物流自動化市場:製品別(無人搬送車(AGV)、自律移動ロボット(AMR)、自動保管・検索システム、コンベア、倉庫管理システム)、技術別(RPA、ビッグデータ、ブロックチェーン) - 2029年までの世界予測Logistics Automation Market by Offering (Automated Guided Vehicles (AGVs), Autonomous Mobile Robots (AMRs), Automated Storage & Retrieval Systems, Conveyors, Warehouse Management Systems), Technology (RPA, Big Data, Blockchain) - Global Forecast to 2029 物流自動化市場は、2024年の351億4,000万米ドルから2029年には525億3,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は8.4%になると予測される。同市場の成長が見込まれる背景には、オンライン小売の台... もっと見る
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サマリー物流自動化市場は、2024年の351億4,000万米ドルから2029年には525億3,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は8.4%になると予測される。同市場の成長が見込まれる背景には、オンライン小売の台頭と迅速な配送需要、物流システムにおけるAI、機械学習、IoTの統合、労働力不足の深刻化と人件費の高騰があり、企業は業務効率を維持するためにロボティクスなどの自動化技術に投資している。しかし、ロボット工学、AI、自律走行車を含む自動化技術の導入には法外なコストがかかることや、自動化物流システムの予期せぬダウンタイムによって物流業務が中断され、財務上の損失につながる可能性があることから、成長が抑制される可能性がある。"予測期間中、ストレージソリューションセグメントが最大の市場シェアを占める見込み" 電子商取引や大量の在庫管理によって、最適化された倉庫スペースの需要が高まっているため、ストレージソリューションセグメントが物流自動化において最大の市場シェアを占めるだろう。自動保管・検索システム(AS/RS)は、企業が保管密度を最大化し、労働依存度を低減し、ピッキング精度を高めることを可能にする重要なイネーブラーである。AS/RSソリューションはまた、迅速な配送を求める消費者の期待に応えるために重要な、注文処理速度と在庫追跡を改善します。多様な在庫タイプを扱い、倉庫の設置面積を最小化するAS/RSの能力は、大規模なロジスティクス業務に不可欠です。 「予測期間中、小売・eコマース企業が最も速い成長率 ロジスティクス自動化市場では、オンラインショッピングの急速な拡大や、より迅速な配送サービスに対する需要の高まりを背景に、企業セグメント内の小売・eコマースセクターが最も速い成長率を示すとみられている。小売業者やeコマース・プラットフォームは、サプライチェーンの最適化、注文処理時間の短縮、大量在庫の管理といった大きなプレッシャーに直面している。ロボット工学、AI主導の倉庫管理、自動仕分けシステムなどの自動化技術は、こうした需要に応える上で極めて重要である。さらに、オムニチャネル小売の急増と即日配達への期待が、この分野における自動化物流ソリューションの必要性をさらに高めている。 「アジア太平洋地域は、技術革新と新興テクノロジーに後押しされ、ロジスティクス自動化の急成長を目撃することになる。 アジア太平洋地域は、電子商取引の急速な拡大、製造活動の増加、中国、インド、日本などの国々によるインフラとテクノロジーへの投資の増加により、ロジスティクス自動化市場で最も速い成長率を目撃することが期待されている。この地域の大規模な消費者基盤とオンライン小売プラットフォームの台頭は、自動倉庫、自律走行車、AIを搭載した在庫管理システムなど、合理化された物流プロセスの必要性を煽っている。さらに、特に中国とインドでは、スマート製造とデジタル化を推進する政府のイニシアチブが、物流自動化技術の採用を加速させている。アジア太平洋地域の強固なインフラ整備は、自動化技術への革新と投資への注力と相まって、世界の物流自動化市場における支配的なプレーヤーとして位置づけられている。 主な内訳 ロジスティクス・オートメーション市場で事業を展開する様々な主要組織の最高経営責任者(CEO)、イノベーション・技術責任者、システム・インテグレーター、経営幹部に対して詳細なインタビューを実施。 企業別:ティアI:34%、ティアII:43%、ティアIII:23 役職別C-Level Executives - 50%、D-Level Executives - 30%、その他 - 20 地域別北米:30%、欧州:25%、アジア太平洋:35%、中東・アフリカ:5%、中南米:5 本レポートには、物流自動化のソリューションとサービスを提供する主要企業の調査が含まれています。物流自動化市場の主要ベンダーのプロファイルを掲載しています。