자동차 로봇 시장, 제품 유형별(관절 로봇, 원통형 로봇, 직교 로봇, 스카라 로봇, 기타), 구성 요소별(컨트롤러, 로봇 팔, 엔드 이펙터, 자동차 로봇 센서, 자동차 로봇 구동), 응용 분야별(용접, 도장, 절단, 자재 취급, 기타), 지역별, 경쟁, 2018-2028

시장 개요

글로벌 자동차 로봇 시장의 예상 시장 규모는 2022년 말까지 97억 1,000만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 10.82%입니다.

주요 시장 동인

운영 효율성 및 정밀성 향상

글로벌 자동차 로봇 시장을 견인하는 주요 동인 중 하나는 자동차 제조 부문에서 운영 효율성과 정밀성 향상에 대한 절실한 필요성입니다. 자동차 제조업체가 경쟁력 있는 생산 일정을 유지하면서 증가하는 소비자 수요를 충족하기 위해 노력함에 따라 로봇 통합이 필수적이 되었습니다. 로봇은 비할 데 없는 정확도로 반복적이고 복잡하고 까다로운 작업을 수행하는 데 능숙하여 더 높은 수준의 품질 보증과 인적 오류를 줄입니다. 용접, 페인팅 또는 조립 여부에 관계없이 이러한 기계는 지속적으로 정밀성을 제공하여 전반적인 제조 효율성을 개선합니다. 게다가 로봇은 생산 라인 전체에서 균일성을 유지하는 데 뛰어나 생산된 모든 차량이 동일한 높은 표준을 준수하도록 보장하는데, 이는 대량 맞춤화 시대에 중요한 요소입니다.

전기 자동차(EV) 및 맞춤화로의 전환

글로벌 자동차 산업은 전기 자동차(EV)에 대한 강조가 증가하고 차량 맞춤화 추세가 나타나면서 패러다임이 전환되고 있습니다. 자동차 제조업체가 내연 기관에서 전기 파워트레인으로 전환함에 따라 제조 공정은 새로운 구성 요소와 조립품을 수용하도록 진화하고 있습니다. 로봇은 생산 라인을 이러한 변화에 효율적으로 적응시키는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 맞춤형 차량에 대한 소비자 수요로 인해 단일 조립 라인에서 다양한 모델을 생산하게 되었습니다. 자동차 로봇의 적응성은 다양한 모델 간의 원활한 전환을 가능하게 하여 생산 효율성을 유지하면서도 비용 효율적인 맞춤형 접근 방식을 용이하게 합니다.

안전 강화 및 근로자 웰빙

로봇은 자동차 제조 공정을 증강할 뿐만 아니라 근로자의 안전과 웰빙도 향상시킵니다. 역사적으로 자동차 제조는 위험한 환경에서의 용접이나 반복적인 조립 라인 작업과 같이 인간 근로자에게 위험을 초래하는 작업을 수반했습니다. 이러한 작업에 로봇을 구현하면 직업적 위험의 위험을 줄이고 유해한 연기에 대한 노출을 최소화하며 근로자의 인체공학적 부담을 방지할 수 있습니다. 게다가 협업 로봇(코봇)은 인간과 함께 작업하도록 설계되어 현대 제조 현장의 협력적이고 협동적인 특성을 향상시킵니다. 이 드라이버는 보다 안전하고 유리한 작업 환경을 조성하고 제조 부문에 숙련된 인력을 유치하려는 업계의 노력과 일치합니다.

