世界のスマート製造市場は、2023年の1,089億米ドルから2028年には2,410億米ドルに成長し、年平均成長率は17.2%を記録する見込みです。スマート・マニュファクチャリングは、重要な要因によって推進されています。IoT、AI、自動化などの新技術が、モノの作り方を変えつつあります。これにより、物事がより効率的になり、修理が必要な時期の予測に役立ち、データから有益な情報を提供し、物事を実行するためのコストを削減します。スマート・マニュファクチャリングが好まれているのは、物事が起こるのを監視し、作業を円滑にし、スマートな意思決定を支援することができるからです。

 

市場動向

ドライバー： 時間とコストを削減するソフトウェア・システムに対する需要の急増
計画外のダウンタイムや生産の無駄は製造業に深刻な影響を与えます。そのため、将来の損失を避けるために、起こりうる欠陥や故障を事前に判断できるシステムを求めています。プラント資産管理（PAM）、産業用3D、デジタルツインなどの技術を使用することで、製造に必要な余分な時間とコストを削減することができます。

PAMソリューションは、生産レベルで起こりうる不具合を事前に判断し、必要な是正措置をリアルタイムで提供することを可能にします。このソリューションは、必要なデータを収集、分析し、コンポーネントやプロセスレベルでの不具合を特定します。デジタル・ツインは、リアルタイムで是正措置を実施する機能を備えており、高い精度で故障を予測するのに役立つ予知的および予防的なメンテナンス・アプローチを提供します。

さらに、デジタルツインとは、物理モデルに基づいて収集されたデータを表現したもので、性能、故障、故障モードなど、システムまたはプロセスの動作状態を実世界で再現したものです。デジタル・ツインを実装することで、エンジニアは、設計段階でインスタンスごとに変化する物理的なプロトタイプを修正することで、製品の性能を最適化することができます。したがって、デジタルツインでデジタルプロトタイプを作成すれば、シミュレーションの実行に使用でき、少ない時間と最小限のコストで任意のインスタンスを修正できます。

制約： 機器メーカー間および接続プロトコルの標準化不足
多くの産業機器や装置の大きな問題は、使用されている装置やプロトコルが標準化されていないことです。このため、既存のデータベースの多くでミスマッチが発生しているケースがあります。産業用通信には多くの通信プロトコルが使用されており、ほとんどのプロトコルをサポートする通信モジュールを提供しているベンダーは少数です。一方、多くのベンダーは、他のいくつかの通信プロトコルをサポートする通信モジュールをカスタマイズして提供しています。そのため、エンドユーザーは、要件に応じて他のプロトコルに切り替えることが難しい場合があります。技術に関する標準化の欠如は、システムの統合を複雑にし、通信機器間のプラグアンドプレイ機能を妨げます。例えば、多くのベンダーが産業用ワイヤレス・センサ・ネットワーク（IWSN）に必要なハードウェア・システムを提供していますが、エンドユーザはしばしば他のベンダーのソフトウェアを導入する必要があります。このようなシナリオでは、完全なソリューションを開発するか、幅広い互換性と、操作や設計の面でより高い柔軟性を実現することが不可欠です。

IIoTのさらなる成長には、接続機器間の相互運用性と容易な情報交換が最も重要です。IIoTに関連する現在の技術および市場シナリオは、相互運用性の問題を解決するための有望なアーキテクチャ・ソリューションや普遍的な標準を提供していないようです。IIoTは、インターネットに接続された機械だけでなく、機械や人間などのネットワークであるという事実のために、接続タイプ、データフォーマット、プロトコルのいずれかの普遍的な標準に対する緊急の要件が発生する可能性があります。現在、IIoT市場には10社以上の主要プレーヤーが存在し、これらのプレーヤーは市場内の他のプレーヤーと提携を結んでいます。これらのアライアンスはそれぞれ、自社の技術や通信規格がIIoT全体の唯一の標準として確立されることを望んでいます。したがって、通信プロトコルの非標準化が市場の成長を制限しています。

