유형별(활성화된 롤러 벨트 분류기, 팝업 분류기, 신발 분류기, 크로스 벨트 분류기, 틸트 트레이 분류기), 제공물(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 응용 프로그램(물류, 전자상거래), 지역별, 경쟁별 글로벌 소포 분류 시스템 시장, 2018-2028

시장 개요

글로벌 소포 분류 시스템 시장의 예상 시장 규모는 2022년 말까지 22억 달러였으며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 8.20%였습니다.

소포 분류 시스템은 물류 및 공급망 운영을 개선하는 것부터 소매 및 전자 상거래와 같은 부문에서 향상된 고객 서비스를 제공하는 것까지 다양한 기능을 제공함으로써 산업을 재편할 준비가 되어 있습니다. 인간과 같은 움직임, 객체 인식 기능 및 인지 처리를 통해 소포 분류 시스템은 인간과 원활하게 상호 작용하여 작업 실행을 증강하고 전반적인 운영 효과를 최적화합니다. 기업이 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높이기 위해 노력함에 따라 글로벌 소포 분류 시스템 시장은 이러한 혁신적인 이니셔티브를 이끄는 원동력으로 부상하고 있습니다. 인공 지능, 센서 기술, 머신 러닝의 발전은 소포 분류 시스템의 진화를 촉진하여 역동적인 환경에 적응하고 상호 작용에서 학습하며 개인화된 지원을 제공할 수 있도록 합니다. 이러한 기술은 소포 분류 시스템이 소포를 효율적으로 분류하고 처리하여 분류 및 유통 프로세스의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

또한 클라우드 컴퓨팅과 연결 솔루션은 기능을 확대하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 솔루션은 원격 모니터링, 실시간 데이터 분석 및 원활한 소프트웨어 업데이트를 용이하게 하여 소포 분류 시스템이 최신 상태를 유지하고 변화하는 운영 요구 사항에 적응할 수 있도록 합니다. 이러한 기술 발전의 융합은 소포 분류 시스템의 실제적 응용 프로그램을 확장할 뿐만 아니라 산업과 지리적 경계를 넘나드는 협력 노력을 촉진합니다. 조직이 공급망 물류를 최적화하고 운영 효율성을 개선하며 고객 경험을 향상시키려고 하면서 글로벌 소포 분류 시스템 시장은 변혁의 촉매제로 부상하고 있습니다. 이러한 시스템은 기존 자동화를 넘어 인간과 기계의 상호작용 간의 격차를 메우고, 산업을 재정의하고 보다 자동화되고 효율적이며 혁신적인 미래로 이끄는 솔루션을 제공합니다.

주요 시장 동인

전자상거래 붐과 급속한 소포 물량 증가

온라인 소매 활동과 디지털 쇼핑 플랫폼의 급증을 특징으로 하는 전자상거래 붐은 전 세계적으로 소비자 행동과 소매 환경을 근본적으로 변화시켰습니다. 특히 COVID-19 팬데믹으로 인해 가속화된 이러한 소비자 선호도의 변화는 사람들이 쇼핑하는 방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다. 이제 소비자는 집이나 모바일 기기에서 편안하게 제품을 탐색, 선택 및 구매할 수 있는 편의성을 누리고 있습니다. 이러한 변화로 인해 온라인 주문이 급증하여 공급망과 물류 네트워크가 신속하게 적응해야 했습니다. 전자상거래 회사는 더 광범위한 고객 기반을 경험할 뿐만 아니라 다양한 제품 범위, 당일 또는 익일 배송에 대한 수요 증가, 효율적인 주문 이행 프로세스에 대한 필요성을 처리하고 있습니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 능력은 소포 분류 시스템 도입과 밀접한 관련이 있습니다. 소포 물량의 병행 증가는 전자상거래 붐의 직접적인 결과입니다. 소포 물량은 전 세계적으로 배송되고 배달되는 패키지와 소포의 순수한 수를 말합니다. 이 물량은 전자상거래 회사가 주문을 효율적으로 이행하고 빠르고 정확한 배송에 대한 고객 기대치를 충족하기 위해 노력함에 따라 전례 없는 증가를 보였습니다. 전자상거래 회사가 시장 도달 범위를 확장하고 운영을 확장함에 따라 전례 없는 속도로 소포를 처리, 분류 및 발송하는 과제에 직면하게 됩니다. 수동 분류 프로세스는 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 오류가 발생하기 쉬워 배송이 지연되고 고객 불만이 발생합니다. 여기서 소포 분류 시스템이 중요한 역할을 합니다.

