조립 라인 솔루션 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031)

조립 라인 솔루션 시장 개요 (2026-2031)

1. 시장 규모 및 성장 전망

글로벌 조립 라인 솔루션 시장은 2025년 3,071억 5천만 달러에서 2026년 3,309억 2천만 달러로 성장했으며, 2031년에는 4,803억 9천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 예측 기간(2026-2031) 동안 연평균 성장률(CAGR)은 7.74%를 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 인더스트리 4.0 플랫폼에 대한 투자 증가, 지속적인 노동력 부족, 전기차(EV) 생산 전환 가속화에 따른 첨단 조립 기술에 대한 자본 유입 증가에 기인합니다.

현재는 반자동 조립 라인이 여전히 설치 기반의 대부분을 차지하고 있지만, 최소한의 인력 개입으로 24시간 생산성을 추구하는 제조업체들이 늘면서 완전 자동화된 ‘무인 공장(lights-out cells)’의 채택이 가장 빠르게 증가하고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 중국, 인도, 아세안(ASEAN) 지역 공장들이 급증하는 전자 및 자동차 수요를 충족하기 위해 로봇 도입을 확대하면서 주요 성장 동력으로 작용하고 있습니다. 북미와 유럽에서는 임금 상승으로 인해 자동화 프로젝트의 투자 회수 기간이 단축되면서, 제조업체들이 디지털 트윈 시범 운영 및 자율 이동 로봇(AMR) 도입을 확대하고 있습니다. 경쟁 구도는 하드웨어 사양에서 소프트웨어 중심의 유연성으로 전환되고 있으며, 공급업체들은 인공지능(AI), 시뮬레이션, 예측 유지보수 기능을 통합된 생태계 내에서 제공하고 있습니다.

2. 주요 보고서 요약

* 자동화 수준별: 2025년 조립 라인 솔루션 시장에서 반자동 라인이 32.15%의 점유율을 차지했으며, 완전 자동화 시스템은 2031년까지 10.34%의 CAGR로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
* 최종 사용자 산업별: 2025년 자동차 산업이 35.06%의 매출 점유율로 선두를 달렸으며, 전자 및 반도체 산업은 2031년까지 10.27%의 CAGR로 성장할 것으로 전망됩니다.
* 부품별: 2025년 로봇 및 엔드 이펙터(End-Effectors)가 조립 라인 솔루션 시장 규모의 32.12%를 차지했으며, 2026-2031년 동안 10.72%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다.
* 지역별: 2025년 아시아 태평양 지역이 조립 라인 솔루션 시장 규모의 43.94%를 차지했으며, 2031년까지 8.11%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

3. 글로벌 조립 라인 솔루션 시장 동향 및 통찰력

3.1. 시장 성장 동력 (Drivers)

