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녹 제거 로봇 시장 : 세계 예측(2026-2032년)Derusting Robot Market - Global Forecast 2026-2032 |
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360iResearch
녹 제거 로봇 시장은 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 10.40%를 기록하며 9억 3,242만 달러 규모로 확대될 것으로 전망됩니다.
| 주요 시장 통계 | |
|---|---|
| 기준 연도 2025년 | 4억 6,627만 달러 |
| 추정 연도 2026년 | 5억 1,207만 달러 |
| 예측 연도 2032년 | 9억 3,242만 달러 |
| CAGR(%) | 10.40% |
녹 제거 로봇 : 요약 및 전략적 배경
녹 제거 로봇은 산업용 자산에서 부식, 스케일, 코팅 및 관련 표면 오염을 제거하기 위해 설계된 자동화 시스템입니다. 사업자들이 보다 안전한 유지보수 방법, 일관된 표면 처리, 유해하거나 육체적으로 고된 작업에 대한 노출 감소를 추구함에 따라 그 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 이 시스템의 적용 분야는 인프라, 선박 자산, 저장 시스템, 산업 플랜트, 운송 장비 및 기타 금속을 많이 사용하는 환경에 이릅니다. 도입 여부는 표면 상태, 접근 제약, 요구되는 마감 품질, 환경 관리, 검사 워크플로우와의 통합, 그리고 훈련된 기술자 확보 여부에 따라 결정됩니다.
자동화, 안전성 및 표면 처리 요구 사항이 도입 방식을 변화시키고 있습니다.
상황은 고립된 기계화에서 연계된 유지보수 작업으로 전환되고 있습니다. 사업자들은 밀폐 공간, 고소, 수중 또는 기타 위험한 환경에서도 가동할 수 있으며, 분진, 파편, 진동, 화학제품 잔류물에 대한 수작업 노출을 줄일 수 있는 시스템을 우선시하고 있습니다. 기동성, 부착성, 연마재 공급, 분진 회수, 원격 조작 및 내비게이션 지원의 향상으로 적용 가능한 범위가 확대되고 있습니다. 또한 조달 측면에서도 수명주기를 중시하는 경향이 강해지고 있어, 유지보수 용이성, 예비 부품, 작업자 교육, 데이터 수집, 그리고 기존 검사 및 도장 공정과의 호환성에 대한 관심이 더욱 높아지고 있습니다.
인공지능이 검사, 내비게이션 및 공정 제어를 강화
인공지능(AI)은 부식 패턴 식별, 표면 상태 분류, 작업 영역 매핑 및 처리 우선순위 지정을 지원함으로써 녹 제거 워크플로우를 강화할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 및 기계 학습은 처리되지 않은 영역을 보다 일관되게 감지하도록 돕고, 작업자의 경로 계획 및 품질 검증을 지원할 수 있습니다. 센서, 디지털 트윈 및 유지보수 기록과 연동함으로써 AI는 표면 처리 결과와 자산 이력 데이터를 연결하는 데 도움이 됩니다. 그러나 신뢰할 수 있는 도입을 위해서는 대표적인 훈련 데이터, 먼지나 조명 조건이 변화하는 환경에서도 견고한 성능, 인간의 감독, 사이버 보안 대책, 그리고 기술적·안전적 요건에 대한 검증이 필요합니다. 따라서 AI는 자격을 갖춘 담당자의 검사나 유지보수 판단을 대체하는 것이 아니라, 이를 보완하는 역할로서 가장 큰 가치를 지닙니다.
지역별 인사이트 : 규제, 자산 프로필, 근로 조건이 도입을 좌우합니다.
북미는 엄격한 작업장 안전 기준, 광범위한 산업 및 인프라 자산, 그리고 원격 유지보수에 대한 높은 관심이 특징입니다. 라틴아메리카에서는 광업, 에너지, 항만, 중공업과 관련된 기회가 보이지만, 자금 조달, 서비스 제공 범위, 현장 물류가 도입에 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 유럽에서는 근로자 보호, 환경 규정 준수, 개보수 및 문서화된 품질이 중시되어, 관리되고 추적 가능한 프로세스에 대한 수요를 뒷받침하고 있습니다. 중동에서는 에너지, 인프라, 해양 분야의 유지보수 수요가 매우 크며, 가혹한 운영 환경으로 인해 견고성과 서비스 지원이 중시됩니다. 아프리카에서는 다양한 산업 기반과 인프라 수요로 인해 휴대성, 교육, 현지 기술 역량이 중요합니다. 아시아태평양은 대규모 제조, 조선, 건설, 에너지, 인프라 생태계를 모두 갖추고 있으며, 산업 자동화 역량, 수출 지향적인 품질 요건, 그리고 다양한 규제 환경에 따라 도입 현황이 형성되고 있습니다.
