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디지털 최적화 제조 재료 시장 예측(-2032년) : 재료별, 기술별, 제조 공정별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 분석

Digitally Optimized Manufacturing Materials Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Material, Technique, Manufacturing Process, Application, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC의 조사에 의하면, 세계의 디지털 최적화 제조 재료 시장은 2025년에 1,675억 달러 규모에 이르고, 예측 기간 중에 17.8%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2032년까지 5,292억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

디지털 최적화 제조 재료란 디지털 툴을 통해 발견, 배합, 적용이 가속화되고 강화된 물질을 말합니다. 여기에는 AI, 머신러닝, 계산 모델링을 활용하여 재료 특성 예측, 새로운 합금 및 복합재 설계, 특정 최종 용도 요건에 맞는 가공 매개변수(예: 열처리 등) 최적화를 위한 AI, 머신러닝, 계산 모델링이 포함됩니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 개발 시간을 크게 단축하고, 적층 가공 및 기타 첨단 생산 기술을 위한 우수한 특성을 가진 맞춤형 소재를 생산할 수 있도록 도와줍니다.

인더스트리 4.0을 통한 소재 최적화

인더스트리 4.0을 통한 재료 최적화는 디지털 툴이 재료의 특성과 성능을 정밀하게 제어할 수 있게 함으로써 제조를 변화시키고 있습니다. 고급 시뮬레이션, 데이터 분석 및 자동화의 통합을 통해 제조업체는 특정 운영 요구 사항에 따라 재료를 설계할 수 있습니다. 스마트 팩토리와 사이버 물리 시스템의 도입 확대는 효율성, 내구성, 비용 관리를 향상시키는 디지털 최적화 소재에 대한 수요를 가속화하고 있습니다. 커스터마이징과 신속한 시제품 제작에 대한 관심이 높아지면서 여러 산업 분야에서 디지털 재료 최적화의 역할이 더욱 강화되고 있습니다.

높은 디지털 모델링 도입 비용

높은 디지털 모델링 도입 비용이 시장 확대를 저해하고 있으며, 특히 중소 제조업체에서 두드러지게 나타나고 있습니다. 시뮬레이션 소프트웨어, 고성능 컴퓨팅 인프라, 숙련된 데이터 사이언티스트에 대한 막대한 투자가 필요합니다. 기존 제조 워크플로우와의 통합은 복잡성을 증가시키고 도입 기간을 연장시킬 수 있습니다. 고급 디지털 모델링에 대한 기술적 전문 지식의 부족도 도입을 지연시키는 요인입니다. 이러한 비용과 능력의 장벽은 접근성을 떨어뜨리고, 가격에 민감한 시장에서 디지털 최적화 제조 재료의 보급을 늦추고 있습니다.

AI를 활용한 스마트 소재 설계

AI를 활용한 스마트 소재 설계는 머신러닝을 통한 첨단 소재의 발견과 최적화를 가속화하여 매력적인 기회를 제공합니다. AI 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 분석하여 재료 거동을 예측하고, 개발 주기와 실험 비용을 절감할 수 있습니다. 자동차, 항공우주, 산업 분야에서 경량, 고강도, 지속 가능한 소재에 대한 수요가 증가하면서 도입이 가속화되고 있습니다. 재료 과학자와 AI 솔루션 제공업체의 협력은 혁신을 더욱 촉진하고 AI 기반 재료 설계를 시장의 주요 성장 촉매제로 자리매김하고 있습니다.

디지털 트윈의 데이터 보안 리스크

디지털 트윈의 데이터 보안 위험은 제조업체가 재료와 공정의 가상 복제본에 의존하는 정도가 높아짐에 따라 심각한 위협이 되고 있습니다. 무단 액세스 및 데이터 유출은 고유한 설계 및 지적 재산을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 공급망 전반에 걸친 디지털 연결성의 확대는 사이버 위협에 대한 취약성을 높입니다. 이러한 위험에 대응하기 위해서는 사이버 보안 프레임워크에 대한 투자가 필요하며, 운영 비용이 증가합니다. 디지털 자산을 보호하지 못하면 신뢰성이 떨어지고, 디지털 최적화 제조 재료의 도입이 지연될 수 있습니다.

코로나19의 영향:

코로나19 팬데믹으로 인해 제조 업무가 중단되고 첨단 디지털 툴에 대한 설비 투자가 지연되고 있습니다. 그러나 공급망의 혼란은 탄력성을 높이기 위해 유연하고 디지털에 최적화된 재료의 필요성을 강조했습니다. 제조업체들은 개발의 연속성을 유지하기 위해 시뮬레이션 기술 및 원격 협업 기술의 채택을 가속화했습니다. 팬데믹 이후 회복기에 디지털 혁신과 첨단 소재 혁신에 대한 관심이 다시 높아지고 있으며, 전 세계 산업에서 디지털 최적화 제조 소재에 대한 장기적인 수요가 강화되고 있습니다.