物流自動化市場の主要企業には、KION Group(ドイツ)、Honeywell(米国)、ダイフク(日本)、IBM(米国)、SAP(ドイツ)、Oracle(米国)、ABB(スイス)、Manhattan Associates(米国)、KUKA Group(ドイツ)、Jungheinrich(ドイツ)、東芝(日本)、豊田自動織機(日本)、Zebra Technologies(米国)、Kardex Group(スイス)、Symbotic(米国)、KNAPP(オーストリア)、SSI Schaefer(ドイツ)が含まれる、Blue Yonder(米国)、村田機械(日本)、TGW Logistics(オーストリア)、Körber AG(ドイツ)、Beumer Group(ドイツ)、Mecalux International(スペイン)、Hardis Group(フランス)、JR Automation(米国)、Ecovium(ドイツ)、System Logistics(イタリア)、Automated Logistics Systems(米国)、Savoye(米国)、Locus Robotics(米国)、GreyOrange(米国)、Falcon Autotech(インド)、Logistically(米国)、Logiwa(米国)、Rossum(チェコ共和国)。 調査範囲 この調査レポートは、物流自動化市場を提供別(自動化システム(ロボットシステム、ストレージソリューション、自動識別&データ収集、その他)、自動化ソフトウェア(輸送管理システム、倉庫管理システム、受注管理ソフトウェア)、展開モード別ソフトウェア(クラウドとオンプレミス))、物流タイプ別(インバウンドロジスティクス(調達物流、生産物流)、アウトバウンド/販売物流、リバース・ロジスティクス)、テクノロジー別(ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)、人工知能・分析、モノのインターネット(IoT)プラットフォーム、ブロックチェーン、ビッグデータ、その他)、エンドユーザー・企業タイプ別(小売・eコマース、ヘルスケア・医薬品、製造、自動車、食品・飲料、金属・機械、サードパーティー・ロジスティクス(3PL)、その他企業)、地域別(北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、中南米)。本レポートでは、物流自動化市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、事業概要、製品、サービス、主要戦略、契約、パートナーシップ、協定、新製品・サービスの発表、M&A、物流自動化市場に関連する最近の動向などに関する洞察を提供しています。物流自動化市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競争分析も本レポートでカバーしています。 レポート購入の主な利点 本レポートは、ロジスティクスオートメーション市場全体とそのサブセグメントにおける収益数の最も近い概算に関する情報を、同市場の市場リーダー/新規参入者に提供するでしょう。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスを位置付け、適切な市場参入戦略を計画するためのより良い洞察を得るのに役立ちます。また、利害関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。 本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します: - 主な促進要因(電子商取引の増加、自律型ロボットの採用増加、3PLサービスの需要拡大、労働安全の必要性)、阻害要因(統一されたガバナンス基準の欠如、高額な設備投資)、機会(自律走行車&ドローンの導入、物流に革命をもたらすオートメーション・アズ・ア・サービス、インダストリー4.0の採用拡大)、課題(既存システムとの統合、スタッフの訓練と労働に関する懸念)の分析。 - 製品開発/イノベーション:ロジスティクス自動化市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表に関する詳細な洞察。 - 市場開発:有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、さまざまな地域のロジスティクス自動化市場を分析しています。 - 市場の多様化:ロジスティクスオートメーション市場における新製品&サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。 - 競合評価:KIONグループ(ドイツ)、ハネウェル(米国)、ダイフク(日本)、IBM(米国)、SAP(ドイツ)、オラクル(米国)、ABB(スイス)などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス提供に関する詳細な評価、マンハッタン・アソシエイツ(米国)、KUKAグループ(ドイツ)、ユングハインリッヒ(ドイツ)、東芝(日本)、豊田自動織機(日本)、ゼブラ・テクノロジーズ(米国)、カーデックス・グループ(スイス)、シンボティック(米国)、KNAPP(オーストリア)、SSIシェーファー(ドイツ)、ブルー・ヨンダー(米国)、村田機械(日本)、TGWロジスティクス(オーストリア)、ケルバーAG(ドイツ)、ボイマー・グループ(ドイツ)、メカラックス・インターナショナル(スペイン)、ハーディス・グループ(フランス)、JRオートメーション(米国)、エコビウム(ドイツ)、システム・ロジスティクス(イタリア)、Automated Logistics Systems社(米国)、Savoye社(米国)、Locus Robotics社(米国)、GreyOrange社(米国)、Falcon Autotech社(インド)、Logistically社(米国)、Logiwa社(米国)、Rossum社(チェコ共和国)などである。また、本レポートは、関係者が物流自動化市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供します。 目次1 はじめに 381.1 調査目的 38 1.2 市場の定義 38 1.2.1 包含と除外 39 1.3 市場範囲 39 1.3.1 市場セグメンテーション 40 1.3.2 考慮した年数 41 1.4 考慮した通貨 41 1.5 利害関係者 1.6 変化のまとめ 2 調査方法 44 2.1 調査データ 44 2.1.1 二次データ 45 2.1.2 一次データ 2.1.2.1 主要プロファイルの内訳 46 2.1.2.2 主要業界インサイト 46 2.2 市場の分類とデータの三角測量 47 2.3 市場規模の推定 48 2.3.1 トップダウンアプローチ 48 2.3.2 ボトムアップアプローチ 49 2.4 市場予測 53 2.5 リサーチの前提 54 2.6 調査の限界 3 エグゼクティブサマリー 56 4 プレミアムインサイト 63 4.1 物流自動化市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 63 4.2 物流自動化市場:上位 3 社 64 4.3 北米物流自動化市場:ロボットシステムと自動化ソフトウェア上位3社 64 4.4 物流自動化市場:地域別 65 5 市場概要と業界動向 66 5.1 はじめに 66 5.2 市場ダイナミクス 5.2.1 推進要因 5.2.1.1 電子商取引の増加 67 5.2.1.2 自律走行ロボットの採用増加 67 5.2.1.3 3PLサービスに対する需要の高まり 68 5.2.1.4 労働安全の必要性 68 5.2.2 阻害要因 68 5.2.2.1 統一されたガバナンス基準の欠如 68 5.2.2.2 高い設備投資 69 5.2.3 機会 69 5.2.3.1 自律走行車とドローンの導入 69 5.2.3.2 物流に革命をもたらすオートメーション・アズ・ア・サービス 69 5.2.3.3 インダストリー4.0の採用拡大 70 5.2.4 課題 70 5.2.4.1 既存システムとの統合 70 5.70 2.4.2 スタッフのトレーニングと労力の問題 70 5.2.5 主要ユースケースと市場の可能性 71 5.2.5.1 主なユースケース 71 5.2.6 倉庫の自動化 72 5.2.7 経路最適化 72 5.2.8 予知保全 72 5.2.9 需要予測 73 5.2.10 自律走行車 73 5.2.11 サプライチェーンの可視化 5.3 物流自動化市場:進化 74 5.4 エコシステム分析 76 5.4.1 倉庫管理システム(WMS)プロバイダー 78 5.4.2 輸送管理システム(TMS)プロバイダー 79 5.4.3 自動認識・データ収集(AIDC)プロバイダー 79 5.4.4 自動保管・検索システム(As/Rs)プロバイダー 79 5.4.5 テクノロジー・パートナー/インテグレーター 79 5.4.6 エンドユーザー 5.5 サプライチェーン分析 80 5.6 投資環境と資金調達シナリオ 81 5.7 ケーススタディ分析 82 5.7.1 ケーススタディ1:オーダーフルフィルメント強化に向けたベイヤーとデマティック社の提携 82 5.7.2 ケーススタディ 2:コカ・コーラボトラーズジャパンの埼玉メガDCにおける自動化と効率化 83 5.7.3 ケーススタディ3:ナップのエボシャトルシステムによるゲトリーバウ・ノルド社の変革 83 5.7.4 ケーススタディ4:ウォルグリーンがブルー・ヨンダーの在庫・受注管理ソリューショ ンで顧客体験を向上 84 5.7.5 ケーススタディ5:アシェットUKの革新的な配送センター改革 85 5.8 テクノロジー分析 85 5.8.1 主要テクノロジー 86 5.8.1.1 ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA) 86 5.8.1.2 人工知能(AI)と機械学習(ML) 86 5.8.1.3 ブロックチェーン 87 5.8.1.4 モノのインターネット(IoT) 87 5.8.1.5 拡張現実(AR)と仮想現実(VR) 88 5.8.2 補足技術 88 5.8.2.1 ビッグデータ分析 88 