工場内物流市場規模は2023年に123億米ドルと推定され、予測期間中のCAGRは9.7%で2028年には195億米ドルに達すると予測されています。

自動化、ロボット工学、リアルタイム追跡システムなどの最先端技術の統合は、マテリアルフローに前例のないレベルの精度と制御を提供することで、状況を再形成しています。急速に進化する市場において企業が競争力を維持しようと努力する中、コストの最適化の必要性とサプライチェーン管理における複雑さを乗り切る必要性が工場内物流市場シェアの成長を後押ししており、現代の製造・流通業務の進化における極めて重要な要素となっています。

市場動向

促進要因 様々な産業における工場内物流ソリューションへの需要の高まり
工場内物流市場の成長は、様々な産業で需要の急増を経験しており、この分野の極めて重要な推進力として浮上しています。製造工場内の効率的で合理化されたサプライチェーンプロセスへの依存度が高まっていることが、工場内物流ソリューションの需要を促進している主な要因です。自動車、エレクトロニクス、医薬品、消費財などの業界は、生産性を高め、運用コストを削減するために、工場内物流を最適化することの重要性を認識しています。企業がよりスリムで俊敏なオペレーションを目指すにつれて、工場内物流ソリューションへの需要が高まり、ダイナミックな市場環境が醸成されています。さらに、最新の生産プロセスの複雑化とリアルタイムの在庫管理の必要性が、工場内物流ソリューションの採用にさらに拍車をかけています。製造業者は、マテリアルハンドリング、在庫管理、物流を施設内でシームレスに統合するために、先進的なテクノロジーとニーズに合わせたロジスティクス戦略を求めています。工場内ロジスティクス・ソリューションに関連する運用上の利点に対する意識の高まりが、業界をこれらのサービスへの投資に向かわせています。その結果、多様な産業部門において、工場内ロジスティクス業務の効率と精度を向上させたいという切実なニーズが市場を牽引し、市場は好調な軌道を辿っています。

阻害要因：工場内物流システムの展開とメンテナンスに関連する高コスト
工場内ロジスティクス市場は、高度なロジスティクス・システムの導入とメンテナンスに関連する高コストという形で大きな阻害要因に直面しています。自動化、ロボット工学、最先端の倉庫管理システムといった先進技術の導入に必要な初期投資は、相当な額になる可能性があります。このような初期費用に予算を割くことは、特に資金力が限られている中小企業にとっては困難です。導入コストの高さが足かせとなり、最新の工場内ロジスティクス・ソリューションの導入や、これらのテクノロジーが提供する業務効率化の恩恵を受けることができない企業もあります。初期導入コストに加え、システムのメンテナンスとアップグレードに関連する継続的な費用も、工場内物流ソリューションを利用する組織の全体的な財務負担の一因となっています。テクノロジーが急速に進化し続ける中、企業は競争力を維持し、業界標準に追いつくために、頻繁な更新と機能強化の必要性に直面する可能性があります。

機会： AI、インダストリー4.0、IoTなどの新技術と工場内物流システムの統合
人工知能（AI）、インダストリー4.0、モノのインターネット（IoT）などの新技術の統合は、工場内物流市場に大きな機会をもたらします。これらの最先端テクノロジーは、製造施設内での内部ロジスティクス・オペレーションの管理・最適化方法に革命をもたらす可能性を秘めています。AIは、需要予測、ルート最適化、および全体的な意思決定プロセスを強化できる予測分析と機械学習アルゴリズムを可能にします。AIの能力を活用することで、工場内物流システムはより適応性と応答性を高め、効率の向上と運用コストの削減につながります。製造プロセスのデジタル化と相互接続を特徴とするインダストリー4.0は、工場内物流に新たな可能性をもたらします。IoTによるセンサーとスマートデバイスのシームレスな統合により、施設内の物品の動きに関するリアルタイムのモニタリングとデータ主導の洞察が可能になります。

