소매 자동화 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측은 구성 요소(센서, 컨트롤러, 산업용 로봇, 드라이브 및 기타), 제어 및 안전 시스템(분산 제어 시스템, 감독 제어 및 데이터 수집 시스템(SCADA), 제조 실행 시스템(MES), 시스템 계측 시스템(SIS) 및 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화됩니다. 2019-2029

시장 개요

글로벌 리테일 자동화 시장은 2023년에 176억 6천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 17.82%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 리테일 자동화 도입의 주요 동인은 운영 효율성에 대한 지속적인 수요입니다. 제조업체는 생산 공정을 최적화하고, 사이클 타임을 줄이고, 오류를 최소화하고, 전반적인 효율성을 향상시킬 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 로봇, 프로그래밍 가능 논리 컨트롤러(PLC), 고급 제어 시스템을 포함한 자동화 기술을 통해 기업은 더 높은 수준의 운영적 우수성을 달성할 수 있습니다.

주요 시장 동인

생산 효율성 개선에 대한 수요 증가

글로벌 리테일 자동화 시장 성장을 촉진하는 주요 동인 중 하나는 산업 전반에 걸쳐 향상된 생산 효율성에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 기업이 빠르게 변화하는 시장 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 노력함에 따라, 수작업만으로는 현대 생산 요구 사항을 충족하기에 충분하지 않다는 인식이 커지고 있습니다. 리테일 자동화 솔루션은 자동화된 프로세스로 인간의 작업을 대체하거나 보완하여 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 경로를 제공합니다.

로봇 공학, 프로그래밍 가능 논리 컨트롤러(PLC), 컴퓨터 수치 제어(CNC) 시스템과 같은 자동화 기술은 다양한 제조 프로세스의 원활한 통합 및 조정을 가능하게 합니다. 이러한 통합은 생산 오류를 최소화하고, 사이클 시간을 단축하며, 리소스 활용을 최적화합니다. 제조업체는 생산 라인을 간소화하기 위해 자동화를 점점 더 많이 도입하고 있으며, 그 결과 더 높은 출력, 향상된 제품 품질, 감소된 운영 비용이 발생합니다. 이러한 향상된 효율성은 더 높은 생산성에 대한 즉각적인 필요성을 해결할 뿐만 아니라 리소스를 보존하고 낭비를 최소화하여 장기적인 지속 가능성에 기여합니다.

게다가 적시 생산 및 맞춤형 제품에 대한 수요로 인해 기업은 리테일 자동화 솔루션에서 효율적으로 관리하는 유연하고 민첩한 제조 시스템을 도입해야 합니다. 변화하는 시장 수요에 빠르게 적응하고 고품질 제품을 대량으로 생산할 수 있는 능력은 자동화를 전 세계 제조업의 미래를 형성하는 핵심 동인으로 자리매김합니다.

기술 발전과 Industry 4.0 통합

Industry 4.0의 출현과 더불어 기술의 지속적인 발전은 글로벌 리테일 자동화 시장 성장을 촉진하는 중요한 동인입니다. 디지털 기술, 사물 인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 데이터 분석을 제조 공정에 통합하는 것을 특징으로 하는 Industry 4.0은 기존 공장을 스마트하고 상호 연결된 시스템으로 전환했습니다.

고급 센서와 액추에이터는 생산 라인의 다양한 지점에서 실시간 데이터를 수집하여 의사 결정을 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 머신 러닝 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 생산 공정을 최적화하고 장비 고장을 예측하며 예측 유지 관리를 가능하게 합니다. 지능형 데이터 중심 제조로의 이러한 전환은 운영 효율성을 개선할 뿐만 아니라 혁신과 제품 개발을 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.

클라우드 컴퓨팅의 통합은 리테일 자동화 솔루션의 접근성과 확장성을 더욱 향상시킵니다. 클라우드 기반 플랫폼은 제조 공정의 원격 모니터링 및 제어를 용이하게 하여 회사가 전 세계 어디에서나 운영을 관리하고 최적화할 수 있도록 합니다. 그 결과 제조업체는 혁신의 최전선에 서서 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 고급 자동화 기술에 점점 더 많이 투자하고 있습니다.