운영 효율성 및 비용 절감

운영 효율성은 조직이 프로세스와 워크플로를 최적화하여 최소한의 입력, 리소스 또는 시간으로 최대의 출력을 달성할 수 있는 능력을 말합니다. 소포 분류 시스템 시장의 맥락에서 운영 효율성은 보다 간소화되고 효과적인 물류 및 공급망 운영으로 이어집니다. 소포 분류 시스템은 높은 정확도를 유지하면서 고속으로 소포를 처리하도록 설계되었습니다. 즉, 대량의 소포를 빠르게 분류하고 각 소포가 올바른 목적지로 전달되도록 할 수 있습니다. 분류 작업의 자동화는 주문 처리에 필요한 시간을 크게 줄여줍니다. 수동 분류 프로세스는 소포가 잘못 라우팅되거나 품목이 잘못 배치되는 등의 오류가 발생하기 쉽습니다. 이러한 오류로 인해 배송이 지연되고 재배송에 추가 비용이 발생하며 고객이 불만족스러워질 수 있습니다. 반면 소포 분류 시스템은 정확한 알고리즘과 센서를 사용하여 소포를 정확하게 분류하여 오류의 여지를 크게 줄입니다. 소포 분류 시스템을 통한 자동화는 분류 및 유통 작업에서 수동 노동의 필요성을 최소화합니다. 이러한 최적화는 노동 비용을 줄일 뿐만 아니라 회사가 품질 관리, 고객 서비스 또는 전략적 계획과 같은 부가가치가 높은 작업에 인력을 할당할 수 있도록 합니다. 많은 소포 분류 시스템은 확장성이 매우 뛰어나므로 비즈니스가 성장함에 따라 소포 양이 증가하더라도 이를 처리하도록 적응할 수 있습니다. 이러한 확장성 덕분에 시스템은 상당한 정비나 추가 자본 투자 없이도 수요 변화에 대처할 수 있습니다.

