マテリアルハンドリングロボット市場 – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、タイプ別（輸送ハンドリングロボット、ポジショニング、ユニットロードフォーメーションロボット、ストレージ、識別、制御ロボット）、機能別（組み立て、梱包、輸送、配送、保管、廃棄物処理）、アプリケーション別（ピックアンドプレース、パレタイジング/デパレタイジング、製品/部品の転送、マシンテンディング、その他）、エンドユーザー別（自動車、化学、電気および電子、産業機械、食品および飲料、その他）、地域別、競合状況別、2019～2029年予測

市場概要

世界のマテリアルハンドリングロボット市場は、2023年に64億1,000万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に6.40％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。

主要な市場推進要因

製造施設における自動化の採用増加

マテリアルハンドリングロボット市場の成長を推進する主な要因の1つは、世界中の製造施設における自動化の採用増加です。業界が効率、生産性、安全性を高めながら運用コストを削減することを目指しているため、マテリアルハンドリングロボットを含む自動化技術は不可欠になりつつあります。メーカーは、ロボットシステムを活用して生産プロセスを合理化し、物流業務を最適化し、材料をより効率的に処理しています。これらのロボットは、ピッキング、梱包、パレット積み、仕分け、材料の輸送など、幅広いタスクをスピード、精度、一貫性をもって実行できます。マテリアルハンドリングタスクを自動化することで、企業は人的ミスを最小限に抑え、ワークフローの効率を改善し、スループット率を高めることができ、最終的にはコスト削減と競争上の優位性につながります。さらに、マテリアルハンドリングロボットを人工知能、機械学習、IoTなどの高度なテクノロジーと統合することで、予測メンテナンス、リアルタイム監視、適応型意思決定が可能になり、運用効率と信頼性がさらに高まります。

成長するeコマースセクターと倉庫自動化の需要

マテリアルハンドリングロボット市場を牽引するもう1つの重要な要因は、eコマースセクターの急速な成長と、それに伴う倉庫自動化ソリューションの需要です。オンラインショッピングの普及とオムニチャネル小売への移行により、倉庫と配送センターは、迅速かつ正確な注文処理の需要の高まりに対応するために、前例のない課題に直面しています。マテリアルハンドリングロボットは、在庫管理、注文ピッキング、梱包、出荷などの倉庫業務の自動化において重要な役割を果たします。これらのロボットにより、倉庫は大量の SKU を効率的に処理し、保管スペースの利用を最適化し、注文処理時間を短縮できます。さらに、即日または翌日の配達に対する消費者の期待は絶えず変化しているため、企業はロボット システムに投資して注文の精度を向上させ、注文の履行を迅速化し、全体的な顧客体験を向上させています。電子商取引が世界的に拡大し続け、企業が需要の高まりに対応するために業務を拡大しようとしているため、倉庫やフルフィルメント センターでのマテリアル ハンドリング ロボットの導入が急増し、市場の成長が促進されると予想されます。

ロボット工学における技術の進歩と革新

ロボット工学における技術の進歩と革新により、マテリアル ハンドリング ロボット市場は大幅に成長しています。メーカーは、進化する顧客ニーズに対応し、運用上の課題に対処し、新たな機会を活用するために、ロボット システムを継続的に開発および改善しています。センサー、アクチュエーター、グリッパー、マニピュレーターなどのロボット ハードウェアの進歩により、マテリアル ハンドリング ロボットの機能と汎用性が向上し、より幅広いタスクを処理し、さまざまな動作環境に適応できるようになります。さらに、動作計画アルゴリズム、経路最適化アルゴリズム、マシン ビジョン システムなどのロボット工学におけるソフトウェアの進歩により、ロボットの知能と自律性が強化され、より効率的で柔軟なマテリアル ハンドリング操作が可能になります。さらに、協働ロボット (コボット) と人間の作業員の統合により、マテリアル ハンドリング タスクの実行方法が変革し、より安全で協働的な作業環境が促進されています。ロボット工学技術が進化し成熟するにつれて、さまざまな業界でのマテリアル ハンドリング ロボットの潜在的な用途と利点が拡大し、市場の成長と革新が促進されています。

主要な市場の課題

技術的な複雑さと統合の課題

マテリアル ハンドリング ロボット市場が直面している主な課題の 1 つは、ロボット ソリューションを既存のワークフローとシステムに統合する複雑さです。ロボット工学技術は急速に進歩し続けていますが、さまざまな製造および物流環境にロボットを組み込むことは、技術的に困難で時間のかかる作業です。互換性の問題、プログラミングの複雑さ、特定のアプリケーションに合わせてカスタマイズされたソリューションの必要性は、マテリアル ハンドリング ロボットの導入を検討している企業にとって大きな障害となります。さらに、統合プロセスでは、トレーニングやインフラストラクチャのアップグレードに多額の投資が必要になることが多く、導入作業がさらに複雑になります。