* 인더스트리 4.0 도입 및 스마트 팩토리 의무화: 제조업체들은 고정된 컨베이어 레이아웃에서 실시간 성능 데이터에 반응하는 적응형 AI 기반 작업 셀로 전환하고 있습니다. ABB의 상하이 공장은 자율 로봇을 갖춘 유연한 생산 셀을 운영하여 인간 개입 없이 부품 경로를 재설정하고, 이는 짧은 전환 시간과 높은 라인 활용률을 가능하게 합니다. 디지털 트윈 배포는 빠르게 확장되고 있으며, 공장 관리자의 47%는 2040년 운영에 필수적인 기술로 평가하고 있습니다. 이는 물리적 변경 전에 가상으로 툴링, 시퀀싱, 인력 모델을 테스트할 수 있게 합니다.
* 숙련된 제조 인력 부족: 미국 공장은 2030년까지 210만 개의 일자리 부족에 직면할 것으로 예상되며, 이는 운영 리더들이 로봇 도입을 가속화하도록 만들고 있습니다. 연방준비제도 연구에 따르면, 노동력 부족 언급이 증가할 때마다 자동화 지출이 28bp(약 550억 달러) 증가했습니다. 자동화를 도입한 기업들은 4분기 이내에 8.9bp의 생산성 향상을 기록했으며, 2023년 산업용 로봇 주문은 14% 증가했습니다. 특히 식음료 가공업체들은 자동화 프로젝트의 78%가 인력 부족 해소를 목표로 하며, 자본 예산의 48%를 로봇 및 비전 시스템에 할당하고 있습니다.
* 자동화 투자 수익률을 높이는 임금 인플레이션: 선진국에서 인건비 상승은 자동화된 조립 자산의 손익분기점을 낮추고 있습니다. 2년 ROI를 목표로 하는 기업들은 높은 임금이 투자 회수 기간을 몇 달 단축시킨다는 것을 발견하고 있으며, 이는 전반적인 장비 효율성(OEE) 개선과 결합될 때 더욱 두드러집니다. Robotics-as-a-Service(RaaS)와 같이 예측 가능한 하드웨어 리스 모델은 자동화 비용을 운영 비용으로 전환하고 최신 소프트웨어 업데이트에 대한 접근성을 보장하여 인기를 얻고 있습니다.
* 유연한 라인을 요구하는 전기차 생산 확대: 전기차 생산 확대는 내연기관 및 배터리 플랫폼을 모두 처리할 수 있는 조립 셀을 필요로 합니다. 포드의 쾰른 허브는 AI 기반 모니터링 기능을 갖춘 600개 이상의 로봇을 도입하여 가동 중단 시간 없이 구동계의 가변성을 처리합니다. 튀르키예의 Togg는 Dürr가 제공하는 통합 디지털 트윈 환경에서 250개의 로봇이 시간당 20대의 차량을 생산하며, 이는 스타트업이 기존 제약을 우회하고 초기부터 규모를 확장하는 방법을 보여줍니다.
* 정부의 자동화 자본 지출(CapEx) 인센티브: 미국, 유럽연합, 중국 등 주요 국가에서 자동화 투자를 장려하는 정부 정책이 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
* 전자 제품의 마이크로 부품 소형화: 아시아 태평양 지역을 중심으로 전자 부품의 소형화가 진행되면서 고정밀 조립 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

3.2. 시장 성장 제약 요인 (Restraints)

* 높은 자본 집약도 및 긴 ROI 주기: 로봇 작업 셀은 페이로드 및 복잡성에 따라 175,000달러에서 400,000달러에 달합니다. 많은 중소기업(SME)은 85%의 OEE에서 2년의 투자 회수 기간을 목표로 하지만, 생산량 변동 시 이는 도입을 지연시키는 장애물이 됩니다. 구독 기반 로봇 모델이 현금 흐름을 원활하게 하는 데 도움이 되지만, 라인 재설계 및 작업자 재교육 비용으로 인해 총 프로젝트 비용은 여전히 높습니다.
* 레거시 시스템 및 기존 공장과의 통합 어려움: 제조업체들은 독점적인 인터페이스로 인해 원활한 데이터 교환이 어려운 2조 6,500억 달러 상당의 노후화된 자동화 자산을 보유하고 있습니다. 이러한 장비를 최신 IoT 프레임워크에 연결하려면 맞춤형 미들웨어와 부족한 전문 엔지니어링 기술이 필요합니다.
* 로봇 공학, AI 및 시스템 통합 분야의 다기능 인재 부족: 자동화 솔루션의 복잡성이 증가함에 따라 관련 기술을 갖춘 인력의 부족이 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용하고 있습니다.
* 네트워크화된 생산 자산에 대한 사이버 보안 위협: 스마트 팩토리 환경에서 네트워크로 연결된 생산 시스템은 사이버 공격에 취약하며, 이는 중요한 산업에서 특히 큰 우려 사항입니다.

