포장 시장의 인공 지능은 예측 기간 동안 약 12%의 강력한 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 포장의 인공 지능(AI)은 포장 산업의 다양한 측면을 향상시키기 위해 머신 러닝 및 컴퓨터 비전과 같은 첨단 기술을 통합하는 것을 의미합니다. 예를 들어, AI 시스템은 이미지를 분석하여 포장 재료의 결함을 식별하여 고품질 제품만 시장에 제공되도록 할 수 있습니다. 또한 AI는 과거 판매 데이터와 시장 동향을 분석하여 생산 및 유통 프로세스를 최적화하여 궁극적으로 비용을 절감하고 품절을 최소화할 수 있습니다. 또한 AI 알고리즘은 소비자 선호도, 시장 동향 및 제품 데이터를 기반으로 맞춤형 포장 디자인을 생성하고 적합한 재료를 제안할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 고객의 다양한 요구 사항을 충족하는 고유한 포장 솔루션을 만들 수 있습니다.
시장에서 활동하는 주요 업체로는 SIG Combibloc, Tetra Pak, Berry Global, WestRock, DS Smith, Microsoft, GE Digital, ABB, Universal Robots 및 Neurala가 있습니다. 이러한 업체들은 고객에게 첨단 기술 및 혁신적인 제품/기술을 제공하기 위해 여러 건의 인수합병과 파트너십을 진행해 왔습니다.
보고서에 제시된 인사이트
"기술 중에서 머신 러닝 부문이 2021년에 시장 점유율의 상당 부분을 차지했습니다."
기술별로 시장은 머신 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 및 예측 분석으로 분류됩니다. 머신 러닝 부문은 2021년에 시장을 주도했습니다. 머신 러닝(ML) 시장의 주요 동인은 제품 품질 보증/품질 관리(QA/QC)에서 데이터 라벨링, 프로세스 자동화 및 콘텐츠 검사에 대한 수요 증가입니다. 제품 라벨이 잘못 지정되면 검사 실패, 고객 불만 및 수익 감소로 이어질 수 있습니다. 데이터 라벨링은 ML의 도움으로 표준 관행이 되어 수동 오류를 줄이고 전반적인 프로세스 효율성을 개선합니다. ML은 또한 예방 분석 및 기업의 사이버 보안 조치를 제공하기 위해 포장 공급망 전체에서 활용됩니다. Anchore의 최근 설문 조사에 따르면 2021년에 5개 회사 중 3개 회사가 소프트웨어 공급망 공격을 경험했습니다.
"최종 사용자 중에서 식음료 산업 부문이 2021년에 시장 점유율의 상당 부분을 차지했습니다."
최종 사용자를 기준으로 시장은 식음료 산업, 화장품 산업, 의료 및 제약 산업, 가전 제품 산업 및 기타로 분류됩니다. 식음료 산업 부문은 2021년에 시장을 주도했습니다. 저렴하고 빠르고 쉽게 접근할 수 있으며 오염되지 않은 식품 옵션을 제공하는 데 중점을 둔 식음료 산업은 시장 지배력을 유지하는 데 도움이 되었습니다. 머신 러닝(ML)과 인공 지능(AI)을 사용하면 기업이 운영 규모를 확장하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 이 부문은 AI의 중요한 시장이며, 설문 조사에 따르면 세계 식음료 시장은 2025년까지 2조 달러 이상의 가치가 있을 것으로 예상됩니다. 대조적으로, 화장품 산업은 화장품 산업에 새로운 진입자가 유입됨에 따라 가장 빠른 속도로 성장할 것으로 예상되며, 이는 경쟁 우위를 확보하기 위해 제품 및 포장 디자인의 혁신을 주도합니다. 인터넷 사용이 증가함에 따라 기업은 판매를 온라인 플랫폼으로 전환하여 화장품 제품에 대한 수요가 증가하여 포장 산업의 성장에 기여했습니다.
"북미가 2021년에 시장 점유율의 상당 부분을 차지했습니다."
