세계의 자동 창고 피킹 시장 : 컴포넌트별, 기술별, 기능별, 최종사용자별, 국가별, 지역별 - 산업 분석, 시장 규모, 시장 점유율, 예측(2025-2032년)
Automated Warehouse Picking Market, By Component, By Technology, By Function, By End-User, By Country, and By Region - Global Industry Analysis, Market Size, Market Share & Forecast from 2025-2032
상품코드:1808886
리서치사:AnalystView Market Insights
발행일:2025년 08월
페이지 정보:영문 269 Pages
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한글목차
세계의 자동 창고 피킹 시장 규모는 2024년에 78억 2,033만 달러로 평가되며, 2025-2032년에 CAGR 12.90%로 확대할 것으로 예측됩니다.
자동 창고 피킹 시장이란 창고내 주문 피킹을 간소화하기 위해 로봇 공학, AI, 비전 시스템을 사용하는 것을 말합니다. 신속하고 오류 없는 주문 이동에 대한 수요 증가, 노동력 부족, 옴니채널 소매업의 확대는 기술 통합에 박차를 가하고 있습니다. 높은 셋업 비용과 다양한 SKU를 처리할 수 있는 유연성의 한계라는 과제도 남아있습니다. 그러나 AI를 활용한 비전과 로봇 파악의 개발은 새로운 성장 기회를 가져다 줄 것입니다. 미국 상무부의 보고서에 따르면 2025년 초 미국 주문 처리 센터의 45% 이상이 어떤 형태로든 로봇 피킹을 사용하여 처리 능력과 주문의 정확성을 높이고 있다고 합니다.
자동 창고 피킹 시장 - 시장 역학
옴니채널 확대와 노동력 부족으로 자동 창고 피킹 시스템 도입이 가속화되고 있습니다.
옴니채널 소매의 급증과 노동력 부족이 심화되면서 창고 운영자들은 자동 피킹 시스템에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 미국 인구조사국에 따르면 2025년 초에는 E-Commerce 매출이 전체 소매 매출의 15% 이상을 차지할 것으로 예상되며, 보다 빠르고 정확한 주문 처리에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 아마존은 전 세계 창고에 75만 대 이상의 로봇을 배치하고 있으며, 그 중 상당수는 자동 피킹과 분류에 특화된 로봇입니다. 한편, 일본 경제산업성은 노동 인구의 고령화에 대응하기 위해 AI를 활용한 피킹 프로젝트에 자금을 지원하고 있습니다. 이러한 시스템은 수작업에 대한 의존도를 줄일 뿐만 아니라, 소매, 헬스케어, 식료품 유통센터에서 기대하는 당일 배송에 필수적인 피킹 속도와 재고 정확도를 높여줍니다.
자동 창고 피킹 시장 - 세분화 분석
세계 자동 창고 피킹 시장은 구성 요소, 기술, 기능, 최종사용자, 지역에 따라 세분화됩니다.
시장은 부품별로 피킹 로봇, 제어 소프트웨어, 컨베이어, 센서 및 비전 시스템 등 4가지 카테고리로 나뉩니다. 피킹 로봇은 수작업을 자동화하는 직접적인 역할을 하므로 가장 우선순위가 높으며, 그 다음으로 이동 및 작업 할당을 최적화하는 제어 소프트웨어가 그 뒤를 잇습니다. 센서와 비전 시스템은 정확성을 보장하고, 컨베이어는 대규모 작업에서 전체 워크플로우의 통합을 지원합니다.
시장은 기술별로 비전 시스템, RFID 및 바코드 스캐너, AI 기반 피킹, 그리퍼 기반 시스템, 비전 시스템, RFID 및 바코드 스캐너, AI 기반 피킹, 그리퍼 기반 시스템 등 4가지 카테고리로 나뉩니다. AI 기반 피킹은 적응성과 지능형 의사결정에서 가장 높은 순위를 차지했으며, 품목 감지 및 정확성에서 비전 시스템이 그 뒤를 이었습니다. 그리퍼 기반 시스템은 다양한 물체 취급을 가능하게 하고, RFID&바코드 스캐너는 통합 피킹 환경에서 필수적인 추적 지원을 제공합니다.
