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세계의 피스 피킹 로봇 시장
Piece Picking Robots
상품코드 : 1798994
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 268 Pages
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한글목차

세계의 피스 피킹 로봇 시장은 2030년까지 137억 달러에 달할 전망

2024년에 11억 달러로 추정된 피스 피킹 로봇 시장은 분석 기간인 2024-2030년에 CAGR 52.3%로 성장하며, 2030년에는 137억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 협동 로봇은 CAGR 57.0%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 99억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 모바일 & 기타 로봇 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 43.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 2억 9,830만 달러, 중국은 CAGR 63.8%로 성장 예측

미국의 피스 피킹 로봇 시장은 2024년에 2억 9,830만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 36억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 63.8%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 43.5%와 49.3%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 46.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 피스 피킹 로봇 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

피스 피킹 로봇이 창고 자동화에 없어서는 안 될 존재가 되고 있는 이유는 무엇인가?

피스 피킹 로봇은 개별 품목을 식별하고, 파악하고, 선반이나 빈에서 주문 컨테이너로 옮기도록 설계되어 창고 작업에서 가장 노동 집약적이고 실수하기 쉬운 작업 중 하나인 피스 피킹을 자동화함으로써 풀필먼트 센터와 배송 허브에 변화를 일으키고 있습니다. E-Commerce 주문량과 SKU의 다양성이 폭발적으로 증가함에 따라 수작업 피킹 프로세스는 비효율적이고 비용이 많이 들며 지속가능하지 않은 것으로 판명되었습니다. 로봇은 익일 배송의 기대에 부응하기 위해 필요한 정확성, 확장성, 24시간 가동성을 제공합니다.

이 로봇들은 컴퓨터 비전, 머신러닝, 로봇 그리퍼를 활용하여 크기, 모양, 포장 형태가 다른 다양한 물체를 정확하게 식별할 수 있습니다. 반복 동작을 위해 설계된 기존 산업용 로봇과 달리, 피스 피킹 시스템은 비정형화된 환경을 위해 설계되었으며, 실시간 입력에 동적으로 반응해야 합니다. 이 기능은 고객이나 계절에 따라 주문 프로파일이 다른 소매 창고, 의약품 유통, 제3자 물류(3PL) 업무에 특히 적합합니다.

최신 피스 피킹 로봇의 차이점은 적응성에 있습니다. 미리 정의된 프로그램이나 딱딱한 SKU 배치에 의존하는 것이 아니라, 데이터를 통해 학습합니다. 과거의 시도를 통해 학습하고, 패턴을 인식하고, 스스로 수정하는 능력으로 빠르게 움직이는 창고 환경에서도 높은 유연성을 발휘합니다. 고정된 자동화에서 지능형 인지 주도형 로봇으로의 진화는 풀필먼트의 경제성을 변화시키고 있습니다.

기술의 발전은 어떻게 성능과 신뢰성을 향상시키고 있는가?

피스 피킹 로봇은 현재 RGB-D 카메라, 3D 스캐너, AI 알고리즘을 결합한 첨단 비전 시스템을 탑재하고 있으며, 아이템이 부분적으로 숨겨져 있거나 겹쳐져 있어도 물체를 인식할 수 있습니다. 딥러닝 모델을 통해 이 로봇은 제품 분류, 최적의 파지 지점 파악, 재료 피드백에 따른 흡입력 및 파지력의 동적 조정 등의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.

엔드 이펙터도 단일 흡입 컵에서 소프트 로보틱스와 촉각 센서를 사용하는 적응형 그리퍼로 진화하고 있습니다. 이 멀티모달 그리퍼는 딱딱한 상자부터 부드러운 폴리백, 깨지기 쉬운 용기까지 모든 것을 다룰 수 있습니다. 힘 센서와 실시간 토크 제어를 통합하여 의약품, 전자제품, 신선식품에 중요한 부드럽고 안전한 핸들링을 실현합니다.

엣지 컴퓨팅과 클라우드 로보틱스는 최소한의 대기 시간으로 실시간 의사결정을 가능하게 합니다. 로봇은 현재 협업 시스템의 일부로 배치되어 인간 작업자 및 기타 자율 이동 로봇(AMR)과 함께 재고 이동을 간소화할 수 있습니다. 일부 플랫폼은 클라우드에서 호스팅되는 AI 모델을 통해 로봇을 업데이트하는 Vision-as-a-Service를 제공하여 전체 차량의 일관성과 지속적인 개선을 보장합니다.

