| ■ 영문 제목 : Global SLAM Robots Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2409H9369 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 9월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 슬램 로봇 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 슬램 로봇 산업 체인 동향 개요, 병원 및 의료, 제조, 물류 및 창고, 군사, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 슬램 로봇의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 슬램 로봇 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 슬램 로봇 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 슬램 로봇 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 슬램 로봇 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 : 산업용 로봇, 서비스 로봇)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 슬램 로봇 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 슬램 로봇 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 슬램 로봇 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 슬램 로봇에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 슬램 로봇 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 슬램 로봇에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (병원 및 의료, 제조, 물류 및 창고, 군사, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 슬램 로봇과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 슬램 로봇 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 슬램 로봇 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]
슬램 로봇 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
– 산업용 로봇, 서비스 로봇
용도별 시장 세그먼트
– 병원 및 의료, 제조, 물류 및 창고, 군사, 기타
주요 대상 기업
– Swisslog (KUKA)、Omron Adept、Clearpath Robotics、Vecna、Mobile Industrial Robots、SMP Robotics、Aethon、Locus Robotics、Fetch Robotics、Hi-Tech Robotic Systemz、Amazon Robotics
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.
– 슬램 로봇 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 슬램 로봇의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 슬램 로봇의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 슬램 로봇 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 슬램 로봇 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 슬램 로봇 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 슬램 로봇의 산업 체인.
– 슬램 로봇 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
※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.
■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 Swisslog (KUKA) Omron Adept Clearpath Robotics ■ 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]- 슬램 로봇 이미지 - 종류별 세계의 슬램 로봇 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 슬램 로봇 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 슬램 로봇 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 슬램 로봇 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 슬램 로봇 판매량 (2019-2030) - 세계의 슬램 로봇 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 슬램 로봇 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 슬램 로봇 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 지역별 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 북미 슬램 로봇 소비 금액 - 유럽 슬램 로봇 소비 금액 - 아시아 태평양 슬램 로봇 소비 금액 - 남미 슬램 로봇 소비 금액 - 중동 및 아프리카 슬램 로봇 소비 금액 - 세계의 종류별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 슬램 로봇 평균 가격 - 세계의 용도별 슬램 로봇 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 슬램 로봇 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 슬램 로봇 평균 가격 - 북미 슬램 로봇 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 슬램 로봇 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 슬램 로봇 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 슬램 로봇 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 유럽 슬램 로봇 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 슬램 로봇 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 슬램 로봇 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 슬램 로봇 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 영국 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 러시아 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 슬램 로봇 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 슬램 로봇 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 슬램 로봇 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 슬램 로봇 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 일본 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 한국 