課題 不要な機器のダウンタイムに起因する生産と収益の損失
工場内物流システムの誤動作や故障は、企業全体の収益に大きな影響を与えます。このような問題は、生産プロセス全体の遅延につながり、生産損失と工場パフォーマンスの低下を引き起こします。自動車、金属・重機械、食品・飲料など、設備投資の多い業界では、ダウンタイムは企業にとって1分あたり平均22,000米ドルのコストになります。機器の故障、物流のボトルネック、非効率性などによる計画外のダウンタイムは、生産プロセス全体を混乱させ、遅延、コスト増、収益減につながります。このような中断がもたらす影響は、直接的な金銭的影響にとどまらず、顧客満足度、契約上の義務、ビジネス全体の競争力にも影響を及ぼします。この課題に対応するため、工場内物流プロバイダーは、予防保全戦略の実施、予測分析の採用、先端技術の活用に注力し、機器の故障リスクを最小限に抑え、物流システムの信頼性を最適化する必要があります。不要なダウンタイムの問題に対処することは、工場内物流市場がその価値提案を強化し、製造施設内の内部物流業務のシームレスな機能を確保する上で極めて重要です。

株式会社ダイフク（日本 (日本）、JBT（米国）、KION GROUP AG（ドイツ）、KUKA AG（ドイツ）、豊田自動織機（日本）が工場内物流市場のトッププレーヤーです。これらの工場内物流企業は、包括的な製品ポートフォリオと強固な地理的足跡を持つ工場内物流のトレンドを誇っています。

2023-2028年のCAGRが最も高いロボット。
自動化に対する需要の高まりとロボット技術の進歩が相まって、産業界は無数の工場内ロジスティクス作業にロボットを配備するようになっています。材料の移動を容易にする無人搬送車（AGV）から、複雑な組立工程を処理するロボットアームまで、ロボットはこれまでにないレベルの効率性、精度、適応性を提供します。人間のオペレーターと一緒に作業できる協働ロボット（コボット）の進化は、製造施設におけるロボットソリューションの汎用性をさらに高めています。産業界がリーンで俊敏なオペレーションをますます優先するようになる中、マテリアルフローの最適化、エラーの最小化、全体的な生産性の向上におけるロボットの多用途アプリケーションは、工場内物流市場における成長の最前線に位置付けられ、産業界が工場内物流や生産プロセスにアプローチする方法にパラダイムシフトをもたらします。

予測期間中、最も高いCAGRで成長するのは半導体およびエレクトロニクス産業。
半導体製品と電子部品の需要が世界的に急増し続ける中、効率的なマテリアルハンドリング、在庫管理、生産ワークフローの合理化のために、社内ロジスティクスの最適化が重視されるようになっています。自動搬送車（AGV）、コンベアシステム、リアルタイムの追跡技術を含む高度な工場内物流ソリューションの統合は、これらの業界の複雑な要件に対応しています。半導体および電子機器製造では、精度とスピードが重要であり、リードタイムを最短化し、繊細な部品を迅速かつ正確に移動させるためには、高度なロジスティクス技術が不可欠です。半導体およびエレクトロニクス産業が急速に変化する市場の需要に対応するために進化するにつれて、革新的な工場内物流ソリューションの採用が、このダイナミックな市場セグメントにおける成長の最前線に押し上げると予想されます。

予測期間中、工場内物流市場の年平均成長率はアジア太平洋地域が最も高い見込み。
アジア太平洋地域は製造・生産大国です。そのため、業務効率の向上を目的とした先端技術や自動化への投資が増加しています。自動車、エレクトロニクス、消費財など、さまざまな業界において、革新的な工場内物流ソリューションの積極的な導入が進んでいます。この背景には、増大する生産需要に対応し、複雑な現代のサプライチェーン・マネジメントを効果的に進める必要性があります。最先端のロジスティクス・ソリューションの積極的な採用は、工場内ロジスティクス市場の成長と進化の重要な貢献者としての地位を確固たるものにしています。アジア太平洋地域の産業が拡大を続け、生産性向上を優先させる中、アジア太平洋地域は、技術革新を推進し、工場内物流業界の軌道を形成する上で主導権を握る態勢を整えています。

主要企業

工場内物流企業の主要企業には、株式会社ダイフク（日本）、JBT株式会社（日本）、株式会社日本ロジスティクス（日本）が含まれます。(日本）、JBT（米国）、KION GROUP AG（ドイツ）、KUKA AG（ドイツ）、豊田自動織機（日本）。これらの企業は、工場内物流市場での地位を強化するために、製品の発売、買収、パートナーシップなどの有機的および無機的な成長戦略の両方を使用しています。