コストと投資収益率 (ROI) に関する懸念

マテリアル ハンドリング ロボット市場におけるもう 1 つの大きな課題は、ロボットの導入に関連するコストと、認識される投資収益率 (ROI) です。マテリアル ハンドリング ロボットは、生産性、効率性、柔軟性の向上などの潜在的なメリットをもたらしますが、ロボット ソリューションの取得と実装に必要な初期投資は多額になる可能性があります。多くの企業、特に中小企業 (SME) は、初期費用や長期的な ROI に関する不確実性への懸念から、ロボットへの投資をためらっています。さらに、継続的なメンテナンス、サポート、運用コストによって予算がさらに圧迫され、組織がロボットへの投資を正当化することが困難になります。

主要な市場動向

協働ロボット (コボット) の採用

協働ロボット (コボット) は、人間と一緒に安全に作業できるため、マテリアル ハンドリング アプリケーションでますます採用されています。これらのロボットは、人間の存在を検知して反応できる高度なセンサーとプログラミングを備えているため、物理的な障壁や安全ケージの必要性が減ります。マテリアル ハンドリング作業では、コボットがピッキング、梱包、パレット積み、積み込み/積み下ろしなどの作業を支援し、効率と人間工学を向上させるとともに、怪我のリスクを軽減します。安全機能の向上、プログラミングの容易さ、手頃な価格など、コボット技術の進歩により、マテリアルハンドリングにおける協働ロボットの採用は今後も増え続けると予想されます。

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の統合

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 技術の統合により、ロボットがインテリジェントな決定を下し、動的な環境に適応できるようになり、マテリアルハンドリングロボットに革命が起こっています。AI 搭載のロボットシステムは、膨大な量のデータをリアルタイムで分析し、マテリアルフローを最適化し、メンテナンスの必要性を予測し、効率と生産性のために操作を自律的に最適化することができます。機械学習アルゴリズムにより、ロボットは経験から学び、継続的にパフォーマンスを向上させ、変化する状況に適応することができます。マテリアルハンドリングアプリケーションでは、AI と ML テクノロジによって、ロボットのナビゲーション、オブジェクト認識、経路計画、タスク最適化の機能が強化され、自動化と効率性が大幅に向上します。

自律移動ロボット (AMR) の採用

自律移動ロボット (AMR) は、柔軟性、拡張性、導入の容易さから、マテリアルハンドリング業務で人気が高まっています。従来の固定自動化システムとは異なり、AMR にはオンボード センサー、ナビゲーション システム、障害物検出機能が搭載されており、動的な環境で自律的に移動できます。これらのロボットは、倉庫、配送センター、製造施設内で商品を輸送できるため、マテリアル フローが最適化され、固定コンベアや手作業への依存が軽減されます。 AMR は、変化するレイアウトに適応し、多様なペイロードを処理し、既存のインフラストラクチャと統合する機能により、マテリアル ハンドリング プロセスを合理化し、運用効率を向上させるためのコスト効率の高いソリューションを提供します。

セグメント別インサイト

タイプ別インサイト

輸送ハンドリング ロボット セグメントは、2023 年に最大の市場シェアを占めました。輸送ハンドリング ロボット セグメントのマテリアル ハンドリング ロボット市場は、輸送および物流業界の進化するニーズ、ロボット工学の技術的進歩、運用効率と費用対効果の追求を反映した多数の要因によって推進されています。このセグメントには、小包の仕分け、手荷物処理、倉庫の自動化、配送センター、空港、港、製造施設での材料輸送用の無人搬送車 (AGV) など、輸送および物流内の幅広いアプリケーションが含まれます。輸送ハンドリングロボット部門におけるマテリアルハンドリングロボット市場の主な推進力の 1 つは、輸送および物流業務の自動化と効率化に対する需要の高まりです。電子商取引の台頭、サプライ チェーンのグローバル化、迅速で信頼性の高い配送に対する消費者の期待の高まりにより、輸送および物流企業はプロセスを最適化し、処理時間を短縮するというプレッシャーにさらされています。ロボット技術は、反復タスクの自動化、ワークフローの合理化、処理施設のスループットの向上によってソリューションを提供します。輸送される商品の複雑さと量の増加により、従来のマテリアルハンドリング方法には課題が生じており、輸送ハンドリングにおけるロボット ソリューションの採用が促進されています。自動仕分けシステム、ロボット アーム、AGV などのロボット システムは、小包、パッケージ、パレット、手荷物など、さまざまなペイロードの効率的な処理を可能にします。これらのロボットは、混雑した環境を移動し、変化するレイアウトに適応し、さまざまなサイズや形状の荷物を処理できるため、輸送処理業務における運用の柔軟性と拡張性が向上します。

