Autores:
Preeti Wadhwani, Manish Verma
Descargar PDF Gratis
Mercado de robots logísticos Tamaño y Compartir 2026-2035
ID del informe: GMI10048
|
Fecha de publicación: August 2026
|
Formato del informe: PDF/Excel/Panel de control/Plataforma
Descargar PDF Gratis
Explore nuestras opciones de licencia:
Descargar PDF Gratis
Mercado de robots logísticos
Obtenga una muestra gratuita de este informe
Obtenga una muestra gratuita de este informe
Mercado de robots logísticos
Is your requirement urgent? Please give us your business email
for a speedy delivery!
Tamaño del mercado de robots logísticos
El mercado de robots logísticos está valorado en 17,800 millones de USD en 2025, equivalentes a 140,180 unidades, tras alcanzar 15,000 millones de USD y 122,214 unidades en 2024. Se prevé que los ingresos aumenten de 20,700 millones de USD en 2026 a 91,400 millones de USD en 2035, mientras que el volumen se incrementará de 157,843 a 509,536 unidades. Esto representa una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) aproximada del 17,9 % para los ingresos y del 13,9 % para el volumen entre 2026 y 2035.
Aspectos clave del mercado de robots logísticos
Líder del mercado: KION lideró con una cuota de mercado superior al 20% en 2025.
Principales actores: Los 5 principales actores de este mercado incluyen ABB Robotics, Daifuku, KION, KUKA, Toyota Industries, que en conjunto registraron una cuota de mercado del 56% en 2025.
El transporte y la logística representaron más de la mitad de las ventas de robots de servicio profesional en 2024, año en el que se vendieron aproximadamente 102,900 robots de transporte y logística en todo el mundo, un 14 % más interanual [1]VDMA - Sales of mobile robots in intralogistics are increasing worldwide, vdma.eu. La base de proveedores es amplia: la Federación Internacional de Robótica (IFR) realiza un seguimiento de 333 empresas dedicadas a la robótica logística, incluidos grupos de automatización integrada, especialistas en robots móviles y nuevos participantes centrados en la IA. Esta amplitud mantiene la competitividad de los mercados de hardware, al tiempo que convierte la capacidad de despliegue, la coordinación de flotas y la integración de sistemas en fuentes de diferenciación cada vez más importantes.
El modelo RaaS está transformando la vía comercial de adopción. La flota de RaaS de transporte y logística se amplió un 42 % en 2024, frente al crecimiento del 31 % de la flota general de RaaS de robots de servicio profesional, que superó las 24,500 unidades [2]International Federation of Robotics - Service Robots See Global Growth Boom, businesswire.com. Las estructuras basadas en suscripciones y en el uso pueden reducir el compromiso financiero inicial asociado a los proyectos de automatización, pero no eliminan la necesidad de integrar los robots con los flujos de trabajo del almacén, los procesos de seguridad y el software empresarial.
La disponibilidad de mano de obra refuerza la justificación empresarial. El sector logístico afronta más de 3 millones de puestos vacantes de conductores de camión en todo el mundo, y la IFR identifica los robots equipados con IA como una respuesta práctica a la persistente escasez de mano de obra en las operaciones logísticas. En los almacenes, el argumento económico es más sólido cuando las tareas repetitivas de transporte, preparación de pedidos o manipulación de palés generan cuellos de botella laborales que pueden abordarse sin rediseñar todo el modelo operativo.
Perspectiva del analista de GMI
La expansión del mercado está determinada menos por un simple aumento de los envíos de robots que por un cambio en aquello que adquieren los clientes. El hardware sigue siendo la principal capa de gasto, pero el crecimiento más rápido del software y los servicios indica que los compradores valoran cada vez más la optimización del rendimiento, la disponibilidad de las flotas y la fiabilidad de la integración, además del robot físico. Esta distinción es importante, ya que una instalación puede añadir robots sin lograr un aumento proporcional de la producción si la lógica de asignación, los datos de inventario y las transferencias entre puestos de trabajo siguen fragmentados.
El modelo RaaS amplía el acceso a la automatización, especialmente para los operadores que no pueden justificar una gran adquisición inicial de equipos, pero también hace más visible el rendimiento operativo. En los acuerdos comerciales recurrentes, los proveedores se evalúan cada vez más en función del tiempo de actividad, la finalización de las misiones y los resultados de sustitución de mano de obra, en lugar de únicamente por la entrega de equipos. Por tanto, los proveedores con un sólido software de gestión de flotas y métodos de integración replicables están mejor posicionados para convertir el aumento de la demanda en ingresos sostenibles.
