スマートウェアハウスの市場規模、シェア、動向分析レポート：コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、展開別（クラウド、オンプレミス）、技術別、用途別、倉庫規模別、業種別、地域別、セグメント別予測、2023年～2030年

Smart Warehousing Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software, Services), By Deployment (Cloud, On-premises), By Technology, By Application, By Warehouse Size, By Vertical, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

スマート倉庫市場の成長と動向 Grand View Research社の最新レポートによると、世界のスマートウェアハウジング市場は2030年までに579億7000万米ドルに達すると予測されている。同市場は2023年から2030年にか... もっと見る

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Grand View Research グランドビューリサーチ	2023年12月7日	US$4,950 シングルユーザライセンス（印刷不可）ライセンス・価格情報・注文方法はこちら	150	英語

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サマリー

スマート倉庫市場の成長と動向

Grand View Research社の最新レポートによると、世界のスマートウェアハウジング市場は2030年までに579億7000万米ドルに達すると予測されている。同市場は2023年から2030年にかけて年平均成長率14.2％で成長すると予測されている。市場成長の原動力となっているのは、様々な産業における自動化とロボティクスソリューションに対する需要の増加、オンラインショッピングの増加、廃棄物を最小限に抑えるためのグリーンイニシアティブと持続可能性への注目の高まりである。グリーンイニシアティブと持続可能性への注目の高まりは、倉庫におけるスマート倉庫ソリューションの使用増加に大きく影響している。企業が環境への責任を優先する中、スマート倉庫技術は廃棄物の最小化と資源利用の最適化に貢献している。

スマート倉庫内の自動化とデジタル化は、より効率的な在庫管理につながり、過剰在庫を削減し、過剰生産による環境への影響を最小限に抑えます。スマートテクノロジーは、正確な需要予測と在庫の最適化を可能にし、倉庫業務を実際の消費パターンに合わせることで、不必要な無駄を省きます。さらに、リアルタイムのモニタリングとデータ分析により、倉庫は非効率を特定できるようになり、より持続可能な実践とエネルギー消費の削減につながる。自律走行車と最適化されたルーティングの導入は、スマート倉庫内の商品輸送におけるカーボンフットプリントの最小化にさらに貢献する。全体として、スマート倉庫ソリューションの統合は、より広範な持続可能性の目標に沿うものであり、より効率的に運営し、廃棄物を削減し、サプライチェーン業務において環境に配慮した慣行に貢献するためのツールを企業に提供するものである。

さらに、マルチチャネル流通ネットワークの出現は、市場におけるスマート倉庫ソリューションの採用拡大に大きく影響しています。オンライン・プラットフォーム、小売店、消費者直販モデルなど、さまざまなチャネルでビジネスが拡大するにつれ、サプライチェーン管理の複雑さは増しています。スマート・ウェアハウス・ソリューションは、リアルタイムの可視性、在庫の最適化、効率的な注文処理などを提供することで、こうした多チャネル流通ネットワーク内のオペレーションを合理化する上で重要な役割を果たしている。これらのテクノロジーは、多様なチャネルにわたる在庫のシームレスな調整と同期化を可能にし、正確な在庫レベルを確保し、注文処理時間を短縮し、全体的な業務効率を高めます。スマート倉庫ソリューションの統合は、マルチチャネル流通のダイナミックな需要に応えようとする企業にとって必須となり、市場動向や顧客の嗜好の変化に適応するための拡張性と俊敏性を備えたインフラを提供します。
結局のところ、スマート倉庫ソリューションの採用は、マルチチャネル流通の進化する状況への戦略的対応であり、多様な販売チャネルにわたるサプライチェーンの管理において、可視性、応答性、有効性を高めるツールを企業に提供するものです。

拡張現実（AR）と仮想現実（VR）技術の採用は、市場に大きな機会をもたらす。ARとVRは高度な可視化とインタラクティブ機能を提供し、倉庫オペレータが業務のさまざまな側面を最適化できるようにする。AR技術は、スマートグラスやヘッドセットを介して作業員にリアルタイムの情報や視覚的な合図を提供し、正確性と効率の向上につながる、オーダーピッキングプロセスの強化に活用することができる。一方、VRは没入型のトレーニング・シミュレーションに採用することができ、倉庫スタッフは物理的なセットアップを必要とせずに現実的なトレーニング・シナリオを受けることができる。これらのテクノロジーは、作業員の生産性向上、ミスの減少、トレーニングプログラムの強化に貢献し、最終的には倉庫業務の最適化につながる。技術の成熟が進むにつれ、スマート倉庫におけるARとVRの統合は、現在のプロセスを改善するだけでなく、よりインテリジェントで、応答性が高く、効率的な倉庫環境を作るための革新的な可能性を解き放つ。

