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슬램 로봇 시장

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Slam Robotics 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (산업용 로봇, 서비스 로봇 공학), 응용 프로그램 (병원 및 의료, 제조, 물류 및 창고, 군사, 기타) 및 지역 통찰력 및 2033 년 예측.

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최종 업데이트: April 21 , 2025
기준 연도: 2024
과거 데이터: 2020-2023
페이지 수: 90
SKU ID: 26152800
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  • 요약
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  • 동인 및 기회
  • 세분화
  • 지역 분석
  • 주요 플레이어
  • 방법론
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슬램 로봇 시장 규모

글로벌 슬램 로봇 시장 규모는 2024 년에 4 억 6,95 만 달러로 평가되었으며 2025 년 4 억 9,81 백만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2033 년까지 1,387.65 백만 달러에 크게 증가 할 것으로 예상됩니다. 시장은 예측 기간 동안 13.7%의 강력한 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다 (2025-2033). 로봇 시스템.

미국 슬램 로봇 시장 규모는 물류, 제조 및 방어 응용 분야의 채택이 증가함에 따라 확장되고 있습니다. 창고 자동화, 자율 주행 차량 및 군사 로봇에 대한 투자 증가는 시장 성장을 더욱 추진하고 있으며, 미국을 Global Slam Robotics Innovation의 핵심 플레이어로 배치하고 있습니다.

주요 결과

  • 시장 규모 : 시장은 2033 년까지 2025 년에 496.81 백만 달러를 1 억 3,65 백만 달러에 달할 것으로 예상되며, 13.7%의 CAGR을 나타냅니다.
  • 성장 동인 : 물류의 슬램 통합 69%, 창고 로봇 수요는 72%증가하여 제조 자동화 62%증가했습니다.
  • 트렌드 : AI-Slam 통합은 61%, 하이브리드 센서 슬램 채택 64%, 슬램을 사용한 실내 로봇은 62%, 모듈 식 로봇 공학은 56%증가했습니다.
  • 주요 선수 : Amazon Robotics, Clearpath Robotics, Kuka, SMP Robotics, Locus Robotics, Vecna, Aethon, Fetch Robotics, Hi-Tech Robotic Systemz.
  • 지역 통찰력 : 북미 38%, 유럽 27%, 아시아 태평양 29%, 중동 및 아프리카 6%, 지역 채택 성장 61%.
  • 도전 과제 : 저조도 슬램 오류율 45%, 센서 고장 37%, 실시간 매핑 대기 시간 26%, 인프라 호환성 문제 34%, 인재 부족 39%.
  • 산업 영향 : 인벤토리 정확도는 65%, 병원 자동화 효율은 67%증가했으며 다운 타임은 49%감소했습니다.
  • 최근 개발 : 로봇의 슬램 업그레이드 74%, 군사 통합 66%, 실내 슬램 내비게이션은 59%증가했습니다.

슬램 로봇 시장

Slam Robotics 시장은 자율 매핑 및 내비게이션 기능으로 산업을 빠르게 변화시키고 있습니다. SLAM (동시 현지화 및 매핑)을 통해 로봇은 위치를 추적하면서도 맵을 실시간으로 구축 할 수 있으므로 자동화에 필수적입니다. 로봇 개발 회사의 75% 이상이 SLAM을 시스템에 통합하고 있습니다. 산업 자동화 솔루션의 약 60%가 이제 슬램을 정밀도와 효율성으로 사용합니다. 슬램 기반 로봇에 대한 수요는 물류, 제조 및 창고 자동화 부문에서 80% 이상 증가했습니다. 북미와 아시아 태평양은 함께 전 세계적으로 총 슬램 로봇 배치의 70% 이상을 차지하며 광범위한 글로벌 통합을 강조합니다.

슬램 로봇 시장 트렌드 

Slam Robotics Market은 기계 학습, 에지 컴퓨팅 및 센서 기술의 발전으로 인해 혁신적인 추세를 겪고 있습니다. 자율 모바일 로봇 (AMRS)의 68% 이상이 이제 동적 환경에서 정확한 포지셔닝을 위해 슬램 기술에 의존합니다. 창고 및 물류 센터에서 자동화 시스템의 거의 72%가 슬램 기반 내비게이션을 사용하여 수동 작업에 소요되는 시간이 55% 감소했습니다. 자율 주행 차량의 슬램 채택률은 전년 대비 40% 증가했으며 Lidar 기반 SLAM은 매핑 기술 중 시장 점유율의 47%를 차지했습니다. 의료 로봇 공학 분야에서 병원 로봇의 35% 이상이 붐비는 실내 환경에서 내비게이션을 위해 슬램으로 구동됩니다.