Principales impulsores
Grave escasez de mano de obra y aumento de los costes laborales en el almacenamiento
La escasez de mano de obra está convirtiendo la automatización intralogística de una iniciativa discrecional de eficiencia en una decisión sobre la capacidad operativa. La escasez de conductores y personal logístico resulta especialmente determinante cuando las instalaciones funcionan en varios turnos, gestionan picos estacionales o afrontan una elevada rotación en tareas físicamente repetitivas [3]International Federation of Robotics - AI-Equipped Robots Help Logistics Industry to Fight Labor Shortages, ifr.org. Los robots móviles pueden asumir tareas intensivas en transporte, mientras que los sistemas robotizados de paletizado y preparación de pedidos reducen la dependencia de la manipulación manual en puntos donde la fatiga, la volatilidad de la plantilla y la exposición a riesgos de seguridad limitan el rendimiento.
Grave escasez de mano de obra y aumento de los costes laborales en el almacenamiento
Avances en inteligencia artificial, visión artificial y tecnologías de navegación autónoma
La navegación y la manipulación habilitadas por inteligencia artificial están ampliando el conjunto de flujos de trabajo que pueden automatizarse. La navegación basada en SLAM permite que los AMR funcionen sin una infraestructura de guiado fija, lo que reduce la barrera práctica para su implementación en instalaciones cuyos diseños o flujos de proceso cambian. El Flexley Mover P603 de ABB combina la navegación Visual SLAM con una capacidad de carga de hasta 1.500 kg, mientras que su plataforma AMR Studio está diseñada para reducir el tiempo de puesta en servicio mediante la programación de misiones sin código [4]ABB - ABB introduces most compact, AI-powered AMR for payloads up to 1500 kg, new.abb.com. Estas capacidades desplazan la comparación económica del precio de adquisición del robot hacia la velocidad y la complejidad de la implementación.
Adopción de modelos de negocio de robótica como servicio (RaaS)
La manipulación también está adquiriendo una mayor relevancia comercial en las operaciones con referencias mixtas. Ambi Robotics presentó su modelo fundacional PRIME-1 tras entrenarlo con más de 20 millones de imágenes de producción, con el objetivo de mejorar la clasificación robotizada en distintos tipos de paquetes y condiciones operativas. El modelo DeepFleet de Amazon utiliza de forma similar datos de la flota para mejorar la asignación de tareas y el enrutamiento, y comunica una mejora del 10% en la eficiencia de desplazamiento de la flota. Estos avances son importantes porque el rendimiento de la preparación de pedidos y el movimiento depende de la forma en que los robots responden a excepciones, congestiones y cambios en la presentación del inventario, y no únicamente de la velocidad mecánica.
Impulso a la eficiencia operativa y la resiliencia de la cadena de suministro
La resiliencia operativa constituye otro factor de crecimiento de la demanda. Los anuncios de relocalización de actividades productivas en Estados Unidos y de inversión extranjera directa sumaron 244.000 puestos de trabajo en 2024, creando una cartera de capacidad de fabricación y logística asociada que puede diseñarse para la automatización desde el inicio. Las nuevas instalaciones pueden incorporar capacidad de carga, cobertura inalámbrica, especificaciones del suelo e interfaces de sistemas antes del comienzo de las operaciones, evitando parte de los costes de adaptación que complican los proyectos en instalaciones existentes.
Principales restricciones
Elevada inversión de capital inicial e incertidumbres sobre el ROI
La intensidad de capital todavía puede retrasar la adopción, incluso cuando la justificación operativa resulta convincente. Una flota de robots móviles puede requerir una inversión de siete cifras una vez incluidos el software, la integración, la puesta en servicio y el soporte; los programas de almacenamiento automatizado, preparación de pedidos y manipulación de materiales de mayor envergadura pueden requerir una inversión muy superior. Por tanto, la cuestión de inversión pertinente no es el coste unitario, sino el coste total de crear un sistema operativo estable en torno a los robots.
