세계의 물류 자동화 시장은 2025년 368억 7,000만 달러에서 2031년까지 705억 8,000만 달러로, CAGR 11.43%로 상당한 성장이 전망됩니다.
이 분야는 창고 관리, 재고 관리, 운송 등 공급망 기능의 효율화를 위해 설계된 로봇 기계, 자율주행 차량, 제어 소프트웨어의 전략적 조합을 핵심으로 합니다. 시장의 성장은 일시적인 트렌드가 아닌 구조적 필요에 의해 주도되고 있습니다. 여기에는 급성장하는 E-Commerce 분야에서 신속한 주문 처리의 필요성, 숙련된 인력의 심각한 부족, 그리고 세계 무역의 근본적인 효율성 격차를 해결하기 위해 복잡한 유통 네트워크 내에서 정밀한 운영 요구가 포함됩니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 368억 7,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 705억 8,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 11.43% |
| 가장 빠르게 성장하는 부문 | 서비스 |
| 최대 시장 | 북미 |
이러한 강력한 시장 촉진요인이 있음에도 불구하고 시장은 큰 장벽에 직면해 있습니다. 특히 초기 도입에 필요한 고가의 설비투자와 자동화 시스템과 기존 인프라의 통합에 따른 기술적 복잡성을 들 수 있습니다. 국제로봇연맹의 데이터에 따르면, 2025년 이전 1년간 운송 및 물류용 업무용 서비스 로봇의 세계 판매량은 10만 2,900대에 달해 14% 증가했습니다. 이 통계는 조직이 물류 운영 현대화에 따른 재정적, 운영상의 어려움을 겪고 있는 가운데, 자동화 솔루션에 대한 지속적인 투자에 대한 노력을 강조하고 있습니다.
심화되는 세계 노동력 부족과 인건비 상승이라는 시급한 과제가 물류 자동화 도입을 가속화하는 주요 구조적 요인이 되고 있습니다. 노동 수요와 숙련된 노동력의 공급 격차가 확대됨에 따라, 기업들은 비즈니스 연속성을 보장하고 수익률을 보호하기 위해 수작업 워크플로우를 자동화 솔루션으로 대체해야 할 필요성이 점점 더 커지고 있습니다. 이 부족은 이제 순환적인 추세가 아닌 지속적인 운영 리스크로 간주되고 있습니다. 데카르트 시스템즈 그룹의 2024년 1월 조사에 따르면, 공급망 및 물류 부문 리더의 76%가 심각한 인력 부족에 직면해 있다고 답했습니다. 그 결과, 자동화 로봇과 운반 시스템의 도입은 전략적 우위에서 생존을 위한 필수 조건으로 진화하여 기업이 노동 시장의 변동으로부터 처리 능력을 분리할 수 있게 되었습니다.
동시에 인공지능(AI)과 머신러닝의 통합으로 정적인 기계가 스스로 최적화할 수 있는 지능적이고 적응력이 높은 생태계로 변모하고 있습니다. 이러한 기술 융합을 통해 예지보전, 동적 경로 계획, 실시간 의사결정 등 기존 시스템에서 구현할 수 없었던 기능을 구현하여 하드웨어 투자 수익성을 극대화할 수 있습니다. 2024년 4월 로크웰 오토메이션의 보고서에 따르면, 전 세계 제조업체의 83%가 1년 이내에 비즈니스 성과를 촉진하기 위해 생성형 AI를 업무에 도입할 것으로 예상하고 있습니다. MHI의 2024 보고서에 따르면, 공급망 리더의 55%가 진화하는 효율성 요구사항에 대응하기 위해 기술 및 혁신에 대한 투자를 늘리고 있으며, 이러한 기술 주도적 모멘텀은 자본 배분 전략에도 반영되어 있습니다.
도입에 필요한 막대한 초기 자본 지출과 기존 인프라에 자동화 시스템을 통합하는 데 따르는 기술적 어려움은 물류 자동화 시장의 광범위한 확장에 큰 제약요인으로 작용하고 있습니다. 이러한 재정적 장벽은 업계를 사실상 양분화하여 고급 로봇 및 제어 소프트웨어의 도입을 자금력이 있는 대기업으로 제한하는 한편, 침몰 비용을 흡수할 수 없는 중소규모의 플레이어를 배제하고 있습니다. 그 결과, 잠재적 시장의 대부분은 여전히 수작업 프로세스에 의존하고 있으며, 노후화된 시설의 리노베이션에 대한 투자 회수는 즉각적인 유동성 유출을 정당화할 만큼 멀거나 불확실해 보입니다.
