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세계의 재고 로봇 시장
Inventory Robots
상품코드 : 1774956
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 477 Pages
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한글목차

세계 재고 로봇 시장은 2030년까지 129억 달러에 이를 전망

2024년에 48억 달러로 추정되는 재고 로봇 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 18.0%로 성장하여 2030년에는 129억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 고정형 로봇은 CAGR 19.8%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 89억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 모바일 로봇 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 14.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 13억 달러, 중국은 CAGR 24.0%를 보일 것으로 예측

미국의 재고 로봇 시장은 2024년에 13억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 29억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 24.0%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 13.2%와 16.3%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.4%로 성장할 전망입니다.

세계의 재고 로봇 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

재고 로봇은 창고 및 소매 관리에 어떤 혁명을 일으키고 있는가?

재고 로봇 시장은 소매, 물류, 제조, 전자상거래 등의 산업에서 재고 정확성, 업무 효율성, 실시간 재고 추적을 강화하기 위해 자동화가 도입되면서 빠르게 성장하고 있습니다. 재고 로봇은 AI 기반 비전 시스템, RFID 센서, LiDAR, IoT 연결을 사용하여 재고 수준을 스캔, 추적 및 관리하도록 설계된 자율 또는 반자율형 기계입니다.

옴니채널 소매, JIT(Just In Time) 재고 관리, 전자상거래가 확대됨에 따라 기업들은 재고 오류를 줄이고, 재입고 프로세스를 개선하며, 도난 및 관리 오류로 인한 손실을 최소화해야 하는 상황에 직면해 있습니다. 수동 바코드 스캐닝과 정기적인 감사에 의존하는 전통적인 재고 추적은 시간이 많이 걸리고 인위적인 실수가 발생하기 쉽습니다. 재고 로봇은 지속적이고 자율적인 재고 모니터링을 통해 이러한 비효율성을 해소하고, 보다 신속한 보충, 수요 예측 개선, 창고 공간의 최적 활용을 가능하게 합니다.

또한, 코로나19 팬데믹으로 인해 기업들이 재고 추적을 위한 비접촉식, 사회적 거리두기 솔루션을 찾으면서 공급망 관리에서 로봇공학 및 자동화의 채택이 가속화되었고, AI, 머신러닝, 실시간 분석의 지속적인 발전으로 현대의 물류창고 및 소매업에서 재고 로봇의 역할은 크게 확대될 것으로 예측됩니다.

재고 로봇 시장을 주도하는 주요 동향은?

재고 로봇 시장의 가장 중요한 트렌드 중 하나는 AI를 탑재한 컴퓨터 비전과 머신러닝 알고리즘의 통합입니다. 최신 재고 로봇은 AI 기반 이미지 인식과 딥러닝 모델을 활용하여 바코드 스캔, 재고 수준 감지, 누락된 상품 식별, 선반 상태 분석을 실시간으로 수행합니다. 이러한 기능을 통해 재고 부족을 줄이고, 보충 정확도를 높이며, 예측적 재고 관리를 가능하게 합니다.

또 다른 큰 트렌드는 RFID(Radio-Frequency Identification)와 LiDAR(Light Detection and Ranging) 기술의 채택이 증가하고 있다는 점입니다. 기존의 바코드 스캐닝과 달리, RFID 지원 재고 로봇은 직접 시선을 맞추지 않고도 여러 태그를 동시에 읽을 수 있어 재고 감사를 훨씬 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있으며, LiDAR 기술은 로봇의 탐색 및 매핑을 향상시켜 무인 매장, 창고, 창고, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화, 무인화 무인 매장, 창고, 물류센터와 같은 역동적인 환경에서 재고 로봇이 효율적으로 작동할 수 있도록 합니다.

재고 관리 분야에서 협동 로봇(코봇)의 부상도 이 산업을 형성하고 있습니다. 완전 자율 로봇과는 달리, 코봇은 인간 직원과 함께 일하며 재고 확인, 주문 피킹, 실시간 재고 추적을 돕습니다. 이러한 로봇은 작업자의 효율성을 높이고, 피로를 줄이며, 인간 직원을 완전히 대체하지 않고도 재고 관련 작업을 간소화할 수 있습니다.

또 다른 중요한 트렌드는 클라우드 기반 ERP(Enterprise Resource Planning) 및 WMS(Warehouse Management System)와 실시간 재고 데이터의 통합입니다. 재고 로봇은 재고 데이터를 ERP 및 WMS 플랫폼과 원활하게 동기화하여 주문 자동화, 여러 지점의 재고 이동 추적, 공급망 가시성 향상을 실현할 수 있습니다. 이러한 통합은 이커머스 풀필먼트 센터와 옴니채널 소매업체에게 특히 중요하며, 재고의 실시간 정확성은 과매도 및 재고 불일치를 피하기 위해 필수적입니다.