산업 4.0과 데이터 중심 제조의 통합

산업 4.0 혁명은 자동차 부문에 큰 영향을 미치고 있으며, 로봇은 이를 실현하는 데 중요한 역할을 합니다. 사물 인터넷(IoT) 기술과 데이터 중심 제조 공정의 통합은 차량 생산 방식을 재편하고 있습니다. 센서와 연결 기능이 장착된 로봇은 예측 유지 관리를 가능하게 하는 실시간 데이터를 제공하여 가동 중지 시간을 줄이고 생산 효율성을 최적화합니다. 제조업체는 로봇 성능을 모니터링하고, 문제를 원격으로 진단하고, 실시간 통찰력을 기반으로 생산 일정을 조정할 수도 있습니다. 이러한 수준의 연결성은 민첩성을 향상시켜 제조업체가 수요 변화에 신속하게 대응하고, 리소스 할당을 최적화하고, 전례 없는 수준의 생산 효율성을 달성할 수 있도록 합니다.

주요 시장 과제

기술적 높은 초기 투자 비용 및 ROI 불확실성

글로벌 자동차 로봇 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 로봇 자동화 시스템을 구현하는 데 필요한 상당한 초기 투자입니다. 로봇 기술을 통합하려면 로봇 자체를 구매하는 데 드는 비용과 프로그래밍, 교육, 유지 관리 및 인프라 조정에 대한 추가 비용이 필요합니다. 많은 제조업체, 특히 중소기업(SME)의 경우 이러한 초기 비용은 상당한 재정적 장벽이 될 수 있습니다.

또한 자동차 로봇의 장기적 이점은 효율성, 품질 개선 및 인건비 절감을 포함하여 잘 문서화되어 있지만 투자 수익률(ROI) 타임라인은 불확실할 수 있으며 자동화 규모, 생산량 및 시장 수요와 같은 요인에 따라 달라집니다. 이러한 불확실성은 제조업체의 의사 결정을 어렵게 만들 수 있으며, 특히 잠재적인 미래 이익에 비해 즉각적인 지출을 정당화하려고 할 때 더욱 그렇습니다. 이러한 과제를 해결하려면 특정 제조 공정, 생산량 및 운영 요구 사항을 신중하게 평가해야 합니다. 제조업체는 또한 공정 개선 가능성, 생산 용량 증가, 로봇 자동화가 가져올 수 있는 경쟁 우위와 같은 요소를 고려해야 합니다. 로봇 공급업체, 금융 기관 및 산업 협회 간의 협력적 노력은 채택을 용이하게 하는 자금 조달 모델을 만드는 데 도움이 될 수 있으며, 제조업체에 유연한 지불 옵션과 더 짧은 ROI 타임라인을 제공할 수 있습니다.

복잡한 통합 및 숙련된 인력 부족

로봇 기술을 통합하면 엄청난 이점이 있지만 복잡성과 숙련된 인력의 가용성과 관련된 과제도 있습니다. 기존 생산 라인에 로봇을 통합하려면 다른 장비 및 공정과의 원활한 상호 작용을 보장하기 위해 신중하게 계획, 프로그래밍 및 조정해야 합니다. 이러한 통합 프로세스는 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있으며, 구현 중에 생산 중단으로 이어질 가능성이 있습니다. 게다가 고급 로봇 시스템을 작동, 프로그래밍 및 유지할 수 있는 숙련된 인력을 찾고 유지하는 것은 자동차 산업의 과제입니다. 로봇 기술의 복잡성이 증가함에 따라 로봇, 자동화 및 프로그래밍 분야의 전문 기술을 갖춘 엔지니어, 기술자 및 운영자에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 숙련된 전문가의 부족은 로봇 자동화의 효과적인 배치 및 활용에 장애물이 됩니다.

제조업체는 기존 인력의 기술을 향상시키고 새로운 인재를 유치하기 위해 교육 프로그램에 투자해야 합니다. 교육 기관과 산업 이해 관계자 간의 협업은 자동차 로봇 분야의 요구 사항에 맞는 교육 프로그램을 개발하여 기술 격차를 메우는 데 도움이 될 수 있습니다. 더욱이 로봇 제조업체는 프로그래밍 인터페이스를 단순화하고 운영자와 기술자에게 권한을 부여하는 포괄적인 교육 리소스를 제공하여 역할을 할 수 있습니다. 로봇 시스템의 가상 복제본인 디지털 트윈 기술을 통합하면 물리적 구현 전에 로봇 구성을 테스트하고 최적화하여 통합 복잡성과 잠재적인 중단 시간을 줄일 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 제조업체는 생산에 영향을 미치기 전에 문제를 식별하고 수정할 수 있습니다.

