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세계의 창고 오더 피킹 시장
Warehouse Order Picking
상품코드 : 1773945
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 478 Pages
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한글목차

창고 오더 피킹 세계 시장은 2030년까지 172억 달러에 달할 전망

2024년에 99억 달러로 추정되는 창고 오더 피킹 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 9.6%로 성장하여 2030년에는 172억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 싱글 오더 피킹은 CAGR 8.1%를 기록하며 분석 기간 종료까지 97억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 멀티 오더 피킹 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 11.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 27억 달러로 추정, 중국은 CAGR 12.9%로 성장 예측

미국의 창고 오더 피킹 시장은 2024년에 27억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 34억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 12.9%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 7.0%와 8.4%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 7.5%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 창고 오더 피킹 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

물류 효율화를 위해 창고 오더 피킹이 중요시되는 이유는 무엇일까?

창고 오더 피킹은 공급망 운영의 중요한 요소로 주문의 정확성, 주문 처리 속도 및 고객 만족도에 직접적인 영향을 미칩니다. 신속하고 정확한 배송에 대한 소비자의 기대가 높아짐에 따라 기업은 효율적인 피킹 전략을 우선시하고 운영 비용을 절감하고 서비스 수준을 향상시키고 있습니다. 전통적인 수작업 피킹 방식은 픽투라이트, 음성 인식 피킹, 로봇 피킹 시스템 등 첨단 솔루션으로 대체되어 효율성을 높이고 있으며, E-Commerce 및 DTC(Direct-to-Consumer) 배송의 증가로 인해 창고 내 피킹의 복잡성은 더욱 증가하고 있습니다. 오더 피킹의 복잡성은 더욱 증가했으며, 창고는 정확성을 유지하면서 대량의 주문을 처리해야 합니다. 소매업, 제약업, 제조업 등의 업계에서는 오더 피킹 자동화를 도입하여 실수를 최소화하고 워크플로우를 최적화하여 합리적인 창고 운영을 실현하고 있습니다. 기업들이 라스트 마일 물류를 개선하고 주문 처리 시간을 단축하기 위해 노력하는 가운데, 오더 피킹 혁신은 창고 효율화 전략의 중심이 되고 있습니다.

로봇과 AI는 어떻게 변화하고 있는가?

로봇 공학, AI 및 데이터 분석의 기술 발전은 창고 오더 피킹 프로세스를 보다 빠르고, 정확하고, 비용 효율적으로 혁신하고 있으며, AI 기반 창고 관리 시스템(WMS)은 실시간 주문 데이터를 분석하여 피킹 경로를 최적화하고 긴급 배송의 우선순위를 정하여 피킹 시간과 인력을 절감할 수 있도록 도와줍니다. 피킹 경로를 최적화하고 긴급한 배송에 우선순위를 부여하여 피킹에 소요되는 시간과 인건비를 절감합니다. 자율 이동 로봇(AMR)과 로봇 팔을 포함한 로봇 피킹 시스템은 원활한 품목 검색과 주문 통합을 가능하게 하며, 창고 업무에 통합되고 있습니다. 비전 가이드 피킹 기술은 로봇과 창고 작업자가 더 높은 정확도로 품목을 식별하고 선택할 수 있도록함으로써 정확도를 높입니다. 스마트 글래스 및 음성 안내 피킹 헤드셋과 같은 웨어러블 기술은 핸즈프리 내비게이션과 실시간 재고 추적을 제공하여 주문 처리를 더욱 간소화할 수 있으며, AI를 활용한 자동화가 계속 발전함에 따라 창고 오더 피킹은 더 많은 적응력을 갖출 수 있습니다. 적응성이 높고, 데이터 기반이며, 확장성이 뛰어나 전체 공급망의 효율성을 향상시키고 있습니다.

자동 오더 피킹 도입에 영향을 미치는 이슈는 무엇인가?

이러한 장점에도 불구하고 창고 오더 피킹은 높은 도입 비용, 인력 적응, 기존 물류 인프라와의 통합 등 여러 가지 문제에 직면해 있습니다. 자동 피킹 시스템을 도입하려면 로봇, AI, 창고 자동화 기술에 대한 막대한 설비 투자가 필요하기 때문에 중소기업이 접근하기 어렵습니다. 또한, 오더 피킹 솔루션과 기존 창고 관리 시스템(WMS) 및 기업 자원 계획(ERP) 소프트웨어와의 통합은 복잡하고 대규모의 커스터마이징이 필요합니다. 또 다른 과제는 직원들의 적응입니다. 직원들은 AI 기반 피킹 기술을 효과적으로 조작하기 위한 교육이 필요하기 때문입니다. 또한 다품종 소량 생산 창고 환경에서는 특히 깨지기 쉬운 물건이나 불규칙한 모양의 물건을 취급할 때 정확도를 유지하기가 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 비용 효율적인 자동화 솔루션, 강화된 교육 프로그램, 다양한 창고 레이아웃에 적응할 수 있는 유연한 피킹 기술이 필요합니다.

창고 오더 피킹 시장의 성장을 촉진하는 요인은 무엇인가?

