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재고 관리 로봇 시장 규모 및 점유율 2024 to 2032

보고서 ID: GMI11721
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발행일: October 2024
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보고서 형식: PDF/엑셀/대시보드/플랫폼

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재고 로봇 시장 규모

글로벌 재고 로봇 시장 규모는 2023년에 41억7,000만 미국 달러로 평가되었으며, 2024년부터 2032년까지 연평균성장률(CAGR) 18.2%를 웃돌 것으로 예상됩니다. 전자상거래의 폭발적인 성장은 효율적이고 정확한 재고 관리 솔루션에 대한 수요를 크게 높였습니다.
 

재고 로봇 시장 주요 요점

2023년 시장 규모
41억7,000만 미국 달러
2032년 예상 시장 규모
189억5,000만 미국 달러
연평균성장률(CAGR)(2024~2032년)
18.2%
주요 기업
  • Aethon, Inc., AutoStore AS, Clearpath Robotics Inc., ForwardX Robotics, Inc., Geek+ Robotics Co., Ltd., GreyOrange Pte. Ltd., Hikrobot Co., Ltd., inVia Robotics, Inc., Locus Robotics, MetraLabs GmbH, OMRON Corporation, Onward Robotics, PAL Robotics S.L., Quicktron Intelligent Technology Co., Ltd., Robotnik Automation S.L.L., Scallog SAS, Swisslog AG, Teradyne, Inc., Zebra Technologies Corp.
주요 시장 성장 요인
  • 전자상거래 급증으로 수요 증가
  • 노동력 부족으로 자동화 도입 가속
  • 기술 혁신으로 역량 향상
과제
  • 높은 초기 투자 비용
  • 통합 및 호환성 과제

온라인 소매업체들이 사업을 확장하고 더 빠른 배송 시간을 제공함에 따라, 효율적인 재고 관리 시스템의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 재고 로봇은 재고 관리를 자동화하고 오류를 줄이며 주문 처리 속도를 높임으로써 이러한 변화에서 중요한 역할을 합니다. 온라인 쇼핑의 급증으로 인해 더 많은 물량을 처리하고 신속하고 안정적인 서비스에 대한 고객의 기대를 충족하기 위한 로봇 기술 도입이 확대되고 있습니다.
 

숙련 인력의 지속적인 부족으로 기업들은 재고 로봇과 같은 자동화 솔루션을 적극적으로 모색하고 있습니다. 가용 인력이 줄어들고 인건비가 상승하면서 기업들은 반복적이고 육체적으로 힘든 작업을 처리하기 위해 로봇을 도입하고 있습니다. 재고 로봇은 신뢰할 수 있는 대안으로, 운영 효율성을 높이는 동시에 인력 부족의 영향을 완화합니다. 이러한 전환은 생산성 유지에 도움이 될 뿐만 아니라 기업이 인적 자원을 보다 복잡하고 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있도록 하여 전반적인 조직 성과를 향상시킵니다.
 

인공지능(AI), 머신러닝 및 로봇 기술의 발전이 재고 로봇의 진화를 이끌고 있습니다. 이러한 기술을 통해 로봇은 더욱 높은 정확성과 유연성을 바탕으로 점점 복잡해지는 작업을 수행할 수 있습니다. 센서 성능 개선, 내비게이션 알고리즘 고도화, 첨단 데이터 분석과 같은 혁신은 재고 로봇의 기능을 향상시키고 있으며, 재고 관리, 재고 수준 예측 및 다른 시스템과의 통합을 더욱 효과적으로 지원합니다.
 

재고 로봇의 구매 및 도입에 필요한 높은 초기 비용은 많은 기업, 특히 중소기업에 상당한 장벽이 될 수 있습니다. 자동화의 장기적인 이점은 상당하지만, 로봇 기술, 시스템 통합 및 교육에 필요한 초기 투자는 부담이 될 수 있습니다. 기업은 이러한 대규모 지출을 결정하기 전에 재무 역량과 예상 투자수익률(ROI)을 신중하게 평가해야 합니다. 자금 조달이나 지출의 타당성을 확보하는 데 따르는 어려움으로 인해 도입이 지연되거나 무산될 수 있습니다.
 

