세계의 물류 자동화 시장 (~2029) : 무인운반차 (AGV), 자율이동로봇 (AMR), 자동보관/검색시스템, 컨베이어, 창고 관리 시스템

1 서론 38
1.1 조사 목적 38
1.2 시장의 정의 38
1.2.1 포함과 제외 39
1.3 시장 범위 39
1.3.1 시장 세분화 40
1.3.2 고려한 연수 41
1.4 고려한 통화 41
1.5 이해관계자 42
1.6 변화의 요약 42
2 조사 방법 44
2.1 조사 데이터 44
2.1.1 2차 데이터 45
2.1.2 1차 데이터 45
2.1.2.1 주요 프로필의 내역 46
2.1.2.2 주요 산업 인사이트 46
2.2 시장 분할과 데이터 삼각측량 47
2.3 시장규모 추정 48
2.3.1 하향식 접근 48
2.3.2 상향식 접근 49
2.4 시장 예측 53
2.5 연구 전제 54
2.6 연구 한계 55
3 요약 56
4 프리미엄 인사이트 63
4.1 물류 자동화 시장의 플레이어에게 매력적인 기회 63
4.2 물류 자동화 시장: 상위 3개 기업 64
4.3 북미 물류 자동화 시장: 로봇 시스템 및 자동화 소프트웨어 상위 3개 기업 64
4.4 물류 자동화 시장: 지역별 65
5 시장 개요 및 업계 동향 66
5.1 서론 66
5.2 시장 역학
5.2.1 추진 요인 67
5.2.1.1 전자상거래의 증가 67
5.2.1.2 자율주행 로봇의 채용 증가 67
5.2.1.3 3PL 서비스에 대한 수요 증가 68
5.2.1.4 노동안전의 필요성 68
5.2.2 저해 요인 68
5.2.2.1 통일된 거버넌스 기준의 부재 68
5.2.2.2 높은 설비투자 69
5.2.3 기회 69
5.2.3.1 자율주행차와 드론의 도입 69
5.2.3.2 물류에 혁명을 가져오는 자동화 서비스 69
5.2.3.3 인더스트리 4.0의 채용 확대 70
5.2.4 과제 70
5.2.4.1 기존 시스템과의 통합 70
5.2.4.2 스태프의 트레이닝과 노동력 관련 우려 70
5.2.5 주요 사용 사례와 시장 가능성 71
5.2.5.1 주요 사용 사례 71
5.2.6 창고 자동화 72
5.2.7 경로 최적화 72
5.2.8 예측 유지보수 72
5.2.9 수요 예측 73
5.2.10 자율주행차 73
5.2.11 공급망 가시화 73
5.3 물류 자동화 시장: 진화 74
5.4 생태계 분석 76
5.4.1 창고 관리 시스템(WMS) 제공업체 78
5.4.2 운송 관리 시스템(TMS) 제공업체 79
5.4.3 자동 인식 및 데이터 수집(AIDC) 제공업체 79
5.4.4 자동 보관 및 검색 시스템(As/Rs) 제공업체 79
5.4.5 기술 파트너/통합업체 79
5.4.6 최종 사용자 80
5.5 공급망 분석 80
5.6 투자 환경 및 자금 조달 시나리오 81
5.7 사례 연구 분석 82
5.7.1 사례 연구 1: 주문 이행 강화를 위한 베이어와 데마틱의 제휴 82
5.7.2 사례 연구 2: 코카콜라 보틀러즈 재팬의 사이타마 메가 DC의 자동화 및 효율화 83
5.7.3 사례 연구 3: 냅의 에보 셔틀 시스템에 의한 게트리바우 노르드의 변혁 83
5.7.4 사례 연구 4: 블루욘더의 재고 및 주문 관리 솔루션을 통한 월그린의 고객 경험 향상 84
5.7.5 사례 연구 5: 애쉴트 UK의 혁신적인 배송 센터의 변화 85

5.8 기술 분석 85
5.8.1 주요 기술 86
5.8.1.1 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 86
5.8.1.2 인공지능(AI)과 기계학습(ML) 86
5.8.1.3 블록체인 87
5.8.1.4 사물인터넷(IoT) 87
5.8.1.5 증강현실(AR)과 가상현실(VR) 88
5.8.2 보완 기술 88
5.8.2.1 빅데이터 분석 88
5.8.2.2 클라우드 컴퓨팅 89
5.8.2.3 디지털 트윈 89
5.8.3 인접 기술 90
5.8.3.1 사이버 보안 90
5.8.3.2 엣지 컴퓨팅 90
5.9 무역 분석 91
5.9.1 수입 시나리오 91
5.9.2 수출 시나리오 92
5.10 규제 현황 93
5.10.1 규제 기관, 정부 기관, 기타 조직 93
5.10.2 지역별 규제 97
5.10.2.1 북미: 규제 97