그룹의 인사이트 : 경제 및 안보상의 제휴가 명확한 운영상의 우선순위를 만들어내고 있습니다.
아세안(ASEAN) 시장에서는 일반적으로 다양한 규제 및 기술적 환경 하에서 제조, 항만, 건설, 해양 업무에 대응할 수 있는 적응성이 높은 시스템이 우선시됩니다. 브릭스(BRICS) 회원국은 대규모 산업 및 인프라 기반을 보유하고 있는 반면, 조달 모델, 현지화 우선순위, 서비스 요건이 각각 다릅니다. 유럽연합(EU)은 근로자 안전, 환경 관리, 장비 적합성, 그리고 국경을 초월한 운영의 일관성을 매우 중요하게 여깁니다. G7 국가들은 일반적으로 성숙한 산업 자산 전반에 걸쳐 생산성, 고도화된 자동화, 신뢰성, 그리고 위험 감소에 중점을 둡니다. GCC 시장에서는 고온 환경에 대한 내성, 에너지 및 인프라 분야에서의 적용, 그리고 신뢰할 수 있는 현지 지원이 중시됩니다. NATO 회원국들은 적용되는 조달 및 보안 규정에 따라, 중요 인프라나 국방 관련 산업 환경에서 안전하고 상호 운용성이 높으며 탄력적인 유지보수 능력을 중시하는 경우가 많습니다.
국가별 인사이트 : 현지 산업 구조와 규제가 실무상의 우선순위를 결정합니다.
호주의 광업, 에너지 및 외딴 지역의 환경 조건은 견고하고 휴대 가능하며 원격 모니터링이 가능한 시스템을 선호하는 경향이 있습니다. 브라질의 광업, 인프라, 에너지 및 해양 활동에서는 적응성이 높은 도입과 현지 지원의 중요성이 높아지고 있습니다. 캐나다의 한랭 지역, 자원 및 인프라 환경에서는 신뢰성과 작업자의 안전이 중시됩니다. 중국의 광범위한 제조, 건설, 조선 및 인프라 기반은 자동화 지향적인 애플리케이션을 뒷받침하고 있습니다. 프랑스와 독일에서는 규제에 기반한 안전성, 엔지니어링 품질, 환경 관리, 그리고 확립된 산업 워크플로우와의 통합이 중시되고 있습니다. 인도의 인프라, 제조, 항만, 에너지 각 부문에서는 교육 및 서비스 네트워크에 뒷받침된 확장성이 뛰어난 솔루션에 대한 수요가 발생하고 있습니다. 이탈리아와 스페인에서는 해양, 산업, 인프라, 개보수 관련 수요가 있으며, 규정 준수 및 유연성이 여전히 중요하게 여겨지고 있습니다. 일본은 정밀도, 신뢰성, 로봇 공학과의 통합, 그리고 유지보수 효율성을 우선시하는 반면, 한국은 조선, 제조, 중공업 분야에서 높은 관련성을 가지고 있습니다. 멕시코의 자동차, 제조, 에너지, 인프라 분야에서는 유지보수가 용이한 실용적인 시스템이 선호됩니다. 러시아의 방대한 산업, 에너지, 운송, 인프라 자산은 잠재적인 활용 사례를 창출하고 있지만, 운영 조건, 조달상의 제약, 서비스 가용성에 대해서는 신중하게 평가할 필요가 있습니다. 영국은 안전성, 인프라 보전, 해양 활동, 환경 관리를 중시합니다. 미국은 첨단 산업 자동화와 광범위한 인프라, 에너지, 국방 관련 및 해양 유지보수 요구 사항을 결합하고 있으므로, 사이버 보안, 규정 준수, 통합이 중요한 고려 사항이 됩니다.
