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    Artificial Intelligence In Food And Beverages Market

    ID: MRFR/F-B & N/30042-HCR
    128 Pages
    Snehal Singh
    September 2025

    Marktforschungsbericht „Künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken“ nach technologischen Anwendungen (maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Roboterprozessautomatisierung), nach Endbenutzersektor (Lebensmittelverarbeitung, Getränkeherstellung, Lebensmittellieferdienste, Einzelhandel), nach Funktionalität (Qualität). Kontrolle, Bestandsverwaltung, Analyse des Verbraucherverhaltens, Optimierung der Lieferkette), nach Bereitstellungstyp (Cloud-basiert, vor Ort), nach Datenquelle (Kundenfeedback, Verka...

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    Artificial Intelligence In Food And Beverages Market Research Report — Global Forecast till 2034 Infographic
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    Überblick über die globale künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt

    Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt wurde im Jahr 2022 auf 15,93 (Milliarden US-Dollar) geschätzt. Das Künstliche Die Intelligenz in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie wird voraussichtlich von 17,86 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 50,0 Milliarden US-Dollar wachsen Milliarden) bis 2032. Die CAGR (Wachstumsrate) des Marktes für künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt wird im Prognosezeitraum (2024 – 2032) voraussichtlich bei etwa 12,12 % liegen.

    „Künstliche

    Quelle Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung span&

    Wichtige künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt hervorgehoben

    Der Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken wird durch die steigende Nachfrage nach personalisierter Ernährung und verbesserter Kundenzufriedenheit vorangetrieben Erfahrung. Da Verbraucher immer gesundheitsbewusster werden und nach maßgeschneiderten Ernährungsoptionen suchen, können KI-Technologien umfangreiche Datensätze analysieren, um Einblicke in individuelle Vorlieben und Ernährungsbedürfnisse zu gewinnen. Darüber hinaus drängt der Bedarf an betrieblicher Effizienz und Kostensenkung in der Lebensmittelproduktion Unternehmen dazu, KI-Lösungen für die Bestandsverwaltung, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle einzuführen. Dieser Wandel hin zur Automatisierung rationalisiert nicht nur die Abläufe, sondern verbessert auch die Lebensmittelsicherheit und geht so auf wachsende Bedenken ein über die Integrität der Lebensmittelversorgung.

    Inmitten dieser Entwicklungen ergeben sich zahlreiche Möglichkeiten für Unternehmen, die bereit sind, mit KI-Anwendungen innovativ zu sein. Unternehmen können Möglichkeiten erkunden, wie zum Beispiel maschinelles Lernen zur Verbesserung der Lieferkettenanalyse zu nutzen, um die Nachfrage vorherzusagen und so die Lebensmittelverschwendung zu reduzieren. Darüber hinaus bestehen Möglichkeiten in der Entwicklung intelligenter Lebensmittelverarbeitungssysteme, die in der Lage sind, Rezepte und Rezepturen in Echtzeit zu optimieren und Unternehmen dabei zu helfen, schnell auf sich entwickelnde Markttrends zu reagieren. Die Integration von KI in IoT-Geräte stellt auch ein neues Potenzial für die Verbesserung der Rückverfolgbarkeit von Lebensmitteln vom Erzeuger bis zum Verbraucher dar und stärkt so das Vertrauen der Verbraucher.

    In letzter Zeit gab es einen bemerkenswerten Trend zur Einführung von KI-gesteuerten Chatbots und virtuellen Assistenten bei Kunden Dienstleistung im Lebensmittel- und Getränkebereich. Diese Technologien bieten Verbrauchern nicht nur Echtzeitunterstützung, sondern sammeln auch wertvolle Daten, die zur Verfeinerung von Produktangeboten und Marketingstrategien verwendet werden können. Die wachsende Akzeptanz von KI bei der Verbesserung der Produktinnovation, gepaart mit ihrer Fähigkeit, tiefere Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Verbraucher zu liefern, verändert die Landschaft der Lebensmittel- und Getränkeindustrie. Während sich dieses dynamische Umfeld weiterentwickelt, werden Unternehmen, die neue Technologien nutzen, um Werte zu schaffen und Kundenbeziehungen zu verbessern, wahrscheinlich einen Wettbewerbsvorteil erlangen.

    Künstliche Intelligenz in Markttreibern für Lebensmittel und Getränke

    Steigende Nachfrage nach personalisierten Lebensmitteln

    Die Branche der künstlichen Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt erlebt einen deutlichen Trend hin zu personalisierten Lebensmitteln, der vom Verbraucher vorangetrieben wird Präferenzen für maßgeschneiderte Ernährungslösungen. Da Verbraucher immer gesundheitsbewusster werden und Lebensmittel suchen, die ihrem individuellen Geschmack und ihren Ernährungsbedürfnissen entsprechen, greifen Unternehmen bei der Datenanalyse und Produktinnovation auf künstliche Intelligenz zurück. KI-Technologien ermöglichen es Unternehmen, große Mengen an Verbraucherdaten zu analysieren, einschließlich Vorlieben, Ernährungsbeschränkungen und Gesundheitstrends, die die Schaffung hochgradig personalisierter Lebensmittelangebote ermöglichen. Diese erhöhte Nachfrage nach Individualisierung zwingt Unternehmen dazu, in KI-gesteuerte Lösungen zu investieren, die das Kundenerlebnis verbessern und die Markentreue fördern können. Daher wird erwartet, dass die Personalisierung eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der zukünftigen Landschaft der Lebensmittel- und Getränkeindustrie spielen und das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken vorantreiben wird. Darüber hinaus kann die Fähigkeit, Trends auf der Grundlage des Verbraucherverhaltens vorherzusagen, zu gezielteren Marketingstrategien führen und so die Attraktivität und Rentabilität des Marktes weiter steigern. KI-Tools können auch bei der Entwicklung neuer Rezepte und Lebensmittelprodukte helfen, die auf den sich verändernden Geschmack der Verbraucher abgestimmt sind, und so dies sicherstellen Unternehmen bleiben in einem schnelllebigen Marktumfeld wettbewerbsfähig. Unternehmen, die KI effektiv nutzen können, um individuelle Kundenwünsche zu erfüllen und das Engagement zu steigern, werden wahrscheinlich erhebliche Vorteile erzielen. Da die Personalisierung weiterhin Einfluss auf Kaufentscheidungen hat, schafft sie bemerkenswerte Möglichkeiten für Innovationen und einen größeren Marktanteil innerhalb der Marktbranche für künstliche Intelligenz in der Lebensmittel- und Getränkebranche.

