Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 기반 자재관리 시스템 시장은 2025년 773억 1,000만 달러를 차지하며 예측 기간 동안 CAGR 11.4%로 성장하여 2032년까지 1,646억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
AI 기반 자재관리 시스템은 첨단 인공지능과 기존의 자재관리 프로세스를 결합하여 생산성, 정확성, 작업 안전성을 향상시킵니다. 머신러닝, 로봇 공학 및 컴퓨터 비전을 활용하는 이러한 시스템은 창고 및 제조 공장에서 제품 이동, 분류, 보관 등의 기능을 자동화합니다. AI는 실시간 데이터를 분석하여 운송 경로를 최적화하고 장비 유지보수를 예측하며 인적 오류를 최소화하여 비용 절감과 워크플로우 가속화를 실현합니다. 또한, 이러한 시스템은 수요 변화에 신속하게 적응할 수 있으며 운영 유연성과 확장성을 제공합니다. 자재관리에서 AI 도입은 산업 물류에 혁명을 가져와 현대의 제조 및 유통 과제를 충족하는 보다 스마트하고 신뢰성이 높고 고효율인 공급망을 가능하게 하고 있습니다.
Material Handling Industry(MHI)에 따르면 2023년 MHI 연례 산업 보고서는 공급망 전문가의 60%가 향후 5년 이내에 업무에 AI 기술을 채택할 것이라고 응답했으며 현재 12%에서 증가하고 있습니다.
창고 및 제조에서 자동화 증가
제조 공장 및 창고 업무에서 자동화의 도입이 증가함에 따라 AI 기반 자재관리 시스템 시장의 성장이 촉진되고 있습니다. 기업은 워크플로우 효율을 개선하고 노동 의존도를 낮추고 오류를 줄이기 위해 AI 대응 로봇, 자동 유도 차량, 스마트 정렬 기술을 채용하고 있습니다. 자동화를 통해 재료 운송 가속화, 실시간 재고 추적, 운영 성능 최적화가 가능합니다. 짧은 배달에 대응, 운영 비용을 줄이고 생산성을 높이는 압력 증가가 지능형 핸들링 솔루션에 대한 수요를 뒷받침하고 있습니다. 산업이 확대되고 공급망 최적화가 중요해짐에 따라 AI 기반 자동 자재관리 시스템의 도입이 가속화되어 현대 산업 운영에 필수적인 요소가 되고 있습니다.
높은 초기 투자 비용
AI 기반 자재관리 시스템 시장의 성장을 방해하는 주요 과제는 상당한 초기 투자가 필요하다는 것입니다. AI를 탑재한 로봇, 자동 반송차, 스마트 소팅 기술의 도입에는 많은 설비 투자가 필요하고, 중소기업에 있어서는 도입이 곤란한 경우가 많습니다. 비용에는 고급 기계 획득, AI 소프트웨어 통합, 효과적인 운영 및 유지보수를 위한 직원 교육 등이 포함됩니다. 리턴이 얻어질 때까지의 기간이 장기화될 가능성이 있기 때문에 기업은 이러한 시스템에 대한 투자를 망설이게 됩니다. 그 결과, 고액의 초기 지출이 장벽이 되고, 특히 재정적으로 제약이 있는 지역이나 소규모 사업에 있어서, AI 기반 자재관리 솔루션의 광범위한 도입이 제한됩니다.
AI와 로봇 공학의 기술적 진보
인공지능, 로봇 공학, 머신러닝의 지속적인 혁신은 AI 기반 자재관리 시스템 시장에 큰 성장 기회를 제공합니다. 고급 AI 솔루션은 창고 및 제조 환경에서 예측 분석, 지능형 라우팅 및 자율적인 운영 결정을 가능하게 합니다. 로봇 엔지니어링 및 자동화는 정확도와 처리 속도를 향상시키면서 수작업을 줄입니다. 협력 로봇, 비전 유도 차량, 스마트 컨베이어 시스템 등의 기술을 통해 조직은 효율적으로 업무를 확장하고 변화하는 공급망 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 이러한 기술 개발은 생산성을 높이고 운영 비용을 줄이고 실수를 최소화합니다.