5.8.2.2 クラウド・コンピューティング 89 5.8.2.3 デジタル・ツイン 89 5.8.3 隣接技術 90 5.8.3.1 サイバーセキュリティ 90 5.8.3.2 エッジコンピューティング 90 5.9 貿易分析 91 5.9.1 輸入シナリオ 91 5.9.2 輸出シナリオ 92 5.10 規制の状況 93 5.10.1 規制機関、政府機関、その他の組織 93 5.10.2 地域別規制 97 5.10.2.1 北米:規制 97 5.10.2.1.1 奴隷解放事業認証法 97 5.10.2.1.2 米国の製造業を活性化し、重要なサプライチェーンを確保するためのバイデン-ハリス計画 98 5.10.2.1.3 連邦情報セキュリティ管理法(FISMA) 98 5.10.2.1.4 連邦情報処理標準(FIPS) 98 5.10.2.1.5 米国 COMPETES 法 99 5.10.2.2 欧州規制 99 5.10.2.2.1 一般データ保護規則(General Data Protection Regulation) 99 5.10.2.2.2 欧州標準化委員会(CEN) 99 5.10.2.2.3 欧州電気通信標準化機構(ETSI) 100 5.10.2.2.4 企業の持続可能性デューディリジェンスに関する指令 100 5.10.2.2.5 指令 2014/24/EU:公共調達 100 5.10.2.2.6 指令 2014/25/EU:公共事業調達 101 5.10.2.3 アジア太平洋地域 101 5.10.2.3.1 ASEAN自由貿易協定(AFTA) 101 5.10.2.3.2 アジア太平洋貿易協定(APTA) 101 5.10.2.4 中東・アフリカ 102 5.10.2.4.1 連邦関税局の規制 102 5.10.2.5 ラテンアメリカ 102 5.10.2.5.1 道路、橋および連邦交通に関する法律 102 5.10.2.5.2 1993年第105号法令 102 5.11 特許分析 103 5.11.1 方法論 103 5.11.2 出願特許(文書タイプ別) 103 5.11.3 技術革新と特許出願 103 5.12 価格分析 108 5.12.1 主要企業の平均販売価格動向(自動化システム) 108 5.12.2 指標価格分析(エンドユーザー別) 109 5.13 主要会議とイベント(2024-2025年) 110 5.14 ポーターの5つの力分析 111 5.14.1 新規参入の脅威 112 5.14.2 代替品の脅威 112 5.14.3 供給者の交渉力 112 5.14.4 買い手の交渉力 112 5.14.5 競争相手の強さ 113 5.15 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/破壊 113 5.15.1 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド/破壊 113 5.16 主要ステークホルダーと購買基準 114 5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 114 5.16.2 購買基準 115 5.17 地理的範囲別の物流 116 5.17.1 国内物流 116 5.17.2 国際物流 116 5.17.3 国境を越えた物流 117 6 物流自動化市場:提供サービス別 118 6.1 はじめに 119 6.1.1 オファリング物流自動化市場の促進要因 119 6.2 自動化システム 121 6.2.1 メカニズムは精度と速度を高めるために高度なロボットとAIを利用する 121 6.2.2 ロボットシステム 123 6.2.2.1 AGV(無人搬送車) 126 6.2.2.2 自律移動ロボット(AMR) 127 6.2.2.3 ロボットピッキングシステム 128 6.2.2.4 パレタイジング&デパレタイジングシステム 129 6.2.3 ストレージ・ソリューション 130 6.2.3.1 自動保管・検索システム(AS/RS) 131 6.2.4 自動認識・データ収集(AIDC) 131 6.2.5 コンベア&ソーター 132 6.2.6 ドローン 133 6.3 自動化ソフトウェア 134 6.3.1 自動化システムにより、在庫のリアルタイム追跡が容易になり、企業は在庫レベルを 正確に保ち、再注文手順を自動化することができる 134 6.3.2 輸送管理システム 136 6.3.2.1 リアルタイムの可視性と追跡 138 6.3.2.2 ルート最適化と輸送管理 138 6.3.2.3 車両管理ソリューション 138 6.3.2.4 貨物監査・決済ソリューション 139 6.3.2.5 積荷最適化 139 6.3.3 倉庫管理システム(WMS) 140 6.3.3.1 在庫管理 141 6.3.3.1.1 在庫の最適化 141 6.3.3.1.2 在庫追跡 141 6.3.3.2 ヤード管理 142 6.3.3.3 出荷管理 142 6.3.3.4 労務管理 143 6.3.3.5 ベンダー管理 143 6.3.3.6 その他 143 6.3.4 受注管理ソフトウェア 144 