自動物流機器の世界市場規模は、2024年の333億米ドルから2029年には510億米ドルまで、2024年から2029年までの年平均成長率（CAGR）8.9％で成長すると予測されている。市場成長は、倉庫自動化のためのロボットソリューションを提供する新興企業の増加、主要産業における自動マテリアルハンドリング機器の人気の高まり、人件費や安全性に関する懸念の高まりなど、さまざまな要因によって促進されると予想される。東南アジアで拡大するイントラロジスティクス・セクターは、ヘルスケア産業における潜在的な展望とともに、有望な成長機会を提示している。IoTやデータ分析との統合、リーン生産方式やジャスト・イン・タイム（JIT）の需要が、市場の拡大に寄与している。中小企業向けの自動マテリアルハンドリング機器の初期費用が高いなどの課題は、高い統合コストとスイッチングコストと相まって、市場成長に制約をもたらす。システム運用を処理するための技術的専門知識や熟練した労働力が得られないことが、様々な産業における自動化ソリューションの採用や導入の妨げになる可能性がある。
市場動向
推進要因 リーン生産方式とジャスト・イン・タイム（JIT）方式の需要
リーン生産方式とJITの原則は、無駄を最小限に抑え、リードタイムを短縮し、プロセスを最適化することを目的としている。自動マテリアルハンドリング機器はワークフローを合理化し、生産または流通施設全体を通してより迅速で効率的なマテリアルフローを可能にする。この効率改善は、リーンマニュファクチャリングおよびJITの目標とよく一致し、自動マテリアルハンドリング機器の採用を促進します。JITの実践は、最小限の在庫レベルを維持し、必要なときだけ在庫を補充することを強調しています。自動マテリアルハンドリング機器システムは、在庫レベルを正確に追跡することで正確な在庫管理を促進し、企業が過剰在庫を最小限に抑え、在庫切れを回避することを可能にします。この機能により、材料や部品が生産に必要なときにすぐに入手できるようになり、JITの目標達成に貢献する。リーン・マニュファクチャリングは、付加価値のない活動を排除し、価値のストリーム・プロセスを最適化することに重点を置いている。自動マテリアルハンドリング機器は、繰り返し作業や手作業を自動化し、マテリアルハンドリングプロセスにおける人の介在の必要性を減らします。材料の運搬やハンドリングなどの非付加価値活動を最小限に抑えることで、全体的なプロセス効率とコスト削減に貢献する。JITの実践は、顧客の要求を満たす一貫した品質の商品を生産することを重視している。自動マテリアルハンドリングシステムは、マテリアルハンドリングと加工中のエラー、損傷、汚染のリスクを低減することで、製品の品質を確保するのに役立ちます。品質基準を維持し、欠陥を最小限に抑えることにより、自動マテリアルハンドリング機器は、顧客に欠陥のない製品を提供するというJITの目的をサポートする。
制約： 統合の複雑さ
自動マテリアルハンドリング機器を既存の倉庫管理システム（WMS）およびその他のオペレーション・ソフトウェアと統合することは複雑で、カスタマイズを必要とする場合があります。既存の倉庫管理システムと自動マテリアルハンドリング機器システムは、異なるデータ形式または通信プロトコルを持つ可能性があります。これらの不一致を調整するには、労力と専門知識が必要です。
多くの倉庫では、WMS、ERP（Enterprise Resource Planning）、在庫管理システム、TMS（Transportation Management Systems）など、オペレーションのさまざまな側面を管理するために、さまざまなソフトウェアシステムが導入されています。AMHEをこれらの多様なシステムに統合するには、システム間の互換性とシームレスな通信が必要です。また、倉庫ごとに独自のプロセス、ワークフロー、要件があります。既製のソリューションでは、特定の倉庫業務特有のニーズを十分に満たせない場合があります。AMHEを既存のソフトウェアとスムーズに統合し、倉庫の業務ワークフローに沿うようにするには、多くの場合カスタマイズが必要です。AMHEを既存のソフトウェアシステムと統合するには、自動化機器のハードウェアコンポーネントとの互換性を確保する必要もあります。これには、シームレスな通信と制御を可能にするための、センサー、コントローラー、その他のハードウェアデバイスとのインターフェイスが含まれます。並行して、データプライバシー法や業界標準などの規制要件への準拠も、統合作業に複雑さを加える。統合システムがすべての規制上の義務を満たしていることを確認することは、コンプライアンス上の問題や潜在的な法的影響を回避するために不可欠である。
チャンス LoTおよびデータ分析との統合
AMHE をセンサーやアクチュエーターなどの IoT デバイスと統合することで、企業は機器の性能、ステータス、および状態をリアルタイムで監視できます。これにより、プロアクティブメンテナンス、予測分析、マテリアルハンドリングプロセスの最適化が可能になり、ダウンタイムを最小限に抑え、効率を最大化することができます。IoT対応AMHEシステムは、温度、振動、エネルギー消費など、機器の健全性と性能の指標に関するデータを収集し、分析することができます。予知保全アルゴリズムは、このデータを使用して潜在的な故障を予測し、故障が発生する前に保全作業をスケジュールすることで、計画外のダウンタイムや費用のかかる修理のリスクを低減します。
データ分析プラットフォームにより、AMHEプロバイダーは、機器、センサー、その他のソースから収集された膨大な量の運用データを分析することができます。機械学習や人工知能などの高度な分析技術を適用することで、企業はマテリアルハンドリングプロセスのパターン、傾向、非効率性を特定することができます。この洞察により、継続的なプロセスの改善と最適化が可能になり、生産性の向上と運用コストの削減が実現します。また、IoTやデータ分析との統合により、サプライチェーン全体の可視性と透明性が向上します。AMHEシステムは、資材の移動、在庫レベル、注文状況をリアルタイムで追跡することができ、サプライチェーンのパフォーマンスに関する実用的な洞察を関係者に提供します。この可視性により、より良い意思決定、在庫管理の改善、顧客サービスの向上が可能になります。
IoT対応のAMHEシステムは、インターネット接続があればどこからでも遠隔監視・制御が可能です。この機能により、管理者やオペレーターは、モバイル機器やコンピューターから機器のステータス、性能指標、診断情報にアクセスできます。遠隔監視により、担当者が現場にいない場合でも、プロアクティブな意思決定、トラブルシューティング、問題への対応が容易になります。AMHEプロバイダーは、データ分析の力を活用することで、予測分析、性能ベンチマーク、最適化の提案などの付加価値サービスを顧客に提供することができます。このようなデータ主導の洞察により、企業は十分な情報に基づいた意思決定を行い、業務効率を向上させ、データ主導が進む市場で競争に打ち勝つことができます。IoTおよびデータ分析との統合により、AMHEプロバイダーは、顧客の特定のニーズや要件に合わせたカスタマイズされたソリューションを提供することができます。機器の使用状況、マテリアルフロー、プロセスパフォーマンスのデータを分析することで、企業はワークフローを最適化し、スループットを最大化し、独自のビジネス目標を満たす自動マテリアルハンドリングシステムを設計・実装することができます。このように、AMHEとIoTおよびデータ分析の統合は、業務効率の向上、コスト削減、マテリアルハンドリングプロセスのイノベーションを推進する機会を提供します。リアルタイムのデータ洞察、予測分析、遠隔監視機能を活用することで、企業は自動マテリアルハンドリングの進化する状況において、新たなレベルの生産性と競争力を引き出すことができます。
課題：センシングエレメントに関する技術的課題
マテリアルハンドリング機器のセンシングエレメントに関連するリアルタイムの技術的課題は、プロセス全体を停止させる可能性があります。例えば、AGVのセンシングエレメントが正しく装備されていない場合、AGVはコマンドに効果的に反応しません。このシステムのセンサーが故障すると、プロセス全体が停止する。さらに、制御ソフトウェアのエラーやバグは、AGVの不適切な機能につながる可能性があり、これは生産プロセス全体を遅らせる可能性がある。機械的な故障は、不適切なメンテナンスから生じる可能性があり、生産と性能の損失を引き起こす。同様に、ASRS、コンベア＆仕分けシステム、クレーンが円滑に機能するためには、定期的なメンテナンスが重要です。すべての自動マテリアルハンドリング機器にはセンサーが取り付けられ、楽に自動で動作するようになっているため、自動マテリアルハンドリング機器のセンサーに関連する技術的課題は、市場の成長にとって課題となっている。
株式会社ダイフク（日本 (日本)、KION GROUP AG (ドイツ)、SSI SCHAEFER (ドイツ)、豊田自動織機 (日本)、HONEYWELL INTERNATIONAL INC. (米国)が、自動マテリアルハンドリング機器市場の主要プレーヤーである。
これらの企業は、包括的なマテリアルハンドリング機器市場を誇っているだけでなく、世界的な市場規模を誇っている。これらの企業は、包括的な製品ポートフォリオを誇るだけでなく、強力な地理的足跡を残している。
予測期間中、WMSが最も高いCAGRで成長する。
これらのシステムは、倉庫業務を微調整し、在庫を巧みに管理し、ワークフローを編成し、サプライチェーン要素間のシームレスな調整を促進する上で不可欠な資産として機能する。その機能性は、効果的な在庫追跡や効率的な注文処理からリアルタイムのモニタリングまで多岐にわたり、現代の倉庫管理業務に不可欠なものとなっている。自動化導入の急増と電子商取引の急激な成長は、在庫管理における効率と精度の向上という差し迫ったニーズと相まって、小売、製造、物流を含むさまざまな業界でWMSの需要を煽っている。企業が業務の合理化を図り、進化する消費者動向に適応しようとする中で、WMSは自動マテリアルハンドリング分野における生産性向上と競争力強化の極めて重要な促進要因として浮上している。
自動車産業向け市場は、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想される。
予測期間中、自動車産業は自動マテリアルハンドリング機器市場で最も高い市場シェアを占めると予想される。自動マテリアルハンドリング機器は、自動車メーカーが生産を最大化し、生産性を向上させ、円滑なロジスティクス業務を保証するために不可欠である。これらのソリューションは、ロボットアーム、コンベアシステム、パレタイザー、自動搬送車（AGV）など、自動車組立ラインや倉庫の需要に対応するために特別に設計された幅広い技術をカバーしている。自動車産業は、リーン生産原則の追求とインダストリー4.0技術の統合の拡大を通じて、高度に自動化されたマテリアルハンドリング・ソリューションの需要を牽引している。自動車業界は、自動マテリアルハンドリング技術を非常に重視しており、ダウンタイムの削減、オペレーションの最適化、変化する市場ニーズへの対応を目指す企業にとって、生産・ロジスティクス戦略の重要な要素となりつつある。
2024-2029年、ユニットロード式マテリアルハンドリングが自動マテリアルハンドリング機器市場で最大シェアを占める。
ユニットロード・マテリアルハンドリングは、2024年から2029年にかけて、自動マテリアルハンドリング機器の中で最も大きな市場シェアを占めると予測されている。パレット、コンテナ、トートバッグは、このカテゴリーに含まれるさまざまな種類の機器のひとつであり、個々のユニットとして、または組み合わせた荷物のいずれかを取り扱うことを目的としている。ユニットロード・マテリアルハンドリング・ソリューションは、保管容量を最大化し、倉庫作業を最適化し、製造・流通センター内での効果的な製品輸送を可能にするために不可欠である。パレタイザー、コンベヤー、自動保管・検索システム（ASRS）、さまざまな業界の要求を満たすように設計されたロボットシステムなどは、その対象となる技術のほんの一例です。ユニットロード式マテリアルハンドリング機器の需要は、人件費の上昇、処理能力の向上、業務効率の重視などの要因によって、自動化の普及によって促進されています。これらの業界には、小売、eコマース、食品・飲料、自動車などが含まれる。企業がサプライチェーンの敏捷性を向上させ、変化する顧客の要求を満たしたいと考えているため、ユニットロード・マテリアルハンドリング・ソリューションは、自動マテリアルハンドリング市場における生産性と競争力の重要な構成要素となっている。
予測期間中、アジア太平洋地域が自動マテリアルハンドリング機器市場で最大のシェアを占める。
自動マテリアルハンドリング機器市場は、アジア太平洋地域の力強い経済成長と様々な産業における自動化ソリューションの幅広い採用により、アジア太平洋地域が支配的である。アジア太平洋地域の経済が、特に製造業、海運業、電子商取引、自動車部門などの産業で急速に拡大した結果、自動マテリアルハンドリング機器に対する需要が劇的に増加した。消費者製品、電子機器、自動車など多くの産業で生産設備が急増した結果、効果的なマテリアルハンドリング・ソリューションに対する需要が顕著に増加した。サプライチェーン管理手順の向上、人件費の削減、業務効率の向上が重視されるようになったことが、この傾向をさらに促進している。地域全体の倉庫や配送センターにおける自動マテリアルハンドリングシステムの採用は、電子商取引の成長と迅速かつ正確な注文処理に対する需要の高まりによって促進されている。
自動マテリアルハンドリング機器のニーズは、新しい海港、空港、ロジスティクスセンターの建設など、輸送と貨物処理プロセスを簡素化するインフラ開発プロジェクトによって促進されている。自動マテリアルハンドリング機器市場におけるこの地域の優位性は、韓国、日本、中国などの国々で自動車産業が成長していることも一因となっている。アジア太平洋地域は、継続的な急速な工業化と都市化により、予測期間中、自動マテリアルハンドリング機器市場のリーダーであり続けると予想される。
主要企業
自動物流機器企業各社は、市場での提供を強化するために、製品発表、製品開発、提携、買収など、有機的および無機的な成長戦略をさまざまな形で実施している。株式会社ダイフク Ltd.（日本 (Ltd.（日本）、KION Group AG（ドイツ）、SSI SCHAEFER（ドイツ）、豊田自動織機（日本）、Honeywell International Inc.（米国）が、自動物流機器市場における世界の主要企業である。
この調査には、自動マテハン機器市場におけるこれらの主要プレイヤーの会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれています。
2024年3月、SSI SCHAEFERはSSI LOGIMAT垂直リフトモジュールの独立操作のために特別に設計された新しいソフトウェアソリューションを発表した。LOGIONEとして知られるこのソフトウェアは、分かりやすく使いやすい保管場所と物品管理システムを提供します。直感的なユーザーインターフェースにより、オペレーターはシームレスにサポートされ、大規模なトレーニングの必要性を排除します。
2023年11月、KION Group AGは、産業用トラックに合わせた独自の燃料電池システムを発表した。この世界有数のイントラロジスティクス企業は、特に倉庫トラック用に設計された24ボルトシステムを設計した。同社のハンブルク工場は、年間最大5,000台の燃料電池システムを製造できる新しい製造ラインを稼働させた。
2023年10月、豊田自動織機の一部門であるトヨタマテリアルハンドリングジャパン（TMHJ）は、電動リフトトラック用のエネロア・リチウムロンバッテリー（LIB）を再利用するメガロア・パワーストレージ・システムを革新した。この取り組みにより、リフトトラック用リチウムイオン電池の循環システムが構築され、蓄電池の普及が促進された。TMHは、定置型蓄電システムで交換時期を迎えたバッテリーを再利用することで、近年高まるこうしたソリューションの需要に対応した。
2023年9月、株式会社ダイフクは、100％子会社である株式会社岩崎製作所を吸収合併することを決定したと発表した。岩崎製作所は2012年4月に株式会社ダイフクが発行済株式の100％を取得し、ダイフクグループの一員となった。