북미는 2021년에 시장을 주도했습니다. 북미 지역은 공공-민간 파트너십 증가와 혁신적인 기계 출시 덕분에 포장 산업에서 AI 기술 수용이 크게 증가하고 있습니다. 이러한 성장은 통합 장치 제조업체(IDM)와 파운드리 공급업체 간의 고급 포장 솔루션에 대한 수요 증가로 이어지는 다양한 산업 부문에서 인공 지능(AI) 및 사물 인터넷(IoT)과 같은 최첨단 기술의 통합에 의해 주도되고 있습니다.
포장 시장 보고서 범위의 인공 지능
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- 이 보고서는 주요 비즈니스 재무, 제품 포트폴리오, 확장 전략 및 최근 개발에 중점을 두고 저명한 업계 동료에 대한 심층 분석을 다룹니다.
- 산업에서 만연한 동인, 제약, 주요 추세 및 기회에 대한 자세한 조사.
- 이 연구는 다양한 부문에 걸쳐 시장을 포괄적으로 다룹니다.
- 산업에 대한 심층적인 지역 수준 분석
사용자 지정 옵션:
글로벌 포장 시장의 인공 지능은 요구 사항 또는 기타 시장 부문에 따라 추가로 사용자 지정할 수 있습니다. 이 외에도 UMI는 귀하가 귀하의 비즈니스 요구 사항을 가지고 있을 수 있음을 이해하므로 귀하의 요구 사항에 완전히 맞는 보고서를 얻기 위해 언제든지 저희에게 연락하십시오.
목차
포장 시장 분석을 위한 연구 방법론 (2022-2028)
과거 시장 분석, 현재 시장 추정, 글로벌 포장 시장의 인공 지능의 미래 시장 예측은 전 세계 주요 지역에서 포장 시장의 인공 지능의 채택을 만들고 분석하기 위해 수행된 세 가지 주요 단계였습니다. 과거 시장 수치를 수집하고 현재 시장 규모를 추정하기 위해 광범위한 2차 연구가 수행되었습니다. 둘째, 이러한 통찰력을 검증하기 위해 수많은 결과와 가정이 고려되었습니다. 또한, 글로벌 포장 시장의 인공 지능 가치 사슬 전반에 걸쳐 업계 전문가와 광범위한 1차 인터뷰가 수행되었습니다. 1차 인터뷰를 통해 시장 수치를 가정하고 검증한 후, 전체 시장 규모를 예측하기 위해 톱다운/바텀업 방식을 사용했습니다. 그 후, 시장 세분화 및 데이터 삼각 측량 방법을 채택하여 업계의 세그먼트 및 하위 세그먼트의 시장 규모를 추정하고 분석했습니다. 자세한 방법론은 다음과 같습니다.
과거 시장 규모 분석
1단계: 2차 자료 심층 연구:
다음과 같은 회사 내부 자료를 통해 포장 시장의 인공 지능의 과거 시장 규모를 얻기 위해 자세한 2차 연구가 수행되었습니다.연간 보고서 및 재무제표, 성과 발표, 보도 자료 등,및 다음을 포함한 외부 소스저널, 뉴스 및 기사, 정부 간행물, 경쟁사 간행물, 부문 보고서, 타사 데이터베이스 및 기타 신뢰할 수 있는 간행물.
2단계: 시장 세분화:
포장 시장의 인공 지능의 과거 시장 규모를 얻은 후, 주요 지역의 다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 과거 시장 통찰력과 점유율을 수집하기 위해 자세한 2차 분석을 수행했습니다. 주요 세그먼트는 기술, 응용 프로그램 및 최종 사용자로 보고서에 포함되어 있습니다. 해당 지역에서 테스트 모델의 전반적인 채택을 평가하기 위해 국가별 분석을 추가로 수행했습니다.
3단계: 요인 분석:
다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트의 과거 시장 규모를 확보한 후, 현재 포장 시장의 인공 지능 시장 규모를 추정하기 위해 자세한요인 분석을 수행했습니다. 또한 포장 시장의 인공 지능의 기술, 응용 프로그램 및 최종 사용자와 같은 종속 및 독립 변수를 사용하여 요인 분석을 수행했습니다. 전 세계 포장 시장의 인공 지능 부문에서 주요 파트너십, 합병 및 인수, 사업 확장 및 제품 출시를 고려하여 수요 및 공급 측면 시나리오에 대한 철저한 분석을 수행했습니다.
