Ennakoiva kunnossapito teollisuusrobotiikassa 2025: Markkinadynamiikka, tekoälyinnovaatioita ja strategisia ennusteita. Tutustu keskeisiin trendeihin, alueellisiin johtajiin ja kasvu mahdollisuuksiin, jotka muokkaavat seuraavaa viittä vuotta.

• Yhteenveto ja markkinan yleiskatsaus
• Keskeiset teknologiat trendit ennakoivassa kunnossapidossa teollisuusrobotiikassa
• Kilpailutilanne ja johtavat ratkaisu tarjoajat
• Markkinakasvuennusteet (2025–2030): CAGR, liikevaihto ja käyttöönottoasteet
• Alueanalyysi: Pohjois-Amerikka, Eurooppa, Aasia ja Tyynenmeren alue, sekä kehittyvät markkinat
• Haasteet, riskit ja mahdollisuudet ennakoivan kunnossapidon käyttöönotossa
• Tulevaisuuden näkymät: Strategiset suositukset ja investointiprioriteetit
• Lähteet ja viitteet

Yhteenveto ja markkinan yleiskatsaus

Ennakoiva kunnossapito teollisuusrobotiikassa viittaa edistyneiden analytiikka- ja koneoppimis- sekä IoT-yhteensopivien antureiden käyttöön laitevikojen ennakoimiseksi ja kunnossapito aikataulujen optimoinniksi. Tämä lähestymistapa muuttaa perinteisiä kunnossapitoparadigmoja siirtymällä reaktiivisesta tai aikataulutetusta kunnossapidosta dataohjautuvaan, olosuhteisiin perustuvaan strategiaan. Vuonna 2025 globaalit markkinat ennakoivalle kunnossapidolle teollisuusrobotiikassa kokevat voimakasta kasvua, jota vauhdittavat teollisuuden 4.0 teknologioiden lisääntynyt käyttöönotto, yhdistettyjen laitteiden lisääntyminen ja tarve minimoida ennalta arvottua seisokkiaikaa tuotantoympäristöissä.

Gartnerin mukaan ennakoivat kunnossapitoratkaisut ovat nyt ensisijainen tavoite valmistajille, jotka pyrkivät parantamaan operatiivista tehokkuutta ja vähentämään kustannuksia. Tekoälyllä vahvistetun analytiikan integroiminen teollisuusrobottien kanssa mahdollistaa kriittisten komponenttien, kuten toimintamoottoreiden ja vaihteiden, reaaliaikaisen seurannan. Tämä mahdollistaa poikkeamien varhaisen tunnistamisen ja siten estää kalliita katkokset, pidentäen robottivarojen käyttöikää.

MarketsandMarkets-markkinatutkimus ennustaa, että globaalin ennakoivan kunnossapidon markkinat saavuttavat 18,5 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuoteen 2025 mennessä, ja merkittävä osuus kohdistuu teollisuusrobotiikan sovelluksiin. Keskeisiä sektoreita, jotka vauhdittavat tätä kasvua, ovat auto-, elektroniikka- ja raskas konepajateollisuus, joissa robottiautomaatio on yleistä ja seisokkiaika voi aiheuttaa merkittäviä taloudellisia menetyksiä.

Kilpailutilanne on luonteenomaista robotiikkavalmistajien ja teknologiapalveluntarjoajien välisistä yhteistyökuvioista. Johtavat toimijat, kuten ABB, FANUC ja KUKA, integroidaan ennakoivan kunnossapidon kyvykkyyksiä robottialustoihinsa hyödyntäen pilvipohjaista analytiikkaa ja reunalaskentaa tarjotakseen toimenpiteitä edistäviä näkemyksiä. Lisäksi ohjelmistotoimittajat, kuten IBM ja Siemens, tarjoavat erikoistuneita ratkaisuja teollisuusrobotiikan ympäristöihin.

Ennakoivan kunnossapidon käyttöönottoa vauhdittaa myös sääntelypaineet työpaikan turvallisuudelle ja kestävyydelle sekä jatkuva osaavan kunnossapitohenkilöstön puute. Kun valmistajat jatkavat toiminnallisten digitointia, ennakoiva kunnossapito teollisuusrobotiikassa on nousemassa standardiksi, joka tuottaa mitattavia parannuksia tuottavuudessa, resurssien käytössä ja kokonaisomistuskustannuksissa.

