항공 시장의 글로벌 인공지능 - 산업 동향 및 2031년까지의 예측

항공 시장 분석 및 규모에 있어서의 인공지능

항공 시장의 인공지능은 항공 산업의 다양한 부문에서 안전 조치를 강화하고, 운영을 최적화하고, 승객 경험을 개선하는 데 활용됩니다. AI는 경로 최적화, 가동 중단 시간을 최소화하기 위한 예측 유지 관리, 효율적인 항해를 위한 항공 교통 관리를 위해 비행 운영에 적용됩니다. 예를 들어, Airbus는 AI 알고리즘을 사용하여 항공기 데이터를 분석하고 잠재적 고장을 예측하여 사전 유지 관리 조치를 가능하게 하여 안전을 강화하고 운영 비용을 절감합니다. AI 항공의 다양성은 플로어 자동화, 고객 서비스 챗봇, 수하물 처리 최적화로 확장되어 산업을 혁신합니다.

항공 분야의 글로벌 인공지능 시장 규모는 2023년에 43억 3천만 달러로 평가되었으며, 2031년까지 903억 8천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024년에서 2031년까지의 예측 기간 동안 CAGR은 46.2%가 될 것입니다. Data Bridge Market Research에서 큐레이팅한 시장 보고서에는 시장 가치, 성장률, 세분화, 지리적 범위, 주요 업체와 같은 시장 시나리오에 대한 통찰력 외에도 심층적인 전문가 분석, 지리적으로 표현된 회사별 생산 및 용량, 유통업체 및 파트너의 네트워크 레이아웃, 자세하고 업데이트된 가격 추세 분석, 공급망 및 수요의 적자 분석이 포함됩니다.

보고 범위 및 시장 세분화       

시장 정의

항공 분야의 인공지능은 항공기 조종, 항공 교통 관리, 데이터 분석과 같이 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템을 사용하는 것을 말합니다. AI는 프로세스를 자동화하고, 이상을 감지하고, 방대한 양의 정보에서 통찰력을 제공함으로써 항공 분야의 안전성, 효율성, 의사 결정을 향상시킵니다. 자율 비행, 예측 유지 관리 , 개인화된 승객 경험과 같은 발전을 가능하게 하여 산업을 혁신합니다.

항공 시장 역학에서의 인공지능

운전자

• AI 통합을 통한 강화된 안전 조치

AI 알고리즘은 센서 , 기상 패턴, 과거 비행 데이터 를 포함한 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 분석하여 잠재적 안전 위험을 예측하고 사전에 위험을 완화합니다. 이러한 시스템은 항공기 시스템, 공역 조건 및 조종사 행동을 실시간으로 모니터링하여 잠재적 위협에 신속하게 대응할 수 있습니다. AI를 활용함으로써 항공사와 항공 당국은 안전 문제가 확대되기 전에 이를 식별하여 사고를 줄이고, 사고 대응을 개선하고, 궁극적으로 승객, 승무원 및 자산에 더 안전한 환경을 제공하여 신뢰를 강화하고 항공 산업에서 AI 기술 도입을 촉진할 수 있습니다.

예를 들어,

• 루프트한자와 같은 주요 독일 항공사는 AI 알고리즘을 사용하여 항공기 구성품 고장을 예측하여 안전을 강화합니다. 이들의 예측 유지 관리 시스템은 센서와 과거 기록의 데이터를 분석하여 사전에 문제를 해결하고 사고를 줄이며 대응을 개선합니다.
• 간소화된 항공 교통 관리 시스템

AI 기술은 공역 사용, 경로 계획 및 교통 흐름 관리를 최적화하여 혼잡과 지연을 줄입니다. AI는 비행 경로 및 공항 운영을 포함한 방대한 양의 데이터를 분석하여 항공 교통 관제사가 보다 효율적이고 유연한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이를 통해 안전성이 향상되고 연료 소비가 감소하며 환경 영향이 최소화됩니다. 또한 AI 기반 자동화는 이해 관계자 간의 커뮤니케이션과 조정을 간소화하여 전반적인 운영 효율성을 개선합니다. 항공 여행 수요가 계속 증가함에 따라 항공 교통 관리에 AI를 도입하는 것은 증가하는 복잡성을 관리하고 보다 원활한 운영을 보장하며 시장 성장을 촉진하는 데 필수적입니다.