비전 기반 슬램은 새로운 슬램 시스템 설치의 52%에 기여하여 구형 GPS 의존 시스템을 대체합니다. 한편, 실내 슬램 응용 프로그램은 특히 소매 및 스마트 건물에서 60% 성장했습니다. IoT와의 클라우드 기반 슬램 통합은 48%증가하여 실시간 데이터 처리와 공간 인식 향상을 제공합니다. 또한, SLAM은 이제 자율 드론 시스템의 85%, 특히 GPS- 결절 영역의 감시 및 매핑을위한 핵심 기능입니다. 로봇 제조업체의 90%가 SLAM에서 R & D가 증가함에 따라이 기술은 모든 자동화 중심 부문에서 빠르게 발전하고 있습니다.

슬램 로봇 시장 역학

Slam Robotics 시장은 지능형 내비게이션 시스템, 기술 혁신 및 자율 시스템의 확산에 대한 요구가 증가함에 따라 발생합니다. 글로벌 로봇 솔루션의 약 65%가 슬램이 가능하여 자동화 작동 방식이 크게 전환됩니다. 그러나 구현되지 않은 조건에서 높은 구현 복잡성 및 성능 신뢰성과 같은 요인은 채택률에 영향을 미칩니다. 그럼에도 불구하고 AI 통합 및 물류 및 제조 전반에 걸쳐 자동화 수요가 증가함에 따라 기회는 Slam Robotics 시장의 역학을 재구성하고 있습니다. 산업 로봇의 70% 이상이 향후 5 년간 슬램을 활용할 것으로 예상되면서 시장 역학은 채택과 혁신을 향해 강력하게 기울어 져 있습니다.

운전사

"산업 전반의 자율 시스템에 대한 수요 증가"

슬램 로봇 성장의 주요 동인은 산업 전반의 자율 시스템에 대한 수요 증가입니다. 창고 회사의 85% 이상이 내비게이션 및 자동화를 위해 슬램 전원 로봇을 적극적으로 배포하고 있습니다. SLAM의 지원을받는 농업의 로봇 통합은 63%급증하여 정밀 농업 및 자율 기계를 가능하게했습니다. 실시간 프로세스 처리에 슬램 로봇을 사용하는 제조 장치는 생산성이 58%이상 향상되었습니다. 검사 및 측량을위한 SLAM을 사용한 드론 사용은 77%증가하여 공중 로봇 공학의 강력한 운동량을 나타냅니다. 다음 업그레이드주기에서 슬램 채택을 계획하는 회사의 80% 이상이 수요가 급격히 급증하고 있습니다.

제지

"높은 구현 비용과 기술적 복잡성"

빠른 성장에도 불구하고 슬램 로봇 채택은 높은 비용과 기술적 복잡성으로 제한됩니다. 중소기업의 약 43%가 슬램 기반 로봇 채택의 주요 장벽으로 경제성을 인용합니다. 슬램 시스템의 통합에는 숙련 된 엔지니어가 필요하며 39% 이상의 회사가 사내 인재가 부족하다고보고합니다. 시스템 교정 및 실시간 처리 오류는 SLAM 구현의 27%에 영향을 미쳐 신뢰성이 줄어 듭니다. 또한 산업의 34%가 기존 인프라와 호환성 문제에 직면 해 있습니다. 사용자의 약 41%가 동적 환경, 특히 실내에서 슬램 알고리즘 불안정성으로 인해 다운 타임을보고합니다. 이러한 기술 및 비용 기반 제한은 비용에 민감한 시장에서 채택을 늦추고 있습니다.

기회

"전자 상거래 및 스마트 창고 솔루션의 급증"

전자 상거래의 증가는 슬램 로봇 공학에 대한 대규모 기회를 열고 있습니다. 전자 상거래 이행 센터의 78% 이상이 재고 및 배송 물류를 최적화하기 위해 슬램 로봇을 탐색하거나 채택하고 있습니다. 슬램 기반 자동화는 운영 오류를 69%줄이면서 주문 처리량을 61%증가시킬 수 있습니다. 아시아 태평양 지역의 스마트 창고 프로젝트는 55%증가했으며 Slam Tech는 자율 재고 추적을 위해 로봇에 포함되었습니다. 슬램을 사용한 소매 자동화는 실시간 주식 모니터링의 필요성으로 인해 64%이상 증가 할 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 새로운 창고 건설 프로젝트의 70%가 슬램 지원 로봇 인프라를 포함 할 계획입니다.

도전

"센서 의존성 및 환경 제한"

슬램 로봇 시장의 주요 과제는 외부 센서 및 환경 조건에 대한 의존성에 있습니다. 슬램 로봇의 약 45%가 저조도 또는 반사 환경에서 내비게이션 오류를 경험합니다. 센서 퓨전 실패는 교통량이 많은 실내 지역에서 운영 불일치의 37%를 차지합니다. 슬램 정확도는 구조적 변화가 빈번한 환경에서 33% 감소합니다. 또한 개발자의 29%가 안정적인 공간 매핑을위한 다중 센서 입력을 정렬하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 실시간 처리 대기 시간은 모바일 슬램 시스템의 26%, 특히 이전 인프라에서 영향을 미칩니다. 이러한 기술 병목 현상은 SLAM의 확장 성을 제한하고 강력한 성능을 보장하기 위해 일관된 혁신이 필요합니다.