주요 시장 동향

협업 로봇(코봇)이 자동차 제조를 재정의

일반적으로 코봇이라고 알려진 협업 로봇의 등장은 글로벌 자동차 로봇 시장을 재편하는 혁신적인 추세입니다. 코봇은 인간 작업자와 함께 작업하도록 설계되어 공장 현장에서 인간-로봇 협업의 새로운 시대를 열 수 있습니다. 자동차 부문에서 이러한 추세는 복잡한 인간의 손재주와 의사 결정이 필요한 작업에 큰 영향을 미칩니다. 코봇은 최종 조립, 품질 검사, 섬세한 구성 요소 처리와 같은 작업을 위해 조립 라인에 통합됩니다. 코봇을 통합하면 반복적이고 인체 공학적 집약적 작업의 과제를 해결하여 신체적 부담을 줄이고 직장 부상 위험을 최소화하여 근로자의 웰빙을 향상시킵니다. 게다가 코봇은 향상된 생산 유연성에 기여합니다. 전용 안전 장벽이 필요한 기존 로봇과 달리 코봇에는 인간 근처에서 안전하게 작동할 수 있는 안전 기능이 내장되어 있습니다. 이 기능은 생산 라인을 적응 가능하고 빠르게 재구성하여 변화하는 시장 수요를 충족해야 하는 환경에서 매우 중요합니다.

이러한 추세는 보다 안전하고 협력적이며 생산적인 제조 환경을 만드는 광범위한 산업의 움직임과 일치합니다. 코봇 기술이 계속 발전함에 따라 자동차 로봇 시장은 향상된 센서 기능, 더 나은 AI 기반 의사 결정, 제조업체가 원활하게 통합할 수 있는 향상된 프로그래밍 인터페이스를 갖춘 코봇의 개발을 목격하고 있습니다. 코봇의 증가된 배치는 인간 작업자와 로봇 대응자 간의 조화로운 공존의 새로운 시대를 강조하며 기존 자동차 생산 환경에 혁명을 일으키고 있습니다.

인공 지능(AI)과 머신 러닝 통합

자동차 로봇 시장에서 인공 지능(AI)과 머신 러닝을 통합하는 추세는 빠르게 확산되고 있습니다. 자동차 제조업체는 AI 기반 솔루션을 활용하여 로봇 시스템의 기능을 향상시켜 적응력, 자율성, 복잡한 작업을 처리할 수 있는 역량을 높이고 있습니다. AI 기반 비전 시스템을 통해 로봇은 물체를 인식하고 구별하여 구성 요소를 정확하게 선택하고 배치하는 것과 같은 작업을 수행하는 능력을 향상시킵니다. 머신 러닝 알고리즘은 예측 유지 관리에서도 중요한 역할을 합니다. 센서가 장착된 로봇은 방대한 양의 데이터를 생성하며, 머신 러닝 기술을 사용하여 분석하면 잠재적인 기계적 문제를 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다. 유지 관리에 대한 이러한 예측적 접근 방식은 제조업체가 생산 중단으로 이어지기 전에 문제를 해결할 수 있도록 하여 가동 중단 시간을 최소화합니다.

자동차 로봇 시장에서 AI의 또 다른 응용 분야는 생산 효율성을 개선하는 것입니다. 알고리즘은 생산 일정, 재료 사용 및 리소스 할당을 최적화하여 운영을 간소화하고 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 AI 기반 시뮬레이션은 로봇 프로그래밍을 최적화하여 새로운 로봇 설치의 시운전을 더 빠르게 수행하고 새로운 차량 모델의 출시 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. AI와 머신 러닝이 계속 발전함에 따라 자동차 로봇의 역량이 확장될 것입니다. 이러한 추세는 로봇 자동화에 대한 기존 개념을 재편하여 로봇이 더욱 지능적이고 적응력이 뛰어나며 현대 자동차 제조의 역동적인 요구에 대응할 수 있도록 합니다.

생산의 유연성과 확장성

자동차 산업은 생산의 유연성과 확장성을 향한 추세를 목격하고 있으며, 로봇은 제조업체가 이러한 요구 사항을 충족하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 기존의 대량 생산은 동일한 조립 라인에서 다양한 차량 모델을 생산하는 것으로 보완되고 있습니다. 이러한 접근 방식은 변화하는 구성에 빠르게 적응할 수 있는 유연한 자동화 솔루션을 요구합니다. 고급 프로그래밍 인터페이스와 소프트웨어가 장착된 로봇은 제조업체가 최소한의 다운타임으로 다양한 작업에 맞게 로봇을 재프로그래밍하고 재구성할 수 있도록 합니다. 이러한 유연성은 동일한 생산 라인에서 다양한 구성 요소와 옵션이 있는 다양한 차량 모델을 생산하는 데 필수적입니다.

또한 로봇 솔루션의 확장성을 통해 제조업체는 시장 수요에 따라 생산 용량을 쉽게 조정할 수 있습니다. 산업이 불확실한 시장 상황을 헤쳐 나가면서 생산을 효율적으로 늘리거나 줄일 수 있는 능력은 수익성을 유지하는 데 매우 중요합니다. 단일 플랫폼에서 용접, 도장, 조립과 같은 작업을 처리할 수 있는 로봇 시스템은 원활한 생산 프로세스에 기여합니다. 유연성과 확장성을 향한 추세는 자동차 제조 방식뿐만 아니라 생산 시설 설계 방식도 변화시키고 있습니다. 제조업체는 로봇 셀을 재배치하여 변화하는 생산 요구에 맞게 조정할 수 있는 모듈식 및 재구성 가능한 생산 라인으로 이동하고 있습니다.

세그먼트 통찰력

구성 요소 통찰력

구성 요소를 기준으로 로봇 팔 세그먼트가 주요 세그먼트로 부상하여 예측 기간 내내 확고한 우세를 보입니다. 이 세그먼트는 확고한 권위로 우위를 주장하며 예측 기간 내내 지속적으로 지속될 것으로 예상되는 놀라운 영향력을 보여줍니다. 종종 모든 로봇 시스템의 핵심으로 간주되는 로봇 팔은 복잡한 조립 프로세스에서 정밀 용접 및 취급에 이르기까지 자동차 제조 내에서 수많은 작업을 실행하는 데 핵심적입니다. 다양한 응용 분야에 대한 다재다능함과 적응성은 로봇 팔을 산업에서 효율성과 자동화의 중요한 원동력으로 자리 매김합니다. 입증된 실적과 진화하는 제조 요구 사항을 충족할 수 있는 역량을 갖춘 로봇 팔 부문은 계속해서 우위를 점하고, 글로벌 자동차 로봇 시장의 방향을 형성하고, 앞으로 수년간 혁신을 주도할 준비가 되어 있습니다.

응용 프로그램 통찰력

응용 프로그램을 기반으로, 자재 취급 부문은 강력한 선두 주자로 부상하여 지배력을 행사하고 예측 기간 내내 시장 궤적을 형성합니다. 이 부문은 예측 기간 동안 시장 궤적을 지속적으로 형성할 것으로 예상되는 확고한 권한으로 영향력을 행사합니다. 자동차 제조의 중요한 측면인 자재 취급은 생산 프로세스 전반에 걸쳐 구성 요소를 원활하게 이동하고 조작하는 것을 포함합니다. 로봇 시스템을 통합하면 제조업체는 생산 라인 내에서 자재를 적재 및 하역, 팔레타이징, 운송하는 것과 같은 작업에서 효율성과 정밀성을 최적화할 수 있습니다. 전반적인 제조 효율성을 향상시키는 데 있어서의 기초적인 역할을 감안할 때, 자재 취급 부문의 흔들리지 않는 지배력은 글로벌 자동차 로봇 시장 진화의 원동력으로서의 중요성을 강조하며, 업계 내에서 프로세스를 간소화하고 생산성을 높이는 데 기여합니다.