예를 들어,

• NASA's Advanced Air Mobility project represents a development in urban air transportation. The project aims to optimize routes, minimize congestion, and reduce environmental impact by leveraging AI algorithms to analyze flight trajectories and airspace data. This initiative underscores the potential of AI-driven solutions to revolutionize air mobility, ensuring safer and more efficient transportation in increasingly congested urban environments

Opportunities

• Technological Advancement in Barcode Reading

Airlines can optimize routes to avoid hazardous weather conditions, reducing the risk of turbulence, lightning strikes, and other weather-related incidents by integrating these forecasts into flight planning and decision-making processes. This proactive approach enhances flight safety, minimizes disruptions, and improves passenger experience. As airlines prioritize safety and efficiency, the demand for AI-powered weather forecasting solutions continues to grow, driving innovation and investment in the aviation industry.

• Crew Training and Simulation

Use AI-driven simulations and training systems for pilot and crew training. AI can simulate various scenarios, environments, and emergencies to train pilots and crew members effectively, improve decision-making skills, and enhance safety measures. AI enables dynamic scenario generation, providing tailored training experiences for different skill levels and aircraft types. Moreover, continuous data analysis from training sessions empowers personalized feedback and performance evaluation, fostering continuous improvement. Ultimately, AI-driven training solutions contribute to elevated safety standards, ensuring aviation professionals are well-prepared to handle any challenge they may encounter in the skies.

Restraints/Challenges

• Dependency on Reliable Internet Connectivity

AI systems thrive on real-time data processing and communication, they are inherently reliant on uninterrupted internet access. In remote or airspace-constrained regions, where connectivity may be limited or intermittent, the effectiveness of AI applications can be compromised. This dependency introduces vulnerabilities to critical functions such as flight planning, weather monitoring, and communication with ground control. Moreover, in-flight connectivity solutions may not always guarantee the level of reliability required for seamless AI operations. As a result, the aviation industry faces challenges in fully leveraging AI technologies across its operations, hindering widespread adoption and innovation.

• Limited Availability of Skilled AI Professionals

Developing and implementing AI solutions tailored to aviation require specialized expertise in both AI technologies and aviation operations. However, the intersection of these domains remains relatively niche, resulting in a scarcity of qualified professionals. This shortage hampers the timely deployment and optimization of AI applications in aviation, leading to delays, increased costs, and suboptimal performance. Furthermore, competition for AI talent from other industries exacerbates the challenge, making it difficult for aviation companies to attract and retain top-tier AI experts. As a result, the pace of AI adoption in aviation lags behind its potential, impeding innovation and competitiveness.

This market report provides details of new recent developments, trade regulations, import-export analysis, production analysis, value chain optimization, market share, impact of domestic and localized market players, analyses opportunities in terms of emerging revenue pockets, changes in market regulations, strategic market growth analysis, market size, category market growths, application niches and dominance, product approvals, product launches, geographic expansions, technological innovations in the market. To gain more info on the market, contact data bridge market research for an analyst brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.

Impact and Current Market Scenario of Raw Material Shortage and Shipping Delays

Data Bridge Market Research offers a high-level analysis of the market and delivers information by keeping in account the impact and current market environment of raw material shortage and shipping delays. This translates into assessing strategic possibilities, creating effective action plans, and assisting businesses in making important decisions.

Apart from the standard report, we also offer in-depth analysis of the procurement level from forecasted shipping delays, distributor mapping by region, commodity analysis, production analysis, price mapping trends, sourcing, category performance analysis, supply chain risk management solutions, advanced benchmarking, and other services for procurement and strategic support.

Expected Impact of Economic Slowdown on the Pricing and Availability of Products

When economic activity slows, industries begin to suffer. The forecasted effects of the economic downturn on the pricing and accessibility of the products are taken into account in the market insight reports and intelligence services provided by DBMR. With this, our clients can typically keep one step ahead of their competitors, project their sales and revenue, and estimate their profit and loss expenditures.