향상된 고객 경험

향상된 고객 경험은 글로벌 소포 분류 시스템 시장을 추진하는 근본적인 원동력입니다. 고객 만족이 가장 중요한 오늘날의 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 기업은 효율적인 소포 분류가 고객 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다는 사실을 점점 더 인식하고 있습니다. 이러한 원동력은 적시에 정확하고 번거롭지 않은 배송에 대한 고객 기대치를 충족하고 이를 뛰어넘고자 하는 욕구에 기인합니다. 소포 분류 시스템은 물류 운영을 간소화하고 주문 처리를 개선하는 기능을 통해 기업과 고객 간의 긍정적이고 기억에 남는 상호 작용을 만드는 데 크게 기여합니다. 전자 상거래와 소매에서 고객 만족의 가장 중요한 측면 중 하나는 주문의 적시 배송입니다. 고객은 구매한 상품이 정시에 도착하기를 기대하며, 지연은 좌절과 실망으로 이어질 수 있습니다. 소포 분류 시스템을 사용하면 기업은 소포 분류 및 라우팅을 자동화하여 주문 이행을 신속히 진행하고, 주문이 신속하고 효율적으로 처리되도록 할 수 있습니다. 그 결과, 고객은 제때 소포를 받아 전반적인 경험과 브랜드에 대한 신뢰를 향상시킵니다. 부정확하거나 불완전한 배송은 고객 불만의 일반적인 원인입니다. 수동 분류 프로세스는 소포가 잘못 라우팅되거나 주문이 섞이는 등의 오류가 발생하기 쉽습니다. 첨단 기술과 지능형 알고리즘을 갖춘 소포 분류 시스템은 오류의 여지를 크게 줄입니다. 각 소포는 미리 정해진 기준에 따라 정확하게 분류되어 실수 가능성을 최소화하고 고객이 주문한 올바른 품목을 받을 수 있도록 합니다. 향상된 고객 경험은 또한 투명성과 실시간으로 주문을 추적하는 능력에 의해 주도됩니다. 소포 분류 시스템은 추적 및 추적 시스템과 통합되어 고객에게 배송 여정 전반에 걸쳐 소포의 상태와 위치를 파악할 수 있는 가시성을 제공할 수 있습니다. 이러한 투명성은 고객을 안심시키고, 배달 시간에 대한 불안을 줄이며, 그에 따라 계획을 세울 수 있게 해줍니다. 고객이 패키지를 받을 수 없는 배달 실패는 기업과 고객 모두에게 좌절스러울 수 있습니다. 소포 분류 시스템은 배달 경로와 일정을 최적화하여 첫 배달에 성공할 가능성을 높입니다. 이를 통해 재배송이나 패키지 픽업의 필요성을 최소화하여 고객의 편의성을 높입니다.

자동화 및 로봇 기술의 발전

자동화 및 로봇 기술의 급속한 발전은 소포 분류 시스템 시장을 형성하는 또 다른 핵심적인 원동력입니다. 로봇, 인공 지능, 머신 러닝의 혁신으로 보다 지능적이고 적응력 있는 분류 시스템을 만들 수 있게 되었습니다. AI 기반 알고리즘을 갖춘 로봇 시스템은 크기, 무게, 목적지, 심지어 취약성에 따라 소포를 식별하고 분류할 수 있습니다. 또한 센서 기술의 발전으로 로봇은 복잡한 환경을 안전하고 효율적으로 탐색할 수 있습니다. 이러한 기술적 혁신은 소포 분류 시스템의 역량을 확장하여 다양한 소포를 처리하고 변화하는 운영 요구 사항에 적응할 수 있도록 합니다.

결론적으로, 글로벌 소포 분류 시스템 시장은 현대 기업과 소비자의 요구 사항과 일치하는 여러 요인의 합류로 추진되고 있습니다. 전자 상거래의 급증, 운영 효율성에 대한 추진, 고객 경험 향상에 대한 강조, 자동화 및 로봇 공학의 기술 발전이 시장의 성장과 진화를 주도하고 있습니다. 산업이 공급망을 최적화하기 위해 이러한 시스템을 계속 도입함에 따라 소포 분류 시스템 시장은 물류, 유통 및 전반적인 비즈니스 운영의 미래를 재편하는 데 필수적인 역할을 할 준비가 되었습니다.

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주요 시장 과제

글로벌 소포 분류 시스템 시장의 확장성 및 유연성 제약

확장성 및 유연성 제약은 글로벌 소포 분류 시스템 시장에서 상당한 과제를 나타냅니다. 효율적인 소포 분류 솔루션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라, 기업은 변화하는 소포 양, 제품 유형 및 배송 요구 사항에 적응해야 할 필요성에 직면해 있습니다. 이러한 제약 조건은 수요가 증가하는 시기에 시스템이 최고 성능을 유지하는 능력을 방해할 수 있으며, 현대 공급망의 역동적인 요구를 충족하는 데 있어 전반적인 효과를 저해할 수 있습니다.

변동하는 소포 양소포 양은 특히 휴일이나 특별 세일 이벤트와 같은 성수기에는 일년 내내 상당히 달라질 수 있습니다. 특히 전자 상거래 회사는 주문이 급증하는 것을 경험하며, 분류 시스템은 이러한 변동을 원활하게 처리할 수 있어야 합니다. 확장성 제약 조건은 병목 현상과 처리 시간 지연으로 이어질 수 있으며, 잠재적으로 배송 지연 및 고객 불만족으로 이어질 수 있습니다.