재고 로봇 시장 동향

기술 발전과 공급망 효율성에 대한 관심 확대에 힘입어 산업 내 개발이 빠르게 증가하고 있습니다. 기업들은 재고 관리 프로세스를 간소화하고 오류를 최소화하며 운영 비용을 크게 줄이기 위해 자율 로봇을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 자동화 발전 협회(A3)에 따르면, 지난 1년 동안 재고 관리에 로봇을 활용하는 사례가 20% 증가했습니다.
 

인공지능과 머신러닝을 기반으로 하는 이러한 로봇은 재고 정확도를 높이고 실시간 추적을 가능하게 하며 재고 수준을 효과적으로 관리합니다. 전자상거래 환경이 확대되면서 더 신속한 주문 처리가 요구됨에 따라, 기업들은 고객 수요를 충족하고 경쟁 우위를 유지하기 위해 이러한 자동화 솔루션에 상당한 투자를 진행하고 있습니다.
 

특히 소매, 제조 및 물류를 비롯한 다양한 부문에서 이 산업에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 전국소매업연맹(NRF)에 따르면, 소매업체들은 재고 관리를 개선하고 매대 보충을 강화하기 위해 이러한 로봇의 도입을 우선적으로 추진하고 있습니다.As the technology becomes more cost-effective and scalable, even small and medium-sized enterprises (SME) are embracing these solutions. Innovations like collaborative robots, designed to work alongside human employees, and advancements in robot design, are poised to further propel adoption rates.
 

재고 관리 로봇 시장 분석

운영 유형별 재고 관리 로봇 시장 규모, 2022~2032년(10억 미국 달러 단위)

운영 유형에 따라 시장은 자율형, 반자율형, 원격 조작형으로 세분화됩니다. 2023년에는 자율형 부문이 53.9%의 시장 점유율로 가장 큰 비중을 차지했습니다.
 

  • 산업 분야에서 자율형 부문은 운영 효율성을 향한 중요한 도약을 보여줍니다. 첨단 인공지능과 머신러닝을 탑재한 이 로봇은 사람의 개입을 최소화하면서 재고를 탐색하고 관리할 수 있습니다. 실시간 재고 추적, 자동 재입고, 오류 없는 재고 실사 등의 기능을 통해 인건비를 절감하고 정확도를 높입니다. 기술이 발전함에 따라 더 빠르고 안정적인 창고 운영에 대한 수요가 높아지면서 자율형 재고 관리 로봇에 대한 수요도 증가할 전망입니다.
     
  • 자율형 재고 관리 로봇의 이점은 단순한 자동화를 넘어섭니다. 위험한 작업에서 사람의 개입을 최소화해 창고 안전성을 높이고, 재고 관리 프로세스를 간소화해 전반적인 운영 효율성을 개선합니다. 사물인터넷(IoT), 예측 분석 등 다른 기술과 통합하면 원활한 데이터 교환과 더욱 향상된 의사결정이 가능합니다.

 

이동성별 재고 관리 로봇 시장 점유율, 2023년

이동성에 따라 재고 관리 로봇 시장은 고정형 로봇과 이동형 로봇으로 구분됩니다. 2024년부터 2032년까지 이동형 로봇은 연평균성장률(CAGR)이 18%를 웃돌며 가장 빠르게 성장하는 부문이 될 전망입니다.
 

  • 산업 분야에서 이동형 로봇은 첨단 탐색 및 운영 역량을 제공하며 상당한 영향을 미치고 있습니다. 정교한 센서와 인공지능 기반 시스템을 탑재한 이 로봇은 복잡한 창고 환경을 자율적으로 이동할 수 있습니다. 이러한 이동성은 재고를 효율적으로 관리하고 운송하는 능력을 높여 사람의 개입 필요성을 줄이고 재고 처리 과정에서 발생하는 오류를 최소화합니다.
     
