■ 영문 제목 : Global Intelligent Automatic Sorting System Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
![]() | ■ 상품코드 : GIR2409H16468 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 9월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 기계&장치 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 지능형 자동 분류 시스템 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 지능형 자동 분류 시스템 산업 체인 동향 개요, 소매 및 전자 상거래, 우편 및 택배, 식품 및 음료, 제약 및 의료, 공항, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 지능형 자동 분류 시스템의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 지능형 자동 분류 시스템 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 지능형 자동 분류 시스템 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 지능형 자동 분류 시스템 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 지능형 자동 분류 시스템 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : (궤도 속도), 저중속형, 고속형)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 지능형 자동 분류 시스템 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 지능형 자동 분류 시스템 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 지능형 자동 분류 시스템 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 지능형 자동 분류 시스템에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 지능형 자동 분류 시스템 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 지능형 자동 분류 시스템에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (소매 및 전자 상거래, 우편 및 택배, 식품 및 음료, 제약 및 의료, 공항, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 지능형 자동 분류 시스템과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 지능형 자동 분류 시스템 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 지능형 자동 분류 시스템 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
지능형 자동 분류 시스템 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– (궤도 속도), 저중속형, 고속형
용도별 시장 세그먼트
– 소매 및 전자 상거래, 우편 및 택배, 식품 및 음료, 제약 및 의료, 공항, 기타
주요 대상 기업
– KION Group(Dematic)、Honeywell Intelligrated、Daifuku、Vanderlande、Wayz Intelligent Manufacturing Technology、Siemens、BEUMER、KENGIC Intelligent Technology、TGW Group、Fives Group、Murata Machinery、Interroll、GINFON Group、China Post Technology、Zhejiang Damon Technology、Knapp、SSI SCHAEFER、Intralox、Toshiba、Bastian Solutions、Hytrol、Okura Yusoki、Houng Fuh Group、OMH Science Group、Shanghai Simba Automation Technology
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 지능형 자동 분류 시스템 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 지능형 자동 분류 시스템의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 지능형 자동 분류 시스템의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 지능형 자동 분류 시스템 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 지능형 자동 분류 시스템 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 지능형 자동 분류 시스템 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 지능형 자동 분류 시스템의 산업 체인.
– 지능형 자동 분류 시스템 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 KION Group(Dematic) Honeywell Intelligrated Daifuku ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 지능형 자동 분류 시스템 이미지 - 종류별 세계의 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 지능형 자동 분류 시스템 판매량 (2019-2030) - 세계의 지능형 자동 분류 시스템 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 지능형 자동 분류 시스템 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 지능형 자동 분류 시스템 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 지능형 자동 분류 시스템 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 지능형 자동 분류 시스템 