다양한 소포 특성소포는 다양한 모양, 크기 및 무게로 제공됩니다. 일부는 깨지기 쉽고 다른 일부는 회복성이 있습니다. 효율적인 소포 분류에는 이러한 다양성을 수용할 수 있는 능력이 필요합니다. 분류 시스템의 유연성이 부족하면 다양한 소포 유형을 처리하는 데 제한이 생겨 품목이 손상되거나 분류 오류가 발생할 수 있습니다.

진화하는 배송 요구 사항배송 옵션에 대한 고객의 기대치는 지속적으로 변화하고 있습니다. 당일 배송, 시간별 배송 슬롯, 유연한 배송 위치가 점점 더 일반화되고 있습니다. 소포 분류 시스템은 경쟁력을 유지하고 고객 수요를 충족하기 위해 이러한 변화하는 배송 요구 사항에 적응해야 합니다.

다중 채널 운영많은 기업이 온라인, 오프라인 소매, 도매를 포함한 여러 판매 채널에서 운영됩니다. 각 채널에는 고유한 소포 분류 요구 사항이 있을 수 있습니다. 유연성이 부족하면 시스템이 다양한 판매 채널의 소포를 효율적으로 처리하는 능력이 제한되어 비효율성과 운영 비용이 증가할 수 있습니다.

글로벌 소포 분류 시스템 시장에서 확장성 및 유연성 제약을 극복하기 위해 기업과 기술 공급업체는 혁신적인 접근 방식과 전략을 채택해야 합니다.

모듈식 시스템 설계모듈식 소포 분류 시스템은 기업이 필요에 따라 분류 용량을 확장하거나 조정할 수 있도록 하여 확장성을 제공합니다. 이러한 시스템은 더 많은 소포 양이나 변화하는 요구 사항을 수용하기 위해 추가 모듈로 쉽게 재구성하거나 확장할 수 있습니다.

확장 가능한 컨베이어 시스템컨베이어 시스템은 소포 분류 시스템의 중요한 구성 요소입니다. 소포 양 변화에 맞춰 쉽게 확장하거나 조정할 수 있는 컨베이어 시스템을 구현하면 확장성을 개선할 수 있습니다.

예측 분석예측 분석을 활용하면 기업이 소포 양의 급증을 예상하고 그에 따라 리소스를 할당하는 데 도움이 될 수 있습니다. 수요를 예측함으로써 기업은 성수기 동안 확장성 문제를 사전에 해결할 수 있습니다.

지속적인 모니터링 및 유지 관리정기적인 시스템 모니터링 및 유지 관리가 최적의 성능을 보장하는 데 필수적입니다. 확장성 및 유연성 문제를 사전에 파악하고 해결하면 운영 중단을 예방할 수 있습니다.

협력적 파트너십소포 분류 시스템을 전문으로 하는 기술 공급업체 및 솔루션 통합업체와 협력하면 기업은 시스템 설계 및 구현 분야의 최신 혁신과 전문 지식을 활용할 수 있습니다.

결론적으로, 글로벌 소포 분류 시스템 시장의 확장성 및 유연성 제약은 오늘날 빠르게 진화하는 공급망 환경에서 기업의 효율성과 경쟁력에 영향을 미치는 중대한 과제입니다. 이러한 과제를 해결하려면 모듈형 설계, 지능형 소프트웨어, 사용자 정의 옵션 및 예측 분석을 활용하는 사전 대응적이고 적응적인 접근 방식이 필요합니다. 이러한 제약을 극복하는 것은 기업이 운영적 우수성을 유지하고, 고객 기대에 부응하고, 역동적인 소포 분류 및 물류 세계에서 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다.

