포장 자동화 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031)

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포장 자동화 시장 동향, 점유율 및 규모 분석 2031: 시장 개요 상세 요약

# 1. 보고서 개요 및 시장 규모

본 보고서는 2026년부터 2031년까지의 포장 자동화 시장 동향, 점유율 및 규모를 분석합니다. 포장 자동화 시장은 2025년 808억 4천만 달러에서 2026년 866억 4천만 달러로 성장할 것으로 추정되며, 2031년에는 1,225억 1천만 달러에 도달하여 예측 기간(2026-2031) 동안 연평균 성장률(CAGR) 7.17%를 기록할 것으로 전망됩니다.

이러한 성장은 지능형 제조 시스템에 대한 지속적인 투자, 노동력 부족 해소, 생산 라인의 정밀도 향상, 그리고 엄격해지는 규제 요구사항 충족에 기인합니다. 특히 전자상거래 물량 증가와 의약품 일련번호 부착 의무화가 맞물리면서, 생산 처리량과 추적성 간의 균형을 맞추기 위한 자동화 솔루션의 수요가 증대되고 있습니다. 북미 지역이 여전히 시장을 선도하고 있지만, 중국의 수십억 달러 규모 로봇 투자에 힘입어 아시아 태평양 지역이 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 하드웨어가 여전히 매출의 대부분을 차지하지만, 사용자들은 소유보다는 가동 시간 보장을 추구함에 따라 서비스 중심의 성과 기반 모델이 가속화되고 있습니다. 골판지, 접이식 상자 및 자재 취급 공급업체 간의 통합은 고객 기반을 확대하고 자동화 제공업체에게 새로운 규모의 경제를 창출하고 있습니다. 시장 집중도는 낮은 편으로, 여러 주요 기업들이 경쟁하고 있습니다.

# 2. 주요 시장 통계 및 전망 (2025년 점유율 및 2026-2031년 CAGR)

* 제품 유형별: 케이스 포장이 2025년 포장 자동화 시장 점유율의 31.74%를 차지하며 핵심적인 역할을 수행했습니다. 팔레타이징은 2031년까지 11.94%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
* 최종 사용자별: 식품 부문이 2025년 매출 점유율 28.07%로 시장을 주도했으며, 제약 부문은 2031년까지 11.55%의 CAGR로 높은 성장이 기대됩니다.
* 자동화 수준별: 반자동 라인이 2025년 포장 자동화 시장 규모의 38.12%를 차지했으나, 완전 자동화 시스템은 2026년부터 2031년까지 12.41%의 CAGR로 가장 빠르게 확장될 것입니다.
* 솔루션별: 하드웨어가 2025년 포장 자동화 시장 규모의 49.63%를 차지하며 지배적이었지만, 서비스 부문은 2031년까지 9.05%의 CAGR로 가장 빠른 성장을 보일 것입니다.
* 포장 단계별: 2차 포장이 2025년 포장 자동화 시장 점유율의 41.05%를 차지했으며, 2031년까지 9.78%의 CAGR로 꾸준히 성장하고 있습니다.
* 지역별: 북미가 2025년 포장 자동화 시장 점유율의 33.78%를 차지하며 가장 큰 시장이었고, 아시아 태평양은 2031년까지 10.32%의 CAGR로 가장 빠른 성장을 기록할 것입니다.

# 3. 시장 동향 및 주요 동인

3.1. 식음료, 제약 및 전자상거래 부문의 자동화 채택 증가
2024년 포장 기계 출하량은 유연한 소량 배치 포맷을 요구하는 제약 라인과 대량 식품 생산 라인에 의해 증가했습니다. 제약 제조업체들은 2025년에 맞춤형 의약품 포장을 위해 1,600억 달러를 시설 업그레이드에 투자할 예정입니다. 전자상거래 물류 센터는 수천 가지 상자 변형을 생성하는 ‘적정 크기(right-sizing)’ 시스템을 도입하여 골판지 사용량을 절반으로 줄이고 노동 생산성을 높이고 있습니다. 한 분야에서 검증된 솔루션이 다른 분야로 빠르게 이전되면서 포장 자동화 시장 침투가 가속화되고 있습니다. 이러한 복합적인 모멘텀은 제한된 가동 중단 시간으로 SKU 클래스 간 전환이 가능한 적응형 로봇 및 통합 비전 시스템에 대한 수요를 증폭시킵니다.