경영진에 대한 권고 : 안전성을 중시하고, 유지보수가 용이하며, 데이터 처리가 가능한 프로그램을 구축할 것
업계 리더는 부식의 심각도, 형상, 접근성, 표면 마감 요건, 격리, 폐기물 처리 및 작업자의 노출을 포괄하는 현장별 평가부터 시작해야 합니다. 시범 운영 단계에서는 처리 영역의 일관성, 설정 시간, 방지된 가동 중단 시간, 재작업, 분진 대책 및 사고 감소와 같은 측정 가능한 운영 기준을 활용해야 합니다. 구매자는 소모품, 유지보수, 예비 부품, 소프트웨어 업데이트, 교육, 기술 지원 등 전체 수명주기에 걸친 요구 사항을 평가해야 합니다. 로봇의 출력 데이터를 검사 기록과 통합함으로써 추적성이 향상되고, 상태 기반 유지보수가 지원됩니다. 또한 리더는 AI를 활용한 의사결정을 위한 거버넌스를 확립하고, 운영 데이터를 보호하며, 사이버 보안을 검증하는 동시에, 안전상 중요한 판단이나 기술적 판단에 대해서는 자격을 갖춘 담당자의 승인을 유지해야 합니다. 현지 서비스 제공업체 및 교육 기관과의 제휴를 통해 지리적으로 분산된 자산 전반에 걸친 도입의 복원력을 향상시킬 수 있습니다.
조사 방법 : 기술 및 도입 조건에 관한 증거에 기반한 평가
본 요약 보고서에서는 녹 제거 로봇의 적용 사례, 구현 기술, 산업용 유지보수 요건, 산업 안전 고려 사항, 환경 관리 및 지역별 운영 조건에 대해 체계적인 정성적 평가를 수행하고 있습니다. 본 분석에서는 증거를 지역 및 경제 그룹별로 정리한 후, 도입 촉진요인, 제약 사항, 사용 사례 및 도입 우선순위를 비교하고 있습니다. 근거 없는 수치적 주장이 아닌, 공개적으로 검증 가능한 원칙과 업계 관행에 중점을 두고 있습니다. 운영 환경은 크게 다르기 때문에 투자 결정을 내리기 전에 자산 고유의 기술 요건, 적용되는 규제, 조달 규정, 현장 시험 및 적격한 기술 평가를 바탕으로 결론을 검증해야 합니다.
결론 : 녹 제거 로봇은 보다 안전하고 일관된 유지보수를 촉진할 수 있습니다.
녹 제거 로봇은 부식 제거 및 표면 처리를 수행하는 동시에 작업자 보호, 재현성 및 운영 관리를 향상시킨다는 명확한 유지보수 과제를 해결합니다. 그 최대의 가치는 자산이 위험을 수반하거나, 접근이 어렵거나, 규모가 광범위하거나, 혹은 엄격한 품질 및 문서화 요건이 부과되는 경우에 특히 발휘될 것입니다. 도입의 성패는 자동화 그 자체보다 목적에 적합한 설계, 신뢰할 수 있는 서비스, 체계적인 프로세스 통합, 그리고 AI를 활용한 기능의 책임감 있는 사용에 달려 있습니다. 로봇 처리를 검사, 환경 관리, 직원 교육, 수명주기 계획과 연계하는 조직이야말로 지속적인 운영상의 이점을 확실히 얻을 수 있는 입장에 서게 될 것입니다.
자주 묻는 질문
목차
제1장 서문
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 개요
제5장 시장 인사이트
제6장 AI의 누적 영향, 2026년
제7장 녹 제거 로봇 시장 : 로봇 유형별
제8장 녹 제거 로봇 시장 : 자동화 레벨별
제9장 녹 제거 로봇 시장 : 제어 유형별
제10장 녹 제거 로봇 시장 : 용도별
제11장 녹 제거 로봇 시장 : 최종사용자별
제12장 녹 제거 로봇 시장 : 지역별
제13장 녹 제거 로봇 시장 : 그룹별
제14장 녹 제거 로봇 시장 : 국가별
제15장 경쟁 구도
제16장 기업 개요
제17장 주요 전문가
KSM 26.10.29The Derusting Robot Market is projected to grow by USD 932.42 million at a CAGR of 10.40% by 2032.
