상호 작용 분석 관세 불확실성 속에서 모바일 로봇 전망을 슬래시

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상호 작용 분석 관세 불확실성 속에서 모바일 로봇 전망을 슬래시
창고에서 랙을 들어 올리는 모바일 로봇.

상호 작용 분석에 따르면 모바일 로봇 함대는 최근 몇 년 동안 성장했지만 새로운 역풍에 직면 해 있습니다. 출처 : Adobe Stock

이전에 빠른 확장과 투자로 표시된 모바일 로봇 산업은 현재 어려운 과제와 재조정을 겪고 있습니다. Interact Analysis는 최근 현재 세계 조건과 시장이 어떻게 발전 할 것인지에 대한 새로운 기대를 반영하기 위해 예측을 수정했습니다.

연구에서 회사 2025 년 5 월에 발표 된 최신 모바일 로봇 시장 보고서는 시장 규모 계산의 방법론의 변화와 함께 지정 학적, 경제 및 산업 별 과제의 복잡한 혼합을 인용하면서 예측을 크게 줄였습니다.

2025 예측 삭감 : $ 800m 현실 점검

Interact Analysis의 최신 분석은 2025 년 시장 예측에서 8 억 달러의 감소를 제시했으며, 각 주요 지역에서는 성장률이 낮아졌습니다. 이 조정은 업계의 성장 궤적에 대한 광범위한 재평가를 반영하며, 2030 년 수익 투영은 현재 더 낙관적 인 것보다 156 억 달러에 이르렀습니다. 추정.

향후 5 년간의 CAGR (Compound Mearn Growth Rate)도 26% 감소한 21%로 줄어 들었습니다.

상호 작용 분석은 2024 년 10 월과 2025 년 5 월 모바일 로봇 예측 사이의 차이를 제시합니다.

현재 업계의 과제와 광범위한 다른 요인으로 인해 상호 작용 분석이 모바일 로봇 시장 예측을 다운 그레이드했습니다. | 출처 : 상호 작용 분석

여러 요인이 다운 그레이드를 유도합니다

관세 : 창고의 코끼리

예측 개정의 중심에는 트럼프 대통령에 따라 새로운 미국 행정부에 의해 제기 된 전 세계 관세가 있으며, 상호 작용 분석은 말했다. 이러한 관세는 글로벌 공급망을 재구성하고 자본 투자 결정에 높은 수준의 불확실성을 주입하여 지연을 일으킨다. 회사는 대규모 자동화 투자를 보류하고, 무역 정책을 변화시키는 데주의를 기울이고, 고객 및 고객 및 공급 업체의 재정 건강에 대해 불확실합니다.

Interact Analysis ‘GEPU (Global Economic Policy Oulgegy) 지수는 2025 년 1 월에 사상 최고치를 기록했습니다.이 수준의 불확실성은 2008 년 금융 위기와 Covid-19 Pandemic에서 볼 수있는 것보다 초과합니다. 결과적으로 많은 회사들이 “대기 중”접근 방식을 채택하여 창고 자동화 및 인프라에 대한 전략적 투자를 지연시킵니다.

고객을 종식하기 위해 (부분적으로 또는 전적으로) 통과 될 가능성이 높아질 수있는 비용 증가 외에도 수십 년의 세계화는 단일 국가에서 제품이 거의 건설되지 않는다는 것을 의미했습니다. 모바일 로봇은 다르지 않으며 외국인 공급 업체 (특히 중국어)는 미국과 유럽에서 경쟁력을 유지하기 위해 고군분투 할 것입니다.

마찬가지로, 미국 국내 공급 업체는 구성 요소와 하위 시스템을 수입함에 따라 더 높은 비용 (적어도 단기적으로) 중국 및 아시아 태평양 (APAC).

상호 작용 분석은 창고 건설을위한 연약한 회복을 봅니다

잠정적 인 회복 징후가 있습니다 창고 건설 – 특히 미국과 일본에서 – 성장은 여전히 ​​느려집니다. 2025 년에 새로운 창고 용량에 대한 글로벌 예측은 약간 상향 수정되었지만 여전히 2030 년까지 전년 대비 -2%의 부정적인 영역에 남아 있습니다.

건설 비용, 산업 초과 용량 및 정책 불확실성은 계속 해서이 부문에 크게 무게를두고 있습니다.

상호 작용 분석에 따르면 유럽과 미국은 모바일 로봇 시장에서 가장 둔화 될 것입니다.

Interact Analysis는 각 주요 지역에 대한 글로벌 모바일 로봇 시장 예측을 하향 조정했습니다. | 출처 : 상호 작용 분석

모바일 로봇의 새로운 견해

위에서 설명한 외부 요인 외에도 상호 작용 분석의 감소의 대부분은 모바일 로봇에 대한 수요를 측정하고 예측하는 방식에서 비롯되었습니다. 공급 업체 별 벤더 규모의 재평가로 2024 년 이후 시장 규모가 8% 감소했습니다.