또한, 자율 이동 로봇(AMR)은 기존의 고정형 재고 스캐너를 대체하고 있습니다. 고정된 위치의 바코드 리더기와 달리, AMR은 창고 통로를 동적으로 이동하며 미리 정의된 경로 없이도 재고 수준을 스캔할 수 있으며, 컴퓨터 비전, 에지 AI 처리, 실시간 매핑을 통해 재고 변화에 즉각적으로 대응할 수 있습니다. Bossa Nova Robotics, Zebra Technologies, Locus Robotics 등의 기업이 대규모 재고 자동화를 위한 AI 기반 AMR 도입을 주도하고 있습니다.

재고 로봇 도입에 영향을 미치는 이슈는 무엇인가?

재고 자동화의 급속한 성장에도 불구하고 시장은 높은 초기 투자 비용, 통합의 복잡성, 다양한 환경에 대한 적응성 등 여러 가지 문제에 직면해 있습니다. 가장 큰 장벽 중 하나는 자율 재고 로봇 도입에 필요한 막대한 자본 투자입니다. 로봇은 장기적으로 운영 비용을 절감할 수 있지만, 많은 기업, 특히 중소형 소매업체들은 하드웨어, 소프트웨어 및 인프라 업그레이드에 따른 초기 비용을 정당화하기 위해 고군분투하고 있습니다.

또한, 기존 창고관리시스템(WMS) 및 기업용 소프트웨어와의 통합도 과제입니다. 많은 소매업체와 창고는 구식 재고 관리 시스템을 사용하고 있기 때문에 큰 변화 없이 AI 기반 재고 로봇을 원활하게 통합하는 것은 어렵습니다. 재고 로봇과 기존 기업 솔루션과의 상호운용성 및 데이터 동기화를 보장하는 것은 성공적인 도입에 필수적입니다.

복잡한 소매 환경에서의 적응력도 문제입니다. 창고 재고 로봇은 통제되고 구조화된 환경에서 작동하지만, 식료품점, 쇼핑몰, 유동인구가 많은 소매 공간의 로봇은 예측할 수 없는 사람의 움직임, 장애물, 다양한 선반 레이아웃을 탐색해야 합니다. 보다 유연하고 상황을 인식하는 로봇 솔루션의 개발은 매장에서의 채택을 확대하기 위해 필수적입니다.

특히 재고 로봇이 대량의 데이터를 수집하여 클라우드 기반 시스템으로 전송하기 때문에 데이터 보안과 프라이버시 문제가 대두되고 있습니다. 기업은 강력한 사이버 보안 대책, 암호화 프로토콜, 컴플라이언스 프레임워크를 도입하여 기밀성이 높은 재고 및 판매 데이터를 사이버 위협 및 무단 액세스로부터 보호해야 합니다.

또 다른 과제는 노동력 이동과 직원들의 저항입니다. 재고 로봇은 인간 근로자를 대체하는 것이 아니라 생산성을 향상시키기 위해 설계되었지만, 일부 직원들은 자동화를 고용 안정성을 위협하는 것으로 인식하고 있습니다. 기업은 직원들이 재고 관리에서 인간과 로봇의 협업에 적응할 수 있도록 인력 재교육 및 훈련 프로그램에 집중해야 합니다.

재고 로봇 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

재고 로봇 시장의 성장은 공급망 자동화, 전자상거래 주문 처리 센터의 부상, 재고 정확도 향상에 대한 수요 증가에 의해 주도되고 있습니다. 주요 촉진요인 중 하나는 온라인 쇼핑과 옴니채널 소매의 폭발적인 증가입니다. 따라서 기업은 정확한 재고 추적을 유지하고, 재고 부족을 최소화하고, 주문 처리 속도를 향상시켜야 합니다. 재고 로봇은 재고 감사를 자동화하고, 인적 오류를 줄이고, 재고 보충 주기를 최적화하여 창고의 효율성을 높입니다.

또 다른 중요한 요인은 창고 및 소매업의 노동력 부족이 심화되고 있다는 점입니다. 많은 산업이 노동 인구 감소와 높은 이직률에 직면한 가운데, 기업들은 노동력 공백을 메우고 수작업에 대한 의존도를 줄이고 운영의 일관성을 향상시키기 위해 로봇 자동화에 눈을 돌리고 있습니다.

