재료 취급 로봇 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 유형별 세분화(운송 취급 로봇, 위치 지정, 단위 하중 형성 로봇, 보관, 식별 및 제어 로봇), 기능별(조립, 포장, 운송, 유통, 보관 및 폐기물 취급), 응용 프로그램별(픽 앤 플레이스, 팔레타이징/팔레타이징 해제, 제품/부품 전송, 기계 관리 및 기타), 최종 사용자별(자동차, 화학, 전기 및 전자, 산업 기계, 식품 및 음료 및 기타), 지역별, 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 물류 로봇 시장은 2023년에 64억 1천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 연평균 성장률 6.40%로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

주요 시장 동인

제조 시설에서 자동화 도입 증가

물류 로봇 시장 성장을 촉진하는 주요 동인 중 하나는 전 세계 제조 시설에서 자동화 도입이 증가하고 있다는 것입니다. 산업이 운영 비용을 줄이는 동시에 효율성, 생산성 및 안전성을 향상하기 위해 노력함에 따라 물류 로봇을 포함한 자동화 기술이 필수적이 되고 있습니다. 제조업체는 로봇 시스템을 활용하여 생산 공정을 간소화하고 물류 운영을 최적화하며 자재를 보다 효율적으로 처리하고 있습니다. 이러한 로봇은 재료의 선택, 포장, 팔레타이징, 분류 및 운송과 같은 광범위한 작업을 속도, 정밀성 및 일관성을 유지하며 수행할 수 있습니다. 재료 취급 작업을 자동화함으로써 회사는 인적 오류를 최소화하고 워크플로 효율성을 개선하며 더 높은 처리량을 달성하여 궁극적으로 비용 절감과 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 또한 재료 취급 로봇을 인공 지능, 머신 러닝 및 IoT와 같은 첨단 기술과 통합하면 예측 유지 관리, 실시간 모니터링 및 적응형 의사 결정이 가능해져 운영 효율성과 안정성이 더욱 향상됩니다.

성장하는 전자 상거래 부문과 창고 자동화 수요

재료 취급 로봇 시장을 촉진하는 또 다른 중요한 동인은 전자 상거래 부문의 급속한 성장과 그에 따른 창고 자동화 솔루션 수요입니다. 온라인 쇼핑의 확산과 옴니채널 소매로의 전환으로 창고와 유통 센터는 빠르고 정확한 주문 이행에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 전례 없는 과제에 직면해 있습니다. 재료 취급 로봇은 재고 관리, 주문 선택, 포장 및 배송을 포함하여 창고 운영을 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 로봇은 창고에서 대량의 SKU를 효율적으로 처리하고, 보관 공간 활용을 최적화하며, 주문 처리 시간을 단축할 수 있도록 합니다. 또한, 당일 또는 익일 배송에 대한 끊임없이 변화하는 소비자 기대에 부응하여, 기업들은 주문 정확도를 개선하고, 주문 이행을 가속화하며, 전반적인 고객 경험을 향상시키기 위해 로봇 시스템에 투자하고 있습니다. 전자 상거래가 전 세계적으로 계속 확장되고 기업들이 증가하는 수요를 충족하기 위해 운영을 확장하려고 하면서, 창고와 이행 센터에서 물류 로봇 도입이 급증하여 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