機会： IIoTとクラウド技術の採用増加
Ilotは、物事をより良く、より速くするために特別な工場ツールを使用するようなものです。よりスマートに作業するために機械をつなぎます。これは、独立して考えることができるデバイスを使用することで、工場の働き方を変えています。工場がより自動化されることで、工場を所有する人々がより儲かるようになります。イロットはまた、工場内の手の届きにくい場所のデータを見ることもできます。そうすることで、物事がよりよく機能し、工場が円滑に運営されるようになります。ABB、マイクロソフト、アマゾン、ボッシュ、日立のような大企業は、ビジネスを改善するためにIlotを使っています。工場でIIoTが使われると、情報が生まれます。この情報は特別な場所に保管する必要があり、そこでクラウドコンピューティングの出番となります。クラウド・コンピューティングはインターネットを利用して情報を保存・管理するため、企業はデータ保管場所を構築したり管理したりする手間が省けます。IIoTインフラを備えたクラウドは、データモニタリング、利益率の向上、オーバーヘッドの削減、ディスクリート製造のスケーラビリティの強化など、メーカーにいくつかのメリットを提供します。主なパブリッククラウドベンダーには、Microsoft、Amazon Web Services、Google Inc.などがあります。

課題 熟練労働者の不足
業務効率の向上とデータ駆動型手順への依存が予想されるため、従業員には新たなスキルセットが必要になります。そのため、新たに採用された従業員と研修を受けた従業員との間にスキル格差が生じる可能性があります。現代の企業は、新しいテクノロジーを積極的に採用する一方で、熟練した高度なスキルを持つ労働力の必要性に取り組んでいます。また、デジタル化の人気が高まっているにもかかわらず、多くの組織は、その複雑な構造やプロセスの理解不足のために、デジタルツイン技術の能力を認識する必要があります。例えば、IIoTを導入するために資産/プロセッサのデジタルツインを作成するには、最新の機器やソフトウェアシステムを扱うためのさまざまな技術、スキルセット、訓練された労働者が必要です。デジタルの変化は、開発から販売、マーケティングに始まるバリューチェーンのさまざまな段階で、従業員に求められるスキルの仕様の変化につながります。そのためには、既存の労働者が新しいシステムを操作できるように訓練する必要があります。例えば、米国の石油・ガス業界は現在、シェール岩に豊富なガス源を探索するための熟練労働者の確保に苦慮しており、その結果、計画中の石油化学プロジェクトに投資された1,000億米ドルが危険にさらされています。また、熟練労働者の不足により、発展途上国ではスマート・マニュファクチャリングと次世代産業化を効率的に実施するための支援が必要です。

部品サプライヤーやシステム・インテグレーターは、生産活動の減少を目の当たりにしてきました。その結果、OEMはより必要不可欠な部品を必要としています。下図は、スマート・マニュファクチャリングのエコシステムを示しています。

製造実行システムが2022年に最大の市場シェアを占める見込み。
スマート・マニュファクチャリング市場では、製造実行システム（MES）の重要性が高まっています。これらのシステムは、さまざまな製造プロセスの監督と管理を支援し、スムーズなオペレーション、品質管理、効率的な生産を実現します。MESは、製造プロセスのさまざまな部分からのデータを統合し、リアルタイムの監視、追跡、最適化を可能にします。これにより、生産性が向上し、エラーが減少し、スマートな製造方法の全体的な進歩に貢献します。

2022年に最大の市場シェアを占める産業用センサー
スマート製造において、産業用センサーは重要なツールです。温度、圧力、動きなどを測定することができます。これらのセンサーは、スマートな意思決定を行い、物事の進め方を改善するための迅速な情報を提供してくれます。これらのセンサーは、物事がより良く機能し、品質を保証し、修理が必要な時期を予測するのに役立ちます。これらのセンサーは、物事を円滑に進め、競争力を維持するためのスマート製造に役立ちます。

航空宇宙産業は予測期間中に最も高いCAGRを記録する見込み
航空宇宙産業は、スマート・マニュファクチャリングの導入から大きな恩恵を受けています。高度な技術を駆使することで、航空機の生産をよりスマートで効率的なものにしています。ロボット、コンピュータ、センサーが連携して航空機やコンポーネントを製造し、品質の向上、エラーの削減、時間の節約を実現します。スマート・マニュファクチャリングは、より安全で独創的な航空機を形成し、すべての人の旅行体験を向上させる上で極めて重要です。

