製造業におけるAI市場調査レポート情報タイプ別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）技術別（機械学習（ML）、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、コンテキストアウェアコンピューティング、機械推論、ディープラーニング）導入形態別（オンクラウド、オンプレミス）組織規模別（中小企業、大企業）アプリケーション分野別（予知保全と機械検査、品質管理と検査、生産計画と管理、在庫管理） - 2032年までの市場予測

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Market Research Future マーケットリサーチフューチャー (MRFR)	2024年11月8日	US$4,950 シングルユーザライセンス(PDF/印刷不可) ライセンス・価格情報注文方法はこちら	通常2-3営業日以内	191	英語

サマリー

製造業におけるAI市場調査レポート情報タイプ別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）技術別（機械学習（ML）、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、コンテキストアウェアコンピューティング、機械推論、ディープラーニング）導入形態別（オンクラウド、オンプレミス）組織規模別（中小企業、大企業）アプリケーション分野別（予知保全と機械検査、品質管理と検査、生産計画と管理、在庫管理） - 2032年までの市場予測

市場概要
2023年の製造業におけるAI市場規模は35億4,460万米ドルであった。製造業におけるAI市場は、2024年の43億8410万米ドルから2032年には283億4360万米ドルに増加し、予測期間（2024年～2032年）の複合年間成長率（CAGR）は29.7％になると予測される。
製造業におけるAIとは、生産性、効率、品質を向上させるために人工知能技術を製造プロセスに統合することである。これには、機械学習、コンピュータ・ビジョン、ロボット、データ解析を使用して、作業の自動化、メンテナンス要件の予測、サプライチェーンの合理化、品質管理の保証、意思決定の改善を行うことが含まれる。製造業者はAIを活用することで、コストを削減し、ダウンタイムを短縮し、より適応性と応答性の高い生産環境を開発することができる。
市場セグメントの洞察
製造業におけるAI市場は、ハードウェア、ソフトウェア、サービスの3種類に区分される。
市場は6つの技術セグメントに分けられる：機械学習（ML）、コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、コンテキストアウェアコンピューティング、機械推論、ディープラーニング。
また、導入形態によって、オンクラウド型とオンプレミス型の2つのセグメントに分けられる。
製造業におけるAI市場は、組織規模に基づいて2つのセグメントに分けられる：中小企業と大企業である。
製造業におけるAI市場は、アプリケーション分野別に、予知保全と機械検査、品質管理と検査、生産計画と管理、在庫管理、予知分析、ロボット工学と自動化、エネルギー管理、サプライチェーン最適化、その他に区分される。最終用途産業には、自動車、エレクトロニクス・半導体、製薬が含まれる。

地域別インサイト
アジア太平洋地域は、製造業におけるAI市場において31.2％の最大市場シェアを占めており、2023年には13億2,700万米ドルと評価され、2032年には116億3,950万米ドルに達し、31.2％の年平均成長率で増加すると予測されている。
2023年の市場シェアは、北米がかなりの割合を占めている。米国では、人工知能が精密製造に組み込まれ、予知保全とインテリジェントな自動化が可能となっている。この技術は、同国の国際的な製造競争力を高めるだけでなく、産業の著しい進歩も促している。
製造業における欧州のAI市場は、フランス、ドイツ、イタリア、英国、ロシア、その他の欧州に分けられる。欧州全域でスマート工場の建設に向けた政府の取り組みが強化されていることから、欧州市場は予測期間中に右肩上がりに成長すると予想される。
中東とアフリカの製造業は急成長している。アラブ首長国連邦、エジプト、サウジアラビアなどの中東・アフリカ諸国は、大規模な経済投資を行っている。これは、この地域の製造業を後押しする重要な要因のひとつである。
さらに、製造業にテクノロジーを導入することで、中東・アフリカの企業は生産、効率、コスト削減、製品品質を向上させ、世界市場で競争できるようになる。

主要プレイヤー
NVIDIA、Intel、Siemens、IBM、GE、Microsoft Corporation、Robert Bosch、Amazon Web Services、Cisco Systems Inc.、Rockwell Automationが製造業向け人工知能の市場リーダーである。