6.3.4.1 チャットボットとデジタルアシスタント 145 6.3.4.2 文書・記録管理 145 6.3.4.3 販売会計処理 145 6.3.4.4 その他 146 6.4 導入形態別ソフトウェア 146 6.4.1 クラウド 148 6.4.2 オンプレミス 149 7 物流自動化市場:物流タイプ別 151 7.1 はじめに 152 7.1.1 物流タイプ別物流自動化市場の促進要因 152 7.2 インバウンド・ロジスティクス 154 7.2.1 インバウンド・ロジスティクスは、必要な時に必要な資源にアクセスできるようにし、効率的な生産を維持する 154 7.2.2 調達物流 156 7.2.3 生産物流 157 7.3 アウトバウンド/販売物流 158 7.3.1 受注処理と配送効率の最適化における自動化によるアウトバウンド・ロジスティクスの強化 158 7.4 リバース・ロジスティクス 159 7.4.1 返品された商品のデータを評価し、十分な情報に基づいた選択を可能にする、AI を活用したツール 159 8 物流自動化市場、テクノロジー別 161 8.1 はじめに 162 8.1.1 テクノロジー:物流自動化市場の促進要因 162 8.2 ロボティクス・プロセス・オートメーション(RPA) 164 8.2.1 RPAはデータ入力、出荷追跡、文書管理を自動化することで業務効率と精度を高める 164 8.3 人工知能と分析 165 8.3.1 人工知能を搭載したシステムは、交通傾向、天候、配送スケジュールを調査することで、ルート編成を合理化できる 165 8.4 モノのインターネット(iot)プラットフォーム 166 8.4.1 出荷をリアルタイムで追跡することで、サプライヤーと流通業者はより効率的に連携でき、市場の変化に迅速に対応できる 166 8.5 ブロックチェーン 168 8.5.1 スマートコントラクトにより、支払いや通関などのさまざまなタスクが自動化される 168 8.6 ビッグデータ 169 8.6.1 ビッグデータ分析の活用による物流業務の効率化と意思決定の強化 169 9 物流自動化市場:エンドユーザー別 170 9.1 はじめに 171 9.1.1 エンドユーザー:物流自動化市場の促進要因 171 9.2 企業タイプ別 172 9.2.1 小売・電子商取引 174 9.2.1.1 物流自動化により、迅速で正確な注文処理と効率的な返品管理が可能に 174 9.2.2 ヘルスケア&医薬品 175 9.2.2.1 ヘルスケア&医薬品業界におけるロジスティクス自動化は、業務効率の向上、規制遵守の徹底、製品の完全性の維持を実現する 175 9.2.3 製造業 177 9.2.3.1 ロジスティクスの自動化は、製造業における高度なロボット工学とIoTの統合を通じて、ジャスト・イン・タイムの実践と持続可能性の目標をサポートする 177 9.2.4 自動車 178 9.2.4.1 ロジスティクス・オートメーションは、自律型ロボットと高度なデジタルツールにより生産性を向上させ、リアルタイムのデータ駆動型意思決定を可能にする 178 9.2.5 食品・飲料 179 9.179 2.5.1 高度な物流自動化技術による食品・飲料分野の効率性の向上とコンプライアンスの確保 179 9.2.6 金属・機械 180 9.2.6.1 先進的物流自動化技術による金属・機械セクターの精密性と効率性 180 9.2.7 サードパーティー・ロジスティクス(3PL) 181 9.2.7.1 サードパーティー・ロジスティクスにおける業務効率化とサービス提供の強化 181 9.2.8 その他の企業タイプ 183 10 物流自動化市場:地域別 184 10.1 はじめに 10.2 北米 187 10.2.1 北米:ロジスティクス自動化市場の促進要因 187 10.2.2 北米:マクロ経済見通し 187 10.2.3 米国 195 10.2.3.1 米国における物流市場の急成長と責任ある発展 195 10.2.4 カナダ 197 10.2.4.1 カナダの物流市場における戦略的成長:イノベーションとイニシアティブ 197 10.3 欧州 199 10.3.1 欧州ロジスティクス自動化市場の促進要因 10.3.2 欧州:マクロ経済見通し 199 10.3.3 英国 206 10.3.3.1 英国政府は自動化技術の発展を目指した研究開発活動を積極的に支援している 206 10.3.4 フランス 208 10.3.4.1 フランスは低排出輸送ソリューションに注力 208 10.3.5 ドイツ 210 10.3.5.1 ドイツ政府は、製造業と物流におけるデジタル化によるイノベーションを促進するため、インダストリー4.0を積極的に推進している 210 10.3.6 イタリア 212 10.3.6.1 イタリアのデジタルの未来は、政府関係者とビジネスパーソンの政策形成に役立つ 212 10.3.7 スペイン 214 10.3.7.1 スペイン政府はAIの変革の可能性を認識し、国家戦略を策定 214 10.3.8 その他の欧州 216 10.4 アジア太平洋地域 218 10.4.1 アジア太平洋地域:物流自動化市場の促進要因 219 10.4.2 