진부화로 이어지는 급속한 기술 혁신
인공지능, 로봇 공학 및 자동화 기술 혁신의 급속한 속도는 현재 기술을 과거의 잠재력으로 AI 기반 자재관리 시스템 시장을 위협합니다. 현재 AI 솔루션에 투자하는 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 자주 업그레이드가 필요할 수 있으며 추가 비용, 운영 중단 시간 및 직원 재교육이 발생합니다. 보다 새롭고 고급 시스템이 기존 시스템을 대체하는 위험은 기업이 장기적인 투자에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 급속도로 진화하는 기술적 상황은 불확실성을 가져오고, 조직이 AI 주도의 자재관리 솔루션을 전면적으로 채용할 의욕을 깎고 있습니다.
COVID-19의 유행은 창고 및 생산 시설에서 자동화 및 비접촉 작업의 도입을 뒷받침함으로써 AI 기반 자재관리 시스템 시장에 영향을 미쳤습니다. 사회적 거리 프로토콜과 노동력 부족은 기업이 AI를 탑재한 로봇, 자동 유도차, 스마트한 분류 기술을 도입하도록 촉구하고, 운영을 유지하고, 인간과의 상호작용을 감소시켰습니다. 공급망의 혼란은 실시간 재고 관리와 자재관리 최적화의 필요성을 강조했습니다. 경제의 선행 불투명감으로부터 일시적으로 투자를 줄인 기업도 있었지만, 유행은 운영의 회복력과 연속성을 높이는 AI 주도의 자동화의 가치를 부각시켰습니다.
예측기간 중 자율형 이동로봇(AMR) 분야가 최대가 될 전망
자율형 이동로봇(AMR) 부문은 창고 및 생산 시설 전반에 걸쳐 자재관리를 수행할 때의 범용성, 효율성 및 적응성을 통해 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 기존 시스템과 달리 AMR은 자율적으로 항해하고 장애물을 감지하고 피하고 인간과 함께 안전하게 작동할 수 있으므로 작업 효율이 향상됩니다. 창고 관리 시스템과의 완벽한 통합, 복잡한 작업 지원, 실시간 의사 결정 기능은 확장 가능하고 지능적인 자동화를 목표로 하는 기업에게 매우 바람직합니다. 배송 가속화, 인건비 절감, 비접촉 작업에 대한 요구 증가는 AMR의 이점을 강화하고 현대 AI 주도 자재관리 업무에 중요한 솔루션으로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 피킹 및 게재위치 분야의 CAGR이 가장 높아질 전망
예측 기간 동안 창고 및 생산 시설에서 자동화 요구가 증가함에 따라 피킹 및 배치 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이 분야에서는 AI 대응 로봇과 시스템을 이용하여 제품의 정확한 선택, 취급, 위치결정을 실시하여 인적 실수나 수작업을 최소화합니다. 전자상거래 확대, 보다 신속한 배송 수요, 복잡한 주문 처리 요구사항이 자동 피킹 및 배치 솔루션 채택에 박차를 가하고 있습니다. AI와 컴퓨터 비전의 통합은 정밀도, 속도, 업무 효율을 높입니다. 끊임없는 기술 혁신은 효율성과 생산성의 이점과 결합되어 자동 피킹 및 배치를 자재관리 업계에서 가장 빠르게 성장하는 용도으로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 견고한 산업 기반, 자동화의 조기 도입, 주요 기술 공급자의 존재로 인해 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이 지역의 제조 및 물류 부문에서는 생산성 향상, 인건비 절감, 공급망 업무 최적화를 목적으로 AI 구동 로봇, 자동 반송차, 스마트 창고 솔루션의 도입이 진행되고 있습니다. 정부의 강력한 이니셔티브, 지속적인 기술 진보, 디지털 스마트 제조에 대한 고액 투자가 시장 확대를 더욱 추진하고 있습니다. 북미의 산업은 업무 효율, 안전성, 디지털 전환에 주력하고 있으며, AI 기반 자재관리 시스템의 채용을 가속화하고 있으며, 이 지역을 세계 시장의 주요 공헌 지역으로 자리잡고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 산업 성장, 전자상거래 상승 및 자동화 기술의 사용 증가로 인해 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 중국, 일본, 인도를 포함한 주요 국가는 생산성을 높이고 수작업에 대한 의존도를 줄이기 위해 AI를 탑재한 로봇, 스마트 창고, 고급 제조 솔루션에 많은 투자를 하고 있습니다. 물류 및 제조 부문의 성장은 디지털 전환 및 인더스트리 4.0 채택을 지원하는 정부 이니셔티브와 결합하여 시장 확대를 촉진하고 있습니다. 보다 신속한 주문 처리, 실시간 재고 관리 및 유연한 자재관리 솔루션에 대한 요구가 증가함에 따라 이 지역에서 AI 주도 시스템의 채택이 가속화되고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI-based Material Handling System Market is accounted for $77.31 billion in 2025 and is expected to reach $164.60 billion by 2032 growing at a CAGR of 11.4% during the forecast period. AI-driven Material Handling Systems combine advanced artificial intelligence with conventional handling processes to improve productivity, precision, and operational safety. Leveraging machine learning, robotics, and computer vision, these systems automate functions like moving, sorting, and storing products in warehouses or manufacturing plants. AI analyzes live data to optimize transport routes, forecast equipment maintenance, and minimizes human mistakes, resulting in cost reductions and accelerated workflows. Additionally, these systems can quickly adjust to shifts in demand, offering operational flexibility and scalability. The adoption of AI in material handling is revolutionizing industrial logistics, enabling smarter, more dependable, and highly efficient supply chains that meet modern manufacturing and distribution challenges.
According to the Material Handling Industry (MHI), in the 2023 MHI Annual Industry Report, 60% of supply chain professionals said they expect to adopt AI technologies in their operations within the next five years, up from just 12% currently.
Increasing automation in warehouses and manufacturing
The rising implementation of automation in manufacturing plants and warehouse operations is fueling the growth of the AI-based Material Handling System market. Businesses are adopting AI-enabled robots, automated guided vehicles, and smart sorting technologies to improve workflow efficiency, lower labor dependency, and reduce errors. Automation enables faster material transport, real-time inventory tracking, and optimized operational performance. The increasing pressure to meet quick delivery timelines, control operational costs, and boost productivity drives the demand for intelligent handling solutions. As industries expand and supply chain optimization becomes critical, AI-based automated material handling systems are witnessing accelerated adoption, becoming an essential element of modern industrial operations.
High initial investment costs
A key challenge hindering the growth of the AI-based Material Handling System market is the substantial upfront investment required. Deploying AI-powered robots, automated guided vehicles, and smart sorting technologies involves considerable capital spending, often making it difficult for small and medium enterprises to adopt. Costs include acquiring sophisticated machinery, integrating AI software, and training staff for effective operation and maintenance. The potentially extended period before realizing returns can deter companies from investing in these systems. As a result, the high initial expenditure acts as a barrier, limiting the broader implementation of AI-based material handling solutions, especially in financially constrained regions or smaller-scale operations.
Technological advancements in AI and robotics
Ongoing innovations in artificial intelligence, robotics, and machine learning are opening significant growth opportunities for the AI-based Material Handling System market. Advanced AI solutions enable predictive analytics, intelligent routing, and autonomous operational decisions in warehouses and manufacturing environments. Robotics and automation reduce manual labor while enhancing accuracy and processing speed. Technologies like collaborative robots, vision-guided vehicles, and smart conveyor systems allow organizations to efficiently scale operations and respond to changing supply chain requirements. These technological developments improve productivity, reduce operational costs, and minimize errors.
Rapid technological changes leading to obsolescence
The rapid pace of innovation in AI, robotics, and automation threatens the AI-based Material Handling System market by potentially rendering current technologies outdated. Companies that invest in present-day AI solutions may need frequent upgrades to stay competitive, incurring additional costs, operational downtime, and staff retraining. The risk of newer, more advanced systems superseding existing ones can make businesses reluctant to commit to long-term investments. This fast-evolving technological landscape introduces uncertainty, discouraging organizations from fully adopting AI-driven material handling solutions.
The COVID-19 pandemic influenced the AI-based Material Handling System market by boosting the implementation of automation and contactless operations in warehouses and production facilities. Social distancing protocols and workforce shortages prompted companies to deploy AI-powered robots, automated guided vehicles, and smart sorting technologies to sustain operations and reduce human interaction. Disruptions in supply chains emphasized the necessity of real-time inventory management and optimized material handling. Although some businesses temporarily reduced investments due to economic uncertainty, the pandemic underscored the value of AI-driven automation for operational resilience and continuity.
The autonomous mobile robots (AMRs) segment is expected to be the largest during the forecast period
The autonomous mobile robots (AMRs) segment is expected to account for the largest market share during the forecast period because of their versatility, efficiency, and adaptability in handling materials across warehouses and production facilities. Unlike conventional systems, AMRs can navigate autonomously, detect and avoid obstacles, and operate safely alongside humans, boosting operational efficiency. Their seamless integration with warehouse management systems, support for complex tasks, and real-time decision-making capabilities make them highly desirable for companies aiming for scalable and intelligent automation. The rising need for faster deliveries, labor cost reduction, and contactless operations have reinforced AMRs' dominance, positioning them as a key solution in modern AI-driven material handling operations.
The picking & placing segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the picking & placing segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by increasing automation needs in warehouses and production facilities. This segment utilizes AI-enabled robots and systems to accurately select, handle, and position products, minimizing human errors and manual labor. The expansion of e-commerce, demand for faster deliveries, and complex order fulfillment requirements are fueling adoption of automated picking and placing solutions. Integration of AI and computer vision enhances accuracy, speed, and operational efficiency. Continuous technological innovation, combined with efficiency and productivity benefits, positions automated picking and placing as the fastest-growing application within the material handling industry.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, owing to its robust industrial base, early adoption of automation, and the presence of major technology providers. The region's manufacturing and logistics sectors are increasingly implementing AI-driven robots, automated guided vehicles, and smart warehouse solutions to improve productivity, cut labor costs, and optimize supply chain operations. Strong government initiatives, continuous technological advancements, and high investment in digital and smart manufacturing further propel market expansion. North American industries focus on operational efficiency, safety, and digital transformation, which accelerate the adoption of AI-based material handling systems, positioning the region as a leading contributor to the global market.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by rapid industrial growth, the rise of e-commerce, and increasing use of automation technologies. Key countries, including China, Japan, and India, are investing significantly in AI-powered robots, smart warehouses, and advanced manufacturing solutions to improve productivity and reduce reliance on manual labor. The growth of logistics and manufacturing sectors, coupled with government initiatives supporting digital transformation and Industry 4.0 adoption, fuels market expansion. Increasing requirements for faster order fulfillment, real-time inventory control, and flexible material handling solutions are accelerating the adoption of AI-driven systems in the region.
Key players in the market
Some of the key players in AI-based Material Handling System Market include Daifuku Co., Ltd., KION Group AG, Toyota Industries Corporation, Honeywell International, SSI SCHAEFER, Amazon Robotics, Walmart, UPS, FedEx, Dematic, Vanderlande Industries, MHS Global, GreyOrange, Swisslog and Addverb Technologies.
In May 2025, FedEx and Amazon strike large-package delivery deal. The agreement marks a rekindling of the two parties' relationship nearly six years after FedEx announced it wouldn't renew its Ground and Express domestic shipping contracts with Amazon. At the time, FedEx said it wanted to focus on the broader e-commerce market.
In October 2024, KION Group has entered into a strategic partnership with Eurofork S.p.A., a leading manufacturer of pallet shuttle systems. The two companies have signed a cooperation agreement at KION GROUP AG. Under the agreement, Eurofork's E4CUBE(R) solution will be distributed through the sales and service networks of the KION brands in the Industrial Trucks & Services segment in the EMEA region with immediate effect.
In October 2024, Toyota Motor Corporation and Nippon Telegraph and Telephone Corporation have agreed to a joint initiative in the field of mobility and AI/telecommunications with the aim of realizing a society with zero traffic accidents. Through their previous collaborations, the two companies have confirmed that they share common values, such as contributing to society through technological and industrial development, a people-centered approach, and global contributions that start in Japan.