5.10.2.1.1 노예해방사업인증법 97
5.10.2.1.2 미국의 제조업을 활성화하고 중요한 공급사슬을 확보하기 위한 바이든-해리스 계획 98
5.10.2.1.3 연방정보보안관리법(FISMA) 98
5.10.2.1.4 연방정보처리표준(FIPS) 98
5.10.2.1.5 미국 COMPETES 법 99
5.10.2.2 유럽 규제 99
5.10.2.2.1 일반 데이터 보호 규칙 99
5.10.2.2 유럽표준화위원회(CEN) 99
5.10.2.2.3 유럽전기통신표준화기구(ETSI) 100
5.10.2.2.4 기업의 지속가능성 실사 관련 지침 100
5.10.2.2.5 지침 2014/24/EU: 공공조달 100
5.10.2.2.6 지침 2014/25/EU: 공공사업 조달 101
5.10.2.3 아시아 태평양 지역 101
5.10.2.3.1 아세안 자유무역협정(AFTA) 101
5.10.2.3.2 아시아 태평양 무역협정(APTA) 101
5.10.2.4 중동 및 아프리카 102
5.10.2.4.1 연방 세관 당국 규정 102
5.10.2.5 라틴아메리카 102
5.10.2.5.1 도로, 교량 및 연방 교통에 관한 법률 102
5.10.2.5.2 1993년 제105호 법령 102
5.11 특허 분석 103
5.11.1 방법론 103
5.11.2 출원 특허(문서 유형별) 103
5.11.3 기술혁신과 특허 출원 103
5.12 가격 분석 108
5.12.1 주요 기업의 평균 판매 가격 동향(자동화 시스템) 108
5.12.2 지표 가격 분석(최종 사용자별) 109
5.13 주요 회의 및 이벤트(2024-2025년) 110
5.14 포터의 5가지 힘 분석 111
5.14.1 신규 진입의 위협 112
5.14.2 대체품의 위협 112
5.14.3 공급자의 협상력 112
5.14.4 구매자의 협상력 112
5.14.5 경쟁의 격렬함 113
5.15 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴 113
5.15.1 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴 113
5.16 주요 이해관계자와 구매 기준 114
5.16.1 구매 프로세스에 있어서의 주요 이해관계자 114
5.16.2 구매 기준 115
5.17 지리적 범위별 물류 116
5.17.1 국내 물류 116
5.17.2 국제 물류 116
5.17.3 국경을 넘은 물류 117
6 물류 자동화 시장: 제공 서비스별 118
6.1 도입 119
6.1.1 오퍼링 물류 자동화 시장의 촉진 요인 119
6.2 자동화 시스템 121
6.2.1 메커니즘은 정밀도와 속도를 높이기 위해 첨단 로봇과 AI 활용 121
6.2.2 로봇 시스템 123
6.2.2.1 AGV(무인 운반차) 126
6.2.2.2 자율 이동 로봇(AMR) 127
6.2.2.3 로봇 피킹 시스템 128
6.2.2.4 팔레타이징 및 디팔레타이징 시스템 129
6.2.3 스토리지 솔루션 130
6.2.3.1 자동 보관 및 검색 시스템(AS/RS) 131
6.2.4 자동 식별 및 데이터 수집(AIDC) 131
6.2.5 컨베이어 및 분류기 132
6.2.6 드론 133

6.3 자동화 소프트웨어 134
6.3.1 자동화 시스템으로 재고 실시간 추적이 용이해져 기업은 재고 수준을 정확하게 유지하고 재주문 절차를 자동화할 수 있다 134
6.3.2 운송 관리 시스템 136
6.3.2.1 실시간 가시성 및 추적 138
6.3.2.2 경로 최적화 및 운송 관리 138
6.3.2.3 함대 관리 솔루션 138
6.3.2.4 화물 감사 및 결제 솔루션 139
6.3.2.5 적재 최적화 139
6.3.3 창고 관리 시스템(WMS) 140
6.3.3.1 재고 관리 141
6.3.3.1.1 재고 최적화 141
6.3.3.1.2 재고 추적 141
6.3.3.2 야드 관리 142
6.3.3.3 출하 관리 142
6.3.3.4 노무 관리 143
6.3.3.5 벤더 관리 143
6.3.3.6 기타 143
6.3.4 수주 관리 소프트웨어 144
6.3.4.1 챗봇과 디지털 어시스턴트 145
6.3.4.2 문서 및 기록 관리 145
6.3.4.3 판매 회계 처리 145