현재 시장 규모 추정 및 예측
현재 시장 규모:위의 3단계에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 바탕으로, 현재 시장 규모, 글로벌 포장 시장의 인공 지능의 주요 업체 및 세그먼트의 시장 점유율에 도달했습니다. 필요한 모든 점유율 분할 및 시장 분석은 위에 언급된 2차 접근 방식을 사용하여 결정되었으며 1차 인터뷰를 통해 검증되었습니다.
추정 및 예측:시장 추정 및 예측을 위해, 이해 관계자에게 제공되는 동인 및 트렌드, 제약 및 기회를 포함한 다양한 요인에 가중치가 할당되었습니다. 이러한 요소를 분석한 후, 관련 예측 기술, 즉, 톱다운/바텀업 방식을 적용하여 전 세계 주요 시장의 다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 2028년 시장 예측에 도달했습니다. 시장 규모를 추정하기 위해 채택된 연구 방법론은 다음을 포함합니다.
- 수익(USD) 측면에서 업계의 시장 규모와 주요 국내 시장에서 포장 시장의 인공 지능의 채택률
- 시장 세그먼트 및 하위 세그먼트의 모든 점유율, 분할 및 분석
- 제공되는 제품 측면에서 글로벌 포장 시장의 인공 지능의 주요 업체. 또한 빠르게 성장하는 시장에서 경쟁하기 위해 이러한 업체가 채택한 성장 전략
시장 규모 및 점유율 검증
1차 연구:주요 지역의 최고 경영진(CXO/VP, 영업 담당자, 마케팅 담당자, 운영 담당자, 지역 담당자, 국가 담당자 등)을 포함한 주요 의견 리더(KOL)와 심층 인터뷰를 실시했습니다. 주요 연구 결과를 요약하고, 제시된 가설을 증명하기 위해 통계 분석을 수행했습니다. 1차 연구의 입력은 2차 결과와 통합되어 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환했습니다.
다양한 지역의 주요 참여자 분할
시장 공학
전반적인 시장 추정을 완료하고 글로벌 포장 시장의 인공 지능의 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 정확한 통계 수치를 도출하기 위해 데이터 삼각 측량 기술을 사용했습니다. 글로벌 포장 시장의 인공 지능에서 기술, 애플리케이션 및 최종 사용자의 다양한 매개변수와 추세를 연구한 후 데이터는 여러 세그먼트 및 하위 세그먼트로 분할되었습니다.
글로벌 포장 시장 연구의 인공 지능의 주요 목표
글로벌 포장 시장의 인공 지능의 현재 및 미래 시장 동향은 연구에서 정확히 지적되었습니다. 투자자는 연구에서 수행된 정성적 및 정량적 분석을 기반으로 투자를 위한 재량을 결정하는 전략적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 현재 및 미래 시장 동향은 지역 수준에서 시장의 전반적인 매력을 결정하여 산업 참여자가 아직 개척되지 않은 시장을 활용하여 퍼스트 무버 이점을 얻을 수 있는 플랫폼을 제공했습니다. 연구의 다른 정량적 목표는 다음과 같습니다.
- 가치(USD) 측면에서 포장 시장의 인공 지능의 현재 및 예측 시장 규모를 분석합니다. 또한, 다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트의 현재 및 예측 시장 규모를 분석합니다.
- 연구의 세그먼트에는 기술, 애플리케이션 및 최종 사용자의 영역이 포함됩니다.
- 포장 산업의 인공 지능에 대한 규제 프레임워크의 정의 및 분석
- 다양한 중개인의 존재와 관련된 가치 사슬을 분석하고 업계의 고객 및 경쟁사 행동을 분석합니다.
- 주요 지역의 포장 시장의 인공 지능의 현재 및 예측 시장 규모를 분석합니다.
- 보고서에서 연구된 주요 지역에는 아시아 태평양, 유럽, 북미 및 기타 지역이 포함됩니다.
- 포장 시장의 인공 지능의 회사 프로필과 빠르게 성장하는 시장에서 유지하기 위해 시장 참여자가 채택한 성장 전략
- 업계의 심층 지역별 분석
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