인건비 상승과 인력 부족

수작업과 관련된 비용 증가와 많은 지역에서 숙련 노동자 부족이 결합되어 산업이 전략적 솔루션으로 리테일 자동화로 전환하도록 만들고 있습니다. 수많은 선진 경제에서 인건비가 꾸준히 상승하면서 회사는 인건비 증가 없이 일관된 품질과 효율성을 제공할 수 있는 대안을 모색하게 되었습니다.

리테일 자동화는 수작업에 대한 의존도를 줄이고 인력 부족의 영향을 완화하여 이러한 과제를 해결할 수 있는 실행 가능한 솔루션을 제공합니다. 자동화 시스템은 휴식, 휴가 또는 초과 근무 수당 없이 24시간 연중무휴로 작동할 수 있어 장기적으로 상당한 비용 절감으로 이어집니다. 또한 로봇과 자동화 기계를 사용하면 직장 부상의 위험이 최소화되어 보다 안전한 작업 환경에 기여합니다.

또한 제조 및 엔지니어링과 같은 특정 산업에서 숙련된 근로자가 부족하여 정밀하게 복잡한 작업을 수행할 수 있는 자동화 솔루션에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 반복적이고 일상적인 작업을 자동화함으로써 기업은 숙련된 인력을 보다 부가가치가 있는 활동에 할당하여 혁신과 전략적 의사 결정을 촉진할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 수작업의 비용 상승과 희소성은 다양한 산업 분야에서 리테일 자동화의 글로벌 도입을 촉진하는 강력한 요인입니다.

주요 시장 과제

초기 구현 비용 및 투자 수익률 문제

리테일 자동화 도입은 상당한 장기적 이점을 가져오지만 기업이 직면한 주요 과제 중 하나는 자동화 시스템 구현에 필요한 상당한 사전 투자입니다. 로봇, 프로그래밍 가능 논리 컨트롤러(PLC), 센서 및 기타 자동화 기술을 취득하고 설치하는 데 드는 비용은 상당할 수 있습니다. 중소기업(SME)은 자동화를 위한 리소스를 할당하는 데 특히 어려움을 겪을 수 있으며, 기술 발전 측면에서 대기업과 경쟁할 수 있는 능력이 제한될 수 있습니다.

또한 기업은 자동화 투자에서 투자 수익률(ROI)을 실현하는 데 걸리는 시간에 대해 우려를 표명하는 경우가 많습니다. 초기 자본 지출과 시스템 통합 및 직원 교육에 필요한 시간은 생산성과 재무 실적에 일시적인 하락을 초래할 수 있습니다. 단기적인 재정적 부담과 효율성 증가, 운영 비용 절감, 제품 품질 개선의 장기적 이점을 균형 있게 조절하는 것은 소매 자동화 도입을 고려하거나 초기 단계에 있는 조직에 상당한 과제를 안겨줍니다.

이 과제를 해결하려면 신중한 계획, 재무 모델링 및 구현에 대한 전략적 접근 방식이 필요합니다. 정부와 산업 이해 관계자는 자동화 시스템으로 전환하는 기업의 재정적 부담을 덜어주고 글로벌 시장에서 더 폭넓은 채택과 경쟁력을 촉진하기 위해 인센티브, 보조금 또는 자금 조달 옵션을 제공함으로써 역할을 할 수 있습니다.

통합 및 상호 운용성 문제

글로벌 리테일 자동화 시장이 직면한 두 번째 주요 과제는 다양한 자동화 기술을 통합하고 원활한 상호 운용성을 보장하는 데 따른 복잡성입니다. 제조 공정이 더욱 정교해짐에 따라 기업은 종종 특정 요구 사항을 해결하기 위해 다양한 공급업체의 다양한 자동화 솔루션에 투자합니다. 그러나 표준화된 통신 프로토콜과 인터페이스가 부족하면 통합 과제가 발생하여 자동화 생태계의 다양한 구성 요소 간의 원활한 데이터 흐름과 조정이 방해받을 수 있습니다.

상호 운용성 문제는 생산 비효율성, 가동 중지 시간 증가, 전체적인 자동화 전략 구현의 어려움을 초래할 수 있습니다. 기업은 기존 인프라에 새로운 자동화 시스템을 통합하려고 할 때 호환성 문제에 직면할 수 있으며, 이로 인해 생산이 중단되고 문제 해결 및 사용자 정의에 추가 비용이 발생할 수 있습니다.

