چشم انداز رشد بازار اینترنت اشیا در پنج سال آینده ( ۲۰۱۹ -۲۰۲۴)

بتنا به گزارش خبرنگار آی تی پرس به نقل از سایت معتبر http://worldcapitalnews.com   ،گزارش جهانی AI در رشد بازار IOT (وضعیت و چشم انداز ۲۰۱۹-۲۰۲۴) تجزیه و تحلیل جامع و همگانی AI در صنعت IoT را با تقسیم بر اساس عوامل مختلف از جمله نوع محصول، تولید کننده، برنامه و مناطق، نشان می دهد. علاوه بر این،   پارامترهای تحت پوشش در این گزارش یک سناریو بازار رقابتی، فرصت های توسعه، محدودیت ها، و حضور منطقه ای است. راهبران عمده و محدودیت هایی که بر توسعه بازار تأثیر می گذارند در گزارش مورد بررسی قرار می گیرند. بازیگران  کلیدی همراه با تاکتیک های تجاری خود، جدیدترین الگوهای نوآوری، سنجش آینده و فرصت های رشد شامل می شوند. در مقیاس جهانی، میزان فعلی و آینده (درآمد) ارائه شده است. ارقام مهم با استفاده از نمودارها، جداول و نمودارهای پایه نمایش داده می شوند.

 

نکات برجسته بازار:

این گزارش سپس عوامل صنعتی مانند روند بازار، وضعیت اقتصادی فعلی، چشم اندازهای توسعه، نمونه کارها و ساختارهای قیمت گذاری را ارائه می دهد. شرایط گذشته، حال حاضر و پیش بینی شده در بازار ارائه شده است. AI جهانی و منطقه ای در IOT تجزیه و تحلیل زنجیره تامین بازار ویژگی های اطلاعات مهم در مورد توزیع کنندگان، تولید کنندگان و کاربران اصلی کلیدی در بازار است. ابتکارات استراتژیک این شرکت ها برای رشد کسب و کار خود ذکر شده است. تحلیل SWOT از هر فروشنده در بازار، درک در مورد نیروهای بازار رامیشود استنباط کرد . علاوه بر این، آخرین طرح ها و سیاست های صنعت در سطح منطقه در این گزارش پوشش داده شده است. مناطق اصلی تجزیه و تحلیل شده در این گزارش شامل آمریکای (ایالات متحده، کانادا، مکزیک، برزیل)، APAC (چین، ژاپن، کره، جنوب شرقی آسیا، هند، استرالیا)، اروپا (آلمان، فرانسه، انگلستان، ایتالیا، روسیه، اسپانیا) خاورمیانه و آفریقا (مصر، آفریقای جنوبی،  ترکیه، کشورهای شورای همکاری خلیج فارس).

تجزیه و تحلیل بازار توسط بازیکنان کلیدی: IBM، مایکروسافت، گوگل، PTC، AWS، اوراکل، GE، Salesforce، SAP، هیتاچی، Uptake، SAS، Autoplant Systems India Pvt. Ltd.، Cairo، Solutions Softweb، Arundo، C3 IoT، Anagog، Thingstel، Imagimob

تجزیه و تحلیل بازار توسط انواع محصولات شامل: بستر های نرم افزاری، راه حل های نرم افزاری

تجزیه و تحلیل بازار با استفاده از محصولات: تولید، انرژی و خدمات، حمل و نقل ، بانکداری، خدمات مالی، و بیمه، دولت و دفاع، خرده فروشی و سایر

در این گزارش، اطلاعات در مورد تامین کنندگان مواد اولیه بالادست بیشتر ارائه می شود. تحقیقات اولیه و ثانویه برای شناسایی عناصر  کلیدی و سهم بازار آنها استفاده شد. تجزیه و تحلیل ساختار هزینه شامل هزینه مواد اولیه است که هزینه کار را نیز  شامل می شود. این گزارش پس از آن کانال های بازاریابی و خریداران پایین دست AI در بازار IoT را توصیف می کند. در این مطالعه، واردات، صادرات  نسبت عرضه و تقاضا و اقتصاد همپوشان . ارزش بازار، حجم و پیش بینی مصرف نشان داده شده است. این گزارش قبل از محاسبه امکان سنجی آن، پیشنهادهای مهمی برای یک طرح جدید بازار ارائه می دهد.

