물류 로봇 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성 요소별, 산업별, 용도별, 지역별, 부문 예측(2025-2030년)
Logistics Robot Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software, Services), By Industry (E-commerce, Healthcare), By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드 : 1701368
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 03월
페이지 정보 : 영문 130 Pages
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한글목차

물류 로봇 시장 규모와 동향

세계의 물류 로봇 시장 규모는 2024년에 145억 달러를 기록했고, 2025-2030년에 걸쳐 CAGR 15.9%를 나타낼 것으로 예측됩니다.

자동화 수요 증가, 기술 진보, 산업 특유의 요건에 따라 시장은 급속히 확대되고 있습니다.

전자상거래와 옴니채널 소매의 급증으로 효율적이고 자동화된 창고 솔루션에 대한 요구가 전례 없이 높아지고 있습니다. 이 로봇은 수작업을 줄이고 주문 정확도를 높이며 분류 및 포장 효율성을 향상하도록 설계되었습니다. 또한 당일 및 익일 배송이 업계 표준으로 자리 잡으면서 자동화는 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 로봇 공학을 도입함으로써 기업은 더 빠른 처리 시간, 더 나은 공간 활용, 더 간소화된 공급망을 달성할 수 있습니다.

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 컴퓨터 비전의 대폭적인 진보로 물류 로봇의 능력이 향상되고 있습니다. AI를 탑재한 로봇은 복잡한 창고 레이아웃을 탐색하고 장애물을 피하고 인간 모니터링 없이 피킹 및 플레이스 작업을 최적화할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 로봇이 과거의 작업에서 학습할 수 있도록 하고 효율성과 적응성을 지속적으로 향상시킵니다. 컴퓨터 비전 기술과 3D 센서와 LiDAR을 결합하여 로봇은 다양한 크기, 형태, 무게의 물체를 정확하게 식별, 분류 및 취급할 수 있습니다. 이러한 기술 혁신으로 물류 로봇은 보다 지능적이고 자율적이고 비용 효율적이며 보급을 촉진하고 있습니다.

물류 산업은 창고 작업자의 고용과 확보라는 과제에 직면하고 있습니다. 노동력 고령화와 창고 작업의 육체적으로 엄격한 성격은 특히 북미, 유럽, 아시아태평양의 일부에서 상당한 노동력 부족으로 이어지고 있습니다. 또, 임금이나 복리 후생의 상승에 의해 수작업은 비싸게 되고 있습니다. 물류 로봇은 비용 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하여 창고를 최소한의 인적 개입으로 24시간 365일 가동할 수 있습니다. 이러한 로봇은 피로로 인한 실수를 없애고 노동 재해를 줄임으로써 전체 운영 비용을 더욱 줄일 수 있습니다.

시장이 급속히 확대되고 있지만, 몇 가지 과제가 보급과 업무 효율의 방해가 되고 있습니다. 또한 유지 보수, 수리 비용, 소프트웨어 업그레이드, AI 모델 교육 등이 총 소유 비용에 추가됩니다. 장기적인 비용 절감과 효율성 향상은 투자를 정당화하는 것입니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 물류 로봇 시장 변수, 동향, 범위

제4장 물류 로봇 시장 : 구성 요소별, 추정·동향 분석

제5장 물류 로봇 시장 : 용도별, 추정·동향 분석

제6장 물류 로봇 시장 : 산업별, 추정·동향 분석

제7장 물류 로봇 시장 : 지역별, 추정·동향 분석

제8장 경쟁 구도

KTH
영문 목차

영문목차

Logistics Robot Market Size & Trends:

The global logistics robot market size was expected at USD 14.50 billion in 2024 and is expected to grow at a CAGR of 15.9% from 2025 to 2030. The market is expanding rapidly due to the increasing demand for automation, technological advancements, and industry-specific requirements. The push toward efficiency, cost reduction, and scalability in logistics operations is driving the adoption of robotics across warehouses, distribution centers, and fulfillment hubs.

The surge in e-commerce and omnichannel retailing has led to an unprecedented need for efficient and automated warehousing solutions. Companies such as Amazon.com, Inc., Alibaba.com, and Walmart are leveraging autonomous mobile robots (AMRs), automated guided vehicles (AGVs), and robotic picking systems to optimize their warehouse operations. These robots are designed to reduce manual handling, improve order accuracy, and enhance sorting and packaging efficiency. Moreover, with same-day and next-day delivery expectations becoming the industry norm, automation has become a necessity rather than an option. By deploying robotics, companies can achieve faster turnaround times, better space utilization, and a more streamlined supply chain.

Significant advancements in artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and computer vision have enhanced the capabilities of logistics robots. AI-powered robots can now navigate complex warehouse layouts, avoid obstacles, and optimize pick-and-place operations without human supervision. Machine learning algorithms enable robots to learn from past tasks, continuously improving their efficiency and adaptability. Computer vision technology, combined with 3D sensors and LiDAR, allows robots to precisely identify, classify, and handle objects of different sizes, shapes, and weights. These innovations make logistics robots more intelligent, autonomous, and cost-effective, encouraging widespread adoption.

The logistics industry faces an increasing challenge in hiring and retaining warehouse workers. The aging workforce and the physically demanding nature of warehouse jobs have led to significant labor shortages, especially in North America, Europe, and parts of Asia Pacific. In addition, rising wages and employee benefits have made manual labor expensive. Logistics robots provide a cost-effective and scalable solution, allowing warehouses to operate 24/7 with minimal human intervention. These robots eliminate fatigue-related errors and reduce workplace injuries, further decreasing overall operational costs.

While the market is expanding rapidly, several challenges hinder its widespread adoption and operational efficiency. One of the primary challenges facing the market is the high upfront cost of robotic systems. The investment in hardware, software, installation, and infrastructure modifications can be substantial, making it difficult for small and mid-sized enterprises (SMEs) to afford robotic solutions. Moreover, maintenance and repair costs, software upgrades, and AI model training add to the total cost of ownership. While long-term cost savings and increased efficiency justify the investment, the initial capital expenditure (CAPEX) remains a major barrier, especially in price-sensitive markets.

Global Logistics Robot Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2018 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global logistics robot market based on component, application, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Logistics Robot Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. Logistics Robot Market: Component Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Logistics Robot Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Logistics Robot Market: Industry Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Logistics Robot Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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