통합 복잡성

소포 분류 시스템을 기존 공급망 및 창고 관리 생태계에 통합하는 것은 복잡하고 리소스 집약적일 수 있습니다. 호환성 문제, 데이터 동기화 및 워크플로 조정은 종종 과제를 제기하여 잠재적으로 운영 중단으로 이어질 수 있습니다. 기업이 원활한 통합 솔루션에 투자하고, 데이터 호환성을 우선시하고, 표준화된 통신 프로토콜을 채택하여 통합 복잡성을 완화하고 원활한 상호 운용성을 보장하는 것이 중요합니다.

구현 및 유지 관리 비용

진화하는 기술 환경

기술의 급속한 발전은 소포 분류 시스템 시장에 기회와 과제를 모두 안겨줍니다. 인공 지능, 로봇 공학, 머신 러닝과 같은 발전이 시스템 기능을 향상시키지만, 이러한 혁신에 발맞추는 것은 어려울 수 있습니다. 오래된 시스템은 새롭고 효율적인 솔루션과 경쟁하기 어려울 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 기업은 지속적인 기술 업그레이드를 우선시하고, 연구 개발에 투자하고, 운영에서 기술 통합에 대한 미래 지향적 접근 방식을 채택해야 합니다. 또한 혁신의 최전선에 서기 위해 기술 공급업체와의 파트너십을 고려해야 합니다.

요약하면, 글로벌 소포 분류 시스템 시장은 확장성, 통합 복잡성, 비용 고려 사항 및 끊임없이 진화하는 기술 환경과 관련된 과제에 직면해 있습니다. 이러한 과제를 성공적으로 헤쳐 나가려면 전략적 계획, 유연성에 대한 헌신, 변화하는 시장 역학에 적응하려는 의지가 필요합니다. 이러한 장애물을 극복하는 것은 기업이 소포 분류 시스템을 최대한 활용하고 경쟁이 치열해지는 시장에서 공급망과 물류 운영을 개선하는 데 필수적입니다.

주요 시장 동향

로봇 및 자동화 통합

로봇 및 자동화의 통합은 소포 분류 시스템 시장에서 혁신적인 추세입니다. 더 빠르고 효율적인 소포 분류 프로세스에 대한 수요가 증가함에 따라 기업은 운영을 강화하기 위해 로봇으로 전환하고 있습니다. 고급 센서, 컴퓨터 비전 및 인공 지능을 갖춘 로봇은 소포 처리, 분류 및 품질 관리와 같은 작업을 빠르고 정밀하게 수행할 수 있습니다. 이러한 기술은 인력에 대한 의존도를 줄이고 정확도를 높이며 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다. 로봇 분류 시스템은 변화하는 소포 특성에 적응하고 다양한 패키지 크기와 모양을 처리할 수 있습니다. 대량의 반복적인 분류 작업에 탁월하여 증가하는 소포 양에 직면한 전자 상거래 회사와 물류 제공업체에 매우 귀중합니다. 게다가 이러한 시스템은 24시간 연중무휴로 작동할 수 있어 지속적인 분류 기능을 보장합니다. 소포 분류 시스템의 로봇 통합은 창고와 유통 센터 내에서 소포를 운송하는 자율 주행 모바일 로봇(AMR)으로 확장되어 분류 프로세스를 더욱 최적화합니다. 기술이 성숙해짐에 따라 더 많은 기업이 로봇을 도입하여 분류 작업을 개선하고 빠르게 진화하는 물류 환경에서 경쟁력을 유지할 것으로 예상됩니다.

