預計包裝市場人工智慧在預測期內將以約 12% 的強勁複合年增長率增長。包裝中的人工智慧 (AI) 是指整合機器學習和電腦視覺等先進技術，以增強包裝產業的各個方面。例如，AI系統可以分析圖像以識別包裝材料中的缺陷，確保只有高品質的產品交付到市場。此外，人工智慧可以通過分析歷史銷售數據和市場趨勢來優化生產和配送流程，最終降低成本並最大限度地減少缺貨。此外，人工智慧算法可以根據消費者偏好、市場趨勢和產品數據生成個性化的包裝設計，並建議合適的材料。這使得製造商能夠創建滿足其客戶不同需求的獨特包裝解決方案。
市場上的一些主要參與者包括 SIG Combibloc、Tetra Pak、Berry Global、WestRock、DS Smith、Microsoft、GE Digital、ABB、Universal Robots 和 Neurala。這些參與者已經進行了幾次併購以及合作夥伴關係，以方便客戶使用高科技和創新產品/技術。
報告中呈現的見解
“在技術方面，機器學習領域在 2021 年佔據了重要的市場份額”
按技術劃分，市場分為機器學習、電腦視覺、自然語言處理 (NLP) 和預測分析。機器學習領域在 2021 年領先市場。機器學習 (ML) 市場的主要驅動力是數據標記、流程自動化和產品品質保證/品質控制 (QA/QC) 中的內容檢測對它的日益增長的需求。如果產品標籤不正確，則可能導致檢查失敗、客戶不滿意，並導致利潤下降。借助 ML，數據標記已成為一種標準做法，減少了手動錯誤並提高了整體流程效率。 ML 也被用於整個包裝供應鏈中，為企業提供預防性分析和網路安全措施。根據 Anchore 最近的一項調查，五分之三的公司在 2021 年遭受了軟體供應鏈攻擊。
“在終端用戶方面，食品和飲料行業領域在 2021 年佔據了重要的市場份額”
根據終端用戶，市場分為食品和飲料業、化妝品業、醫療和製藥業、消費電子業及其他。食品和飲料行業領域在 2021 年領先市場。食品和飲料行業專注於提供價格實惠、快速易得且未受污染的食品選擇，這有助於其保持市場主導地位。機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 的使用使企業能夠擴大規模並保持競爭力。該行業是人工智慧的重要市場，根據一項調查，到 2025 年，全球食品和飲料市場預計將價值超過 2 兆美元。相比之下，由於化妝品行業的新進入者湧入，預計化妝品行業的增長速度最快，這推動了產品和包裝設計方面的創新，以獲得競爭優勢。隨著互聯網使用量的增加，公司已將其銷售轉向線上平台，導致對化妝品的需求增加，從而促進了包裝行業的發展。
“北美在 2021 年佔據了重要的市場份額”
北美在 2021 年領先市場。由於公私合作夥伴關係的增加以及創新機器的推出，北美地區正在見證包裝行業對人工智慧技術的顯著接受度增長。這種增長是由人工智慧 (AI) 和物聯網 (IoT) 等尖端技術在各個工業領域的融合推動的，導致對集成設備製造商 (IDM) 和代工供應商的高級包裝解決方案的需求增加。
包裝市場人工智慧報告範圍
購買本報告的原因：
- 該研究包括經過驗證的經權威行業專家驗證的市場規模和預測分析。
- 該報告快速概覽了整體行業表現。
- 該報告涵蓋了對主要行業同行的深入分析，主要關注關鍵的業務財務狀況、產品組合、擴張策略和近期發展。
- 對行業中普遍存在的驅動因素、限制因素、主要趨勢和機會進行詳細檢查。
- 該研究全面涵蓋了不同細分市場的市場。
- 行業的深入區域級別分析
自訂選項：
全球包裝市場人工智慧可以根據要求或任何其他細分市場進一步定制。除此之外， UMI 理解您可能有自己的業務需求，因此請隨時與我們聯繫以獲得完全符合您要求的報告。
目錄
包裝市場人工智慧分析的調查方法 (2022-2028)
分析歷史市場、估計當前市場和預測全球包裝市場人工智慧的未來市場是創建和分析包裝市場人工智慧在主要地區採用的三個主要步驟。進行了詳盡的二次研究，以收集歷史市場數據並估計當前市場規模。其次，為了驗證這些見解，考慮了許多發現和假設。此外，還對全球包裝市場人工智慧價值鏈中的行業專家進行了詳盡的一手採訪。在通過一手採訪進行市場數據的假設和驗證後，我們採用自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。此後，採用了市場細分和數據三角測量方法來估計和分析行業細分市場的市場規模。