Complejidad de la integración con sistemas heredados de gestión de almacenes
La integración suele ser el principal riesgo de ejecución. Los sistemas de gestión de almacenes, los sistemas de control de almacenes y las plataformas de gestión de flotas deben intercambiar datos de tareas, ubicaciones, inventario y excepciones casi en tiempo real. Los sistemas heredados basados en formatos propietarios o procesos por lotes pueden requerir middleware, un rediseño de las interfaces y pruebas prolongadas antes de que se logre la mejora de productividad prevista. Esto favorece a los proveedores e integradores capaces de definir desde el principio la responsabilidad sobre las interfaces y validar los flujos de trabajo antes de ampliar una flota.
Falta de interoperabilidad entre los sistemas de distintos proveedores de robótica
La interoperabilidad añade otra limitación en las instalaciones con múltiples proveedores. Los operadores pueden implementar AMR, brazos robóticos, equipos AS/RS, sistemas de clasificación y software de almacén de distintos proveedores. Si cada plataforma mantiene un entorno de asignación de tareas independiente, los responsables pueden encontrarse con paneles fragmentados, una gestión duplicada de las excepciones y prioridades de tareas en conflicto. La consecuencia comercial es que añadir más automatización puede incrementar la carga de coordinación, a menos que una capa de orquestación establezca reglas comunes para las tareas y responsabilidades claras sobre los sistemas.
Limitaciones de la infraestructura de las instalaciones (calidad del suelo, conectividad inalámbrica, suministro eléctrico)
La infraestructura de instalaciones existentes crea una capa de costes independiente. El estado del suelo, la geometría de las estanterías, la cobertura de red, las soluciones de carga, los requisitos de seguridad contra incendios y la capacidad eléctrica influyen en la posibilidad de que un robot mantenga el rendimiento previsto en su caso de negocio. Estas limitaciones se pueden gestionar, pero deben evaluarse antes de seleccionar los equipos. Considerar la preparación de las instalaciones como una cuestión secundaria puede convertir un proyecto piloto técnicamente exitoso en una implementación empresarial retrasada.
Perspectiva del analista de GMI
La presión de la demanda es fuerte, pero el paso del interés a una implementación fiable sigue siendo desigual. La escasez de mano de obra y la mayor complejidad de los flujos de trabajo crean el incentivo para automatizar, mientras que la integración de sistemas, la preparación de las instalaciones y la aprobación del capital determinan si esa intención se convierte en capacidad instalada. Esta distinción explica por qué un operador puede respaldar una tesis de automatización convincente y, aun así, posponer un proyecto.
RaaS aborda parte de la barrera financiera, pero no resuelve una arquitectura de datos deficiente ni una preparación inadecuada de las instalaciones. A medida que las instalaciones incorporan una segunda o tercera plataforma de automatización, la capacidad de coordinar el trabajo entre proveedores adquiere una importancia comercial significativa. Los proveedores con mayores probabilidades de ganar cuota serán aquellos que combinen la robótica con una gobernanza de integración creíble, interfaces abiertas o adaptables y un enfoque repetible para la preparación de instalaciones existentes.
Análisis por segmentos del mercado de robots logísticos
Por componente
El hardware es el segmento de componentes más grande: generó 13,433,6 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance 58,260,4 millones de USD en 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) aproximada del 15,9 %.
El software crecerá previsiblemente de 2,812,5 millones de USD en 2025 a 21,361,2 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 22,4 %. Los sistemas operativos robóticos permiten la fusión de sensores y el control de las plataformas, mientras que el software de gestión de flotas asigna tareas, gestiona el tráfico y supervisa el rendimiento. La integración con WMS es especialmente importante porque conecta la actividad robótica con la precisión del inventario, las prioridades de los pedidos y la ejecución general de las operaciones del almacén. La IFR identifica el software y la IA como un área creciente de actividad empresarial en la robótica de servicios, lo que refleja la importancia que se concede a la inteligencia y la coordinación, más allá del hardware por sí solo.
Los servicios crecerán de 1,568,4 millones de USD en 2025 a 11,796,8 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 22,8 %. Los servicios profesionales incluyen la evaluación del emplazamiento, el diseño de sistemas, la integración, la formación y la puesta en servicio. Los servicios gestionados abarcan la supervisión, las actualizaciones de software, el mantenimiento y el soporte del rendimiento. Su mayor crecimiento refleja que los resultados de la implantación dependen tanto del rediseño de los procesos y del soporte operativo como de las especificaciones de los equipos.
