倉庫ロボット市場：タイプ別、作業別、エンドユーザー別：世界の機会分析と産業予測、2024年～2032年[copy]アクリルポリマーの世界市場：タイプ別、用途別：機会分析と産業予測（2023年～2032年）

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「倉庫ロボット市場：タイプ別、作業別、エンドユーザー別：世界の機会分析と産業予測、2024年～2032年」（Allied Market Research）の販売を7月31日より開始しました。

【当レポートの詳細目次】
https://www.gii.co.jp/report/amr1513328-warehouse-robotics-market-by-type-automated-guided.html

倉庫ロボットの世界市場規模は、2023年に70億6,910万米ドルと評価され、2024年から2032年までのCAGRは18.2％を記録し、2032年には313億4,370万米ドルに達すると予測されています。

倉庫ロボットは、自動化によって工場での人間の労働力を強化または代替するために作られた独立した機械です。さらに、ロボットは、特定の作業用に調整された機械と、それを管理するソフトウェアの2つのコンポーネントで構成されています。通常、ロボットは、倉庫のスロット間やスロットと搬入口間の資材の移動など、特定の機能のために設計されています。さらに、スペース効率を最適化するために、ラック全体を移動させて倉庫のレイアウトを変更できるロボットもあります。加えて、現在のeコマース業界の成長により、倉庫ロボットのニーズが高まっています。倉庫やフルフィルメント・センターは、顧客からのオンライン注文が増加し、より迅速な配送を求められるようになったため、追加的な資金がない中で課題に直面しています。さらに、倉庫は現在、以前と比較して加速された速度で保管から出荷まで製品の移動を迅速に行うことへのプレッシャーが高まっています。

倉庫の自動化は、ソフトウェアとハードウェアを組み合わせて効率を高め、より迅速で効率的な注文処理に取り組んでいます。倉庫管理システム（WMS）は、特定の商品に対する注文の急激な増加を検知します。さらに、WMSは、進行中のオペレーションを中断させることなく、これらの商品をローディングエリアの近くに再配置するよう、ロボットシステムに指示することができます。さらに、注文を処理する際、人間の作業員は、オーダー・ピッキングとパレット構築を迅速に行うことができます。

さらに、倉庫ロボットに関しては、さまざまなセクターがさまざまな導入率を経験しています。ロボット工学を急速に導入しているセクターのひとつに、オンライン小売業があります。実際、アマゾンだけでも2022年の時点で75万台以上のロボットが倉庫で稼働しており、他のeコマース大手もこの技術を取り入れています。例えばウォルマートは、テッククランチが報じたように、2021年に自社の物流センターのうち25カ所に自律型ロボットを導入しました。

タイプ別では、多関節ロボットアーム・セグメントが2023年に最大の収益を上げました。倉庫管理におけるロボット工学とは、製造や物流に関連するアプリケーションにおいて、人間の労働力を代替または補完することを目的とした自己完結型デバイスの使用を指します。ロボットは、物理的な機械の動きを指示するソフトウェアと、特定の機能を実行するように設計された機械自体の2つの部分から構成されています。このようなロボットは、スペースを最大限に利用するためにラックを並べ替えたり、倉庫内で資材を移動させたりするなど、倉庫管理に対応した特定の作業を実行するように作られています。これらのロボットを倉庫管理システムに統合し、高度なセンサーと強力な処理能力を持たせることで、企業はこれらの機械の能力をさらに高めることができます。サプライチェーンの自動化はロボットの影響を大きく受けており、その市場価値は2018年の130億米ドルから2025年には270億米ドルに増加すると予想されています。

作業別では、組立・分解部門が2023年に最大の収益を上げました。倉庫自動化ロボットは、在庫プロセスの自動化を通じてサプライチェーンの可視性を高める可能性を秘めています。かつては、倉庫は通常、簡単に移動できるようには設計されていなかった。しかし、在庫ロボットは、コンピュータビジョン、ディープラーニング、標準化された製品識別を活用してこの問題に対処します。Ware社やGather AI社などの大手企業は、コンピュータ・ビジョンとディープ・ラーニング技術を活用して、倉庫の棚を迅速かつ正確にスキャンし、人間の従業員の能力を凌駕しています。

エンドユーザー別では、自動車分野が2023年に最大の収益を上げました。飲食品業界も、生鮮品を消費者にタイムリーに届けるために効率的で正確なハンドリングに依存しているため、ロボティクスを導入しています。自動車産業は、ロボット工学の活用の先駆者の1つであり、組立ラインに導入しているが、現在では他の分野でも急速に自動化が進んでいます。さらに、製薬会社では、製造する錠剤の出所や履歴を追跡する必要があるため、サプライチェーンに最大限の正確さが要求されるが、こうした厳しい要件を満たすためにロボットを活用するケースが増えています。例えば、テネシー州ナッシュビルに近いアマゾンのフルフィルメントセンターでは、ProteusとCardinalのロボットシステムを組み合わせ、出荷ドックで協働テストを実施しました。カーディナル・システムは、同じ郵便番号宛ての荷物を指定のカートに入れるのを監督しています。スタッフはこの作業を「テトリスごっこ」と呼んでいます。その後、Proteusシステムが自律的に、完全に梱包されたカートを配送トラックまで運び、出荷ドックのオープンフロアをスムーズに移動し、従業員と一緒に作業します。このプロセスを最適化するにはまだ多くの課題があるが、このプロジェクトの潜在的な安全上の利点は実に大きいです。

倉庫ロボット市場は、タイプ、作業、エンドユーザー、地域によって区分されます。タイプ別では、自動搬送車（AGV）、自動入出庫システム、コボット、多関節ロボットアーム、その他に分類されます。操作別では、ピック＆プレース、組立・分解、包装に分けられます。エンドユーザー別では、食品・飲料、電子・電気、自動車、その他に分類されます。地域別では、北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、その他に分析されます。

・当レポートでは、2024年から2032年までの倉庫ロボット市場分析の市場セグメント、現在の動向、推定・動向、力学を定量的に分析し、倉庫ロボット市場の有力な機会を特定します。
・市場促進要因、市場抑制要因、市場機会に関連する情報とともに市場調査を提供します。
・ポーターのファイブフォース分析では、利害関係者が利益重視のビジネス決定を行い、サプライヤーとバイヤーのネットワークを強化できるように、バイヤーとサプライヤーの潜在力を強調します。
・倉庫ロボット市場のセグメンテーションを詳細に分析することで、市場機会を見極めることができます。
・各地域の主要国は、世界市場への収益貢献度に応じてマッピングされています。
・市場プレイヤーのポジショニングは、ベンチマーキングを容易にし、市場プレイヤーの現在のポジションの明確な理解を提供します。
・本レポートには、地域別および世界の倉庫ロボット市場動向、主要企業、市場セグメント、応用分野、市場成長戦略の分析が含まれています。

本レポートで可能なカスタマイズ（追加費用とスケジュールがあります。）

・製品に含まれる原材料の分析（%別）
・製造能力
・エンドユーザーの嗜好とペインポイント
・投資機会
・シナリオ分析と成長動向比較
・技術動向分析
・消費者の嗜好と製品仕様
・製品/セグメント別市場シェア分析
・主なプレイヤーの新製品開発/製品マトリックス
・戦略的提言
・クライアントの関心に特化した追加企業プロファイル
・企業プロファイルの拡張リスト
・過去の市場データ
・主要プレーヤーの詳細（所在地、連絡先、サプライヤー／ベンダーネットワークなどを含む、エクセル形式）
・世界／地域／国別レベルでのプレーヤーの市場シェア分析

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