Keskeiset teknologiat trendit ennakoivassa kunnossapidossa teollisuusrobotiikassa

Ennakoiva kunnossapito teollisuusrobotiikassa kehittyy nopeasti, ja sen taustalla ovat edistyneiden teknologioiden integrointi, jotka mahdollistavat reaaliaikaisen seurannan, dataohjautuvat näkemykset ja proaktiiviset toimet. Vuoteen 2025 mennessä useat keskeiset teknologiat trendit muokkaavat maisemaa, parantaen operatiivista tehokkuutta, vähentäen seisokkeja ja optimoimalla omaisuuden elinkaaria.

• Tekoälyohjattu analytiikka ja koneoppiminen: Tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) algoritmien käyttöönotto on keskeistä ennakoivassa kunnossapidossa. Nämä teknologiat analysoivat valtavia määriä anturi- ja toimintatietoa tunnistaakseen kaavat, ennustaa komponenttivikoja ja suositella kunnossapitotoimia. Yritykset, kuten Siemens ja ABB, hyödyntävät tekoälypohjaisia alustoja tarjoamaan toimenpiteitä edistäviä näkemyksiä, jotka mahdollistavat kunnossapitotiimien käsitellä ongelmia ennen niiden eskaloitumista.
• Teollinen esineiden internet (IIoT): IIoT-laitteiden lisääntyminen on muuttanut datan keruuta teollisuusrobotiikassa. Robottivarsiin, niveliin ja ohjaimiin upotetut anturit välittävät jatkuvasti tietoa lämpötilasta, värähtelystä, väännöstä ja muista kriittisistä parametroista. Tämä reaaliaikainen datan virtaus, jota tukevat Schneider Electricin kaltaiset alustat, tukee tarkempia ja ajankohtaisempia ennakoivan kunnossapidon malleja.
• Reunalaskenta: Latenssi- ja kaistanleveysongelmien ratkaisemiseksi reunalaskentaa käytetään yhä enemmän robotiikkajärjestelmien ohella. Prosessoimalla dataa paikallisesti reunalaitteet mahdollistavat nopeamman poikkeamien havaitsemisen ja välittömän reagoinnin, mikä vähentää ennakoimattoman seisokin riskiä. Hewlett Packard Enterprise ja Cisco ovat edelläkävijöitä, jotka tarjoavat teollisiin ympäristöihinsoveltuvia reunaratkaisuja.
• Digitaaliset kaksoset: Digitaalisten kaksosten käyttö – fyysisten robottijärjestelmien virtuaaliset replika – mahdollistaa simuloinnin, seurannan ja ennakoivan analyysin. Peilamalla todellisia olosuhteita digitaaliset kaksoset auttavat kunnossapitotiimejä ennakoimaan kulumista, optimoimaan kunnossapito aikatauluja ja testaamaan toimenpiteitä virtuaalisesti. GE Digital ja PTC kehittävät digitaalisen kaksosteknologian teollisuusrobotiikassa.
• Pilvipohjaiset ennakoivan kunnossapidon alustat: Pilvilaskenta mahdollistaa keskitetyn tietovaraston, edistyneet analytiikat ja etäseurannan. Yritysten, kuten Microsoft Azuren ja Google Cloud, pilvipohjaiset alustat mahdollistavat skaalautuvat ennakoivan kunnossapidon ratkaisut, tukien monipaikkatoimintoja ja globaaleja käyttöönottoja.

Nämä teknologiat trendit yhdistyvät tekemään ennakoivasta kunnossapidosta teollisuusrobotiikassa älykkäämpää, reagoivampaa ja kustannustehokkaampaa, asettaen uusia standardeja luotettavuudelle ja tuottavuudelle valmistus- ja automaatioteollisuudessa vuonna 2025.

Kilpailutilanne ja johtavat ratkaisu tarjoajat

Kilpailutilanne ennakoivan kunnossapidon teollisuusrobotiikassa kehittyy nopeasti, ja taustalla ovat edistyneen analytiikan, IoT-yhteyksien ja tekoälyn yhdistyminen. Koska valmistajat pyrkivät minimoimaan seisokkianna ja optimomaan omaisuuden käytön, ratkaisun tarjoajat erottavat itsensä omilla algoritmeillaan, integraatiokyvykkyydellään ja alakohtaisella asiantuntemuksellaan.