6.3.4.4 기타 146
6.4 도입 형태별 소프트웨어 146
6.4.1 클라우드 148
6.4.2 온프레미스 149
7 물류 자동화 시장: 물류 유형별 151
7.1 서론 152
7.1.1 물류 유형별 물류 자동화 시장 촉진 요인 152
7.2 인바운드 물류 154
7.2.1 인바운드 물류는 필요한 때에 필요한 자원에 접근할 수 있도록 하고 효율적인 생산을 유지한다 154
7.2.2 조달 물류 156
7.2.3 생산 물류 157
7.3 아웃바운드/판매 물류 158
7.3.1 수주 처리 및 배송 효율 최적화를 위한 자동화를 통한 아웃바운드 물류 강화 158
7.4 리버스 물류 159
7.4.1 반품 데이터를 평가하기 위한 AI 탑재 툴을 통해 충분한 정보에 기반한 선택이 가능 159

8 물류 자동화 시장: 기술별 161
8.1 서론 162
8.1.1 기술: 물류 자동화 시장의 촉진 요인 162
8.2 로보틱스 프로세스 자동화(RPA) 164
8.2.1 RPA는 데이터 입력, 출하 추적, 문서 관리를 자동화하여 업무 효율성과 정확성을 향상 164
8.3 인공지능과 분석 165
165 8.3.1 인공지능을 탑재한 시스템은 교통 동향, 기상 상황, 배송 시간표를 조사하여 경로 편성을 합리화할 수 있다. 165
8.4 사물인터넷(IoT) 플랫폼 166
8.4.1 실시간으로 배송을 추적함으로써 공급업체와 유통업체는 보다 효과적으로 협력할 수 있으며, 그 결과 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있다. 166
8.5 블록체인 168
8.5.1 스마트 계약은 지불, 통관 등 다양한 업무를 자동화 168
8.6 빅데이터 169
8.6.1 빅데이터 분석 활용을 통한 물류 업무의 효율화 및 의사결정 강화 169
9 물류 자동화 시장: 최종 사용자별 170
9.1 서론 171
9.1.1 최종 사용자: 물류 자동화 시장의 촉진 요인 171
9.2 기업 유형별 172
9.2.1 소매 및 전자상거래 174
9.2.1.1 물류 자동화로 신속하고 정확한 주문 처리와 효율적인 반품 관리 가능 174
9.2.2 의료 및 의약품 175
9.2.2.1 의료 및 제약 업계의 물류 자동화는 업무 효율성 향상, 규제 준수 철저, 제품 무결성 유지 실현 175
9.2.3 제조업 177
9.2.3.1 물류 자동화는 제조업의 첨단 로봇 공학과 IoT의 통합을 통해 적시 생산(Just-in-time)의 실천과 지속가능성 목표를 지원 177
9.2.4 자동차 178
9.2.4.1 물류 자동화는 생산성을 향상시키고 자율형 로봇과 첨단 디지털 툴을 통한 실시간 데이터 기반 의사결정을 가능하게 한다. 178
9.2.5 식품 및 음료 179
9.2.5.1 첨단 물류 자동화 기술로 식품 및 음료 분야의 효율성 향상과 규정 준수 확보 179
9.2.6 금속 및 기계 180
9.2.6.1 선진적 물류 자동화 기술에 의한 금속 및 기계 분야의 정밀성과 효율성 180
9.2.7 제3자 물류(3PL) 181
9.2.7.1 제3자 물류에서의 업무 효율화 및 서비스 제공 강화 181
9.2.8 기타 기업 유형 183
10 물류 자동화 시장: 지역별 184
10.1 서론
10.2 북미 187
10.2.1 북미: 물류 자동화 시장 촉진 요인 187
10.2.2 북미: 거시경제 전망 187
10.2.3 미국 195
10.2.3.1 미국 물류시장의 급성장과 책임 있는 발전 195
10.2.4 캐나다 197
10.2.4.1 캐나다 물류시장의 전략적 성장: 혁신과 주도권 197
10.3 유럽 199
10.3.1 유럽: 물류 자동화시장의 촉진요인
10.3.2 유럽: 거시경제 전망 거시경제 전망 199
10.3.3 영국 206
10.3.3.1 영국 정부는 자동화 기술의 발전을 목표로 한 연구개발 지원에 적극적 206
10.3.4 프랑스 208
10.3.4.1 프랑스는 저배출 운송 솔루션에 주력 208
10.3.5 독일 210
10.3.5.1 독일 정부는 제조업과 물류의 디지털화를 통해 혁신을 촉진하는 인더스트리 4.0을 적극적으로 추진 210
10.3.6 이탈리아 212