4. 세그먼트 분석

4.1. 자동화 수준별: 하이브리드에서 무인 작업 흐름으로 전환

2025년 조립 라인 솔루션 시장에서 반자동 라인은 32.15%를 차지하며, 제조업체들이 비용과 유연성의 균형을 맞추기 위해 수동 작업과 로봇의 반복성을 결합하고 있음을 보여줍니다. 협동 로봇(cobots)을 사용하는 혼합 작업 셀은 작업자가 10초 미만의 주기로 부품을 로딩하며, 이는 전체 레이아웃 변경 없이 생산량을 늘리는 실용적인 방법을 제시합니다. 완전 자동화 구성은 10.34%의 CAGR로 다른 모든 생산 전략을 능가하며 빠르게 성장하고 있습니다. 샤오미의 베이징 공장은 핵심 공정을 완전히 무인으로 운영하며 AI 엔진이 실시간으로 경로 계획을 조정하여 3초의 사이클 타임을 달성합니다. 수동 조립은 틈새 SKU나 섬세한 부품에 여전히 중요하지만, 87%의 공장이 여전히 최소 한 스테이션을 수동으로 수행하고 있어 전환이 점진적으로 이루어질 것임을 시사합니다.

4.2. 최종 사용자 산업별: 자동차 산업의 지배와 전자 산업의 가속화

자동차 제조업체는 수십 년간 로봇 용접, 도장, 최종 트림 스테이션을 개척하며 2025년 매출의 35.06%를 차지했습니다. 전기 구동계 조립은 인간 작업자가 빠르게 복제할 수 없는 새로운 배터리 접합, 밀봉 및 안전 검사를 요구함에 따라 자본 할당이 증가했습니다. 그러나 전자 및 반도체 공장은 스마트폰, 웨어러블, 자동차 칩이 인쇄 회로 기판(PCB) 조립의 90% 이상을 표면 실장 기술(SMT)에 의존하기 때문에 10.27%의 가장 빠른 CAGR을 기록하고 있습니다. 이러한 초고밀도 보드는 서브 마이크론 공차까지 정확한 비전 유도 픽앤플레이스 시스템을 필요로 하며, 프리미엄 피더 및 리플로우 오븐에 대한 수요를 촉진합니다.

소비재 라인은 균일한 품질을 보장하기 위해 자동화되고 있으며, 제약 및 헬스케어 제조업체는 엄격한 오염 기준을 충족하기 위해 격리 및 무균 로봇을 채택하고 있습니다. 전통적으로 자동화 속도가 느렸던 식음료 제조업체들은 이제 자본 지출의 48%를 로봇 팔레타이징, 케이스 패킹 및 인라인 검사 모듈에 할당하고 있습니다. 이는 엄격한 위생 규정과 춥거나 습한 환경에서 반복적인 작업을 기꺼이 수행하려는 노동력 부족으로 인해 더욱 가속화되고 있습니다.

4.3. 부품별: 로봇 및 엔드 이펙터가 투자 핵심

로봇 및 엔드 이펙터는 2025년 매출의 32.12%를 차지하며 자동화된 생산량에서 핵심적인 역할을 반영했습니다. 이 분야는 그리퍼 다양성, 힘-토크 감지 및 AI 알고리즘이 배터리 스태킹 및 섬세한 반도체 다이 전송과 같은 새로운 사용 사례를 가능하게 함에 따라 10.72%의 CAGR로 가장 빠르게 성장하고 있습니다. 로봇 센서의 글로벌 시장은 2023년 19억 달러에서 2033년 49억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 토크 센서가 이 기간 동안 두 배 이상 증가할 것으로 전망됩니다. 컨베이어 및 이송 시스템은 고정 경로에서 캐리어를 동적으로 재라우팅하는 플러그 앤 플레이 마그네틱 셔틀로 진화하여 툴링 교체 시간을 최소화하고 있습니다.