北米は、先進技術と革新的な製造方法を誇る産業オートメーションの確立された拠点です。この実力が、同地域のスマート製造市場の拡大を後押ししています。米国では、税制改革、製造業とインフラストラクチャーに対する実質的な支援策、大手ハイテク企業の存在など、政府のイニシアチブを伴う前向きなビジネス環境が、スマート・マニュファクチャリングの採用をさらに加速させています。効率的な資産利用の優先、職場の安全規制の強化、石油・ガス、化学、食品・飲料などの業界における製品品質の確保に対する意識の高まりなどの要因が、北米全域の機械状態監視システムとプラント資産管理ソリューションの需要を促進しています。

 

主要企業

スマート・マニュファクチャリング企業のプレーヤーは、市場での製品提供を強化するために、製品の発売、パートナーシップ、買収、提携など、さまざまな有機的・無機的成長戦略を実施しています。主な参入企業は、3D System, Inc.（米国）、ABB（スイス）、Cisco System, Inc.（米国）、Emerson Electric Co.（米国）、General Electric（米国）、Honeywell International Inc.（米国）、IBM（米国）、三菱電機（日本）、Rockwell Automation（米国）、Schneider Electric（フランス）、Siemens（ドイツ）、Oracle（米国）、SAP（ドイツ）、Stratasys（米国）、横河電機（日本）です。

本調査では、スマートマニュファクチャリング市場における主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略など、詳細な競合分析を掲載しています。

本レポートでは、スマート製造市場を情報技術、実現技術、地域に基づいて区分しています。

セグメント

サブセグメント

情報技術別

ヒューマン・マシン・インターフェース
プラント資産管理
倉庫管理システム
製造実行システム
実現技術別

産業用3Dプリンティング
ロボット
産業用センサー
製造におけるAI
機械状態監視
産業用マシンビジョン
産業用サイバーセキュリティ
デジタルツイン
無人搬送車
製造業におけるARとVR
5G産業用IoT
産業別

プロセス産業
石油・ガス
食品・飲料
医薬品
化学
エネルギー・電力
金属・鉱業
パルプ・製紙
その他
ディスクリート産業
自動車
航空宇宙・防衛
半導体・エレクトロニクス
医療機器
機械製造
その他
地域別

北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
英国
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
その他のアジア太平洋地域
その他の地域
中東・アフリカ
南米

2023年6月、ハネウェルは最新のイノベーションであるHoneywell Digital Primeソリューションを発表しました。このソリューションは、プロセス制御の変更やシステム変更の監視、管理、テストを合理化するために設計されたクラウドベースのデジタルツインです。この費用対効果の高いツールにより、ユーザーは頻繁にテストを実施できるようになり、結果の精度が向上し、事後保守の必要性が大幅に削減されます。
2023年4月、シーメンス・デジタル・インダストリーズ社は、工業生産の自動化と管理を目的としたオープンで相互運用可能なポートフォリオ、Industrial Operations Xを発表しました。これは、ソフトウェア、コネクテッドハードウェア、パートナーエコシステム、マーケットプレイスを備えたオープンデジタルビジネスプラットフォームであるSiemens Xceleratorの一部です。
2023年4月、ポリマー3DプリンティングのリーディングカンパニーであるStratasysは、最近Stratasysが買収したRivenの品質保証機能を統合した最新製品GrabCAD Print Proソフトウェアを発表しました。この先進的なソフトウェアは、Stratasys 3Dプリンターのプリント準備プロセスを管理し、最終用途パーツの効率的な大量生産を求めるメーカーに対応します。プリントパーツの精度を高め、無駄を最小限に抑え、生産までの時間を短縮することに重点を置いています。

 

【目次】

 

1 はじめに （ページ – 41）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 対象と除外
1.4 調査範囲
1.4.1 対象市場
図1 スマート製造市場のセグメンテーション
1.4.2 地域範囲
1.4.3 考慮した年数
1.4.4 通貨
1.5 制限事項
1.6 利害関係者
1.7 変化のまとめ
1.8 景気後退の影響