Johtavat globaalit teollisuusautomaatioyritykset ovat vakiinnuttaneet asemansa avainpelaajina tällä alalla. ABB tarjoaa ABB Ability™ -alustansa, joka hyödyntää koneoppimista ja pilvipohjaista analytiikkaa ennakoimaan vikoja ja aikatauluttamaan huoltoa robottivarsille ja automaatioyksiköille. Siemens integroi ennakoivan kunnossapidon MindSphere IoT-ekosysteemiinsä, mahdollistaen reaaliaikaisen seurannan ja diagnostiikan teollisuusroboteille eri valmistus ympäristöissä. FANUC puolestaan tarjoaa FIELD-järjestelmän, joka kerää ja analysoi robottien toimintatietoja ennakoidakseen komponenttivikoja ja optimoidakseen kunnossapitojaksoja.

Näiden vakiintuneiden automaatiojättien lisäksi erikoistuneet ohjelmistotoimittajat saavuttavat yhä enemmän suosiota. PTC:n ThingWorx-alusta, esimerkiksi, on laajalti käytössä sen kyvyn vuoksi yhdistää erilaisia robottijärjestelmiä ja soveltaa ennakoivaa analytiikkaa monivaltakunnallisissa ympäristöissä. IBM:n Maximo-sovellussarja on yhä enemmän käytössä suurissa teollisissa ympäristöissä, tarjoten tekoälypohjaisia näkemyksiä ja ohjeistettuja kunnossapitotoimenpiteitä robottivarojen tueksi.

Aloittavat ja niche-toimittajat myös muokkaavat kilpailutilannetta keskittymällä edistyneisiin tekoälymalleihin ja reunalaskentaan. Yritykset, kuten Uptake ja SparkCognition, hyödyntävät syväoppimista tuottaakseen erittäin tarkkoja vikaennusteita ja poikkeamien havaitsemista, usein maksimoitujen robottityyppien tai valmistusprosessien mukaan.

• Markkinakonsolidointia odotetaan, kun suuremmat toimijat hankkivat innovatiivisia startupeja vahvistaakseen ennakoivan kunnossapidon portfoliosi.
• Integraatio olemassa oleviin MES- ja ERP-järjestelmiin on tärkeä erottava tekijä, ja tarjoajat tarjoavat saumattomia tietovirtoja ja toimenpiteitä edistäviä näkemyksiä.
• Teollisuuden kumppanuudet, kuten robotiikan OEM:ien ja pilvipalveluntarjoajien väliset, kiihdyttävät skaalautuvien ennakoivan kunnossapidon ratkaisujen käyttöönottoa.

MarketsandMarkets-tietojen mukaan globaalit ennakoivan kunnossapidon markkinat teollisuusrobotiikassa ennustavat kasvavansa yli 25 %:n CAGR:llä vuoteen 2025 mennessä, mikä korostaa kilpailun ja innovatiivisuuden intensiivistymistä tällä sektorilla.

Markkinakasvuennusteet (2025–2030): CAGR, liikevaihto ja käyttöönottoasteet

Teollisuusrobotiikan ennakoivan kunnossapidon markkinat ovat vahvassa kasvussa vuosina 2025–2030, ja tätä vauhdittaa tekoälyn (AI), koneoppimisen ja teollisen esineiden internetin (IIoT) integrointi. MarketsandMarkets -projektiot ennustavat, että globaalin ennakoivan kunnossapidon markkinat saavuttavat noin 18,5 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuoteen 2025 mennessä, teollisuusrobotiikan edustaessa merkittävää ja nopeasti kasvavaa segmenttiä.

Vuosina 2025–2030 ennakoivan kunnossapidon vuotuinen kasvuvauhti (CAGR) teollisuusrobotiikassa ylittää 28 %, mikä ylittää laajemman ennakoivan kunnossapidon markkinan kasvuvauhdin. Tämä kiihtyminen johtuu tuotantosektorin lisääntyvästä riippuvuudesta robotiikasta automaatiossa, yhdistettynä tarpeeseen minimoida ennakoimattomat seisokit ja optimoida omaisuuden käyttö. Gartner korostaa, että vuonna 2025 yli 60 % uusista teollisuusroboteista varustetaan sisäänrakennetuilla ennakoivan kunnossapidon kyvyillä, kun luku oli alle 30 % vuonna 2022.