本レポートでは、工場内物流市場全体を製品、場所、産業、地域に基づいてセグメント化しています。

セグメント

サブセグメント

製品別

ロボット
ASRS
コンベア・仕分けシステム
クレーン
無人搬送車
WMS
RTLS
ロケーション別

入出庫ドック
組立/生産ライン
保管施設
包装ワークステーション
産業別

自動車
金属・重機
食品・飲料
ヘルスケア
半導体・エレクトロニクス
航空
その他産業
地域別

北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
ドイツ
英国
フランス
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
韓国
その他のアジア太平洋地域
その他の地域
南米
GCC
アフリカ＆その他の中東
アフリカ

2023年5月、BEUMER GROUPは、エアサポート式ベルトコンベヤのリーディングカンパニーの一つであるHendrik Group Inc.を買収しました。この買収により、BEUMER GROUPはバルク材輸送分野におけるポートフォリオを拡大することができました。
2023年3月、KUKAはKMP 600-S diffDriveのアップグレードバージョンを発表。KUKA KMP 600-S diffDrive モバイルプラットフォームは、先進的な自動搬送システムで、生産イントラロジスティクスのための高速機能を提供します。最大積載量は600kgで、要求の厳しい工業生産環境に最適です。
2022年9月、豊田自動織機傘下のトヨタマテリアルハンドリングジャパンは、AIベースの技術を搭載した自律型リフトトラックを発表しました。この技術により、リフトトラックはトラックと荷物の位置と配置を自律的に識別し、効率的な積み込み作業のための自動走行ルートを生成します。これにより、従来の定位置積みに加え、トラックの停止位置や積荷の位置が一定でない場合でも、積込み作業を自動化することが可能になります。

 

【目次】

 

1 はじめに （ページ – 29）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 工場内物流市場：セグメンテーション
1.3.2 地域範囲
1.3.3 考慮年数
1.3.4 含むものと含まないもの
1.4 通貨
1.5 利害関係者
1.5.1 景気後退の影響

2 調査方法（ページ数 – 33）
2.1 調査データ
図 2 工場内物流市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 主な二次資料のリスト
2.1.1.2 二次ソースからの主要データ
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 一次資料の内訳
2.1.2.3 一次資料からの主要データ
2.1.3 二次調査および一次調査
2.1.3.1 主要業界インサイト
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規模導出のアプローチ
図3 市場規模推計手法：ボトムアップアプローチ
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市場規模導出のアプローチ
図4 市場規模推計手法：トップダウンアプローチ
図5 市場規模推定手法（供給側）： 主要プレーヤーがAGV事業から創出した収益
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図6 市場の内訳とデータの三角測量
2.4 リサーチの前提
2.5 工場内物流市場への景気後退の影響を分析するために考慮したパラメータ
2.6 制限事項
2.7 リスク評価

3 事業概要 （ページ – 45）
図7 工場内物流市場、2019年～2028年（百万米ドル）
図8 2022年の市場シェアはクレーン部門が最大
図9 2023年から2028年にかけて最大の市場規模を占める組立／生産ラインセグメント
図10 2022年に最大の市場規模を獲得した自動車部門
図11 2022年に最大の市場シェアを占めたアジア太平洋地域

4 プレミアムインサイト（ページ数 – 49）
4.1 工場内物流市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図12 製造工場における自動化需要の高まりが市場を牽引
4.2 工場内物流市場：場所別
図 13 2022 年の市場規模は組立／生産ライン分野が最大
4.3 工場内物流市場：製品別
図 14 予測期間中に最大の市場規模を占めるのはクレーン部門
4.4 工場内物流市場：産業別
図15 2023年に最大の市場シェアを占めるのは自動車分野
4.5 工場内物流市場：地域別
図16 中国の工場内物流市場は2023年から2028年にかけて最も高い成長率を記録