예측 기간 동안 고급 금속 합금 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.

예측 기간 동안 고급 금속 합금 부문이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 고성능 제조 분야에서 광범위하게 사용되고 있기 때문입니다. 이 합금은 강도, 열 안정성, 내식성이 향상되어 자동차, 항공우주, 중장비 분야에 적합합니다. 디지털 최적화를 통해 합금 조성 및 가공 효율을 향상시켜 채택을 촉진하고 있습니다. 확고한 산업 수요와 지속적인 혁신이 이 부문의 지배적인 시장 지위를 뒷받침하고 있습니다.

예측 기간 동안 AI 기반 재료 설계 부문이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.

예측 기간 동안 AI 기반 재료 설계 부문은 데이터 기반 혁신에 대한 의존도가 증가함에 따라 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. AI 플랫폼은 재료 조합과 성능 시나리오를 빠르게 탐색할 수 있습니다. 계산 재료 과학과 디지털 트윈에 대한 투자 확대로 도입이 가속화되고 있습니다. 개발 시간과 비용을 절감할 수 있는 능력으로 인해 AI 기반 재료 설계는 시장에서 빠르게 성장하는 분야로 자리매김하고 있습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 동안 아시아태평양은 강력한 제조거점과 인더스트리 4.0 기법의 빠른 도입으로 인해 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예측됩니다. 중국, 일본, 한국, 인도 등의 국가들은 첨단 소재와 디지털 제조 기술에 많은 투자를 하고 있습니다. 확대되는 산업 생산과 스마트 제조에 대한 정부 지원은 디지털 최적화 제조 재료 분야에서 이 지역의 선도적 입지를 강화하고 있습니다.

가장 높은 CAGR을 보이는 지역:

예측 기간 동안 북미는 강력한 혁신 생태계와 디지털 제조 기술의 조기 도입으로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 주요 재료과학 기업 및 연구기관의 존재가 개발을 가속화하고 있습니다. 첨단 제조, 자동화, 지속가능성에 대한 관심이 높아지면서 투자를 촉진하고 있습니다. 항공우주 및 자동차 부문의 AI 기반 소재 플랫폼 도입은 이 지역의 성장 모멘텀을 더욱 강화하고 있습니다.

무료 커스터마이징 서비스:

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  • 기업 소개
    • 추가 기업 종합 프로파일링(최대 3개사까지)
    • 주요 기업의 SWOT 분석(3개사까지)
  • 지역 구분
    • 고객의 관심에 따른 주요 국가별 시장 추정, 예측, CAGR(주: 타당성 확인에 따라 다름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지리적 입지, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 서론

  • 개요
  • 이해관계자
  • 분석 범위
  • 분석 방법
  • 분석 자료

제3장 시장 동향 분석

  • 성장 촉진요인
  • 성장 억제요인
  • 기회
  • 위협
  • 용도 분석
  • 최종사용자 분석
  • 신흥 시장
  • COVID-19의 영향

제4장 Porter의 Five Forces 분석

  • 공급업체의 교섭력
  • 바이어의 교섭력
  • 대체 제품의 위협
  • 신규 진출업체의 위협
  • 경쟁 기업간 경쟁 관계

제5장 세계의 디지털 최적화 제조 재료 시장 : 재료별

  • 스마트 폴리머
  • 첨단 금속 합금
  • 복합재료 제조 재료
  • 세라믹 제조 재료
  • 기능성 엔지니어링 재료
  • 재생 디지털 등급 재료

제6장 세계의 디지털 최적화 제조 재료 시장 : 기술별

  • AI구동형 재료 설계
  • 디지털 트윈에 의한 최적화
  • 시뮬레이션 주도형 재료 공학
  • 데이터 구동형 프로세스 제어
  • 생성 디자인 통합

제7장 세계의 디지털 최적화 제조 재료 시장 : 제조 공정별

  • 적층 가공
  • CNC 가공
  • 자동 조립
  • 하이브리드 제조
  • 고정도 성형

제8장 세계의 디지털 최적화 제조 재료 시장 : 용도별

  • 정밀 산업 부품
  • 자동차용 경량 부품
  • 항공우주 제조
  • 전자기기 제조
  • 커스텀형 산업 제품

제9장 세계의 디지털 최적화 제조 재료 시장 : 최종사용자별

  • 첨단 제조업체
  • 자동차 제조업체
  • 항공우주 및 방위
  • 전자기기 제조업체
  • 산업 자동화 프로바이더

제10장 지역별 세계의 디지털 최적화 제조 재료 시장

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 이탈리아
    • 프랑스
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 일본
    • 중국
    • 인도
    • 호주
    • 뉴질랜드
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
  • 남미
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 칠레
    • 기타 남미 국가
  • 중동 및 아프리카
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트(UAE)
    • 카타르
    • 남아프리카공화국
    • 기타 중동 및 아프리카