علاوه بر این، داده هایی که بر روی ماهیت همیشه در حال تغییر پویایی بازار به چشم می خورد، از طریق مجلات و کارشناسان تحقیق بازار جمع آوری شده است. این گزارش شامل حجم فروش، قیمت، درآمد، حاشیه ناخالص، سهم بازار، حجم (حجم)، روند، شامل سود محصول، قیمت، ارزش، تولید، ظرفیت، استفاده از توانایی، رشد تاریخی است. علاوه بر این، اطلاعات در مورد فرصت های سرمایه گذاری، رشد آینده و مطالعات امکان سنجی مشخص شده است. بخش آخر این گزارش، یافته های تحقیق، نتایج، نتایج تحقیق، منبع داده و ضمیمه AI در صنعتIOTرا خلاصه می کند.

نکات برجسته گزارش :

بازار جهانی برای AI در داده های بزرگ و IoT به طور کلی به ۲۴ میلیارد دلار در سال   ۲۰۲۴ برسد
تجهیرات جنبی مرتبط با اینترنت اشیا IOT Things / Objects تا سال ۲۰۲۴ به ۴.۶ میلیارد دلار برسد

انتظار میرود AI در ماشین های صنعتی تا سال ۲۰۲۴ به ۴۱۵ میلیون دلار برسد با رشد ربات های مشترک در CAGR 42.5٪
انتظار میرودAIدر سیستم های سلاح های مستقل تا سال ۲۰۲۴ به ۱۲۰ میلیون دلار برسد با AI در رباتیک نظامی با ۴۰.۳٪ CAGR
lماشینهای یادگیری  به یک تکنولوژی کلیدی AI تبدیل خواهد شد تا پتانسیل کامل داده های بزرگ و IoT را به ویژه در سیستم عامل های محاسباتی لبه به دست آورد
سه بخش مهم شامل: (۱) داده کاوی و اتوماسیون، (۲) برنامه ریزی خودکار، نظارت و برنامه ریزی، و (۳) ذخیره سازی داده ها و اطلاعات مشتری
این گزارش تکنولوژی های مختلف فناوری اطلاعات و استفاده از آن را نسبت به راه حل های تجزیه و تحلیل در شرکت های سریع در حال رشد و داده های صنعتی ارزیابی می کند. این گزارش مدل های کسب و کار در حال ظهور، شرکت های پیشرو و راه حل ها را ارزیابی می کند. این گزارش همچنین تجزیه و تحلیل می کند که چگونه انواع مختلف AI برای حل مسائل بهتر می تواند مورد استفاده قرار گیرد. این گزارش همچنین بازار فناوری اطلاعات در شبکه ها و سیستم های IoT را ارزیابی می کند. این گزارش پیش بینی رشد واحد و درآمد هر دو تحلیل و IoT را از سال ۲۰۱۹ تا سال ۲۰۱۹ فراهم می کند.

اینترنت چیزها (IoT) در بخش های مصرف کننده، سازمانی، صنعتی و دولتی بازار نیازهای منحصر به فردی را از نظر زیرساخت ها، دستگاه ها، سیستم ها و فرایندها دارد. یکی از چیزهایی که همه آنها مشترک هستند این است که هر کدام از آنها مقدار زیادی داده را تولید می کنند که اکثر آنها دارای تنوع غیر ساختاری هستند و نیاز به تکنولوژی های داده ای بزرگ برای مدیریت دارند.

الگوریتم هوش مصنوعی (AI) الگوریتم توانایی تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و سیستم های IoT را برای ارائه ارزش به هر یک از این بخش های بازار افزایش می دهد. نویسنده می بیند سه نوع مختلف داده IoT: (1) داده های خام (دست نخورده و غیر ساختاری)، (۲) متا (داده ها در مورد داده ها)، و (۳) تبدیل (داده های ارزش افزوده). هوش مصنوعی (AI) برای حمایت از مدیریت هر یک از این نوع داده ها از نظر شناسایی، طبقه بندی و تصمیم گیری مفید خواهد بود.