3.2. 전자상거래 발 고속 2차 포장 수요
적정 크기 상자 시스템과 모바일 로봇의 결합은 유통 현장의 생산성을 몇 달 만에 97% 향상시켰으며, 이는 2차 포장이 핵심적인 효율성 지렛대가 되었음을 보여줍니다. 가변 치수 자동화는 현재 포장 자동화 시장의 41.42%를 차지하며, 혼합 주문을 빠르게 처리해야 하는 필요성을 반영합니다. 아시아 태평양 지역의 급증하는 온라인 소매 판매는 2024년까지 이 지역의 장비 지출을 180억 달러로 끌어올릴 것으로 예상됩니다. 유럽과 북미의 옴니채널 모델과 결합되어, 이러한 변화는 라인 속도, 소프트웨어 오케스트레이션, 인체공학적 팔레타이징에 지속적인 압력을 가하며 포장 자동화 시장 전반에 걸쳐 지속적인 업그레이드를 촉진합니다.

3.3. 로봇 도입을 가속화하는 노동력 부족
지속적인 창고 공석과 상승하는 임금은 로봇을 선택 사항이 아닌 필수적인 요소로 재정의하고 있습니다. 컨베이어 부문만 해도 기업들이 자재 흐름을 자동화함에 따라 2026년까지 100억 7천만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. ABB의 OmniVance 협동 로봇 머신 텐딩 셀은 인간의 텐딩 시간을 60% 단축하여 고부가가치 작업을 위한 역량을 확보할 수 있습니다. 한 커피 로스터는 코봇 팔레타이저를 설치한 후 8명의 작업자를 재배치했으며, 이 코봇은 매일 1,500개의 상자를 처리하고 1년 이내에 투자 회수를 달성했습니다. 중소기업(SME) 공장의 성공 사례는 인지된 위험을 낮추고 SME 전반의 광범위한 채택을 장려하여 전체 포장 자동화 시장을 활성화합니다.

3.4. AI 기반 예측 유지보수로 인한 가동 중단 시간 감소
센서 데이터를 분석하는 머신러닝 알고리즘은 유지보수를 고정된 간격에서 상태 기반 이벤트로 전환하여 예상치 못한 가동 중단을 줄입니다. 연구에 따르면 포장 라인에 예측 모델을 배포한 후 가동 중단 시간과 유지보수 비용이 크게 감소했습니다. ABB는 100개 이상의 AI 프로젝트를 자동화 포트폴리오에 통합하여 예측 통찰력이 추가 서비스가 아닌 표준 기능이 되고 있음을 보여줍니다. 클라우드 진단은 사내 엔지니어링 역량이 부족한 현장에 원격 지원을 가능하게 하여 정교한 자동화에 대한 접근성을 확대합니다. 디지털 트윈과 생성형 AI는 고장 시뮬레이션 및 권장 조치를 개선하여 포장 자동화 시장의 더 많은 부분이 고급 유지보수를 달성할 수 있도록 합니다.

# 4. 시장 제약 요인

4.1. 높은 초기 투자 비용 및 사이버 보안 위험
대규모 포장 셀은 많은 중소기업이 감당하기 어려운 상당한 초기 현금 투자를 요구합니다. 동시에, 연결성 증가는 운영 기술을 사이버 위협에 노출시키며, 제조업은 산업 사고의 4분의 1 이상을 차지합니다. 기업들은 자동화 하드웨어와 다층 보안 모두에 투자해야 하므로 예산이 늘어나고 채택 속도가 느려집니다. RaaS(Robots-as-a-Service) 모델은 지출을 OPEX로 전환하고 구독 내에서 관리형 사이버 보안을 제공함으로써 이러한 이중 장애물을 해결합니다. 이 접근 방식은 재무제표에 미치는 영향을 줄이지만, 포장 자동화 시장 전반에 걸쳐 확장되기 위해서는 여전히 시장 교육이 필요합니다.

4.2. 숙련된 작업자 부족
고혼합, AI 지원 장비는 로봇을 미세 조정하고, 대시보드를 해석하며, 특이 사례를 해결할 수 있는 기술자에 대한 수요를 증대시킵니다. ABB는 마드리드에 모바일 로봇을 위한 새로운 교육 시설을 개설하여 작업자의 기술 향상을 지원하며, 교육 지원으로의 벤더 전환을 시사합니다. 급속한 산업화를 겪는 시장은 직업 훈련 프로그램이 기술 도입에 뒤처지면서 더욱 심각한 어려움을 겪습니다. 로봇 설정 시간을 최대 80% 단축하는 노코드 및 로우코드 인터페이스가 격차를 줄이기 위해 등장하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 재교육 결과가 수요를 따라잡을 때까지 인력 부족은 포장 자동화 시장 CAGR에 걸림돌로 작용할 것입니다.

4.3. 독점 소프트웨어로 인한 벤더 종속성
독점 소프트웨어는 특정 공급업체에 대한 종속성을 야기하여 유연성을 저해하고 장기적인 비용을 증가시킬 수 있습니다. 이는 특히 중소기업에 영향을 미치며, 시스템 통합 및 확장성을 제한하는 요인이 됩니다.