5 市場概要（ページ番号 – 52）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 17 工場内物流市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 様々な産業における効率的なサプライチェーンプロセスへのニーズの高まり
5.2.1.2 リーン生産と持続可能性への取り組みへの強い関心
図18 工場内物流市場への促進要因の影響分析
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 工場内物流システムの展開と保守に関連する高コスト
5.2.2.2 工場内物流ソリューションを運用する技術的専門家の必要性
図 19 工場内物流市場への阻害要因の影響分析
5.2.3 機会
5.2.3.1 AI、インダストリー4.0、IoTなどの新技術と工場内物流システムの統合
5.2.3.2 新興国における産業の大幅な成長
図20 機会が工場内物流市場に与える影響の分析
5.2.4 課題
5.2.4.1 不要な機器のダウンタイムによる生産と収益の損失リスク
5.2.4.2 センシングエレメントに関する技術的課題
図 21 工場内物流市場への課題の影響分析
5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図22 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 主要企業が提供する自動化保管・検索システム（Asrs）のタイプ別平均販売価格（Asp
図23 さまざまなタイプのasrsの平均プロジェクトコスト（企業別
表1 さまざまなタイプのAsrsの企業別平均プロジェクトコスト（米ドル）
5.4.2 主要企業が提供する協働ロボットの吸引力（ペイロード別
図24 主要企業が提供する協働ロボットのペイロード別利用率
表2 主要企業が提供する協働ロボットの吸引率（ペイロード別
5.4.3 平均販売価格の動向
表3 AGV（自動搬送車）のタイプ別平均価格
表4 AGVの平均価格：地域別
図25 AGVの平均販売価格（2019～2028年
表5 仕分けシステムの平均市場規模（タイプ別
表6 コンベアシステムの平均稼働率：ベルト幅別
表7 クレーンの価格（タイプ別
表8 倉庫管理システムの価格
表9 RTLSタグの平均価格（技術別
5.5 サプライチェーン分析
図 26 工場内物流市場：サプライチェーン分析
5.6 エコシステム／市場地図
図 27 工場内物流市場：エコシステム分析
表 10 工場内物流市場：エコシステムにおける主要企業の役割
5.7 技術分析
5.7.1 ウェアラブル技術
5.7.2 予測分析
5.7.3 機械学習プラットフォーム
5.7.4 デジタルツインモデルビルダー
5.7.5 音声認識技術
5.7.6 5G
5.7.7 IOT
5.7.8 インダストリー4.0
5.7.9 ロボティック・プロセス・オートメーション
5.8 特許分析
図28 過去10年間の特許出願件数上位10社
表 11 過去 10 年間の米国特許所有者上位 20 社
図 29 2012 年から 2022 年までの年間特許付与数
表 12 工場内物流市場に関連する特許のリスト
5.9 貿易分析
5.9.1 輸入シナリオ
図30 HSコード8428の国別輸入データ（2018〜2022年）（百万米ドル
5.9.2 輸出シナリオ
図31 HSコード8428の輸出データ（国別）、2018年～2022年（百万米ドル
5.10 主要な会議とイベント（2023～2025年
表13 工場内物流市場：会議・イベント
5.11 ケーススタディ分析
表 14 配送頻度とサービスレベルを向上させる高性能自動化ソリューションを Reitan Distribution に提供した dematic 社
表 15 トランスボティックスは食品・飲料業界の顧客にカスタムメイドの agv を提供
表 16：Volkswagen autoeuropa が移動資産の管理に rtls を導入
5.12 規制の状況
5.12.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表 17 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表 18 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表19 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表20 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.12.2 工場内物流市場に関連する規格と規制
5.12.3 ASRSの安全基準
表21 ASRSの安全基準
5.12.4 AGVの安全基準
表22 AGVに関する安全基準
5.13 ポーターの5つの力分析
表 23 ポーターの 5 つの力が RTLS 市場に与える影響（2022 年
図 32 rtls 市場：ポーターの 5 つの力分析
5.13.1 サプライヤーの交渉力
5.13.2 買い手の交渉力
5.13.3 競争相手の強さ
5.13.4 新規参入の脅威
5.13.5 代替品の脅威
5.14 主要ステークホルダーと購買基準
5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図33 上位3産業の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表24 上位3産業の購買プロセスにおける利害関係者の影響力
5.14.2 購入基準
図34 上位3産業の主要な購買基準
表 25 上位 3 業種の主な購買基準

