, des pondérations ont été attribuées à différents facteurs, notamment les moteurs et les tendances, les contraintes et les opportunités disponibles pour les parties prenantes. Après avoir analysé ces facteurs, des techniques de prévision pertinentes, c'est-à-dire l'approche descendante/ascendante, ont été appliquées pour parvenir aux prévisions du marché pour 2028 pour différents segments et sous-segments sur les principaux marchés mondiaux. La méthodologie de recherche adoptée pour estimer la taille du marché englobe :
Validation de la taille et de la part de marché
Recherche primaire :Des entrevues approfondies ont été menées auprès des principaux leaders d'opinion (KOL), y compris les cadres supérieurs (CXO/VP, responsables des ventes, responsables du marketing, responsables opérationnels, responsables régionaux, responsables pays, etc.) dans les principales régions. Les résultats de la recherche primaire ont ensuite été résumés et une analyse statistique a été effectuée pour prouver l'hypothèse énoncée. Les informations issues de la recherche primaire ont été consolidées avec les résultats secondaires, transformant ainsi l'information en connaissances exploitables.
Répartition des participants principaux dans les différentes régions
Ingénierie de marché
La technique de triangulation des données a été employée pour compléter l'estimation globale du marché et pour obtenir des chiffres statistiques précis pour chaque segment et sous-segment du marché mondial de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage. Les données ont été divisées en plusieurs segments et sous-segments après l'étude de divers paramètres et tendances dans les domaines de la technologie, de l'application et de l'utilisateur final sur le marché mondial de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage.
L'objectif principal de l'étude du marché mondial de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage
Les tendances actuelles et futures du marché mondial de l'Intelligence Artificielle dans l'Emballage ont été déterminées dans l'étude. Les investisseurs peuvent obtenir des informations stratégiques pour fonder leur discrétion en matière d'investissements sur l'analyse qualitative et quantitative réalisée dans l'étude. Les tendances actuelles et futures du marché ont déterminé l'attractivité globale du marché au niveau régional, offrant une plateforme aux acteurs industriels pour exploiter le marché inexploité afin de bénéficier d'un avantage de premier arrivé. D'autres objectifs quantitatifs des études incluent :
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