2 調査方法 （ページ – 46）
2.1 はじめに
図2 スマート製造市場：調査デザイン
2.1.1 二次調査および一次調査
2.1.1.1 主要産業インサイト
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 主要な二次情報源のリスト
2.1.2.2 二次ソースからの主要データ
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 主要データの内訳
2.1.3.2 一次情報源の主要データ
2.2 市場規模推定方法
図3 市場規模推定方法
2.2.1 ボトムアップアプローチ
2.2.1.1 ボトムアップアプローチ（需要側）による市場規模算出アプローチ
図4 市場規模推計手法：ボトムアップアプローチ
2.2.2 トップダウンアプローチ
2.2.2.1 トップダウンアプローチによる市場規模算出手法（供給側）
図5 市場規模推計手法：トップダウンアプローチ
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図6 市場の内訳とデータの三角測量
2.4 調査の前提
図7 スマート製造市場：調査前提
2.5 景気後退の影響を分析するアプローチ
2.6 リスク評価
表1 スマート製造市場：リスク評価

3 事業概要（ページ数 – 56）
図8 倉庫管理システム（WMS）分野が2023年から2028年にかけて最も高い成長率を記録
図9 2028年に最大の市場シェアを占めるのはデジタルツイン分野
図10 2028年に最大の市場シェアを占めるのはエネルギー・電力分野
図11 予測期間中、スマート・マニュファクチャリング市場を支配するのは自動車分野
図12 予測期間中、北米が最も高いCAGRを示す

4 プレミアムインサイト（ページ数 – 61）
4.1 スマート製造市場におけるプレーヤーの魅力的な成長機会
図13 リアルタイムデータ分析と予知保全の重視がスマート製造市場の成長に寄与
4.2 スマート製造市場、情報技術別
図14 倉庫管理システム（WMS）分野が予測期間中に最も高い成長率を記録
4.3 スマート製造市場：実現技術別
図15 2023年に最大の市場シェアを占めるのは産業用センサー分野
4.4 スマート製造市場：プロセス産業別
図16 2023年にスマート製造市場の最大シェアを握るのは化学分野
4.5 スマート製造市場：個別産業別
図17 2023年から2028年にかけて最も高い成長率を記録するのは航空宇宙分野
4.6 スマート製造市場：地域別
図18 北米が2028年にスマート・マニュファクチャリング市場で最大シェアを占める
4.7 スマート製造市場：国別
図 19 メキシコが予測期間中にスマート製造市場で最も高い成長率を示す見込み