| KEY MARKET STATISTICS | |
|---|---|
| Base Year [2025] | USD 466.27 million |
| Estimated Year [2026] | USD 512.07 million |
| Forecast Year [2032] | USD 932.42 million |
| CAGR (%) | 10.40% |
Derusting Robots: Executive Summary and Strategic Context
Derusting robots are automated systems designed to remove corrosion, scale, coatings, and related surface contamination from industrial assets. Their relevance is increasing as operators seek safer maintenance methods, consistent surface preparation, and lower exposure to hazardous or physically demanding work. Applications span infrastructure, marine assets, storage systems, industrial plants, transport equipment, and other metal-intensive environments. Adoption decisions depend on surface condition, access constraints, required finish quality, environmental controls, integration with inspection workflows, and the availability of trained technical personnel.
Automation, Safety, and Surface-Preparation Needs Are Reshaping Adoption
The landscape is shifting from isolated mechanization toward connected maintenance operations. Operators are prioritizing systems that can work in confined, elevated, submerged, or otherwise hazardous environments while reducing manual exposure to dust, debris, vibration, and chemical residues. Improvements in mobility, adhesion, abrasive delivery, dust capture, remote control, and navigational assistance are expanding the range of feasible applications. Procurement is also becoming more lifecycle-oriented, with greater attention to maintainability, spare parts, operator training, data capture, and compatibility with existing inspection and coating processes.
Artificial Intelligence Is Strengthening Inspection, Navigation, and Process Control
Artificial intelligence can enhance derusting workflows by helping identify corrosion patterns, classify surface conditions, map work areas, and prioritize treatment. Computer vision and machine learning may support more consistent detection of untreated regions and assist operators with route planning and quality verification. When linked with sensors, digital twins, and maintenance records, AI can help connect surface-preparation results with asset-history data. However, dependable deployment requires representative training data, robust performance under dust and variable lighting, human oversight, cybersecurity controls, and validation against engineering and safety requirements. AI is therefore most valuable as an augmentation layer rather than a substitute for qualified inspection and maintenance judgment.
Regional Insights: Regulation, Asset Profiles, and Labor Conditions Shape Deployment
North America is characterized by stringent workplace-safety expectations, extensive industrial and infrastructure assets, and strong interest in remote maintenance. Latin America presents opportunities linked to mining, energy, ports, and heavy industry, while financing, service coverage, and site logistics can influence adoption. Europe emphasizes worker protection, environmental compliance, refurbishment, and documented quality, supporting demand for controlled and traceable processes. The Middle East has substantial energy, infrastructure, and maritime maintenance requirements, with harsh operating conditions placing emphasis on robustness and service support. Africa's diverse industrial base and infrastructure needs make portability, training, and local technical capacity important. Asia-Pacific combines large manufacturing, shipbuilding, construction, energy, and infrastructure ecosystems, with adoption shaped by industrial automation capability, export-oriented quality requirements, and varied regulatory environments.
Group Insights: Economic and Security Alliances Create Distinct Operating Priorities
ASEAN markets generally prioritize adaptable systems that can serve manufacturing, ports, construction, and maritime operations across varied regulatory and technical settings. BRICS members combine large industrial and infrastructure bases with differing procurement models, localization priorities, and service requirements. The European Union places strong emphasis on worker safety, environmental controls, equipment conformity, and cross-border operational consistency. G7 economies typically focus on productivity, advanced automation, reliability, and risk reduction across mature industrial assets. GCC markets emphasize high-temperature resilience, energy and infrastructure applications, and dependable on-site support. NATO members often value secure, interoperable, and resilient maintenance capabilities for critical infrastructure and defense-adjacent industrial environments, subject to applicable procurement and security rules.