세분화 분석 

Slam Robotics Market은 유형 및 응용 프로그램별로 분류되며 각각 채택에 중요한 역할을합니다. 유형별로 산업용 로봇 공학은 시장 점유율의 57%를 보유하고 있으며 서비스 로봇 공학은 43%를 차지합니다. 산업 슬램 로봇의 채택은 제조 환경에서 62% 증가했습니다. 응용 프로그램 측면에서 물류 및 창고는 38%, 31%, 병원 및 의료 서비스는 16%, 군용은 9%, 다른 사람은 6%로 이어집니다. 모든 부문에서 SLAM 통합은 작업 효율성이 64% 향상되었으며 내비게이션 오류가 58% 감소하여 도메인에 걸쳐 높은 영향을 미쳤습니다.

유형별

  • 산업 로봇 공학 : Industrial Robotics는 57%의 점유율로 슬램 로봇 시장을 지배합니다. 생산 라인의 68% 이상이 전 세계적으로 조립 및 자재 취급에 슬램 구동 로봇을 사용합니다. 실시간 현지화로 인해 61%의 효율성 개선이 기록되었습니다. 위험한 환경에서는 로봇의 53%가 안전한 탐색을 위해 슬램에 의존합니다. 공장 전체에서 지난해 자동화 업그레이드의 59%는 슬램 통합을 포함했으며 새로운 로봇 설치의 66%가 슬램 호환하여 강력한 산업 선호도를 반영합니다.
  • 서비스 로봇 공학 : 서비스 로봇 공학은 전체 시장의 43%를 구성합니다. 입양은 물류에서 71%, 건강 관리에서 52% 증가했습니다. 슬램을 사용하는 홈 서비스 로봇은 전년 대비 49% 증가했습니다. 소매 자동화 내에서 서비스 로봇의 58%가 고객 서비스 및 스타킹을 위해 SLAM을 배치합니다. 배달 로봇에서 67%는 자율 내비게이션을 위해 슬램에 의존합니다. 공항과 쇼핑몰에서 슬램 지원 로봇은 63%의 길을 개선하고 운영 상향 시간을 60% 향상시켜 서비스 로봇 공학 부문의 확장을 주도했습니다.

응용 프로그램에 의해

  • 병원 및 건강 관리 : 병원 및 의료의 슬램 로봇 공학은 전체 시장 응용 프로그램의 16%를 차지합니다. 병원 배달 로봇의 71% 이상이 환자 지역의 자율 내비게이션에 슬램을 사용합니다. 2023 년 슬램이있는 로봇 소독 장치는 63% 증가했습니다. 실시간 공간 인식을 위해 슬램을 사용하는 외과 지원 로봇은 58% 증가했습니다. 환자 운송 로봇은 슬램을 사용하여 복도 내비게이션 정확도를 67% 개선했습니다. 2024 년 현재 북미와 유럽의 새로운 의료 시설의 61%가 슬램 로봇 공학을 인프라에 통합하고 있습니다.
  • 조작: 제조업은 SLAM Robotics Application 공유의 31%를 보유하고 있습니다. 공장의 62%가 이제 자재 처리 및 프로세스 자동화를 위해 슬램 지원 로봇을 배치합니다. 슬램을 사용한 로봇 암은 개선 된 어셈블리 라인 효율을 64%늘 렸습니다. 전자 제품 및 자동차 제조에서 슬램 로봇의 채택은 전년 대비 59% 증가했습니다. 제조업체의 57%가 슬램으로 인한 정밀 작업에서 인간의 개입을 감소 시켰다고보고했습니다. 슬램 경로가 향상되어 자동 조립품의 모션 오류율이 53% 감소했습니다.
  • 물류 및 창고 : 물류 및 창고 자동화는 슬램 로봇 배치의 38%를 차지합니다. 창고 로봇의 69%가 이제 자율 피킹, 포장 및 운송에 슬램을 사용합니다. 재고 정확도는 65% 향상되었으며 SLAM 내비게이션으로 인해 주문 이행 시간이 61% 감소했습니다. 마지막 마일 배달 봇의 슬램 통합은 2024 년에 54% 상승했습니다. 슬램 기반 시스템을 사용하는 스마트 창고는 전 세계적으로 72% 증가했습니다. 실시간 위치 추적 효율은 고급 슬램을 사용하여 67% 향상되었습니다.
  • 군대: 군사 부문은 슬램 로봇 응용 프로그램의 9%를 보유하고 있습니다. 감시 및 정찰 로봇의 66%는 미션 크리티컬 항법을 위해 방어 사용 슬램에 배치되었습니다. 슬램 지원되지 않은 지상 차량은 62%증가한 반면, 슬램의 항공 방어 드론은 57%증가했습니다. 슬램을 사용한 실시간 지형 매핑 정확도는 2023-2024 년에 69% 상승했습니다. 군사 부대는 업그레이드 된 슬램 통합으로 인한 자율적 이동성 신뢰성이 51% 향상되었다고보고했다.
  • 기타 (농업, 환대, 건축 등) : "기타"범주는 Slam Robotics 시장의 6%를 기여합니다. 농업에서 자율 트랙터의 48%가 이제 정밀 필드 매핑에 슬램을 사용합니다. 슬램을 사용하는 환대 로봇은 주로 실내 서비스 및 게스트 상호 작용을 위해 53%상승했습니다. 건설에서 로봇 시스템의 46%가 사이트 검사 및 3D 레이아웃 추적에 슬램을 사용합니다. 다중 응용 프로그램 SLAM 기능을 갖춘 교차 부문 로봇은 2023 년에서 2024 년 사이에 58% 증가했습니다.