지역별 통찰력

아시아 태평양 지역은 글로벌 자동차 로봇 시장에서 지배적인 세력으로 확고히 자리 잡고 있으며, 탁월한 입지를 공고히 하고 업계의 궤적을 조종하는 데 있어서 중요한 역할을 강조합니다. 이 지역의 지배력은 빠른 기술 발전과 생산 효율성에 대한 강력한 집중이 특징인 역동적인 자동차 제조 환경의 결과입니다. 일본, 중국, 한국과 같은 국가가 선두에 있는 아시아 태평양 지역은 자동차 제조업체가 생산성, 품질 및 경쟁력을 향상시키기 위해 최첨단 로봇 솔루션을 구축하는 혁신과 자동화의 허브가 되었습니다. 이 지역이 자동차 생산을 계속 선도하고 Industry 4.0 원칙을 수용함에 따라, 그 확고한 영향력은 글로벌 자동차 로봇 시장 전체에 공명하여 진전을 촉진하고 전 세계적으로 산업의 새로운 벤치마크를 설정합니다.

최근 개발

• 2023년 1월, 히타치 그룹 내 두 핵심 기업이 합병을 발표하면서 산업 자동화 분야에서 중요한 발전이 이루어졌습니다. 이 전략적 통합은 히타치의 로봇 시스템 통합(SI) 역량의 범위와 전문성을 확대하는 것을 목표로 합니다. 이 합병은 각 회사의 강점을 시너지 효과를 내어 로봇 분야에서 입지를 확대하려는 히타치의 의지를 강조합니다. 기술 능력, 리소스, 시장 통찰력을 결합함으로써 합병된 기업은 다양한 산업과 애플리케이션에 맞는 포괄적인 로봇 솔루션 제품군을 제공할 준비가 되었습니다.
• 2022년 8월, Accenture가 Eclipse Automation 인수를 성공적으로 마무리하면서 산업 자동화 분야에서 중요한 이정표에 도달했습니다. 이 전략적 움직임은 Accenture가 자동화 및 로봇 분야에서 역량을 강화하려는 의지를 강조합니다. Accenture는 EclipseAutomation의 전문 지식과 혁신적인 솔루션을 통합하여 다양한 산업에 최첨단 산업 자동화 서비스를 제공하는 선두 주자로서의 입지를 더욱 강화하고자 합니다.
• 2022년 10월, 용접 및 절단 솔루션 분야의 저명한 기업인 Lincoln Electric이 Fori Automation, Inc.를 인수하기 위한 확정 계약을 체결하면서 산업 자동화 부문에서 중요한 발전이 이루어졌습니다. 이 전략적 움직임은 Lincoln Electric이 자동화 포트폴리오를 확장하고 자동차 및 항공우주 산업에서 역량을 강화하려는 의지를 보여줍니다. 이 인수는 용접 및 절단 기술과 이를 적용하는 과정을 간소화하는 자동화 시스템을 모두 포괄하는 포괄적 솔루션을 제공하려는 Lincoln Electric의 전략과 일치합니다.

주요 시장 주체

• ABB Ltd.
• KUKA Robotics Corporation
• FANUC Corporation
• Honda Motor Co.Ltd
• RobCo SWAT Ltd.
• Omron Adept Technologies, Inc
• Kawasaki Robotics, Inc.
• Nachi-Fujikoshi Corporation
• Yaskawa Electric Corporation
• Harmonic Drive System Inc.