동시에, 연구 회사는 자동화를 위해 가능한 모든 고객 사이트에 대한 철저한 분석을 수행했습니다. 고객 사이트의 처리량 수준을 더 잘 고려함으로써 고정 자동화 및 수동 노동과 비교하여 모바일 자동화에 대한 기대치를 조정했습니다. 이것의 순 결과는 모바일 로봇의 서비스 가능한 시장 (SAM)이 주문에 대한 시장 침투로 이전에 예상했던 것보다 낮다는 것입니다.이행 로봇은 낮은 중간 및 중간 처리 사이트로 제한 된 것으로 가정합니다.

마지막으로, Interact Analysis는 2017 년 부터이 시장을 연구하고 있으며 현재 8 년간의 역사적 데이터를 보유하고 있기 때문에 시장주기의 최고점과 트로프에 따라이 산업의 평균 성장률을 이해하는 것이 더 강력합니다. 위의 요인의 전반적인 영향은 자율 모바일 로봇에 대한 예측이 막대한 감소입니다 (AMRS) 및 자동 가이드 차량 (AGV).



각 모바일 로봇 유형에 대한 관찰 :

AGV 컨베이어 및 기타 재료 운송 로봇 : 경제와 자동차 성장이 약화되어 2025 년에서 2030 년 사이에 선적 성장이 2025 년에서 2030 년 사이에 6%로 감소했습니다.

AMR 컨베이어 : 대규모 형태의 배송에서 15% ~ 20% 감소하고 예상 흡수가 느리기 때문에 더 작은 형태 요소 배송이 약간 줄어 듭니다. ASP (Average Parly) 가격 (ASP)으로 약간 상쇄됩니다.

자동화 된 지게차: 경제 약화로 인한 선적 CAGR의 약간 감소.

사람 대가P2G)): Interact Analysis는 P2G 로봇에 대한 전망에 근본적인 변화를 일으켰습니다. 이전의 가정은 더 많은 공급 업체 가이 시장에 진출하여 볼륨을 확장 할 수 있다고 가정했습니다. 그러나 시장은 한 공급 업체가 지배하고 있습니다. 현장. 한때 클로스 라이벌, 6 강 시스템,, 그랬습니다 흡수 ~ 안으로 Ocado 지능형 자동화.

Interact Analysis는 소수의 다른 공급 업체가 일부 프로젝트에서 우승했지만 규모는 규모가 좋지 않다고 말했다. 그럼에도 불구하고 P2G 매출은 연간 평균 30%의 속도로 2030 년까지 증가 할 것으로 예측했습니다.

그리고 전체 자동화 전에 P2G가 중간 단계라는 최근 의견을 명확히하기 위해 상호 작용 분석 이이 기술에 대한 수요가 느려질 것이라고 제안하지는 않았다. 실제로,보다 유연한 솔루션에 대한 수요는 여전히 매우 강력하며, 완전 자동화의 전망은 여전히 ​​수십 년 전까지는 말했다.

선반에서 개인과 토트로 간주합니다: 이러한 제품 유형은 미국 관세 및 공급 업체 조정의 영향을 가장 많이받는 제품 유형입니다.이 세그먼트의 많은 부분이 중국 공급 업체가 제공하기 때문입니다. 마찬가지로, 상호 작용 분석은 창고 처리량에 의한 총 주소 수성 시장 (TAM)에 대한 더 깊은 분석은 일반적으로 고정 자동화 및 고밀도와 경쟁하는 이러한 시스템에 영향을 미칩니다. 큐브 스토리지 중간 처리량 사이트에서.

동시에, 회사는 나머지 APAC 및 아메리카 지역의 배치에 대한 기대치를 줄였습니다. 왜냐하면 많은 경우 수동 노동과 경쟁 할만 큼 더 이상 비용이 빠르게 감소 할 것으로 기대하지 않기 때문입니다.

상호 작용 분석은 가속에 대한 더 많은 적응을 봅니다

상호 작용 분석의 메시지는 분명합니다. 모바일 로봇 산업은 여전히 ​​성장하고 있지만 예상만큼 빠르거나 원활하게는 그렇지 않습니다. 관세, 경제적 불확실성 및 전 세계 역학은 기업이 전략과 타임 라인을 다시 생각하도록 강요하고 있습니다.

공급 업체 및 통합 업체부터 최종 사용자 및 투자자에 이르기까지 자동화 생태계의 이해 관계자에게는 전략적 인내와 적응성을위한 시간이라고 말했다. 자동화의 기초는 강력하게 유지되지만 경로는 신중한 탐색이 필요합니다.

저자에 대해

Ash Sharma는 Interact Analysis에서 로봇 공학 및 창고 자동화 연구 담당 부사장입니다. 그는 산업용 자동화 및 스마트 제조에서 드론, 로봇 및 의료 기술에 이르기까지 다양한 분야에서 테이블에 20 년의 경험을 가지고 있습니다.

편집자 주 : 이 기사는 허가를 받아 신디케이트되었습니다 상호 작용 분석.

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