4.4. 위생 구역용 인증된 오픈소스 비전 라이브러리 부족
식음료 및 제약과 같은 위생이 중요한 산업에서는 엄격한 규제 준수가 필수적입니다. 그러나 이러한 환경에 적합한 인증된 오픈소스 비전 라이브러리의 부족은 자동화 솔루션 개발 및 배포에 제약을 가할 수 있습니다.

# 5. 세그먼트별 분석

5.1. 제품 유형별: 케이스 포장 지배 속 팔레타이징 혁신 주도
케이스 포장은 2025년 포장 자동화 시장 점유율의 31.74%를 차지하며 유통 중 상품 보호에 필수적인 역할을 합니다. 지속가능성 추세에 따라 더 얇은 골판지와 정밀한 접착제 적용이 요구되면서 케이스 부문의 성장은 꾸준합니다. 팔레타이징은 매출 규모는 작지만 11.94%의 CAGR로 빠르게 성장하고 있습니다. FANUC의 새로운 CRX-25iA 코봇은 30kg의 하중을 처리할 수 있어 셀 설치 공간을 줄이면서 쉬운 티칭 펜던트를 제공합니다. 협동 로봇은 시운전 시간을 단축하고 작업자 인체공학을 개선하여 더 넓은 자동화 채택의 선행 지표가 되고 있습니다.

상류에서는 유연한 무균 포맷이 맞춤형 치료법을 수용함에 따라 충전 기계가 제약 투자를 유치하고 있습니다. 라벨링 라인은 의약품 및 음료의 규제 추적성을 충족하는 일련번호 모듈을 추가합니다. 경량 필름 기술 발전으로 랩핑 및 캡핑이 증가하고 있으며, 밴딩 기술은 시범 배포에서 플라스틱을 80%까지 줄였습니다. 백킹 라인은 견고한 Hardox 강철이 서비스 수명을 연장하는 마모성 재료 부문에서 입지를 다지고 있습니다. 이러한 제품들 간의 상호 작용은 여러 작업을 적응형 포장 자동화 시장 솔루션으로 통합하는 엔드투엔드 셀로의 전환을 시사합니다.

5.2. 최종 사용자별: 제약 부문, 식품 부문 리더십 넘어 성장 가속화
식품 제조업체는 2025년 포장 자동화 시장의 28.07%를 차지하며 대량 SKU 및 엄격한 위생 표준의 혜택을 받았습니다. 규모는 작지만 제약 포장은 주사제 치료법 증가에 힘입어 11.55%의 CAGR이 예상됩니다. Syntegon의 Pharmatag 2025 라인은 엄격한 무균 상태에서 액체를 충전하며 짧은 생산량을 처리하기 위해 포맷을 빠르게 전환합니다. 아시아 태평양 지역의 음료 라인은 증가하는 중산층 수요를 충족하기 위해 고속 캔닝 및 슬리빙을 설치합니다.

퍼스널 케어 브랜드는 자동화된 다중 라인 주문 피킹을 통해 고급스럽고 맞춤형 포장에 중점을 둡니다. 화학 제조업체는 공격적인 매체에 대한 노출을 제한하기 위해 밀폐형 충전 및 밀봉을 채택하며 Festo의 EX 인증 액추에이터를 활용합니다. 제약 일련번호 부착이 위조품 방지를 위해 소비재로 확산되면서 기술 교차 적용이 가속화되어 포장 자동화 시장의 적용 범위가 넓어지고 있습니다.

5.3. 자동화 수준별: 협동 시스템, 반자동에서 완전 자동화로의 가교 역할
반자동 셀은 2025년 포장 자동화 시장 규모의 38.12%를 차지하며 유연성을 위해 수동 단계가 남아있는 실용적인 중간 지점을 형성했습니다. 완전 자동화 라인은 AI 경로 계획 및 센서 융합을 통해 인간의 조정 없이 가변 SKU를 처리하며 12.41%의 CAGR로 성장하고 있습니다. 협동 시스템은 이러한 전환을 잘 보여줍니다. GoFa 코봇은 작업자 옆에서 제품을 밴딩하여 작업장 부담을 줄이고 플라스틱 사용량을 80% 절감합니다.

Bob’s Red Mill에서 볼 수 있듯이 1년 미만의 투자 회수 기간은 전통적인 공장에서도 채택을 유도합니다. Zimmer Group의 ZiMo와 같은 모듈형 플러그 앤 플레이 코봇 셀은 중소기업이 코딩 전문 지식 없이도 자동화를 추가할 수 있도록 합니다. 이러한 추세는 협동 플랫폼이 반자동에서 완전 자동화로 가는 관문임을 보여주며 포장 자동화 시장 내 성장을 강화합니다.

