실험실 로봇 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 제품별(자동 액체 취급 로봇, 자동 플레이트 핸들러), 응용 분야별(약물 발견, 임상 진단, 미생물학 솔루션, 유전체학 솔루션, 프로테오믹스 솔루션), 최종 사용자별(임상 실험실, 연구 실험실), 지역 및 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 실험실 로봇 시장은 2023년에 23억 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 CAGR 6.95%로 예측 기간 동안 인상적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 글로벌 실험실 로봇 시장은 자동화 기술의 발전, 실험실 운영의 정밀성과 효율성에 대한 수요 증가, 고처리량 스크리닝 프로세스에 대한 필요성으로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 실험실 로봇은 샘플 처리, 테스트, 분석, 데이터 관리와 같은 다양한 실험실 작업을 수행하기 위해 자동화된 로봇 시스템을 사용하는 것을 말합니다. 이러한 시스템은 생산성을 향상시키고, 인적 오류를 줄이며, 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다.

주요 시장 동인

자동화의 기술적 발전

자동화의 기술적 발전은 글로벌 실험실 로봇 시장의 성장에 핵심적입니다. 이러한 혁신은 실험실 운영의 역량, 효율성 및 신뢰성을 향상시켜 자동화를 현대 실험실에서 없어서는 안 될 구성 요소로 만듭니다.

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 통해 실험실 로봇은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 이 기능을 통해 로봇은 정보에 입각한 결정을 내리고, 워크플로를 최적화하고, 변화하는 조건에 적응할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 로봇은 실험 데이터의 패턴을 식별하고, 결과를 예측하고, 그에 따라 프로토콜을 조정하여 실험실 운영을 보다 정확하고 효율적으로 수행할 수 있습니다. ML 알고리즘은 실험실 로봇이 과거 경험에서 학습하고 시간이 지남에 따라 성과를 개선할 수 있도록 지원합니다. 이러한 자체 학습 시스템은 프로세스를 개선하고, 오류를 줄이며, 생산성을 높여 연구 및 진단에 귀중한 자산이 될 수 있습니다. 최신 센서는 실험실 로봇의 정밀도와 정확성을 향상시킵니다. 광학, 열 및 화학 센서와 같은 고급 센서는 다양한 매개변수에 대한 자세한 피드백을 제공하여 로봇 동작이 높은 정확도로 실행되도록 합니다. 예를 들어, 피펫팅 작업에서 센서는 액체 레벨과 점도를 감지하여 로봇이 최소한의 오류로 정확한 양을 분배할 수 있습니다. 향상된 센서 기술을 통해 실험실 프로세스를 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 이 기능을 통해 원하는 매개변수와의 편차를 즉시 감지하여 수정하여 실험 결과의 무결성과 신뢰성을 유지할 수 있습니다.

협업 로봇 또는 코봇은 인간 작업자와 함께 작업하도록 설계되어 실험실 작업의 전반적인 효율성을 향상시킵니다. 코봇에는 위험 없이 인간과 가까운 곳에서 작업할 수 있는 안전 기능이 장착되어 있습니다. 이 협업은 로봇의 정밀성과 속도와 인간 작업자의 문제 해결 능력 및 적응력을 결합합니다. 코봇은 사용자 친화적이며 최소한의 기술 전문 지식으로 프로그래밍할 수 있습니다. 이러한 사용 편의성 덕분에 실험실은 코봇을 워크플로에 빠르게 통합하여 학습 곡선을 줄이고 신속한 도입을 용이하게 할 수 있습니다. 소형화의 발전으로 인해 공간이 적게 필요한 소형 로봇 시스템이 개발되어 작업대 공간이 제한된 실험실에 적합합니다. 이러한 소형 로봇은 복잡한 작업을 높은 효율성으로 수행하여 실험실 레이아웃과 워크플로를 최적화할 수 있습니다. 마이크로유체와 실험실 로봇을 통합하면 소량의 액체를 정밀하게 처리할 수 있습니다. 이 기술은 특히 미세한 샘플 양의 정확한 조작이 중요한 유전체학, 프로테오믹스 및 약물 발견에 유용합니다.