2023年5月、SSI SCHAEFERは、SSIピースピッキングアプリケーションとして知られる最先端の完全自動ピースピッキングシステムを導入した。この適応性の高いソリューションには、専用のインテリジェント・ソフトウェアが付属しており、ピックアンドプレース機能、人工知能による物体認識、特許取得済みの把持ポイント決定、非常に繊細な製品ハンドリング機能など、さまざまな革新的機能が組み込まれています。
【目次】
1 はじめに
1.1. 研究目的
1.2. 市場の定義と範囲
1.2.1. 包含と除外
1.3. 調査範囲
1.3.1. 対象市場
1.3.2. 地理的セグメンテーション
1.3.3. 調査対象年
1.4. 通貨
1.5. 制限事項
1.6. ステークホルダー
1.7. 変更点のまとめ
1.7.1. 自動物流機器市場への不況の影響
2 調査方法
2.1. 調査データ
2.1.1. 二次データ
2.1.1.1. 主な二次資料
2.1.1.2. 主な二次資料
2.1.2. 一次データ
2.1.2.1. 専門家への一次インタビュー
2.1.2.2. 一次資料からの主要データ
2.1.2.3. 主要業界インサイト
2.1.2.4. 一次資料の内訳
2.2. 市場規模の推定
2.2.1. ボトムアップアプローチ
2.2.1.1. ボトムアップ分析による市場シェア獲得のアプローチ（需要サイド）
2.2.2. トップダウンアプローチ
2.2.2.1. トップダウン分析によるシェア獲得へのアプローチ（供給サイド）
2.3. 市場ブレークダウンとデータ三角測量
2.4. 調査の前提
2.5. リスク評価
2.6. 景気後退の前提
2.7. 研究の限界
3 エグゼクティブ・サマリー
4 プレミアムインサイト
5 市場概要
5.1. はじめに
5.2. 市場ダイナミクス
5.3. 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/混乱
5.4. 価格分析
5.4.1. 主要プレイヤーの平均販売価格動向（システムタイプ別
5.4.2. 平均販売価格動向（地域別
5.5. バリューチェーン分析
5.6. 投資と資金調達のシナリオ
5.7. エコシステム分析
5.8. 技術分析
5.8.1. 主要技術
5.8.1.1. 予測分析
5.8.1.2. 機械学習プラットフォーム
5.8.1.3. デジタルツインモデルビルダー
5.8.1.4. IoT
5.8.1.5. ロボティック・プロセス・オートメーション
5.8.2. 補完技術
5.8.2.1. ウェアラブル技術
5.8.2.2. 5G
5.8.3. 隣接技術
5.8.3.1. 音声認識技術
5.8.3.2. インダストリー4.0
5.9. 特許分析
5.10. 貿易分析
5.11. 主な会議とイベント（2024-2025年）
5.12. ケーススタディ分析
5.13. 規制情勢
5.13.1. 規制機関、政府機関、その他の組織
5.14. ポーターズファイブフォース分析
5.14.1. 新規参入による脅威
5.14.2. 代替品の脅威
5.14.3. サプライヤーの交渉力
5.14.4. 買い手の交渉力
5.14.5. 競争ライバルの激しさ
5.15. 主要ステークホルダーと購買基準
5.15.1. 購買プロセスにおける主要ステークホルダー
5.15.2. 購入基準
6 自動物流機器の新技術と応用（定性）
6.1. はじめに
6.2. 自動マテハン機器の提供
6.3. ハードウェア
6.4. ソフトウェア
6.5. サービス
6.5.1. 保守・修理
6.5.2. トレーニング
6.5.3. ソフトウェアのアップグレード
6.6. ASRSの新しいアプリケーション
6.6.1. 病院
6.6.2. 学術機関
6.7. AGVの新たな用途
6.7.1. 病院
6.7.2. テーマパーク
6.8. AGVに使用される新技術
6.8.1. ライダーセンサー
6.8.2. カメラビジョン
6.8.3. デュアルモード AGV
7 屋外用物流機器（定性）
7.1. はじめに
7.2. フォークリフト
7.3. 無人搬送車
7.3.1. 牽引車
7.3.2. ユニットロードキャリア
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード：SE 2976
