レポートコンテンツ
第1章 方法論とスコープ
1.1 市場規模と定義
1.2 ベース見積りと計算
1.3 予測計算
1.4 の データソース
1.4.1 第一次
1.4.2 二次
1.4.2.1 リリース 有料ソース
1.4.2.2 公開情報
第2章 エグゼクティブ・サマリー
2.1 作物の収穫のロボットの市場3600 2018年 - 2032年
2.2 ビジネストレンド
2.2.1 アドレス指定可能な市場(TAM)、2024-2032
2.3 地域動向
2.4 コンポーネントの傾向
2.5マイル ロボット型トレンド
2.6 アプリケーショントレンド
第3章 作物収穫ロボット産業インサイト
3.1 産業生態系分析
3.2 サプライヤーの風景
3.2.1 原料の製造者
3.2.2 コンポーネントサプライヤー
3.2.3 製造業者
3.2.4 配布チャネル
3.2.5の エンドユーザー
3 持続可能な農業慣行における農作物の収穫ロボットの役割
3.4 利益証拠金分析
3.5マイル コストダウン分析
3.6 技術とイノベーションの風景
3.7 特許分析
3.8 価格トレンド分析
3.9マイル 主なニュースと取り組み
3.9.1 パートナーシップ/コラボレーション
3.9.2 合併・取得
3.9.3 投資
3.9.4の プロダクト進水及び革新
3.10 規制風景
3.11の 衝撃力
3.11.1 成長ドライバー
3.11.1.1 農作物の収穫ロボットの労働不足の推進
3.11.1.2 精密農業へのグローバルトレンド
3.11.1.3 ロボティクス、AI、コンピュータビジョン、センサーにおける技術の進歩
3.11.1.4 農業製品需要の上昇
3.11.1.5 世界中の政府サポートとインセンティブ
3.11.2の特長 業界の落とし穴と課題
3.11.2.1の 高い初期コスト
3.11.2.2 適応課題
3.12 成長の潜在的な分析
3.13 ポーターの分析
3.14 PESTEL分析
第4章 競争力のある風景、2023年
4.1 はじめに
4.2 会社株式、2023年
4.3 主要な市場選手の競争分析、2023
4.3.1 アグジャンクション
4.3.2 アグロボット
4.3.3 受託技術
4.3.4 収穫CROO ロボティクス
4.3.5 マディ機械株式会社
4.3.6 ナイオテクノロジー
4. 3.7 佐賀ロボティクス
4.4 競争力のあるポジショニングマトリ、2023
4.5 戦略的見通し行列、2023
第5章 作物収穫ロボット市場推定と予測、部品別(Revenue & Units)
5.1マイル 主要トレンド、コンポーネント
5.2 ハードウェア
5.3 ソフトウェア
5.4 サービス
第6章 作物収穫ロボット市場推定と予測、ロボットタイプ(Revenue & Units)
6.1 の ロボットタイプによる主要トレンド
6.2マイル 無人地上車(UGV)
6.3 無人航空機(UAV)
第7章 作物収穫ロボット市場推定と予測、応用(Revenue & Units)
7.1マイル アプリケーションによる主要トレンド
7.2 果物と野菜の収穫ロボット
7.3 穀物収穫ロボット
第8章 作物収穫ロボット市場推定と予測、地域別(Revenue & Units)
8.1 の 地域別主要トレンド
8.2 北アメリカ
8.2.1 米国
8.2.2 カナダ
8.3 ヨーロッパ
8.3.1 英国
8.3.2 ドイツ
8.3.3 フランス
8.3.4 イタリア
8.3.5 スペイン
8.3.6 オランダ
8.4 の アジアパシフィック
8.4.1 中国
8.4.2 インド
8.4.3 日本
8.4.4 オーストラリア
8.4.5 韓国
8.4.6 東南アジア
8.5 ラテンアメリカ
8.5.1 ブラジル
8.5.2 メキシコ
8.5.3 アルゼンチン
8.6 メア
8.6.1 UAE
8.6.2 サウジアラビア
8.6.3 南アフリカ
第9章 会社案内
9.1 アグジャンクション
9.2 アグロボット
9.3 バリョ
9.4 ベアフラッグロボティクス
9.5 ボッシュディープフィールドロボティクス
9.6 エンエルジド技術