또한 AI를 활용한 예측 분석의 채택이 증가하고 있는 것도 시장 확대의 원동력이 되고 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 탑재한 재고 로봇은 수요 변동을 예측하고, 재고 이상 징후를 감지하고, 보충 일정을 최적화할 수 있기 때문에 기업은 낭비를 줄이고, 과잉 재고를 방지하고, 재고 계획을 개선할 수 있습니다.

스마트 창고와 다크 스토어(고객과의 상호작용이 없는 자동화된 풀필먼트 센터)의 확대는 재고 로봇에 대한 수요를 더욱 증가시키고 있습니다. 아마존, 월마트, 알리바바 등의 기업들은 로봇이 주도하는 풀필먼트 센터에 많은 투자를 하고 있으며, 자동 보관 및 검색 시스템(AS/RS)과 재고 로봇이 동기화된 워크플로우로 작동하여 주문 처리를 가속화하고 있습니다.

또한, 로봇공학 및 AI 기반 자동화에 대한 정부 혜택과 투자는 시장 성장에 중요한 역할을 하고 있습니다. 많은 국가들이 스마트 제조 및 물류 이니셔티브의 일환으로 산업 자동화를 우선순위에 두고 있으며, 창고 및 소매업의 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 대한 자금 및 세제 혜택을 제공합니다.

부문

모빌리티(고정형 로봇, 이동형 로봇), 오퍼레이션 유형(자율형, 반자율형, 원격 조작형), 용도(스캔 및 데이터 수집, 피킹 및 분류 팰릿 및 중량물 이동, 선반 감사 및 보충), 최종 용도(소매, E-Commerce, 제조, 헬스케어 및 의약품, 자동차, 식품 및 음료, 기타)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

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

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Inventory Robots Market to Reach US$12.9 Billion by 2030

The global market for Inventory Robots estimated at US$4.8 Billion in the year 2024, is expected to reach US$12.9 Billion by 2030, growing at a CAGR of 18.0% over the analysis period 2024-2030. Stationary Robots, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 19.8% CAGR and reach US$8.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Mobile Robots segment is estimated at 14.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.3 Billion While China is Forecast to Grow at 24.0% CAGR

The Inventory Robots market in the U.S. is estimated at US$1.3 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 24.0% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 13.2% and 16.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.4% CAGR.

Global Inventory Robots Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Are Inventory Robots Revolutionizing Warehouse and Retail Management?

The inventory robots market is witnessing rapid growth as industries such as retail, logistics, manufacturing, and e-commerce increasingly adopt automation to enhance inventory accuracy, operational efficiency, and real-time stock tracking. Inventory robots are autonomous or semi-autonomous machines designed to scan, track, and manage stock levels using AI-driven vision systems, RFID sensors, LiDAR, and IoT connectivity.

With the rise of omnichannel retail, just-in-time (JIT) inventory management, and e-commerce expansion, businesses are under increasing pressure to reduce inventory errors, improve restocking processes, and minimize shrinkage (loss due to theft or mismanagement). Traditional inventory tracking, which relies on manual barcode scanning and periodic audits, is time-consuming and prone to human error. Inventory robots eliminate these inefficiencies by conducting continuous, autonomous stock monitoring, ensuring faster replenishment, improved demand forecasting, and optimized warehouse space utilization.

Additionally, the COVID-19 pandemic accelerated the adoption of robotics and automation in supply chain management, as companies sought contactless and socially distanced solutions for inventory tracking. With ongoing advancements in AI, machine learning, and real-time analytics, the role of inventory robots in modern warehouse and retail operations is set to expand significantly.

What Are the Key Trends Driving the Inventory Robots Market?

One of the most significant trends in the inventory robots market is the integration of AI-powered computer vision and machine learning algorithms. Modern inventory robots leverage AI-driven image recognition and deep learning models to scan barcodes, detect stock levels, identify misplaced items, and analyze shelf health in real-time. These capabilities reduce stockouts, enhance restocking accuracy, and enable predictive inventory management.

Another major trend is the increasing adoption of RFID (Radio-Frequency Identification) and LiDAR (Light Detection and Ranging) technologies. Unlike traditional barcode scanning, RFID-enabled inventory robots can read multiple tags simultaneously without direct line-of-sight, making stock audits significantly faster and more accurate. LiDAR technology enhances robot navigation and mapping, allowing autonomous inventory robots to efficiently operate in dynamic environments such as retail stores, warehouses, and distribution centers.

The rise of collaborative robots (cobots) in inventory management is also shaping the industry. Unlike fully autonomous robots, cobots work alongside human employees, assisting with stock checks, order picking, and real-time inventory tracking. These robots increase worker efficiency, reduce fatigue, and streamline inventory-related tasks without fully replacing human staff.