アジア太平洋地域:マクロ経済見通し 219 10.4.3 中国 227 10.4.3.1 中国の物流ネットワークへのAI、ロボット工学、IoT技術の統合により、高効率で拡張性の高いサプライチェーンが発展 227 10.4.4 インド 230 10.4.4.1 オンラインEコマース・プラットフォームの台頭により、サプライチェーンの合理化と運用コストの削減を目的とした自動倉庫システムの導入が進む 230 10.4.5 日本 232 10.4.5.1 eコマースの台頭と当日配送に対する消費者の期待の高さが自動化ソリューションの必要性を加速 232 10.4.6 韓国 234 10.4.6.1 通商産業省(MOTIE)は、政府、ハイテク企業、学界のパートナーシップを通じて、ロジスティクスのイノベーションを推進する 234 10.4.7 アンザス 236 10.4.7.1 広大な国土と農業、製造業、小売業などの成長により、オーストラリア・ニュージーランドでは効率的なロジスティクス業務が不可欠 236 10.4.8 その他のアジア太平洋地域 238 10.5 中東・アフリカ 241 10.5.1 中東・アフリカ:物流自動化市場の牽引役 241 10.5.2 中東・アフリカ:マクロ経済見通し 241 10.5.3 中東 249 10.5.3.1 サウジアラビア 250 10.5.3.1.1 リアルタイムの追跡とより良い在庫管理を可能にするスマート倉庫の台頭(サウジアラビア) 250 10.5.3.2 アラブ首長国連邦 252 10.5.3.2.1 データ分析と人工知能を物流業務に取り入れ、意思決定能力を強化し、持続可能な慣行を促進 252 10.5.3.3 トルコ 254 10.5.3.3.1 トルコ政府は物流センターの開発や交通網の強化など、インフラの近代化を目指したプロジェクトを開始 254 10.5.3.4 カタール 256 10.5.3.4.1 ブロックチェーン技術の統合が普及し、物流取引の透明性と安全性が高まる 256 10.5.3.5 その他の中東地域 258 10.5.4 アフリカ 261 10.6 ラテンアメリカ 263 10.6.1 ラテンアメリカ:物流自動化市場の促進要因 263 10.6.2 ラテンアメリカ:マクロ経済見通し 264 10.6.3 ブラジル 271 10.6.3.1 複雑化する現代のサプライチェーン管理に不可欠な倉庫ロボットとインテリジェントシステムの採用増加 271 10.6.4 メキシコ 273 10.6.4.1 メキシコ政府はインフラ整備と外国直接投資の促進を目指したイニシアティブを通じてデジタルトランスフォーメーションを推進 273 10.6.5 アルゼンチン 275 10.6.5.1 アルゼンチンではeコマースの台頭で自動化ソリューションへの需要が急増している 275 10.6.6 その他のラテンアメリカ地域 277 11 競争環境 279 11.1 概要 279 11.2 主要企業の戦略/勝利への権利 279 11.3 収益分析 282 11.4 市場シェア分析 282 11.4.1 市場ランキング分析 283 11.5 製品比較分析 285 11.5.1 製品比較分析(倉庫管理システム別) 285 11.5.1.1 倉庫管理システム(ブルーヨンダー) 286 11.5.1.2 Manhattan SCALE(マンハッタン・アソシエイツ) 286 11.5.1.3 K.Motion Warehouse Advantage(Korber AG) 286 11.5.1.4 拡張倉庫管理(SAP) 286 11.5.1.5 倉庫管理クラウド(オラクル) 286 11.5.2 製品比較分析(輸送管理システム別) 287 11.5.2.1 Oracle Transportation Management(オラクル) 287 11.5.2.2 Manhattan Active Transportation Management(マンハッタン・アソシエイツ) 287 11.5.2.3 SAP 輸送管理(TM)(SAP) 288 11.5.2.4 ロジスティクスTMS(ロジスティクス) 288 11.5.2.5 ブルー・ヨンダー・ネットワーク・コントロール・タワー(Blue Yonder) 288 11.6 企業の評価と財務指標 288 11.7 企業評価マトリックス:主要企業、2023年 289 11.7.1 スター企業 289 11.7.2 新興リーダー 289 11.7.3 浸透型プレーヤー 290 11.7.4 参加企業 290 11.7.5 企業フットプリント:主要プレーヤー、2023年 291 11.7.5.1 企業フットプリント 291 11.7.5.2 地域別フットプリント 292 11.7.5.3 オファリングのフットプリント 293 11.7.5.4 技術フットプリント 294 11.7.5.5 エンドユーザーフットプリント 295 11.8 企業評価マトリクス:新興企業/SM(2023年) 296 11.8.1 進歩的企業 296 11.8.2 対応力のある企業 296 11.8.3 ダイナミックな企業 296 11.8.4 スターティング・ブロック 296 11.8.5 