    Betriebliche Effizienz durch Automatisierung

    Die Einführung künstlicher Intelligenz in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie wird vor allem durch die Notwendigkeit betrieblicher Effizienz vorangetrieben. Durch KI-Technologien unterstützte Automatisierung rationalisiert wichtige Prozesse wie Bestandsverwaltung, Qualitätskontrolle und Lieferkettenoptimierung, was Unternehmen dabei hilft, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern. Die Branche der künstlichen Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nutzt zunehmend KI-Systeme, um Daten in Echtzeit zu analysieren, was eine schnelle Entscheidungsfindung, verbesserte Produktionsprozesse und weniger Abfall ermöglicht. Dieser Fortschritt optimiert nicht nur die Ressourcenallokation, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, schneller zu reagieren effektiv auf Marktanforderungen und -schwankungen reagieren und so eine höhere Rentabilität und Agilität gewährleisten.

    Verbesserte Lebensmittelsicherheit und Qualitätssicherung

    Lebensmittelsicherheit und Qualitätssicherung sind in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie von größter Bedeutung und treiben die Einführung künstlicher Intelligenz voran Technologien. Durch die Integration von KI in Überwachungsprozesse können potenzielle Schadstoffe und Qualitätsabweichungen in Echtzeit erkannt und so die Einhaltung von Sicherheitsstandards sichergestellt werden. Angesichts der zunehmenden behördlichen Kontrolle und des Verbraucherbewusstseins in Bezug auf Lebensmittelsicherheit sind Unternehmen im Bereich Künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken Die Marktbranche implementiert KI-Systeme, um Risiken zu minimieren und die Zuverlässigkeit ihrer Produktangebote zu verbessern. Verbesserte Lebensmittelsicherheitsmaßnahmen tragen nicht nur zum Schutz der Verbrauchergesundheit bei, sondern stärken auch den Ruf der Marke und das Vertrauen der Kunden.

    Einblicke in das Marktsegment „Künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken“

    Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt – Einblicke in technologische Anwendungen

    Der Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken weist ein erhebliches Wachstumspotenzial auf, insbesondere im Segment der technologischen Anwendungen. Ab 2023 ist dieses Segment von entscheidender Bedeutung für das Verständnis, wie fortschrittliche Technologien die Lebensmittel- und Getränkeindustrie verändern können. Unter den verschiedenen Anwendungen nimmt maschinelles Lernen mit einer Marktbewertung von 6,5 Milliarden US-Dollar eine dominierende Stellung ein und wird bis 2032 voraussichtlich 18,0 Milliarden US-Dollar erreichen. Seine Fähigkeit, Verbraucherverhalten zu analysieren und Trends vorherzusagen, steigert die Produktionseffizienz erheblich und hilft bei der Entscheidungsfindung. Herstellungsprozesse. Dicht dahinter folgt die Computer-Vision-Anwendung, die im Jahr 2023 einen Wert von 3,0 Milliarden US-Dollar hat und bis 2032 voraussichtlich auf 9,0 Milliarden US-Dollar anwachsen wird. Diese Technologie ist von entscheidender Bedeutung für die Qualitätskontrolle und das Bestandsmanagement und ermöglicht es Unternehmen, Prozesse für mehr Genauigkeit und Effizienz zu automatisieren. Auch der Bereich Robotic Process Automation spielt eine entscheidende Rolle, beginnend bei 4,36 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 und voraussichtlich auf 12,0 Milliarden US-Dollar bis 2032 anwachsend, was seine Bedeutung für die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben innerhalb der Fertigungs- und Lieferketten unterstreicht.

    Natural Language Processing ist eine weitere bedeutende Anwendung mit einem Wert von 4,0 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023, wobei Prognosen einen Anstieg vermuten lassen bis 2032 auf 11,0 Milliarden US-Dollar steigen. Diese Technologie verbessert die Kundeninteraktion durch Chatbots und automatisierte Kundendienstlösungen und verbessert so das gesamte Benutzererlebnis und -engagement. Zusammengenommen spiegeln diese Erkenntnisse die umfangreichen Fähigkeiten und die wachsende Bedeutung des Segments „Technologische Anwendungen“ innerhalb der künstlichen Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt wider. Die Trends zeigen einen starken Wandel hin zur Automatisierung von Prozessen und zum Einsatz von KI-Technologien zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und verdeutlichen die Dynamik dieses Marktsegments und seinen Beitrag zum zukünftigen Wachstum. Die Abhängigkeit von diesen fortschrittlichen Lösungen unterstreicht einen breiteren Branchentrend, der nach Effizienz und Innovation strebt, um den steigenden Verbraucheranforderungen gerecht zu werden. Da sich der Markt weiter weiterentwickelt, wird erwartet, dass diese Anwendungen zahlreiche Möglichkeiten für Unternehmen bieten, die KI nutzen möchten, um ihre betrieblichen Fähigkeiten und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