피스 피킹 로봇 도입을 주도하고 있는 분야와 창고 유형은?

E-Commerce 및 소매 부문이 SKU의 복잡성과 빠른 주문 처리에 대한 고객의 요구로 인해 채택의 물결을 주도하고 있습니다. 피스 피킹 로봇은 SKU 수가 수만 개가 넘는 식료품 마이크로 풀필먼트 센터, 의류 창고, 전자제품 물류 허브 등에 폭넓게 도입되고 있습니다. 인력을 선형적으로 늘리지 않고도 운영을 확장할 수 있는 능력은 설득력 있는 제안입니다.

3PL 프로바이더와 물류업체들도 계절 노동과 임시 노동에 대한 의존도를 최소화하면서 처리 능력을 높이기 위해 로봇 피킹을 도입하고 있습니다. 쇼핑 피크 시간대에는 로봇 시스템이 일관성과 노동력 부족에 대한 탄력성을 제공합니다. 제약회사는 GMP를 준수하는 창고에 로봇을 도입하여 추적성과 정확성을 갖춘 일련번호가 부여된 의약품을 취급하고 있습니다.

제조업계에서는 키트 작업과 적시 부품 배송에도 도입이 진행되고 있습니다. 창고가 다크 스토어 모델(사람이 개입하지 않는 고도로 자동화된 허브)로 전환하는 가운데, 피스 피킹 로봇은 엔드 투 엔드 자동화의 핵심으로 작용합니다. 지역적으로는 북미와 유럽이 초기 도입국이며, 중국, 일본, 한국 등 APAC 시장은 적극적인 자동화 투자로 그 격차를 빠르게 좁혀가고 있습니다.

피스 피킹 로봇 세계 시장 성장 원동력은?

세계 피스 피킹 로봇 시장의 성장은 E-Commerce 주문 처리 수요의 급증, 창고내 인력 부족, 비전 및 그립 기술의 급속한 개선, 복잡한 창고 환경에서 확장 가능한 자동화 솔루션의 필요성에 의해 주도되고 있습니다. 피킹에 소요되는 평균 비용이 풀필먼트 비용의 대부분을 차지하는 가운데, 로봇 피킹은 비용 절감과 운영 민첩성을 위한 직접적인 경로를 제공합니다.

AI/ML, 서비스형 로봇(RaaS) 모델, WMS/ERP 시스템과의 원활한 API 통합의 발전은 도입 장벽을 더욱 낮추고 있습니다. 공급업체들은 기존 랙킹 및 컨베이어 인프라와 통합할 수 있는 모듈식 플러그 앤 플레이 시스템을 제공합니다. 로봇이 시간당 피킹 횟수를 늘리고, 손상 및 반품률을 줄임으로써 ROI 프로파일이 개선되고 있습니다.

신속하고 오류 없는 배송에 대한 고객의 기대치가 높아지면서 창고 공간의 제약과 함께 고밀도, 고효율의 풀필먼트 시스템으로의 전환이 가속화되고 있습니다. 이러한 패러다임에서 피스 피킹 로봇은 정확성, 적응성, 데이터베이스 학습을 창고 업무의 핵심으로 가져옴으로써 매우 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 풀필먼트가 복잡해짐에 따라 자율적이고 지능적인 피킹 시스템에 대한 수요는 비약적으로 증가하고 있습니다.

부문

로봇 유형(협동 로봇, 모바일, 기타 로봇), 최종사용자(의약품 최종사용자, 소매/창고/물류센터/물류 센터 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

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

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Piece Picking Robots Market to Reach US$13.7 Billion by 2030

The global market for Piece Picking Robots estimated at US$1.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$13.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 52.3% over the analysis period 2024-2030. Collaborative Robot, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 57.0% CAGR and reach US$9.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Mobile & Other Robots segment is estimated at 43.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$298.3 Million While China is Forecast to Grow at 63.8% CAGR

The Piece Picking Robots market in the U.S. is estimated at US$298.3 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 63.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 43.5% and 49.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 46.3% CAGR.

Global Piece Picking Robots Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Are Piece Picking Robots Becoming Indispensable in Warehouse Automation?

Piece picking robots, designed to identify, grasp, and move individual items from shelves or bins to order containers, are transforming fulfillment centers and distribution hubs by automating one of the most labor-intensive and error-prone tasks in warehouse operations. As e-commerce order volumes and SKU diversity explode, manual picking processes are proving inefficient, costly, and unsustainable. Robots offer the precision, scalability, and round-the-clock operability needed to meet next-day delivery expectations.