5.4. 솔루션별: 서비스 성장, 산업 성숙도 시사
하드웨어는 2025년 매출의 49.63%를 차지했지만, 서비스는 9.05%의 CAGR을 기록했습니다. RaaS(Robots-as-a-Service)는 20만 생산 시간 동안 99.8%의 가동 시간을 달성하며 성능 보장 모델을 입증했습니다. 소프트웨어 플랫폼은 SCADA, MES 및 분석을 통합하여 하드웨어를 자체 최적화 라인으로 전환합니다. 설치, AI 업그레이드 및 예측 유지보수를 포함하는 라이프사이클 계약이 증가함에 따라 서비스 부문의 포장 자동화 시장 규모는 더욱 빠르게 확장될 것으로 예상됩니다.

ABB는 유럽 로봇 허브에 2억 8천만 달러를 할당하여 타당성 조사부터 원격 진단에 이르는 통합 서비스 제품을 개발했습니다. 기존 공장의 현대화 프로젝트는 생산 처리량을 방해하지 않으면서 증가하고 있습니다. 예측 예비 부품 공급 및 클라우드 연결 유지보수 대시보드는 성숙해가는 포장 자동화 시장에서 서비스가 공급업체를 차별화하는 방법을 보여줍니다.

5.5. 포장 단계별: 2차 포장, 모든 지표에서 선두
2차 포장 작업은 2025년 포장 자동화 시장 점유율의 41.05%를 차지했으며, 9.78%의 가장 빠른 CAGR을 기록하고 있습니다. 전자상거래 물량은 적정 크기 상자, 자동 공극 충전 및 비전 유도 팔레타이징에 대한 수요를 견인합니다. 1차 포장은 오염 없는 처리를 의무화하는 FDA 무균 지침에 맞춰 무균 충전기 및 밀봉기에 투자합니다. 3차 자동화는 팔레트 랩핑 및 라벨링을 포함하며, 53개 카메라 시스템을 설치하여 100% 품질을 보장한 유제품 공장에서 볼 수 있듯이 머신 비전이 모든 단위를 검사합니다.

통합된 단계 데이터는 폐쇄 루프 최적화를 가능하게 합니다. 예측 알고리즘은 상류 충전기가 느려질 때 2차 라인 속도를 조정하여 흐름을 유지합니다. 이러한 오케스트레이션은 2차 포장이 포장 자동화 시장 전반에 걸쳐 비용 및 서비스 개선의 핵심 지렛대임을 확고히 합니다.

# 6. 지역별 분석

6.1. 북미
북미는 2025년 포장 자동화 시장에 33.78%를 기여하며, 정교한 제조 인프라와 FDA 일련번호 부착 의무화를 활용하고 있습니다. 제약 제조업체들은 2025년 동안 시설 업그레이드에 1,600억 달러를 지출하여 클린룸용 로봇에 대한 수요를 유지할 것입니다. ABB의 미시간 2천만 달러 확장 투자는 지역 고객에 대한 공급업체의 의지를 보여줍니다. 전자상거래 물류 허브가 확산되면서 적응형 2차 포장에 대한 요구가 증폭되고 있습니다.

6.2. 아시아 태평양
아시아 태평양은 2031년까지 10.32%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 중국은 2024년에 산업용 로봇에 66억 달러를 지출했으며, 이는 로봇 밀도를 두 배로 늘리려는 정책적 야망을 반영합니다. 상하이의 ProPak 2025는 스마트 포장 솔루션 분야에서 2,500개 이상의 전시업체를 모아 수동 라인에서 디지털 공장으로의 지역 전환을 강조할 것입니다. Estun Automation과 같은 국내 공급업체는 경쟁력 있는 가격의 로봇 팔로 점유율을 확보하며 현지 포장 자동화 시장을 확장하고 있습니다.

6.3. 유럽
유럽은 지속가능성 규제와 Industry 4.0 보조금을 통해 자동화 채택을 주도합니다. 스웨덴의 한 시설은 자동 밴딩을 통해 플라스틱 랩 사용량을 80% 줄여 순환 경제 목표를 달성했습니다. 독일의 첨단 기계 제조업체들은 수출 경쟁력을 유지하기 위해 AI 모듈을 추가하고 있습니다.

6.4. 기타 지역
중동 및 아프리카는 식량 안보 강화를 위해 자동화된 유제품 라인을 시범 운영하고 있으며, 브라질의 남미 공장들은 증가하는 지역 음료 수요를 충족하기 위해 팔레타이저를 설치하고 있습니다. 이러한 다양한 이니셔티브는 전 세계 포장 자동화 시장의 발자취를 집단적으로 확장합니다.