    „Künstliche

    Quelle Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung span&

    Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt – Einblicke in den Endverbrauchersektor

    Der Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken wird im Jahr 2023 voraussichtlich einen Wert von 17,86 Milliarden US-Dollar haben ein robuster Wachstumskurs voraus. Der Endverbrauchersektor spielt eine entscheidende Rolle in diesem dynamischen Markt, der verschiedene Anwendungen wie Lebensmittelverarbeitung, Getränkeherstellung, Lebensmittellieferdienste und Einzelhandel umfasst. Jeder dieser Bereiche nutzt künstliche Intelligenz, um die betriebliche Effizienz und die Kundenzufriedenheit zu steigern. In der Lebensmittelverarbeitung treibt KI die Automatisierung voran und optimiert Produktionslinien.In der Getränkeherstellung verbessert es die Qualitätskontrolle und Produktentwicklung. Lebensmittellieferdienste profitieren erheblich von KI, indem sie die Logistik rationalisieren und die Lieferzeiten verbessern und so der wachsenden Nachfrage der Verbraucher nach schnellen und effizienten Dienstleistungen gerecht werden. Einzelhandelsbetriebe nutzen KI für personalisierte Kundenerlebnisse und Bestandsverwaltung. Diese diversifizierte Segmentierung zeigt die umfassendere Wirkung und das Potenzial von KI-Technologien zur Steigerung der Produktivität und Innovation in der gesamten Lebensmittel- und Getränkeindustrie, wie sie sich in den Daten und Statistiken zum Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken widerspiegeln.

    Künstliche Intelligenz in der Marktfunktionalität von Lebensmitteln und Getränken

    Der Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken, der im Jahr 2023 einen Wert von 17,86 Milliarden US-Dollar haben soll , konzentriert sich stark auf den funktionalen Aspekt der Abläufe innerhalb der Branche. Zu den Schlüsselbereichen gehören Qualitätskontrolle, Bestandsverwaltung, Analyse des Verbraucherverhaltens und Optimierung der Lieferkette. Die Qualitätskontrolle spielt eine entscheidende Rolle, indem sie KI nutzt, um die Produktsicherheit und -konsistenz zu verbessern und so das Vertrauen der Verbraucher zu stärken. Die Bestandsverwaltung profitiert von KI-Technologien, die Prozesse rationalisieren, Verschwendung reduzieren und optimale Lagerbestände aufrechterhalten. Die Analyse des Verbraucherverhaltens hilft Unternehmen dabei, Kaufmuster zu verstehen, was für personalisierte Marketingstrategien und die Verbesserung der Kundenzufriedenheit von entscheidender Bedeutung ist. Darüber hinaus nutzt Supply Chain Optimization KI, um die Logistik und die betriebliche Effizienz zu verbessern und so eine pünktliche Lieferung und Kostensenkung sicherzustellen. Im Hinblick auf das Marktwachstum sind die laufende digitale Transformation und die Nachfrage nach technologischen Innovationen die Haupttreiber, während Herausforderungen wie die Komplexität der Integration und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften nach wie vor wichtige Überlegungen sind. Die Marktentwicklung zeigt einen klaren Fokus auf die Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Produktqualität durch KI-Fähigkeiten, was gut mit den aktuellen Verbrauchererwartungen und Industriestandards übereinstimmt.

    Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt – Einblicke in die Bereitstellungsart

    Im Jahr 2023 wurde der Markt für künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt auf 17,86 Milliarden US-Dollar geschätzt, was ein Wachstum widerspiegelt Interesse am Einsatz von KI-Technologien in verschiedenen betrieblichen Rahmenbedingungen. Das Deployment-Type-Segment dieses Marktes ist weitgehend durch zwei Schlüsselansätze gekennzeichnet: Cloud-basierte und On-Premise-Lösungen. Die cloudbasierte Bereitstellung hat aufgrund ihrer Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz erheblich an Bedeutung gewonnen. Es ermöglicht Unternehmen den Zugriff auf leistungsstarke KI-Tools, ohne dass erhebliche Investitionen in die Infrastruktur erforderlich sind. Umgekehrt bieten On-Premises-Systeme eine verbesserte Datensicherheit und Compliance und sind daher für Unternehmen attraktiv, die strengen Datenverwaltungsprotokollen Priorität einräumen. Die Marktsegmentierung für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken zeigt, dass beide Einsatzarten einzigartige Vorteile bieten und den unterschiedlichen Branchenanforderungen gerecht werden. Da sich der Markt weiterentwickelt, stehen Unternehmen zunehmend vor der Herausforderung, die Nachfrage nach Innovation mit der Notwendigkeit einer sicheren Datenverarbeitung in Einklang zu bringen, was Wachstumschancen durch maßgeschneiderte Bereitstellungsstrategien bietet. Es wird erwartet, dass diese Landschaft erhebliche Fortschritte vorantreibt und letztendlich zum Gesamtmarktwachstum und zur Gestaltung beiträgt die Zukunft der Lebensmittel- und Getränkeindustrie.