9.7 フェンデット(AGCO株式会社)
9.8 ロボティクス
9.9 グリーンボティクス
9.10 収穫CROO ロボティクス
9.11 アイアンオックス
9.12 リー・インターナショナル
9.13 メトモーション
9.14 ムディ機械株式会社
9月15日 ナイオテクノロジーズ
9.16 オクティニオン
9月17日 リッピングロボティクス
9月18日 佐賀ロボティクス
9月19日 渋谷精機
9.20 ビジョンロボティクス
農作物の収穫ロボット市場規模
農作物の収穫ロボット市場は2023年に211.8万ドルで評価され、2024年と2032年の間に23%のCAGRを登録することを期待しています。 市場成長は、人件費や人件費をエスカレートすることで推進されます。 農作物の収穫ロボットの採用のための重要な運転要因の1つは、農業における人的労働に関連する課題とコストの増加です。 多くの地域は、労働不足や、収穫などの作業のための雇用と維持の手動労働コストが上昇しました。 農作物の収穫ロボットは、繰り返し作業や労働集中作業を自動化することにより、これらの課題に対処するためのソリューションを提供します。
たとえば、2023年8月には、脱炭素化、持続可能性、社会的影響に焦点を当てた著名な投資家であるエルボ・ビーチ・キャピタルは、収穫ロボットの開発者であるフィールドワーク・ロボティクス・リミテッドを支援し、AgriTechに3番目の投資を発表しました。 エルボビーチは、9月に締結する前に、新しい投資家から追加の£600kを予想したシードラウンドに£1.5百万に貢献しました。 さらに、需要の急増 農業ロボット 農作物の収穫ロボット市場の成長を促進する重要なドライバーです。 農業における労力集中タスクの自動化に重点を置いて、これらのロボットは、労働不足に関する課題と、収穫プロセスの効率性の向上の必要性に対処する。 農業ロボットは、人工知能、コンピュータビジョン、ロボットアームなどの先端技術が搭載され、農業分野における精度と生産性の向上に貢献します。
ロボティクス、人工知能、センシング技術の進歩は、高度なクロップハーベストロボットの開発に大きく貢献しています。 これらのロボットは、高度なセンサー、機械学習アルゴリズム、および高精度で作物を識別し、収穫することを可能にするコンピュータビジョンシステムが搭載されています。 2023年6月、EPFLの研究者が、広く使われている大型言語モデルであるChat-GPT-3を利用し、トマトを収穫するために特別に設計されたロボティックグリッパーを作成しました。 人工知能ツールと人的研究者のコラボレーションの可能性の初期ショーケースです。 研究では、AIツールをロボティクスに統合する潜在的な機会とリスクを外部化しながら、ヒトと大きな言語モデルの設計のための青写真を紹介します。 このインテグレーションがロボット設計に革命をもたらす可能性があり、プロセスをより動的で簡単なものにする研究者の議事録。 技術の進化が進むにつれて、作物の収穫ロボットの能力は改善する可能性があり、さらに市場成長を推進しています。
しかし、作物の収穫ロボットの買収と実施に伴う先行コストは大幅です。 ファーマーは、初期投資を正当化するのに苦労しているかもしれません。特に、小規模な運用や限られた財務リソースで運用する場合に役立ちます。 ロボットシステムの購入と導入のコストが高いだけでなく、潜在的なメンテナンス費用は、特により小さくても経済的に安全な農業作業のために、広範な採用への障壁として機能することができます。
農作物収穫ロボット市場 トレンド
将来の作物の収穫ロボットは、高度に人工知能(AI)と機械学習能力を特徴とする可能性があります。 これにより、作物の認識、意思決定プロセス、および環境条件の変更への適応性を向上させるアルゴリズムが改善されます。 高度なAIは、ロボットが時間をかけて収穫戦略を学び、最適化し、多様な農業のシナリオで効率性と生産性を向上させることができます。