歷史市場規模分析
步驟 1：深度研究二手資料來源：
進行了詳細的二手研究，以通過公司內部來源（如）獲取包裝市場人工智慧的歷史市場規模。年度報告和財務報表、業績報告、新聞稿等，以及包括在內的外部來源期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手的出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可靠出版物。
步驟 2：市場細分：
在獲取包裝市場人工智慧的歷史市場規模後，我們進行了詳細的二次分析，以收集主要地區不同細分市場的歷史市場見解和份額。主要細分市場包括在報告中，如技術、應用和終端用戶。進一步進行了國家級分析，以評估該地區測試模型的整體採用情況。
步驟 3：因素分析：
在獲取不同細分市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的因素分析以估計包裝市場人工智慧的當前市場規模。此外，我們使用包裝市場人工智慧的技術、應用和終端用戶等因變量和自變量進行了因素分析。考慮到全球包裝市場人工智慧領域的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布，對供需雙方的情況進行了徹底分析。
當前市場規模估計與預測
當前市場規模測算：基於上述 3 個步驟的可行見解，我們得出了當前的市場規模、全球包裝市場人工智慧中的主要參與者以及細分市場的市場份額。所有必需的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二次方法確定，並通過一手採訪進行驗證。
估計與預測：對於市場估計和預測，為不同因素分配了權重，包括股東可用的驅動因素和趨勢、限制因素和機會。在分析這些因素後，應用了相關的預測技術，即自上而下/自下而上的方法，以得出 2028 年全球主要市場不同細分市場的市場預測。用於估計市場規模的研究方法包括：
- 行業的市場規模，以收入（美元）表示，以及包裝市場人工智慧在主要國內市場的採用率
- 所有市場細分和子細分的百分比份額、拆分和細分
- 全球包裝市場人工智慧中的主要參與者，以提供的產品衡量。此外，這些參與者為在快速增長的市場中競爭而採用的增長策略
市場規模和份額驗證
一手研究：與主要地區的關鍵意見領袖 (KOL)（包括高階主管 (CXO/副總裁、銷售主管、行銷主管、營運主管、區域主管、國家主管等）進行了深入訪談。然後總結初步研究結果，並進行統計分析以證明所提出的假設。初步研究的輸入與次要發現相結合，因此將資訊轉化為可行的見解。
不同地區的主要參與者分佈
市場工程
採用資料三角測量技術來完成整體市場估算，並得出全球人工智慧在包裝市場的每個細分市場和子細分市場的精確統計數字。在研究了全球人工智慧在包裝市場的技術、應用和終端使用者等各個參數和趨勢後，資料被分割成幾個細分市場和子細分市場。
全球人工智慧在包裝市場研究的主要目標
本研究確定了全球人工智慧在包裝市場的當前和未來市場趨勢。投資者可以獲得戰略見解，以便根據研究中進行的定性和定量分析來判斷他們的投資。當前和未來的市場趨勢決定了市場在區域層面的整體吸引力，為行業參與者提供了一個平台，以利用未開發的市場，從先發優勢中獲益。研究的其他定量目標包括：
- 按價值 (美元) 分析人工智慧在包裝市場的當前和預測市場規模。此外，分析不同細分市場和子細分市場的當前和預測市場規模
- 研究中的細分市場包括技術、應用和終端使用者領域
- 定義和分析人工智慧在包裝行業的監管框架
- 分析涉及各種中介機構的價值鏈，以及分析行業的客戶和競爭對手的行為
- 分析主要地區人工智慧在包裝市場的當前和預測市場規模
- 報告中研究的主要國家/地區包括亞太地區、歐洲、北美和世界其他地區
- 人工智慧在包裝市場的公司概況以及市場參與者為維持在快速成長的市場中所採取的成長策略
- 深入分析行業的區域層面
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