ロボットのピッキングロボットの市場規模、シェア、成長、および業界分析、タイプ別（全自動および半自動）、アプリケーション（ロジスティックピッキング、ロジスティック処理など）、地域の洞察、2032年までの予測

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ロボットのピッキングロボット市場レポートの概要

グローバルロジスティクスのピッキングロボット市場規模は、2023年に76億3,000万米ドルの価値があると予測されており、2032年までに35.5億米ドルを達成し、予測期間中は18.56％のCAGRを達成すると予想されていました。

ロジスティクスピッキングロボットは、ロジスティクスおよび倉庫操作でアイテムをピッキングおよび梱包するプロセスを合理化するために設計された自律的または半自律的なロボットシステムです。これらのロボットは、サプライチェーンの自動化エコシステムの重要な部分であり、注文の履行プロセスの効率、精度、速度を向上させるのに役立ちます。ロジスティクスピッキングロボットは、主に棚、ビン、またはパレットからアイテムをピックしてから、容器や箱に梱包するために使用されます。このプロセスは、電子商取引、小売、流通センターの設定での出荷の注文を準備するために不可欠です。

多くの場合、ロボットのピックはコンピュータービジョンシステムに依存して、棚やビンでアイテムを識別して見つけます。などのセンサーリダー、カメラ、深さセンサーは、ロボットが環境をナビゲートし、衝突を回避するのに役立ちます。ロジスティクスピッキングロボットは、休憩なしで24時間年中無休で動作する可能性があり、より速い注文の履行と人件費の削減につながります。ピッキングエラーを最小限に抑え、適切なアイテムが各順序で梱包されるようにすることができます。場合によっては、ロボットは人間の労働者と一緒に動作し、ピッキングプロセスがより効率的で肉体的に要求が悪くなります。

Covid-19の衝撃

"自動化の需要の増加が需要を大幅に高める"

Covid-19のパンデミックは前例のない驚異的であり、物流をピッキングするロボットは、パンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しています。 CAGRの突然の増加は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

Covid-19は、世界的に人生を変える影響を与えました。ロボット市場のロジスティクスピッキングは大きな影響を受けました。このウイルスは、さまざまな市場にさまざまな影響を与えました。いくつかの国に封鎖が課されました。この不安定なパンデミックは、あらゆる種類のビジネスに混乱を引き起こしました。症例数が増えているため、パンデミック中に制限が強化されました。多くの産業が影響を受けました。ただし、ロボットをピッキングするロボットの市場は、需要の増加を経験しました。

パンデミックは、グローバルサプライチェーンの脆弱性を暴露しました。企業は自動化に目を向け、混乱を軽減し、リードタイムを削減し、より柔軟で適応性のあるサプライチェーンネットワークを作成しました。ピッキングロボットは、新しい安全プロトコルと社会距離測定の要求を満たすために再構成または適応しました。これには、ロボットの展開、スケジューリング、および人間の労働者とのやり取りの変更が含まれます。

パンデミックは、特に社会的距離と安全対策が必要な状況で、サプライチェーンの回復力の重要性と人間の労働への依存を減らす必要性を強調しました。その結果、ビジネスの継続性を維持するために、物流ピッキングロボットなど、自動化に対する関心が高まっています。ロジスティクスや倉庫など、さまざまな業界で労働力不足がありました。これにより、企業は自動化できるタスクのために人間の労働者を見つけて維持することが困難になり、ロボットのピッキングの採用をさらに促進しました。市場は、パンデミックに続いて市場を後押しすると予想されています。

最新のトレンド

"市場の成長を拡大するための新しいテクノロジーの統合"

WMSおよびその他の倉庫ソフトウェアソリューションとの統合がますます重要になっています。ロジスティクスピッキングロボットとWMSの間のシームレスな接続により、リアルタイムのデータ交換が可能になり、全体的な倉庫の効率と注文の精度が向上しました。人工知能と機械学習の継続的な進歩は、ロボットをピッキングする能力を高めていました。これらのテクノロジーにより、ロボットは変化する環境に適応し、ピックルートを最適化し、アイテムの認識を改善することで、より多用途で効率的になりました。