AI همراه با تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته بزرگ فراهم می کند توانایی برای ایجاد داده های اولیه معنی دار و مفید به عنوان اطلاعات برای اهداف تصمیم گیری. استفاده از AI برای تصمیم گیری در IoT و تجزیه و تحلیل داده ها برای تصمیم گیری کارآمد و موثر، مخصوصا در زمینه جریان داده ها و تجزیه و تحلیل های زمان واقعی در ارتباط با شبکه های محاسباتی لبه، بسیار مهم خواهد بود. داده های زمان واقعی یک گزاره کلیدی برای همه موارد استفاده، بخش ها و راه حل ها خواهد بود. توانایی ضبط داده های جریان، تعیین ویژگی های ارزشمند و تصمیم گیری در زمان واقعی، ابعاد کاملا جدیدی را برای سرویس منطق اضافه می کند. در بسیاری از موارد، داده ها و اطلاعات عملیاتی خدماتی خواهند بود.

گزارش مزایا

پیش بینی های AI در تجزیه و تحلیل پیش بینی شده از سال ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۴
شناسایی بیشترین فرصت های بالقوه فرصت های فناوری AI
درک استراتژی های AI و ابتکارات شرکت های پیشرو
درمورد استفاده بهینه از AI برای تجزیه و تحلیل پیش بینی هوشمند در داده های Io یاد بگیرید
درک هوش مصنوعی در بزرگ داده، تجزیه و تحلیل، و اکوسیستم IoT و زنجیره ارزش
شناسایی فرصت های AI در تجزیه و تحلیل برای IoT و سایر داده های بدون ساختار
موضوعات اصلی تحت پوشش

۱. خلاصه اجرایی

۲. مقدمه

۲.۱ اهداف تحقیق

۲.۲ یافته های کلیدی

۲.۳ اهداف هدف

۲.۴ شرکت در گزارش

۳. مرور

۳.۱ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

۳.۲ نوع AI

۳.۳ زبان AI و ML

۳.۴ فناوری هوش مصنوعی

۳.۵ AI و ML Technology Goal

۳.۶ رویکردهای AI

۳.۷ ابزار AI

۳.۸ نتیجه AI

۳.۹ شبکه عصبی و هوش مصنوعی

۳.۱۰ آموزش عمیق و هوش مصنوعی

۳.۱۱ تجزیه و تحلیل پیش بینی و هوش مصنوعی

۳.۱۲ اینترنت چیزها و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

۳.۱۳ IoT و هوش مصنوعی

۳.۱۴ IoT مصرفی، تحلیل داده های بزرگ و هوش مصنوعی

۳.۱۵ IoT صنعتی، تحلیل داده های بزرگ، و یادگیری ماشین

۳.۱۶ هوش مصنوعی و محاسبات شناختی

۳.۱۷ فراموشی یا H + و هوش مصنوعی

۳.۱۸ ظهور تحلیل چیزها (AoT)

۳.۱۹ نظارت بر یادگیری بی نظیر

۳.۲ AI به عنوان فرم جدید UI

۴. تکنولوژی AI در داده های بزرگ و IoT

۴.۱ یادگیری ماشین در همه جا

۴.۲ API های یادگیری ماشین و توسعه داده های بزرگ

۴.۳ مزایای سازمانی آموزش ماشین

۴.۴ یادگیری ماشین در داده های IoT

۴.۵ مقیاس فوق العاده تجزیه و تحلیل و هوش مصنوعی

۴.۶ رشد الگوریتمیک کسب و کار

۴.۷ هوش مصنوعی میزبانی ابری

۴.۸ تناقض در یادگیری ماشین

۴.۹ تجزیه و تحلیل زنجیره ارزش

۵. برنامه کاربرد فناوری AI و مورد استفاده

۵.۱ نظارت بر عملکرد اطلاعات

۵.۲ نظارت بر زیرساخت

۵.۳ تولید مدل های دقیق

۵.۴ موتور توصیه شده

۵.۵ Blockchain و فن آوری های رمزنگاری

۵.۶ برنامه سازمانی

۵.۷ آگاهی متقابل

۵.۸ بازخورد مشتری

۵.۹ ماشین خودگردان

سیستم تشخیص تقلب ۵.۱۰

۵.۱۱ پزشکی شخصی و خدمات بهداشتی

۵.۱۲ پیش بینی