판매량 시장 점유율 - 지역별 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 시장 점유율 - 북미 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 - 유럽 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 - 아시아 태평양 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 - 남미 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 - 중동 및 아프리카 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 - 세계의 종류별 지능형 자동 분류 시스템 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 지능형 자동 분류 시스템 평균 가격 - 세계의 용도별 지능형 자동 분류 시스템 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 지능형 자동 분류 시스템 평균 가격 - 북미 지능형 자동 분류 시스템 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 지능형 자동 분류 시스템 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 지능형 자동 분류 시스템 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 지능형 자동 분류 시스템 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 유럽 지능형 자동 분류 시스템 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 지능형 자동 분류 시스템 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 지능형 자동 분류 시스템 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 지능형 자동 분류 시스템 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 영국 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 러시아 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 지능형 자동 분류 시스템 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 지능형 자동 분류 시스템 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 지능형 자동 분류 시스템 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 지능형 자동 분류 시스템 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 일본 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 한국 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 인도 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 호주 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 남미 지능형 자동 분류 시스템 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 지능형 자동 분류 시스템 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 지능형 자동 분류 시스템 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 지능형 자동 분류 시스템 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 지능형 자동 분류 시스템 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 지능형 자동 분류 시스템 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 지능형 자동 분류 시스템 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 지능형 자동 분류 시스템 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 이집트 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 지능형 자동 분류 시스템 소비 금액 및 성장률 - 지능형 자동 분류 시스템 시장 성장 요인 - 지능형 자동 분류 시스템 시장 제약 요인 - 지능형 자동 분류 시스템 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 지능형 자동 분류 시스템의 제조 비용 구조 분석 - 지능형 자동 분류 시스템의 제조 공정 분석 - 지능형 자동 분류 시스템 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
※참고 정보 지능형 자동 분류 시스템은 다양한 종류의 물품이나 데이터를 빠르고 정확하게 식별하고 미리 정해진 기준에 따라 자동으로 분류하는 첨단 시스템을 의미합니다. 이는 단순히 물건을 무작위로 옮기는 것이 아니라, 각 물품의 고유한 특징을 파악하여 그에 맞는 목적지로 이동시키는 고도의 지능을 갖추고 있습니다. 이러한 시스템은 물류, 제조, 우편, 폐기물 처리 등 복잡하고 대량의 처리량을 요구하는 다양한 산업 분야에서 효율성과 생산성을 획기적으로 향상시키는 데 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 지능형 자동 분류 시스템의 가장 근본적인 특징은 바로 ‘지능’에 있습니다. 이는 기계 학습, 인공지능, 컴퓨터 비전, 센서 기술 등 최신 정보통신기술(ICT)을 융합하여 구현됩니다. 과거의 자동 분류 시스템이 단순한 바코드 인식이나 규격화된 형태만을 기반으로 분류했다면, 지능형 시스템은 더욱 복잡하고 다양한 정보를 활용하여 분류의 정확성과 유연성을 극대화합니다. 예를 들어, 이미지 인식 기술을 통해 물품의 모양, 색상, 로고, 심지어는 손상 여부까지 파악하여 분류할 수 있으며, 센서 기술을 통해 무게, 크기, 재질 등을 실시간으로 감지하여 분류 기준에 반영할 수 있습니다. 