  • 이동형 로봇은 상품 운송, 선반 보충, 실시간 재고 점검 등 다양한 필수 작업을 수행할 수 있습니다. 창고 레이아웃과 변화하는 수요에 유연하게 대응할 수 있어 전반적인 생산성이 향상됩니다. 반복 작업을 자동화함으로써 사람은 보다 전략적인 역할에 집중할 수 있으며, 운영 비용도 크게 절감됩니다.
     
  • 전자상거래 부문이 계속 확대됨에 따라 민첩하고 확장 가능한 재고 관리 솔루션의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이동형 로봇은 재고 관리에 동적인 접근 방식을 제공함으로써 이러한 요구에 대응하고, 창고가 증가하는 물동량과 복잡한 물류에 효과적으로 대응하도록 지원합니다. 효율성 향상과 인건비 절감의 이점에 힘입어 이동형 로봇의 창고 운영 도입이 더욱 확대되고 있습니다.

 

미국 재고 관리 로봇 시장 규모, 2022~2032년(10억 미국 달러 단위)

2023년 북미 재고 로봇 시장은 33%의 가장 높은 시장 점유율을 기록했으며, 자동화와 기술 혁신을 중시하는 지역 특성에 힘입어 전망 기간 내내 우위를 유지할 것으로 예상됩니다. 물류 및 소매 분야의 주요 기업들은 운영을 간소화하고 효율성을 높이기 위해 재고 로봇을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 이는 더 신속한 주문 처리, 운영 비용 절감, 재고 관리 정확도 향상에 대한 수요에 의해 뒷받침되고 있습니다.
 

또한 북미의 첨단 인프라와 기술 연구개발에 대한 높은 투자는 고도화된 로봇 솔루션의 통합을 지원합니다. 전자상거래가 지속적으로 확대되고 공급망의 복잡성이 증가함에 따라 재고 로봇은 북미 지역에서 경쟁 우위와 운영 우수성을 유지하는 데 핵심적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
 

중국은 급성장하는 전자상거래 부문과 광범위한 제조 기반을 바탕으로 재고 로봇 시장의 주요 국가로 부상하고 있습니다. 중국 정부의 "중국제조 2025" 이니셔티브는 자동화 및 첨단 기술을 지원하며 재고 로봇 도입 확대를 촉진하고 있습니다. 중국 기업들은 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션 개발에 주력해 공급망 효율성을 높이고 있습니다. 물류 및 소매 부문의 빠른 성장과 대규모 내수 시장은 중국의 재고 로봇 제조업체와 서비스 제공업체에 상당한 기회를 제공하고 있습니다.
 

산업 자동화 분야의 선도국인 독일에서도 관련 산업이 크게 발전하고 있습니다. 독일의 첨단 제조 및 물류 부문은 고도화된 자동화 솔루션에 대한 수요를 높이고 있습니다. 독일 기업들은 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 고정밀·혁신형 재고 로봇에 투자하고 있습니다. 또한 산업 4.0과 스마트 팩토리를 중시하는 독일의 정책적 기조는 재고 관리에 로봇 기술을 통합하는 데 기여하며, 공급망의 효율성과 생산성을 높이고 있습니다.
 

일본의 재고 로봇 시장은 로봇 및 자동화 기술에 대한 높은 관심의 영향을 받고 있습니다. 일본은 고령화와 노동력 부족으로 인해 효율성을 높이고 인력 의존도를 낮추기 위해 재고 로봇 도입을 가속화하고 있습니다. 일본 기업들은 첨단 기술을 적용한 신뢰성 높은 솔루션으로 잘 알려져 있으며, 재고 관리를 위한 첨단 로봇 기술에 투자하고 있습니다.
 

한국은 첨단 제조 부문과 자동화에 대한 높은 관심을 바탕으로 관련 산업이 빠르게 발전하고 있습니다. 한국 기업들은 공급망 효율성을 높이고 노동력 부족에 대응하기 위해 고도화된 재고 로봇을 도입하고 있습니다. 스마트 제조와 기술 혁신에 대한 정부의 지원은 재고 로봇 산업 발전에 유리한 환경을 조성하고 있습니다.
 