    Künstliche Intelligenz in Marktdatenquellen für Lebensmittel und Getränke

    Der Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken verzeichnete ein robustes Wachstum mit einer Marktbewertung von 17,86 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 und einem erwarteten Anstieg auf 50,0 Milliarden US-Dollar bis 2032. Im Datenquellensegment sind Schlüsselkomponenten wie Kundenfeedback, Verkaufsdaten und soziale Netzwerke enthalten Medienanalysen und Markttrends spielen eine wichtige Rolle. Kundenfeedback-Analysen helfen Unternehmen, Verbraucherpräferenzen zu verstehen, Produktangebote zu verbessern und letztendlich den Umsatz zu steigern. Verkaufsdaten bieten entscheidende Einblicke in das Kaufverhalten und steuern effektiv die Bestandsverwaltung und Marketingstrategien. Social Media Analytics dient Unternehmen als leistungsstarkes Tool, um die Stimmung und Trends in der Öffentlichkeit einzuschätzen und so die Produktentwicklung und Werbestrategien zu beeinflussen. Markttrends-Daten ermöglichen es Unternehmen, in einer dynamischen Branche an der Spitze zu bleiben, indem sie aufkommende Muster erkennen und Strategien entsprechend anpassen. Die Kombination dieser Datenquellen verbessert nicht nur Entscheidungsprozesse, sondern fördert auch Innovationen innerhalb der künstlichen Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt und beschleunigt deren Wachstumskurs weiter, wie aktuelle Statistiken zeigen.

    Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt – regionale Einblicke

    Der Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken steht mit einem Gesamtwert von 17,86 USD vor einem erheblichen Wachstum Milliarden im Jahr 2023. Die regionale Landschaft zeigt, dass Nordamerika einen erheblichen Anteil hält, der im Jahr 2023 auf 7,5 Milliarden US-Dollar geschätzt wird, was auf seine Dominanz auf dem Markt hinweist aufgrund der Einführung fortschrittlicher Technologien und starker Investitionen in KI-Lösungen. Europa folgt mit 4,5 Milliarden US-Dollar dicht dahinter und zeigt einen erheblichen Bedarf an KI zur Verbesserung der Lebensmittelqualität und der betrieblichen Effizienz. Die Asien-Pazifik-Region mit einem Wert von 3,5 Milliarden US-Dollar verzeichnet ein schnelles Wachstum, das von einem boomenden Lebensmittel- und Getränkesektor und einer zunehmenden Verbraucherpräferenz für KI-gesteuerte Lösungen angetrieben wird. Im Gegensatz dazu stellen der Nahe Osten und Afrika mit einem Wert von 1,16 US-Dollar einen kleineren Anteil dar Milliarden, was ihr Potenzial in Schwellenländern widerspiegelt, das allmählich an Dynamik gewinnt. Südamerika mit einem Wert von 1,2 Milliarden US-Dollar weist auf eine sich entwickelnde Landschaft mit Wachstumschancen bei der Nutzung von KI-Technologien hin. Die kombinierten Erkenntnisse verdeutlichen eine vielfältige Marktsegmentierung, in der Nordamerika und Europa die Mehrheitsbeteiligung halten, während das schnelle Marktwachstum im asiatisch-pazifischen Raum erhebliche Chancen für eine weitere Expansion bietet. Insgesamt zeigen die Daten zum Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken eine robuste Entwicklung, die von der regionalen Leistung beeinflusst wird.

    „Künstliche

    Quelle Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung span&

    Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt: Hauptakteure und Wettbewerbseinblicke

    Der Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken hat in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte und Wettbewerbsentwicklungen erlebt. Die Integration künstlicher Intelligenztechnologien hat verschiedene Prozesse in der Branche verändert, vom Lieferkettenmanagement bis hin zu personalisierten Kundenerlebnissen. Unternehmen, die in diesem Sektor tätig sind, versuchen, KI zu nutzen, um die Produktqualität zu verbessern, Abläufe zu optimieren und innovative Lösungen einzuführen, die den sich verändernden Verbraucheranforderungen gerecht werden. Der Wettbewerb zeichnet sich durch einen Zustrom von Start-ups neben etablierten Akteuren aus, die alle darum wetteifern, ihre Nische zu erobern, indem sie einzigartige KI-gesteuerte Produkte und Dienstleistungen anbieten. Die Fähigkeit, Datenanalysen und maschinelles Lernen zu nutzen, wird zu einem entscheidenden Faktor in der Wettbewerbslandschaft und ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Effizienz zu steigern. Microsoft macht bemerkenswerte Fortschritte auf dem Markt für künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt, indem es seine robuste Cloud-Infrastruktur nutzt erweiterte KI-Funktionen. Der starke Fokus des Unternehmens auf Innovation verschafft ihm einen Wettbewerbsvorteil bei der Entwicklung von KI-Lösungen, die auf die besonderen Herausforderungen von Lebensmittel- und Getränkeunternehmen zugeschnitten sind. Die Azure-Plattform von Microsoft bietet leistungsstarke Analysetools und Modelle für maschinelles Lernen, die es Unternehmen ermöglichen, Verbrauchertrends vorherzusagen, Lagerbestände effektiver zu verwalten und das Benutzererlebnis insgesamt zu verbessern. Das Engagement des Unternehmens für Partnerschaften und Kooperationen spielt eine entscheidende Rolle bei der Erweiterung seiner Reichweite und seines Einflusses innerhalb der Branche und ermöglicht die Bündelung von Ressourcen und gemeinsamem Fachwissen, die der gesamten Branche zugute kommen. Darüber hinaus stellt der Fokus von Microsoft auf ethische KI-Praktiken sicher, dass seine Lösungen nicht nur den Gewinn steigern, sondern auch Nachhaltigkeits- und Lebensmittelsicherheitsbedenken berücksichtigen und in einem Markt, in dem diese Probleme von größter Bedeutung sind, gute Resonanz finden. Danone ist ein einflussreicher Akteur im Bereich der künstlichen Intelligenz in der Lebensmittelbranche Der Getränkemarkt nutzt KI-Technologien, um seine Geschäftsziele zu erreichen und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Die Initiative des Unternehmens, KI in seine Produktionsprozesse zu integrieren, spiegelt sein Engagement für Innovation und die Reaktionsfähigkeit auf Verbraucherpräferenzen wider. Durch die Nutzung KI-gesteuerter Erkenntnisse kann Danone seine Produktangebote verfeinern, um sie besser an die Marktanforderungen anzupassen sowie die Transparenz und Agilität der Lieferkette zu verbessern. Darüber hinaus werden die Nachhaltigkeitsbemühungen von Danone durch KI-Anwendungen unterstützt, die dazu beitragen, die Ressourcennutzung zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Auswirkungen auf die Umwelt zu minimieren, wodurch die Geschäftstätigkeit des Unternehmens an den Erwartungen der Verbraucher an eine verantwortungsvolle Beschaffung ausgerichtet wird. Die Fähigkeit des Unternehmens, künstliche Intelligenz zu nutzen, stärkt nicht nur seine Wettbewerbsposition, sondern unterstreicht auch seinen Fokus darauf, seinen Kunden außergewöhnliche Qualität und Mehrwert zu bieten und gleichzeitig die modernen ethischen Standards in der Lebensmittelindustrie einzuhalten.