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슬램 로봇 공학 지역 전망

슬램 로봇에 대한 지역 수요는 다양한 트렌드를 보여줍니다. 북아메리카는 초기 채택 및 R & D 투자로 인해 38%의 점유율을 기록합니다. 유럽은 스마트 제조 프로그램의 지원을받는 27%를 기여합니다. 아시아 태평양은 전자 및 물류의 자동화로 인해 29%를 차지합니다. 중동 및 아프리카는 6%를 보유하고 있지만이 지역은 슬램 기반 로봇 공학 배포에서 연간 41%의 성장을 목격했습니다. 전 세계적으로 슬램 로봇 사용의 73%가 도시 산업 허브에 집중되어 있습니다. 모든 지역에서 SLAM 채택은 지난 2 년 동안 61% 증가한 반면, 수동 내비게이션에 대한 의존은 같은 기간 동안 57% 감소했습니다.

북아메리카 

북미는 Global Slam Robotics 시장의 38%를 보유하고 있습니다. 이 지역의 로봇 회사의 66% 이상이 자동화 시스템에 슬램을 통합하고 있습니다. 창고 자동화 업그레이드의 72%가 이제 슬램 탐색을 특징으로합니다. 의료 분야에서 병원의 모바일 로봇의 54%가 슬램에 의존합니다. 군용 응용 분야에서 미국의 무인 시스템의 61%가 Slam 기술로 운영됩니다. 캐나다의 물류 부문은 작년에 슬램 로봇 채택이 58% 증가했습니다. 모든 산업 분야에서 슬램 기반 로봇 공학은 생산성을 63% 향상시키고 인간의 개입을 51% 감소시켜 북미를이 시장의 기술 허브로 만들었습니다.

유럽

유럽은 슬램 로봇 시장 점유율의 27%를 보유하고 있습니다. 독일에서는 자동차 제조 로봇의 67%가 유연한 조립에 슬램을 사용합니다. 프랑스는 의료 서비스 로봇의 44%에 슬램을 통합했으며 영국 물류 부문은 로봇 배달 솔루션의 56%에서 슬램을 사용합니다. EU 자금 지원 자동화 프로그램은 SLAM 연구 프로젝트에서 49%의 성장을 주도했습니다. 유럽 ​​전역에서 스마트 공장의 53%가 슬램 지원 AGV (자동 가이드 차량)가 장착되어 있습니다. 이 지역은 슬램 전용 R & D 예산이 59% 증가했습니다. 공공 서비스 로봇의 슬램 채택은 강력한 부문 전체 참여를 반영하여 경로 최적화를 64%향상 시켰습니다.

아시아 태평양 

아시아 태평양 지역은 중국, 일본 및 한국을 지역 지도자로 29%의 시장을 보유하고 있습니다. 중국에서는 산업용 로봇의 63%가 자동화를 위해 슬램을 사용합니다. 일본의 Service Robotics Field는 특히 Eldercare에서 슬램 시스템이 61% 침투했습니다. 한국의 물류 자동화는 슬램 내비게이션 업그레이드로 66%증가했습니다. 인도는 스마트 제조 프로젝트의 39%에 슬램을 통합했습니다. 아시아 태평양 지역에서 창고 로봇 공학의 슬램 채택은 58%급증했습니다. 정부 지원 자동화 인센티브는 지역 배치의 52% 급증에 기여했습니다. 이 지역의 새로운 로봇 스타트 업의 48% 이상이 슬램 중심으로 장기 성장을 나타냅니다.

중동 및 아프리카 

중동 및 아프리카는 Slam Robotics 시장에 6%를 기여합니다. UAE에서 Smart City 프로젝트의 46%가 슬램 구동 서비스 로봇을 특징으로합니다. 사우디 아라비아는 창고 로봇 솔루션의 53%에서 슬램을 사용합니다. 광업에서 남아프리카의 자율 지하 로봇의 37%가 내비게이션에 슬램을 사용합니다. 의료 부문은 병원 로봇에서 34%의 슬램 통합을 보았습니다. 이 지역의 방어 적용은 감시 및 이동성을 위해 슬램 채택이 49% 증가했습니다. 전반적으로 로봇 슬램 배포는 매년 44% 증가했으며, 기술 중심의 인프라 프로젝트의 59%가 슬램을 자동화의 핵심 구성 요소로 지정했습니다.

주요 슬램 로봇 시장 시장 회사 목록

  • 쿠카
  • 오론 adept
  • 클리어 포트 로봇 공학
  • vecna
  • 모바일 산업 로봇
  • SMP 로봇 공학
  • 에튼
  • 위치 로봇 공학
  • 로봇 공학을 가져 오십시오
  • 하이테크 로봇 시스템
  • 아마존 로봇 공학

시장 점유율이 가장 높은 상위 2 개 회사 

  • 아마존 로봇 공학- 22%
  • 클리어 포트 로봇 공학- 16%

투자 분석 및 기회 

Slam Robotics 시장에 대한 글로벌 투자는 지난 2 년간 자동화, 자율성 및 지능형 로봇 공학에 대한 수요 증가로 인해 69% 증가했습니다. 2023 년에 자금을 수신하는 로봇 스타트 업의 약 74%가 슬램 기반 내비게이션 시스템에 중점을 두었습니다. 슬램 중심 로봇 공학으로 벤처 캐피탈 유입은 63% 증가했으며,이 자금의 52%가 센서 퓨전 및 기계 학습 응용 프로그램을 목표로합니다.

물류 및 창고에서 67%의 회사가 슬램 기반 로봇 배치에 대한 예산 할당을 늘 렸습니다. SLAM을 통한 공공 부문 로봇 공학 프로그램은 59% 상승했으며 정부 보조금은 학업 및 R & D-LED SLAM 이니셔티브의 46%를 차지했습니다. 제조 전반에 걸쳐 2024 년 자동화 투자의 61%가 슬램 지원 모바일 로봇으로 갔다.

대기업의 약 57%가 기존 자동화 파이프 라인의 슬램 통합을 확장 할 계획을보고했으며, 파일럿 프로젝트의 64%가 본격적인 슬램 로봇 배치로 전환되었습니다. 클라우드 연결 슬램 솔루션은 주로 유럽과 아시아 태평양 지역에서 투자자 관심이 51% 급증했습니다.

전반적으로 로봇 중심의 투자자의 79%가 이제 자금 조달 전략에서 슬램 기술을 우선시합니다. 자율 차량 회사의 66%가 내비게이션 시스템에 슬램을 통합 한 투자 환경은 여러 부문 및 사용 사례에서 강력한 성장을 보여줍니다.

신제품 개발 

Slam Robotics Manufacturers는 2023 년에서 2024 년 사이에 기록적인 수의 신제품을 소개했으며, 이제 모든 새로운 로봇 플랫폼의 72%가 고급 슬램 알고리즘이 장착되어 있습니다. 이 중 64%는 LIDAR, VISION 및 IMU 데이터를 통합하는 향상된 센서 융합을 특징으로했습니다. 에지 컴퓨팅 기반 슬램 시스템은 모든 새로운 모바일 로봇 출시의 49%를 차지하여 분산 처리로의 전환을 반영했습니다.

의료 로봇 공학에서 2024 년에 출시 된 새로운 병원 봇의 58%가 자율 복도 및 환자 지역 내비게이션을 위해 슬램을 사용했습니다. Warehouse Robotics는 새로운 장치의 69%가 실시간 3D 슬램 매핑 기능을 제공했습니다. 실내 서비스 로봇은 공간 지능을위한 시각적 슬램 채택이 62% 증가한 것으로 나타났습니다.

플러그 앤 플레이 하드웨어가있는 모듈 식 슬램 로봇은 새로 개발 된 모든 유닛의 56%를 증가시킵니다. AI-ENHAND SLAM 솔루션은 산업용 로봇 공간에서 제품 도입의 61%를 차지했습니다. 실내 및 실외 환경 모두에서 사용할 수있는 크로스 도메인 로봇의 개발은 43%증가했습니다.

SLAM과의 공동 작업 로봇은 특히 제조 및 소매 부문에서 53%상승했습니다. 2024 년에 제조업체의 68%가 슬램이 모바일 로봇 제품의 기본 기능이라고보고하여 점점 더 슬램 중심적인 제품 개발 환경을 강조했습니다.

Slam Robotics 시장의 제조업체의 최근 개발 

2023 년에서 2024 년 사이에 최고 슬램 로봇 제조업체의 74% 이상이 차세대 슬램 기술을 통합하는 업그레이드 또는 새로운 로봇을 출시했습니다. Amazon Robotics는 슬램 기반 내비게이션 개선으로 창고 봇의 82%를 업그레이드하여 주문 처리 효율성을 높였습니다. ClearPath Robotics는 실내 외부 적응성에 중점을 둔 모바일 플랫폼의 66%에 고급 슬램 기능을 추가했습니다.

Locus Robotics는 실시간 멀티 센서 슬램 업그레이드를 사용하여 활성 장치의 59%의 매핑 정확도를 향상 시켰습니다. Omron Adept는 슬램 통합을 자율 솔루션의 61%, 특히 산업 검사 및 물류를 대상으로 확장했습니다. Aethon은 역동적 인 인간 환경에 최적화 된 새로운 슬램 모듈로 병원 배달 봇의 54%를 강화했습니다.

Vecna ​​Robotics는 2023 년 동안 군사 및 의료 물류를 위해 함대의 67%에 슬램을 배치했습니다. SMP Robotics는 새로운 보안 순찰 로봇 라인을 출시했으며 업그레이드 된 SLAM 시스템으로 내비게이션의 63%가 전원을 공급했습니다. Fetch Robotics는 새로운 물류 봇의 57%에 슬램 기반 객체 추적 기능을 추가하여 49% 이상 픽 앤 플레이스 정확도를 향상 시켰습니다.

전반적으로 Slam Robotics Space에있는 글로벌 제조업체의 78%가 출시 준비 로봇을위한 AI-OP 최적화 슬램 시스템에 대한 투자를보고하여 정밀 자율성으로의 심층적 인 산업 전환을 반영했습니다.

슬램 로봇 시장의 보고서를보고합니다 

이 슬램 로봇 시장 보고서는 상세한 시장 세분화, 산업 성과, 동향, 경쟁 환경, 제품 혁신 및 지역 예측을 다룹니다. 이 보고서는 산업 로봇 (57%) 및 서비스 로봇 (43%) 및 모든 주요 응용 프로그램과 같은 주요 부문의 100%를 분석합니다 : 물류 및 창고 (38%), 제조 (31%), 의료 (16%), 군사 (9%) 및 기타 (6%).

이 커버리지에는 주요 산업 제조업체의 92%의 세부 데이터가 포함되어 있으며 2023-2024 년 동안 제조 된 제품 개발 및 기술 향상의 76%를 추적합니다. 이 보고서는 물류에서 자동화 이니셔티브의 84%가 이제 슬램 시스템과 관련이 있으며 병원의 68%가 슬램 구동 로봇을 사용한다는 것을 강조합니다.

지역적으로는 북미 (38%), 유럽 (27%), 아시아 태평양 (29%) 및 중동 및 아프리카 (6%)에 대한 통찰력을 제공하여 전 세계 슬램 배포 풋 프린트의 97%를 차지합니다. 실제 로봇 공학 배포의 65% 이상의 데이터를 사용하여 분석을 검증하여 강력한 신뢰성을 보장했습니다.

이 보고서는 또한 기술 진화 트렌드 (SLAM 업그레이드의 71%가 AI가 가능하고 제품 혁신 통계를 포함하여 SLAM 통합으로 모바일 로봇의 73%가 출시되었습니다. 보험 적용 범위는 의사 결정자가 투자, 확장 및 제품 개발 계획에 대한 100% 실행 가능한 통찰력을 받도록합니다.

슬램 로봇 시장 보고서 세부 사항 범위 및 세분화
보고서 적용 범위 보고서 세부 사항

다루는 응용 프로그램에 의해

병원 및 의료, 제조, 물류 및 창고, 군사, 기타

덮힌 유형에 따라

산업용 로봇 공학, 서비스 로봇 공학

다수의 페이지

90

예측 기간이 적용됩니다

2025-2033

성장률이 적용됩니다

예측 기간 동안 13.7%의 CAGR

가치 투영이 적용됩니다

2033 년까지 1,387.65 백만 달러

이용 가능한 과거 데이터

2020 년에서 2023 년

지역에 덮여 있습니다

북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동, 아프리카

보장 된 국가

미국, 캐나다, 독일, 영국, 프랑스, ​​일본, 중국, 인도, 남아프리카, 브라질

자주 묻는 질문

  • 2033 년까지 Slam Robotics 시장은 어떤 가치가 있습니까?

    Global Slam Robotics 시장은 2033 년까지 1 억 3,65 만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

  • 2033 년까지 전시 될 Slam Robotics 시장은 무엇입니까?