클라우드 컴퓨팅 및 IoT 기술을 통해 실험실 로봇에 원격으로 액세스하고 제어할 수 있습니다. 연구원과 실험실 관리자는 어디에서나 로봇 시스템을 모니터링하고 관리하여 필요할 때 지속적인 작동과 적시 개입을 보장할 수 있습니다. IoT 장치는 다양한 센서와 로봇 구성 요소에서 데이터를 수집하여 클라우드 기반 플랫폼으로 전송합니다. 그런 다음 이 데이터를 통합하여 분석하여 실험실 운영에 대한 포괄적인 통찰력을 제공합니다. 이러한 실시간 데이터 분석은 프로세스 최적화, 유지 관리 요구 예측 및 전반적인 효율성 향상에 도움이 됩니다.

고처리량 스크리닝에 대한 수요 증가

고처리량 스크리닝(HTS)에 대한 수요 증가는 글로벌 실험실 로봇 시장 성장을 견인하는 중요한 요인입니다. 고처리량 스크리닝은 다양한 과학 및 산업 응용 분야, 특히 약물 발견 및 개발, 유전체학 및 단백체학에서 중요한 프로세스입니다.

제약 산업에서 HTS는 수천 개에서 수백만 개의 화합물을 신속하게 스크리닝하여 잠재적인 약물 후보를 식별할 수 있도록 합니다. 실험실 로봇 시스템은 스크리닝 프로세스를 자동화하여 약물 발견의 속도와 효율성을 크게 높입니다. 로봇은 대량의 샘플을 처리하고, 높은 정밀도로 반복적인 작업을 수행하고, 여러 분석을 동시에 처리하여 유망한 화합물을 식별하는 데 필요한 시간을 줄일 수 있습니다. HTS의 자동화는 스크리닝의 초기 히트를 추가로 테스트하고 최적화하는 히트 투 리드 프로세스를 향상시킵니다. 실험실 로봇은 2차 분석을 빠르고 정확하게 수행하고 리드 화합물을 최적화하여 개발 파이프라인을 가속화하고 약물 개발의 성공 가능성을 높일 수 있습니다. 유전체학 연구는 방대한 양의 유전 데이터를 분석하여 유전자의 기능과 상호 작용을 이해하는 것을 포함합니다. HTS는 유전체의 고처리량 시퀀싱을 가능하게 하여 연구자가 유전적 변이와 건강 및 질병에 미치는 영향을 연구할 수 있도록 합니다. 실험실 로봇 시스템은 시퀀싱 프로세스를 자동화하여 높은 정확도와 일관성으로 대량의 샘플을 처리합니다. 프로테오믹스에서 HTS는 단백질 상호 작용, 기능 및 수정을 분석하는 데 사용됩니다. 실험실 로봇은 질량 분석 및 기타 프로테오믹 기술을 자동화하여 바이오마커와 치료 표적을 식별하는 데 도움이 됩니다. 수많은 샘플을 빠르고 안정적으로 처리하는 능력은 프로테오믹스 연구와 개인화된 의학을 발전시키는 데 필수적입니다.

