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로봇 소프트웨어 시장 잠재적 성장, 점유율, 수요 및 주요 플레이어의 분석 – 2027년까지의 연구 예측

Oct 22, 2021 5:42 PM ET

로봇 소프트웨어 시장 지역 분석

 

로봇 소프트웨어 글로벌 시장은 2019년부터 2024년까지 예측 기간 동안 상당한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다. 로봇 소프트웨어 시장의 지리적 분석은 북미(미국, 캐나다, 멕시코), 유럽(독일, 영국, 프랑스, 스페인, 이탈리아), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 싱가포르, 호주, 필리핀, 한국), 그리고 전 세계(중동 아프리카 및 남미 포함)를 대상으로 실시되었습니다.

 

이 보고서는 로봇 소프트웨어 시장 혁신,패턴 및 발전, 개발 동인, 혁신 및 시장의 변화하는 투기 설계에 대한 데이터를 제공합니다.

 

로봇 소프트웨어 시장 세분화:

 

글로벌 로봇 소프트웨어 시장은 소프트웨어 유형, 로봇 유형, 배포, 조직 규모 및 수직으로 세분화되었습니다.

 

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소프트웨어 유형별로 는 인식 소프트웨어, 시뮬레이션 소프트웨어, 예측 유지 보수 소프트웨어, 데이터 관리 소프트웨어 및 통신 관리 소프트웨어로 분류되었습니다.

 

로봇 유형별로는 산업용 로봇과 서비스 로봇으로 세분화되었습니다. 배포를 통해 시장은 온프레미스 및 온클라우드로 더욱 세분화되었습니다.

 

조직 규모별로 중소기업과 대기업으로 나뉘어져 있다.

 

수직으로, 시장은 BFSI, 소매 전자 상거래, 정부, 의료, 물류, 제조, IT 통신 등으로 분류되었습니다.

 

 

로봇 소프트웨어 시장 주요 플레이어

MRFR은 IBM Corporation, ABB 주식 회사, 엔비디아 코퍼레이션, 클라우드 마인드, 브레인 코퍼레이션, 아이브레인, 푸르하트 로봇공학, Neurala, iRobot, 엡손 로보틱스, 마이크로소프트 코퍼레이션, 에너지드 기술, 옥스보티카, H2O.ai 등 로봇 소프트웨어 시장의 핵심 플레이어로 간주했습니다.

 

 

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북미는 현재 시장 점유율 측면에서 시장을 지배하고 있습니다. 캐나다다음으로 미국은 미국의 항공우주 방위 및 자동차 산업에 의한 산업사물인터넷(IIoT)과 로봇공학을 조기에 도입하여 시장을 선도하고 있습니다. 캐나다의 헬스케어 분야는 로봇을 포함한 자동화된 솔루션으로 기존 시스템을 업그레이드하는 데 상당한 투자를 하고 있습니다. 그러나 멕시코 시장은 미국의 제조업 부문 성장으로 향후 로봇 소프트웨어 시장에서 상당한 성장률을 나타낼 것으로 예상됩니다. 주요 자동차 브랜드들도 멕시코에 투자하여 멕시코 시장 성장에 더욱 활력을 불어넣고 있습니다.

 

유럽은 로봇 소프트웨어 시장의 수익 창출 측면에서 두 번째로 높은 기여자입니다. 독일은 ABB, KUKA, 가와사키 로보틱스 등 국내 주요 선수들이 참가해 시장을 선도하고 있다. 광범위한 연구 와이 지역의 인공 지능 개발은 자동화된 솔루션으로 제조및 비즈니스 프로세스를 업그레이드하는 데 이러한 주요 플레이어에게 도움이 되었습니다.

 

아시아 태평양 시장은 글로벌 로봇 소프트웨어 시장에서 가장 높은 CAGR을 등록할 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 인도, 한국은 자동차, 반도체 전자 제품 및 제약 산업의 제조 센터입니다. 로봇 공학과 빅 데이터 기술의 채택이 증가함에 따라 이 지역의 시장 성장이 더욱 촉진되고 있습니다. 중국은 아시아 태평양 지역의 선두 시장이며 일본과 한국은 인도가 향후 수년간 높은 시장 성장을 기록할 것으로 예상됩니다.

 

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중동 아프리카와 남미로 구성된 나머지 세계는 로봇 소프트웨어 시장에서 꾸준한 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

 

내용 테이블

1 요약

2 보고서의 범위

2.1 시장 정의

2.2 연구의 범위

2.3 연구 목표

2.4 시장 구조

3 연구 방법론

4 시장 역학

5 로봇 소프트웨어 시장, 소프트웨어 유형별

계속…

 

시장 조사 미래 소개:

 

시장 조사 미래(MRFR)에서는 고객이 조리된 연구 보고서(CRR), 반조리 연구 보고서(HCRR), 원시 연구 보고서(3R), 지속적인 사료 연구(CFR), 시장 조사 컨설팅 서비스를 통해 다양한 산업의 복잡성을 해소할 수 있도록 지원합니다.

 

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