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 인도 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 호주 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 남미 슬램 로봇 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 슬램 로봇 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 슬램 로봇 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 슬램 로봇 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 슬램 로봇 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 슬램 로봇 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 슬램 로봇 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 슬램 로봇 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 이집트 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 슬램 로봇 소비 금액 및 성장률 - 슬램 로봇 시장 성장 요인 - 슬램 로봇 시장 제약 요인 - 슬램 로봇 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 슬램 로봇의 제조 비용 구조 분석 - 슬램 로봇의 제조 공정 분석 - 슬램 로봇 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 슬램(SLAM) 로봇의 개념은 현대 로봇 공학에서 가장 중요하고 흥미로운 분야 중 하나입니다. SLAM은 Simultaneous Localization and Mapping의 약자로, 우리말로는 '동시 위치 추정 및 지도 작성'이라고 번역됩니다. 이 기술은 로봇이 자신이 현재 어디에 있는지(위치 추정)를 알아내는 동시에, 주변 환경에 대한 지도(지도 작성)를 만들어내는 능력을 의미합니다. 마치 낯선 장소에 도착한 사람이 눈을 뜨고 주변을 둘러보며 자신이 어디쯤 있는지 파악하고, 동시에 벽, 문, 가구 등의 위치를 기억하여 머릿속으로 지도를 그려나가는 것과 같은 원리입니다. SLAM 기술의 핵심적인 특징은 바로 이러한 '동시성'에 있습니다. 로봇은 단순히 주어진 지도 위에서 자신의 위치를 파악하는 것이 아니라, 지도 자체가 없는 초기 상태에서부터 스스로 주변 환경을 탐색하고 지도를 구축하며, 그 과정에서 자신의 위치를 끊임없이 업데이트해야 합니다. 이는 마치 지도 제작자와 탐험가의 역할을 동시에 수행하는 것과 같습니다. 만약 로봇이 자신의 위치만을 정확히 알 수 있다면, 미리 정확한 지도가 있어야만 이동이 가능할 것입니다. 반대로, 지도 작성 능력만 뛰어나다고 하더라도 자신이 현재 어디에 있는지 모른다면, 구축된 지도를 활용하여 의미 있는 경로를 계획하거나 작업을 수행하기 어렵습니다. SLAM은 이 두 가지 필수적인 능력을 결합함으로써 로봇이 독립적이고 자율적으로 환경을 탐색하고 작동할 수 있도록 하는 기반을 제공합니다. SLAM 기술을 구현하는 데에는 다양한 센서들이 활용됩니다. 가장 대표적인 센서로는 카메라, LiDAR(Light Detection and Ranging), IMU(Inertial Measurement Unit), 초음파 센서 등이 있습니다. 카메라 센서는 주변 환경의 시각적 정보를 획득하여 특징점을 추출하고 이를 통해 로봇의 위치 변화를 추정하는 데 사용됩니다. LiDAR 센서는 레이저를 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 주변 환경까지의 거리를 정밀하게 측정하며, 이를 통해 3차원적인 환경 정보를 담은 포인트 클라우드(point cloud) 지도를 생성하는 데 탁월합니다. IMU는 가속도와 각속도를 측정하여 로봇의 움직임(병진 및 회전)을 파악하는 데 도움을 주며, 카메라나 LiDAR 센서의 단점을 보완하는 데 중요한 역할을 합니다. 초음파 센서는 비교적 저렴하고 간단하게 장애물을 감지하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 센서들로부터 얻어진 데이터는 복잡한 알고리즘을 통해 처리됩니다. SLAM 알고리즘은 크게 두 가지 접근 방식으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 필터 기반(Filter-based) SLAM으로, 칼만 필터(Kalman Filter)나 파티클 필터(Particle Filter) 등을 활용하여 확률적으로 로봇의 위치와 지도를 추정합니다. 이 방식은 계산량이 비교적 적어 실시간 처리에 유리하지만, 복잡한 환경이나 장기간 이동 시 발생하는 누적 오차에 취약할 수 있다는 단점이 있습니다. 두 번째는 그래프 기반(Graph-based) SLAM으로, 로봇의 위치와 센서 측정값들을 노드(node)와 엣지(edge)로 표현하는 그래프 구조를 만들어 최적화 기법을 통해 전역적인 오차를 줄여나가는 방식입니다. 이 방식은 더 정확한 지도를 생성할 수 있지만, 계산량이 많아 고성능의 컴퓨팅 자원을 요구할 수 있습니다. 최근에는 이 두 가지 방식을 혼합하거나, 딥러닝 기술을 접목하여 SLAM 성능을 향상시키는 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 특징점 추출이나 환경 특징 인식은 카메라 기반 SLAM의 정확도를 크게 높일 수 있습니다. SLAM 기술은 그 응용 범위가 매우 넓습니다. 가장 대표적인 예로는 자율주행 자동차를 들 수 있습니다. 자율주행 자동차는 사전 지도 없이도 주변 환경을 인식하고 자신의 위치를 파악하며 주행해야 하므로 SLAM 기술이 필수적입니다. 또한, 로봇 청소기는 집 안의 구조를 파악하여 효율적으로 청소 경로를 계획하고, 로봇 팔은 산업 현장에서 조립이나 물류 작업을 수행하기 위해 자신의 위치와 작업 대상의 위치를 정확히 알아야 합니다. 물류 창고의 자동화 로봇, 드론을 이용한 건물 내부 정밀 지도 작성, 재난 현장 탐색 로봇 등에서도 SLAM 기술은 핵심적인 역할을 수행합니다. 나아가 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 분야에서도 사용자의 움직임을 추적하고 현실 공간에 가상 정보를 자연스럽게 겹쳐 보이게 하기 위해 SLAM 기술이 활용되기도 합니다. SLAM 기술과 관련된 핵심적인 기술 분야들은 다음과 같습니다. 첫째, 센서 융합(Sensor Fusion)입니다. 여러 종류의 센서로부터 얻어진 데이터를 효과적으로 결합하여 상호 보완적인 정보를 얻고, 단일 센서의 한계를 극복하는 기술입니다. 둘째, 컴퓨터 비전(Computer Vision)입니다. 카메라 영상을 분석하여 특징점을 추출하고, 특징점 간의 매칭을 통해 로봇의 움직임을 추정하는 데 사용됩니다. 셋째, 기하학적 모델링(Geometric Modeling)입니다. 센서 데이터를 기반으로 환경의 3차원 모델을 구축하고, 로봇의 위치와 방향을 기하학적으로 계산하는 기술입니다. 마지막으로, 확률 및 통계 추론(Probability and Statistical Inference)입니다. 센서 노이즈와 환경의 불확실성을 고려하여 로봇의 위치와 지도를 확률적으로 추정하는 데 필요한 수학적 기반입니다. SLAM 기술의 발전은 로봇이 인간과 더욱 자연스럽고 유능하게 상호작용할 수 있는 미래를 열어가고 있습니다. 더욱 정교해지는 센서 기술과 혁신적인 알고리즘 개발을 통해 SLAM 로봇은 앞으로 더욱 다양한 분야에서 우리의 삶을 편리하고 안전하게 만드는 데 기여할 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 슬램 로봇 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2409H9369) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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