# 7. 경쟁 환경

포장 자동화 시장은 파편화되어 있습니다. 로봇 분야의 선두 주자인 ABB, FANUC, KUKA는 광범위한 서비스 네트워크와 AI 노하우를 활용하여 턴키 셀을 공급하는 반면, Syntegon, ULMA, Multivac은 특정 부문의 위생 및 포맷 요구사항에 맞춰 장비를 맞춤 제작합니다. 통합된 하드웨어-소프트웨어 제품은 차별화 요소입니다. ABB와 Mettler-Toledo의 제휴는 실험실 저울을 로봇에 연결하여 분석 기기와 포장 라인 간의 융합을 보여줍니다.

2024년 M&A는 가치 사슬을 재편했습니다. Smurfit Kappa와 WestRock은 127억 달러에 합병하여 통합된 공장 전반에 걸쳐 표준화된 자동화에 유리한 규모를 창출했습니다. International Paper는 DS Smith를 72억 달러에 인수하여 유사한 통합을 추진했습니다. 자동화 공급업체는 대규모 고객이 사양을 동기화하여 전 세계적으로 반복 가능한 셀 배포를 가능하게 함으로써 이점을 얻습니다.

파괴적 혁신 기업들은 플러그 앤 플레이 코봇과 구독 모델에 중점을 둡니다. Formic의 RaaS 플랫폼은 99.8%의 가동 시간으로 20만 생산 시간을 기록하며 고객의 CAPEX를 낮춥니다. Zimmer의 유연한 ZiMo 셀은 사전 구성된 상태로 출하되어 현장 엔지니어링을 줄입니다. 경쟁 환경은 기술적 깊이와 배포 용이성을 결합한 공급업체에게 보상을 제공하며, 이러한 역동성은 포장 자동화 시장이 성숙함에 따라 더욱 심화될 것으로 예상됩니다.

주요 시장 참여 기업:
* Multivac Group
* Coesia SpA
* ULMA Packaging
* Syntegon Technology
* Swisslog Healthcare

# 8. 최근 산업 동향

* 2025년 5월: ProMach는 DJS Systems를 인수하여 고속 일회용 식품 포장 자동화 시장으로 확장했습니다.
* 2025년 2월: CMC Packaging Automation은 Mondi와 협력하여 지속가능한 전자상거래 포장 솔루션을 개척했습니다.
* 2025년 2월: ProMach는 BDT Capital Partners로부터 인수 및 기술 개발 자금 조달을 위한 새로운 투자를 발표했습니다.
* 2024년 8월: Duravant LLC는 T-TEK Material Handling을 인수하여 포트폴리오에 팔레타이징 기술을 추가했습니다.

이 보고서는 인간의 개입 없이 제품을 포장하는 자동화된 절차인 ‘포장 자동화’ 시장의 현재 성장 동향, 기회 및 과제를 분석하고 이해하는 것을 목표로 합니다.

1. 시장 규모 및 성장 전망
포장 자동화 시장은 2026년 866.4억 달러 규모에서 2031년에는 1,225.1억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR)은 7.17%로 예측됩니다.

2. 시장 동인
주요 시장 동인으로는 F&B, 제약, 전자상거래 부문 전반에 걸친 자동화 채택 증가, 전자상거래로 인한 고속 2차 포장 수요 증대, 노동력 부족으로 인한 로봇 도입 가속화 등이 있습니다. 또한, AI 기반 예측 유지보수를 통한 가동 중단 시간 단축, 중소기업을 위한 모듈형 협동 로봇 셀 도입, 지속가능성 중심의 재료 절감 자동화 등은 잠재적 성장 동력으로 주목됩니다.

3. 시장 제약 요인
시장 성장을 저해하는 요인으로는 높은 초기 투자 비용과 사이버 보안 위험, 숙련된 작업자 부족이 있습니다. 독점 제어 소프트웨어에 대한 벤더 종속성, 위생 구역용 인증된 오픈 소스 머신 비전 라이브러리 부족 등도 잠재적 제약 요인으로 분석됩니다.

4. 시장 세분화 및 주요 성장 영역
보고서는 제품 유형(충전, 라벨링, 케이스 포장, 백킹, 팔레타이징, 캡핑, 랩핑 등), 최종 사용자(식품, 음료, 제약, 퍼스널 케어 및 위생용품, 산업 및 화학 등), 자동화 수준(완전 자동화, 반자동화, 협업/하이브리드 시스템), 솔루션(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 포장 단계(1차, 2차, 3차/라인 말단 포장 자동화), 그리고 지역별(북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미)로 시장을 세분화하여 분석합니다.

* 지역별 성장: 아시아 태평양 지역은 중국의 로봇 투자 가속화에 힘입어 2031년까지 10.32%의 가장 빠른 CAGR을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다.
* 최종 사용자별 성장: 제약 포장 부문은 유연하고 직렬화된 생산을 목표로 하는 미국 내 1,600억 달러 규모의 공장 업그레이드에 힘입어 11.55%의 CAGR로 가장 높은 성장 잠재력을 보입니다.
* 포장 단계별 투자: 2차 포장 자동화는 시장 매출의 41.05%를 차지하며 9.78%의 CAGR로 성장하고 있는데, 이는 적정 크기 포장 및 로봇 팔레타이징이 전자상거래 생산성 향상에 크게 기여하기 때문입니다.

5. 기술 및 경쟁 환경
기술 전망과 함께 공급망 분석, 규제 환경, 포터의 5가지 경쟁 요인 분석이 포함됩니다. 경쟁 환경 분석에는 시장 집중도, 주요 기업들의 전략적 움직임, 시장 점유율 분석 및 Multivac Group, Coesia S.p.A., ULMA Packaging, Syntegon Technology, Rockwell Automation Inc., ABB Ltd., Fanuc Corp., KUKA AG 등 주요 20개 기업의 프로필이 상세히 다루어집니다.

6. 시장 기회 및 미래 전망
서비스형 로봇(RaaS) 모델은 20만 생산 시간 동안 99.8%의 가동 시간을 제공하는 구독형 서비스를 통해 초기 자본 장벽을 낮추고 있으며, 특히 중소기업 사이에서 로봇 도입을 가속화하고 있습니다. 보고서는 미개척 영역과 충족되지 않은 요구 사항에 대한 평가를 통해 시장 기회와 미래 전망을 제시합니다.


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1. 서론

  • 1.1 연구 가정 및 시장 정의
  • 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 환경

  • 4.1 시장 개요
  • 4.2 시장 동인
    • 4.2.1 F&B, 제약 및 전자상거래 부문 전반에 걸친 자동화 채택 증가
    • 4.2.2 전자상거래로 인한 고속 2차 포장 수요
    • 4.2.3 로봇 배치를 가속화하는 인력 부족
    • 4.2.4 AI 기반 예측 유지보수로 인한 가동 중단 시간 단축 (잠재적 요인)
    • 4.2.5 중소기업을 위한 모듈형 협동 로봇 셀 (잠재적 요인)
    • 4.2.6 지속가능성 주도형 재료 절감 자동화 (잠재적 요인)
  • 4.3 시장 제약
    • 4.3.1 높은 초기 투자 비용 및 사이버 보안 위험
    • 4.3.2 숙련된 작업자 부족
    • 4.3.3 독점 제어 소프트웨어에 대한 벤더 종속 (잠재적 요인)
    • 4.3.4 위생 구역을 위한 인증된 오픈소스 머신 비전 라이브러리 부족 (잠재적 요인)
  • 4.4 공급망 분석
  • 4.5 규제 환경
  • 4.6 기술 전망
  • 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
    • 4.7.1 공급업체의 교섭력
    • 4.7.2 구매자의 교섭력
    • 4.7.3 신규 진입자의 위협
    • 4.7.4 대체재의 위협
    • 4.7.5 경쟁 강도

5. 시장 규모 및 성장 예측 {가치)

  • 5.1 제품 유형별
    • 5.1.1 충전
    • 5.1.2 라벨링
    • 5.1.3 케이스 포장
    • 5.1.4 백킹
    • 5.1.5 팔레타이징
    • 5.1.6 캡핑
    • 5.1.7 래핑
    • 5.1.8 기타 제품 유형
  • 5.2 최종 사용자별
    • 5.2.1 식품
    • 5.2.2 음료
    • 5.2.3 의약품
    • 5.2.4 개인 위생용품 및 세면용품
    • 5.2.5 산업 및 화학
    • 5.2.6 기타 최종 사용자
  • 5.3 자동화 수준별
    • 5.3.1 완전 자동화 라인
    • 5.3.2 반자동 라인
    • 5.3.3 협업/하이브리드 시스템
  • 5.4 솔루션별
    • 5.4.1 하드웨어 (로봇, 컨베이어, 센서)
    • 5.4.2 소프트웨어 (SCADA, MES, 분석)
    • 5.4.3 서비스 (설치, 유지보수, 개조)
  • 5.5 포장 단계별
    • 5.5.1 1차 포장 자동화
    • 5.5.2 2차 포장 자동화
    • 5.5.3 3차 / 라인 끝 자동화
  • 5.6 지역별
    • 5.6.1 북미
    • 5.6.1.1 미국
    • 5.6.1.2 캐나다
    • 5.6.1.3 멕시코
    • 5.6.2 유럽
    • 5.6.2.1 독일
    • 5.6.2.2 영국
    • 5.6.2.3 프랑스
    • 5.6.2.4 이탈리아
    • 5.6.2.5 스페인
    • 5.6.2.6 러시아
    • 5.6.2.7 기타 유럽
    • 5.6.3 아시아 태평양
    • 5.6.3.1 중국
    • 5.6.3.2 인도
    • 5.6.3.3 일본
    • 5.6.3.4 대한민국
    • 5.6.3.5 호주 및 뉴질랜드
    • 5.6.3.6 기타 아시아 태평양
    • 5.6.4 중동 및 아프리카
    • 5.6.4.1 중동
    • 5.6.4.1.1 아랍에미리트
    • 5.6.4.1.2 사우디아라비아
    • 5.6.4.1.3 튀르키예
    • 5.6.4.1.4 기타 중동
    • 5.6.4.2 아프리카
    • 5.6.4.2.1 남아프리카 공화국
    • 5.6.4.2.2 나이지리아
    • 5.6.4.2.3 이집트
    • 5.6.4.2.4 기타 아프리카
    • 5.6.5 남미
    • 5.6.5.1 브라질
    • 5.6.5.2 아르헨티나
    • 5.6.5.3 기타 남미