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目次
1 エグゼクティブ・サマリー 21
2 市場紹介 24
2.1 定義 24
2.2 調査範囲 24
2.3 調査目的 24
2.4 市場構造 25
3 調査方法 26
3.1 概要 26
3.2 データフロー 28
3.2.1 データマイニングプロセス 28
3.3 購入データベース： 29
3.4 二次ソース： 30
3.4.1 二次調査のデータフロー： 31
3.5 一次調査： 32
3.5.1 一次調査のデータフロー： 33
3.5.2 一次調査：インタビュー実施数 34
3.6 市場規模推定のためのアプローチ： 35
3.6.1 消費・貿易アプローチ 35
3.6.2 収益分析アプローチ 35
3.7 データ予測 36
3.7.1 データ予測タイプ 36
3.8 データモデリング 37
3.8.1 ミクロ経済要因分析： 37
3.8.2 データモデリング： 38
4 市場ダイナミクス
4.1 はじめに
4.2 市場動向と成長に影響を与える要因
4.2.1 AI/ML/ディープラーニングの活用による予測精度の向上 42
4.2.2 製造プロセスの自動化に人工知能が利用されている 42
4.2.3 成長に影響を与える要因 42
4.3 成長パラメータのマッピング - ドライバー 43
4.3.1 製造業におけるAI技術の採用の増加 43
4.3.2 AIアルゴリズムの進歩 43
4.3.3 製品品質の向上 44
4.4 成長阻害要因のマッピング - 阻害要因 45
4.4.1 AI技術のコストが高い 45
4.4.2 データ不足 45
4.5 チャンス 46
4.5.1 AIを活用した新しい製品やサービスの開発 46
4.5.2 製造プロセスの効率性と生産性の向上 46
4.5.3 AIに基づく新たなビジネスモデルの創出 47
4.6 COVID-19の影響分析 48
4.6.1 ICT全体への影響 48
4.6.2 製造市場におけるAIへの影響 48
4.6.3 製造市場におけるAIの需要への影響 49
4.6.4 製造業におけるAIの価格設定への影響 49
5 市場要因分析 50
5.1 バリューチェーン分析 50
5.1.1 ハードウェア／ソフトウェア・プロバイダ 50
5.1.2 製造におけるAIプロバイダー 50
5.1.3 適切なベンダーやツールの選択 50
5.1.4 エンドユーザー 51
5.2 ポーターの5つの力モデル 52
5.2.1 新規参入の脅威 52
5.2.2 サプライヤーの交渉力 52
5.2.3 代替品の脅威 53
5.2.4 買い手の交渉力 53
5.2.5 ライバルの激しさ
6 世界の製造業におけるAI（コンポーネント別） 55
6.1 概要
6.2 ハードウエア
6.3 ソフトウエア 56
6.4 サービス 56
7 製造業におけるAIの世界：技術別 57
7.1 導入 57
7.2 機械学習（ml） 58
7.3 コンピュータビジョン
7.4 自然言語処理（NLP） 58
7.5 コンテキスト認識コンピューティング 58
7.6 機械推論 58
7.7 ディープラーニング
8 製造業におけるAIの世界：展開タイプ別 60
8.1 概要
8.2 オンプレミス 60
8.3 クラウドベース
9 製造業におけるAIの世界：組織規模別 62
9.1 概要
9.2 中小企業
9.3 大企業
10 製造業におけるAIの世界：応用分野別 64
10.1 概要
10.2 予知保全と機械検査 65
10.3 品質管理と検査
10.4 生産計画と管理 65
10.5 在庫管理 65
10.6 予測分析 66
10.7 ロボット工学と自動化 66
10.8 エネルギー管理 66
10.9 サプライチェーンの最適化 66
11 製造業におけるAIの世界：最終用途産業別 67
11.1 概要 67
11.2 自動車 68
11.3 エレクトロニクスと半導体 68
11.4 医薬品・化学 68
11.5 食品と飲料
11.6 重金属・機械 69
11.7 エネルギー・公益事業 69
11.8 繊維・アパレル 69
11.9 航空宇宙・防衛 69
11.10 消費財 70
11.11 その他 70
12 製造業におけるAIの世界：地域別 71
12.1 概要
12.2 北米 72
12.2.1 米国 76
12.2.2 カナダ 78
12.2.3 メキシコ 80
12.3 ヨーロッパ 82
12.3.1 ドイツ 86
12.3.2 イタリア 88
12.3.3 フランス 90
12.3.4 スペイン 92
12.3.5 英国 94
12.3.6 その他のヨーロッパ地域 96
12.4 アジア太平洋 98
12.4.1 中国 102
12.4.2 日本 104
12.4.3 インド 106
12.4.4 韓国 108
12.4.5 その他のアジア太平洋地域 110
12.5 中東・アフリカ 112
12.5.1 GCC諸国 116
12.5.2 南アフリカ 118
12.5.3 その他の地域 120
12.6 南米 122
12.6.1 ブラジル 126
12.6.2 アルゼンチン 128
12.6.3 その他の南米地域 130
13 競争環境 132
13.1 はじめに 132
13.2 各社の市場シェア分析、2023年（シェア％） 133
13.3 競合のベンチマーク 134
13.4 上場企業の株式概要 135
13.5 比較分析：主要プレーヤーの財務 136
13.6 主要開発と成長戦略 137
13.6.1 新製品開発 137
13.6.2 合併・買収 137
13.6.3 パートナーシップ／提携／その他 138
14 会社プロファイル 139
14.1 エヌビディア・コーポレーション 139
14.1.1 会社概要 139
14.1.2 財務概要 140
14.1.3 提供製品 141
14.1.4 主要開発製品 142
14.1.5 swot分析 143
14.1.6 主要戦略
14.2 ibmコーポレーション 144
14.2.1 会社概要 144
14.2.2 財務概要 145
14.2.3 提供製品 146
14.2.4 主要な開発 147
14.2.5 swot分析 148
14.2.6 主要戦略 148
14.3 SIEMENS（シーメンス） 149
14.3.1 会社概要 149
14.3.2 財務概要 150
14.3.3 提供製品 151
14.3.4 主要開発商品 152
14.3.5 swot分析 153
14.3.6 主要戦略 153
14.4 ゼネラル・エレクトリック 154
14.4.1 会社概要 154
14.4.2 財務概要 155
14.4.3 提供製品 155
14.4.4 主要開発商品 156
14.4.5 swot分析 157
14.4.6 主要戦略 157
14.5 インテル 158
14.5.1 会社概要 158
14.5.2 財務概要 159
14.5.3 提供製品 160
14.5.4 主要開発商品 162
14.5.5 swot分析 163
14.5.6 主要戦略 163
14.6 マイクロソフト・コーポレーション 164
14.6.1 会社概要 164
14.6.2 財務概要 165
14.6.3 提供製品 166
14.6.4 主要開発商品 167
14.6.5 swot分析 168
14.6.6 主要戦略 168
14.7 ロバート・ボッシュ 169
14.7.1 会社概要 169
14.7.2 財務概要 170
14.7.3 提供製品 171
14.7.4 主要な開発 172
14.7.5 swot 分析 172
14.7.6 主要戦略 173
14.8 アマゾンウェブサービス（アマゾン） 174
14.8.1 会社概要 174
14.8.2 財務概要 175
14.8.3 提供製品 176
14.8.4 主要な開発 177
14.8.5 swot分析 178
14.8.6 主要戦略 178
14.9 シスコシステムズ 179
14.9.1 会社概要 179
14.9.2 財務概要 180
14.9.3 提供製品 181
14.9.4 主要開発製品 182
14.9.5 swot分析 183
14.9.6 主要戦略 183
14.10 ロックウェル・オートメーション 184
14.10.1 会社概要 184
14.10.2 財務概要 185
14.10.3 提供製品 186
14.10.4 主要な開発 188
14.10.5 swot分析 188
14.10.6 主要戦略 189