3月2023日、韓国機械材料研究所(KIMM)は、スマートファームなどの農作物の自動収穫と農業施設の輸送のために設計された革命的な複数のロボットシステムを発表しました。 最先端の機械技術とAI技術を融合。 農作物の収穫ロボットで構成され、自動で作物の特定と収穫作物を搬送し、ドックを積み込み、施設の農作物全体の管理プロセスを迅速で精密な作物の情報認識で合理化します。 このイノベーションは、人件費と比較して、80%の効率性が向上します。
農作物収穫ロボット市場分析
ロボットの種類に基づいて、市場はに分けられます 無人地上車(UGV)、無人航空機車(UAVs)。 UGVsセグメントは、予測期間中に約21%のCAGRで成長すると予想されます。 農作物の収穫における無人地車への需要は、いくつかの重要な要因によって駆動されます。 農業分野における労働不足、COVID-19パンデミック、ブレクシット、地政的な紛争など、さまざまなグローバル課題によって悪化し、マニュアルの収穫がますます困難になりました。 UGVsは、農作物の収穫の労力集中タスクを自動化することにより、これに対処します。 また、これらの車両は、24時間365日の稼働率を高め、より高い収量を導き、ポストハーベストの損失を削減する能力を発揮します。 持続可能な技術主導の農業に重点を置き、近代的な農業慣行における無人の地上車両の採用を推進します。
用途に応じて、農作物の収穫ロボット市場は、果物や野菜の収穫ロボットに分類され、穀物の収穫ロボットです。 2023年(昭和20年)に、約105万米ドルの果物と野菜の収穫ロボットセグメントが評価されました。 穀物収穫用途における作物の収穫ロボットの採用は、現代の農業における効率性、スケーラビリティ、持続可能性の向上の必要性によって推進されます。 人件費の不足、運用コストの上昇、歩留まりの高まる需要により、農家はロボットソリューションに向けています。 作物の収穫のロボットは穀物のピッキングの精密を提供し、無駄を最小にし、全体的な生産性を高めます。 過酷な気象条件でも、自律的かつ継続的に働く能力は、手動の労働の依存性を減らし、より持続可能な農業慣行を促進する一方で、大規模な穀物収穫の要求を満たすのに非常に重要です。
北アメリカは2023年に30%以上の市場シェアを保持しました。 北米農作物の収穫ロボット業界は要因の組み合わせにより繁栄しています。 地域は労働不足に直面し、農業製品の需要が高まっています。 米国やカナダなどの国々の政府は農業自動化に大きく投資し、農作物の収穫ロボット市場の成長のための包括的な環境を育む。 また、先進技術の採用と精密農業への注力は、ロボティックソリューションの統合を推進しています。 ダイナミックな農業の風景は、イノベーションへのコミットメントと組み合わせ、北米を収穫ロボットの開発と展開のための重要なハブとして位置します。
農作物収穫ロボット市場シェア
AgJunction と Agrobot は主要なプレーヤーです。, 市場で重要な収益シェアを保持します。. これらのプレイヤーは、精密農業技術の専門知識を活用し、GPSガイダンスとステアリングシステムを提供し、全体的な農場の効率を最適化します。 一方、アグロボットは、果物の収穫のためのロボットソリューションに焦点を当て、特にイチゴのような繊細な果実、選択的かつ効率的な収穫のための高度な技術を採用しています。 収穫CROO ロボティクスは、いちごの収穫ロボットのイノベーションで知られ、業界における労働不足を解決しています。
さらに、コラボレーション、パートナーシップ、合併は、企業がポジションを集約し、市場のリーチを拡大しようとすると注目すべき戦略です。 技術革新と戦略的コラボレーションの継続的な重点は、市場でのダイナミズムと競争力を強調しています。
農作物収穫ロボット市場企業
作物の収穫ロボット産業で動作する主要な選手は、次のとおりです。
農作物の収穫ロボット産業ニュース:
農作物の収穫ロボット市場調査報告書には、業界の深いカバレッジが含まれています 2018年から2032年までの収益(USD Million)と出荷(Units)の面で推定と予測、次の区分のため:
市場、部品によって
市場、ロボット タイプによる
市場、適用による
上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。