로봇 공학의 기술적 발전과 혁신

로봇 공학의 기술적 발전과 혁신은 물류 로봇 시장에서 상당한 성장을 촉진하고 있습니다. 제조업체는 끊임없이 진화하는 고객 요구를 충족하고, 운영상의 과제를 해결하며, 새로운 기회를 활용하기 위해 로봇 시스템을 지속적으로 개발하고 개선하고 있습니다. 센서, 액추에이터, 그리퍼, 조작기와 같은 로봇 하드웨어의 발전은 물류 로봇의 기능과 다양성을 향상시켜 더 광범위한 작업을 처리하고 다양한 운영 환경에 적응할 수 있도록 합니다. 또한, 모션 계획 알고리즘, 경로 최적화 알고리즘, 머신 비전 시스템을 포함한 로봇 공학의 소프트웨어 발전은 로봇 지능과 자율성을 강화하여 보다 효율적이고 유연한 자재 취급 작업을 가능하게 합니다. 또한, 협업 로봇(코봇)과 인간 근로자의 통합은 자재 취급 작업을 수행하는 방식에 혁명을 일으켜 보다 안전하고 협업적인 작업 환경을 조성하고 있습니다. 로봇 기술이 계속 발전하고 성숙해짐에 따라 다양한 산업에서 자재 취급 로봇의 잠재적인 응용 분야와 이점이 확대되어 시장 성장과 혁신을 촉진하고 있습니다.

주요 시장 과제

기술적 복잡성 및 통합 과제

자재 취급 로봇 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 로봇 솔루션을 기존 워크플로 및 시스템에 통합하는 복잡성입니다. 로봇 기술은 계속해서 빠르게 발전하고 있지만, 로봇을 다양한 제조 및 물류 환경에 통합하는 것은 기술적으로 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 호환성 문제, 프로그래밍 복잡성, 특정 응용 분야에 맞는 맞춤형 솔루션의 필요성은 자재 취급 로봇을 도입하려는 기업에 상당한 장애물이 됩니다. 또한 통합 프로세스에는 종종 교육 및 인프라 업그레이드에 대한 상당한 투자가 필요하여 도입 노력이 더욱 복잡해집니다.

비용 및 투자 수익률(ROI) 우려

재료 취급 로봇 시장의 또 다른 중요한 과제는 로봇 배포와 관련된 비용과 인식된 투자 수익률(ROI)입니다. 재료 취급 로봇은 생산성, 효율성 및 유연성 증가와 같은 잠재적 이점을 제공하지만 로봇 솔루션을 획득하고 구현하는 데 필요한 초기 투자는 상당할 수 있습니다. 많은 기업, 특히 중소기업(SME)은 초기 비용에 대한 우려와 장기 ROI에 대한 불확실성으로 인해 로봇에 투자하는 것을 주저합니다. 또한 지속적인 유지 관리, 지원 및 운영 비용으로 인해 예산이 더욱 압박되어 조직이 로봇 투자를 정당화하기 어려울 수 있습니다.

주요 시장 동향

협업 로봇(코봇) 도입

협업 로봇 또는 코봇은 인간과 함께 안전하게 작업할 수 있는 능력으로 인해 재료 취급 애플리케이션에서 점점 더 많이 도입되고 있습니다. 이러한 로봇은 고급 센서와 프로그래밍을 갖추고 있어 인간의 존재를 감지하고 대응할 수 있어 물리적 장벽이나 안전 케이지의 필요성을 줄입니다. 자재 취급 작업에서 코봇은 작업자가 피킹, 포장, 팔레타이징, 적재/하역과 같은 작업을 수행하도록 지원하여 부상 위험을 줄이는 동시에 효율성과 인체 공학성을 개선합니다. 안전 기능 개선, 프로그래밍 용이성, 경제성을 포함한 코봇 기술의 발전으로 자재 취급 분야에서 협업 로봇의 채택이 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 통합

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 통합은 로봇이 지능적인 결정을 내리고 역동적인 환경에 적응할 수 있도록 함으로써 자재 취급 로봇 공학에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 기반 로봇 시스템은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하고, 자재 흐름을 최적화하고, 유지 관리 필요성을 예측하고, 효율성과 생산성을 위해 작업을 자율적으로 최적화할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘을 통해 로봇은 경험으로부터 학습하고, 지속적으로 성능을 개선하며, 변화하는 조건에 적응할 수 있습니다. 물류 처리 애플리케이션에서 AI 및 ML 기술은 탐색, 객체 인식, 경로 계획 및 작업 최적화에서 로봇 기능을 향상시켜 자동화 및 효율성에서 상당한 진전을 이룹니다.

