Индустриалните дигитални технологии навлизат в нов етап на ускорено развитие, като 64 ключови направления вече оформят гръбнака на трансформацията в производството и услугите. Този пазар достигна 176,9 млрд. долара през 2024 г. и се очаква да расте с около 11% средногодишно през следващите седем години.
Годишният обзор на IoT Analytics за 2026 г. очертава 64 индустриални дигитални технологии, които компаниите трябва активно да наблюдават, оценяват и при необходимост да внедряват. Най-силен импулс дават решенията, базирани на изкуствен интелект, докато традиционният индустриален хардуер се развива значително по-бавно.
От всички технологии, които днес променят начина на работа на индустрията, 21 попадат в категорията AI и машинно обучение. Други 18 представляват средства за автоматизация и роботика. Третата голяма група са 13 технологии от областта на IoT хардуера и свързаността.
Едва 18 технологии могат да се определят като сравнително зрели, казват анализаторите от IoT Analytics. Останалите са в различни фази на развитие – от „близки до зрялост“ до „задаващи се далеч на хоризонта“.
Общият пазар на индустриални дигитални технологии включва индустриален софтуер като MES, SCADA и EAM системи, комуникационна инфраструктура, периферни устройства, както и облачни и защитни слоеве, върху които работят индустриалните натоварвания.
Според предстоящия доклад за пазара на умното производство на IoT Analytics, сегментът е достигнал 176,9 млрд. долара през 2024 г. Очакванията са за средногодишен ръст от 11% в рамките на седем години.
Развитието обаче е неравномерно. AI-базираните приложения и разширената аналитика нарастват с над 40% годишно, макар и от по-ниска база, докато утвърденият индустриален хардуер и класическата автоматизация остават в едноцифрен темп на растеж.
Изкуственият интелект стои в центъра на индустриалната трансформация, казват анализаторите Кнуд Ласе Люет и Зейнеп Каман. Технологии като edge AI, генеративен AI, агентен AI и т.нар. физически AI се разглеждат като критични за прехода към автономни системи. Това е стратегически залог.
Търсенето на AI ускорява и развитието на изчислителни архитектури като GPU и ASIC, които вече са определени като зрели, но с много висок ефект върху индустрията. В същата група с висок потенциал попадат дигиталните близнаци и автономните мобилни роботи.
Любопитна тенденция е разминаването между степен на зрялост и обществен интерес. Технологии като AI агентите и хуманоидните роботи привличат значително внимание в публичното пространство и в отчетите на компаниите, но все още не са готови за масово индустриално внедряване.
Обратно, сравнително зрели решения като LPWAN мрежите, реално-времевите операционни системи и ToF сензорите получават по-малко медийно внимание, въпреки че вече са масово използвани в практиката. Това създава риск от изкривени инвестиционни приоритети.
Скоростта на съзряване варира чувствително. При AI дълбокото обучение вече се счита за сравнително зряло, което ускорява и развитието на дигиталните близнаци и автономните контролни цикли.
Квантовите изчисления и хуманоидната роботика остават високорискови залози в дългосрочен аспект. Потенциалът е значителен, но времевият хоризонт и икономическата ефективност са неясни.
Радарът на IoT Analytics измерва субективно три показателя – зрялост, въздействие и пазарен интерес – въз основа на интервюта, срещи с доставчици, вторични източници и наблюдение на индустриални форуми. Той не претендира за изчерпателност.
Фокусът на анализа е върху онези дигитални технологии, които имат потенциала да променят начина, по който се проектират, управляват и оптимизират индустриалните операции в глобален мащаб.