자동 창고 피킹 시장 - 지역적 인사이트
북미는 E-Commerce 대기업과 물류업체들의 광범위한 도입에 힘입어 자동 창고 피킹 시장을 선도하고 있습니다. 2024년 Walmart는 심보틱(Symbotic)과 제휴하여 지역 물류센터 전체에 AI 지원 피킹 로봇을 배치하여 주문 처리 속도를 향상시켰습니다. 유럽에서는 노동력 부족과 지속가능성 의무화로 인해 자동화가 추진되고 있습니다. 영국의 Ocado Group은 차세대 로봇 피커를 식료품 창고에 통합하기 위해 Tharsus와의 협업을 확대했습니다. 아시아태평양은 특히 중국, 한국, 인도에서 소매업의 디지털화가 진행되면서 빠르게 성장하고 있습니다. 2025년, 알리바바의 Cainiao 부문은 일부 스마트 창고에 로봇공학과 컴퓨터 비전을 결합한 완전 자동화된 피킹 구역을 배치했습니다. 또한 한국 정부가 지원하는 스마트 물류 프로그램은 자금 지원 및 민간 자동화 기술 기업과의 전략적 제휴를 통해 국내 혁신을 촉진하고 있습니다. 이러한 지역적 노력은 탄력적이고 지능적인 창고 인프라로의 세계 전환을 강조하고 있습니다.
자동 창고 피킹 시장 - 경쟁 구도
자동 창고 피킹 시장 경쟁 구도는 전략적 제휴, 기술 발전, AI 통합을 통해 형성되고 있습니다. 2024년 아마존은 로봇을 통한 상품 인식을 강화하기 위해 미국에 기반을 둔 AI 비전 스타트업을 인수하고 로봇 부문을 확장했습니다. KUKA의 지원을 받은 Swisslog는 H-E-B와 제휴하여 자사의 AutoStore 기반 피킹 시스템을 사용하여 미국내 여러 식료품 배송 센터를 자동화했습니다. Geek+는 유럽에서 UPS와 협력하여 수요가 많은 지역에서 상품 대 사람 피킹 솔루션을 확장했습니다. 한편, Zebra Technologies는 Matrox Imaging을 인수하여 창고 로봇 포트폴리오를 강화하고 비전 기반 품목 추적을 개선했습니다. GreyOrange와 Locus Robotics도 특히 의류 및 제약 창고용으로 AI를 탑재한 모바일 피킹 로봇을 추진하고 있습니다. 이러한 혁신은 창고 관리의 효율성, 정확성, 최소한의 인적 개입을 추구하는 강력한 추진력을 반영합니다.
목차
제1장 자동 창고 피킹 시장 개요
조사 범위
시장 추정연도
제2장 개요
시장 내역
경쟁 인사이트
제3장 자동 창고 피킹의 주요 시장 동향
시장 성장 촉진요인
시장 성장 억제요인
시장 기회
시장의 향후 동향
제4장 자동 창고 피킹 업계 조사
PEST 분석
Porter's Five Forces 분석
성장 전망 지도제작
규제 구조 분석
제5장 자동 창고 피킹 시장 : 높아지는 지정학적 긴장의 영향
COVID-19 팬데믹의 영향
러시아·우크라이나 전쟁의 영향
중동 분쟁의 영향
제6장 자동 창고 피킹 시장 구도
자동 창고 피킹 시장 점유율 분석, 2024년
주요 제조업체별 내역 데이터
기존 기업의 분석
신규 기업의 분석
제7장 자동 창고 피킹 시장 : 컴포넌트별
개요
부문 점유율 분석 : 컴포넌트별
피킹 로봇
제어 소프트웨어
컨베이어
센서와 비전 시스템
제8장 자동 창고 피킹 시장 : 기술별
개요
부문 점유율 분석 : 기술별
비전 시스템
RFID와 바코드 스캐너
AI 기반 피킹
그리퍼 기반 시스템
제9장 자동 창고 피킹 시장 : 기능별
개요
부문 점유율 분석 : 기능별
오더 피킹
케이스 피킹
피스 피킹
팔레트 피킹
제10장 자동 창고 피킹 시장 : 최종사용자별
개요
부문 점유율 분석 : 최종사용자별
E-Commerce
소매
물류
식품 및 음료
자동차
제11장 자동 창고 피킹 시장 : 지역별
서론
북미
개요
북미의 주요 제조업체
미국
캐나다
유럽
개요
유럽의 주요 제조업체
독일
영국
프랑스
이탈리아
스페인
네덜란드
스웨덴
러시아
폴란드
기타
아시아태평양(APAC)
개요
아시아태평양의 주요 제조업체
중국
인도
일본
한국
호주
인도네시아
태국
필리핀
기타
라틴아메리카(LATAM)
개요
라틴아메리카의 주요 제조업체
브라질
멕시코
아르헨티나
콜롬비아
기타
중동 및 아프리카(MEA)
개요
중동 및 아프리카의 주요 제조업체
사우디아라비아
아랍에미리트
이스라엘
튀르키예
알제리
이집트
기타
제12장 주요 벤더 분석 : 자동 창고 피킹 업계
경쟁 대시보드
경쟁 벤치마킹
경쟁 포지셔닝
기업 개요
ABB Ltd.
