| ■ 영문 제목 : Global Automated Food Sorting Equipment Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E3864 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계/건설 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 자동화 식품 분류 장비 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 자동화 식품 분류 장비 산업 체인 동향 개요, 과일, 채소, 종자 및 곡물 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 자동화 식품 분류 장비의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 자동화 식품 분류 장비 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 자동화 식품 분류 장비 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 자동화 식품 분류 장비 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 자동화 식품 분류 장비 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 광학식 분류 기계, 중력/무게식 분류 기계)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 자동화 식품 분류 장비 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 자동화 식품 분류 장비 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 자동화 식품 분류 장비 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 자동화 식품 분류 장비에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 자동화 식품 분류 장비 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 자동화 식품 분류 장비에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (과일, 채소, 종자 및 곡물)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 자동화 식품 분류 장비과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 자동화 식품 분류 장비 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 자동화 식품 분류 장비 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
자동화 식품 분류 장비 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 광학식 분류 기계, 중력/무게식 분류 기계
용도별 시장 세그먼트
– 과일, 채소, 종자 및 곡물
주요 대상 기업
– TOMRA, Buhler, Meyer, Duravant, Satake, SHIBUYA SEIKI, Cimbria (AGCO), GREEFA, Raytec Vision
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 자동화 식품 분류 장비 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 자동화 식품 분류 장비의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 자동화 식품 분류 장비의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 자동화 식품 분류 장비 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 자동화 식품 분류 장비 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 자동화 식품 분류 장비 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 자동화 식품 분류 장비의 산업 체인.
– 자동화 식품 분류 장비 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 TOMRA Buhler Meyer ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 자동화 식품 분류 장비 이미지 - 종류별 세계의 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 자동화 식품 분류 장비 판매량 (2019-2030) - 세계의 자동화 식품 분류 장비 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 자동화 식품 분류 장비 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 자동화 식품 분류 장비 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 자동화 식품 분류 장비 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 자동화 식품 분류 장비 판매량 시장 점유율 - 지역별 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 시장 점유율 - 북미 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 - 유럽 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 - 아시아 태평양 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 - 남미 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 - 중동 및 아프리카 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 - 세계의 종류별 자동화 식품 분류 장비 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 자동화 식품 분류 장비 평균 가격 - 세계의 용도별 자동화 식품 분류 장비 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 자동화 식품 분류 장비 평균 가격 - 북미 자동화 식품 분류 장비 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 자동화 식품 분류 장비 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 자동화 식품 분류 장비 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 자동화 식품 분류 장비 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 유럽 자동화 식품 분류 장비 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 자동화 식품 분류 장비 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 자동화 식품 분류 장비 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 자동화 식품 분류 장비 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 영국 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 러시아 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 자동화 식품 분류 장비 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 자동화 식품 분류 장비 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 자동화 식품 분류 장비 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 자동화 식품 분류 장비 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 일본 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 