재고 로봇 시장 점유율

이 산업은 매우 역동적으로 변화하고 있으며, Geek+ Robotics Co., Ltd.와 AutoStore AS 등의 기업이 자동화 기술 발전을 주도하고 있습니다. Geek+ Robotics는 모듈형·확장형 로봇을 전문으로 하며, 첨단 내비게이션과 인공지능을 통해 창고 효율성을 높이고 있습니다. AutoStore AS는 소형·고밀도 보관 솔루션을 제공해 공간 활용도와 검색 및 회수 프로세스를 최적화합니다. Zebra Technologies Corp.는 로봇 기술을 광범위한 데이터 솔루션과 통합해 실시간 재고 관리를 개선하고 있습니다.
 

PAL Robotics S.L.은 인간과 로봇의 상호작용에 주력해 다양한 운영 작업에 직관적으로 활용할 수 있는 로봇을 개발하고 있습니다. GreyOrange Pte. Ltd.는 다양한 창고 환경에 대응하도록 설계된 다목적·적응형 로봇으로 잘 알려져 있습니다. InVia Robotics, Inc.는 유연한 피킹 솔루션을 강조하며, Aethon, Inc.는 자재 운송을 간소화하는 자율 이동 로봇을 제공합니다. 이들 기업은 함께 재고 로봇 산업의 혁신을 크게 이끌고 있습니다.
 

재고 로봇 시장 기업

해당 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

  • Geek+ Robotics Co., Ltd.
  • AutoStore AS
  • Zebra Technologies Corp.
  • PAL Robotics S.L.
  • GreyOrange Pte. Ltd.
  • inVia Robotics, Inc.
  • Aethon, Inc.
     

재고 로봇 산업 뉴스

  • 2023년 12월 GreyOrange Inc.와 Hai Robotics는 전략적 파트너십을 확대하고 자동화된 로봇 주문 처리 역량을 강화했습니다. GreyOrange의 소프트웨어와 Hai Robotics의 자동 보관·검색 시스템(ASRS) 하드웨어를 활용한 이번 협력은 처리량, 보관 밀도 및 운영 민첩성을 높입니다. 이러한 발전은 고객사의 운영을 가속화하고 자동화된 재고 솔루션의 진화를 촉진하는 중요한 이정표가 되고 있습니다.
     
  • 2023년 12월 Aethon TUG는 첨단 자율주행 모바일 로봇(AMR)으로서 의료, 제조 및 물류 부문의 운영을 지속적으로 혁신하고 있습니다. TUG는 병원 내에서 물품과 의약품을 자율적으로 운반해 업무 흐름을 간소화하고 환자 진료를 개선합니다. 내비게이션 센서를 탑재한 TUG는 물품을 안전하게 배송하며, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 병원 직원이 손쉽게 작업을 할당할 수 있습니다. 이러한 자동화는 효율성을 높이고 의료 전문가가 환자 진료에 집중할 수 있도록 지원합니다.
     

재고 로봇 시장 조사 보고서는 다음 부문에 대해 2021년부터 2032년까지 매출(백만 미국 달러) 기준 추정 및 전망을 포함한 산업을 심층적으로 다룹니다.

시장, 이동성별

  • 고정형 로봇
  • 이동형 로봇

시장, 운용 유형별

  • 자율형
  • 반자율형
  • 원격 조작형

시장, 적재 용량별

  • 경량형(10kg 미만)
  • 중형(10~100kg)
  • 중량형(100kg 초과)

시장, 용도별

  • 스캔 및 데이터 수집
  • 피킹 및 분류
  • 팔레트 및 중량물 운반
  • 선반 감사 및 재고 보충

시장, 최종 사용 산업별

  • 소매
  • 전자상거래
  • 제조
  • 의료 및 제약
  • 자동차
  • 식음료
  • 기타

상기 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다.