Amazon Robotics
AutoStore
Berkshire Grey
Covariant.ai
Dematic
Fetch Robotics
Geek+
GreyOrange
Honeywell Intelligrated
IAM Robotics
Knapp AG
KUKA AG
Locus Robotics
Magazino GmbH
Mujin Inc.
Ocado Technology
RightHand Robotics
SI Systems
Swisslog Holding AG
기타
제13장 애널리스트의 전방위적 전망
KSA
영문 목차
영문목차
Automated Warehouse Picking Market size was valued at US$ 7,820.33 Million in 2024, expanding at a CAGR of 12.90% from 2025 to 2032.
The Automated Warehouse Picking Market refers to the use of robotics, AI, and vision systems to streamline order picking within warehouses. Rising demand for fast and error-free order fulfillment, labor shortages, and the expansion of omnichannel retail are fueling technology integration. Challenges persist with high setup costs and limited flexibility in handling diverse SKUs. However, developments in AI-powered vision and robotic grasping present new growth opportunities. In early 2025, more than 45% of U.S. fulfillment centers used some form of robotic picking, as reported by the U.S. Department of Commerce, enhancing throughput and order accuracy.
Omnichannel Expansion and Labor Shortages Accelerate Adoption of Automated Warehouse Picking Systems
The surge in omnichannel retail and growing labor constraints are pushing warehouse operators to invest in automated picking systems. According to the U.S. Census Bureau, e-commerce sales accounted for over 15% of total retail sales in early 2025, intensifying the need for faster and more accurate order fulfillment. Amazon has deployed over 750,000 robots across its global warehouses, many dedicated to automated picking and sorting. Meanwhile, Japan's Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) is funding AI-driven picking projects to counteract the country's aging workforce. These systems not only reduce dependency on manual labor but also boost picking speed and inventory accuracy, critical for same-day delivery expectations in retail, healthcare, and grocery distribution centers.
Automated Warehouse Picking Market- Key Insights
As per the analysis shared by our research analyst, the global market is estimated to grow annually at a CAGR of around 12.90% over the forecast period (2025-2032)
Based on Component segmentation, Picking Robots was predicted to show maximum market share in the year 2024
Based on Technology segmentation, AI-based Picking was the leading Technology in 2024
Based on Function segmentation, Order Picking was the leading Function in 2024
On the basis of region, North America was the leading revenue generator in 2024
The Global Automated Warehouse Picking Market is segmented on the basis of Component, Technology, Function, End-User, and Region.
The market is divided into four categories based on Component: Picking Robots, Control Software, Conveyors, and Sensors & Vision Systems. Picking Robots hold the highest priority for their direct role in automating manual tasks, followed by Control Software that optimizes movement and task allocation. Sensors & Vision Systems ensure precision, while Conveyors support overall workflow integration in large-scale operations.
The market is divided into four categories based on Technology: Vision Systems, RFID & Barcode Scanners, AI-based Picking, and Gripper-based Systems. AI-based Picking ranks highest for its adaptability and intelligent decision-making, followed by Vision Systems for item detection and accuracy. Gripper-based Systems enable diverse object handling, while RFID & Barcode Scanners provide essential tracking support in integrated picking environments.
North America continues to lead the automated warehouse picking market, backed by widespread adoption across e-commerce giants and logistics providers. In 2024, Walmart partnered with Symbotic to roll out AI-enabled picking robots across its regional distribution centers, improving order processing speeds. In Europe, automation is being driven by labor shortages and sustainability mandates; Ocado Group in the UK expanded its collaboration with Tharsus to integrate next-gen robotic pickers for grocery warehouses. Asia-Pacific is witnessing rapid growth due to rising retail digitization, especially in China, South Korea, and India. In 2025, Alibaba's Cainiao division deployed fully automated picking zones in several of its smart warehouses, combining robotics with computer vision. Additionally, South Korea's government-backed Smart Logistics Program is promoting domestic innovation through funding and strategic alliances with private automation tech firms. These regional efforts highlight a global shift toward resilient and intelligent warehouse infrastructure.