競争ベンチマーキング:新興企業/中小企業(2023年) 298 11.8.5.1 主要新興企業/中小企業の詳細リスト 298 11.8.5.2 主要新興企業/中小企業の競合ベンチマーキング 299 11.9 競争シナリオと動向 299 11.9.1 製品発表と機能強化 299 11.9.2 取引 303 12 会社プロファイル 316 12.1 紹介 316 12.1.1 キオングループ 316 12.1.1.1 事業概要 316 12.1.1.2 提供製品 318 12.1.1.3 最近の動向 319 12.1.1.3.1 製品上市と機能強化 319 12.1.1.3.2 取引 319 12.1.1.3.3 事業拡大 320 12.1.1.4 MnMの見解 321 12.1.1.4.1 勝利への権利 321 12.1.1.4.2 戦略的選択 321 12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 321 12.1.2 ハネウェル 322 12.1.2.1 事業概要 322 12.1.2.2 提供製品 323 12.1.2.3 最近の動向 324 12.1.2.3.1 製品の発売と機能強化 324 12.1.2.3.2 取引 325 12.1.2.4 MnMビュー 326 12.1.2.4.1 勝利への権利 326 12.1.2.4.2 戦略的選択 326 12.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 326 12.1.3 ダイフク 327 12.1.3.1 事業概要 327 12.1.3.2 提供商品 328 12.1.3.3 最近の動向 329 12.1.3.3.1 製品上市 329 12.1.3.3.2 取引 330 12.1.3.4 MnMの見解 331 12.1.3.4.1 勝利への権利 331 12.1.3.4.2 戦略的選択 331 12.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 331 12.1.4 IBM 332 12.1.4.1 事業概要 332 12.1.4.2 提供製品 333 12.1.4.3 最近の動向 334 12.1.4.3.1 製品の強化 334 12.1.4.3.2 取引 335 12.1.4.4 MnMビュー 336 12.1.4.4.1 勝利への権利 336 12.1.4.4.2 戦略的選択 336 12.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 337 12.1.5 SAP 338 12.1.5.1 事業概要 338 12.1.5.2 提供製品 339 12.1.5.3 最近の開発状況 340 12.1.5.3.1 製品の強化 340 12.1.5.3.2 取引 341 12.1.5.4 MnMビュー 342 12.1.5.4.1 勝利への権利 342 12.1.5.4.2 戦略的選択 342 12.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 343 12.1.6 サムスンSDS 344 12.1.6.1 事業概要 344 12.1.6.2 提供製品 343 12.1.6.3 最近の動向 346 12.1.6.3.1 製品発売 346 12.1.6.3.2 取引 347 12.1.7 オラクル 348 12.1.7.1 事業概要 348 12.1.7.2 提供製品 349 12.1.7.3 最近の動向 351 12.1.7.3.1 製品の強化 351 12.1.7.3.2 取引 352 12.1.8 ABB 353 12.1.8.1 事業概要 353 12.1.8.2 提供製品 354 12.1.8.3 最近の動き 355 12.1.8.3.1 製品強化 355 12.1.8.3.2 取引 356 12.1.9 マンハッタン・アソシエーツ 357 12.1.9.1 事業概要 357 12.1.9.2 提供製品 358 12.1.9.3 近年の動き 359 12.1.9.3.1 取引 359 12.1.10 KUKA AG 361 12.1.10.1 事業概要 361 12.1.10.2 提供製品 362 12.1.10.3 最近の動向 363 12.1.10.3.1 取引 363 12.1.11 ユングハインリッヒ 365 12.1.11.1 事業概要 365 12.1.11.2 提供製品 366 12.1.11.3 最近の動向 367 12.1.11.3.1 製品上市 367 12.1.11.3.2 取引 368 12.1.12 東芝 369 12.1.13 トヨタ自動車 370 12.1.14 ゼブラ・テクノロジーズ 371 12.1.15 カルデックス・グループ 372 12.1.16 シンボティック 373 12.1.17 KNAPP 374 12.1.18 SSIシェーファー 375 12.1.19 ブルー・ヨンダー 376 12.1.20 村田機械 12.1.21 TGWロジスティクス・グループ 378 12.1.22 ケルバーAG 379 12.1.23 