Liikevaihdon kasvu tukee edelleen pilvipohjaisten analytiikka-alustojen ja reunalaskennan käyttöönotto, jotka mahdollistavat reaaliaikaisen seurannan ja diagnostiikan. IDC arvioi, että vuoteen 2025 mennessä investoinnit ennakoivan kunnossapidon ratkaisuihin valmistuksessa – mukaan lukien robotiikka – ylittävät 6,5 miljardia Yhdysvaltain dollaria, ja merkittävä osa kohdistuu ohjelmistoon ja analytiikkapalveluihin.

• CAGR (2025–2030): 28–30 % ennakoivalle kunnossapidolle teollisuusrobotiikassa.
• Liikevaihto (2025): 6,5–7 miljardia Yhdysvaltain dollaria teollisuudessa, teollisuusrobotiikan ollessa keskeinen ajuri.
• Käyttöönottoaste (2025): Yli 60 % uusista teollisuusroboteista tulee sisältämään ennakoivan kunnossapidon kykyjä.

Keskeisiä tekijöitä, jotka edistävät tätä kasvua, ovat ennakoimattoman seisokkiajan nousevat kustannukset, anturiteknologioiden lisääntyminen ja skaalautuvien, tekoälypohjaisten analytiikka-alustojen yleistyminen. Kun valmistajat pyrkivät parantamaan operatiivista tehokkuutta ja pidentämään robottivarojen käyttöikää, ennakoiva kunnossapito tulee vakiintumaan uudessa käyttöönotossa ja retrofittauksessa. Tämän trendin odotetaan voimistuvan vuoteen 2030 mennessä, kun digitaaliset transformaatiohankkeet kiihtyvät teollisuus sektorilla.

Alueanalyysi: Pohjois-Amerikka, Eurooppa, Aasia ja Tyynenmeren alue, sekä kehittyvät markkinat

Globaali ennakoivan kunnossapidon markkina teollisuusrobotiikassa kokee voimakasta kasvua, ja alueelliset dynamiikat muovaavat vaihteleva teollisen automaation, digitaalisen infrastruktuurin ja sääntely-ympäristöjen tasoja. Vuonna 2025 Pohjois-Amerikka, Eurooppa, Aasia ja Tyynenmeren alue, sekä kehittyvät markkinat tarjoavat erillisiä mahdollisuuksia ja haasteita ennakoivan kunnossapidon ratkaisujen käyttöönottoon teollisuusrobotiikassa.

Pohjois-Amerikka säilyttää asemaansa ennakoivan kunnossapidon käyttöönoton johtajana korkeiden työvoimakustannusten, kypsän valmistussektorin ja vahvan keskittymän operatiiviseen tehokkuuteen vuoksi. Yhdysvallat, erityisesti, on todistamassa merkittäviä investointeja tekoälypohjaiseen analytiikkaan ja IoT-yhteensopiviin robotiikoihin, ja merkittävät toimijat, kuten GE ja IBM, ovat innovaation kärjessä. Alueen sääntelypainotus työpaikan turvallisuudelle ja laitteiden luotettavuudelle nopeuttaa edelleen ennakoivan kunnossapidon alustojen integrointia.

Eurooppa on tunnettu kehittyneestä valmistusperustastaan ja tiukoista sääntelyvaatimuksistaan, erityisesti Saksassa, Ranskassa ja Pohjoismaissa. Alueen keskittyminen Teollisuus 4.0 -aloitteisiin ja kestävyyteen suosii ennakoivan kunnossapidon käyttöönottoa aloilla, kuten auto-, ilmailu- ja lääketeollisuudessa. Statista ennustaa, että Euroopan ennakoivan kunnossapidon markkinat kasvavat yli 25 %:n CAGR:llä vuoteen 2025 mennessä, ja EU:n digitalisaatio-ohjelmat sekä robotiikkavalmistajien ja ohjelmistotarjoajien välinen yhteistyö tukevat kasvua vahvasti.

Aasia ja Tyynenmeren alue nousevat nopeimmin kasvaviksi alueiksi, ja tätä vauhdittaa nopea teollistuminen Kiinassa, Japanissa, Etelä-Koreassa ja Intiassa. Älykkäiden tehtaiden lisääntyminen ja hallituksen tukemat aloitteet, kuten Kiinan ”Made in China 2025” ja Japanin Yhteiskunta 5.0, nopeuttavat ennakoivan kunnossapidon käyttöönottoa teollisuusrobotiikassa. Kansainvälisen Robotiikkaliiton tiedot korostavat, että Aasia ja Tyynenmeren alue kattaa yli 60 %:a globaalista teollisuusrobottien asennuksista, mikä korostaa alueen kriittistä roolia markkinan laajentamisessa.