人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、センサー技術などのロボット技術の進歩は、輸送処理ロボットのイノベーションと市場の成長を促進しています。AI 搭載のロボット システムは、ルート計画を最適化し、メンテナンスの必要性を予測し、リアルタイム データに基づいて操作を動的に調整できるため、輸送処理の効率と信頼性が向上します。機械学習アルゴリズムにより、ロボットは経験から学習し、パフォーマンスを最適化し、変化する状況に適応できるため、ナビゲーション、物体認識、タスク実行の機能が強化されます。

輸送処理業務における安全性と信頼性の重視により、高度な安全機能と衝突回避システムを備えたロボット ソリューションの採用が進んでいます。ロボット企業は、輸送処理環境での人間の作業員や他の機器との安全なやり取りを確保するために、強化されたセンシング機能、冗長な安全メカニズム、および共同機能を備えたロボットを開発しています。これらの安全性の向上は、事故や怪我のリスクを軽減するだけでなく、人間とロボットのより緊密な連携を可能にし、輸送ハンドリングの自動化の新たな機会を切り開きます。

輸送ハンドリングにおける費用対効果の高い持続可能なソリューションの必要性は、エネルギー効率の向上、人件費の削減、環境への影響の低減を実現するロボット技術の採用を促進します。電動AGVやロボットパレタイザーなどのロボットシステムは、従来のマテリアルハンドリング機器と比較して、エネルギー消費、メンテナンス要件、ライフサイクル全体のコストの点で利点があります。輸送および物流企業が業務の最適化と二酸化炭素排出量の削減を目指す中、ロボットソリューションはこれらの目標を達成するための実行可能で魅力的な選択肢として浮上しています。

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地域別インサイト

北米地域は、2023年に最大の市場シェアを占めました。

北米のマテリアルハンドリングロボット市場の主な推進力の1つは、この地域の強力な製造業と、生産性、効率性、競争力を向上させるための自動化への重点の増加です。北米の製造企業は、生産コストを削減し、製品の品質を高め、カスタマイズと迅速な納品に対する高まる顧客の要求に応えるプレッシャーにさらされています。マテリアルハンドリング用のロボットソリューションは、生産プロセスを合理化し、マテリアルフローを最適化し、人件費を最小限に抑えるための、費用対効果が高くスケーラブルな方法を提供します。その結果、さまざまな業界のメーカーが、パレット化、梱包、仕分け、注文処理などのタスク用のロボットシステムへの投資を増やしています。

eコマースの成長とオムニチャネル流通モデルへの移行により、物流および倉庫部門でのロボットソリューションの需要が高まっています。オンラインショッピングの増加と迅速かつ正確な注文処理への期待により、物流企業は自動化に目を向け、スループットを向上させ、注文の精度を高め、処理時間を短縮しています。マテリアルハンドリングロボットにより、倉庫や配送センターは大量の注文を効率的に処理し、エラーを最小限に抑え、変動する需要パターンに適応することができます。さらに、ロボット ソリューションを倉庫管理システム (WMS) や注文処理ソフトウェアと統合することで、運用の可視性と俊敏性が向上し、企業は変化する顧客ニーズや市場動向に迅速に対応できるようになります。

センサー、アクチュエーター、人工知能、機械学習の改善など、ロボット技術の進歩は、北米のマテリアル ハンドリング ロボット市場におけるイノベーションと市場の成長を促進しています。これらの技術の進歩により、ロボットはより高速、正確、自律的に、より幅広いタスクを実行できます。高度なセンサーと安全機能を備えた協働ロボット (コボット) は、人間のオペレーターと一緒に作業できるため、マテリアル ハンドリング作業の生産性と柔軟性が向上します。ナビゲーション システムと障害物検出機能を備えた自律移動ロボット (AMR) は、動的な環境でも自律的に移動できるため、材料の流れを最適化し、固定インフラストラクチャへの依存を減らすことができます。

最近の開発

• 2024 年 3 月、Applied Manufacturing Technologies (AMT) は、倉庫部門の効率とスループットの向上に合わせてカスタマイズされた柔軟な材料処理ソリューションである ROBiN (Robotic Induction System) を発売しました。AMT が開発した ROBiN は、ロボット AI 機能を使用して、パレット上の製品の層を抽出して整理するプロセスを強化し、自動倉庫システム (ASRS) にシームレスに統合します。 

主要市場プレーヤー

• ABB Ltd.
• KUKA Aktiengesellschaft
• Fanuc Corporation
• Yaskawa Electric Corporation
• Mitsubishi Electric Corporation
• KION Group AG
• Omron企業
• Zebra Technologies Corporation
• Seegrid Corporation

• 株式会社ダイフク