Recent Developments

• In October 2022, Searidge Technologies created an AI powered software using NVIDIA GPUs. Its digital tower and apron solutions, use vision AI to manage traffic control for the airports and alert users of safety concern in real time. This innovative technology not only improves airport operations but also boosts market growth by increasing the attractiveness of airports as safer, more efficient hubs, consequently driving demand for Searidge's cutting-edge solutions
• In April 2022, Banglore International Airport Limited (BIAL) collaborated with Amazon to establish a Joint Innovation Center (JIC) and accelerated innovation in aviation. This collaboration fosters the development of new technologies and solutions tailored to the aviation industry's needs, enhancing operational efficiency, passenger experience, and safety standards. As a result, it stimulates market growth by driving innovation, attracting investment, and positioning BIAL as a leader in aviation advancement

Artificial Intelligence in Aviation Market Scope

The artificial intelligence in aviation market is segmented into three notable segments which are based on offering, technology, and application. The growth amongst these segments will help you analyze meagre growth segments in the industries and provide the users with a valuable market overview and market insights to help them make strategic decisions for identifying core market applications.

Offering

• Services
• Hardware
• Software

Technology

• Computer Vision
• Machine Learning
• Context Awareness Computing
• Natural Language Processing

Application

• Dynamic Pricing
• Virtual Assistants
• Flight Operations
• Smart Maintenance
• Manufacturing
• Surveillance
• Training
• Other Applications

Artificial Intelligence in Aviation Market Regional Analysis/Insights

The market is analyzed and market size insights and trends are provided by offering, technology, and application as referenced above.

The countries covered in the market report are U.S., Canada, Mexic, Germany, Sweden, Poland, Denmark, Italy, U.K., France, Spain, Netherlands, Belgium, Switzerland, Turkey, Russia, Rest of Europe in Europe, Japan, China, India, South Korea, New Zealand, Vietnam, Australia, Singapore, Malaysia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific, Brazil, Argentina, Rest of South America as a part of South America, U.A.E, Saudi Arabia, Oman, Qatar, Kuwait, South Africa, and Rest of Middle East and Africa.

North America dominates the artificial intelligence in aviation market and will continue to flourish its trend of dominance due to the swift industrialization and presence of major key players in this region.

Asia-Pacific is expected to be the fastest-growing region in the artificial intelligence in aviation market  due to the growing demand for AI technologies in the aviation sector. A significant presence in the top market player in the region which provides all the services and products in the market to the vast market size

보고서의 국가 섹션은 또한 개별 시장 영향 요인과 국내 시장의 현재 및 미래 트렌드에 영향을 미치는 규제 변화를 제공합니다. 다운스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 트렌드 및 포터의 5가지 힘 분석, 사례 연구와 같은 데이터 포인트는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 몇 가지 포인터입니다. 또한 글로벌 브랜드의 존재 및 가용성과 지역 및 국내 브랜드와의 대규모 또는 희소한 경쟁으로 인해 직면한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향이 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공하는 동안 고려됩니다.

경쟁 환경 항공 시장 점유율 분석의 인공 지능

시장 경쟁 구도는 경쟁자별 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 용량, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 폭과 범위, 애플리케이션 우세입니다. 위에 제공된 데이터 포인트는 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련이 있습니다.

시장에서 활동하는 주요 기업은 다음 과 같습니다.

• IBM(미국)
• 마이크로소프트(미국)
• Amazon Web Services, Inc. (미국)
• 에어버스 SAS(미국)
• 자일링스(미국)
• 엔비디아 코퍼레이션(미국)
• 인텔 코퍼레이션(미국)
• 제너럴 일렉트릭(미국)
• 마이크론 테크놀로지 주식회사(미국)
• 록히드 마틴 코퍼레이션(미국)
• 삼성(한국)
• 탈레스(프랑스)
• MINDTITAN (에스토니아)
• 미쓰비시 전기 주식회사(일본)

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