同市場は競争が激しく、複数の主要市場プレーヤーが存在する。同市場の著名なプレーヤーとしては、Honeywell International Inc.、Siemens、Zebra Technologies Corporation、IBM Corporation、Oracle Corporation、SAP SE、KION Group AG、Cognex Corporation、ABB Ltd.、Tecsys, Inc.、Manhattan Associates、PSI Logistics、Replyなどが挙げられる。これらのプレーヤーは、新製品投入などの戦略を採用し、競合他社に先んじようとしている。例えば、ファクトリーオートメーションとインダストリー4.0ソリューションのリーダーであるオムロン株式会社は、2023年9月、可搬重量650kgの自律移動ロボット（AMR）MD-650を発売し、部品・材料搬送用途の自律移動ロボットのラインアップを拡充した。MD-650は、独自の制御技術を搭載し、人と機械の協働が進む生産現場において、安全でスムーズな搬送を実現し、重量物搬送作業の効率化要求の高まりに対応する。

スマート倉庫市場レポートハイライト

- ハードウェア・セグメントは、2022年に50.1%の最大市場シェアを占めた。これは、自動搬送車、ロボット・システム、IoT対応デバイスなどの先進技術の導入における基礎的な役割によるもので、大幅な省力化に貢献し、データ駆動型の意思決定と倉庫プロセスの最適化のためのシームレスな接続を可能にする。

- クラウド導入は、比類のないスケーラビリティ、コスト効率の高いサブスクリプションモデル、迅速な導入、リモートアクセス、自動更新、統合機能、効率的なデータ分析により、最適化された運用のための俊敏で接続されたエコシステムを企業に提供するため、予測期間中に最も速いCAGRを記録すると予想される。

- 2022年の市場は、ロボティクスとオートメーション分野が支配的であった。このセグメントの成長は、タスクの自動化とプロセスの合理化を通じて業務効率を大幅に向上させる役割に起因している。

- オーダー・フルフィルメント分野は、リアルタイム追跡、自動化、高度な分析などの技術の統合を通じて、プロセスの最適化、エラーの削減、迅速かつ正確な製品配送を保証する役割を果たすため、2022年には33.9％の最大市場シェアを占めた。

- 大規模倉庫の規模が2022年に最大の市場シェアを占めたのは、大規模倉庫が、広範な在庫の管理と大量の注文処理に伴う拡張性と運用上の複雑さのために、スマートウェアハウスに適しているからである。

- 小売・電子商取引セグメントは、予測期間中に15.4%という最速のCAGRを記録した。このセグメントの成長は、オンラインショッピングの急成長と迅速な注文処理の必要性に起因している。