제11장 주요 동향

  • 계약, 사업 제휴 및 협력, 합작투자(JV)
  • 기업인수합병(M&A)
  • 신제품 발매
  • 사업 확대
  • 기타 주요 전략

제12장 기업 프로파일링

  • BASF SE
  • Siemens AG
  • Dassault Systemes
  • Autodesk, Inc.
  • 3M Company
  • GE Additive
  • Materialise NV
  • Arkema S.A.
  • Evonik Industries AG
  • Stratasys Ltd.
  • EOS GmbH
  • Hexagon AB
  • Sandvik AB
  • Covestro AG
  • DuPont de Nemours, Inc.
  • HP Inc.
  • DSM Engineering Materials
  • Mitsubishi Chemical Group
LSH 26.02.24

According to Stratistics MRC, the Global Digitally Optimized Manufacturing Materials Market is accounted for $167.5 billion in 2025 and is expected to reach $529.2 billion by 2032 growing at a CAGR of 17.8% during the forecast period. Digitally Optimized Manufacturing Materials are substances whose discovery, formulation, and application are accelerated and enhanced by digital tools. This involves using AI, machine learning, and computational modeling to predict material properties, design new alloys or composites, and optimize processing parameters (like heat treatment) for specific end-use requirements. This data-driven approach drastically reduces development time and creates superior, tailored materials for additive manufacturing and other advanced production techniques.

Market Dynamics:

Driver:

Industry 4.0-driven material optimization

Industry 4.0-driven material optimization is transforming manufacturing as digital tools enable precise control over material properties and performance. Integration of advanced simulation, data analytics, and automation allows manufacturers to design materials aligned with specific operational requirements. Increasing adoption of smart factories and cyber-physical systems accelerates demand for digitally optimized materials that enhance efficiency, durability, and cost control. Growing emphasis on customization and rapid prototyping further strengthens the role of digital material optimization across multiple industrial sectors.

Restraint:

High digital modeling implementation costs

High digital modeling implementation costs restrain market expansion, particularly among small and mid-sized manufacturers. Adoption requires significant investment in simulation software, high-performance computing infrastructure, and skilled data scientists. Integration with existing manufacturing workflows can increase complexity and extend deployment timelines. Limited technical expertise in advanced digital modeling further slows adoption. These cost and capability barriers reduce accessibility, delaying widespread penetration of digitally optimized manufacturing materials in price-sensitive markets.

Opportunity:

AI-enabled smart material design

AI-enabled smart material design presents a compelling opportunity as machine learning accelerates discovery and optimization of advanced materials. AI algorithms analyze vast datasets to predict material behavior, reducing development cycles and experimental costs. Growing demand for lightweight, high-strength, and sustainable materials across automotive, aerospace, and industrial applications supports adoption. Collaboration between material scientists and AI solution providers further enhances innovation, positioning AI-driven material design as a key growth catalyst in the market.

Threat:

Data security risks in digital twins

Data security risks in digital twins pose a significant threat as manufacturers increasingly rely on virtual replicas of materials and processes. Unauthorized access or data breaches can expose proprietary designs and intellectual property. Expanding digital connectivity across supply chains heightens vulnerability to cyber threats. Addressing these risks requires investment in cybersecurity frameworks, increasing operational costs. Failure to secure digital assets may reduce trust and slow adoption of digitally optimized manufacturing materials.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic disrupted manufacturing operations and delayed capital investments in advanced digital tools. However, supply chain disruptions highlighted the need for flexible and digitally optimized materials to improve resilience. Manufacturers accelerated adoption of simulation and remote collaboration technologies to maintain development continuity. Post-pandemic recovery has renewed focus on digital transformation and advanced materials innovation, reinforcing long-term demand for digitally optimized manufacturing materials across global industries.

The advanced metal alloys segment is expected to be the largest during the forecast period

The advanced metal alloys segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, resulting from widespread use in high-performance manufacturing applications. These alloys offer enhanced strength, thermal stability, and corrosion resistance, making them suitable for automotive, aerospace, and heavy machinery sectors. Digital optimization improves alloy composition and processing efficiency, driving adoption. Established industrial demand and continuous innovation support the segment's dominant market position.