• Kiinassa: Johtaa robottien käyttöönotossa, kun paikalliset teknologiayritykset investoivat tekoälypohjaisiin kunnossapitopalveluihin.
• Japanissa ja Etelä-Koreassa: Keskitytään erittäin tarkkaan valmistamiseen ja ennakoivan analytiikan aikaisiin käyttöönottoihin.

Kehittyvillä markkinoilla Latinalaisessa Amerikassa, Lähi-idässä ja Afrikassa ollaan ennakoivan kunnossapidon käyttöönoton alkuvaiheissa. Kuitenkin, valmistukseen suuntautuvan ulkomaisen suoran sijoituksen (FDI) lisääntyminen ja digitaalisen infrastruktuurin asteittainen käyttöönotto odotetaan ajavan tulevaisuuden kasvua. Mordor Intelligence -tietojen mukaan näiden alueiden odotetaan saavuttavan kaksinumeroisia kasvulukuja, koska kustannusesteet vähenevät ja tietoisuus ennakoivan kunnossapidon hyödyistä kasvaa.

Haasteet, riskit ja mahdollisuudet ennakoivan kunnossapidon käyttöönotossa

Ennakoivan kunnossapidon (PdM) käyttöönotto teollisuusrobotiikassa esittää monimutkaisen kentän haasteista, riskeistä ja mahdollisuuksista, kun sektori siirtyy vuoteen 2025. Vaikka PdM lupaa merkittäviä kustannussäästöjä, vähentää seisokkeja ja pidentää laitteiden käyttöikää, sen toteutus ei ole ilman esteitä.

Haasteet ja riskit:

• Dataintegraatio ja laatu: Teollisuusrobotit tuottavat valtavia määriä anturidataa, mutta tämän datan integroiminen erilaisista lähteistä ja sen laadun varmistaminen on merkittävä haaste. Epäjohdonmukaiset tiedot voivat johtaa epätarkkoihin ennusteisiin, mikä heikentää PdM-järjestelmien arvoa (McKinsey & Company).
• Korkea alkuinvestointi: PdM:n käyttöönoton alkuvaiheen kustannukset – anturit, yhteydet, analytiikkapalvelut ja osaava henkilöstö – voivat olla hänesteitä, erityisesti pienille ja keskikokoisille yrityksille (PK-yrityksille). Tämä taloudellinen este hidastaa laajamittaista käyttöönottoa (Gartner).
• <strongKyberturvallisuus riskit: Koska PdM-järjestelmät vaativat lisääntynyttä yhteyksien ja tietojen jakamista, ne laajentavat kyberuhkien hyökkäyspinnoja. Teollisuusrobotit, jos niitä uhataan, voivat tuoda turvallisuus- ja toimintariskejä (IBM).
• Työvoiman osaamispula: PdM:n onnistunut käyttöönotto robotiikassa vaatii asiantuntemusta datatieteessä, koneoppimisessa ja teollisuusautomaatiossa. Tämänkaltaisen osaamisen puute on jatkuva pullonkaula (Deloitte).

Mahdollisuudet:

• Toiminnallinen tehokkuus: PdM mahdollistaa reaaliaikaisen seurannan ja varhaisen vian tunnistamisen, vähentäen ennakoimatonta seisokkia jopa 30 % ja kunnossapitokustannuksia 20 % (Accenture).
• Skaalautuvuus tekoälyn ja pilven kanssa: Tekoälyn ja pilvilaskennan kehitys tekee PdM-ratkaisuista skaalautuvampia ja saavutettavampia, mikä mahdollistaa jopa PK-yritysten hyödyntävän ennakoivia näkemyksiä (Microsoft Azure).
• Uudet liiketoimintamallit: Robotiikavalmistajat ja palveluntarjoajat hyödyntävät PdM:ää tarjotakseen tulokseen perustuvia sopimuksia ja etäseurantapalveluita, luoden toistuvia tulovirtoja (Capgemini).