Country Insights: Local Industrial Structure and Regulation Guide Practical Priorities
Australia's mining, energy, and remote-site conditions favor rugged, portable, and remotely supervised systems. Brazil's mining, infrastructure, energy, and maritime activities increase the importance of adaptable deployment and local support. Canada's cold-weather, resource, and infrastructure environments place emphasis on reliability and worker safety. China's extensive manufacturing, construction, shipbuilding, and infrastructure base supports automation-oriented applications. France and Germany emphasize regulated safety, engineering quality, environmental controls, and integration with established industrial workflows. India's infrastructure, manufacturing, ports, and energy sectors create demand for scalable solutions supported by training and service networks. Italy and Spain have relevant maritime, industrial, infrastructure, and refurbishment needs, with compliance and flexibility remaining important. Japan prioritizes precision, reliability, robotics integration, and maintenance efficiency, while South Korea has strong relevance in shipbuilding, manufacturing, and heavy industry. Mexico's automotive, manufacturing, energy, and infrastructure activities favor practical systems with accessible maintenance. Russia's large industrial, energy, transport, and infrastructure assets create potential use cases, although operating conditions, procurement constraints, and service availability must be assessed carefully. The United Kingdom emphasizes safety, infrastructure preservation, maritime activity, and environmental management. The United States combines advanced industrial automation with extensive infrastructure, energy, defense-related, and maritime maintenance requirements, making cybersecurity, compliance, and integration important considerations.
Recommendations for Leaders: Build Safety-Centered, Serviceable, and Data-Ready Programs
Industry leaders should begin with a site-specific assessment covering corrosion severity, geometry, access, surface-finish requirements, containment, waste handling, and worker exposure. Pilot deployments should use measurable operational criteria such as treated-area consistency, setup time, downtime avoided, rework, dust control, and incident reduction. Buyers should evaluate total lifecycle requirements, including consumables, maintenance, spare parts, software updates, training, and technical response. Integrating robotic output with inspection records can improve traceability and support condition-based maintenance. Leaders should also establish governance for AI-assisted decisions, protect operational data, verify cybersecurity, and retain qualified human approval for safety-critical and engineering judgments. Partnerships with local service providers and training institutions can improve deployment resilience across geographically dispersed assets.
Research Methodology: Evidence-Led Assessment of Technology and Adoption Conditions
This executive summary uses a structured qualitative assessment of derusting-robot applications, enabling technologies, industrial maintenance requirements, occupational-safety considerations, environmental controls, and regional operating conditions. The analysis organizes evidence by geography and economic grouping, then compares adoption drivers, constraints, use cases, and implementation priorities. It emphasizes publicly verifiable principles and industry practices rather than unsupported numerical claims. Because operating environments differ substantially, conclusions should be validated against asset-specific engineering requirements, applicable regulations, procurement rules, site trials, and qualified technical assessments before investment decisions are made.
Conclusion: Derusting Robots Can Advance Safer and More Consistent Maintenance
Derusting robots address a clear maintenance challenge: removing corrosion and preparing surfaces while improving worker protection, repeatability, and operational control. Their strongest value is likely to emerge where assets are hazardous, difficult to access, extensive, or subject to demanding quality and documentation requirements. Successful adoption will depend less on automation alone than on fit-for-purpose engineering, reliable service, disciplined process integration, and responsible use of AI-enabled capabilities. Organizations that connect robotic treatment with inspection, environmental management, workforce training, and lifecycle planning will be better positioned to capture durable operational benefits.