분류 최적화를 위한 인공 지능 및 머신 러닝

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 글로벌 소포 분류 시스템 시장에서 소포 분류를 최적화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 시스템은 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 라우팅 효율성을 개선하고, 전반적인 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 분류 시스템은 소포 특성, 목적지 주소, 과거 분류 패턴과 같은 다양한 소스의 데이터를 분석하여 각 소포의 라우팅 및 분류 방법에 대한 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 동적 라우팅을 통해 소포가 가능한 한 효율적으로 처리되어 분류 시간이 단축되고 배송 정확도가 향상됩니다. 머신 러닝 알고리즘은 변화하는 소포 양과 특성에 적응하여 진화하는 데이터를 기반으로 분류 전략을 지속적으로 최적화할 수 있습니다. 이러한 적응성 덕분에 Parcel Sortation Systems는 특히 성수기 동안 전자 상거래와 관련된 예측 불가능성을 처리할 수 있습니다. 또한 AI와 ML은 손상된 소포, 분류 오류 또는 오배치된 품목을 식별하여 품질 관리 프로세스를 개선하여 적절하게 분류되고 손상되지 않은 소포만 시스템을 통과하도록 할 수 있습니다. AI와 ML 기술의 통합은 소포 분류에 혁명을 일으켜 시스템을 보다 적응력 있고 효율적으로 만들며 현대 전자 상거래 운영의 복잡성을 처리할 수 있게 합니다.

지속 가능하고 친환경적인 분류 관행

지속 가능성은 더 광범위한 환경적 우려와 규제 요구 사항을 반영하여 Parcel Sortation Systems 시장에서 중요한 초점이 되었습니다. 기업은 탄소 발자국을 줄이고 기업의 사회적 책임(CSR) 노력을 강화하기 위해 점점 더 친환경적인 분류 관행을 채택하고 있습니다. 지속 가능성의 주요 추세 중 하나는 에너지 효율적인 분류 시스템을 채택하는 것입니다. 이러한 시스템은 첨단 기술을 활용하여 에너지 소비를 최소화하고, 폐기물을 줄이며, 자원 활용을 최적화합니다. 예를 들어, 재생 제동 시스템은 운동 에너지를 전기로 변환할 수 있고, 스마트 제어 알고리즘은 유휴 기간 동안 전력 사용을 최소화할 수 있습니다. 지속 가능성의 또 다른 측면은 포장 폐기물 감소와 관련이 있습니다. 소포 분류 시스템은 상자 크기를 최적화하는 자동화된 포장 솔루션과 통합하여 과도한 포장재의 필요성을 줄일 수 있습니다. 또한, 시스템은 재활용 가능하거나 재사용 가능한 재료를 식별하여 전환하도록 설계하여 순환 경제 접근 방식을 촉진할 수 있습니다. 또한 태양광 패널이나 풍력 터빈과 같은 재생 에너지원을 사용하여 분류 시설에 전력을 공급하는 것이 인기를 얻고 있습니다. 이러한 이니셔티브는 글로벌 지속 가능성 목표와 일치하며 환경 관리에 전념하는 기업에 경쟁 우위를 제공합니다. 전반적으로 소포 분류 시스템 시장의 지속 가능성 추세는 보다 친환경적이고 책임감 있는 분류 관행을 만들어 물류 및 공급망 운영의 녹색 미래에 기여하는 것을 목표로 합니다.