10.3.6.1 이탈리아의 디지털 미래는 정부 관계자와 사업가의 정책 입안에 도움이 된다 212
10.3.7 스페인 214
10.3.7.1 스페인 정부는 AI의 변혁 가능성을 인식하고 국가 전략을 수립 214
10.3.8 기타 유럽 216
10.4 아시아 태평양 지역 218
10.4.1 아시아 태평양 지역: 물류 자동화 시장의 촉진 요인 219
10.4.2 아시아 태평양 지역: 거시경제 전망 219
10.4.3 중국 227
10.4.3.1 중국의 물류 네트워크에 AI, 로봇공학, IoT 기술을 통합하여 고효율의 확장성이 높은 공급망 개발 227
10.4.4 인도 230
10.4.4.1 온라인 전자상거래 플랫폼의 부상으로 공급망의 합리화와 운영비 절감을 목적으로 한 자동창고 시스템 도입이 증가 230
10.4.5 일본 232
10.4.5.1 전자상거래의 부상과 당일 배송에 대한 소비자의 기대가 높아짐에 따라 자동화 솔루션의 필요성이 가속화 232
10.4.6 한국 234
10.4.6.1 통상산업성(MOTIE)은 정부, 하이테크 기업, 학계의 파트너십을 통해 물류 혁신을 추진 234
10.4.7 안자스 236
10.4.7.1 광대한 국토와 농업, 제조업, 소매업 등의 성장으로 인해 호주와 뉴질랜드에서는 효율적인 물류 업무가 필수적 236
10.4.8 기타 아시아 태평양 지역 238
10.5 중동 및 아프리카 241
10.5.1 중동 및 아프리카: 물류 자동화 시장 촉진 요인 241
10.5.2 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 241
10.5.3 중동 249
10.5.3.1 사우디아라비아 250
10.5.3.1.1 실시간 추적과 더 나은 재고 관리를 가능하게 하는 스마트 창고의 부상(사우디아라비아) 250
10.5.3.2 아랍에미리트 252
10.5.3.2.1 의사결정 능력을 강화하고 지속가능한 관행을 촉진하기 위한 물류 업무에 데이터 분석과 인공지능 도입 252
10.5.3.3 터키 254
10.5.3.3.1 터키 정부는 물류센터 개발과 운송망 강화 등 인프라 현대화를 목표로 한 프로젝트를 시작 254
10.5.3.4 카타르 256
10.5.3.4.1 블록체인 기술의 통합이 보급되면서 물류 거래의 투명성과 안전성이 향상 256
10.5.3.5 기타 중동 지역 258
10.5.4 아프리카 261
10.6 라틴아메리카 263
10.6.1 라틴아메리카: 물류 자동화 시장 촉진 요인 263
10.6.2 라틴아메리카: 거시경제 전망 264
10.6.3 브라질 271
10.6.3.1 복잡해지는 현대의 공급망 관리에 필수적인 창고 로봇과 지능형 시스템의 채용 증가 271
10.6.4 멕시코 273
10.6.4.1 멕시코 정부는 인프라 개선과 외국인 직접 투자를 촉진하기 위한 이니셔티브를 통해 디지털 전환을 추진하고 있다 273

10.6.5 아르헨티나 275
10.6.5.1 아르헨티나에서는 전자상거래의 부상으로 자동화 솔루션에 대한 수요가 급증 275
10.6.6 기타 라틴아메리카 지역 277
11 경쟁 환경 279
11.1 개요 279
11.2 주요 기업의 전략/승리권 279
11.3 수익 분석 282
11.4 시장 점유율 분석 282
11.4.1 시장 랭킹 분석 283
11.5 제품 비교 분석 285
11.5.1 제품 비교 분석(창고 관리 시스템별) 285
11.5.1.1 창고 관리 시스템(블루욘더) 286
11.5.1.2 Manhattan SCALE(맨해튼 어소시에이츠) 286
11.5.1.3 K.Motion Warehouse Advantage(Korber AG) 286
11.5.1.4 확장 창고 관리(SAP) 286
11.5.1.5 창고 관리 클라우드(오라클) 286
11.5.2 제품 비교 분석(운송 관리 시스템별) 287
11.5.2.1 Oracle Transportation Management(오라클) 287
11.5.2.2 Manhattan Active Transportation Management(맨해튼 어소시에이츠) 287
11.5.2.3 SAP 운송 관리(TM)(SAP) 288
11.5.2.4 물류 TMS(물류) 288
11.5.2.5 블루욘더 네트워크 컨트롤 타워(Blue Yonder) 288
