預計人工智慧在包裝市場將在預測期內以約 12% 的強勁複合年增長率增長。人工智慧（AI）在包裝中的應用指的是將機器學習和電腦視覺等先進技術整合，以加強包裝產業的各個方面。例如，人工智慧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分銷流程，最終降低成本並最大限度地減少缺貨。此外，人工智慧演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，並提出合適的材料建議。這使製造商能夠創建獨特的包裝解決方案，以滿足客戶的多樣化需求。

在市場上運營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。這些參與者已進行了多次併購和合作，以向客戶提供高科技和創新產品/技術。

報告中提出的見解

“在技術方面，機器學習細分市場在 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。機器學習部門在 2021 年領先市場。機器學習 (ML) 市場的主要驅動因素是市場對產品品質保證/品質控制 (QA/QC) 中的數據標記、流程自動化和內容檢查日益增長的需求。如果產品標記不正確，可能會導致檢查失敗、客戶不滿意和利潤下降。借助 ML，數據標記已成為一種標準做法，可減少人為錯誤並提高整體流程效率。ML 還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，2021 年每五家公司中就有三家遭受過軟體供應鏈攻擊。

“在最終用戶方面，食品和飲料行業細分市場在 2021 年佔據了重要的市場份額”

根據最終用戶，市場分為食品和飲料行業、化妝品行業、醫療和製藥行業、消費電子行業和其他行業。食品和飲料行業在 2021 年領先市場。食品和飲料行業專注於提供價格合理、快速獲取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。根據一項調查，該領域是人工智慧的重要市場，預計到 2025 年全球食品和飲料市場價值將超過 2 兆美元。相比之下，由於化妝品行業新進入者的湧入，預計化妝品行業將以最快的速度增長，這推動了產品和包裝設計的創新，從而獲得競爭優勢。隨著互聯網使用量的增加，公司已將銷售轉移到線上平台，導致對化妝品產品的需求增加，從而促進了包裝行業的增長。

“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和創新機器的推出，北美地區的包裝行業對人工智慧技術的接受程度顯著提高。這種增長是由於在各個工業領域中整合了人工智慧 (AI) 和物聯網 (IoT) 等尖端技術，導致整合元件製造商 (IDM) 和代工供應商對先進包裝解決方案的需求增加。

人工智慧在包裝市場報告覆蓋範圍

購買此報告的原因：

該研究包括經過驗證的經過驗證的關鍵行業專家驗證的市場規模和預測分析。

該報告快速概述了整體行業績效。

該報告涵蓋了對傑出行業同行的深入分析，主要側重於關鍵業務財務、產品組合、擴張策略和最新發展。

詳細檢查了行業中普遍存在的驅動因素、限制、主要趨勢和機會。

該研究全面涵蓋了跨不同細分市場的市場。

深入的行業區域級別分析

客製化選項：

全球人工智慧在包裝市場中可以根據需求或任何其他細分市場進一步客製化。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取完全符合您需求的報告。

分析歷史市場、估計當前市場以及預測全球人工智慧在包裝市場的未來市場是創建和分析全球主要地區人工智慧在包裝中的應用所採取的三個主要步驟。進行了詳盡的二級研究，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，還與全球人工智慧在包裝市場價值鏈中的行業專家進行了詳盡的一級訪談。通過一級訪談對市場數據進行假設和驗證後，我們採用了自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。此後，採用市場細分和數據三角測量方法來估計和分析行業的各個細分市場和子細分市場的市場規模。詳細的方法如下所述：

歷史市場規模分析

步驟 1：深入研究二級來源：

進行了詳細的二級研究，以通過公司內部來源（例如年度報告和財務報表、業績演示文稿、新聞稿等）以及外部來源（包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可靠的出版物）來獲得人工智慧在包裝市場的歷史市場規模。

步驟 2：市場細分：

在獲得人工智慧在包裝市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的二級分析，以收集主要地區不同細分市場和子細分市場的歷史市場見解和份額。報告中包含的主要細分市場包括技術、應用和最終用戶。此外，還進行了國家/地區層面的分析，以評估該地區測試模型的總體採用情況。

步驟 3：因素分析：

在獲得不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的因素分析，以估計人工智慧在包裝市場的當前市場規模。此外，我們使用人工智慧在包裝市場的技術、應用和最終用戶等因變量和自變量進行了因素分析。我們對需求和供應方面的場景進行了徹底的分析，考慮了全球人工智慧在包裝市場領域的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布。

當前市場規模估計和預測

當前市場規模：基於上述 3 個步驟的可行見解，我們得出了當前市場規模、全球人工智慧在包裝市場中的主要參與者以及各個細分市場的市場份額。所有必需的百分比份額劃分和市場細分均使用上述二級方法確定，並通過一級訪談進行驗證。

估計和預測：對於市場估計和預測，我們為不同的因素分配了權重，包括驅動因素和趨勢、限制以及利益相關者可獲得的機會。在分析了這些因素之後，我們應用了相關的預測技術，即自上而下/自下而上的方法，以得出全球主要市場中不同細分市場和子細分市場 2028 年的市場預測。用於估計市場規模的研究方法包括：