5 市場概観（ページ – 65）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図20 スマート製造市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 自動生産による製造効率向上への注目の高まり
5.2.1.2 3Dプリンティング技術に対する政府支出の増加
5.2.1.3 産業ソリューションの規制遵守を維持する必要性の高まり
5.2.1.4 製造のダウンタイムと製造の無駄を削減するための革新的技術に対する需要の急増
図21 スマート製造市場：推進要因とその影響
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 高額の初期設備投資が必要
5.2.2.2 スマート製造に関する技術標準の欠如
5.2.2.3 頻繁な技術アップグレードの必要性
図22 スマート製造市場：阻害要因とその影響
5.2.3 機会
5.2.3.1 IIoTとクラウドコンピューティング技術の急速な進歩
5.2.3.2 産業プレーヤーによる自動化導入の増加
5.2.3.3 インフラ開発プロジェクトへの投資の増加
図23 スマート製造市場：ビジネスチャンスとその影響
5.2.4 課題
5.2.4.1 脆弱な産業ネットワークに対するサイバーリスクの増加
5.2.4.2 先端製造ソリューションの複雑な設計
5.2.4.3 スマート製造に対応できる熟練労働力の不足
図24 スマート製造市場：課題とその影響
5.3 サプライチェーン分析
図25 スマート製造市場：サプライチェーン分析
5.4 エコシステム分析
図26 スマート製造のエコシステム
表2 スマート製造エコシステムにおける企業とその役割
5.5 価格分析
5.5.1 産業用ロボットの平均販売価格（ASP）
表3 産業用ロボットの平均販売価格（可搬重量別
図27 主要企業が提供する産業用ロボットの平均販売価格（製品別
表4 主要企業が提供する産業用ロボットの平均販売価格（製品別）
表5 光学機器の地域別平均販売価格（米ドル）
5.6 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図28 スマート製造市場におけるプレーヤーの収益シフトと新たな収益ポケット
5.7 技術分析
5.7.1 インダストリー4.0
5.7.2 人工知能（AI）
5.7.3 モノのインターネット（iot）
5.7.4 ブロックチェーン
5.7.5 拡張現実（AR）と仮想現実（VR）
5.7.6 協調ロボット
5.7.7 予知保全
5.8 ポーターの5力分析
表6 スマート製造市場：ポーターの5つの力分析
5.8.1 新規参入の脅威
5.8.2 代替品の脅威
5.8.3 供給者の交渉力
5.8.4 買い手の交渉力
5.8.5 競合の激しさ
5.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図29 上位3産業の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表7 上位3産業の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響度(%)
5.9.2 購入基準
図 30 上位 3 業種の主な購買基準
表 8 上位 3 業種の主な購買基準
5.10 ケーススタディ分析
5.10.1 レマティック社、重要情報へのアクセスを提供するSaaSソリューションを開発
5.10.2 NBCベアリング、情報の流れを合理化するコネクテッド・スマート・ファクトリーを設立
5.10.3 ARB MIDSTREAM 社、SCADA システムを採用しオペレーションコントロールセンターを開発
5.10.4 ハイエタがレニショーと提携し、商用熱交換器を生産
5.10.5 バルセロナ、通信インフラを活用してリソース管理を強化
5.11 貿易分析
図31 HSコード847950の国別輸入データ（2018～2022年）（百万米ドル
図32 HSコード847950の輸出データ（国別、2018-2022年）（百万米ドル
5.12 特許分析
図33 過去10年間の特許出願件数の多い上位10社
図34 過去10年間に取得したスマート製造ソリューション関連の特許数
表9 過去10年間の特許所有者上位20社
5.12.1 主要特許のリスト
5.13 主要な会議とイベント（2023～2024年
表10 スマート製造市場：会議・イベント一覧
5.14 規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表11 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表12 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表13 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表14 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.14.2 規格
5.14.2.1 IEC TS 62832-1: 2020
5.14.2.2 オープンプラットフォームコミュニケーションユナイテッドアーキテクチャ（OPC UA）
5.14.2.3 ISO/IECTR 63306-1：2020
5.14.2.4 ISO 55001：2014
5.14.2.5 産業安全規格
5.14.2.6 スマート製造基準
5.14.2.6.1 Society 5.0 – 日本
5.14.2.6.2 RIE2020（シンガポール
5.14.2.6.3 USB3ビジョン
5.14.2.6.4 コアプレス（CXP）
5.14.2.7 マシンビジョンカメラとセンサー
5.14.2.7.1 emva 1288
5.14.2.7.2 astm e57
5.14.2.8 レンズマウント規格
5.14.2.8.1 日本インダストリアルイメージング協会（JIAA）
5.14.2.9 プログラミングインターフェース
5.14.2.9.1 GenICam
表15 スマート製造市場：規制と標準