Por tipo
Los AGV generarán 5,580,1 millones de USD en 2025 y se prevé que alcancen 20,520,4 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 13,9 %. Sus rutas fijas o predecibles siguen siendo adecuadas para entornos de transporte repetitivo, especialmente cuando las cargas son pesadas y las rutas de proceso cambian con poca frecuencia.
Se prevé que los AMR crezcan de 6,126,7 millones de USD en 2025 a 41,973,5 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 21,3 %. Su principal ventaja es la flexibilidad operativa: la navegación dinámica permite a las instalaciones reconfigurar las rutas de desplazamiento sin instalar ni modificar infraestructuras de guiado fijas. Esta característica resulta adecuada para operaciones con una combinación cambiante de SKU, volúmenes estacionales y espacios de trabajo compartidos entre personas y robots.
Los brazos robóticos aumentarán de 4,927,3 millones de USD en 2025 a 24,251,4 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 17,4 %. Su valor se concentra en el agarre, la orientación y la colocación de artículos, funciones que requieren sistemas de visión artificial cada vez más avanzados en entornos con artículos variados. La cartera Item Picking de ABB incluye sistemas diseñados para la inducción de prendas de moda y la inducción de paquetes, con capacidades de hasta 1.300 y 1.500 recogidas por hora, respectivamente. Los demás tipos de robots aumentarán de 1,180,4 millones de USD a 4,673,1 millones de USD durante el mismo período.
Por aplicación
La paletización y la despaletización crecerán de 5,424,5 millones de USD en 2025 a 29,253,9 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 18,5 %. Esta aplicación se beneficia de las cargas repetitivas, los requisitos de apilado definidos y la carga ergonómica asociada con la elevación y la colocación por capas de las cajas.
La recogida y colocación constituyen la mayor aplicación, al aumentar de 7,737,9 millones de USD en 2025 a 42,966,6 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 18,8 %. Incluye sistemas de mercancía a persona, recogida robótica, clasificación e inducción. Su crecimiento está vinculado a la dificultad de mantener la velocidad y la precisión en operaciones de preparación de pedidos con un elevado número de SKU, donde las mejoras en visión y agarre pueden reducir la variedad de artículos que deben seguir gestionándose manualmente.
El transporte alcanza los 12,798,6 millones de USD en 2035, frente a los 3,342,1 millones de USD en 2025, con una TCAC aproximada del 14,4 %. La categoría incluye el movimiento entre las áreas de recepción, almacenamiento, preparación de pedidos, embalaje y expedición. Su menor tasa de crecimiento relativa refleja una base instalada más consolidada en el transporte horizontal de materiales. Otras aplicaciones aumentan de 1,310,0 millones de USD a 6,399,3 millones de USD.
Por capacidad de carga útil
Los sistemas de baja carga útil, que manipulan hasta 100 kg, aumentan de 5,830,7 millones de USD en 2025 a 31,109,7 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 18,4 %. Son adecuados para contenedores tipo tote, cajas, pequeños paquetes y flujos de trabajo entre estanterías y estaciones, especialmente en entornos compactos de preparación de pedidos.
Los sistemas de carga útil media, que manipulan entre 100 y 500 kg, lideran el mercado y pasan de 7,239,8 millones de USD en 2025 a 37,792,4 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 18,1 %. Este intervalo cubre el movimiento de palés, estanterías y cargas unitarias estándar en entornos de distribución y fabricación.
Los sistemas de carga útil alta, de más de 500 kg, crecen de 4,744,0 millones de USD en 2025 a 22,516,3 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 17,0 %. Su uso se concentra en la logística industrial pesada, el movimiento de palés, los flujos de suministro para fabricación y las aplicaciones con carretillas elevadoras robóticas, en las que la capacidad y la seguridad pueden prevalecer sobre las ventajas de flexibilidad de los sistemas móviles más ligeros.
Por uso final
El comercio electrónico es el segmento de uso final de más rápido crecimiento: se expande de 6,123,3 millones de USD en 2025 a 41,211,5 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 21,1 %. Su perfil de demanda favorece los sistemas capaces de adaptarse a una elevada variabilidad de SKU, cambios en los patrones de pedido y plazos de expedición reducidos.