데이터 분석 및 예측 유지 관리

데이터 분석 및 예측 유지 관리가 글로벌 소포 분류 시스템 시장에 필수적이 되었습니다. 이러한 추세는 데이터의 힘을 활용하여 시스템 성능을 최적화하고, 가동 중단 시간을 줄이고, 운영 효율성을 향상시킵니다. 데이터 분석 도구는 소포 분류 작업 중에 생성된 방대한 양의 데이터를 수집하여 분석합니다. 이 데이터에는 소포 특성, 분류 시간, 장비 성능 및 오류율을 포함한 다양한 매개변수가 포함됩니다. 이 데이터에서 통찰력을 얻음으로써 기업은 분류 시스템 내에서 병목 현상, 비효율성 및 개선 영역을 식별할 수 있습니다. 예측 유지 관리에서는 데이터 분석을 활용하여 분류 장비가 고장나거나 유지 관리가 필요할 가능성이 있는 시기를 예측합니다. 기업은 장비 상태를 실시간으로 모니터링하여 유지 관리를 사전에 예약하여 계획되지 않은 가동 중단 시간을 최소화하고 비용이 많이 드는 고장을 방지할 수 있습니다. 또한 머신 러닝 알고리즘은 분류 작업의 패턴과 추세를 식별하여 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내려 분류 전략을 개선하고 전반적인 시스템 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 데이터 분석 및 예측 유지 관리의 이러한 추세는 기업이 소포 분류 시스템을 지속적으로 최적화하여 원활하고 효율적인 분류 작업을 보장하는 동시에 운영 중단 및 유지 관리 비용을 줄일 수 있도록 지원합니다. 데이터 분석 및 머신 러닝 기능이 계속 발전함에 따라 소포 분류 시스템 시장에 미치는 영향이 상당히 커질 것으로 예상됩니다.

세그먼트별 통찰력

유형 통찰력

루프 소포 분류 시스템은 2023-2028년 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것입니다. 공간이 제한된 방에서 패키지나 상자를 정리하기 위해 루프나 원형 패키지가 사용되거나 복잡한 배열이 사용됩니다. 이러한 분류기는 좁은 곡선과 경사 및 감소를 모두 처리할 수 있어 공간 활용도를 극대화합니다. 패키지 수용 지점과 분류 지점은 다양한 방식으로 배열할 수 있으므로 사용자는 공간을 더 잘 활용하고 최적의 분류 시스템 성능 결과를 얻을 수 있습니다.

애플리케이션 통찰력

소프트웨어 세그먼트는 예측 기간 동안 시장에서 가장 높은 CAGR로 성장할 것입니다. 패키지 분류 시스템 프로그램은 센서와 카메라에서 생성된 패키지 매개변수 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. 또한 패키지 분류에서 논리적 추론에 사용되고 컨트롤러와 운송 시스템을 통해 각각의 목적지에 배송되며, 시스템의 다양한 구성 요소를 자동화, 모니터링 및 조정하여 원활한 운영 패키지 흐름, 정확한 분류 및 실시간 추적을 보장합니다. 과거에는 회사에서 과거 데이터를 사용하여 의사 결정 및 주문을 했습니다. 산업 4.0 및 IoT 애플리케이션이 도입되면서 패키지의 소프트웨어는 의사 결정 주문 시스템을 위한 방대한 양의 데이터를 생성합니다.

지역 통찰력

북미 패키지 분류 시장은 물류 및 전자 상거래 산업에서 빠르게 성장하는 시장입니다. 미국과 캐나다를 포함한 북미는 강력하고 고도로 발달된 물류 인프라로 효율적인 소포 분류 시스템에 대한 수요가 증가합니다. 북미는 또한 광범위한 공급망, 창고 및 유통 네트워크와 같은 중요한 요인에 의해 주도되는 번창하는 물류 산업을 가지고 있습니다. 이 게임은 복잡한 물류 네트워크를 통해 패키지 운송을 최적화하고 정확하고 시기적절한 배송을 보장하는 데 있어 패키지 분류 시스템이 중요한 역할을 합니다.

최근 개발

• 2022년 3월, Vanderlande는 창고에서 로봇 사용을 가속화하기 위한 Vanderlande의 전략과 호환되는 Smart Item Robics(SIR) 기술 옵션 외에도 새로운 자동 품목 선택 로봇을 발표했습니다.
•  2021년 12월, Beumer Group은 중소기업에서 사용할 수 있는 새로운 유형의 패키지 분류 시스템을 출시했습니다.
•  2021년 5월, Fives는 스마트 자동화 솔루션 웹사이트를 출시했습니다. 자동화 및 내부 물류에 대한 이전 페이지를 대체하는 새로운 웹사이트는 모든 시장에 대한 광범위한 선택을 제공하는 부서의 역량을 강조합니다.

주요 시장 참여자