이러한 투자 장벽의 크기는 높은 진입비용을 반영하는 최근 업계 데이터를 통해 확인할 수 있습니다. 자재관리 협회에 따르면, 2025년 공급망 리더의 19%가 기술 및 혁신에 1,000만 달러 이상을 투자할 의향이 있으며, 60%는 100만 달러 이상을 지출할 것으로 예상했습니다. 이러한 수치는 자동화가 점점 더 자본 집약적인 노력이 되고 있으며, 높은 진입장벽이 중소기업의 시장 침투를 직접적으로 제한하고 있음을 강조하고 있습니다. 이러한 재정적 장벽과 통합 시 기존 워크플로우 중단에 따른 운영 리스크가 결합되어 많은 조직이 현대화를 미루고 있으며, 이로 인해 전체 시장의 성장이 정체되고 있습니다.
자율이동로봇(AMR)의 등장으로 기존 자동운반차(AGV)가 내부 물류수송의 표준 솔루션으로 빠르게 대체되고 있습니다. 마그네틱 테이프나 전선과 같은 고정 인프라에 의존하는 기존 AGV와 달리 AMR은 첨단 내비게이션 알고리즘과 탑재된 센서를 활용하여 환경을 동적으로 매핑하고 실시간으로 장애물을 피하면서 이동합니다. 이러한 기술적 진보로 인해, 시설들은 고가의 설비 개조 없이도 유연하게 처리 용량을 확장할 수 있게 되었습니다. 이는 현대 E-Commerce에 내재된 유동적인 물량 변동에 이상적입니다. 로지스틱스 관리(Logistics Management) 잡지의 2024년 4월 '인트라로지스틱스 로봇 조사'에 따르면, 응답자의 71%가 향후 2년간 로봇을 확대할 계획을 가지고 있으며, 이는 업계가 적응성이 높은 이동형 솔루션으로 결정적으로 전환하고 있음을 보여줍니다.
동시에 시장에서는 협동 로봇(코봇)과 웨어러블 기술을 통한 노동력 증강에 대한 전략적 전환이 진행되어 단순한 노동력 대체를 넘어선 단계에 접어들고 있습니다. 이러한 기술은 인간 작업자를 대체하는 것이 아니라 직원을 지원하고, 신체적 부담을 줄이고 의사결정을 개선하여 '인간 중심'의 자동화 환경을 구축하도록 설계되었습니다. 이러한 접근 방식은 완전 자동화에 따른 운영 리스크를 줄이면서 기존 인력의 생산성을 극대화할 수 있습니다. 로크웰 오토메이션이 2024년 4월 발표한 '스마트 제조 현황 보고서'에 따르면, 스마트 제조 기술 도입 이후에도 94%의 제조업체가 직원 수를 유지하거나 확대할 계획이며, 이는 현재의 도입 모델이 순수한 대체보다는 인간과 기계의 협업을 우선시하고 있음을 보여줍니다. 뒷받침하고 있습니다.
The Global Logistics Automation Market is projected to experience substantial growth, rising from USD 36.87 Billion in 2025 to USD 70.58 Billion by 2031, with a compound annual growth rate of 11.43%. This sector centers on the strategic combination of robotic machinery, autonomous vehicles, and control software designed to streamline supply chain functions, including warehousing, inventory management, and transportation. The market is primarily propelled by structural necessities rather than fleeting trends; these include the booming e-commerce sector's requirement for rapid order fulfillment, a severe scarcity of skilled manual labor, and the critical operational need for precision within complex distribution networks to address fundamental efficiency gaps in global trade.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 36.87 Billion |
| Market Size 2031 | USD 70.58 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 11.43% |
| Fastest Growing Segment | Services |
| Largest Market | North America |
Despite these strong drivers, the market encounters significant obstacles, particularly the high capital expenditure needed for initial deployment and the technical complexity involved in merging automated systems with legacy infrastructure. Data from the International Federation of Robotics indicates that in the year prior to 2025, global sales of professional service robots for transportation and logistics reached 102,900 units, representing a 14% increase. This statistic highlights a sustained commitment to investing in automation solutions, even as organizations contend with the financial and operational challenges associated with modernizing their logistics operations.