이러한 과제를 극복하기 위해 자동화 공급업체 및 표준 기관을 포함한 산업 이해 관계자는 통신 및 데이터 교환을 위한 개방형 표준을 개발하고 홍보하는 데 협력해야 합니다. 표준화 노력은 통합 프로세스를 간소화하고, 시스템 호환성을 향상시키고, 보다 유연하고 확장 가능한 자동화 솔루션을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 제조업체는 생산 라인 전체에서 보다 원활한 통합과 상호 운용성을 보장하기 위해 이러한 표준을 준수하는 자동화 기술을 선택하는 것을 우선시해야 합니다.

인력 전환 및 기술 격차

소매 자동화 도입은 인력에 혁신적인 영향을 미치며, 자동화 시스템을 보완하는 역할로 직원을 전환하는 것과 관련된 과제를 제시합니다. 자동화는 종종 직무 요구 사항의 변화로 이어지며 시스템 모니터링, 유지 관리 및 프로그래밍과 관련된 기술에 대한 수요가 증가합니다. 과제는 기존 인력이 이러한 변화에 적응하고 필요한 기술을 습득할 수 있는 능력과 일상적인 작업이 자동화됨에 따라 발생할 수 있는 일자리 대체 가능성에 있습니다.

고급 자동화 시스템을 운영하고 유지하는 데 필요한 기술 전문 지식을 보유한 근로자가 부족함에 따라 노동 시장의 기술 격차에 대한 우려가 커지고 있습니다. 또한 일자리 대체에 대한 두려움은 직원과 노동 조합의 저항으로 이어져 자동화 이니셔티브의 원활한 구현에 대한 장벽을 만들 수 있습니다.

이러한 과제를 해결하려면 사전 예방 조치가 필수적입니다. 기업은 기존 인력이 자동화 제조 환경에서 필요한 기술을 갖추도록 하기 위해 교육 및 업스킬링 프로그램에 투자해야 합니다. 교육 기관, 정부 기관 및 업계 관계자 간의 협업은 인력의 변화하는 요구 사항에 맞는 포괄적인 교육 프로그램을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인력 전환에 대한 전략적이고 포괄적인 접근 방식은 우려를 완화하고, 자동화에 대한 긍정적인 태도를 육성하며, 글로벌 리테일 자동화 시장에서 첨단 기술의 성공적인 통합에 기여할 수 있습니다.

주요 시장 동향

리테일 자동화에서 인공 지능과 머신 러닝 도입

글로벌 리테일 자동화 시장을 형성하는 한 가지 두드러진 동향은 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 도입 증가입니다. 산업이 제조 공정에서 더 큰 효율성, 유연성 및 적응성을 위해 노력함에 따라 AI와 ML은 기존 자동화 시스템을 지능형 데이터 중심 생태계로 전환하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

AI와 ML은 자동화 시스템이 생산 중에 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하여 제조 작업을 실시간으로 의사 결정하고 최적화할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘으로 구동되는 예측 유지 관리로 장비 고장을 예상하여 가동 중지 시간을 줄이고 기계의 수명을 연장할 수 있습니다. 또한 AI 기반 품질 관리 시스템은 제품 검사 정확도를 높여 더 높은 수준의 품질을 보장하고 결함을 최소화할 수 있습니다.

AI와 ML을 리테일 자동화에 통합하면 기계가 경험에서 학습하고 변화하는 조건에 적응할 수 있는 자율 시스템 개발도 용이해집니다. 이러한 추세는 인간 작업자와 함께 작업하고 시간이 지남에 따라 효율성을 높이면서 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있는 협업 로봇 또는 코봇의 사용에서 특히 두드러집니다.

또한 AI와 함께 엣지 컴퓨팅의 부상으로 소스에서 실시간 데이터 처리가 가능해져 대기 시간이 단축되고 자동화 시스템의 응답성이 향상됩니다. 제조업체가 의사 결정 개선, 에너지 효율성 및 생산 민첩성을 통해 경쟁 우위를 확보하려고 하면서 AI와 ML 기술의 통합이 혁신을 계속 주도하고 글로벌 리테일 자동화 시장의 미래를 형성할 것으로 예상됩니다.

지속 가능성과 에너지 효율성에 대한 강조

글로벌 리테일 자동화 시장의 또 다른 주요 추세는 제조 공정 내에서 지속 가능성과 에너지 효율성에 대한 강조가 증가하고 있다는 것입니다. 환경적 우려와 규제 압력이 커지면서 제조업체는 탄소 발자국을 최소화하고 생태적으로 책임감 있는 방식으로 운영해야 할 필요성을 인식하고 있습니다. 지속 가능성으로의 이러한 변화는 소매 자동화 시스템의 설계 및 구현에 영향을 미치고 있습니다.

이러한 추세의 한 측면은 에너지 효율적인 자동화 솔루션의 개발과 관련이 있습니다. 제조업체는 에너지 사용을 최적화하고, 낭비를 줄이며, 전반적인 자원 효율성을 향상시키는 기술에 투자하고 있습니다. 가변 주파수 드라이브, 지능형 조명 시스템 및 에너지 모니터링 센서는 자동화 시스템의 필수 구성 요소가 되어 제조 시설 전체에서 에너지 소비를 정밀하게 제어할 수 있습니다.

또한 소매 자동화의 지속 가능성은 에너지 효율성을 넘어 더 광범위한 환경적 고려 사항을 포괄합니다. 제조업체는 재료 낭비를 최소화하고, 배출을 줄이며, 순환 경제 원칙을 지원하는 자동화 솔루션을 점점 더 구현하고 있습니다. 자동화 시스템은 생산 프로세스를 정밀하게 제어하여 재료 낭비를 줄이고 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 합니다.

소매 자동화에서 지속 가능한 관행을 채택하는 것은 규정 준수와 환경 관리뿐만 아니라 시장 수요에 의해서도 이루어집니다. 소비자들은 점점 더 환경 의식이 강한 기업의 제품을 찾고 있으며, 이에 따라 제조업체는 운영을 지속 가능한 관행에 맞추게 되었습니다.

결론적으로, 지능형 자동화를 위한 AI와 ML의 통합과 지속 가능성과 에너지 효율성에 대한 강조가 글로벌 리테일 자동화 시장의 궤적을 형성하는 두 가지 중요한 추세입니다. 이러한 추세는 현재의 산업 과제를 해결할 뿐만 아니라 역동적이고 환경 의식이 강한 시장 환경에서 제조업체가 장기적으로 성공할 수 있는 위치를 제공합니다.

세그먼트별 통찰력

제어 및 안전 시스템

감독 제어 및 데이터 수집 시스템(SCADA) 세그먼트는 2023년에 지배적인 세그먼트로 부상했습니다. 감독 제어 및 데이터 수집(SCADA) 시스템 세그먼트는 글로벌 리테일 자동화 시장의 더 광범위한 환경에서 중요한 구성 요소입니다. SCADA 시스템은 다양한 부문에서 산업 공정을 모니터링, 제어 및 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.

SCADA 시스템 부문은 최근 몇 년 동안 제조 환경에서 실시간 모니터링 및 제어 기능에 대한 수요가 증가함에 따라 상당한 성장을 보였습니다. SCADA 시스템은 다양한 센서와 장치에서 데이터를 수집하고 분석하는 중앙 집중식 플랫폼 역할을 하여 운영자가 정보에 입각한 결정을 내리고 운영 효율성을 유지할 수 있도록 합니다.

SCADA 시스템은 Industry 4.0 이니셔티브와 통합되는 추세를 보이고 있습니다. 제조가 디지털 전환을 거치면서 SCADA 시스템은 더욱 지능적이고 상호 연결되도록 진화하고 있습니다. 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 분석과 같은 첨단 기술과 통합하면 SCADA의 기능이 향상되어 예측 유지 관리, 데이터 기반 의사 결정 및 전반적인 효율성이 향상됩니다.

SCADA 시스템 부문의 주요 동인은 제조에서 운영 효율성에 대한 광범위한 수요입니다. SCADA 시스템은 생산 공정에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 편차에 대한 신속한 대응, 가동 중지 시간 감소 및 리소스 활용 최적화를 가능하게 합니다. 산업이 생산성을 높이고 운영 비용을 절감하기 위해 노력함에 따라 SCADA 시스템 도입은 이러한 목표를 달성하는 데 필수적이 되었습니다.

산업 분야

자동차 제조 부문은 예측 기간 동안 급속한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 자동차 제조는 정밀성, 효율성 및 품질이 가장 중요한 복잡하고 고도로 자동화된 생산 공정이 특징입니다. 소매 자동화는 로봇 공학, 프로그래밍 가능 논리 컨트롤러(PLC), 산업용 제어 시스템 및 고급 제조 소프트웨어와 같은 다양한 기술을 포함하여 이 부문에서 핵심적인 역할을 합니다.