    Zu den wichtigsten Unternehmen im Markt für künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt gehören span&

    • Microsoft
    • Danone
    • Tyson Foods
    • Kraft Heinz
    • Unilever
    • NVIDIA
    • PepsiCo
    • IBM
    • Amazon
    • Oracle
    • Google
    • Intel
    • Cargill
    • Zebra Technologies
    • Nestlé

    Künstliche Intelligenz in der Lebensmittel- und Getränkemarktbranche: Entwicklungen

    Die jüngsten Entwicklungen auf dem Markt für künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt haben bedeutende Fortschritte und Investitionen in technologiegetriebene Technologien hervorgehoben Lösungen. Unternehmen nutzen zunehmend KI, um Lieferketten zu optimieren, die Lebensmittelsicherheit zu erhöhen und das Verbrauchererlebnis durch personalisierte Empfehlungen zu verbessern. Der Aufstieg maschineller Lernalgorithmen ermöglicht es Unternehmen, riesige Datensätze zu analysieren und so eine bessere Entscheidungsfindung bei der Produktentwicklung und Bestandsverwaltung zu ermöglichen. Innovationen wie KI-gestützte Qualitätskontrollsysteme und Bedarfsprognosetools gewinnen an Bedeutung, was zu mehr Effizienz und weniger Verschwendung führt. Darüber hinaus hat die Integration von KI in den Kundendienstbereich durch Chatbots und virtuelle Assistenten die Art und Weise, wie Unternehmen mit Verbrauchern interagieren, weiter verändert. Auch Regulierungsbehörden widmen KI-Anwendungen Aufmerksamkeit und betonen die Notwendigkeit ethischer Richtlinien, um Transparenz und Sicherheit bei der Lebensmittelproduktion und -verteilung zu gewährleisten. Da der Markt ein robustes Wachstum erwartet, das von einer prognostizierten jährlichen Wachstumsrate von 12,12 % von 2024 bis 2032 getragen wird, dürfte die Zusammenarbeit zwischen Technologieunternehmen und traditionellen Lebensmittelherstellern eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Landschaft der Lebensmittel- und Getränkeindustrie spielen.

    Künstliche Intelligenz in der Marktsegmentierung von Lebensmitteln und Getränken

    Künstliche Intelligenz im Markt für technologische Anwendungen im Lebensmittel- und Getränkemarkt

      • Maschinelles Lernen
      • Natural Language Processing
      • Computer Vision
      • Robotic Process Automation

    Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt – Ausblick auf den Endverbrauchersektor

      • Lebensmittelverarbeitung
      • Getränkeherstellung
      • Essenslieferdienste
      • Einzelhandel

    Künstliche Intelligenz in der Marktfunktionalität von Lebensmitteln und Getränken

      • Qualitätskontrolle
      • Bestandsverwaltung
      • Konsumentenverhaltensanalyse
      • Supply-Chain-Optimierung

    Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt – Ausblick auf den Einsatztyp

      • Cloudbasiert
      • On-Premises

    Künstliche Intelligenz im Marktdatenquellenausblick für Lebensmittel und Getränke

      • Kundenfeedback
      • Verkaufsdaten
      • Social Media Analytics
      • Markttrends

    Künstliche Intelligenz im regionalen Ausblick auf den Lebensmittel- und Getränkemarkt

      • Nordamerika
      • Europa
      • Südamerika
      • Asien-Pazifik
      • Naher Osten und Afrika