HTS는 수동으로 수행할 경우 인적 오류가 발생하기 쉬운 반복적이고 복잡한 작업을 포함합니다. 실험실 로봇은 샘플 처리, 시약 분배 및 데이터 수집에서 정밀성과 일관성을 보장하여 오류 위험을 줄이고 결과의 신뢰성을 높입니다. 이러한 정밀도는 재현 가능한 과학 연구와 제약 개발의 규제 준수에 필수적입니다. 일관된 분석 성능은 HTS에서 신뢰할 수 있는 데이터를 얻는 데 필수적입니다. 실험실 로봇은 분석 실행을 표준화하여 균일한 조건을 보장하고 변동성을 최소화합니다. 이러한 균일성은 다양한 실험에서 결과를 비교하고 결과를 검증하는 데 필수적입니다. HTS의 자동화는 수동 개입의 필요성을 최소화하여 인건비를 절감합니다. 로봇은 피로 없이 대량의 작업 부하를 처리하면서 지속적으로 작동할 수 있어 노동 집약적 스크리닝 프로세스에서 상당한 비용 절감으로 이어집니다. 또한 로봇이 시약과 샘플을 효율적으로 사용하면 낭비가 줄어들고 운영 비용이 더욱 낮아집니다. 실험실 로봇은 실험실 공간과 리소스 사용을 최적화합니다. 여러 작업을 동시에 수행할 수 있는 기능은 처리량을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화합니다. 이러한 최적화는 리소스 제약으로 인해 생산성이 제한될 수 있는 수요가 많은 실험실에 특히 유용합니다.

제약 및 생명 공학 산업은 약물 개발 및 임상 시험에 대한 엄격한 규제 요구 사항을 준수해야 합니다. 실험실 로봇은 정밀하고 정확한 분석 실행을 보장하고 자세한 기록을 유지하며 샘플과 시약의 추적 가능성을 제공하여 규정 준수를 강화합니다. 이러한 준수는 규제 승인을 받고 환자 안전을 보장하는 데 중요합니다. HTS는 스크리닝 결과의 유효성을 보장하기 위해 엄격한 품질 관리가 필요합니다. 실험실 로봇은 높은 재현성으로 작업을 수행하고 일관된 분석 조건을 유지함으로써 품질 보증을 용이하게 합니다. 이러한 품질 관리가 신뢰할 수 있는 약물 후보를 식별하고 개발 파이프라인을 통해 진행하는 데 필수적입니다.

정밀성과 정확성의 필요성

정밀성과 정확성은 현대 실험실 운영에서 중요한 요구 사항입니다. 매우 신뢰할 수 있고 재현 가능한 결과를 달성해야 하는 필요성으로 인해 제약, 생명 공학, 임상 진단 및 연구를 포함한 다양한 분야에서 실험실 로봇이 도입되고 있습니다. 많은 실험실 프로세스에는 피펫팅, 샘플 준비 및 데이터 입력과 같은 반복적인 작업이 포함됩니다. 이러한 작업에서 인적 오류가 발생하면 상당한 변동성과 신뢰할 수 없는 결과가 발생할 수 있습니다. 실험실 로봇은 높은 정밀도로 반복적인 작업을 수행하는 데 뛰어나 일관성을 보장하고 오류 위험을 줄입니다. 이 자동화는 실험 데이터의 전반적인 품질을 개선하고 연구 결과의 신뢰성을 높입니다. 로봇은 사전 정의된 매개변수를 정확히 준수하여 복잡한 프로토콜을 실행하여 수동 작업에서 종종 발생하는 불일치를 제거할 수 있습니다. 이러한 신뢰성은 특히 약물 개발 및 진단 실험실과 같은 고위험 환경에서 과학 실험 및 임상 시험의 무결성을 유지하는 데 필수적입니다.

실험실 로봇의 가장 중요한 응용 분야 중 하나는 자동화된 액체 취급입니다. 액체 분주에서의 정밀도는 검정, 적정 및 샘플 준비에 매우 중요합니다. 고급 피펫팅 시스템이 장착된 실험실 로봇은 마이크로리터 정확도로 액체를 측정하고 분주하여 각 샘플이 프로토콜에 따라 정확하게 처리되도록 할 수 있습니다. 이러한 정밀도는 생화학 및 임상 검정에서 재현 가능한 결과에 필수적입니다. 로봇 공학의 발전으로 마이크로 및 나노 스케일까지 매우 소량의 샘플을 처리할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 유전체학 및 프로테오믹스와 같은 분야에서 특히 중요한데, DNA, RNA 및 단백질의 시퀀싱, 증폭 및 분석에 미세한 양의 정확한 처리가 필요하기 때문입니다. 실험실 로봇은 분석이 표준화된 조건에서 수행되도록 보장하여 변동성을 최소화하고 결과의 재현성을 개선합니다. 이러한 표준화는 여러 분석에서 일관성을 유지하여 타당한 결론을 도출하는 데 필요한 비교 연구 및 대규모 스크리닝에 필수적입니다. 고급 감지 및 측정 시스템을 갖춘 로봇은 일관되고 정확한 데이터 수집을 제공합니다. 마이크로플레이트 분석에서 형광, 발광 또는 흡광도를 판독하든 실험실 로봇은 정량 분석 및 후속 의사 결정 프로세스에 필수적인 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