또한, 학습 능력을 갖춘 시스템은 시간이 지남에 따라 새로운 물품이나 변화하는 분류 기준에도 스스로 적응하고 최적의 분류 알고리즘을 개발해 나갈 수 있습니다. 이러한 학습 능력은 시스템의 지속적인 성능 향상과 유지보수 비용 절감에 크게 기여합니다. 지능형 자동 분류 시스템은 그 작동 방식과 적용 대상에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다. 크게는 물류 및 유통 분야에서 사용되는 ‘물품 분류 시스템’과 데이터 및 정보 관리에 사용되는 ‘데이터 분류 시스템’으로 나눌 수 있습니다. 물품 분류 시스템은 다시 처리 대상의 크기, 형태, 무게 등에 따라 세분화될 수 있습니다. 소형 물품 분류 시스템은 주로 택배 상자, 의류, 부품 등 작고 가벼운 물품을 고속으로 처리하는 데 중점을 둡니다. 컨베이어 벨트와 연동된 고속 스캐너 및 로봇 팔을 이용하여 바코드, OCR(광학 문자 인식)을 통한 송장 정보, 혹은 3D 비전 센서를 통해 물품의 특징을 인식하고, 자동으로 적재함이나 배송 경로에 따라 분류합니다. 중대형 물품 분류 시스템은 팔레트 단위의 물품, 대형 상자, 심지어는 차량까지도 분류할 수 있습니다. 이 시스템들은 주로 AGV(무인 운반차), AMR(자율 이동 로봇), 고성능 산업용 로봇 등을 활용하여 물품을 이동시키고 분류합니다. 또한, 우편물 분류 시스템은 봉투나 소포의 주소, 우편번호 등을 인식하여 해당 지역으로 자동 분류하는 데 특화되어 있습니다. 폐기물 분류 시스템은 재활용 가능 여부, 재질 등을 센서나 영상 인식 기술로 판단하여 자동으로 분리수거하는 역할을 합니다. 데이터 분류 시스템은 디지털 형태로 존재하는 다양한 정보를 효율적으로 관리하고 활용하기 위한 목적으로 사용됩니다. 고객 데이터 분류는 고객의 구매 이력, 관심사, 인구통계학적 정보 등을 분석하여 마케팅 캠페인 대상 그룹을 세분화하거나 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 데 활용됩니다. 예를 들어, 과거 구매 패턴을 분석하여 특정 상품에 관심 있을 가능성이 높은 고객 그룹을 자동으로 식별할 수 있습니다. 문서 분류 시스템은 다양한 종류의 문서들을 주제, 내용, 중요도 등에 따라 자동으로 분류하여 효율적인 검색 및 관리 환경을 구축합니다. 법률 문서, 기술 문서, 고객 문의 내용 등을 자동으로 분류하여 담당자에게 전달하거나 특정 데이터베이스에 저장하는 방식으로 활용됩니다. 또한, 사이버 보안 분야에서는 악성코드나 스팸 메일을 탐지하고 분류하여 시스템을 보호하는 데에도 지능형 분류 기술이 적용됩니다. 지능형 자동 분류 시스템의 핵심적인 용도는 다음과 같습니다. 첫째, **생산성 향상**입니다. 사람이 직접 분류하는 과정에서 발생하는 오류와 시간 지연을 제거하고, 처리 속도를 비약적으로 높여 전체적인 생산성을 극대화합니다. 수작업에 의존할 경우 처리하기 어려웠던 방대한 양의 물품이나 데이터를 신속하고 정확하게 처리할 수 있게 됩니다. 둘째, **비용 절감**입니다. 인건비 절감은 물론, 분류 오류로 인한 반품, 재작업 등의 부대 비용을 최소화함으로써 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 시스템의 효율적인 운영은 에너지 소비를 최적화하여 간접적인 비용 절감 효과도 가져옵니다. 셋째, **정확성 증대**입니다. 사람의 실수나 피로로 인한 오류 가능성을 원천적으로 차단하여 분류의 정확성을 획기적으로 높입니다. 이는 특히 품질 관리나 데이터 무결성이 중요한 분야에서 필수적인 요소입니다. 넷째, **안전성 확보**입니다. 위험하거나 건강에 해로운 물질을 다루는 작업의 경우, 자동 분류 시스템을 도입함으로써 작업자의 안전을 최우선으로 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 폐기물 처리 현장이나 화학 물질 취급 공정에서 이러한 장점이 두드러집니다. 다섯째, **고객 만족도 향상**입니다. 신속하고 정확한 배송, 개인 맞춤형 서비스 제공 등은 최종 고객의 만족도를 높이는 데 직접적으로 기여합니다. 이러한 지능형 자동 분류 시스템을 구현하기 위해서는 다양한 첨단 기술들이 복합적으로 활용됩니다. **컴퓨터 비전** 기술은 카메라를 통해 물품이나 문서의 이미지를 획득하고, 이를 분석하여 객체를 인식하고 특징을 추출하는 데 사용됩니다. **머신 러닝 및 딥 러닝** 기술은 획득된 이미지 데이터나 기타 센서 데이터를 기반으로 분류 모델을 학습시키고, 새로운 데이터가 입력되었을 때 이를 정확하게 분류하도록 합니다. **센서 기술**은 물품의 무게, 크기, 재질, 온도 등 다양한 물리적 특성을 감지하는 데 필수적입니다. **로봇 공학**은 분류된 물품을 물리적으로 이동시키고 배치하는 데 중요한 역할을 하며, 특히 자율 이동 로봇(AMR)이나 협동 로봇 등이 활용됩니다. **데이터 분석 및 빅데이터 기술**은 대량의 분류 데이터를 수집하고 분석하여 시스템의 성능을 지속적으로 개선하고 예측 유지보수 등에 활용될 수 있습니다. **사물 인터넷(IoT)** 기술은 시스템 내의 다양한 장치들을 연결하고 데이터를 실시간으로 주고받는 데 기여하며, 시스템의 통합 관리 및 제어를 용이하게 합니다. 또한, **클라우드 컴퓨팅**은 방대한 양의 데이터를 저장하고 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 자원을 유연하게 제공하며, 실시간 데이터 분석 및 모델 학습을 지원합니다. 미래의 지능형 자동 분류 시스템은 더욱 정교해지고 자율성을 강화할 것입니다. 인공지능의 발전과 함께 더욱 복잡하고 다양한 형태의 물품이나 비정형 데이터를 정확하게 분류할 수 있게 될 것이며, 인간 작업자와의 협업 능력 또한 향상될 것입니다. 또한, 지속 가능한 사회를 위한 노력의 일환으로 에너지 효율성을 극대화하고 재활용률을 높이는 방향으로 기술 개발이 이루어질 것으로 예상됩니다. 이러한 시스템들은 미래 사회의 핵심적인 인프라로서 산업 전반의 경쟁력을 강화하고 우리 생활의 편의성을 증대시키는 데 크게 기여할 것입니다. |
※본 조사보고서 [세계의 지능형 자동 분류 시스템 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2409H16468) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
※본 조사보고서 [세계의 지능형 자동 분류 시스템 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |