生物塑料纺织品市场 大小和分享 2023 to 2032
市场规模分析（按来源：甘蔗、甜菜、玉米淀粉、木薯），按材料（聚乳酸、聚羟基烷酸酯、聚羟基丁酸酯、生物聚酯、生物聚酰胺），按终端用户（家用纺织品、服装、鞋类）及全球预测。
报告 ID: GMI3347
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发布日期: April 2023
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报告格式: PDF
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作者:
Kiran Pulidindi, Hiralkumar Patel
生物塑料纺织品市场规模
生物塑料纺织品市场 2022年规模价值为9亿美元,预计2023至2032年CAGR(收入)将超过3%。 纺织品对生物材料的需求增加将加快工业增长。
生物塑料纺织品市场关键要点
市场规模与增长
主要市场驱动因素
挑战
日益注重减少塑料使用以限制环境退化,将助长纺织部门对生物塑料的需求。 生物塑料是一种有利于生态的材料,有助于解决减少塑料处置的需求. 它被广泛用于服装,医药和汽车制造以制造纺织品. 汽车制造商是技术纺织品的主要消费者,这些纺织品占汽车内部85%以上。
随着技术进步和对可持续性的日益重视,纺织企业正在转用生物塑料材料来制造出优异的产品. a- 缩写 生物塑料多被用在纺织部门来做耐水布. 加紧努力简化原材料生产,将对生物塑料纺织业的前景产生积极影响。
与生产生物塑料有关的高成本可能阻碍市场增长。 虽然生物可塑性生产不高耗能,有助于减少石油消耗,但其总体生产成本却相当高. 由于生产成本高,最终产品昂贵,因此对预算有限的小企业来说,采购生物塑料具有挑战性。 然而,为了遏制气候变化、减少对化石燃料的依赖和防止塑料废物积累,对生物材料的需求日益增加,这将在纺织品应用中使用生物塑料。
生物塑料纺织品市场分析
预计到2032年,玉米淀粉源部分的生物塑料纺织品市场份额将超过4.8亿美元。 来自玉米淀粉的生物塑料材料已成为传统塑料的可持续替代品。 玉米在全世界大量出产,因此很容易得到。 利用它们作为制造生物塑料的源头,可以帮助消除容易被分解的多余生物质。 与传统的以石油为原料的塑料相比,玉米塑料需要65%的能耗. 并且燃烧时不会释放出有毒烟雾。
到2032年,生物聚酯(Bio-PES)材料部分的生物塑料纺织品市场份额估计将超过6.05亿美元。 生物聚合物(Bio-PES)包括多糖核酸(PGA),多糖核酸(PLA)和多羟基丁酸(PHB)都是从天然脂肪和油等再生资源得到的. 聚酯酸(PLA)已作为一种有前途的可生物降解纤维出现,以取代纺织品制造中常规使用的聚乙烯三甲酸酯(PET)聚酯纤维. PLA线被广泛用于服装和家用纺织品,使公司能够采取可持续的做法.
2023-2032年间,服装最终用户部分的生物塑料纺织品市场份额预计将以3.5%以上的CAGR增长。 由生物塑料制成的服装具有多种优势,例如能够整合基于性能的特征. 它们还提供了生物降解性和可回收性等环境惠益。 增加运动员服装和运动服方面的研发,将补充部分的增长。 此外,可持续时尚趋势和生物材料的出现将推动对生物塑料纺织品的更大需求。
欧洲生物塑料纺织品市场预计到2032年将超过4.15亿美元。 纺织部门正在进行的结构调整和现代化将补充欧洲工业的扩展。 该区域是全球纺织品和服装的主要生产国之一。 意大利,德国,法国,西班牙,葡萄牙等国家是欧洲最大的纺织生产国. 大型纺织公司的存在和为争取可持续性而作的更大努力,将给这些国家的生物塑料纺织品带来有利可图的应用范围。
生物塑料纺织品市场份额
全球市场的一些主要公司包括:
这些公司正在集中力量扩大其生产和地理足迹。
例如,2022年8月,亚洲标志公司(Unitika子公司)开始运营一个新的双轴东方聚酰胺生产线。 新单位将帮助将生物塑料的年生产能力从16 500吨提高到26 500吨。
COVID-19大流行的影响
COVID-19大流行对生物塑料纺织业产生了略为积极的影响. 由于封锁限制和禁止人们聚集在商场等公共场所和餐馆的规范,网络食品运送在疫情期间加快了速度。 疫情加速了对塑料包装的需求,以支持在线订单和货运的交付. 由于对塑料的再生依赖以及它造成的环境退化,鼓励了塑料制造商转向以生物为基础的产品。 这一设想为扩大生物塑料业务提供了有利可图的机会。
生物塑料纺织品市场研究报告包括对该行业的深入报道,估计和预测了2018年至2032年按吨数和以千美元计的收入:
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研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程，围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建，而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI，我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
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4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上，从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始，同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总，以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录：
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证，领域专家对筛选后的数据进行手动审查，以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层，确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
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