센서 및 비전 모듈은 내장된 AI를 통해 더욱 스마트해져 결함을 조기에 감지하고 모션 컨트롤러에 교정 루프를 제공합니다. 컨트롤러 및 소프트웨어 스위트에 내장된 인텔리전스 계층은 이제 부품 흐름 및 에너지 소비를 자율적으로 최적화하여 가동 중단 시간을 두 자릿수 비율로 줄입니다. 마지막으로, 안전 및 인체 공학 모듈은 레이저 스캐너, 라이트 커튼 및 안전 모션 드라이브를 통해 물리적 케이지 없이 인간-로봇 협업을 가능하게 합니다.

5. 지역 분석

5.1. 아시아 태평양: 2025년 43.94%의 매출을 기록하며 시장을 지배했으며, 중국의 66억 달러 규모 산업용 로봇 생태계가 국내 공장 및 수출 수요를 모두 충족시키며 성장을 주도했습니다. 이 지역의 2031년까지 8.11% CAGR은 공격적인 정책 인센티브, 낮은 로봇 가격, 방대한 전자 및 배터리 프로젝트 파이프라인에 기반을 두고 있습니다. 중국은 전 세계 로봇 설치의 52%를 차지하며, Midea Group 및 Estun Automation과 같은 국내 기업들이 특히 2차 제조 클러스터에서 가격 및 애프터 서비스 측면에서 국제 기업들을 위협하고 있습니다. 인도와 아세안 국가들도 필리핀이 반도체 확장을 위해 2028년까지 128,000명의 추가 기술자를 목표로 하는 등 유사한 추세를 보이고 있습니다.

5.2. 북미: 2023년 44,303건의 산업용 로봇 주문을 기록하며 12% 증가했으며, 이는 EV 구동계 투자 및 전자 조립의 회복에 힘입은 것입니다. 연방 세금 공제 및 일리노이주의 Rivian에 대한 8억 2,700만 달러 인센티브와 같은 주 차원의 패키지가 도입을 가속화하고 있습니다. 미국은 또한 노스다코타주의 Automate ND 보조금과 같은 지역 프로그램을 통해 18개 공장 프로젝트에 500만 달러를 지원하며, 지역 자금이 연방 조치를 보완하는 방식을 보여줍니다.

5.3. 유럽: 에너지 비용, 인플레이션 및 탈산업화가 자본 예산에 부담을 주면서 수요 증가 속도가 더딥니다. 유럽 연합의 2,000억 유로 규모 InvestAI 기금은 예측 분석 및 자율 생산 시스템을 자동차 공급망에 통합하는 4개의 AI 기가팩토리를 건설하여 이러한 추세를 역전시키는 것을 목표로 합니다.

5.4. 중동 및 아프리카: 자동화 수요는 석유화학 다각화 및 소비재 현지화와 관련이 있지만, 공급망 병목 현상과 기술 격차로 인해 보급률은 글로벌 평균보다 낮습니다.

5.5. 라틴 아메리카: 멕시코와 브라질의 자동차 클러스터가 통화 변동성 및 임금 인플레이션을 상쇄하기 위해 협동 로봇을 테스트하고 있지만, 도입은 여전히 미미합니다.

6. 경쟁 환경

경쟁은 보통 수준이지만 심화되고 있습니다. ABB, Siemens, KUKA와 같은 산업의 주요 기업들은 클라우드 네이티브 아키텍처를 활용하는 민첩한 스타트업에 앞서기 위해 AI 통합 및 소프트웨어 중심 차별화에 주력하고 있습니다. ABB는 AI 기반 3D 내비게이션을 위해 Sevensense를 인수했으며, 전략적 초점을 강화하기 위해 2024년 23억 달러의 매출을 기록한 로봇 사업부 분사를 계획하고 있습니다. Siemens는 Altair Engineering을 인수하여 시뮬레이션 기반 디지털 트윈을 자동화 스택에 더욱 깊이 통합했습니다. KUKA는 모바일 로봇 라인업을 확장하고 KR C5 컨트롤러와 엣지 분석 스위트 간의 연결을 강화했습니다.

전문 기업들은 수직적 노하우를 가지고 시장에 진입하고 있습니다. Hitachi는 의료 기기 분야의 입지를 강화하기 위해 MA Micro Automation을 인수했으며, Pacteon은 Descon Integrated Conveyor Solutions를 인수하여 식음료 컨베이어 전문성을 강화했습니다. Robotics-as-a-Service(RaaS) 모델은 수익 흐름을 재편하고 있습니다. Lucid Bots와 같은 기업의 구독 서비스는 소규모 고객에게 막대한 자본 지출 없이 자율 청소 및 핸들링 로봇에 대한 접근성을 제공하여 공급업체와의 관계를 더욱 공고히 합니다. 중국의 지역 선두 기업들은 지방 정부의 인센티브 지원을 받아 로봇, 컨베이어 및 MES 소프트웨어를 글로벌 브랜드가 맞추기 어려운 가격으로 묶어 시장 점유율을 확보하고 있습니다.

소프트웨어 생태계는 새로운 경쟁의 장입니다. ABB의 글로벌 스타트업 챌린지는 초기 단계 기업들이 개방형 API 위에 AI 알고리즘을 구축하도록 유도하여 외부 혁신 파이프라인을 촉진합니다. Siemens의 Xcelerator 마켓플레이스는 시뮬레이션, PLC 코드 및 유지보수 분석을 하나의 구독으로 묶어 고객을 장기 라이선스에 묶어둡니다. 그 결과, 하드웨어 마진은 감소하는 반면, 반복적인 소프트웨어 수익과 도메인별 전문성이 프리미엄을 차지하는 경쟁 환경이 조성되고 있습니다.

7. 최근 산업 동향

* 2025년 4월: ABB는 2024년 23억 달러의 매출을 기록한 로봇 사업부의 분사 계획을 발표하며, 고객 집중도를 높이고 Automated Architecture와의 협력을 통해 로봇 기반 마이크로 팩토리를 구축할 계획입니다.
* 2025년 2월: Apple은 미국 제조에 5,000억 달러를 투자하여 디트로이트에 AI 기반 생산 교육 아카데미를 설립하고 휴스턴에 새로운 칩 시설을 건설할 것을 약속했습니다.
* 2025년 2월: 유럽 연합은 2,000억 유로 규모의 InvestAI 기금을 출범하여 자동차 제조 경쟁력을 높이기 위한 4개의 AI 기가팩토리를 설립했습니다.
* 2025년 1월: Siemens는 Altair Engineering 인수를 완료하여 자동화 포트폴리오 전반에 걸쳐 시뮬레이션 및 디지털 트윈 역량을 강화했습니다.

본 보고서는 글로벌 조립 라인 솔루션 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 조립 라인은 제품 제조 과정을 미리 정의된 순서의 단계로 나누어 대량 생산에 가장 일반적으로 사용되는 방식이며, 미숙련 노동자에게 특정 작업을 훈련시켜 인건비를 절감하는 효과가 있습니다. 본 연구는 시장 정의, 연구 방법론, 주요 요약, 시장 환경, 시장 규모 및 성장 예측, 경쟁 환경, 시장 기회 및 미래 전망 등을 다룹니다.

글로벌 조립 라인 솔루션 시장은 2026년 3,309억 2천만 달러 규모에서 2031년까지 4,803억 9천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 특히 완전 자동화 시스템은 제조업체들이 무인 공장(lights-out operations)을 추구함에 따라 연평균 10.34%의 가장 빠른 성장률을 보이며 확산되고 있습니다.

시장 성장을 견인하는 주요 요인으로는 인더스트리 4.0 도입 및 스마트 팩토리 의무화, 숙련된 제조 인력 부족, 자동화 투자 수익률을 높이는 임금 인상 압력, 유연한 생산 라인을 요구하는 전기차(EV) 생산 확대, 자동화에 대한 정부의 자본 지출(CapEx) 인센티브, 그리고 전자제품의 마이크로 부품 소형화 등이 있습니다.

