根据Technavio的最新市场研究报告，全球生命科学行业工业自动化市场规模预计在2024年至2028年间增长50.6亿美元，年复合增长率为11.4%。全球对医疗保健服务的需求不断增长是推动市场增长的主要因素，同时，开放式过程自动化的采用趋势也在增加。然而，工业自动化相关的基础设施和集成问题仍然是一大挑战。
关键市场参与者包括ABB有限公司、应用材料公司、Aspen技术公司、阿自倍尔株式会社、Balluff GmbH、丹纳赫公司、达索系统公司、艾默生电气公司、Endress+Hauser集团服务有限公司、霍尼韦尔国际公司、江森自控国际公共有限公司、三菱电机公司、欧姆龙株式会社、派克汉尼汾公司、罗克韦尔自动化公司、SAP SE、施耐德电气SE、西门子股份公司、横河电机株式会社和Festo SE & Co. KG。
市场驱动因素
生命科学行业的工业自动化市场正在经历显著增长，这得益于物联网（IoT）、人工智能（AI）和工业4.0等技术的发展。这些技术使赛博物理系统、云计算和数字化成为可能，彻底改变了中小企业的运营方式。物联网和工业互联网（IIoT）通过无线传感器、工业I/O和运动控制革命化了制造业。工业4.0还带来了虚拟现实、边缘计算和人工智能等先进功能。半导体芯片为这些技术提供动力，5G无线技术提供了更快的连接。控制系统通过可编程逻辑控制器（PLC）、伺服系统和激光标记器得到了增强。数字转型继续通过人机界面、安全光幕和机器人技术推进。温度、湿度和扭矩传感器是分布式控制系统的重要组成部分。自动化领域，包括机器人技术、物料搬运和制造，正在积极采用这些趋势，网络架构和云平台促进了工业领域的移动性和连通性。汽车、航空航天、重型工程、医疗保健和制造等行业都受益于这一数字革命。
市场挑战
生命科学行业在实施工业自动化时面临重大挑战，主要是基础设施和集成问题。高速互联网对于有效实施尤其重要，特别是在基于云的环境中。连接问题、停电和慢速网络可能导致系统停机，影响生产效率。这些挑战在发展中国家和小型及中型企业（SMEs）和初创企业中尤为普遍。此外，处理和管理数据的多样化工具和系统的医疗保健和制药公司可能会遇到集成困难。解决这些问题对于生命科学行业工业自动化市场的增长至关重要。
市场细分
该报告详细涵盖了生命科学行业工业自动化市场的细分，包括：
- 部署
- 1.1 现场
- 1.2 分布式
- 产品
- 2.1 分布式控制系统（DCS）
- 2.2 数据采集与监控系统（SCADA）
- 2.3 可编程逻辑控制器（PLC）
- 2.4 制造执行系统（MES）
- 地理
- 3.1 北美
- 3.2 欧洲
- 3.3 亚太地区
- 3.4 南美
- 3.5 中东和非洲
现场部署
现场部署段在全球生命科学行业工业自动化市场中占据主导地位，拥有最大的市场份额。这主要是由于现场部署提供的增强安全特性。相比之下，基于云的部署将数据存储在多个服务器上，更容易受到安全漏洞的影响。大型生命科学组织，特别是处理敏感研究数据的组织，通常选择现场部署的医疗信息软件解决方案，因为它们具有物理访问控制和安全协议等安全措施。然而，现场部署段需要大量的投资。企业必须购买软件许可证、维护IT人员、定期升级软件并安装数据保护解决方案。此外，他们还需要培训员工，增加了成本负担。因此，生命科学行业的中小型组织越来越多地采用基于云的医疗信息软件解决方案，以减少资本投资和运营成本。这些因素预计将影响全球生命科学行业工业自动化市场在预测期内的增长轨迹。
研究分析
生命科学行业的工业自动化市场正在经历显著增长，这得益于物联网（IoT）、人工智能（AI）和增强现实等先进技术的集成。这些技术使制造过程的实时监测和分析成为可能，提高了效率和生产力。半导体芯片和工业4.0推动了赛博物理系统和IIoT的采用，使中小企业能够实施智能制造解决方案。无线传感器和工业I/O系统促进了数据收集和传输，而控制系统和可编程逻辑控制器确保了精确的过程控制。涡轮增压技术和5G无线技术正在革命化工业领域的应用，从制造到物料搬运和网络架构。机器人技术和人工智能在自动化重复任务和提高产品质量方面发挥着关键作用。云计算提供了成本效益的存储和处理能力，支持数据驱动的决策。总体而言，这些技术通过提高灵活性、降低成本和提高产品质量，正在彻底改变生命科学行业。
市场研究概览
生命科学行业的工业自动化市场正在经历显著增长，这得益于物联网（IoT）、人工智能（AI）和工业4.0等先进技术的集成。这些技术使赛博物理系统、云计算和IIoT的创建成为可能，彻底改变了传统的制造工艺。行业内的中小企业越来越多地采用无线传感器、工业I/O、运动控制和工业网络面板进行数字化。物联网设备，如可编程逻辑控制器（PLCs）、伺服系统和激光标记器，正与人工智能和高级分析技术集成，以增强工业能力。涡轮增压技术、5G无线技术和数字孪生技术正在革命化制造、物料搬运和网络架构。虚拟能力，如云工程、软件即服务（SaaS）、虚拟现实和边缘计算，使远程监控和控制成为可能，降低了成本，提高了效率。机器学习、温度传感器、湿度传感器和扭矩传感器的集成提供了实时数据分析和预测维护。包括医疗保健、汽车、航空航天、重型工程和制造在内的行业正通过采用机器人技术、自动化和工业4.0技术来实现数字化转型。安全光幕、机器人、光电传感器、激光传感器、电感传感器、交流电机、直流电机和离散自动化技术的集成提高了生产力和安全性。分布式控制系统、5G无线技术和电动汽车充电站的使用正在推动工业和交通的电气化。这些技术的集成正在彻底改变工业部门，创造新的创新和增长机会。
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