- 北米は市場を支配し、2022年には31.8%のシェアを占めた。これは、高度な技術インフラと確立されたロジスティクス産業によるものである。

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Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Market Definitions
1.3. Research Methodology
1.4. Research Assumptions
1.5. List of Data Sources
1.5.1. Secondary Sources
1.5.2. Primary Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Snapshot
2.2. Segmental Snapshot
2.3. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. Market Variables, Trends, & Scope Outlook
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Smart Warehousing Market Value Chain Analysis
3.3. Smart Warehousing Market Dynamics
3.3.1. Market Driver Analysis
3.3.2. Market Restraint/Challenge Analysis
3.3.3. Market Opportunity Analysis
3.4. Industry Analysis - Porter’s Five Forces Analysis
3.4.1. Supplier Power
3.4.2. Buyer Power
3.4.3. Substitution Threat
3.4.4. Threat of New Entrants
3.4.5. Competitive Rivalry
3.5. Smart Warehousing Market PESTEL Analysis
3.5.1. Political Landscape
3.5.2. Economic Landscape
3.5.3. Social Landscape
3.5.4. Technology Landscape
3.5.5. Environmental Landscape
3.5.6. Legal Landscape
Chapter 4. Smart Warehousing Market Component Outlook
4.1. Smart Warehousing Market, By Component Analysis & Market Share, 2022 & 2030
4.2. Hardware
4.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
4.3. Software
4.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
4.4. Services
4.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Smart Warehousing Market Deployment Outlook
5.1. Smart Warehousing Market, By Deployment Analysis & Market Share, 2022 & 2030
5.2. Cloud
5.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
5.3. On-Premises
5.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. Smart Warehousing Market Technology Outlook
6.1. Smart Warehousing Market, By Technology Analysis & Market Share, 2022 & 2030
6.2. IoT
6.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.3. Robotics and Automation
6.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.4. AI and Analytics
6.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.5. Networking and Communication
6.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.6. AR and VR
6.6.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
6.7. Others
6.7.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. Smart Warehousing Market Application Outlook
7.1. Smart Warehousing Market, By Application Analysis & Market Share, 2022 & 2030
7.2. Inventory Management
7.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.3. Order Fulfillment
7.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4. Asset Tracking
7.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5. Predictive Analytics
7.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6. Others
7.6.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 8. Smart Warehousing Market Warehouse Size Outlook
8.1. Smart Warehousing Market, By Warehouse Size Analysis & Market Share, 2022 & 2030
8.2. Small
8.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
8.3. Medium
8.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
8.4. Large
8.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 9. Smart Warehousing Market Vertical Outlook
9.1. Smart Warehousing Market, By Vertical Analysis & Market Share, 2022 & 2030
9.2. Transportation & Logistics
9.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
9.3. Retail & E-commerce
9.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
9.4. Manufacturing
9.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
9.5. Healthcare
9.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
9.6. Energy & Utilities
9.6.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
9.7. Automotive
9.7.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
9.8. Food & Beverages
9.8.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
9.9. Others
9.9.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 10. Smart Warehousing Market: Regional Estimates & Trend Analysis
10.1. Smart Warehousing Market Share by Region, 2022 & 2030
10.2. North America
10.2.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030
10.2.2. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.3. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.4. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.5. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.6. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.7. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.8. U.S.
10.2.8.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.8.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.8.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.8.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.8.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.8.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.9. Canada
10.2.9.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.9.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.9.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.9.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.9.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.2.9.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3. Europe
10.3.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030
10.3.2. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.3. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.4. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.5. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.6. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.7. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.8. U.K.
10.3.8.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.8.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.8.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.8.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.8.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.8.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.9. Germany
10.3.9.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.9.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.9.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.9.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.9.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.9.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.10. France
10.3.10.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.10.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.10.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.10.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.10.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.3.10.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4. Asia Pacific
10.4.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030
10.4.2. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.3. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.4. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.5. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.6. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.7. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.8. China
10.4.8.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.8.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.8.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.8.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.8.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.8.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.9. India
10.4.9.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.9.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.9.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.9.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.9.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.9.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.10. Japan
10.4.10.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.10.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.10.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.10.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.10.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.10.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.11. South Korea
10.4.11.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.11.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.11.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.11.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.11.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.11.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.12. Australia
10.4.12.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.12.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.12.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.12.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.12.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.4.12.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5. Latin America
10.5.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030
10.5.2. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.3. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.4. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.5. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.6. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.7. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.8. Brazil
10.5.8.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.8.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.8.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.8.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.8.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.8.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.9. Mexico
10.5.9.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.9.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.9.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.9.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.9.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.5.9.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6. Middle East & Africa
10.6.1. Market estimates and forecasts, 2017 - 2030
10.6.2. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.3. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.4. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.5. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.6. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.7. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.8. Kingdom of Saudi Arabia (KSA)
10.6.8.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.8.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.8.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.8.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.8.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.8.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.9. UAE
10.6.9.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.9.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.9.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.9.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.9.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.9.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.10. South Africa
10.6.10.1. Market estimates and forecasts, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.10.2. Market estimates and forecasts, By Deployment, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.10.3. Market estimates and forecasts, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.10.4. Market estimates and forecasts, By Application, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.10.5. Market estimates and forecasts, By Warehouse Size, 2017 - 2030 (USD Million)
10.6.10.6. Market estimates and forecasts, By Vertical, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 11. Smart Warehousing Market Competitive Landscape
11.1. Key Market Participants
11.1.1. Honeywell International Inc.
11.1.2. Siemens
11.1.3. Zebra Technologies Corporation
11.1.4. IBM Corporation
11.1.5. Oracle Corporation
11.1.6. SAP SE
11.1.7. KION Group AG
11.1.8. Cognex Corporation
11.1.9. ABB Ltd.
11.1.10. Tecsys, Inc.
11.1.11. Manhattan Associates
11.1.12. PSI Logistics
11.1.13. Reply
11.2. Key Company Market Share Analysis, 2022
11.3. Company Categorization/Position Analysis, 2022
11.4. Strategic Mapping
11.4.1. Expansion
11.4.2. Mergers & Acquisition
11.4.3. Partnerships & Collaborations
11.4.4. Product/service launch
11.4.5. Others

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Summary

Smart Warehousing Market Growth & Trends

The global smart warehousing market is anticipated to reach USD 57.97 billion by 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The market is expected to grow at a CAGR of 14.2% from 2023 to 2030. The market growth is driven by increasing demand for automation and robotics solutions across various industries, the increasing online shopping, and rising focus on the green initiatives and sustainability to minimize waste. The rising focus on green initiatives and sustainability significantly influences the increasing use of smart warehouse solutions in warehouses. As businesses prioritize environmental responsibility, smart warehouse technologies contribute to minimizing waste and optimizing resource utilization.