자율 모바일 로봇(AMR) 도입

자율 모바일 로봇(AMR)은 유연성, 확장성 및 배포 용이성으로 인해 물류 처리 작업에서 인기를 얻고 있습니다. 기존의 고정 자동화 시스템과 달리 AMR은 동적 환경에서 자율적으로 탐색할 수 있는 온보드 센서, 탐색 시스템 및 장애물 감지 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 로봇은 창고, 유통 센터 및 제조 시설 내에서 상품을 운송하여 자재 흐름을 최적화하고 고정 컨베이어 또는 수동 노동에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 변화하는 레이아웃에 적응하고, 다양한 탑재물을 처리하고, 기존 인프라와 통합할 수 있는 AMR은 자재 취급 프로세스를 간소화하고 운영 효율성을 개선하기 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

세그먼트별 인사이트

유형별 인사이트

운송 취급 로봇 세그먼트는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 운송 취급 로봇 세그먼트의 자재 취급 로봇 시장은 운송 및 물류 산업의 진화하는 요구, 로봇 기술의 발전, 운영 효율성 및 비용 효율성 추구를 반영하는 여러 요인에 의해 추진됩니다. 이 세그먼트는 소포 분류, 수하물 처리, 창고 자동화, 유통 센터, 공항, 항구 및 제조 시설에서 자재를 운송하기 위한 자동 가이드 차량(AGV)을 포함하여 운송 및 물류 내의 광범위한 응용 분야를 포함합니다. 운송 핸들링 로봇 부문의 자재 취급 로봇 시장의 주요 동인 중 하나는 운송 및 물류 운영에서 자동화 및 효율성에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 전자 상거래의 증가, 공급망의 세계화, 빠르고 안정적인 배송에 대한 소비자의 기대치 증가로 인해 운송 및 물류 회사는 프로세스를 최적화하고 처리 시간을 단축해야 하는 압박을 받고 있습니다. 로봇 기술은 반복적인 작업을 자동화하고, 워크플로를 간소화하고, 취급 시설의 처리량을 개선하여 솔루션을 제공합니다. 운송되는 상품의 복잡성과 양이 증가함에 따라 기존 자재 취급 방법에 과제가 발생하여 운송 취급에 로봇 솔루션이 도입되고 있습니다. 자동 분류 시스템, 로봇 팔, AGV와 같은 로봇 시스템은 소포, 패키지, 팔레트, 수하물을 포함한 다양한 탑재물을 효율적으로 취급할 수 있게 합니다. 이러한 로봇은 혼잡한 환경을 탐색하고, 변화하는 레이아웃에 적응하고, 다양한 하중 크기와 모양을 처리하여 운송 처리 작업의 운영적 유연성과 확장성을 향상시킵니다.

인공지능(AI), 머신 러닝(ML), 센서 기술과 같은 로봇 기술의 발전은 운송 처리 로봇의 혁신과 시장 성장을 주도하고 있습니다. AI 기반 로봇 시스템은 경로 계획을 최적화하고, 유지 관리 필요성을 예측하고, 실시간 데이터를 기반으로 작업을 동적으로 조정하여 운송 처리의 효율성과 안정성을 개선할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘을 통해 로봇은 경험으로부터 학습하고, 성능을 최적화하고, 변화하는 조건에 적응하여 탐색, 객체 인식 및 작업 실행에서 역량을 강화할 수 있습니다.

운송 처리 작업에서 안전과 안정성에 중점을 두면서 고급 안전 기능과 충돌 방지 시스템이 장착된 로봇 솔루션의 채택이 촉진되고 있습니다. 로봇 회사는 향상된 감지 기능, 중복 안전 메커니즘 및 협업 기능을 갖춘 로봇을 개발하여 운송 처리 환경에서 인간 근로자 및 기타 장비와의 안전한 상호 작용을 보장합니다. 이러한 안전 기술의 발전은 사고와 부상의 위험을 완화할 뿐만 아니라 인간과 로봇 간의 긴밀한 협업을 가능하게 하여 운송 처리에서 자동화를 위한 새로운 기회를 열어줍니다.