11.6 기업 평가 및 재무 지표 288
11.7 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어(2023년) 289
11.7.1 스타 289
11.7.2 신흥 리더 289
11.7.3 침투형 플레이어 290
11.7.4 참여 기업 290
11.7.5 기업 풋프린트: 주요 플레이어(2023년) 291
11.7.5.1 기업 풋프린트 291
11.7.5.2 지역별 풋프린트 292
11.7.5.3 오퍼링의 풋프린트 293
11.7.5.4 기술 풋프린트 294
11.7.5.5 최종 사용자 풋프린트 295
11.8 기업 평가 매트릭스: 신흥 기업/SM(2023년) 296
11.8.1 진보적 기업 296
11.8.2 대응력이 있는 기업 296
11.8.3 역동적인 기업 296
11.8.4 스타팅 블록 296

11.8.5 경쟁 벤치마킹: 신흥 기업/SM(2023년) 298
11.8.5.1 주요 신흥 기업/중소기업 상세 목록 298
11.8.5.2 주요 신흥 기업/SME의 경쟁 벤치마킹 299
11.9 경쟁 시나리오와 동향 299
11.9.1 제품 출시 및 기능 강화 299
11.9.2 거래 303
12 기업 프로필 316
KION Group (독일)
Honeywell (미국)
Daifuku (일본)
IBM (미국)
SAP (독일)
Oracle (미국)
ABB (스위스)
Manhattan Associates (미국)
KUKA Group (독일)
Jungheinrich (독일)
Toshiba (일본)
Toyota Industries (일본)
Zebra Technologies (미국)
Kardex Group (스위스)
Symbotic (미국)
KNAPP (오스트리아)
SSI Schaefer (독일)
Blue Yonder (미국)
Murata Machinery (일본)
TGW Logistics (오스트리아)
Körber AG (독일)
Beumer Group (독일)
Mecalux International (스페인)
Hardis Group (프랑스)
JR Automation (미국)
Ecovium (독일)
System Logistics (이탈리아)
Automated Logistics Systems (미국)
Savoye (미국)
Locus Robotics (미국)
GreyOrange (미국)
Falcon Autotech (인도)
Logistically (미국)
Logiwa (미국) and Rossum (체코)
13 인접 시장 및 관련 시장 394
13.1 서론 394
13.2 스마트 웨어하우징 시장 – 2028년 세계 전망 394
13.2.1 시장 정의 394
13.2.2 시장 개요 394
13.2.2.1 스마트 웨어하우징 시장: 오퍼링별 396
13.2.2.2 스마트웨어하우징 시장: 유형별 하드웨어 397
13.2.2.3 스마트웨어하우스의 시장: 유형별 소프트웨어 398
13.2.2.4 스마트웨어하우스의 소프트웨어 시장: 배치 모드별 399
13.2.2.5 스마트웨어하우스의 시장: 서비스별 400
13.2.2.6 스마트웨어하우스의 시장: 기술별 400
13.2.2.7 스마트웨어하우스의 시장: 애플리케이션별 401
13.2.2.8 스마트웨어하우징 시장: 업종별 402
13.2.2.9 스마트웨어하우징 시장: 지역별 403
13.3 공급망 관리 시장: 2027년까지의 세계 전망 404
13.3.1 시장 정의 404
13.3.2 시장 개요 404
13.3.2.1 공급망 관리 시장: 구성 요소별 406
13.3.2.2 공급망 관리 시장: 하드웨어별 407
13.3.2.3 공급망 관리 시장: 유형별 소프트웨어 407
13.3.2.4 공급망 관리 시장: 서비스별 408
13.3.2.5 공급망 관리 시장: 전개 형태별 409
13.3.2.6 공급망 관리 시장: 조직 규모별 410
13.3.2.7 공급망 관리 시장: 업종별 410
13.3.2.8 공급망 관리 시장: 지역별 411
14 부록 413
14.1 토론 가이드 413
14.2 지식 저장소: Marketsandmarkets 구독 포털 419
14.3 맞춤 옵션 421
14.4 관련 보고서 421
14.5 저자 세부 정보 422