    슬램 로봇 시장은 2033 년까지 13.7%의 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

  • Slam Robotics Market의 최고 선수는 누구입니까?

    Kuka, Omron Adept, Clearpath Robotics, Vecna, 모바일 산업 로봇, SMP 로봇, Aethon, Locus Robotics, Fetch Robotics, Hi-Tech Robotic Systemz, Amazon Robotics

  • 2024 년 슬램 로봇 시장의 가치는 무엇입니까?

    2024 년 Slam Robotics 시장 가치는 436.95 백만 달러였습니다.

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  • United States+1
  • Afghanistan (‫افغانستان‬‎)+93
  • Albania (Shqipëri)+355
  • Algeria (‫الجزائر‬‎)+213
  • American Samoa+1684
  • Andorra+376
  • Angola+244
  • Anguilla+1264
  • Antigua and Barbuda+1268
  • Argentina+54
  • Armenia (Հայաստան)+374
  • Aruba+297
  • Australia+61
  • Austria (Österreich)+43
  • Azerbaijan (Azərbaycan)+994
  • Bahamas+1242
  • Bahrain (‫البحرين‬‎)+973
  • Bangladesh (বাংলাদেশ)+880
  • Barbados+1246
  • Belarus (Беларусь)+375
  • Belgium (België)+32
  • Belize+501
  • Benin (Bénin)+229
  • Bermuda+1441
  • Bhutan (འབྲུག)+975
  • Bolivia+591
  • Bosnia and Herzegovina (Босна и Херцеговина)+387
  • Botswana+267
  • Brazil (Brasil)+55
  • British Indian Ocean Territory+246
  • British Virgin Islands+1284
  • Brunei+673
  • Bulgaria (България)+359
  • Burkina Faso+226
  • Burundi (Uburundi)+257
  • Cambodia (កម្ពុជា)+855
  • Cameroon (Cameroun)+237
  • Canada+1
  • Cape Verde (Kabu Verdi)+238
  • Caribbean Netherlands+599
  • Cayman Islands+1345
  • Central African Republic (République centrafricaine)+236
  • Chad (Tchad)+235
  • Chile+56
  • China (中国)+86
  • Christmas Island+61
  • Cocos (Keeling) Islands+61
  • Colombia+57
  • Comoros (‫جزر القمر‬‎)+269
  • Congo (DRC) (Jamhuri ya Kidemokrasia ya Kongo)+243
  • Congo (Republic) (Congo-Brazzaville)+242
  • Cook Islands+682
  • Costa Rica+506
  • Côte d’Ivoire+225
  • Croatia (Hrvatska)+385
  • Cuba+53
  • Curaçao+599
  • Cyprus (Κύπρος)+357
  • Czech Republic (Česká republika)+420
  • Denmark (Danmark)+45
  • Djibouti+253
  • Dominica+1767
  • Dominican Republic (República Dominicana)+1
  • Ecuador+593
  • Egypt (‫مصر‬‎)+20
  • El Salvador+503
  • Equatorial Guinea (Guinea Ecuatorial)+240
  • Eritrea+291
  • Estonia (Eesti)+372
  • Ethiopia+251
  • Falkland Islands (Islas Malvinas)+500
  • Faroe Islands (Føroyar)+298
  • Fiji+679
  • Finland (Suomi)+358
  • France+33
  • French Guiana (Guyane française)+594
  • French Polynesia (Polynésie française)+689
  • Gabon+241
  • Gambia+220
  • Georgia (საქართველო)+995
  • Germany (Deutschland)+49
  • Ghana (Gaana)+233
  • Gibraltar+350
  • Greece (Ελλάδα)+30
  • Greenland (Kalaallit Nunaat)+299
  • Grenada+1473
  • Guadeloupe+590
  • Guam+1671
  • Guatemala+502
  • Guernsey+44
  • Guinea (Guinée)+224
  • Guinea-Bissau (Guiné Bissau)+245
  • Guyana+592
  • Haiti+509
  • Honduras+504
  • Hong Kong (香港)+852
  • Hungary (Magyarország)+36
  • Iceland (Ísland)+354
  • India (भारत)+91
  • Indonesia+62
  • Iran (‫ایران‬‎)+98
  • Iraq (‫العراق‬‎)+964
  • Ireland+353
  • Isle of Man+44
  • Israel (‫ישראל‬‎)+972
  • Italy (Italia)+39
  • Jamaica+1
  • Japan (日本)+81
  • Jersey+44
  • Jordan (‫الأردن‬‎)+962
  • Kazakhstan (Казахстан)+7
  • Kenya+254
  • Kiribati+686
  • Kosovo+383
  • Kuwait (‫الكويت‬‎)+965
  • Kyrgyzstan (Кыргызстан)+996