6. 경쟁 환경

  • 6.1 시장 집중도
  • 6.2 전략적 움직임
  • 6.3 시장 점유율 분석
  • 6.4 기업 프로필 {(글로벌 개요, 시장 개요, 핵심 부문, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)}
    • 6.4.1 멀티백 그룹
    • 6.4.2 코에시아 S.p.A.
    • 6.4.3 울마 패키징
    • 6.4.4 신테곤 테크놀로지
    • 6.4.5 스위스로그 헬스케어
    • 6.4.6 로크웰 오토메이션 Inc.
    • 6.4.7 실드 에어 코퍼레이션
    • 6.4.8 미쓰비시 전기 주식회사
    • 6.4.9 자동화 포장 시스템 LLC
    • 6.4.10 ABB Ltd.
    • 6.4.11 화낙 Corp.
    • 6.4.12 쿠카 AG
    • 6.4.13 슈나이더 일렉트릭 SE
    • 6.4.14 지멘스 AG
    • 6.4.15 테트라팩 인터내셔널 SA
    • 6.4.16 프로마흐 Inc.
    • 6.4.17 배리-웸밀러 컴퍼니즈 Inc.
    • 6.4.18 사이델 그룹
    • 6.4.19 이시다 Co. Ltd.
    • 6.4.20 야스카와 모토맨 로보틱스

7. 시장 기회 및 미래 전망

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***** 참고 정보 *****
포장 자동화는 제품의 생산부터 최종 소비자에게 도달하기까지의 과정에서 필수적인 포장 공정을 사람의 개입을 최소화하거나 완전히 배제하고, 기계 및 로봇 시스템을 활용하여 자동으로 수행하는 기술 및 시스템을 총칭합니다. 이는 단순한 제품 투입을 넘어 성형, 충전, 밀봉, 라벨링, 검사, 분류, 팔레타이징 등 포장 공정 전반에 걸쳐 자동화를 구현함으로써 생산성 향상, 비용 절감, 품질 균일화, 작업 안전성 확보 등을 목표로 합니다. 궁극적으로는 기업의 경쟁력을 강화하고 시장 변화에 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련하는 핵심적인 요소로 평가받고 있습니다.

포장 자동화 시스템은 다양한 유형으로 분류될 수 있습니다. 첫째, 제품 형태에 따라 액체, 고체, 분말, 개별 제품, 묶음 제품 등 특정 제품에 최적화된 자동화 솔루션이 존재합니다. 둘째, 공정 단계별로는 제품과 직접 접촉하는 1차 포장(예: 음료 충전, 개별 과자 포장), 1차 포장된 제품들을 모아 담는 2차 포장(예: 상자 포장), 그리고 운송 및 보관을 위한 3차 포장(예: 팔레타이징 및 랩핑)으로 구분되며, 각 단계에 맞는 충전기, 밀봉기, 카토너, 팔레타이저 등의 장비가 자동화 시스템을 구성합니다. 셋째, 자동화 수준에 따라서는 일부 수동 개입이 필요한 반자동 시스템부터 사람의 개입이 거의 없는 완전 자동 시스템, 그리고 다품종 소량 생산에 유연하게 대응하는 유연 자동화 시스템 등으로 나눌 수 있습니다.