The AI-driven material design segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the AI-driven material design segment is predicted to witness the highest growth rate, propelled by increasing reliance on data-driven innovation. AI platforms enable rapid exploration of material combinations and performance scenarios. Growing investment in computational materials science and digital twins accelerates adoption. The ability to reduce development time and costs positions AI-driven material design as a fast-growing segment within the market.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, attributed to strong manufacturing bases and rapid adoption of Industry 4.0 practices. Countries such as China, Japan, South Korea, and India invest heavily in advanced materials and digital manufacturing technologies. Expanding industrial output and government support for smart manufacturing reinforce regional leadership in digitally optimized manufacturing materials.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR associated with strong innovation ecosystems and early adoption of digital manufacturing technologies. Presence of leading material science companies and research institutions accelerates development. Increased focus on advanced manufacturing, automation, and sustainability drives investment. Adoption of AI-driven material platforms across aerospace and automotive sectors further strengthens regional growth momentum.

Key players in the market

Some of the key players in Digitally Optimized Manufacturing Materials Market include BASF SE, Siemens AG, Dassault Systemes, Autodesk, Inc., 3M Company, GE Additive, Materialise NV, Arkema S.A., Evonik Industries AG, Stratasys Ltd., EOS GmbH, Hexagon AB, Sandvik AB, Covestro AG, DuPont de Nemours, Inc., HP Inc., DSM Engineering Materials, and Mitsubishi Chemical Group.

Key Developments:

In December 2025, Siemens AG expanded its digital twin and material modeling platform, supporting end-to-end simulation of manufacturing processes for metals, polymers, and hybrid materials.

In November 2025, Dassault Systemes introduced enhanced material design software, integrating AI-based optimization and predictive analytics to accelerate digital manufacturing workflows across aerospace and industrial sectors.

In October 2025, Autodesk, Inc. unveiled simulation-driven material selection tools, enabling engineers to optimize additive manufacturing processes for lightweight and high-performance components.

Materials Covered:

  • Smart Polymers
  • Advanced Metal Alloys
  • Composite Manufacturing Materials
  • Ceramic Manufacturing Materials
  • Functionally Engineered Materials
  • Recyclable Digital-Grade Materials

Techniques Covered:

  • AI-Driven Material Design
  • Digital Twin Optimization
  • Simulation-Led Material Engineering
  • Data-Driven Process Control
  • Generative Design Integration

Manufacturing Processes Covered:

  • Additive Manufacturing
  • CNC Machining
  • Automated Assembly
  • Hybrid Manufacturing
  • High-Precision Forming

Applications Covered:

  • Precision Industrial Components
  • Automotive Lightweight Parts
  • Aerospace Manufacturing
  • Electronics Manufacturing
  • Customized Industrial Products

End Users Covered:

  • Advanced Manufacturing Enterprises
  • Automotive OEMs
  • Aerospace & Defense
  • Electronics Manufacturers
  • Industrial Automation Providers

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Digitally Optimized Manufacturing Materials Market, By Material

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Smart Polymers
  • 5.3 Advanced Metal Alloys
  • 5.4 Composite Manufacturing Materials
  • 5.5 Ceramic Manufacturing Materials
  • 5.6 Functionally Engineered Materials
  • 5.7 Recyclable Digital-Grade Materials

6 Global Digitally Optimized Manufacturing Materials Market, By Technique

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 AI-Driven Material Design
  • 6.3 Digital Twin Optimization
  • 6.4 Simulation-Led Material Engineering
  • 6.5 Data-Driven Process Control
  • 6.6 Generative Design Integration

7 Global Digitally Optimized Manufacturing Materials Market, By Manufacturing Process

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Additive Manufacturing
  • 7.3 CNC Machining
  • 7.4 Automated Assembly
  • 7.5 Hybrid Manufacturing
  • 7.6 High-Precision Forming

8 Global Digitally Optimized Manufacturing Materials Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Precision Industrial Components
  • 8.3 Automotive Lightweight Parts
  • 8.4 Aerospace Manufacturing
  • 8.5 Electronics Manufacturing
  • 8.6 Customized Industrial Products

9 Global Digitally Optimized Manufacturing Materials Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Advanced Manufacturing Enterprises
  • 9.3 Automotive OEMs
  • 9.4 Aerospace & Defense
  • 9.5 Electronics Manufacturers
  • 9.6 Industrial Automation Providers

10 Global Digitally Optimized Manufacturing Materials Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 BASF SE
  • 12.2 Siemens AG
  • 12.3 Dassault Systemes
  • 12.4 Autodesk, Inc.
  • 12.5 3M Company
  • 12.6 GE Additive
  • 12.7 Materialise NV
  • 12.8 Arkema S.A.
  • 12.9 Evonik Industries AG
  • 12.10 Stratasys Ltd.
  • 12.11 EOS GmbH
  • 12.12 Hexagon AB
  • 12.13 Sandvik AB
  • 12.14 Covestro AG
  • 12.15 DuPont de Nemours, Inc.
  • 12.16 HP Inc.
  • 12.17 DSM Engineering Materials
  • 12.18 Mitsubishi Chemical Group
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