6 スマート製造市場：情報技術別（ページ番号 – 103）
6.1 はじめに
図 35 スマート製造市場：情報技術別
図36：予測期間中、製造実行システム（MES）分野が市場を支配
表16 スマート製造市場、情報技術別、2019年～2022年（百万米ドル）
表17 スマート製造市場：情報技術別、2023～2028年（百万米ドル）
表18 情報技術：スマート製造市場、プロセス産業別、2019-2022年（百万米ドル）
表19 情報技術：スマート製造市場、プロセス産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
表20 情報技術：スマート製造市場：ディスクリート産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表21 情報技術：スマート製造市場：ディスクリート産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
表22 情報技術：スマート製造市場：地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表23 情報技術：スマート製造市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.2 ヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）
6.2.1 複雑なプロセス変数を実用的な洞察に変換するHMI技術への依存がセグメント成長を促進
6.2.2 ヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）：製品別
6.2.2.1 ソフトウェア
6.2.2.2 ハードウェア
6.2.3 ヒューマン・マシン・インターフェース：構成タイプ別
6.2.3.1 スタンドアロンHMI
6.2.3.2 組み込み型HMI
表24 ヒューマンマシンインターフェース（HMI）：スマート製造市場、プロセス産業別、2019～2022年（百万米ドル）
表25 ヒューマンマシンインターフェース（HMI）：スマート製造市場：プロセス産業別、2023～2028年（百万米ドル）
表26 ヒューマンマシンインターフェース（HMI）：スマート製造市場：ディスクリート産業別、2019年〜2022年（百万米ドル）
表27 ヒューマンマシンインターフェース（HMI）：スマート製造市場：ディスクリート産業別、2023年〜2028年（百万米ドル）
表28 ヒューマンマシンインターフェース（HMI）：スマートマニュファクチャリング市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表29 ヒューマンマシンインターフェース（HMI）：情報技術向けスマート製造市場：地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3 工場資産管理（PAM）
6.3.1 包括的なデータ記録を構築するためのパムシステムの採用が市場成長を加速
表30 プラント資産管理（パム）：スマート製造市場、プロセス産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表31 プラント資産管理（パム）：スマート製造市場：プロセス産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
表32 プラント資産管理（PAM）：スマート製造市場：ディスクリート産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表33 プラント資産管理（PAM）：スマート製造市場：ディスクリート産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
表34 プラント資産管理（PAM）：スマート製造市場：地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表35 プラント資産管理（PAM）：スマート製造市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.2 プラント資産管理（PAM）：サービス別
6.3.2.1 ソフトウェア
6.3.2.2 サービス
6.3.3 プラント資産管理（PAM）：導入形態別
6.3.3.1 オフライン
6.3.3.2 オンライン
6.3.4 プラント資産管理（PAM）：資産タイプ別
6.3.4.1 生産資産
6.3.4.2 自動化資産
6.4 製造実行システム（MES）
6.4.1 mes技術の急速な進歩が市場を促進
6.4.2 製造実行システム（mes）：導入形態別
6.4.2.1 オンプレミス型
6.4.2.2 オンデマンド
6.4.2.3 ハイブリッド
6.4.3 製造実行システム（MES）：提供形態別
6.4.3.1 ソフトウェア
6.4.3.2 ソリューション
表36 製造実行システム（mes）：スマート製造市場、プロセス産業別、2019～2022年（百万米ドル）
表37 製造実行システム（mes）：スマート製造市場：プロセス産業別、2023～2028年（百万米ドル）
表38 製造実行システム（mes）：スマート製造市場：ディスクリート産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表39 製造実行システム（mes）：スマート製造市場：ディスクリート産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
表40 製造実行システム（mes）：スマート製造市場：地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表41 製造実行システム（mes）：スマート製造市場：地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.5 倉庫管理システム（WMS）
6.5.1 在庫管理と労務管理をサポートするWMSソリューションの採用が市場を促進
6.5.2 倉庫管理システム（WMS）、用途別
6.5.2.1 在庫管理
6.5.2.2 受注管理
6.5.3 倉庫管理システム（WMS）：導入形態別
6.5.3.1 オンプレミス
6.5.3.2 クラウドベース
6.5.4 倉庫管理システム（WMS）：階層タイプ別
6.5.4.1 ティア1
6.5.4.2 ティア2
6.5.4.3 ティア3
表42 倉庫管理システム（WMS）：スマート製造市場、プロセス産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表43 倉庫管理システム（WMS）：スマート製造市場：プロセス産業別、2023〜2028年（百万米ドル）
表44 倉庫管理システム（WMS）：スマート製造市場：個別産業別、2019年〜2022年（百万米ドル）
表45 倉庫管理システム（WMS）：スマート製造市場：ディスクリート産業別、2023年〜2028年（百万米ドル）
表46 倉庫管理システム（WMS）：スマート製造市場：地域別、2019年〜2022年（百万米ドル）
表47 倉庫管理システム（WMS）：スマート製造市場：地域別、2023年〜2028年（百万米ドル）

…

 

【本レポートのお問い合わせ先】
https://www.marketreport.jp/contact
レポートコード：SE 6677