La atención sanitaria crece de 1,030,4 millones de USD en 2025 a 6,507,1 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 20,3 %. La automatización resulta relevante cuando la trazabilidad, la uniformidad de la manipulación y la disciplina de los procesos son importantes en los flujos de trabajo farmacéuticos y de suministros médicos.
El comercio minorista aumenta de 2,558,2 millones de USD a 11,929,7 millones de USD, con una TCAC aproximada del 16,8 %, mientras que los alimentos y las bebidas crecen de 2,135,2 millones de USD a 9,760,6 millones de USD, con una TCAC aproximada del 16,5 %. Las implementaciones en el sector de alimentos y bebidas deben cumplir requisitos de higiene, temperatura y limpieza, lo que puede incrementar las necesidades de personalización.
El sector de la automoción genera 3,229,8 millones de USD en 2025 y alcanza los 13,014,2 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 15,0 %. El segmento conserva una base instalada considerable porque la secuenciación de la producción hace que la fiabilidad de la intralogística sea fundamental. Otros usos finales aumentan de 2,737,6 millones de USD a 8,995,3 millones de USD, con una TCAC aproximada del 12,9 %.
Perspectiva del analista de GMI
El comportamiento de los segmentos apunta a dos motores de crecimiento interrelacionados. El software y los servicios se expanden más rápidamente que el hardware porque los compradores de soluciones de automatización adquieren una capacidad operativa sostenida: utilización de la flota, integración, mantenimiento y optimización de los flujos de trabajo. Esto aumenta la importancia estratégica de la experiencia en implementación y de las relaciones de servicio recurrentes.
Los AMR, la recogida y colocación, los sistemas de baja carga útil y el comercio electrónico representan el núcleo de crecimiento más claro. Estas categorías se benefician de la navegación flexible y de las mejoras en la manipulación basada en visión artificial, lo que permite a los robots abordar tareas de preparación de pedidos menos estandarizadas que el transporte industrial tradicional. Los sistemas de carga útil media conservan el liderazgo en ingresos porque cubren el movimiento cotidiano de palés, estanterías y cargas unitarias, pero el valor incremental del mercado se genera cada vez más en flujos de trabajo con mayor variabilidad.
Análisis regional del mercado de robots logísticos
América del Norte
América del Norte está valorada en 5,826,9 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance 30,240,7 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 18,1 %. Estados Unidos es el principal centro de demanda de la región, respaldado por su amplia base de comercio electrónico, distribución minorista, fabricación y logística de terceros. Los pedidos de robots en América del Norte mostraron una divergencia sectorial en 2024: los pedidos de los sectores de alimentación y bienes de consumo aumentaron un 65 %, y los de ciencias de la vida y productos farmacéuticos crecieron un 46 %, mientras que los componentes de automoción disminuyeron un 15 % [5]Association for Advancing Automation - North American Robotics Market Holds Steady in 2024 Amid Sectoral Variability, automate.org. Este patrón indica que la demanda de robots logísticos depende cada vez menos de los ciclos de inversión de la industria automovilística.
Los anuncios de relocalización de operaciones en Estados Unidos y de inversión extranjera directa constituyen una fuente adicional de demanda para instalaciones con capacidad de automatización [6]Reshoring Initiative - 2024 Annual Report, reshorenow.org. Canadá comparte factores impulsores similares en la distribución del comercio electrónico y la disponibilidad de mano de obra para almacenes, aunque la viabilidad económica de los proyectos puede ser más sensible a la escala de las redes regionales de distribución.
Europa
Europa genera 3,137,0 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance 14,774,7 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 17,1 %. Alemania es el principal centro regional de automatización, respaldado por una amplia base de robótica, integración de sistemas y proveedores industriales. El sector alemán de la robótica y la automatización generó unas ventas de 16,5 mil millones de EUR durante 2024.
El Reino Unido, Francia, Italia, los Países Bajos, Polonia y España representan importantes mercados de automatización logística, con diferentes condiciones de inversión. Los proyectos de Europa occidental suelen centrarse en la modernización de las infraestructuras existentes, mientras que los corredores de Europa central y oriental ofrecen posibilidades para ampliar la capacidad de distribución con nuevas instalaciones. La regulación está adquiriendo mayor importancia: el Reglamento de Máquinas de la UE, Reglamento (UE) 2023/1230, será aplicable el 20 de enero de 2027 e introducirá requisitos pertinentes para el software, el control en red y la maquinaria autoaprendizaje. Los proveedores capaces de ofrecer una documentación técnica sólida y una gobernanza eficaz del software tendrán una ventaja a medida que los compradores se preparen para el nuevo entorno de cumplimiento normativo.