반면, 시장의 제약 요인으로는 높은 초기 자본 투자와 긴 투자 회수(ROI) 주기, 레거시 시스템 및 기존 공장(brownfield plants)과의 통합 어려움, 로봇 공학, AI 및 시스템 통합 분야의 다기능 인재 부족, 그리고 네트워크화된 생산 자산에 대한 사이버 보안 위협 및 규제 노출 등이 지적됩니다. 특히 소규모 제조업체는 높은 자본 요구 사항, 복잡한 레거시 시스템 통합, 로봇 공학 인재 부족으로 인해 ROI 주기가 길어지고 도입이 지연되는 어려움을 겪고 있습니다.

시장은 자동화 수준(수동, 반자동, 완전 자동 조립 라인), 최종 사용자 산업(자동차, 전자 및 반도체, 소비재, 제약 및 헬스케어, 식음료, 기타 산업), 구성 요소(로봇 및 엔드 이펙터, 컨베이어 및 이송 시스템, 센서 및 비전 시스템, 컨트롤러 및 소프트웨어, 안전 및 인체공학 모듈), 그리고 지역(북미, 남미, 유럽, 아시아-태평양, 중동 및 아프리카)별로 세분화되어 분석됩니다. 각 세그먼트에 대해 가치(USD 억 달러)를 기준으로 시장 규모 및 예측이 제공됩니다.

경쟁 환경 분석은 시장 집중도, 전략적 움직임, 시장 점유율 분석 및 주요 기업 프로필(ABB, Siemens AG, KUKA AG 등 20개 이상 기업 포함)을 다룹니다. 선도적인 공급업체들은 혼잡한 시장에서 차별화를 위해 AI 기반 소프트웨어, 디지털 트윈 통합, 그리고 서비스형 로봇(RaaS) 모델을 통한 구독 기반 서비스를 제공하여 반복적인 수익과 고객 충성도를 구축하는 데 주력하고 있습니다.

또한, 보고서는 가치/공급망 분석, 규제 환경, 기술 전망, 포터의 5가지 경쟁 요인 분석(신규 진입자의 위협, 공급업체 및 구매자의 교섭력, 대체재의 위협, 경쟁 강도), 글로벌 제조 시장에 대한 통찰력, 그리고 지정학적 사건이 제조 공급망에 미치는 영향 평가 등 다양한 심층 분석을 포함합니다.

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 인더스트리 4.0 채택 및 스마트 팩토리 의무화
  • 4.2.2 숙련된 제조 인력 부족
  • 4.2.3 임금 인상으로 인한 자동화 투자 수익률 증대
  • 4.2.4 유연한 생산 라인을 요구하는 EV 생산 확대
  • 4.2.5 자동화에 대한 정부의 자본 지출 인센티브
  • 4.2.6 전자 제품의 마이크로 부품 소형화
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 높은 자본 집약도 및 긴 ROI 주기
  • 4.3.2 레거시 시스템 및 기존 공장과의 통합 어려움
  • 4.3.3 로봇 공학, AI 및 시스템 통합 분야의 다기능 인재 부족
  • 4.3.4 네트워크화된 생산 자산에 대한 사이버 보안 위협 및 규제 노출
• 4.4 가치/공급망 분석
• 4.5 규제 환경
• 4.6 기술 전망
• 4.7 산업 매력도 – 포터의 5가지 경쟁 요인
  • 4.7.1 신규 진입자의 위협
  • 4.7.2 공급업체의 교섭력
  • 4.7.3 구매자의 교섭력
  • 4.7.4 대체재의 위협
  • 4.7.5 경쟁 강도
• 4.8 글로벌 제조 시장에 대한 통찰
• 4.9 지정학적 사건이 제조 공급망에 미치는 영향 평가

