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무인운반차(AGV)용 센서 기술의 성장 기회

Growth Opportunities of Sensor Technologies for Automated Guided Vehicles

리서치사 Frost & Sullivan
발행일 2020년 12월 상품 코드 988596
페이지 정보 영문 43 Pages
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무인운반차(AGV)용 센서 기술의 성장 기회 Growth Opportunities of Sensor Technologies for Automated Guided Vehicles
발행일 : 2020년 12월 페이지 정보 : 영문 43 Pages

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무인운반차(AGV)는 물류센터의 수주 업무를 효율화하고, 생산 라인의 안전성을 향상시키며, 바코드를 스캔하고, 스캔한 데이터를 중앙 클라우드 시스템에 전송하는 등 자재관리 이상의 작업을 시행할 수 있습니다. AGV는 모든 자재관리 작업을 자동화하고, 작업자가 조작 시설에서 매트리얼을 이동할 필요를 없애므로 AGV에 대한 투자는 2-3년간 ROI의 비율을 높일 것으로 예측되고 있으며, 대형 물류 기업은 매일 수천 건의 배송을 처리하고 있으므로 ROI가 가속할 것으로 생각되고 있습니다.

무인운반차(AGV) 시장은 많은 시장 리더 및 신규 기업에 의해 매우 세분화되고 있습니다. 또한 이 두 당사자간 제휴는 매우 일반적입니다. AGV의 개발자는 AGVS의 기능을 강화하기 위해 딥 테크 스타트업과 제휴하고 있으며, 첨단 AGV는 센서와 AI 양측을 사용하여 인간의 지도없이 시설내를 자율적으로 안내합니다.

무인운반차(AGV)용 센서 기술에 대해 조사했으며, 기술 상황, 컴퓨터 비전과 기계학습의 역할, 기업의 동향, 사용 사례, 성장 기회 등의 정보를 정리하여 전해드립니다.

목차

제1장 StrategicImperative

제2장 기술 상황 : AGV에서 센서, AI, 모바일 매니퓰레이터의 역할

  • 무인운반차는 WIP(Work-in-progress) 제조 시나리오의 자재관리에 적합하다.
  • AGV : 테크놀러지 상황
  • AGV에 관련된 센서 기술의 동향 - AGV의 주요 센서 기술과 프로바이더
  • COVID-19 팬데믹은 E-Commerce 오더 풀필먼트와 산업 운영에서 모바일 매니퓰레이터의 실장을 가속
  • AGV의 특허 동향 : 미국이 특허 출원에서 세계를 선도

제3장 무인운반차에서 컴퓨터 비전과 기계학습의 역할

  • AGV에 전력을 공급하고 생산의 최적화를 지원하고 있는 AI
  • 기계학습과 딥러닝에 의한 AGV 기능의 강화
  • AGV에서 컴퓨터/머신 비전의 애플리케이션 : 인간 개입 없이 오브젝트의 심리스 이동
  • 바코드 판독, 검사, 감시, 보안을 위한 AGV에서 컴퓨터/머신 비전의 애플리케이션

제4장 기업의 동향 : 주요 AGV 개발자

  • 주요 참여 기업
  • 인공지능 측면에 초점을 맞춘 로봇 차량의 개발에 주력하는 AI 기업

제5장 사용 사례

  • 사용 사례 1 : Micron Technology(미국)
  • 사용 사례 2 : BMW(독일)
  • 사용 사례 3 : Universal Robots(덴마크), Unilever(폴란드)

제6장 성장 기회

  • 성장 기회 1 : 재고 관리를 위한 창고 자동화
  • 성장 기회 2 : 생산 시설에서 안전성의 활용과 비용의 최적화

제7장 주요 연락처

다음 스텝

KSA 21.03.02

Advanced Sensors, Artificial Intelligence and Machine Learning encourage AGV Development

AGVS streamlines tasks in order fulfillment in logistics centers as well as improve safety in production lines. AGVs can perform more than material handling such as scanning barcodes and transferring the scanned data to the central cloud system. AGVs automate all the material handling tasks and remove the need for having workers to move materials with the operation facility. Therefore, investment in AGVs will increase the rate of ROI in 2 to 3 years. Large logistics companies accelerate ROI since these companies handle thousands of deliveries every day.

AGV market is highly fragmented with many market leaders and startups. Partnerships between these two parties are quite common. For example, the developer of AGVs partnered with deep tech startups to enhance the functionalities of AGVS. Advanced AGVs use both sensors and AI to autonomously navigate in the facility without human guidance.

Table of Contents

Chapter 1: Strategic Imperatives

  • 1.1 The Strategic Imperative 8™
  • 1.2 The Strategic Imperative 8™
  • 1.3 Impact of the Top Three Strategic Imperatives of AGVs
  • 1.4 About the Growth Pipeline Engine™
  • 1.5 Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
  • 1.6 Research Process & Methodology
  • 1.6 Research Process & Methodology (continued)
  • 1.7 Key Findings

Chapter 2: Technology Landscape: Role of Sensors, AI, and Mobile Manipulators in AGVs

  • 2.1 Automated Guided Vehicles Are Apt For Raw Material Handling For Work-in-progress Manufacturing Scenarios
  • 2.2 AGV: Technology Landscape
  • 2.3 Sensor Technology Trends Associated With AGVs -- Key Sensor Technologies And Providers For AGVs
  • 2.4 Key Sensor Technologies And Providers For AGVs (continued)
  • 2.5 COVID-19 Pandemic Accelerated The Implementation Of Mobile Manipulator In E-commerce Order Fulfilment And Industrial Operation
  • 2.6 Patenting Trends for AGV: The US Leads the World in Patent Filing

Chapter 3: Role of Computer Vision and Machine Learning in Automated Guided Vehicles

  • 3.1 AI is Powering AGVs to Help Optimize Production
  • 3.2 Machine Learning and Deep Learning Enhance AGV Capabilities
  • 3.3 Applications of Computer/Machine Vision IN AGVs : Seamless Movement of Objects without Human Intervention
  • 3.4 Applications of Computer/Machine Vision in AGVs for Barcode Reading, Inspection, Surveillance and Security

Chapter 4: Companies To Action: Key AGV Developers

  • 4.1 Key Participants
  • 4.1 Key Participants (Continued)
  • 4.2 AI Companies Working on the Development of Robotic Vehicles Focusing in artificial intelligence aspects

Chapter 5: Use Cases

  • 5.1 Use Case 1: Micron Technology, US
  • 5.2 Use Case 2: BMW, Germany
  • 5.3 Use Case 3: Universal Robots, Denmark , and Unilever, Poland

Chapter 6: Growth opportunities

  • 6.1 Growth Opportunity 1: Warehouse Automation for Inventory Management
  • 6.1 Growth Opportunity 1: Warehouse Automation for Inventory Management (Continued)
  • 6.2 Growth opportunity 2: Leveraging Safety and Optimizing Costs in Production Facilities
  • 6.2 Growth Opportunity 2: Leveraging Safety and Optimizing Costs in Production Facilities (Continued)

7.0 Key Contacts

  • 7.1 Key Contacts

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