Asia-Pacífico
Asia-Pacífico lidera el mercado, con 7,185,3 millones de USD en 2025, y se prevé que alcance 39,909,4 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 18,9 %. China es el mayor centro regional de fabricación y despliegue. En 2024 instaló 295.045 robots industriales, lo que representó el 54 % de las instalaciones mundiales de robots industriales. Esta profundidad manufacturera respalda una amplia base de suministro de robots móviles, componentes y sistemas de automatización de almacenes.
El mercado logístico de Japón está condicionado por las limitaciones de mano de obra y un ecosistema de automatización maduro, mientras que la finalización por parte de Daifuku, en agosto de 2025, de una instalación dedicada a la fabricación de vehículos de guiado automático (AGV) en Shiga Works refleja la continuidad de la inversión en capacidad para robots móviles. La elevada intensidad de automatización de Corea del Sur proporciona un entorno avanzado para los despliegues logísticos. India y los mercados del Sudeste Asiático ofrecen oportunidades de crecimiento a más largo plazo a medida que se expanden el comercio electrónico, la fabricación y las infraestructuras regionales de distribución.
América Latina
América Latina está valorada en 716,2 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance 3,278,9 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 16,6 %. Brasil es el principal mercado regional de robótica logística, mientras que México también es importante debido a que sus redes de fabricación y distribución están estrechamente conectadas con las cadenas de suministro de América del Norte.
En Brasil, la cuestión comercial central es si los proyectos de automatización pueden generar mejoras fiables del rendimiento pese a la calidad variable de las instalaciones y las limitaciones de capital. En México, la economía de la automatización está cada vez más vinculada al diseño de una capacidad de distribución conectada con la fabricación. En toda la región, el despliegue modular, la integración por fases y los modelos comerciales basados en servicios pueden ser más relevantes que los grandes programas de automatización en una única instalación.
Oriente Medio y África
El mercado de Oriente Medio y África aumentará de 949,1 millones de USD en 2025 a 3,214,6 millones de USD en 2035, con una TCAC aproximada del 12,4 %. Arabia Saudí y los EAU constituyen las principales oportunidades de automatización logística de la región, respaldadas por la inversión en infraestructuras portuarias, comerciales, de distribución y de comercio electrónico. Israel aporta capacidad tecnológica y potencial de adopción temprana, mientras que Sudáfrica representa un mercado importante en el África subsahariana, aunque sujeto a mayores limitaciones de infraestructura.
Las condiciones de despliegue regionales difieren considerablemente. Los proyectos del Golfo pueden integrarse en nuevas infraestructuras logísticas, lo que reduce la complejidad de la adaptación de instalaciones existentes, mientras que los proyectos de otros mercados pueden afrontar requisitos más exigentes en materia de fiabilidad del suministro eléctrico, disponibilidad de redes, cobertura de servicios y acceso al capital. Estas diferencias favorecen a los proveedores capaces de adaptar los modelos de despliegue a las condiciones operativas locales, en lugar de replicar una solución europea, china o estadounidense estándar.
Perspectiva del analista de GMI
Asia-Pacífico combina la mayor tasa de crecimiento regional del mercado con una sólida base manufacturera, lo que la convierte en una región central tanto para la oferta como para la demanda. La escala de China, las necesidades de automatización impulsadas por la escasez de mano de obra en Japón y la diversidad de los ecosistemas de comercio electrónico e industriales de la región proporcionan a Asia-Pacífico una ventaja difícil de replicar únicamente mediante el crecimiento de la demanda.
América del Norte se beneficia de un catalizador distinto: la nueva capacidad manufacturera y logística asociada a la relocalización de la producción puede diseñarse desde el principio en torno a la automatización. Europa sigue siendo comercialmente importante, pero requiere una mayor atención al cumplimiento normativo, la integración en instalaciones existentes y las diferencias entre países. América Latina y Oriente Medio y África son mercados más pequeños, pero ofrecen oportunidades selectivas allí donde los sistemas modulares, el soporte local y el diseño específico para cada instalación pueden superar las limitaciones de capital e infraestructura.