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치, 미화 10억 달러)

• 5.1 자동화 수준별
  • 5.1.1 수동 조립 라인
  • 5.1.2 반자동 조립 라인
  • 5.1.3 완전 자동 조립 라인
• 5.2 최종 사용자 산업별
  • 5.2.1 자동차
  • 5.2.2 전자 및 & 반도체
  • 5.2.3 소비재
  • 5.2.4 제약 및 & 헬스케어
  • 5.2.5 식음료
  • 5.2.6 기타 산업 (일반 제조, 항공우주 등)
• 5.3 구성 요소별
  • 5.3.1 로봇 공학 및 & 엔드 이펙터
  • 5.3.2 컨베이어 및 & 이송 시스템
  • 5.3.3 센서 및 & 비전 시스템
  • 5.3.4 컨트롤러 및 & 소프트웨어
  • 5.3.5 안전 및 & 인체 공학 모듈
• 5.4 지역별
  • 5.4.1 북미
  • 5.4.1.1 미국
  • 5.4.1.2 캐나다
  • 5.4.1.3 멕시코
  • 5.4.2 남미
  • 5.4.2.1 브라질
  • 5.4.2.2 아르헨티나
  • 5.4.2.3 페루
  • 5.4.2.4 남미 기타 지역
  • 5.4.3 유럽
  • 5.4.3.1 영국
  • 5.4.3.2 독일
  • 5.4.3.3 프랑스
  • 5.4.3.4 이탈리아
  • 5.4.3.5 스페인
  • 5.4.3.6 베네룩스 (벨기에, 네덜란드, 룩셈부르크)
  • 5.4.3.7 북유럽 (덴마크, 핀란드, 아이슬란드, 노르웨이, 스웨덴)
  • 5.4.3.8 유럽 기타 지역
  • 5.4.4 아시아 태평양
  • 5.4.4.1 중국
  • 5.4.4.2 인도
  • 5.4.4.3 일본
  • 5.4.4.4 호주
  • 5.4.4.5 대한민국
  • 5.4.4.6 아세안 (인도네시아, 태국, 필리핀, 말레이시아, 베트남)
  • 5.4.4.7 아시아 태평양 기타 지역
  • 5.4.5 중동 및 아프리카
  • 5.4.5.1 사우디아라비아
  • 5.4.5.2 아랍에미리트
  • 5.4.5.3 카타르
  • 5.4.5.4 쿠웨이트
  • 5.4.5.5 튀르키예
  • 5.4.5.6 이집트
  • 5.4.5.7 남아프리카 공화국
  • 5.4.5.8 나이지리아
  • 5.4.5.9 중동 및 아프리카 기타 지역

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, 제품 & 서비스, 최신 개발 사항 포함)}
  • 6.4.1 ABB
  • 6.4.2 Siemens AG
  • 6.4.3 KUKA AG
  • 6.4.4 Bosch Rexroth AG
  • 6.4.5 JR Automation (Hitachi)
  • 6.4.6 BBS Automation
  • 6.4.7 Mondragon Assembly
  • 6.4.8 ACRO Automation Systems
  • 6.4.9 Hochrainer GmbH
  • 6.4.10 Central Machines Inc.
  • 6.4.11 Fusion Systems Group
  • 6.4.12 Totally Automated Systems
  • 6.4.13 Gemtec GmbH
  • 6.4.14 SITEC Industrietechnologie GmbH
  • 6.4.15 UMD Automated Systems
  • 6.4.16 RNA Automation
  • 6.4.17 Adescor Inc.
  • 6.4.18 Markone Control Systems
  • 6.4.19 Eriez Manufacturing Co.
  • 6.4.20 NEVMAT Australia Pty Ltd
  • 6.4.21 MechTech Automation Group
  • 6.4.22 RG-Luma Automation*

7. 시장 기회 & 미래 전망