6 工場内物流に関わるサービス（ページ数 – 86）
6.1 はじめに
6.2 工場内倉庫
6.3 ラインフィード供給
6.4 梱包
6.5 その他のサービス

7 工場内物流市場, 製品別 (ページ – 88)
7.1 導入
図 35 工場内物流市場：製品別
図 36：予測期間中、工場内物流市場ではクレーン部門が最大シェアを維持
表 26 工場内物流市場：製品別、2019-2022 年（百万米ドル）
表27 工場内物流市場：製品別、2023～2028年（百万米ドル）
7.2 ロボット
表 28 ロボット 工場内物流市場：産業別、2019-2022年（百万米ドル）
表29 ロボット 工場内物流市場：産業別、2023-2028年（百万米ドル）
表30 ロボット 工場内物流市場：地域別、2019年-2022年（百万米ドル）
表31 ロボット：工場内物流市場 工場内物流市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
表32 ロボット：工場内物流市場 工場内物流市場：タイプ別、2019年-2022年（百万米ドル）
表33 ロボット 工場内物流市場：タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
7.2.1 協調ロボット
7.2.1.1 人間とともに安全かつ効率的に作業する能力が、工場内物流業務におけるコボットの採用を促進
7.2.2 自律移動ロボット（AMRS）
7.2.2.1 動的に変化する環境を最小限のエラーでナビゲートする能力が自律移動ロボットの採用を促進
表34 午前：工場内物流市場（2019～2022年）（千台
表35 午前：工場内物流市場、2023年～2028年（千台）
7.3 自動保管・検索システム（Asrs）
表36 ASRS：工場内物流市場、産業別、2019-2022年（百万米ドル）
表37 ASRS：工場内物流市場：産業別、2023-2028年（百万米ドル）
表38 ロシア連邦：工場内物流市場：地域別、2019年-2022年（百万米ドル）
表39 ロシア連邦：工場内物流市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
図37：予測期間中、Arsの工場内物流市場ではユニットロード部門が最大シェアを占める見込み
表40 ロシア：工場内物流市場：タイプ別、2019年-2022年（百万米ドル）
表41 ロシア：工場内物流市場：タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
7.3.1 ユニットロード
7.3.1.1 狭いスペースに大量の物品を保管する能力がセグメント成長を牽引
7.3.2 ミニロード
7.3.2.1 スペースに制約のある施設に適合する能力がミニロードASRSの需要を促進
7.3.3 垂直リフトモジュール（VLM）
7.3.3.1 オーダーピッキング、キッティング、在庫保管アプリケーションにおけるVLM ASRSの採用が増加し、セグメントを牽引
7.3.4 カルーセル
7.3.4.1 垂直カルーセル
7.3.4.1.1 床面積を最適化する能力が垂直カルーセルASRSの需要を後押し
7.3.4.2 横型カルーセル
7.3.4.2.1 横型カルーセルASRSの採用に拍車をかける一貫した長期的な運用上の安全性を確保できる可能性
7.3.5 中間負荷
7.3.5.1 低設置面積が複数の用途でミッドロードASRSの需要を促進
7.4 コンベアと仕分けシステム
7.4.1 ベルトコンベヤ
7.4.1.1 ベルトコンベヤの採用を加速させる長距離で様々な物品を迅速に搬送する必要性
7.4.2 ローラーコンベア
7.4.2.1 他のマテリアルハンドリング機器との統合が容易なため、ローラーコンベヤの採用が加速
7.4.3 オーバーヘッドコンベヤ
7.4.3.1 産業現場での床面積を最適化する能力により、天井走行型コンベヤの需要に拍車がかかる 7.4.4 スクリューコンベヤ
7.4.4 スクリューコンベア
7.4.4.1 食品・飲料業界と化学業界からの需要の増加がセグメントの成長を促進
表 42 コンベアと選別システム 工場内物流市場、産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 43 コンベア＆仕分けシステム：工場内物流市場：産業別、2019 年～2022 年（百万米ドル 工場内物流市場：産業別、2023-2028年（百万米ドル）
表 44 コンベア＆仕分けシステム：工場内物流市場：産業別 工場内物流市場：地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 45 コンベア＆仕分けシステム：工場内物流市場：地域別、2019 年～2022 年（百万米ドル 工場内物流市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
表 46 コンベア＆仕分けシステム：工場内物流市場：地域別 工場内物流市場：タイプ別、2019-2022年（百万米ドル）
表 47 コンベアと仕分けシステム： 工場内物流市場：タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
7.5 クレーン