    INHALTSVERZEICHNIS

    1. ZUSAMMENFASSUNG

    1.1. Marktübersicht

    1.2. Wichtigste Erkenntnisse

    1.3. Marktsegmentierung

    1.4. Wettbewerbslandschaft

    1.5. Herausforderungen und Chancen

    1.6. Zukunftsaussichten

    2. MARKTEINFÜHRUNG

    2.1. Definition

    2.2. Umfang der Studie

    2.2.1. Forschungsziel

    2.2.2. Annahme

    2.2.3. Einschränkungen

    3. FORSCHUNGSMETHODE

    3.1. Übersicht

    3.2. Data Mining

    3.3. Sekundärforschung

    3.4. Primärforschung

    3.4.1. Primärer Interview- und Informationsbeschaffungsprozess

    3.4.2. Aufschlüsselung der Hauptbefragten

    3.5. Prognosemodell

    3.6. Schätzung der Marktgröße

    3.6.1. Bottom-Up-Ansatz

    3.6.2. Top-Down-Ansatz

    3.7. Datentriangulation

    3.8. Validierung

    4. MARKTDYNAMIK

    4.1. Übersicht

    4.2. Treiber

    4.3. Einschränkungen

    4.4. Möglichkeiten

    5. MARKTFAKTORANALYSE

    5.1. Analyse der Wertschöpfungskette

    5.2. Porters Fünf-Kräfte-Analyse

    5.2.1. Verhandlungsmacht der Lieferanten

    5.2.2. Verhandlungsmacht der Käufer

    5.2.3. Bedrohung durch neue Marktteilnehmer

    5.2.4. Bedrohung durch Substitute

    5.2.5. Intensität der Rivalität

    5.3. COVID-19-Auswirkungsanalyse

    5.3.1. Marktauswirkungsanalyse

    5.3.2. Regionale Auswirkungen

    5.3.3. Chancen- und Bedrohungsanalyse

    6. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM LEBENSMITTEL- UND GETRÄNKEMARKT NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN (MILLIARDEN USD)

    6.1. Maschinelles Lernen

    6.2. Verarbeitung natürlicher Sprache

    6.3. Computer Vision

    6.4. Robotische Prozessautomatisierung

    7. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM LEBENSMITTEL- UND GETRÄNKEMARKT, NACH ENDBENUTZERSEKTOR (MILLIARDEN USD)

    7.1. Lebensmittelverarbeitung

    7.2. Getränkeherstellung

    7.3. Lebensmittellieferdienste

    7.4. Einzelhandel

    8. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM LEBENSMITTEL- UND GETRÄNKEMARKT, NACH FUNKTIONALITÄT (MILLIARDEN USD)

    8.1. Qualitätskontrolle

    8.2. Bestandsverwaltung

    8.3. Analyse des Verbraucherverhaltens

    8.4. Optimierung der Lieferkette

    9. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM LEBENSMITTEL- UND GETRÄNKEMARKT, NACH EINSATZART (MILLIARDEN USD)

    9.1. Cloudbasiert

    9.2. Vor Ort

    10. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM LEBENSMITTEL- UND GETRÄNKEMARKT, NACH DATENQUELLE (MILLIARDEN USD)

    10.1. Kundenfeedback

    10.2. Verkaufsdaten

    10.3. Social-Media-Analyse

    10.4. Markttrends

    11. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM LEBENSMITTEL- UND GETRÄNKEMARKT, NACH REGIONALEN (MILLIARDEN USD)

    11.1. Nordamerika

    11.1.1. USA

    11.1.2. Kanada

    11.2. Europa

    11.2.1. Deutschland

    11.2.2. Großbritannien

    11.2.3. Frankreich

    11.2.4. Russland

    11.2.5. Italien

    11.2.6. Spanien

    11.2.7. Restliches Europa

    11.3. APAC

    11.3.1. China

    11.3.2. Indien

    11.3.3. Japan

    11.3.4. Südkorea

    11.3.5. Malaysia

    11.3.6. Thailand

    11.3.7. Indonesien

    11.3.8. Rest von APAC

    11.4. Südamerika

    11.4.1. Brasilien

    11.4.2. Mexiko

    11.4.3. Argentinien

    11.4.4. Rest von Südamerika

    11.5. MEA

    11.5.1. GCC-Länder

    11.5.2. Südafrika

    11.5.3. Rest von MEA

    12. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT

    12.1. Übersicht

    12.2. Wettbewerbsanalyse

    12.3. Marktanteilsanalyse

    12.4. Wichtige Wachstumsstrategie im Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken

    12.5. Wettbewerbs-Benchmarking

    12.6. Führende Akteure in Bezug auf die Anzahl der Entwicklungen auf dem Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken

    12.7. Wichtige Entwicklungen und Wachstumsstrategien

    12.7.1. Einführung neuer Produkte/Servicebereitstellung

    12.7.2. Fusion & Akquisitionen

    12.7.3. Joint Ventures

    12.8. Finanzmatrix der Hauptakteure

    12.8.1. Umsatz und Betriebsergebnis

    12.8.2. F&E-Ausgaben der Hauptakteure. 2023

    13. UNTERNEHMENSPROFILE

    13.1. Microsoft

    13.1.1. Finanzübersicht

    13.1.2. Angebotene Produkte

    13.1.3. Wichtige Entwicklungen

    13.1.4. SWOT-Analyse

    13.1.5. Schlüsselstrategien

    13.2. Danone

    13.2.1. Finanzübersicht

    13.2.2. Angebotene Produkte

    13.2.3. Wichtige Entwicklungen

    13.2.4. SWOT-Analyse

    13.2.5. Schlüsselstrategien

    13.3. Tyson Foods

    13.3.1. Finanzübersicht

    13.3.2. Angebotene Produkte

    13.3.3. Wichtige Entwicklungen

    13.3.4. SWOT-Analyse

    13.3.5. Schlüsselstrategien

    13.4. Kraft Heinz

    13.4.1. Finanzübersicht

    13.4.2. Angebotene Produkte

    13.4.3. Wichtige Entwicklungen

    13.4.4. SWOT-Analyse

    13.4.5. Schlüsselstrategien

    13.5. Unilever

    13.5.1. Finanzübersicht

    13.5.2. Angebotene Produkte

    13.5.3. Wichtige Entwicklungen

    13.5.4. SWOT-Analyse

    13.5.5. Schlüsselstrategien

    13.6. NVIDIA

    13.6.1. Finanzübersicht

    13.6.2. Angebotene Produkte

    13.6.3. Wichtige Entwicklungen

    13.6.4. SWOT-Analyse

    13.6.5. Schlüsselstrategien

    13.7. PepsiCo

    13.7.1. Finanzübersicht

    13.7.2. Angebotene Produkte

    13.7.3. Wichtige Entwicklungen

    13.7.4. SWOT-Analyse

    13.7.5. Schlüsselstrategien

    13.8. IBM

    13.8.1. Finanzübersicht

    13.8.2. Angebotene Produkte

    13.8.3. Wichtige Entwicklungen

    13.8.4. SWOT-Analyse

    13.8.5. Schlüsselstrategien

    13.9. Amazon

    13.9.1. Finanzübersicht

    13.9.2. Angebotene Produkte

    13.9.3. Wichtige Entwicklungen

    13.9.4. SWOT-Analyse

    13.9.5. Schlüsselstrategien

    13.10. Oracle

    13.10.1. Finanzübersicht

    13.10.2. Angebotene Produkte

    13.10.3. Wichtige Entwicklungen

    13.10.4. SWOT-Analyse

    13.10.5. Schlüsselstrategien

    13.11. Google

    13.11.1. Finanzübersicht

    13.11.2. Angebotene Produkte

    13.11.3. Wichtige Entwicklungen

    13.11.4. SWOT-Analyse

    13.11.5. Schlüsselstrategien

    13.12. Intel

    13.12.1. Finanzübersicht

    13.12.2. Angebotene Produkte

    13.12.3. Wichtige Entwicklungen

    13.12.4. SWOT-Analyse

    13.12.5. Schlüsselstrategien

    13.13. Cargill

    13.13.1. Finanzübersicht

    13.13.2. Angebotene Produkte

    13.13.3. Wichtige Entwicklungen

    13.13.4. SWOT-Analyse

    13.13.5. Schlüsselstrategien

    13.14. Zebra Technologies

    13.14.1. Finanzübersicht

    13.14.2. Angebotene Produkte

    13.14.3. Wichtige Entwicklungen

    13.14.4. SWOT-Analyse

    13.14.5. Schlüsselstrategien

    13.15. Nestlé

    13.15.1. Finanzübersicht

    13.15.2. Angebotene Produkte

    13.15.3. Wichtige Entwicklungen

    13.15.4. SWOT-Analyse

    13.15.5. Schlüsselstrategien

    14. ANHANG

    14.1. Referenzen

    14.2. Verwandte Berichte

    TABELLENLISTE

    TABELLE 1. LISTE DER ANNAHMEN

    TABELLE 2. NORDAMERIKAS KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 3. NORDAMERIKAS KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 4. NORDAMERIKAS KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 5. NORDAMERIKAS KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 6. NORDAMERIKAS KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 7. NORDAMERIKAS KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 8. SCHÄTZUNGEN DER US-KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN DER MARKTGROSSE & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 9. US-KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 10. US-KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 11. SCHÄTZUNGEN DER US-KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 12. US-KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 13. US-KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 14. KANADA-KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, MARKTGRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 15. KANADA-KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 16. KANADA-KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 17. KANADA-KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 18. KANADA-KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 19. KANADA-KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 20. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 21. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 22. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 23. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 24ABLE 40. FRANKREICH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 41. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 42. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 43. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 44. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 45. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 46. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 47. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 48. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 49. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 50. ITALIEN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 51. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 52. ITALIEN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 53. ITALIEN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 54. ITALIEN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 55. ITALIEN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 56. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 57. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 58. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 59. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 60. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 61. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 62. ÜBRIGE EUROPAS, KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 63. ÜBRIGE EUROPAS, KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 64. ÜBRIGE EUROPAS, KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 65. ÜBRIGE EUROPAS, KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 66. ÜBRIGE EUROPAS, KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 67. ÜBRIGE EUROPAS, KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 68. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 69. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 70. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 71. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 72. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 73. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 74. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 75. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 76. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 77. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 78. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 79. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 80. INDIEN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 81. INDIEN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN UND PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 82. INDIEN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH FUNKTIONALITÄT, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 83. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 84. INDIEN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE NACH DATENQUELLE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 85. INDIEN KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN MARKTGRÖSSE SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 86. SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH TECHNOLOGISCHEN ANWENDUNGEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 87. JAPANISCHE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, MARKTGRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ENDBENUTZERSEKTOR, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)

    TABELLE 88. JAPANISCHE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN LEBENSMITTELN UND GETRÄNKEN, MARKTGRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, VON

    Künstliche Intelligenz in der Marktsegmentierung für Lebensmittel und Getränke

    • Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach technologischen Anwendungen (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)

      • Maschinelles Lernen

      • Verarbeitung natürlicher Sprache

      • Computer Vision

      • Roboter-Prozessautomatisierung

    • Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Endverbrauchersektor (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)