These robots leverage computer vision, machine learning, and robotic grippers to accurately identify a wide range of objects with varying sizes, shapes, and packaging types. Unlike traditional industrial robots designed for repetitive motion, piece picking systems are engineered for unstructured environments and must respond dynamically to real-time input. This capability makes them particularly well-suited for retail warehouses, pharmaceutical distribution, and third-party logistics (3PL) operations where order profiles vary by customer and season.

What differentiates modern piece picking robots is their adaptability. Rather than relying on predefined programs or rigid SKU arrangements, they are taught using data. Their ability to learn from past attempts, recognize patterns, and self-correct makes them highly flexible in fast-moving warehouse environments. This evolution from fixed automation to intelligent, perception-driven robotics is changing the economics of fulfillment.

How Are Technological Advancements Enhancing Performance and Reliability?

Piece picking robots are now equipped with sophisticated vision systems, combining RGB-D cameras, 3D scanners, and AI algorithms that enable object recognition even when items are partially occluded or overlapping. Deep learning models allow these robots to continually improve their accuracy in classifying products, identifying optimal grasp points, and adjusting suction or gripping force dynamically based on material feedback.

End-effectors have also evolved-from single suction cups to adaptive grippers that use soft robotics and tactile sensors. These multi-modal grippers can handle everything from rigid boxes to soft polybags and fragile containers. Integration of force sensors and real-time torque control ensures gentle yet secure handling, which is critical for pharmaceuticals, electronics, and perishables.

Edge computing and cloud robotics are enabling real-time decision-making with minimal latency. Robots can now be deployed as part of collaborative systems, working alongside human operators or other autonomous mobile robots (AMRs) to streamline inventory movement. Some platforms offer vision-as-a-service, where robots are updated via cloud-hosted AI models, ensuring consistency across fleets and continuous improvement.

Which Sectors and Warehouse Types Are Leading Adoption of Piece Picking Robots?

E-commerce and retail sectors are leading the adoption wave, driven by high SKU complexity and customer demand for rapid order fulfillment. Piece picking robots are deployed extensively in grocery micro-fulfillment centers, apparel warehouses, and electronics distribution hubs, where SKU counts often exceed tens of thousands. Their ability to scale operations without requiring linear increases in labor is a compelling proposition.

3PL providers and logistics companies are also embracing robotic picking to increase throughput while minimizing reliance on seasonal or temporary labor. During peak shopping seasons, robotic systems provide consistency and resilience against workforce shortages. Pharmaceutical companies are deploying them in GMP-compliant warehouses to handle serialized medications with traceability and precision.

Adoption is also gaining ground in manufacturing for kitting operations and just-in-time component delivery. As warehouses move toward dark store models-highly automated hubs without human intervention-piece picking robots will serve as a linchpin for end-to-end automation. Geographically, North America and Europe are early adopters, with APAC markets like China, Japan, and South Korea rapidly closing the gap due to aggressive automation investment.

What Is Driving Growth in the Global Piece Picking Robots Market?

The growth in the global piece picking robots market is driven by the surge in e-commerce fulfillment demand, labor shortages in warehousing, rapid improvements in vision and gripping technologies, and the need for scalable automation solutions in complex warehouse environments. With the average cost of picking constituting a major chunk of fulfillment expenses, robotic picking offers a direct path to cost reduction and operational agility.

Advancements in AI/ML, robotics-as-a-service (RaaS) models, and seamless API integration with WMS/ERP systems are further lowering barriers to adoption. Vendors are increasingly offering modular, plug-and-play systems that can be integrated with existing racking and conveyor infrastructure. The ROI profile is improving as robots achieve higher picks per hour and reduce damage and return rates.

Rising customer expectations for rapid, error-free delivery, coupled with warehouse space constraints, are driving the shift toward high-density, high-efficiency fulfillment systems. In this paradigm, piece picking robots play a pivotal role by bringing precision, adaptability, and data-driven learning into the heart of warehouse operations. As fulfillment complexity grows, the demand for autonomous, intelligent picking systems is poised for exponential growth.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Robot Type (Collaborative Robot, Mobile & Other Robots); End-User (Pharmaceutical End-User , Retail / Warehousing / Distribution Centers / Logistics Centers End-User, Other End-Users)

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.

Select Competitors (Total 34 Featured) -

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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