Another key trend is the integration of real-time inventory data with cloud-based enterprise resource planning (ERP) and warehouse management systems (WMS). Inventory robots seamlessly sync stock data with ERP and WMS platforms, enabling businesses to automate purchase orders, track inventory movement across multiple locations, and improve supply chain visibility. This integration is particularly crucial for e-commerce fulfillment centers and omnichannel retailers, where real-time inventory accuracy is critical for avoiding overselling and stock discrepancies.

Additionally, autonomous mobile robots (AMRs) are replacing traditional stationary inventory scanners. Unlike fixed-position barcode readers, AMRs navigate dynamically through warehouse aisles, scanning stock levels without requiring predefined paths. AMRs are equipped with computer vision, edge AI processing, and real-time mapping, enabling them to adapt to inventory changes on the fly. Companies such as Bossa Nova Robotics, Zebra Technologies, and Locus Robotics are leading the deployment of AI-powered AMRs for large-scale inventory automation.

What Challenges Are Impacting the Adoption of Inventory Robots?

Despite the rapid growth of inventory automation, the market faces several challenges, including high initial investment costs, integration complexity, and adaptability to diverse environments. One of the major barriers is the substantial capital investment required for deploying autonomous inventory robots. While robots reduce long-term operational costs, many businesses-especially small and mid-sized retailers-struggle to justify the upfront costs associated with hardware, software, and infrastructure upgrades.

Integration with legacy warehouse management systems (WMS) and enterprise software is another challenge. Many retailers and warehouses operate on outdated inventory management systems, making it difficult to seamlessly integrate AI-powered inventory robots without significant modifications. Ensuring interoperability and data synchronization between inventory robots and existing enterprise solutions is crucial for successful implementation.

Adaptability in complex retail environments is also a concern. While warehouse inventory robots operate in controlled, structured environments, robots in grocery stores, malls, and high-traffic retail spaces must navigate unpredictable human movement, obstacles, and diverse shelving layouts. Developing more flexible and context-aware robotic solutions is essential for expanding in-store adoption.

Additionally, data security and privacy concerns pose a challenge, especially as inventory robots collect and transmit large amounts of data to cloud-based systems. Businesses must implement robust cybersecurity measures, encryption protocols, and compliance frameworks to protect sensitive inventory and sales data from cyber threats and unauthorized access.

Another challenge is workforce displacement and employee resistance. While inventory robots are designed to enhance productivity rather than replace human workers, some employees may perceive automation as a threat to job security. Companies must focus on workforce reskilling and training programs to help employees adapt to human-robot collaboration in inventory management.

What Factors Are Driving the Growth of the Inventory Robots Market?

The growth in the inventory robots market is driven by the increasing demand for supply chain automation, the rise of e-commerce fulfillment centers, and the need for enhanced inventory accuracy. One of the primary drivers is the explosion of online shopping and omnichannel retailing, which requires businesses to maintain precise stock tracking, minimize stockouts, and improve order fulfillment speeds. Inventory robots enhance warehouse efficiency by automating stock audits, reducing human errors, and optimizing inventory replenishment cycles.

Another key factor is rising labor shortages in warehouse and retail sectors. With many industries facing a shrinking workforce and high turnover rates, businesses are turning to robotic automation to fill labor gaps, reduce dependency on manual stock-taking, and improve operational consistency.

The increasing adoption of AI-powered predictive analytics is also driving market expansion. Inventory robots equipped with machine learning algorithms can forecast demand fluctuations, detect inventory anomalies, and optimize restocking schedules, helping businesses reduce waste, prevent overstocking, and improve inventory planning.

The expansion of smart warehouses and dark stores (automated fulfillment centers with no customer interaction) is further fueling demand for inventory robotics. Companies such as Amazon, Walmart, and Alibaba are investing heavily in robot-driven fulfillment centers, where automated storage and retrieval systems (AS/RS) and inventory robots operate in synchronized workflows to accelerate order processing.

Additionally, government incentives and investments in robotics and AI-driven automation are playing a crucial role in market growth. Many countries are prioritizing industrial automation as part of their smart manufacturing and logistics initiatives, providing funding and tax benefits for robotic process automation (RPA) in warehouses and retail.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Inventory Robots market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Mobility (Stationary Robots, Mobile Robots); Operation Type (Autonomous, Semi-autonomous, Teleoperated); Application (Scanning & data collection, Picking & sorting, Pallet & Heavy-load moving, Shelf Auditing & replenishment); End-Use (Retail, E-commerce, Manufacturing, Healthcare & Pharmaceuticals, Automotive, Food & Beverages, 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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