      • Lebensmittelverarbeitung

      • Getränkeherstellung

      • Essenslieferdienste

      • Einzelhandel

    • Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Funktionalität (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)

      • Qualitätskontrolle

      • Bestandsverwaltung

      • Konsumentenverhaltensanalyse

      • Lieferkettenoptimierung

    • Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Einsatztyp (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)

      • Cloudbasiert

      • Vor Ort

    • Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Datenquelle (Milliarden USD, 2019–2032)

      • Kundenfeedback

      • Verkaufsdaten

      • Social-Media-Analyse

      • Markttrends

    • Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Regionen (in Milliarden US-Dollar, 2019–2032)

      • Nordamerika

      • Europa

      • Südamerika

      • Asien-Pazifik

      • Naher Osten und Afrika

    Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt, regionaler Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)

    • Nordamerika-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)

      • Nordamerikanischer Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Art der technologischen Anwendungen

        • Maschinelles Lernen

        • Verarbeitung natürlicher Sprache

        • Computer Vision

        • Roboter-Prozessautomatisierung

      • Nordamerikanischer Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Endbenutzersektortyp

        • Lebensmittelverarbeitung

        • Getränkeherstellung

        • Essenslieferdienste

        • Einzelhandel

      • Nordamerikanischer Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Funktionstyp

        • Qualitätskontrolle

        • Bestandsverwaltung

        • Konsumentenverhaltensanalyse

        • Lieferkettenoptimierung

      • Nordamerikanischer Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Bereitstellungstyp

        • Cloudbasiert

        • Vor Ort

      • Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken in Nordamerika nach Datenquellentyp

        • Kundenfeedback

        • Verkaufsdaten

        • Social-Media-Analyse

        • Markttrends

      • Nordamerikanischer Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach regionalem Typ

        • USA

        • Kanada

      • US-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)

      • US-amerikanischer Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Art der technologischen Anwendungen

        • Maschinelles Lernen

        • Verarbeitung natürlicher Sprache

        • Computer Vision

        • Roboter-Prozessautomatisierung

      • US-amerikanischer Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Endbenutzersektortyp

        • Lebensmittelverarbeitung

        • Getränkeherstellung

        • Essenslieferdienste

        • Einzelhandel

      • US-amerikanischer Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Funktionstyp

        • Qualitätskontrolle

        • Bestandsverwaltung

        • Konsumentenverhaltensanalyse

        • Lieferkettenoptimierung

      • US-amerikanischer Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Einsatztyp

        • Cloudbasiert

        • Vor Ort

      • US-amerikanischer Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Datenquellentyp

        • Kundenfeedback

        • Verkaufsdaten

        • Social-Media-Analyse

        • Markttrends

      • KANADA-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)

      • KANADA Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Art der technologischen Anwendungen

        • Maschinelles Lernen

        • Verarbeitung natürlicher Sprache

        • Computer Vision

        • Roboter-Prozessautomatisierung

      • KANADA Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Endbenutzersektortyp

        • Lebensmittelverarbeitung

        • Getränkeherstellung

        • Essenslieferdienste

        • Einzelhandel

      • KANADA Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Funktionstyp

        • Qualitätskontrolle

        • Bestandsverwaltung

        • Konsumentenverhaltensanalyse

        • Lieferkettenoptimierung

      • KANADA Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Bereitstellungstyp

        • Cloudbasiert

        • Vor Ort

      • KANADA Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Datenquellentyp

        • Kundenfeedback

        • Verkaufsdaten

        • Social-Media-Analyse

        • Markttrends

    • Europa-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)

      • Europa-Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Art der technologischen Anwendungen

        • Maschinelles Lernen

        • Verarbeitung natürlicher Sprache

        • Computer Vision

        • Roboter-Prozessautomatisierung

      • Europa-Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Endbenutzersektortyp

        • Lebensmittelverarbeitung

        • Getränkeherstellung

        • Essenslieferdienste

        • Einzelhandel

      • Europa-Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Funktionstyp

        • Qualitätskontrolle

        • Bestandsverwaltung

        • Konsumentenverhaltensanalyse

        • Lieferkettenoptimierung

      • Europa-Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Bereitstellungstyp

        • Cloudbasiert

        • Vor Ort

      • Europa-Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach Datenquellentyp

        • Kundenfeedback

        • Verkaufsdaten

        • Social-Media-Analyse

        • Markttrends

      • Europa-Markt für künstliche Intelligenz in Lebensmitteln und Getränken nach regionalem Typ

        • Deutschland

        • Großbritannien

        • Frankreich

        • Russland

        • Italien

        • Spanien

        • Restliches Europa

      • Ausblick für Deutschland (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)

      • DEUTSCHLAND Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Art der technologischen Anwendungen

        • Maschinelles Lernen

        • Verarbeitung natürlicher Sprache

        • Computer Vision

        • Roboter-Prozessautomatisierung

      • DEUTSCHLAND Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Endbenutzersektortyp

        • Lebensmittelverarbeitung

        • Getränkeherstellung

        • Essenslieferdienste

        • Einzelhandel

      • DEUTSCHLAND Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Funktionstyp

        • Qualitätskontrolle

        • Bestandsverwaltung

        • Konsumentenverhaltensanalyse

        • Lieferkettenoptimierung

      • DEUTSCHLAND Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Einsatztyp

        • Cloudbasiert

        • Vor Ort

      • DEUTSCHLAND Künstliche Intelligenz im Lebensmittel- und Getränkemarkt nach Datenquellentyp

        • Kundenfeedback

        • Verkaufsdaten

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