Stratistics MRC에 따르면 세계 바이오의약품 자동화 시장은 예측 기간 동안 CAGR 8.4%로 성장할 전망입니다.
바이오의약품 자동화는 바이오의약품 생산의 다양한 프로세스를 합리화 및 최적화하기 위해 첨단 기술과 시스템을 이용하는 것을 의미하며 여기에는 세포 배양, 단백질 생산, 품질 관리, 데이터 분석, 포장 등의 작업 자동화가 포함됩니다. 로봇공학, 인공지능, 머신러닝을 통합함으로써 자동화는 효율성을 높이고 인적 실수를 줄이며 일관성을 향상시키고 신약 시장 출시까지의 시간을 단축합니다. 자동화는 바이오의약품 산업에서 규제 준수 및 비용 효율적인 제조를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.
맞춤형 의료에 대한 수요 증가
맞춤형 의료에 대한 수요 증가가 시장 요구의 원동력이 되고 있습니다. 맞춤형 치료는 유전자 치료 및 맞춤형 생물학적 제제와 같은 개별 환자의 요구를 충족시키기 위해 매우 특수하고 확장 가능한 제조 공정이 필요합니다. 자동화는 이러한 복잡한 프로세스의 정확한 제어를 용이하게 하고 일관성과 효율성을 보장합니다. 생산 능력을 강화하고 인적 실수를 줄임으로써 자동화를 통해 바이오 제약회사는 고품질 기준을 확보하면서 맞춤형 치료에 대한 수요 증가에 대응할 수 있습니다.
데이터 보안 및 개인 정보보호 문제
바이오의약품 자동화에 대한 데이터 보안 및 개인 정보보호 문제는 기밀성이 높은 환자 정보에 대한 무단 접근, 지적 재산 도용, 규제 위반 등 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 데이터 유출은 평판 하락, 고액의 벌금, 이해관계자의 신뢰 상실로 이어질 수 있습니다. 또한 데이터 보호가 불충분하면 기업이 중요한 정보 공유를 꺼리고 결국 의약품 개발이 지연되어 시장 경쟁에 영향을 미칠 수 있으므로 혁신과 협업을 방해할 수 있습니다.
데이터 품질과 일관성 향상
시장의 데이터 품질과 일관성 향상은 의사결정, 규제 준수, 업무 효율성을 높입니다. AI 및 머신러닝과 같은 첨단 기술을 통합함으로써 기업은 인적 오류를 최소화하고 데이터 수집을 간소화하여 데이터의 정확성을 실시간으로 확보할 수 있습니다. 이는 보다 신뢰할 수 있는 공정, 보다 신속한 의약품 개발, 최적화된 제조로 이어져 궁극적으로 높은 품질과 안전성을 유지하면서 시장 출시 시간을 단축하고 비용을 절감합니다.
높은 초기 투자 비용
시장에서 높은 초기 투자 비용은 중소기업에 큰 장벽이 될 수 있습니다. 첨단 기술, 설비 및 인프라에 상당한 초기 비용이 들기 때문에 채용이 지연되거나 꺼려질 수 있습니다. 그 결과 기술 혁신이 지연되고 경쟁력이 저하되어 재무 압력이 증가할 수 있습니다. 중소기업은 자금 확보에 어려움을 겪으므로 사업 규모를 확대하고 효율성을 높여 산업의 대기업과 보조를 맞추기 어려울 수 있습니다.
COVID-19의 대유행은 시장 개척을 가속화하여 보다 신속하고 효율적인 의약품 개발과 제조 공정의 필요성을 부각시켰습니다. 자동화는 백신 제조, 임상 검사, 공급망 관리의 간소화에 도움이 되었습니다. 그러나 팬데믹은 세계 공급망에 혼란을 초래하였고 이는 신기술 도입의 지연과 과제로 이어졌습니다. 이러한 장애물에도 불구하고 팬데믹 위기는 바이오의약품 사업의 탄력성과 확장성을 강화하는 자동화의 역할을 강조하는 계기가 되었습니다.
예측 기간 동안 자동화 소프트웨어 부문이 최대로 성장할 전망
예측 기간 동안 자동화 소프트웨어 부문이 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. AI, 머신러닝, 데이터 분석과 같은 기술을 통합하여 효율성을 개선하고 오류를 줄이며 규제 준수를 보장합니다. 반복 작업을 자동화함으로써 이러한 소프트웨어 솔루션은 데이터 수집의 정확성을 높이고 생산 일정을 가속화하며 실시간 모니터링을 지원합니다. 이는 궁극적으로 바이오의약품 산업에서의 비용 절감, 시장 출시까지의 시간 단축, 제품 품질의 향상으로 이어집니다.
예측 기간 동안 제약회사 부문의 CAGR이 가장 높아질 전망
예측 기간 동안 제약회사 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 로봇공학, AI, 머신러닝과 같은 자동화 도구를 통합하여 정확성을 향상시키고 인적 오류를 줄이며 생산 공정를 가속화합니다. 이 회사들은 공급망, 임상 검사 및 품질 관리 최적화에 주력하고 있습니다. 자동화는 운영 비용을 낮출 뿐만 아니라 혁신을 가속화하고 중요한 치료 시장 내 출시까지의 시간을 단축합니다.
예측 기간 동안 북미가 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며 이는 기술의 진보와 보다 효율적인 의약품 생산 및 개발 프로세스에 대한 요구에 의해 발생합니다. AI, 로봇 공학, 데이터 분석에 대한 강력한 투자로 북미 기업은 제조 최적화, 품질 관리 강화, 규제 준수 보장을 추진하고 있습니다. 이 지역은 혁신에 중점을 두고 견고한 의료 인프라와 함께 바이오의약품 자동화의 세계 리더로서의 지위를 확립하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 생물제제, 바이오시밀러, 첨단 치료에 대한 수요 증가는 바이오의약품 기업에 생산 공정의 합리화, 일관성 향상, 대량 생산에 대응하기 위한 자동화 기술의 도입을 촉구하고 있습니다. 또한 첨단 기술의 개발에 의해 자동화 시스템이 강화되어 바이오의약품산업에 확대 보급되고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Automation in Biopharma Market is growing at a CAGR of 8.4% during the forecast period. Automation in biopharma is the use of advanced technologies and systems to streamline and optimize various processes in the production of biopharmaceuticals. This includes automating tasks such as cell culture, protein production, quality control, data analysis, and packaging. By integrating robotics, artificial intelligence, and machine learning, automation enhances efficiency, reduces human error, improves consistency, and accelerates time-to-market for new drugs. It plays a crucial role in ensuring regulatory compliance and cost-effective manufacturing in the biopharmaceutical industry.
Growing demand for personalized medicine
The growing demand for personalized medicine is driving the need for market. Personalized treatments require highly specific and scalable manufacturing processes to cater to individual patient needs, such as gene therapies and customized biologics. Automation facilitates the precise control of these complex processes, ensuring consistency, and efficiency. By enhancing production capabilities and reducing human error, automation enables biopharma companies to meet the increasing demand for tailored therapies, while ensuring high-quality standards.
Data security and privacy concerns
Data security and privacy concerns in biopharma automation can lead to significant risks, including unauthorized access to sensitive patient information, intellectual property theft, and regulatory violations. Breaches may result in reputational damage, costly fines, and loss of trust from stakeholders. Inadequate data protection can also hinder innovation and collaboration, as companies may be reluctant to share critical information, ultimately delaying drug development and affecting market competitiveness.
Improved data quality and consistency
Improved data quality and consistency in the market enhances decision-making, regulatory compliance, and operational efficiency. By integrating advanced technologies such as AI and machine learning, companies can minimize human errors, streamline data collection, and ensure real-time data accuracy. This leads to more reliable processes, faster drug development, and optimized manufacturing, ultimately accelerating time-to-market and reducing costs while maintaining high standards of quality and safety.
High initial investment costs
High initial investment costs in the market can be a significant barrier for smaller companies. The substantial upfront expenses for advanced technologies, equipment, and infrastructure may delay or prevent adoption. This can result in slower innovation, reduced competitiveness, and increased financial pressure. Smaller firms may struggle to secure funding, hindering their ability to scale operations, improve efficiency, and keep pace with larger industry players.
The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of the market, highlighting the need for faster, more efficient drug development and manufacturing processes. Automation helped streamline vaccine production, clinical trials, and supply chain management. However, the pandemic also disrupted global supply chains, leading to delays and challenges in deploying new technologies. Despite these hurdles, the crisis underscored automation's role in enhancing resilience and scalability in biopharma operations.
The automation software segment is expected to be the largest during the forecast period
The automation software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. It integrates technologies like AI, machine learning, and data analytics to improve efficiency, reduce errors, and ensure regulatory compliance. By automating repetitive tasks, these software solutions enhance accuracy in data collection, speed up production timelines, and support real-time monitoring. This ultimately leads to lower costs, faster time-to-market, and higher product quality in the biopharma industry.
The pharmaceutical companies segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the pharmaceutical companies segment is predicted to witness the highest growth rate. By integrating automation tools like robotics, AI, and machine learning, they improve accuracy, reduce human error, and speed up production processes. These companies focus on optimizing supply chains, clinical trials, and quality control. Automation not only lowers operational costs but also accelerates innovation, ensuring faster time-to-market for critical therapies and treatments.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share driven by technological advancements and the need for more efficient drug production and development processes. With strong investments in AI, robotics, and data analytics, North American companies are optimizing manufacturing, enhancing quality control, and ensuring regulatory compliance. The region's focus on innovation, coupled with a robust healthcare infrastructure, positions it as a global leader in biopharma automation.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. The growing demand for biologics, biosimilars, and advanced therapies is pushing biopharmaceutical companies to adopt automation technologies to streamline production processes, improve consistency, and meet high production volumes. Additionally, the development of advanced technologies has enhanced automation systems, making them more accessible and adaptable to the biopharmaceutical industry.
Key players in the market
Some of the key players in Automation in Biopharma market include Thermo Fisher Scientific Inc., Siemens Healthineers AG, Danaher Corporation, GE HealthCare Technologies Inc., PerkinElmer, Inc., Tecan Group Ltd., Sartorius AG, Agilent Technologies, Inc., Hamilton Company, Bio-Rad Laboratories, Inc., Eppendorf AG, Bruker Corporation, Honeywell International Inc., Parker Hannifin Corporation, Rockwell Automation, Inc., Waters Corporation and Yokogawa Electric Corporation.
In December 2024, Siemens Healthineers has concluded the acquisition from Novartis of Advanced Accelerator Applications Molecular Imaging, a European manufacturing and distribution network of diagnostic radiopharmaceuticals for positron emission tomography (PET) scans. The acquired company will be known as Advanced Accelerator Applications, a Siemens Healthineers company.
In June 2024, Thermo Fisher Scientific Inc., the world leader in serving science, today introduced the Thermo Scientific(TM) KingFisher(TM) PlasmidPro Maxi Processor* (PlasmidPro), the only fully automated maxi-scale plasmid DNA (pDNA) purification system. PlasmidPro enables innovation at scale, providing complete automation across mini and maxi scale purification and delivering high-purity plasmid without manual column preparation and intervention.