ビーマー・グループ 380 12.1.24 メカルックス・インターナショナル 381 12.1.25 ハーディス・グループ 382 12.1.26 JRオートメーション 382 12.2 スタートアップ/SMEのプロファイル 383 12.2.1 エコヴィウム 383 12.2.2 システム物流 384 12.2.3 自動化物流システム 385 12.2.4 サヴォイ 386 12.2.5 ローカス・ロボティクス 387 12.2.6 グレイオレンジ 388 12.2.7 ファルコンオートテック 389 12.2.8 ロジスティクス 390 12.2.9 ロジワ 390 12.2.10 ロッサム 391 12.2.11 ライトハンドロボティクス 391 12.2.12 サードウェーブ・オートメーション 392 12.2.13 アジリティ・ロボティクス 392 12.2.14 ギャザーAI 393 13 隣接市場と関連市場 394 13.1 はじめに 394 13.2 スマート倉庫市場-世界予測2028年 394 13.2.1 市場の定義 394 13.2.2 市場概要 394 13.2.2.1 スマートウェアハウジング市場:オファリング別 396 13.2.2.2 スマートウェアハウジング市場:タイプ別ハードウェア 397 13.2.2.3 スマートウェアハウスの市場:タイプ別ソフトウェア 398 13.2.2.4 スマートウェアハウスのソフトウェア市場:デプロイメントモード別 399 13.2.2.5 スマートウェアハウスのサービス別市場 400 13.2.2.6 スマートウェアハウスの市場:技術別 400 13.2.2.7 スマートウェアハウジング市場:アプリケーション別 401 13.2.2.8 スマートウェアハウジング市場:業種別 402 13.2.2.9 スマートウェアハウジング市場:地域別 403 13.3 サプライチェーン管理市場:2027年までの世界予測 404 13.3.1 市場の定義 404 13.3.2 市場の概要 404 13.3.2.1 サプライチェーン管理市場:コンポーネント別 406 13.3.2.2 サプライチェーン管理市場:ハードウェア別 407 13.3.2.3 サプライチェーン管理市場:タイプ別ソフトウェア 407 13.3.2.4 サプライチェーン管理市場:サービス別 408 13.3.2.5 サプライチェーン管理市場:展開形態別 409 13.3.2.6 サプライチェーン管理市場:組織規模別 408 13.3.2.7 サプライチェーン管理市場:業種別 410 13.3.2.8 サプライチェーン管理市場:地域別 411 14 付録 413 14.1 ディスカッションガイド 413 14.2 Knowledgestore:Marketsandmarketsの購読ポータル 419 14.3 カスタマイズオプション 421 14.4 関連レポート 421 14.5 著者の詳細 422
SummaryThe Logistics Automation market is projected to grow from USD 35.14 billion in 2024 to USD 52.53 billion by 2029, at a compound annual growth rate (CAGR) of 8.4% during the forecast period. The market is anticipated to grow due to the rise of online retail and the demand for faster delivery, integration of AI, machine learning, and IoT in logistics systems, and growing labor shortages and rising labor costs have pushed companies to invest in automation technologies like robotics to maintain operational efficiency. However, growth may be restrained by the cost of implementing automation technologies, including robotics, AI, and autonomous vehicles, which can be prohibitively expensive, and the unexpected downtimes of automated logistics systems, which could disrupt logistics operations and lead to financial losses. Table of Contents1 INTRODUCTION 38
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2024/12/18 10:27 154.74 円 162.88 円 199.42 円 |