한국 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 인도 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 호주 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 남미 자동화 식품 분류 장비 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 자동화 식품 분류 장비 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 자동화 식품 분류 장비 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 자동화 식품 분류 장비 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 자동화 식품 분류 장비 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 자동화 식품 분류 장비 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 자동화 식품 분류 장비 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 자동화 식품 분류 장비 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 이집트 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 자동화 식품 분류 장비 소비 금액 및 성장률 - 자동화 식품 분류 장비 시장 성장 요인 - 자동화 식품 분류 장비 시장 제약 요인 - 자동화 식품 분류 장비 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 자동화 식품 분류 장비의 제조 비용 구조 분석 - 자동화 식품 분류 장비의 제조 공정 분석 - 자동화 식품 분류 장비 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 자동화 식품 분류 장비는 식품 산업에서 생산성을 높이고 품질을 일관되게 유지하기 위해 필수적인 역할을 수행하는 첨단 기술입니다. 이 장비는 인간의 개입을 최소화하면서 다양한 기준에 따라 식품을 자동으로 식별, 검사, 분리, 분류하는 기능을 수행합니다. 넓게는 원재료 입고부터 최종 제품 포장까지 전 과정에 걸쳐 적용될 수 있으며, 그 목적은 불량품 제거, 등급별 분류, 이물질 혼입 방지, 수율 향상 등 다양합니다. 이러한 자동화 식품 분류 장비의 핵심적인 특징은 바로 ‘자동화’와 ‘정밀성’입니다. 과거에는 숙련된 작업자가 직접 눈으로 보고 손으로 분류하는 방식이 주를 이루었으나, 이는 작업자의 피로도, 경험 편차, 작업 속도 제한 등의 한계점을 가지고 있었습니다. 하지만 자동화 장비는 이러한 인적 요소를 배제하고 일관된 기준과 높은 속도로 분류 작업을 수행함으로써 생산 효율성을 극대화하고 오류 발생 가능성을 현저히 낮춥니다. 또한, 비파괴적인 방식으로 식품의 내부 특성까지 분석할 수 있는 정밀한 센서 기술을 탑재하고 있어 육안으로는 발견하기 어려운 미세한 결함이나 이물질까지도 효과적으로 감지해낼 수 있습니다. 자동화 식품 분류 장비는 그 작동 방식과 적용되는 기술에 따라 매우 다양한 종류로 구분될 수 있습니다. 가장 대표적인 것으로는 광학 분류기(Optical Sorter)를 들 수 있습니다. 광학 분류기는 카메라, 센서 등을 이용하여 식품의 색상, 모양, 크기, 표면 결함 등을 감지하여 분류하는 장비입니다. 예를 들어, 과일이나 채소의 경우 색상이 균일하지 않거나 흠집이 있는 것을 자동으로 골라내고, 씨앗의 경우 불량 씨앗을 제거하는 데 활용됩니다. 근적외선(NIR) 분광법을 이용하는 분류기도 있는데, 이는 식품의 화학적 조성, 수분 함량, 당도 등을 분석하여 분류하는 데 효과적입니다. 콩이나 곡물 등 내부 성분 분석이 중요한 품목에 주로 사용됩니다. 금속 검출기(Metal Detector)와 X-ray 검출기(X-ray Detector) 또한 식품 분류 장비의 중요한 한 축을 담당합니다. 금속 검출기는 생산 라인에 흐르는 식품에 포함된 금속 이물질을 감지하여 제거하는 역할을 하며, 이는 식품 안전과 직결되는 중요한 기능입니다. X-ray 검출기는 금속뿐만 아니라 유리, 플라스틱 조각, 돌멩이 등 다양한 종류의 비금속 이물질까지도 탐지할 수 있습니다. 특히 밀봉된 제품 내부의 이물질을 비파괴적으로 검사하는 데 탁월한 성능을 발휘하여 최종 소비자의 안전을 보장하는 데 크게 기여합니다. 무게 선별기(Weight Sorter)는 식품의 무게를 측정하여 정해진 기준에 따라 분류하는 장비입니다. 포장된 제품의 중량을 검사하여 규격 외 제품을 걸러내거나, 동일한 무게로 제품을 묶음 포장하는 데 활용됩니다. 또한, 비전 시스템(Vision System)과 결합하여 더욱 정교한 분류 작업을 수행하기도 합니다. 비전 시스템은 고해상도 카메라와 이미지 처리 소프트웨어를 이용하여 식품의 형상, 패턴, 표면 질감 등을 분석합니다. 이를 통해 특정 품종의 곡물을 구분하거나, 곤충의 유무를 판별하거나, 제품에 인쇄된 정보의 오류를 감지하는 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 이러한 자동화 식품 분류 장비의 적용 분야는 매우 광범위합니다. 농산물 분야에서는 신선한 과일과 채소를 흠집, 크기, 숙성도 등에 따라 분류하고, 씨앗이나 곡물의 발아율이 낮은 불량품을 선별하며, 농산물에 혼입된 흙, 돌, 잔가지 등을 제거하는 데 사용됩니다. 가공식품 분야에서는 스낵류의 불량품이나 이물질을 제거하고, 제과류의 모양이나 색상이 균일한 제품만을 선별하며, 육가공품이나 수산물에서 뼈나 비늘 등 불순물을 제거하는 데 활용됩니다. 또한, 제약 산업에서는 알약의 크기나 모양, 색상 오류를 감지하고, 이물질 혼입을 방지하는 데도 중요한 역할을 합니다. 자동화 식품 분류 장비의 발전을 이끄는 핵심 기술로는 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning)을 들 수 있습니다. 과거의 분류기가 미리 설정된 규칙에 따라 작동했다면, 최근의 장비들은 AI와 머신러닝 기술을 통해 스스로 학습하고 더욱 정교하고 유연한 분류 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 수많은 이미지 데이터를 학습한 AI는 인간의 눈으로도 구별하기 어려운 미묘한 품질 차이나 결함을 인식하고 분류할 수 있습니다. 이는 특히 자연 상태의 농산물처럼 형태나 색상이 일정하지 않은 품목의 분류 정확도를 획기적으로 높여줍니다. 딥러닝(Deep Learning) 기반의 비전 시스템은 복잡한 패턴이나 질감을 인식하는 능력이 뛰어나 더욱 정밀한 분류가 가능하게 합니다. 더불어, 센서 기술의 발전 또한 자동화 식품 분류 장비의 성능 향상에 크게 기여하고 있습니다. 고해상도 카메라, 다중 스펙트럼 카메라, hyperspectral 카메라 등은 식품의 표면뿐만 아니라 내부적인 특성까지 분석할 수 있는 능력을 제공합니다. 또한, 3D 카메라 기술은 식품의 입체적인 형태를 정확하게 파악하여 더욱 세밀한 분류를 가능하게 합니다. 이러한 첨단 센서 기술과 AI 및 머신러닝 기술의 융합은 식품 분류 장비의 효율성과 정확성을 지속적으로 향상시키며, 식품 산업 전반의 품질 관리 및 생산성 향상에 중요한 동력으로 작용하고 있습니다. 결론적으로, 자동화 식품 분류 장비는 단순한 기계적인 작업을 넘어, 식품의 품질과 안전을 보장하고 생산 효율성을 극대화하는 데 필수적인 첨단 솔루션입니다. 광학, X-ray, 무게, 비전 등 다양한 기술을 기반으로 하며, AI 및 머신러닝과의 융합을 통해 그 기능과 성능이 더욱 발전하고 있습니다. 이는 식품 산업의 경쟁력을 강화하고 소비자의 신뢰를 높이는 데 있어 앞으로도 중요한 역할을 수행할 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 자동화 식품 분류 장비 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2407E3864) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 자동화 식품 분류 장비 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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