실험실 절차의 정밀도와 정확성은 과학 연구 및 개발의 초석인 고품질 데이터를 생성하는 데 기본이 됩니다. 정확한 데이터를 통해 연구자는 가설을 검증하고, 새로운 이론을 개발하고, 효과적으로 혁신할 수 있습니다. 예를 들어 약물 개발에서 정밀 로봇 시스템은 초기 발견에서 임상 시험에 이르기까지 각 테스트 단계에서 규제 승인과 시장 진입을 신속하게 처리할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다. 질량 분석기 및 크로마토그래피 시스템과 같은 고정밀 분석 기기와 로봇을 통합하면 정성 및 정량 분석의 정확도가 향상됩니다. 로봇은 샘플 준비를 관리하고 정확한 정밀도로 이러한 기기에 샘플을 주입하여 분석 결과의 정확도와 신뢰성을 개선할 수 있습니다. FDA 및 EMA와 같은 규제 기관은 제약품 및 의료 기기의 안전성과 효능을 보장하기 위해 실험실 관행에 대한 엄격한 지침을 부과합니다. 실험실 로봇은 프로토콜을 정확하고 정밀하게 실행하고, 자세한 기록을 유지 관리하며, 샘플과 시약의 추적성을 보장하여 이러한 표준을 충족하는 데 도움이 됩니다. 이러한 준수는 규제 승인을 받고 시장 신뢰성을 유지하는 데 중요합니다. 로봇은 높은 재현성과 정확성으로 작업을 수행하여 품질 보증에서 중요한 역할을 합니다. 자동화 시스템은 모든 프로세스가 사전 정의된 품질 표준을 준수하도록 보장하여 편차 위험을 줄이고 제품이 규제 및 산업 벤치마크를 충족하도록 보장합니다.

주요 시장 과제

높은 초기 비용 및 ROI 우려

실험실 로봇 시스템을 구축하려면 상당한 자본 투자가 필요합니다. 고급 로봇 시스템을 구매하고 기존 실험실 인프라에 통합하고 인력을 교육하는 데 드는 비용은 많은 기관, 특히 소규모 연구실, 스타트업 및 교육 기관에 엄청나게 높을 수 있습니다. 이러한 재정적 장벽은 로봇 기술 도입을 지연시키거나 저지할 수 있습니다.

자동화의 장기적 이점에도 불구하고 많은 실험실은 이처럼 상당한 투자의 ROI에 대한 불확실성에 직면해 있습니다. 비용 절감과 생산성 향상을 달성하는 데 필요한 시간은 특정 응용 프로그램과 운영 규모에 따라 다를 수 있습니다. 이러한 불확실성으로 인해 의사 결정권자는 초기 지출을 정당화하기 어려울 수 있으며, 특히 예산이 부족하고 우선순위가 경쟁하는 환경에서는 더욱 그렇습니다.

초기 구매 외에도 유지 관리, 수리 및 소프트웨어 업그레이드와 관련된 지속적인 비용이 재정적 부담을 가중시킬 수 있습니다. 실험실은 로봇 시스템에 투자할 가능성을 평가할 때 이러한 반복적인 비용을 고려해야 합니다.

