Globaler Markt für Fehlererkennung und -klassifizierung (FDC) wird bis 2032 USD 10,49 Mrd. erreichen, mit 9,60 % CAGR von 2023 bis 2032

Einblicke in den Markt für Fehlererkennung und -klassifizierung (FDC):

Der globale Markt für Fehlererkennung und -klassifizierung wächst schnell. Mit der ständig steigenden Nachfrage aus den meisten Branchen wird der Markt in den nächsten Jahren einen deutlichen Anstieg verzeichnen. Laut Market Research Future (MRFR) wird erwartet, dass der globale Markt für Fehlererkennung und -klassifizierung von USD 4,6 Mrd. im Jahr 2022 auf USD 10,49 Mrd. im Jahr 2032 ansteigen wird, mit einer CAGR von 9,60% im Prognosezeitraum (2023-2032).

Die zunehmende Komplexität und die steigende Nachfrage nach Qualitätssicherung in der Fertigung treiben die Nachfrage nach Fehlererkennungs- und Klassifizierungssystemen an. Außerdem treibt die steigende Nachfrage nach automatisierten industriellen Prozessen die Größe des Marktes für Fehlererkennung und -klassifizierung in die Höhe. Die digitale Transformation in allen Branchen, die Verbreitung von Industrie 4.0 und IoT-Fortschritte sind Megatrends, die den FDC-Marktwert eskalieren lassen.

Die Akzeptanz von intelligenten, vernetzten Geräten nimmt unabhängig von der Branche zu, was den Marktanteil weiter erhöht. Außerdem treiben Verbesserungen in der Konnektivität und neue IoT-Anwendungen das Wachstum des Marktes für Fehlererkennung und -klassifizierung voran. Die zunehmende industrielle Automatisierung bietet erhebliche Marktchancen.

Auch die wachsende Nachfrage nach verbesserter Produktivität & Sicherheit für die Arbeitnehmer und minimiert die gesamten Produktionskosten treibt das Marktwachstum. Darüber hinaus beeinflussen massive Investitionen in die Entwicklung von FDC-Systemen die Marktanteile. Der zunehmende Einsatz dieser Sensoren in intelligenten Fabriken zur Automatisierung von Arbeitsabläufen, Steigerung der Effizienz und Reduzierung manueller Arbeiten & Ausfallzeiten beschleunigt die Marktgröße.

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Hauptakteure

Die wichtigsten Akteure auf dem FDC-Markt sind

• Cognex Corporation,
• Keyence Corporation,
• KLA Corporation,
• OMRON Corporation,
• Teledyne Technologies,
• Microsoft, Siemens,
• Tokyo Electron Limited,
• Amazon Web Services, Inc,
• Applied Materials, Inc,
• Synopsys, Inc,
• einnoSys Technologies Inc,
• Nikon Corporation,
• Datalogic,
• PDF Solutions und andere.

Markt für Fehlererkennung und -klassifizierung - Segmentierung

Das Segment der Fehlertypen ist unterteilt in Dimensionsfehler, Oberflächenfehler, Kontaminationsfehler, Prozessvariabilität und andere. Das Sensordatensegment ist unterteilt in statistische Methoden, Algorithmen für maschinelles Lernen und andere. Das Anwendungssegment ist unterteilt in die Bereiche Fertigung und Verpackung. Das Endanwendungssegment ist unterteilt in die Bereiche Automobil, Elektronik, Halbleiter, Metall, Maschinen, Lebensmittel, Verpackungen und Pharmazeutika. Nach Regionen ist der Markt für Fehlererkennung und -klassifizierung in Europa, Nordamerika, Asien-Pazifik, den Nahen Osten, Afrika und andere unterteilt.

Markt für Fehlererkennung und -klassifizierung - regionale Analyse

Nordamerika dominiert den globalen Markt für Fehlererkennung und -klassifizierung. Laufende Fortschritte in der Sensortechnologie, Datenanalyse und künstlichen Intelligenz treiben das Marktwachstum an und verbessern die Fähigkeiten und die Genauigkeit von FDC-Systemen. Außerdem würden die frühzeitige Einführung von Industrie 4.0 und anstehende Smart-Factory-Projekte die Größe des Marktes für Fehlererkennung und -klassifizierung steigern.

Globaler FDC-Markt - Analyse der Wettbewerber

Der stark umkämpfte Markt für Fehlererkennung und -klassifizierung scheint fragmentiert zu sein, angeführt von der Präsenz mehrerer etablierter Akteure. Branchenakteure setzen strategische Initiativen wie Partnerschaften, Fusionen & Übernahmen, Kooperationen, Expansion und Produkteinführungen ein, um einen größeren Wettbewerbsanteil zu gewinnen.

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Industrie/ Innovation/ Verwandte Nachrichten

18. Mai 2021 -- INFICON, ein führender Anbieter von Software- und Hardwarelösungen für die Halbleiterfertigung und verwandte Bereiche, hat das SmartFDC Machine Learning Anomaly Detection System vorgestellt. Das neue System nutzt ML, um Prozess- und Anlageningenieuren einfach zu bedienende Tools zur Verfügung zu stellen, mit denen sie das Produktrisiko reduzieren und Produktionsprobleme schnell lösen können, während es gleichzeitig eine automatische Fehlererkennung und -klassifizierung (FDC) bietet.

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