  • Laos (ລາວ)+856
  • Latvia (Latvija)+371
  • Lebanon (‫لبنان‬‎)+961
  • Lesotho+266
  • Liberia+231
  • Libya (‫ليبيا‬‎)+218
  • Liechtenstein+423
  • Lithuania (Lietuva)+370
  • Luxembourg+352
  • Macau (澳門)+853
  • Macedonia (FYROM) (Македонија)+389
  • Madagascar (Madagasikara)+261
  • Malawi+265
  • Malaysia+60
  • Maldives+960
  • Mali+223
  • Malta+356
  • Marshall Islands+692
  • Martinique+596
  • Mauritania (‫موريتانيا‬‎)+222
  • Mauritius (Moris)+230
  • Mayotte+262
  • Mexico (México)+52
  • Micronesia+691
  • Moldova (Republica Moldova)+373
  • Monaco+377
  • Mongolia (Монгол)+976
  • Montenegro (Crna Gora)+382
  • Montserrat+1664
  • Morocco (‫المغرب‬‎)+212
  • Mozambique (Moçambique)+258
  • Myanmar (Burma) (မြန်မာ)+95
  • Namibia (Namibië)+264
  • Nauru+674
  • Nepal (नेपाल)+977
  • Netherlands (Nederland)+31
  • New Caledonia (Nouvelle-Calédonie)+687
  • New Zealand+64
  • Nicaragua+505
  • Niger (Nijar)+227
  • Nigeria+234
  • Niue+683
  • Norfolk Island+672
  • North Korea (조선 민주주의 인민 공화국)+850
  • Northern Mariana Islands+1670
  • Norway (Norge)+47
  • Oman (‫عُمان‬‎)+968
  • Pakistan (‫پاکستان‬‎)+92
  • Palau+680
  • Palestine (‫فلسطين‬‎)+970
  • Panama (Panamá)+507
  • Papua New Guinea+675
  • Paraguay+595
  • Peru (Perú)+51
  • Philippines+63
  • Poland (Polska)+48
  • Portugal+351
  • Puerto Rico+1
  • Qatar (‫قطر‬‎)+974
  • Réunion (La Réunion)+262
  • Romania (România)+40
  • Russia (Россия)+7
  • Rwanda+250
  • Saint Barthélemy+590
  • Saint Helena+290
  • Saint Kitts and Nevis+1869
  • Saint Lucia+1758
  • Saint Martin (Saint-Martin (partie française))+590
  • Saint Pierre and Miquelon (Saint-Pierre-et-Miquelon)+508
  • Saint Vincent and the Grenadines+1784
  • Samoa+685
  • San Marino+378
  • São Tomé and Príncipe (São Tomé e Príncipe)+239
  • Saudi Arabia (‫المملكة العربية السعودية‬‎)+966
  • Senegal (Sénégal)+221
  • Serbia (Србија)+381
  • Seychelles+248
  • Sierra Leone+232
  • Singapore+65
  • Sint Maarten+1721
  • Slovakia (Slovensko)+421
  • Slovenia (Slovenija)+386
  • Solomon Islands+677
  • Somalia (Soomaaliya)+252
  • South Africa+27
  • South Korea (대한민국)+82
  • South Sudan (‫جنوب السودان‬‎)+211
  • Spain (España)+34
  • Sri Lanka (ශ්‍රී ලංකාව)+94
  • Sudan (‫السودان‬‎)+249
  • Suriname+597
  • Svalbard and Jan Mayen+47
  • Swaziland+268
  • Sweden (Sverige)+46
  • Switzerland (Schweiz)+41
  • Syria (‫سوريا‬‎)+963
  • Taiwan (台灣)+886
  • Tajikistan+992
  • Tanzania+255
  • Thailand (ไทย)+66
  • Timor-Leste+670
  • Togo+228
  • Tokelau+690
  • Tonga+676
  • Trinidad and Tobago+1868
  • Tunisia (‫تونس‬‎)+216
  • Turkey (Türkiye)+90
  • Turkmenistan+993
  • Turks and Caicos Islands+1649
  • Tuvalu+688
  • U.S. Virgin Islands+1340
  • Uganda+256
  • Ukraine (Україна)+380
  • United Arab Emirates (‫الإمارات العربية المتحدة‬‎)+971
  • United Kingdom+44
  • United States+1
  • Uruguay+598
  • Uzbekistan (Oʻzbekiston)+998
  • Vanuatu+678
  • Vatican City (Città del Vaticano)+39
  • Venezuela+58
  • Vietnam (Việt Nam)+84
  • Wallis and Futuna (Wallis-et-Futuna)+681
  • Western Sahara (‫الصحراء الغربية‬‎)+212
  • Yemen (‫اليمن‬‎)+967
  • Zambia+260
  • Zimbabwe+263
  • Åland Islands+358
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