Cuota de mercado y panorama competitivo del mercado de robots logísticos
El mercado presenta una concentración moderada. KION Group (Dematic) y Daifuku representan una cuota estimada del 32 % de los ingresos de 2025, mientras que los diez participantes más importantes concentran aproximadamente el 73 %. El 27 % restante se distribuye entre proveedores especializados, participantes regionales y empresas emergentes. Los grandes proveedores integrados compiten en ejecución de proyectos, amplitud de sistemas y cobertura de servicios; los especialistas compiten mediante el rendimiento de los robots móviles, el software, la manipulación habilitada por IA o la experiencia en aplicaciones verticales.
KION Group/Dematic es el principal participante, con una cuota de mercado estimada del 20 %. La división Supply Chain Solutions de KION pasó a denominarse Intelligent Automation Solutions con efectos desde enero de 2026, lo que refleja su énfasis en la robótica, el software y la orquestación de la cadena de suministro habilitada por IA. El grupo comunicó una entrada de pedidos de 11,7 mil millones de EUR en 2025, un 13 % más interanual [7]KION Group - KION with solid financial year 2025: strong order intake, kiongroup.com. La posición de Daifuku se sustenta en su cartera de soluciones de manipulación de materiales y en la inversión continuada en capacidad de producción de vehículos de guiado automático (AGV).
ABB Robotics combina robots móviles y manipulación robótica. La presentación de sus productos AMR y de preparación de pedidos de 2025 demuestra su enfoque en el transporte autónomo de cargas elevadas y la manipulación de alto rendimiento habilitada por IA. KUKA/Swisslog, Toyota Industries/Bastian Solutions, Honeywell Intelligrated y Yaskawa Electric mantienen su relevancia cuando los clientes requieren manipulación integrada de materiales, redes de servicio consolidadas o experiencia en logística de fabricación.
La cuota de mercado estimada del 5 % de AutoStore refleja el valor competitivo de su arquitectura patentada de almacenamiento cúbico. La empresa comunicó unos ingresos de 179,7 millones de USD en el cuarto trimestre de 2025, un margen bruto del 73,7 % y la incorporación de 150 nuevos clientes durante 2025. Omron amplió su cartera de AMR con el lanzamiento, en abril de 2025, del OL-450S, un robot móvil omnidireccional de perfil bajo compatible con la gestión de flotas de FLOW Core. Amazon Robotics sigue siendo principalmente un desarrollador y operador cautivo, aunque su trabajo en DeepFleet demuestra el valor estratégico de los datos de flotas a gran escala.
El conjunto competitivo autorizado también incluye a los participantes globales ABB, Amazon Robotics, AutoStore, Daifuku, Honeywell Intelligrated, KION Group/Dematic, KUKA/Swisslog, Omron, Toyota Industries/Bastian Solutions y Yaskawa Electric; a los participantes regionales Bastian Solutions, Geek+, GreyOrange, Locus Robotics y Vecna Robotics; y a los participantes emergentes Berkshire Grey, Covariant, Exotec, River Systems y VisionNav Robotics. Su importancia competitiva varía según la geografía, la aplicación, la capacidad de integración y el acceso a datos operativos.
Evolución reciente del sector
16 de enero de 2025 - SICK adquiere Accerion
SICK adquirió Accerion, empresa especializada en tecnología de localización basada en IA y en la textura del suelo para AMR. La adquisición refuerza la posición de SICK en el posicionamiento de robots móviles con una infraestructura mínima, una capacidad relevante para despliegues en entornos existentes.
23 de enero de 2025 - Freespace Robotics recibe una inversión estratégica
Freespace Robotics anunció una alianza estratégica y una inversión de Matthews Automation Solutions, junto con inversiones en las que participaron U.S. Steel y NFI Industries. El acuerdo combina tecnología de almacenamiento de alta densidad con automatización de almacenes, sistemas de control y capacidades de gestión de pedidos.
¿Necesita una sección específica de este informe?
Adquiera por separado análisis regionales, análisis por país, perfiles de empresas o cualquier otra información por segmentos
según sus necesidades de investigación.
Preguntas frecuentes(FAQ):
Metodología de investigación, fuentes de datos y proceso de validación
Este informe se basa en un proceso de investigación estructurado basado en conversaciones directas con la industria, modelado propietario y validación cruzada rigurosa, y no solo en investigación de escritorio.