이러한 포장 자동화는 광범위한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 식품 및 음료 산업에서는 위생, 신선도 유지, 대량 생산의 효율성을 위해 충전, 밀봉, 라벨링, 박스 포장 등 전 과정에 걸쳐 자동화가 필수적입니다. 제약 및 의료 산업에서는 정밀성, 위생, 추적 가능성이 중요하므로 정제/캡슐 포장, 주사기 포장, 의료기기 멸균 포장 등에 고도의 자동화 기술이 적용됩니다. 화장품 산업은 다양한 용기 형태와 미적 요소를 고려한 충전, 캡핑, 라벨링, 박스 포장 자동화가 요구되며, 전자제품 산업에서는 정전기 방지 및 충격 보호를 위한 트레이 포장, 에어캡 포장 등에 활용됩니다. 또한, 이커머스 시장의 폭발적인 성장과 함께 물류 및 유통 산업에서는 주문별 자동 포장, 분류, 팔레타이징, 운송 포장 등 전반적인 물류 자동화의 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다.

포장 자동화의 발전은 다양한 관련 기술의 융합을 통해 이루어지고 있습니다. 로봇 기술은 피킹, 플레이싱, 팔레타이징, 포장재 조립 등 반복적이고 정밀한 작업에 활용되며, 특히 협동 로봇은 사람과의 안전한 협업을 가능하게 합니다. 머신 비전 시스템은 제품의 불량 검사, 위치 인식, 라벨링 정확도 검사, 바코드/QR 코드 인식 등에 사용되어 품질 관리 및 공정 효율을 높입니다. 센서 기술은 제품 유무, 위치, 포장재 상태 등을 감지하여 자동화 시스템의 정확한 작동을 지원합니다. 산업용 사물 인터넷(IIoT) 및 빅데이터 기술은 포장 설비의 실시간 모니터링, 예지 보전, 생산 데이터 분석을 통해 효율성을 극대화하고 최적의 운영 방안을 제시합니다. 나아가 인공지능(AI) 및 머신러닝은 비정형 제품 포장, 최적의 포장 경로 학습, 불량 유형 분석 및 예측 등에 활용되어 시스템의 지능화를 이끌고 있으며, 모션 제어 기술은 포장 기계의 정밀하고 빠른 움직임을 제어하여 생산 속도와 정확성을 향상시킵니다. 친환경 포장재를 다루는 기술 또한 중요한 관련 기술로 부상하고 있습니다.

이러한 포장 자동화 시장은 여러 요인에 의해 급격히 성장하고 있습니다. 전 세계적으로 인건비 상승 및 단순 반복 작업에 대한 인력 부족 현상이 심화되면서 자동화 도입의 필요성이 증대되고 있습니다. 기업들은 경쟁력 강화를 위해 생산성 및 효율성 향상, 품질 균일화 및 불량률 감소를 추구하며, 포장 자동화는 이러한 목표 달성에 핵심적인 역할을 합니다. 또한, 식품, 제약 등 특정 산업에서 위생 및 안전 규제가 강화되면서 사람의 접촉을 최소화하는 자동화 시스템이 필수적으로 요구되고 있습니다. 특히 이커머스 시장의 폭발적인 성장은 다품종 소량 주문 및 빠른 배송 요구로 이어져 물류 및 포장 자동화에 대한 투자를 가속화하고 있으며, 4차 산업혁명 시대에 맞춰 제조 공정 전반의 디지털 전환 및 스마트 팩토리 구축이 확산되면서 포장 자동화는 그 핵심 구성 요소로 자리매김하고 있습니다.

미래의 포장 자동화는 더욱 지능적이고 유연하며 지속 가능한 방향으로 발전할 것으로 전망됩니다. 소비자의 다양한 요구에 맞춰 소량 다품종 생산 및 맞춤형 포장이 가능한 유연한 자동화 시스템이 더욱 발전할 것이며, AI 기반의 비전 시스템, 예측 유지보수, 자율 학습 로봇 등이 포장 공정의 복잡성을 해결하고 효율성을 극대화할 것입니다. 환경 규제 강화와 소비자 의식 변화에 따라 재활용 및 생분해성 포장재를 처리하고, 에너지 효율적인 포장 자동화 시스템 개발이 가속화될 것입니다. 또한, 다양한 제품과 생산량에 유연하게 대응할 수 있도록 모듈형 포장 자동화 설비의 개발 및 표준화가 이루어져 도입 및 확장이 용이해질 것입니다. 협동 로봇의 역할 증대는 복잡하거나 섬세한 포장 작업에 더욱 폭넓게 적용될 것이며, IIoT를 통해 수집된 빅데이터를 분석하여 포장 공정의 병목 현상을 예측하고, 생산 계획을 최적화하며, 설비 고장을 사전에 방지하는 기술이 고도화될 것입니다. 궁극적으로 포장 자동화는 단순한 생산 공정을 넘어 물류, 창고 관리, 공급망 전체와 유기적으로 연결되어 엔드-투-엔드(end-to-end) 자동화를 구현하는 방향으로 진화할 것입니다.