Automation and digitization within smart warehouses lead to more efficient inventory management, reducing excess stock and minimizing the environmental impact of overproduction. Smart technologies enable precise demand forecasting and inventory optimization, aligning warehouse operations with actual consumption patterns to avoid unnecessary waste. Additionally, real-time monitoring and data analytics empower warehouses to identify inefficiencies, leading to more sustainable practices and reduced energy consumption. The implementation of autonomous vehicles and optimized routing further contributes to minimizing carbon footprints in the transportation of goods within smart warehouses. Overall, the integration of smart warehouse solutions aligns with broader sustainability goals, offering businesses the tools to operate more efficiently, reduce waste, and contribute to environmentally conscious practices in their supply chain operations.

Furthermore, the emergence of multi-channel distribution networks significantly influences the increasing adoption of smart warehouse solutions in the market. As businesses expand their reach across various channels, including online platforms, retail outlets, and direct-to-consumer models, the complexity of supply chain management grows. Smart warehouse solutions play a crucial role in streamlining operations within these multi-channel distribution networks by offering real-time visibility, inventory optimization, and efficient order fulfillment. These technologies enable seamless coordination and synchronization of inventory across diverse channels, ensuring accurate stock levels, reducing order processing times, and enhancing overall operational efficiency. The integration of smart warehouse solutions becomes imperative for businesses seeking to meet the dynamic demands of multi-channel distribution, providing a scalable and agile infrastructure to adapt to changing market trends and customer preferences.
Ultimately, the adoption of smart warehouse solutions is a strategic response to the evolving landscape of multi-channel distribution, offering businesses the tools to enhance visibility, responsiveness, and effectiveness in managing their supply chain across diverse sales channels.

The adoption of augmented reality (AR) and virtual reality (VR) technologies presents a significant opportunity for the market. AR and VR offer advanced visualization and interactive capabilities, allowing warehouse operators to optimize various aspects of their operations. AR technology can be utilized for enhanced order-picking processes, providing workers with real-time information and visual cues through smart glasses or headsets, leading to increased accuracy and efficiency. VR, on the other hand, can be employed for immersive training simulations, allowing warehouse staff to undergo realistic training scenarios without the need for physical setups. These technologies contribute to improved worker productivity, reduced errors, and enhanced training programs, ultimately optimizing warehouse operations. As the technology continues to mature, the integration of AR and VR in smart warehousing not only improves current processes but also unlocks innovative possibilities for creating more intelligent, responsive, and efficient warehouse environments.

The market is competitive and has the presence of several key market players. Some prominent players in the market include Honeywell International Inc., Siemens, Zebra Technologies Corporation, IBM Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, KION Group AG, Cognex Corporation, ABB Ltd., Tecsys, Inc., Manhattan Associates, PSI Logistics, and Reply, among others. These players are adopting strategies such as new product launches to stay ahead of their competition. For instance, in September 2023, OMRON Corporation, a leader in factory automation and Industry 4.0 solutions, launched the MD-650 autonomous mobile robot (AMR) with a payload of 650 kg, expanding its lineup of autonomous robots for part and material transport applications. The MD-650 features unique control technology, ensuring safe and smooth transport in production sites where human-machine collaboration is prevalent, addressing the increasing demand for efficiency in heavy-material transport operations.

Smart Warehousing Market Report Highlights

• The hardware segment held the largest market share of 50.1% in 2022, owing to its foundational role in implementing advanced technologies, such as automated guided vehicles, robotic systems, and IoT-enabled devices, which contribute to significant labor savings and enable seamless connectivity for data-driven decision-making and optimization of warehouse processes.

• The cloud deployment is expected to witness the fastest CAGR over the forecast period, due to its unparalleled scalability, cost-efficient subscription models, rapid deployment, remote accessibility, automatic updates, integration capabilities, and efficient data analytics, offering businesses an agile and connected ecosystem for optimized operations.

• The robotics and automation segment dominated the market in 2022. The segment's growth is attributable to its role in significantly enhancing operational efficiency through task automation and process streamlining.

• The order fulfillment segment held the largest market share of 33.9% in 2022, owing to the its role in optimizing processes, reducing errors, and ensuring swift and accurate product delivery through the integration of technologies such as real-time tracking, automation, and advanced analytics.

• The large warehouse size segment held the largest market share in 2022, as the large warehouses are well-suited for smart warehousing due to the scalability and operational complexities that come with managing extensive inventories and high-volume order processing.

• The retail & e-commerce segment registered the fastest CAGR of 15.4% over the forecast period. The segment’s growth is attributable to rapid growth of online shopping and the need for prompt order fulfillment.

• North America dominated the market and held a share of 31.8% in 2022, owing to the advanced technological infrastructure and a well-established logistics industry.

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