Nuestro proceso de investigación de 6 pasos
1. Diseño de investigación y supervisión de analistas
En GMI, nuestra metodología de investigación se basa en la experiencia humana, la validación rigurosa y la transparencia total. Cada perspectiva, análisis de tendencias y pronóstico en nuestros informes es desarrollado por analistas experimentados que entienden los matices de su mercado.
Nuestro enfoque integra una extensa investigación primaria a través del compromiso directo con participantes y expertos de la industria, complementada con una investigación secundaria integral de fuentes globales verificadas. Aplicamos análisis de impacto cuantificado para ofrecer pronósticos confiables, manteniendo una trazabilidad completa desde las fuentes de datos originales hasta los insights finales.
2. Investigación primaria
La investigación primaria forma la columna vertebral de nuestra metodología, contribuyendo con casi el 80% a los insights generales. Implica el compromiso directo con los participantes de la industria para garantizar la precisión y profundidad en el análisis. Nuestro programa de entrevistas estructuradas cubre los mercados regionales y globales, con aportes de ejecutivos de nivel C, directores y expertos en la materia. Estas interacciones proporcionan perspectivas estratégicas, operativas y técnicas, permitiendo insights completos y pronósticos de mercado confiables.
3. Minería de datos y análisis de mercado
La minería de datos es una parte clave de nuestro proceso de investigación, contribuyendo con casi el 20% a la metodología general. Implica analizar la estructura del mercado, identificar las tendencias de la industria y evaluar los factores macroeconómicos a través del análisis de participación en los ingresos de los principales actores. Los datos relevantes se recopilan de fuentes pagas y gratuitas para construir una base de datos confiable. Esta información se integra luego para respaldar la investigación primaria y el dimensionamiento del mercado, con validación de partes interesadas clave como distribuidores, fabricantes y asociaciones.
4. Dimensionamiento del mercado
Nuestro dimensionamiento del mercado se basa en un enfoque ascendente, comenzando con datos de ingresos de empresas recopilados directamente a través de entrevistas primarias, junto con cifras de volumen de producción de fabricantes y estadísticas de instalación o implementación. Estos datos se ensamblan a través de los mercados regionales para llegar a una estimación global fundamentada en la actividad real de la industria.
5. Modelo de pronóstico y supuestos clave
Cada pronóstico incluye documentación explícita de:
✓ Principales impulsores de crecimiento y su impacto asumido
✓ Factores restrictivos y escenarios de mitigación
✓ Supuestos regulatorios y riesgo de cambio de política
✓ Parámetro de la curva de adopción tecnológica
✓ Supuestos macroeconómicos (crecimiento del PIB, inflación, moneda)
✓ Dinámicas competitivas y expectativas de entrada/salida al mercado
6. Validación y aseguramiento de calidad
Las etapas finales implican validación humana, donde expertos del dominio revisan manualmente los datos filtrados para identificar matices y errores contextuales que los sistemas automatizados podrían pasar por alto. Esta revisión de expertos añade una capa crítica de aseguramiento de calidad, asegurando que los datos se alineen con los objetivos de investigación y los estándares específicos del dominio.
Nuestro proceso de validación de triple capa garantiza la máxima fiabilidad de los datos:
✓ Validación estadística
✓ Validación de expertos
✓ Verificación de la realidad del mercado
Confianza & credibilidad
Fuentes de datos verificadas
Publicaciones comerciales
Revistas sectoriales, publicaciones comerciales y medios especializados
Bases de datos industriales
Bases de datos de mercado propias y de terceros
Documentos regulatorios
Registros de contratación pública y documentos de política
Investigación académica
Estudios universitarios e informes de instituciones especializadas
Informes corporativos
Informes anuales, presentaciones a inversores y declaraciones
Entrevistas con expertos
Alta dirección, responsables de compras y especialistas técnicos
Archivo GMI
Más de 13.000 estudios publicados en más de 20 sectores industriales
Datos comerciales
Volúmenes de importación/exportación, códigos HS y registros aduaneros
Parámetros estudiados y evaluados
Cada punto de datos de este informe se valida mediante entrevistas primarias, modelado ascendente real y rigurosas comprobaciones cruzadas. Lea sobre nuestro proceso de investigación →