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Table of Contents

Summary

AI in Manufacturing Market Research Report Information By Type (Hardware, Software, Services) By Technology (Machine Learning (ML), Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Context-Aware Computing, Machine Reasoning, Deep Learning) By Deployment (On-Cloud and On-Premise) By Organization Size (SMEs and Large Enterprises) By Application Area (Predictive Maintenance and Machinery Inspection, Quality Control and Inspection, Production Planning and Management, Inventory Management - Market Forecast Till 2032

Market Overview
In 2023, the AI in Manufacturing Market was valued at USD 3,544.6 million. The AI in Manufacturing market is expected to increase from USD 4,384.1 million in 2024 to USD 28,343.6 million by 2032, with a compound yearly growth rate (CAGR) of 29.7% over the forecast period (2024-2032).
AI in Manufacturing is the integration of artificial intelligence technology into manufacturing processes to improve productivity, efficiency, and quality. This entails using machine learning, computer vision, robots, and data analytics to automate tasks, forecast maintenance requirements, streamline supply chains, assure quality control, and improve decision making. Manufacturers can use AI to cut costs, reduce downtime, and develop more adaptable and responsive production environments.
Market Segment insights
The AI in Manufacturing market is segmented into three types: hardware, software, and service.
The market is divided into six technology segments: Machine Learning (ML), Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Context-Aware Computing, Machine Reasoning, and Deep Learning.
The market is divided into two segments based on deployment: on-cloud and on-premises.
The AI in Manufacturing market is divided into two segments based on organizational size: SMEs and large enterprises.
The AI in Manufacturing Market is segmented by application area, including Predictive Maintenance and Machinery Inspection, Quality Control and Inspection, Production Planning and Management, Inventory Management, Predictive Analytics, Robotics and Automation, Energy Management, Supply Chain Optimization, and Others. End-use industries include Automotive, Electronics and Semiconductors, and Pharma.

Regional insights
Asia-Pacific has the largest market share of 31.2% in the AI in Manufacturing market, valued at USD 1,327.0 million in 2023 and expected to reach USD 11,639.5 million in 2032, increasing at a CAGR of 31.2%.
North America accounted for a sizable market share in 2023. In the United States, artificial intelligence is being integrated into precision manufacturing, allowing for predictive maintenance and intelligent automation. This technology not only enhances the country's global manufacturing competitiveness, but it also drives significant industry advances.
The European AI in Manufacturing market is divided into France, Germany, Italy, the United Kingdom, Russia, and the rest of Europe. The European market is expected to rise steadily during the forecast period, owing to the government's enhanced commitment to build smart factories across Europe.
Manufacturing industries in the Middle East and Africa are growing rapidly. Countries in the Middle East and Africa, including the United Arab Emirates, Egypt, and Saudi Arabia, have made significant economic investments. This is one of the key factors helping to boost the region's manufacturing sector.
Furthermore, by implementing technology in the manufacturing business, Middle Eastern and African enterprises improve production, efficiency, cost savings, and product quality, allowing them to compete on the global market.

Major Players
NVIDIA, Intel, Siemens, IBM, GE, Microsoft Corporation, Robert Bosch, Amazon Web Services, Cisco Systems Inc., and Rockwell Automation are the market leaders in artificial intelligence for manufacturing.

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TABLE OF CONTENTS
1 EXECUTIVE SUMMARY 21
2 MARKET INTRODUCTION 24
2.1 DEFINITION 24
2.2 SCOPE OF THE STUDY 24
2.3 RESEARCH OBJECTIVE 24
2.4 MARKET STRUCTURE 25
3 RESEARCH METHODOLOGY 26
3.1 OVERVIEW 26
3.2 DATA FLOW 28
3.2.1 DATA MINING PROCESS 28
3.3 PURCHASED DATABASE: 29
3.4 SECONDARY SOURCES: 30
3.4.1 SECONDARY RESEARCH DATA FLOW: 31
3.5 PRIMARY RESEARCH: 32
3.5.1 PRIMARY RESEARCH DATA FLOW: 33
3.5.2 PRIMARY RESEARCH: NUMBER OF INTERVIEWS CONDUCTED 34
3.6 APPROACHES FOR MARKET SIZE ESTIMATION: 35
3.6.1 CONSUMPTION & NET TRADE APPROACH 35
3.6.2 REVENUE ANALYSIS APPROACH 35
3.7 DATA FORECASTING 36
3.7.1 DATA FORECASTING TYPE 36
3.8 DATA MODELING 37
3.8.1 MICROECONOMIC FACTOR ANALYSIS: 37
3.8.2 DATA MODELING: 38
4 MARKET DYNAMICS 41
4.1 INTRODUCTION 41
4.2 MARKET TRENDS AND GROWTH AFFECTING FACTORS 42
4.2.1 USING AI/ML/DEEP LEARNING TO BOOST PREDICTION PRECISION 42
4.2.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IS BEING USED TO AUTOMATE MANUFACTURING PROCESSES 42
4.2.3 GROWTH AFFECTING FACTORS 42
4.3 GROWTH PARAMETERS MAPPED - DRIVERS 43
4.3.1 THE INCREASING ADOPTION OF AI TECHNOLOGIES IN MANUFACTURING 43
4.3.2 THE ADVANCEMENT OF AI ALGORITHMS 43
4.3.3 ENHANCING PRODUCT QUALITY 44
4.4 GROWTH INHIBITORS MAPPED - RESTRAINTS 45
4.4.1 THE HIGH COST OF AI TECHNOLOGY 45
4.4.2 THE LACK OF DATA 45
4.5 OPPORTUNITY 46
4.5.1 DEVELOPING NEW AI-POWERED PRODUCTS AND SERVICES 46
4.5.2 IMPROVING THE EFFICIENCY AND PRODUCTIVITY OF MANUFACTURING PROCESSES 46
4.5.3 CREATING NEW BUSINESS MODELS BASED ON AI 47
4.6 COVID-19 IMPACT ANALYSIS 48
4.6.1 IMPACT ON OVERALL ICT 48
4.6.2 IMPACT ON AI IN MANUFACTURING MARKET 48
4.6.3 IMPACT ON DEMAND OF AI IN MANUFACTURING MARKET 49
4.6.4 IMPACT ON PRICING OF AI IN MANUFACTURING MARKET 49
5 MARKET FACTOR ANALYSIS 50
5.1 VALUE CHAIN ANALYSIS 50
5.1.1 HARDWARE/SOFTWARE PROVIDER 50
5.1.2 AI IN MANUFACTURING PROVIDERS 50
5.1.3 SELECT THE RIGHT VENDOR OR TOOL 50
5.1.4 END USERS 51
5.2 PORTER'S FIVE FORCES MODEL 52
5.2.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 52
5.2.2 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 52
5.2.3 THREAT OF SUBSTITUTES 53
5.2.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 53
5.2.5 INTENSITY OF RIVALRY 53
6 GLOBAL AI IN MANUFACTURING, BY COMPONENT 55
6.1 OVERVIEW 55
6.2 HARDWARE 55
6.3 SOFTWARE 56
6.4 SERVICES 56
7 GLOBAL AI IN MANUFACTURING, BY TECHNOLOGY 57
7.1 INTRODUCTION 57
7.2 MACHINE LEARNING (ML) 58
7.3 COMPUTER VISION 58
7.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) 58
7.5 CONTEXT AWARE COMPUTING 58
7.6 MACHINE REASONING 58
7.7 DEEP LEARNING 59
8 GLOBAL AI IN MANUFACTURING, BY DEPLOYMENT TYPE 60
8.1 OVERVIEW 60
8.2 ON PREMISES 60
8.3 CLOUD BASED 60
9 GLOBAL AI IN MANUFACTURING, BY ORGANIZATION SIZE 62
9.1 OVERVIEW 62
9.2 SMES 62
9.3 LARGE ENTERPRISES 62
10 GLOBAL AI IN MANUFACTURING, APPLICATION AREA 64
10.1 OVERVIEW 64
10.2 PREDICTIVE MAINTENANCE AND MACHINERY INSPECTION 65
10.3 QUALITY CONTROL AND INSPECTION 65
10.4 PRODUCTION PLANNING AND MANAGEMENT 65
10.5 INVENTORY MANAGEMENT 65
10.6 PREDICTIVE ANALYTICS 66
10.7 ROBOTICS AND AUTOMATION 66
10.8 ENERGY MANAGEMENT 66
10.9 SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION 66
11 GLOBAL AI IN MANUFACTURING, BY END USE INDUSTRY 67
11.1 OVERVIEW 67
11.2 AUTOMOTIVE 68
11.3 ELECTRONICS AND SEMICONDUCTORS 68
11.4 PHARMACEUTICALS AND CHEMICALS 68
11.5 FOOD AND BEVERAGES 69
11.6 HEAVY METALS AND MACHINERY 69
11.7 ENERGY AND UTILITIES 69
11.8 TEXTILES AND APPAREL 69
11.9 AEROSPACE AND DEFENSE 69
11.10 CONSUMER GOODS 70
11.11 OTHERS 70
12 GLOBAL AI IN MANUFACTURING, BY REGION 71
12.1 OVERVIEW 71
12.2 NORTH AMERICA 72
12.2.1 US 76
12.2.2 CANADA 78
12.2.3 MEXICO 80
12.3 EUROPE 82
12.3.1 GERMANY 86
12.3.2 ITALY 88
12.3.3 FRANCE 90
12.3.4 SPAIN 92
12.3.5 UK 94
12.3.6 REST OF EUROPE 96
12.4 ASIA-PACIFIC 98
12.4.1 CHINA 102
12.4.2 JAPAN 104
12.4.3 INDIA 106
12.4.4 SOUTH KOREA 108
12.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 110
12.5 MIDDLE EAST & AFRICA 112
12.5.1 GCC COUNTRIES 116
12.5.2 SOUTH AFRICA 118
12.5.3 REST OF MEA 120
12.6 SOUTH AMERICA 122
12.6.1 BRAZIL 126
12.6.2 ARGENTINA 128
12.6.3 REST OF SOUTH AMERICA 130
13 COMPETITVE LANDSCAPE 132
13.1 INTRODUCTION 132
13.2 COMPANY MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 (% SHARE) 133
13.3 COMPETITIVE BENCHMARKING 134
13.4 PUBLIC PLAYERS STOCK SUMMARY 135
13.5 COMPARATIVE ANALYSIS: KEY PLAYERS FINANICAL 136
13.6 KEY DEVELOPMENTS & GROWTH STRATEGIES 137
13.6.1 NEW PRODUCT DEVELOPMENT 137
13.6.2 MERGER AND ACQUISTION 137
13.6.3 PARTNERSHIPS/ COLLABORATION/OTHERS 138
14 COMPANY PROFILES 139
14.1 NVIDIA CORPORATION 139
14.1.1 COMPANY OVERVIEW 139
14.1.2 FINANCIAL OVERVIEW 140
14.1.3 PRODUCTS OFFERED 141
14.1.4 KEY DEVELOPMENTS 142
14.1.5 SWOT ANALYSIS 143
14.1.6 KEY STRATEGIES 143
14.2 IBM CORPORATION 144
14.2.1 COMPANY OVERVIEW 144
14.2.2 FINANCIAL OVERVIEW 145
14.2.3 PRODUCTS OFFERED 146
14.2.4 KEY DEVELOPMENTS 147
14.2.5 SWOT ANALYSIS 148
14.2.6 KEY STRATEGIES 148
14.3 SIEMENS 149
14.3.1 COMPANY OVERVIEW 149
14.3.2 FINANCIAL OVERVIEW 150
14.3.3 PRODUCTS OFFERED 151
14.3.4 KEY DEVELOPMENTS 152
14.3.5 SWOT ANALYSIS 153
14.3.6 KEY STRATEGIES 153
14.4 GENERAL ELECTRIC 154
14.4.1 COMPANY OVERVIEW 154
14.4.2 FINANCIAL OVERVIEW 155
14.4.3 PRODUCTS OFFERED 155
14.4.4 KEY DEVELOPMENTS 156
14.4.5 SWOT ANALYSIS 157
14.4.6 KEY STRATEGIES 157
14.5 INTEL 158
14.5.1 COMPANY OVERVIEW 158
14.5.2 FINANCIAL OVERVIEW 159
14.5.3 PRODUCTS OFFERED 160
14.5.4 KEY DEVELOPMENTS 162
14.5.5 SWOT ANALYSIS 163
14.5.6 KEY STRATEGIES 163
14.6 MICROSOFT CORPORATION 164
14.6.1 COMPANY OVERVIEW 164
14.6.2 FINANCIAL OVERVIEW 165
14.6.3 PRODUCTS OFFERED 166
14.6.4 KEY DEVELOPMENTS 167
14.6.5 SWOT ANALYSIS 168
14.6.6 KEY STRATEGIES 168
14.7 ROBERT BOSCH 169
14.7.1 COMPANY OVERVIEW 169
14.7.2 FINANCIAL OVERVIEW 170
14.7.3 PRODUCTS OFFERED 171
14.7.4 KEY DEVELOPMENTS 172
14.7.5 SWOT ANALYSIS 172
14.7.6 KEY STRATEGIES 173
14.8 AMAZON WEB SERVICES (AMAZON INC.) 174
14.8.1 COMPANY OVERVIEW 174
14.8.2 FINANCIAL OVERVIEW 175
14.8.3 PRODUCTS OFFERED 176
14.8.4 KEY DEVELOPMENTS 177
14.8.5 SWOT ANALYSIS 178
14.8.6 KEY STRATEGIES 178
14.9 CISCO SYSTEMS, INC. 179
14.9.1 COMPANY OVERVIEW 179
14.9.2 FINANCIAL OVERVIEW 180
14.9.3 PRODUCTS OFFERED 181
14.9.4 KEY DEVELOPMENTS 182
14.9.5 SWOT ANALYSIS 183
14.9.6 KEY STRATEGIES 183
14.10 ROCKWELL AUTOMATION 184
14.10.1 COMPANY OVERVIEW 184
14.10.2 FINANCIAL OVERVIEW 185
14.10.3 PRODUCTS OFFERED 186
14.10.4 KEY DEVELOPMENTS 188
14.10.5 SWOT ANALYSIS 188
14.10.6 KEY STRATEGIES 189

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