기술적 복잡성 및 통합 문제

로봇 시스템을 기존 실험실 워크플로에 통합하는 것은 기술적으로 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 특정 실험실 요구 사항을 충족하도록 로봇을 사용자 지정하고 구성하려면 종종 전문 지식과 전문성이 필요합니다. 구현 프로세스에는 실험실 레이아웃 재설계, 표준 운영 절차 수정 및 기존 실험실 정보 관리 시스템(LIMS)과의 호환성 보장이 포함될 수 있습니다.

실험실은 종종 다양한 기기와 시스템을 사용하는데, 이는 항상 새로운 로봇 솔루션과 호환되지 않을 수 있습니다. 다양한 기술 간의 상호 운용성을 보장하는 것은 상당한 과제가 될 수 있으며, 광범위한 프로그래밍과 문제 해결이 필요합니다. 이러한 복잡성은 통합 단계에서 지연 및 추가 비용으로 이어질 수 있습니다.

실험실 로봇을 효과적으로 사용하려면 이러한 정교한 시스템을 작동하고 유지할 수 있는 숙련된 인력이 필요합니다. 전문 교육 및 기술 개발에 대한 필요성은 특히 기술 교육 및 훈련 프로그램에 대한 접근성이 제한적인 지역에서 상당한 장벽이 될 수 있습니다. 또한 기존 직원은 가파른 학습 곡선에 직면할 수 있으며, 이는 전환 기간 동안 생산성에 영향을 미칠 수 있습니다.

변화에 대한 저항과 규제 장벽

변화에 대한 저항은 많은 산업에서 흔한 문제이며, 실험실 환경도 예외는 아닙니다. 로봇 시스템을 도입하면 직무 대체, 직무 역할 변경 및 기존 워크플로 중단에 대한 우려가 발생할 수 있습니다. 직원과 경영진이 중대한 변화를 수용하는 데 주저할 수 있으므로 이러한 저항은 새로운 기술 도입을 늦출 수 있습니다.

로봇 시스템을 도입하려면 기존 워크플로 및 프로세스를 변경해야 하는 경우가 많습니다. 실험실은 새로운 작업 방식에 적응해야 하며, 이는 기존 방식에 익숙한 직원의 저항에 부딪힐 수 있습니다. 새로운 표준 운영 절차(SOP)와 프로토콜을 개발하고 구현해야 하는 필요성은 시간이 많이 걸리고 어려울 수 있으며, 로봇 도입을 더욱 방해할 수 있습니다.

규정 준수 및 승인실험실 운영에 대한 규제 환경은 엄격하며, 새로운 기술의 검증 및 사용을 규제하는 엄격한 지침이 있습니다. 로봇 시스템이 이러한 규정을 준수하도록 하는 것은 복잡하고 비용이 많이 드는 프로세스가 될 수 있습니다. 규제 승인 프로세스는 길어질 수 있으며, 새로운 로봇 솔루션을 배포하는 데 필요한 시간이 늘어납니다. 또한 규정이 변경되면 기존 시스템을 추가로 수정해야 할 수 있으며, 이는 추가적인 과제를 야기할 수 있습니다.

주요 시장 동향

인공지능과 머신 러닝의 통합

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 실험실 로봇과 통합하면서 실험실 운영 방식이 변화하고 있습니다. AI 및 ML 알고리즘은 로봇 시스템에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하여 인간의 분석에서 놓칠 수 있는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있습니다. 이 기능을 통해 실험실 프로세스에 대한 보다 정보에 입각한 의사 결정과 최적화가 가능해집니다.

AI 기반 로봇은 과거 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 약물 발견에서 AI는 이전 스크리닝 결과에 따라 효능과 잠재적 부작용을 예측하여 유망한 화합물을 더 빠르게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 자동화된 프로세스 최적화는 연구 개발과 관련된 시간과 비용을 줄여줍니다.

AI와 ML은 로봇 시스템의 예측 유지 관리에도 사용할 수 있습니다. AI는 사용 패턴과 성능 지표를 분석하여 로봇에 유지 관리가 필요할 시기를 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 이 예측 기능을 통해 실험실 로봇은 항상 최적의 기능을 수행하여 전반적인 생산성을 향상시킵니다.