운송 처리에서 비용 효율적이고 지속 가능한 솔루션에 대한 필요성은 향상된 에너지 효율성, 감소된 노동 비용 및 낮은 환경 영향을 제공하는 로봇 기술의 도입을 촉진합니다. 전기 구동 AGV 및 로봇 팔레타이저와 같은 로봇 시스템은 기존의 자재 처리 장비에 비해 에너지 소비, 유지 관리 요구 사항 및 전체 수명 주기 비용 측면에서 이점을 제공합니다. 운송 및 물류 회사가 운영을 최적화하고 탄소 발자국을 줄이려고 하면서 로봇 솔루션은 이러한 목표를 달성하기 위한 실행 가능하고 매력적인 옵션으로 부상하고 있습니다.

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지역 통찰력

북미 지역은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

북미의 자재 처리 로봇 시장의 주요 동인 중 하나는 이 지역의 강력한 제조 부문과 생산성, 효율성 및 경쟁력을 개선하기 위한 자동화에 대한 강조가 증가하고 있다는 것입니다. 북미의 제조 회사는 생산 비용을 줄이고, 제품 품질을 향상시키고, 맞춤형 및 더 빠른 배송에 대한 증가하는 고객 수요를 충족해야 하는 압박을 받고 있습니다. 자재 취급을 위한 로봇 솔루션은 생산 프로세스를 간소화하고, 자재 흐름을 최적화하고, 노동 비용을 최소화하는 비용 효율적이고 확장 가능한 방법을 제공합니다. 그 결과, 산업 전반의 제조업체는 팔레타이징, 포장, 분류 및 주문 이행과 같은 작업을 위한 로봇 시스템에 점점 더 많이 투자하고 있습니다.

전자 상거래의 성장과 옴니채널 유통 모델로의 전환은 물류 및 창고 부문에서 로봇 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 온라인 쇼핑의 증가와 빠르고 정확한 주문 이행에 대한 기대로 물류 회사는 처리량을 늘리고, 주문 정확도를 개선하고, 이행 시간을 줄이기 위해 자동화로 전환하고 있습니다. 자재 취급 로봇은 창고와 유통 센터에서 대량의 주문을 효율적으로 처리하고, 오류를 최소화하고, 변동하는 수요 패턴에 적응할 수 있도록 합니다. 또한 로봇 솔루션을 창고 관리 시스템(WMS) 및 주문 이행 소프트웨어와 통합하면 운영 가시성과 민첩성이 향상되어 회사가 변화하는 고객 요구 사항과 시장 동향에 신속하게 대응할 수 있습니다.

센서, 액추에이터, 인공 지능, 머신 러닝의 개선을 포함한 로봇 기술의 발전은 북미의 물류 로봇 시장에서 혁신과 시장 성장을 주도하고 있습니다. 이러한 기술적 발전으로 로봇은 더 빠른 속도, 정확성, 자율성으로 더 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다. 고급 센서와 안전 기능이 장착된 협업 로봇(코봇)은 인간 작업자와 함께 작업하여 물류 작업의 생산성과 유연성을 향상시킬 수 있습니다. 탐색 시스템과 장애물 감지 기능을 갖춘 자율 주행 모바일 로봇(AMR)은 동적 환경에서 자율적으로 탐색하여 자재 흐름을 최적화하고 고정 인프라에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

최근 개발 사항

• 2024년 3월, Applied Manufacturing Technologies(AMT)는 창고 부문의 효율성과 처리량 개선에 맞춤화된 유연한 자재 취급 솔루션인 로봇 유도 시스템인 ROBiN을 출시했습니다. AMT에서 개발한 ROBiN은 로봇 AI 기능을 사용하여 팔레트에서 제품 층을 추출하고 정리하는 프로세스를 개선하여 자동화된 보관 및 검색 시스템(ASRS)에 원활하게 통합합니다. 

주요 시장 참여자

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

• Daifuku Co., Ltd