The competitive landscape of the automated warehouse picking market is shaped by strategic collaborations, technological advancements, and AI integration. In 2024, Amazon expanded its robotics division by acquiring a U.S.-based AI vision startup to enhance robotic item recognition. Swisslog, backed by KUKA, partnered with H-E-B to automate multiple U.S. grocery distribution centers using its AutoStore-based picking systems. Geek+ collaborated with UPS in Europe to scale goods-to-person picking solutions in high-demand regions. Meanwhile, Zebra Technologies strengthened its warehouse robotics portfolio by acquiring Matrox Imaging, improving vision-based item tracking. GreyOrange and Locus Robotics are also advancing AI-powered mobile picking robots, especially for apparel and pharma warehouses. These innovations reflect a strong push toward efficiency, accuracy, and minimal human intervention in warehousing.
Recent Developments:
In February 2025, Brightpick launched Giraffe, an autonomous mobile picking robot that retrieves totes from heights up to 20 ft, tripling warehouse storage density. Working alongside Autopicker bots, it enables greater throughput, flexible replenishment, and optimized goods-to-person workflows.
In June 2025, Brightpick launched Autopicker 2.0, a multi-purpose warehouse robot incorporating next-generation Physical AI and "picking-in-motion" technology. It delivers human-level productivity (70-80 picks/hour), boosts throughput by 50%, and is available via Robot-as-a-Service from US$1,900/month.
In January 2025, Ambi Robotics unveiled AmbiStack, an AI-powered robotic palletizer utilizing Sim2Real reinforcement learning and multipick gantry vision systems. It autonomously stacks mixed SKUs into pallets or containers with higher density, reducing manual labor and improving safety.
In March 2025, AutoStore unveiled its Spring 2025 product suite, introducing CarouselAI(TM)-an AI-driven robotic piece-picking solution developed with Berkshire Grey, along with VersaPort(TM) workstations, Essentials Software Package, expanded Pio product lineup, and service infrastructure upgrades.
SCOPE OF THE REPORT
The scope of this report covers the market by its major segments, which include as follows:
GLOBAL AUTOMATED WAREHOUSE PICKING MARKET KEY PLAYERS- DETAILED COMPETITIVE INSIGHTS
ABB Ltd.
Amazon Robotics
AutoStore
Berkshire Grey
Covariant.ai
Dematic
Fetch Robotics
Geek+
GreyOrange
Honeywell Intelligrated
IAM Robotics
Knapp AG
KUKA AG
Locus Robotics
Magazino GmbH
Mujin Inc.
Ocado Technology
RightHand Robotics
SI Systems
Swisslog Holding AG
Others
GLOBAL AUTOMATED WAREHOUSE PICKING MARKET, BY COMPONENT- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032
Picking Robots
Control Software
Conveyors
Sensors & Vision Systems
GLOBAL AUTOMATED WAREHOUSE PICKING MARKET, BY TECHNOLOGY- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032
Vision Systems
RFID & Barcode Scanners
AI-based Picking
Gripper-based Systems
GLOBAL AUTOMATED WAREHOUSE PICKING MARKET, BY FUNCTION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032
Order Picking
Case Picking
Piece Picking
Pallet Picking
GLOBAL AUTOMATED WAREHOUSE PICKING MARKET, BY END-USER- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032
E-Commerce
Retail
Logistics
Food & Beverages
Automotive
GLOBAL AUTOMATED WAREHOUSE PICKING MARKET, BY REGION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032
North America
U.S.
Canada
Europe
Germany
UK
France
Italy
Spain
The Netherlands
Sweden
Russia
Poland
Rest of Europe
Asia Pacific
China
India
Japan
South Korea
Australia
Indonesia
Thailand
Philippines
Rest of APAC
Latin America
Brazil
Mexico
Argentina
Colombia
Rest of LATAM
The Middle East and Africa
Saudi Arabia
UAE
Israel
Turkey
Algeria
Egypt
Rest of MEA
Table of Contents
1. Automated Warehouse Picking Market Overview
1.1. Study Scope
1.2. Market Estimation Years
2. Executive Summary
2.1. Market Snippet
2.1.1. Automated Warehouse Picking Market Snippet by Component
2.1.2. Automated Warehouse Picking Market Snippet by Technology
2.1.3. Automated Warehouse Picking Market Snippet by Function
2.1.4. Automated Warehouse Picking Market Snippet by End-User
2.1.5. Automated Warehouse Picking Market Snippet by Country
2.1.6. Automated Warehouse Picking Market Snippet by Region