맞춤형 의학 및 유전체학의 확장

유전체학 분야는 시퀀싱 기술의 발전과 맞춤형 의학에 대한 수요 증가로 인해 빠르게 확장되고 있습니다. 실험실 로봇은 고처리량 유전체 시퀀싱에서 중요한 역할을 하며 고정밀로 대량의 샘플을 처리합니다. 자동화된 시스템은 샘플을 준비하고, 시퀀싱 반응을 수행하고, 데이터 분석을 관리하여 게놈 연구 프로세스를 상당히 가속화할 수 있습니다.

개인 맞춤 의학은 유전자 프로필을 기반으로 개별 환자에게 치료를 맞춤화하는 데 의존합니다. 실험실 로봇은 유전적 변이와 건강에 미치는 영향을 식별하는 데 필요한 고처리량 스크리닝 및 분석을 가능하게 합니다. 이러한 맞춤화에는 생물학적 샘플을 정확하고 정밀하게 처리해야 하며, 이는 로봇 시스템에 이상적으로 적합한 작업입니다.

CRISPR 및 기타 유전자 편집 기술의 채택으로 실험실 자동화에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 로봇은 시약 준비에서 편집된 세포 분석에 이르기까지 유전자 편집과 관련된 복잡한 절차를 자동화할 수 있습니다. 이러한 통합은 유전자 편집 워크플로의 효율성과 정확성을 향상시켜 새로운 치료법 개발을 가속화합니다.

협업적이고 사용자 친화적인 로봇 개발

협업 로봇 또는 코봇은 인간 작업자와 함께 작업하도록 설계되어 생산성과 안전성을 향상시킵니다. 기존의 산업용 로봇과 달리 코봇은 인간과 가까이에서 작동할 수 있도록 하는 고급 센서와 안전 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 협업을 통해 로봇이 반복적인 작업을 지원하고 인간 근로자가 더 복잡한 분석 작업에 집중할 수 있는 보다 유연하고 효율적인 실험실 환경이 가능해졌습니다.

직관적인 사용자 인터페이스와 간소화된 프로그래밍 도구의 개발로 실험실 로봇이 비전문가 사용자에게 더 쉽게 접근 가능해졌습니다. 사용자 친화적인 소프트웨어를 통해 연구자와 기술자는 광범위한 기술 전문 지식 없이도 로봇 시스템을 쉽게 프로그래밍하고 작동할 수 있습니다. 이러한 접근성으로 인해 다양한 실험실 환경에서 로봇 기술이 더 광범위하게 채택되고 있습니다.

확장 가능하고 모듈식 로봇 시스템에 대한 추세도 인기를 얻고 있습니다. 실험실은 기본 로봇 솔루션으로 시작하여 필요에 따라 모듈과 기능을 추가하여 점진적으로 기능을 확장할 수 있습니다. 이러한 확장성을 통해 실험실은 자동화 전략을 진화하는 연구 요구 사항과 예산 제약에 맞게 조정할 수 있으므로 로봇 시스템은 보다 유연하고 매력적인 투자가 됩니다.

세그먼트별 통찰력

제품 통찰력

제품 범주를 기준으로 자동 액체 취급 로봇 세그먼트는 2023년 실험실 로봇 분야의 글로벌 시장에서 지배적인 것으로 부상했습니다.

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지역별 통찰력

북미는 2023년 글로벌 실험실 로봇 시장에서 지배적인 지역으로 부상하여 가치 측면에서 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 북미, 특히 미국은 글로벌 실험실 로봇 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 기술 혁신, 경제적 역량, 강력한 연구 인프라, 지원 규제 환경 등 여러 요인이 이러한 리더십에 기여합니다.