7.5.1 様々な産業で荷物の損傷や怪我を減らす必要性がクレーン需要を促進
図 38 予測期間中、自動車分野がクレーンの工場内物流市場で最大シェアを維持
表48 クレーン：工場内物流市場、産業別、2019年～2022年（百万米ドル）
表49 クレーン：工場内物流市場：産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
表50 クレーン：工場内物流市場：地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表51 クレーン：工場内物流市場：地域別、2023～2028年（百万米ドル）
7.6 自動搬送車（AGVs）
表 52 AGV：工場内物流市場、2019年～2022年（千台）
表 53 AGV：工場内物流市場 2023-2028 (千台)
表54 AGVS：工場内物流市場：産業別、2019-2022年（百万米ドル）
表55 AGVS：工場内物流市場：産業別、2023-2028年（百万米ドル）
表56 AGVS：工場内物流市場：地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表57 AGVS：工場内物流市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
表58 AGVS：工場内物流市場：タイプ別、2019-2022年（百万米ドル）
表59 AGVs：工場内物流市場：タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
7.6.1 牽引車
7.6.1.1 重い積載量が牽引車の普及を後押し
7.6.2 ユニットロードキャリア
7.6.2.1 大量の荷物を扱うのに適していることがユニットローダキャリアの需要に貢献
7.6.3 パレットトラック
7.6.3.1 マテリアルハンドリングの合理化志向の高まりがパレットトラックの需要を誘発
7.6.4 組み立てライン用車両
7.6.4.1 組み立てライン車が提供する製造における並行作業の柔軟性がセグメントを牽引
7.6.5 フォークリフトトラック
7.6.5.1 床から床、床からラックへの作業におけるフォークリフトトラックの採用が増加し、セグメントを牽引
7.6.6 その他のタイプ
表60 AGV主要ベンダー一覧
7.6.7 自動搬送車（AGV）市場：ナビゲーション技術別
表61 AGV：工場内物流市場、ナビゲーション技術別、2019～2022年（百万米ドル）
表62 AGV：工場内物流市場：ナビゲーション技術別：2023～2028年（百万米ドル）
7.6.7.1 レーザー誘導
7.6.7.1.1 レーザーガイドAGVが促進する高い位置決め精度と障害物のないナビゲーションが市場を牽引
7.6.7.2 磁気誘導
7.6.7.2.1 中断や人の介在なしに動作する能力が磁気誘導式AGVの需要を牽引
7.6.7.3 誘導式AGV
7.6.7.3.1 過酷な環境下での適性が誘導式AGVの需要を加速7.6.7.3.1
7.6.7.4 光学式テープ誘導
7.6.7.4.1 他のAGVを凌駕する柔軟性がセグメント成長に寄与
7.6.7.5 ビジョンガイダンス
7.6.7.5.1 動的な環境下で提供される信頼性と操縦性がビジョン誘導車の需要を拡大
7.6.7.6 その他のナビゲーション技術
7.7 倉庫管理システム（WMS）
表 63 WMS：工場内物流市場、産業別、2019～2022 年（百万米ドル）
表64 WMS：工場内物流市場：産業別、2023年～2028年（百万米ドル）
表65 WMS：工場内物流市場：地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 66 WMS：工場内物流市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）
7.7.1 倉庫管理システム（WMS）市場：展開タイプ別
7.7.1.1 構内
7.7.1.1.1 データの流れや機密情報の共有をより適切に管理したいというニーズが構内型WMSの採用を後押し
7.7.1.2 クラウド
7.7.1.2.1 クラウドベースのWMSが提供する拡張性、柔軟性、機動性が市場を牽引
表 67 WMS：工場内物流市場、展開タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 68：WMS：工場内物流市場：展開タイプ別、2023～2028年（百万米ドル）
7.8 リアルタイムロケーションシステム（RTLS）
7.8.1 工場内物流業務における RTLS の需要を促進する資産位置のリアルタイム情報提供能力
表 69 RTLS：工場内物流市場、産業別、2019～2022 年（百万米ドル）
表 70 rtls：工場内物流市場：産業別、2023-2028年（百万米ドル）
表71 RTLS：工場内物流市場：地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表72 RTLS：工場内物流市場：地域別、2023-2028年（百万米ドル）

…

 

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レポートコード：SE 8879