企業は、特定のニーズに合わせて調整できるロボットソリューションを求めていました。メーカーは、さまざまな産業や倉庫の構成の多様な要件を満たすために、よりカスタマイズ可能でスケーラブルなオプションを提供していました。調整された方法で一緒に作業する複数のロボットの使用は、より一般的になりつつありました。このアプローチは、ワークロードを配布し、全体的なピッキング効率を改善するのに役立ちました。これらの最新の開発は、ロボットの市場シェアをピッキングするロジスティクスを後押しすることが期待されています。

ロボットの市場セグメンテーションのロジスティクスピッキング

タイプごとに

タイプに基づいて、市場は完全自動および半自動に分けられます。

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、市場はロジスティックピッキング、ロジスティック処理などに分岐します。

運転要因

"eコマースの成長は、市場シェアを促進します"

eコマースとオンラインショッピングの急速な拡大は、市場の主要な要因となっています。より多くの消費者がオンライン小売業に目を向けるにつれて、企業は注文の履行プロセスを自動化して、迅速かつ正確な配達の需要に対応しなければなりませんでした。ロボットのピッキングロボットは、倉庫および流通センターの運用の効率と生産性を大幅に向上させることができます。彼らは24時間体制で作業し、高いレベルの精度を維持し、ピッキングルートを最適化し、注文の履行とコスト削減をより速くすることができます。

"燃料市場シェアへの労働不足"

Covid-19のパンデミックや人口統計の変化などの要因によって悪化したロジスティクスおよび倉庫セクターの労働力不足により、ロボットをピッキングするなど、自動化ソリューションの差し迫った必要性が生まれました。これらのロボットは、反復的で肉体的に厳しいタスクを実行し、人間の労働への依存を減らすことができます。ロジスティクスピッキングロボットの取得と実装に初期投資がありますが、多くの企業はそれらを長期的には費用対効果の高いソリューションと見なしています。ロボットは、人件費を削減し、エラー率を削減し、在庫管理の改善につながる可能性があります。これらの要因は、市場を推進することが期待されています。

抑制要因

"市場シェアを妨げる混合環境の複雑さ"

自動化された手動プロセスと手動プロセスが混在する倉庫では、ロボットと人間の労働者の活動を調整することは複雑になる可能性があります。このような混合環境での安全性と効率を確保することは、課題を引き起こす可能性があります。既存の労働力の間での自動化に対する抵抗と雇用の避難の恐怖は、ロボットをピッキングするロボットの採用に対する障壁になる可能性があります。企業は、適切な変更管理と労働力トレーニングを通じてこれらの懸念に対処する必要があります。この要因は、ロボット市場の成長を採用するロジスティクスを妨げると予想されています。

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ロボットをピッキングロボット市場の地域洞察

"ロジスティクスの自動化により市場を支配する北米"

北米、特に米国は、市場の主要な株主です。いくつかの要因がその優位性に貢献しています。米国には、世界中で最大かつ最も成熟したeコマース市場の1つがあり、物流と倉庫における自動化の需要を推進しています。北米には、多くの主要なロボット工学および自動化会社があり、ロジスティクスロボットセクターの革新を促進しています。 ベンチャーキャピタルおよび投資資金へのアクセスは、ロボットをピッキングするロボットの開発と採用をサポートしています。北米での高い人件費は、企業がロボットを選ぶなどの自動化ソリューションに投資して、運用費用を削減することを奨励しています。

主要業界のプレーヤー

"キープレーヤーは競争上の優位性を獲得するためにパートナーシップに焦点を当てています"

著名なマーケットプレーヤーは、他の企業と提携して競争に取り組むことにより、共同の努力をしています。多くの企業は、製品ポートフォリオを拡大するために新製品の発売に投資しています。合併と買収は、プレーヤーが製品ポートフォリオを拡大するために使用する重要な戦略の1つです。

トップロジスティクスピッキングロボット会社のリスト

• CIM Corp [Finland]
• GreyOrange [Singapore]
• Amazon Robotics [U.S.]
• Wuxi A-carrier [China]
• Vanderlande [Netherlands]

報告報告

この研究では、予測期間に影響を与える市場に存在する企業の説明を取り入れる広範な研究を含むレポートをプロフィールしています。詳細な研究が行われたことで、セグメンテーション、機会、産業開発、傾向、成長、サイズ、シェア、拘束などの要因を検査することにより、包括的な分析も提供します。この分析は、主要なプレーヤーと市場のダイナミクスの可能性のある分析が変化する場合、変更の影響を受けます。