북미는 세계를 선도하는 기술 기업과 연구 기관이 있는 곳입니다. 이 지역은 연구 개발에 대한 상당한 투자와 함께 강력한 혁신 생태계의 혜택을 받고 있습니다. 이러한 환경은 실험실 로봇 기술의 급속한 발전을 촉진하여 정교하고 효율적인 로봇 시스템 개발을 가능하게 합니다. Thermo Fisher Scientific, Beckman Coulter, PerkinElmer와 같은 기존 로봇 회사와 수많은 혁신적인 신생 기업이 시장을 주도합니다. 이러한 회사는 지속적으로 신제품을 개발하고 기존 기술을 개선하는 데 투자하여 북미가 실험실 로봇 분야의 최전선에 머물도록 합니다. 북미 회사는 AI와 머신 러닝을 실험실 로봇과 통합하는 데 선구적입니다. 이러한 통합은 로봇 시스템의 기능을 향상시켜 보다 지능적인 자동화, 예측 유지 관리 및 고급 데이터 분석을 가능하게 합니다. 북미에서 AI와 로봇 간의 시너지는 상당한 경쟁 우위입니다.

북미 시장은 상당한 공공 및 민간 부문 자금 지원의 혜택을 받습니다. 정부 보조금, 벤처 캐피털 및 사모펀 투자는 고급 실험실 로봇의 개발 및 배포에 필요한 재정 자원을 제공합니다. 이러한 강력한 자금 지원 환경은 새로운 기술의 지속적인 혁신과 상용화를 지원합니다. 이 지역의 경제적 강점은 실험실 로봇의 채택률이 더 높다는 의미입니다. 북미의 실험실, 특히 제약, 생명공학 및 임상 진단 부문은 최첨단 자동화 솔루션에 투자할 재정적 능력이 있습니다. 이러한 광범위한 채택은 시장 성장을 촉진하고 북미를 실험실 로봇 분야의 선두 주자로 자리매김합니다. 북미는 실험실 로봇의 주요 소비자인 고도로 발달된 의료 및 제약 산업을 보유하고 있습니다. 약물 발견, 임상 시험 및 진단 분야에서 효율적이고 처리량이 높으며 정확한 실험실 운영에 대한 수요가 로봇 시스템 채택을 촉진합니다.

최근 개발

• 2024년 4월 - 개별화된 약물을 위한 자동화 제조 시스템을 전문으로 하는 선도적인 로봇 회사인 Multiply Labs는 Stanford Medicine의 세포 및 유전자 의학 연구소(LCGM)와 새로운 협업을 발표했습니다. 이 파트너십은 세포 치료 제조에서 자동화 기술의 잠재력을 보여주는 것을 목표로 합니다. LCGM의 유명한 공정 개발 전문 지식과 Multiply Labs의 최첨단 로봇 기술을 결합하여 이 협업은 세포 치료 생산을 발전시키는 것을 목표로 합니다. Multiply Labs의 혁신적인 접근 방식은 다양한 공급업체의 GMP 규정을 준수하는 기기를 작동하기 위해 로봇 시스템을 사용하는 데 중점을 둡니다. 이러한 로봇은 세포 및 유전자 치료 제조에 이미 널리 사용되는 기기, 소모품 및 시약을 처리할 수 있습니다. 이 접근 방식은 플러그 앤 플레이 기능을 허용하고 규제 장벽을 최소화합니다. 로봇 호환성을 달성하기 위해 기존 프로세스를 크게 변경할 필요가 없기 때문입니다.
• 2023년 12월, ABB Robotics와 XtalPi는 중국에서 지능형 자동화 연구실을 개발하기 위한 전략적 파트너십을 맺었습니다. 이 협업은 생물제약, 화학공학, 화학 및 신에너지 소재 분야에서 R&D 운영의 효율성을 향상시키는 일련의 자동화된 연구실 워크스테이션을 만드는 것을 목표로 합니다.

주요 시장 참여자

• PerkinElmerInc
• Thermo Fisher Scientific Inc
• Hudson Robotics, Inc
• Anton Paar GmbH
• Beckman Coulter, Inc
• Siemens Healthineers AG
• AB Controls, Inc
• Abbott Laboratories Inc
• bioMérieux SA