자동차 제조 부문은 협업 로봇 또는 코봇을 포함한 로봇 공학 도입이 증가하는 주목할 만한 추세를 목격하고 있습니다. 이러한 로봇은 인간 작업자와 함께 작업하도록 설계되어 조립, 용접 및 자재 취급과 같은 작업에서 효율성과 유연성을 향상시킵니다. 이 추세는 자동차 생산에서 더 높은 정밀도와 처리량을 달성하기 위해 고급 로봇 공학을 통합하는 것을 강조합니다.

자동차 산업은 효율성과 비용 효율성에 대한 수요가 높은 것이 특징입니다. 소매 자동화는 생산 공정을 간소화하고, 사이클 시간을 단축하고, 오류를 최소화하여 이러한 수요를 해결합니다. 자동차 제조의 자동화 시스템은 생산 효율성을 높여 제조업체가 수요를 충족하고 출시 시간을 단축하며 전반적인 운영 성과를 개선할 수 있도록 합니다.

지역별 통찰력

북미는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 지배적인 지역으로 부상했습니다. 북미는 기술 혁신에 중점을 둔 성숙한 산업 환경을 자랑하며 글로벌 리테일 자동화 시장에서 중추적인 역할을 합니다. 이 지역은 자동차, 전자, 항공우주, 제약을 포함한 다양한 산업을 포괄하며, 각각 고급 리테일 자동화 솔루션 도입을 주도하고 있습니다.

협동 로봇 또는 코봇의 사용이 북미 산업에서 증가하고 있습니다. 이러한 로봇은 인간 작업자와 함께 작업하여 제조 공정에서 유연성과 민첩성을 촉진합니다. 코봇은 조립, 자재 취급, 품질 검사와 같은 작업에 점점 더 많이 사용되어 생산성과 근로자 안전을 개선하는 데 기여합니다.

북미 산업은 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 운영적 우수성에 중점을 둡니다. 소매 자동화는 생산 공정을 최적화하고 리드 타임을 단축하며 운영 비용을 최소화하여 이러한 요구 사항을 해결합니다. 운영 우수성 추구는 이 지역에서 고급 자동화 기술 도입을 촉진하는 주요 동인입니다.

북미의 제조 환경은 맞춤형 및 고도로 유연한 생산 공정에 대한 수요가 증가하는 것이 특징입니다. 특히 재구성 가능하고 적응 가능한 기능을 갖춘 소매 자동화 시스템을 사용하면 제조업체가 변화하는 시장 수요에 신속하게 적응하고 다양한 제품 변형을 효율적으로 생산할 수 있습니다.

북미 소매 자동화 시장의 미래 전망은 지속적인 기술 발전과 혁신에 대한 헌신에 힘입어 낙관적입니다. 이 지역은 인공 지능, 머신 러닝 및 고급 로봇 공학이 제조 공정에 통합되는 것이 증가할 가능성이 높습니다. 지속 가능하고 환경을 의식하는 관행에 대한 추진은 자동화 전략에 더욱 영향을 미쳐 에너지 효율적인 솔루션을 촉진할 것입니다.

북미 산업이 스마트 제조 이니셔티브와 디지털 혁신에 계속 투자함에 따라 소매 자동화 시장은 빠르게 변화하는 산업 환경의 요구 사항을 충족하도록 발전할 것으로 예상됩니다. 업계 이해 관계자 간의 협업, 기술 혁신을 지원하는 정부 이니셔티브, 사이버 보안 문제 해결에 대한 집중은 북미의 리테일 자동화의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

최근 개발

2023년 5월, Emerson은 PACSystems RSTi-EP CPE 200 프로그래밍 가능 자동화 컨트롤러(PAC) 출시를 발표했습니다. 이 새로운 소형 PAC 제품군은 OEM이 전문 소프트웨어 엔지니어링 인력에 대한 필요성을 최소화하여 고객 요구 사항을 성공적으로 충족할 수 있도록 지원합니다.

주요 시장 참여자

• SchneiderElectric
• General Electric
• Siemens AG
• Yokogawa Electric Corporation
• Rockwell Automation Inc.
• Mitsubishi Electric Corporation
• Honeywell International Inc.
• OMRON Corporation
• Emerson Electric Co.
• ABB Ltd