Yhteenvetona, vaikka tie laajamittaiseen PdM:n käyttöönottoon teollisuusrobotiikassa on täynnä teknisiä, taloudellisia ja organisaation haasteita, potentiaaliset hyödyt tehokkuudessa, kustannussäästöissä ja innovaatioissa ajavat jatkuvaa investointia ja kehitystä vuonna 2025.

Tulevaisuuden näkymät: Strategiset suositukset ja investointiprioriteetit

Katsoessamme eteenpäin vuoteen 2025, ennakoivan kunnossapidon tulevaisuus teollisuusrobotiikassa muovautuu tekoälyn (AI), reunalaskennan ja teollisen esineiden internetin (IIoT) nopeiden edistysten myötä. Kun valmistajat intensiivistävät keskittymistään operatiiviseen tehokkuuteen ja kustannusten vähentämiseen, ennakoivan kunnossapidon odotetaan siirtyvän kilpailuedusta toiminnalliseksi välttämättömyydeksi. Strategiset suositukset ja investointiprioriteetit tämän sektorin sidosryhmille tulisi ohjata useiden keskeisten trendien ja markkinavoimien avulla.

• Priorisoi tekoälypohjaista analytiikkaa: Investointi tekoälyyn ja koneoppimisalgoritmeihin, jotka pystyvät käsittelemään valtavia määriä anturidataa reaaliajassa, on kriittistä. Nämä teknologiat mahdollistavat tarkempia vikaennusteita ja ohjeistettuja kunnossapitotoimia, vähentäen ennakoimattomia seisokkeja ja pidentäen robottien käyttöikää. Gartnerin mukaan vuoteen 2025 mennessä yli 60 % teollisuusrobotiikan käyttöönotosta sisältää AI-pohjaisia ennakoivia kunnossapitoratkaisuja.
• Adoptoi reunalaskenta-arkkitehtuurit: Datan määrän kasvaessa reunalaskentaprosessointi – lähemmäksi robotteja – tulee olemaan välttämätöntä latenssiin herkille sovelluksille. Reunalaskenta vähentää jatkuvaa pilvikytkentää, jolloin päätöksenteko nopeutuu ja tietosuoja paranee. IDC arvioi, että vuoteen 2025 mennessä 50 % uusista teollisuusrobottijärjestelmistä tulee hyödyntämään reunalaskentaa ennakoivaan kunnossapitoon.
• Integroi IIoT-alustat: Saumaton integraatio IIoT-alustojen kanssa mahdollistaa keskitetyn seurannan, ristiin fasiliteettien vertailun ja skaalautuvan ennakoivan kunnossapidon ratkaisujen käyttöönoton. Siemens ja Rockwell Automation laajentavat jo IIoT-tarjontaansa tukemaan ennakoivaa kunnossapitoa laajassa mittakaavassa.
• Keskity kyberturvallisuuteen: Kun yhteydet lisääntyvät, kyberriskitkin kasvavat. Investoinnit vahvoihin kyberturvallisuuskehyksiin ovat välttämättömiä suojaamaan arkaluontoisia toimintatietoja ja varmistamaan järjestelmän eheys.
• Kehitä työvoiman taitoja: Kunnossapitotiimien kouluttaminen käyttämään ennakoivia analyysejä ja hallitsemaan kehittyneitä robotiikkajärjestelmiä on tärkeä erottava tekijä. Kumppanuudet teknologian tarjoajien ja koulutusorganisaatioiden kanssa voivat nopeuttaa tätä siirtymää.

Yhteenvetona, vuonna 2025 ennakoivan kunnossapidon näkymät teollisuusrobotiikassa määrittyvät tekoälyn, reunalaskennan ja IIoT:n yhdistelmillä. Strategiset investoinnit näillä alueilla, yhdistettynä kyberturvallisuuteen ja työvoiman kehittämiseen, asemoivat valmistajat maksimoimaan käyttökatkot, vähentämään kustannuksia ja saavuttamaan kestävä kilpailuetu yhä automatisoituvammassa teollisuusympäristössä.

Lähteet ja viitteet

• MarketsandMarkets
• ABB
• FANUC
• KUKA
• IBM
• Siemens
• ABB
• Cisco
• GE Digital
• Google Cloud
• Siemens
• Uptake
• IDC
• Statista
• Kansainvälinen robotiikkaliitto
• Mordor Intelligence
• McKinsey & Company
• Deloitte
• Accenture
• Capgemini
• Rockwell Automation