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아 태평양
    • 중국
    • 일본
    • 인도
    • 한국
    • ANZ
    • 기타 아시아 태평양
  • 라틴아메리카
    • 브라질
    • 멕시코
    • 기타 라틴아메리카 
  • 중동·아프리카(MEA)
    • 아랍에미리트
    • 사우디아라비아
    • 남아프리카공화국
    • 기타 중동·아프리카

 

저자:  Suraj Gujar , Sandeep Ugale

자주 묻는 질문(FAQ):

재고 관리 로봇 시장 규모는 얼마나 됩니까?
산업 규모는 2023년에 41억7,000만 미국 달러로 평가되었으며, 전자상거래의 급속한 확장과 효율적인 재고 관리 솔루션의 필요성에 힘입어 2024년부터 2032년까지 18.2%를 초과하는 연평균성장률(CAGR)로 성장할 전망입니다.
자율형 재고 관리 로봇의 사용이 증가하는 이유는 무엇입니까?
자율형 부문은 2023년에 53.9%의 시장 점유율을 차지했습니다. 이러한 로봇은 더 빠르고 안정적인 창고 운영을 가능하게 하므로 기술 발전이 해당 로봇에 대한 수요를 견인하고 있습니다.
북미 재고 관리 로봇 시장 규모는 얼마입니까?
북미는 2023년에 33%의 시장 점유율로 시장을 주도했으며, 자동화와 기술 혁신에 대한 지역 내 높은 관심을 바탕으로 전망 기간 내내 시장 우위를 유지할 것으로 예상됩니다.
재고 관리 로봇 산업의 주요 기업으로는 어떤 곳들이 있습니까?
주요 기업으로는 Geek+ Robotics Co., Ltd., AutoStore AS, Zebra Technologies Corp., PAL Robotics S.L., GreyOrange Pte. Ltd., inVia Robotics, Inc. 및 Aethon, Inc. 등이 있습니다.

연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스

이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.

6단계 연구 프로세스

  1. 1. 연구 설계 및 애널리스트 감독

    GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.

    우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.

  2. 2. 1차 연구

    1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.

  3. 3. 데이터 마이닝 및 시장 분석

    데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.

  4. 4. 시장 규모 산정

    우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.

  5. 5. 예측 모델 및 주요 가정

    모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:

    • ✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향

    • ✓ 저해 요인 및 완화 시나리오

    • ✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크

    • ✓ 기술 수용 곡선 매개변수

    • ✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)

    • ✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상

  6. 6. 검증 및 품질 보증

    마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.

    당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:

    • ✓ 통계적 검증

    • ✓ 전문가 검증

    • ✓ 시장 현실 검토

신뢰와 신용

10+
서비스 연수
설립 이래 일관된 제공
A+
BBB 인증
전문 표준 및 만족도
ISO
인증된 품질
ISO 9001-2015 인증 회사
150+
연구 분석가
20개 이상의 산업 분야
95%
고객 유지율
5년 관계 가치

검증된 데이터 소스

  • 무역 간행물

    산업 저널, 무역 출판물 및 전문 미디어

  • 산업 데이터베이스

    자체 및 제3자 시장 데이터베이스

  • 규제 신고서류

    정부 조달 기록 및 정책 문서

  • 학술 연구

    대학 연구 및 전문 기관 보고서

  • 기업 보고서

    연간 보고서, 투자자 프레젠테이션 및 공시 자료

  • 전문가 인터뷰

    C레벨 임원, 구매 담당자 및 기술 전문가

  • GMI 아카이브

    20개 이상의 산업 분야에 걸친 13,000건 이상의 발행 연구

  • 무역 데이터

    수출입 물량, HS 코드 및 세관 기록

연구 및 평가된 매개변수

이 보고서의 모든 데이터 포인트는 1차 인터뷰와 실제 상향식 모델링 및 철저한 교차 검증을 통해 검증됩니다. 당사 연구 프로세스에 대해 읽어보세요 →

저자:  Suraj Gujar, Sandeep Ugale
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