Table of Contents
1. Preface
- 1.1. Objectives of the Study
- 1.2. Market Definition
- 1.3. Market Segmentation & Coverage
- 1.4. Years Considered for the Study
- 1.5. Currency Considered for the Study
- 1.6. Language Considered for the Study
- 1.7. Key Stakeholders
2. Research Methodology
- 2.1. Introduction
- 2.2. Research Design
- 2.2.1. Primary Research
- 2.2.2. Secondary Research
- 2.3. Research Framework
- 2.3.1. Qualitative Analysis
- 2.3.2. Quantitative Analysis
- 2.4. Market Size Estimation
- 2.4.1. Top-Down Approach
- 2.4.2. Bottom-Up Approach
- 2.5. Data Triangulation
- 2.6. Research Outcomes
- 2.7. Research Assumptions
- 2.8. Research Limitations
3. Executive Summary
- 3.1. Introduction
- 3.2. CXO Perspective
- 3.3. New Revenue Opportunities
- 3.4. Next-Generation Business Models
- 3.5. Industry Roadmap
4. Market Overview
- 4.1. Introduction
- 4.2. Industry Ecosystem & Value Chain Analysis
- 4.2.1. Supply-Side Analysis
- 4.2.2. Demand-Side Analysis
- 4.2.3. Stakeholder Analysis
- 4.3. Market Dynamics
- 4.3.1. Key Drivers
- 4.3.2. Key Restraints
- 4.3.3. Key Opportunities
- 4.3.4. Key Challenges
- 4.4. Porter's Five Forces Analysis
- 4.5. PESTLE Analysis
- 4.6. Market Outlook
- 4.6.1. Near-Term Market Outlook (0-2 Years)
- 4.6.2. Medium-Term Market Outlook (3-5 Years)
- 4.6.3. Long-Term Market Outlook (5-10 Years)
- 4.7. Go-to-Market Strategy
5. Market Insights
- 5.1. Consumer Insights & End-User Perspective
- 5.2. Consumer Experience Benchmarking
- 5.3. Opportunity Mapping
- 5.4. Distribution Channel Analysis
- 5.5. Pricing Trend Analysis
- 5.6. Regulatory Compliance & Standards Framework
- 5.7. ESG & Sustainability Analysis
- 5.8. Disruption & Risk Scenarios
- 5.9. Return on Investment & Cost-Benefit Analysis
6. Cumulative Impact of Artificial Intelligence 2026
7. Derusting Robot Market, by Robot Type
- 7.1. Introduction
- 7.2. Articulated Arm
- 7.3. Gantry
- 7.4. Laser Based
- 7.5. Trolley Mounted
- 7.6. Vacuum Blasting
8. Derusting Robot Market, by Automation Level
- 8.1. Introduction
- 8.2. Fully Automated
- 8.3. Semi Automated
9. Derusting Robot Market, by Control Type
- 9.1. Introduction
- 9.2. Autonomous
- 9.3. Manual Controlled
- 9.4. Remote Controlled
10. Derusting Robot Market, by Application
- 10.1. Introduction
- 10.2. Internal Cavity Cleaning
- 10.3. Outer Surface Cleaning
- 10.4. Weld Seam Removal
11. Derusting Robot Market, by End User
- 11.1. Introduction
- 11.2. Aerospace
- 11.3. Automotive
- 11.4. General Manufacturing
- 11.5. Oil & Gas
- 11.6. Shipbuilding
12. Derusting Robot Market, by Region
- 12.1. Introduction
- 12.2. Asia-Pacific
- 12.3. North America
- 12.4. Latin America
- 12.5. Europe
- 12.6. Middle East
- 12.7. Africa
13. Derusting Robot Market, by Group
- 13.1. Introduction
- 13.2. ASEAN
- 13.3. GCC
- 13.4. European Union
- 13.5. BRICS
- 13.6. G7
- 13.7. NATO
14. Derusting Robot Market, by Country
- 14.1. Introduction
- 14.2. United States
- 14.3. Canada
- 14.4. Mexico
- 14.5. Brazil
- 14.6. United Kingdom
- 14.7. Germany
- 14.8. France
- 14.9. Russia
- 14.10. Italy
- 14.11. Spain
- 14.12. China
- 14.13. India
- 14.14. Japan
- 14.15. Australia
- 14.16. South Korea
15. Competitive Landscape
- 15.1. Market Share Analysis, 2025
- 15.2. Market Concentration Analysis, 2025
- 15.2.1. Concentration Ratio (CR)
- 15.2.2. Herfindahl Hirschman Index (HHI)
- 15.3. Recent Developments & Impact Analysis, 2025
- 15.4. Product Portfolio Analysis, 2025
- 15.5. Benchmarking Analysis, 2025
16. Company Profiles
- 16.1. ABB Ltd
- 16.2. Asimov Robotics
- 16.3. Boston Dynamics
- 16.4. Comau S.p.A.
- 16.5. DENSO Corporation
- 16.6. Eckhart Inc
- 16.7. FANUC Corporation
- 16.8. Genesis Systems Group LLC
- 16.9. GrayMatter Robotics
- 16.10. Gridbots
- 16.11. Hi-Tech Robotic Systemz
- 16.12. Kawasaki Heavy Industries Ltd
- 16.13. KUKA AG
- 16.14. Mitsubishi Electric Corporation
- 16.15. Nachi-Fujikoshi Corporation
- 16.16. OMRON Adept Technology Inc
- 16.17. Piaggio Fast Forward
- 16.18. Seiko Epson Corporation
- 16.19. Staubli International AG
- 16.20. Systemantics Private Limited
- 16.21. TAL Manufacturing Solutions
- 16.22. Universal Robots
- 16.23. Vantage Robotics Inc
- 16.24. Yaskawa Electric Corporation