창고 오더 피킹 시장의 성장은 E-Commerce의 확대, 창고 내 로봇 도입 증가, 실시간 재고 가시성 확보 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 옴니채널 소매업의 부상으로 효율적인 주문 처리에 대한 요구가 증가함에 따라 기업들은 정확도를 높이고 리드 타임을 단축하는 자동 피킹 솔루션에 투자하고 있으며, AI 기반 분석 및 수요 예측의 사용이 증가함에 따라 오더 피킹 프로세스가 더욱 최적화되고 있습니다. 오더 피킹 프로세스가 더욱 최적화되어 기업은 주문량 변동을 예측하고 관리할 수 있게 되었습니다. 또한, 스마트 창고와 디지털 공급망 통합으로의 전환은 실시간 추적 및 자동 분류 기술에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 또한, 도시 내 풀필먼트 센터와 라스트 마일 배송 거점의 확대는 고밀도 지역에서의 배송 효율을 높이려는 기업들의 요구로 인해 시장 성장에 기여하고 있습니다. 창고의 자동화가 진행됨에 따라 지능형 오더 피킹 솔루션에 대한 수요가 확대되고, 로봇 공학, AI, 물류 기술의 혁신이 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.

부문

방식(싱글 오더 피킹, 멀티 오더 피킹), 기술(자동 창고(ASRS), 무인운반차/자율 이동 로봇, 컨베이어 시스템, 스캐너, 기타), 도입(클라우드, 온프레미스), 최종사용자(건설, 제조, 소매, E-Commerce, 헬스케어, 의약품·화장품, 운송·물류, 기타)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Warehouse Order Picking Market to Reach US$17.2 Billion by 2030

The global market for Warehouse Order Picking estimated at US$9.9 Billion in the year 2024, is expected to reach US$17.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 9.6% over the analysis period 2024-2030. Single Order Picking, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 8.1% CAGR and reach US$9.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Multiple Order Picking segment is estimated at 11.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$2.7 Billion While China is Forecast to Grow at 12.9% CAGR

The Warehouse Order Picking market in the U.S. is estimated at US$2.7 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 12.9% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 7.0% and 8.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 7.5% CAGR.

Global Warehouse Order Picking Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Warehouse Order Picking Becoming a Priority for Logistics Efficiency?

Warehouse order picking is a crucial component of supply chain operations, directly impacting order accuracy, fulfillment speed, and customer satisfaction. As consumer expectations for fast and accurate deliveries rise, businesses are prioritizing efficient order-picking strategies to reduce operational costs and improve service levels. Traditional manual picking methods are being replaced by advanced solutions such as pick-to-light, voice-directed picking, and robotic picking systems to enhance efficiency. The growth of e-commerce and direct-to-consumer (DTC) shipping has further increased the complexity of warehouse order picking, requiring warehouses to handle high order volumes while maintaining precision. Industries such as retail, pharmaceuticals, and manufacturing are adopting order-picking automation to minimize errors and optimize workflow, ensuring streamlined warehouse operations. As businesses strive to improve last-mile logistics and reduce order processing times, order-picking innovations are becoming central to warehouse efficiency strategies.

How Are Robotics and AI Transforming Warehouse Order Picking?

Technological advancements in robotics, AI, and data analytics are revolutionizing warehouse order-picking processes, making them faster, more accurate, and cost-efficient. AI-driven warehouse management systems (WMS) analyze real-time order data to optimize picking routes and prioritize urgent shipments, reducing picking time and labor costs. Robotic picking systems, including autonomous mobile robots (AMRs) and robotic arms, are increasingly being integrated into warehouse operations, allowing for seamless item retrieval and order consolidation. Vision-guided picking technology enhances accuracy by enabling robots and warehouse workers to identify and select items with greater precision. Wearable technology, such as smart glasses and voice-guided picking headsets, further streamlines order fulfillment by providing hands-free navigation and real-time inventory tracking. As AI-powered automation continues to evolve, warehouse order picking is becoming more adaptive, data-driven, and scalable, improving overall supply chain efficiency.

What Challenges Are Impacting the Adoption of Automated Order Picking?

Despite its advantages, warehouse order picking faces several challenges, including high implementation costs, workforce adaptation, and integration with existing logistics infrastructure. The deployment of automated picking systems requires significant capital investment in robotics, AI, and warehouse automation technologies, making it less accessible for small and mid-sized enterprises. Additionally, integrating order-picking solutions with legacy warehouse management systems (WMS) and enterprise resource planning (ERP) software can be complex, requiring extensive customization. Another challenge is workforce adaptation, as employees need training to operate AI-driven picking technologies effectively. Furthermore, maintaining accuracy in high-mix, low-volume warehouse environments presents difficulties, particularly when dealing with fragile or irregularly shaped items. Addressing these challenges requires cost-effective automation solutions, enhanced training programs, and flexible picking technologies that adapt to diverse warehouse layouts.

What Factors Are Driving the Growth of the Warehouse Order Picking Market?

The growth in the warehouse order picking market is driven by several factors, including the expansion of e-commerce, increasing adoption of robotics in warehouses, and the push for real-time inventory visibility. The rise of omnichannel retailing has intensified the need for efficient order fulfillment, compelling businesses to invest in automated picking solutions that improve accuracy and reduce lead times. The increasing use of AI-driven analytics and predictive demand forecasting has further optimized order-picking processes, allowing businesses to anticipate and manage fluctuations in order volumes. Additionally, the shift towards smart warehouses and digital supply chain integration has fueled demand for real-time tracking and automated sorting technologies. The expansion of urban fulfillment centers and last-mile delivery hubs has also contributed to market growth, as companies seek to enhance distribution efficiency in high-density areas. As warehouse automation continues to advance, the demand for intelligent order-picking solutions is expected to grow, driving further innovation in robotics, AI, and logistics technology.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Warehouse Order Picking market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Method (Single Order Picking, Multiple Order Picking); Technology (Automated Storage & Retrieval Systems, Automated Guided Vehicles / Autonomous Mobile Robots, Conveyor Systems, Scanners, Others); Deployment (Cloud, On-Premise); End-Use (Construction, Manufacturing, Retail, E-Commerce, Healthcare, Pharma & Cosmetics, Transportation & Logistics, Others)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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