Market Driver
The pressing issues of acute global labor shortages and rising workforce costs serve as major structural catalysts accelerating the adoption of logistics automation. As the disparity between labor demand and the supply of skilled workers grows, organizations are increasingly forced to replace manual workflows with automated alternatives to ensure business continuity and protect profit margins. This deficit is now viewed not as a cyclical trend but as a persistent operational risk; according to a January 2024 study by Descartes Systems Group, 76% of supply chain and logistics leaders reported facing significant workforce shortages. Consequently, the implementation of automated robotics and conveyance systems has evolved from a strategic advantage to a necessity for survival, allowing firms to separate their throughput capacity from the volatility of the labor market.
Concurrently, the integration of Artificial Intelligence and Machine Learning is transforming static machinery into intelligent, adaptive ecosystems capable of self-optimization. This technological convergence enables capabilities that legacy systems cannot support, such as predictive maintenance, dynamic route planning, and real-time decision-making, thereby maximizing the return on hardware investments. A Rockwell Automation report from April 2024 indicates that 83% of manufacturers globally expect to incorporate generative AI into their operations within the year to drive business results. This tech-forward momentum is reflected in capital allocation strategies, with MHI reporting in 2024 that 55% of supply chain leaders are increasing their investments in technology and innovation to meet these evolving efficiency requirements.
Market Challenge
The substantial initial capital expenditure required for implementation, combined with the technical difficulties of integrating automated systems into legacy infrastructure, acts as a formidable restraint on the broader expansion of the logistics automation market. This financial barrier effectively divides the industry, restricting the adoption of advanced robotics and control software to large, well-capitalized enterprises while excluding smaller players unable to absorb the sunk costs. As a result, a large segment of the potential market remains dependent on manual processes, as the return on investment for retrofitting older facilities often appears too distant or uncertain to justify the immediate drain on liquidity.
The magnitude of this investment threshold is confirmed by recent industry data reflecting the high cost of entry. According to the Material Handling Institute, in 2025, 19% of supply chain leaders intended to allocate over $10 million toward technology and innovation, while 60% anticipated spending more than $1 million. These figures underscore that automation is increasingly a capital-intensive commitment, where the high price of admission directly limits market penetration among small and medium-sized enterprises. This financial exclusivity, compounded by the operational risks of disrupting existing workflows during integration, compels many organizations to postpone modernization, thereby stalling aggregate market growth.
Market Trends
The rise of Autonomous Mobile Robots (AMRs) is rapidly superseding traditional Automated Guided Vehicles (AGVs) as the standard solution for internal logistics transport. Unlike legacy AGVs, which depend on fixed infrastructure like magnetic tapes or wires, AMRs utilize advanced navigation algorithms and onboard sensors to dynamically map environments and avoid obstacles in real time. This technological advancement allows facilities to scale throughput flexibly without the need for expensive facility retrofitting, making them ideal for the fluctuating volumes inherent in modern e-commerce. According to the April 2024 'Intralogistics Robotics Survey' by Logistics Management, 71% of respondents plan to expand their robotic fleets over the next two years, signaling a decisive industry pivot toward these adaptable mobile solutions.
Simultaneously, the market is witnessing a strategic shift toward workforce augmentation through Collaborative Robots (cobots) and wearable technology, moving beyond simple labor substitution. Rather than replacing human operators, these technologies are designed to assist employees, reducing physical strain and improving decision-making to create a 'human-centric' automated environment. This approach mitigates the operational risks of full automation while maximizing the productivity of the existing labor pool. As noted in Rockwell Automation's 'State of Smart Manufacturing Report' from April 2024, 94% of manufacturers plan to maintain or expand their workforce following the adoption of smart manufacturing technology, confirming that the prevailing implementation model prioritizes human-machine collaboration over pure replacement.
Report Scope
In this report, the Global Logistics Automation Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Logistics Automation Market.
Global Logistics Automation Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: