|
시장보고서
상품코드
2102334
협동 로봇용 소프트웨어 시장 예측(-2034년) : 소프트웨어 유형, 도입 형태, 기능, 용도, 최종사용자 및 지역별 세계 분석Collaborative Robot Software Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Software Type, Deployment Mode, Function, Application, End User and By Geography |
||||||
Stratistics MRC에 따르면 세계의 협동 로봇 소프트웨어 시장은 2026년에 31억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 11.9%로 성장하며, 2034년에는 61억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
협동 로봇 소프트웨어에는 공유 작업 공간에서 로봇 시스템과 인간 작업자 간의 안전하고 직관적이며 생산적인 상호 작용을 실현하기 위해 설계된 전용 프로그래밍, 시뮬레이션, 플릿 관리 및 인공지능(AI) 플랫폼이 포함됩니다. 이 소프트웨어에는 기존의 코딩 전문 지식이 필요 없는 드래그 앤 드롭 방식의 프로그래밍 인터페이스, 오프라인에서 작업 계획 및 충돌 감지를 수행하는 시뮬레이션 환경, 그리고 적응형 동작 및 인간의 시연을 통한 학습을 가능하게 하는 AI 모듈이 포함되어 있습니다. 협동 로봇용 소프트웨어는 안전 시스템, 비전 센서, 엔드 이펙터 컨트롤러와 통합되어, 정의된 협동 구역 내에서 규정을 준수하는 동작을 보장합니다. 이 기술은 유연한 자동화가 필요한 제조, 물류, 의료 및 연구 분야의 애플리케이션에 활용되고 있습니다.
프로그래밍의 용이성
직관적인 그래픽 프로그래밍 인터페이스를 통해 복잡한 코딩이 더 이상 필요하지 않게 됨에 따라 협동 로봇의 도입 대상 시장은 기존의 자동화 엔지니어링 팀을 넘어 극적으로 확대되고 있습니다. 최신 협업 로봇용 소프트웨어를 통해 현장 기술자는 태블릿 단말기를 이용한 시각적인 워크플로우를 통해 픽 앤 플레이스, 조립, 검사 등의 작업을 프로그래밍할 수 있게 되었습니다. 이러한 로봇 프로그래밍의 민주화로 인해 도입까지의 기간이 수주에서 수일로 단축되었으며, 소수의 로봇 전문 기술자에 대한 의존도 해소되었습니다. 특히 중소기업의 최종사용자는 기술적 장벽이 낮아짐에 따라 큰 혜택을 보고 있습니다. 비즈니스 측면에서의 영향으로는 전문 통합 업체에 의존하던 도입 방식에서 자사의 자동화 팀에 의한 자율적인 운영으로의 전환을 들 수 있습니다.
안전 인증의 미비
협동 로봇의 안전 기준 동향은 시시각각 변화하고 있으며, 서로 다른 법역이나 적용 상황에 따른 규정 준수 요건과 관련해 소프트웨어 벤더와 최종사용자에게 불확실성을 초래하고 있습니다. ISO/TS 15066은 일반적인 지침을 제공하고 있지만, 적응형 속도 제한이나 동적 작업 공간 모니터링과 같이 새롭게 등장하고 있는 소프트웨어 제어 기반 안전 기능에 대해서는 구체적인 규정이 부족합니다. 안전상 중요한 소프트웨어 구성 요소의 인증 절차는 여전히 시간이 많이 소요되고 비용도 많이 듭니다. 의료기기 제조나 식품 가공 등 규제가 엄격한 업계의 최종사용자는 추가적인 검증 요건에 직면해 있습니다. 이러한 인증의 공백은 혁신적인 소프트웨어 기능의 시장 출시를 지연시키고, 법적 책임에 대한 우려를 높이고 있습니다.
AI를 활용한 적응 기능
기계학습 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 협업 로봇(코봇)의 소프트웨어에 통합함으로써, 인간의 시연을 통해 학습하고 명시적인 재프로그래밍 없이 변화하는 작업 조건에 적응하는 로봇에 혁신적인 기회가 열리고 있습니다. 모방 학습을 통해 코봇은 숙련된 인간 작업자를 관찰함으로써 복잡한 조작 기술을 습득할 수 있습니다. 강화 학습은 동적 환경에서 효율성과 안전성을 확보하기 위해 동작 궤적을 최적화합니다. 최종사용자는 로봇이 운영 경험을 축적함에 따라 설정 시간 단축 및 성능 향상이라는 혜택을 누릴 수 있습니다. 시장의 이러한 추세는 기본적인 동작 제어를 넘어선 경쟁적 차별화 요소로서, 적응형 지능을 제공하는 소프트웨어 공급업체에 유리하게 작용하고 있습니다.
벤더 락인 우려
협동 로봇 제조사마다 독자적인 생태계와 호환되지 않는 프로그래밍 인터페이스가 존재하므로 심각한 벤더 락인 위험이 발생하고 있으며, 이는 기업 구매 담당자가 단일 벤더의 플랫폼을 채택하는 것을 주저하게 만드는 요인이 되고 있습니다. Universal Robots, ABB, FANUC, KUKA 등 서로 다른 로봇을 도입하는 최종사용자는 통합의 복잡성과 소프트웨어 라이선스 비용의 중복 문제에 직면해 있습니다. 보편적인 상호 운용성 기준이 존재하지 않아 벤더 변경이나 플랫폼 혼용과 같은 유연성이 제한되고 있습니다. 이러한 우려로 인해 일부 구매자는 표준화가 진행될 때까지 협동 로봇에 대한 투자를 미루고 있습니다. 오픈소스 대안은 산업용 생산 애플리케이션 분야에서 아직 미성숙한 상태입니다.
COVID-19 팬데믹은 당초 원격 근무 제한으로 인해 협동 로봇용 소프트웨어 개발 일정과 고객 대상 교육 프로그램에 차질을 빚었습니다. 팬데믹 중기에는 사회적 거리두기 요건과 인력 확보 문제로 인해 인력 감축 상황에서도 생산을 유지할 수 있는 수단으로서 협동 자동화에 대한 관심이 급속히 높아졌습니다. 원격 시운전 및 가상 교육 기능은 소프트웨어 플랫폼에 있으며, 필수적인 기능이 되었습니다. 팬데믹 이후, 업무의 유연성과 노동력의 회복력에 대한 중요성이 부각되면서, 작업의 신속한 재구성을 가능하게 하는 협동 로봇용 소프트웨어에 대한 지속적인 투자가 촉진되고 있습니다.
예측 기간 중 로봇 프로그래밍 소프트웨어 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
로봇 프로그래밍 소프트웨어 부문은 모든 도입 시나리오에서 사용자가 협동 로봇의 작업을 정의, 변경, 최적화하기 위한 주요인터페이스로서 필수적이기 때문에 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 프로그래밍 소프트웨어에는 시각적 워크플로우 편집기, 코드 생성 툴, 시뮬레이션 환경, 디버깅 유틸리티 등이 포함되어 있으며, 이러한 요소들이 협동 로봇 운영자에게 핵심적인 사용자 경험을 구성합니다. 애플리케이션의 복잡성이나 업종에 관계없이 협동 로봇 도입에는 반드시 프로그래밍 소프트웨어가 필요합니다. 최종사용자는 교육 필요성을 최소화하고 생산 개시까지의 시간을 단축할 수 있는 직관적인 인터페이스를 중요하게 생각합니다. 이 시장의 우위는 협동 로봇 밸류체인에서 프로그래밍 툴이 필수적임을 반영합니다.
예측 기간 중 클라우드 기반 부문이 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 클라우드 기반 부문은 협업 로봇 플릿 운영에 있으며, 중앙 집중식 소프트웨어 관리, 원격 액세스, 확장 가능한 컴퓨팅 리소스 등의 이점에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 클라우드 플랫폼을 통해 온프레미스 인프라 없이도 분산 배치된 로봇 군 전체에 걸친 실시간 모니터링, 무선 업데이트 및 성능 분석이 가능해집니다. SaaS(Software-as-a-Service)형 가격 모델은 중소기업의 초기 비용을 절감해 줍니다. 여러 시설에서 운영 데이터를 집계할 수 있는 기능을 통해 벤치마킹 및 지속적인 개선 노력을 지원합니다. 벤더 생태계에서는 생태계 통합 및 파트너사의 애플리케이션 개발을 촉진하는 클라우드 네이티브 아키텍처가 점점 더 중요시되고 있습니다.
예측 기간 중 북미 지역은 협동 로봇 제조사와 첨단 제조 부문이 집중되어 있고, 유연한 자동화 기술의 조기 도입이 진행되고 있는 점으로 인해 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 미국은 인더스트리 4.0 구상에 힘입어 자동차, 전자, 물류 각 분야에서 광범위한 도입이 진행되고 있으며, 이 지역을 선도하고 있습니다. 캐나다는 탄탄한 학술적 로봇공학 연구 프로그램과 정부의 혁신 지원 자금의 혜택을 받고 있습니다. 멕시코에서는 제조 거점의 확대에 따라 비용 효율성이 뛰어난 협업 자동화에 대한 수요가 발생하고 있습니다. 로봇공학 소프트웨어 스타트업 기업에 대한 벤처 캐피털의 투자가 이 지역의 혁신 리더십을 지원하고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 제조업의 급속한 확대, 정부의 자동화 추진 프로그램, 그리고 중국, 일본, 한국의 각 산업 분야에서 협업 로봇의 적극적인 도입에 힘입어 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 중국의 대규모 전자 및 자동차 제조 산업이 직관적인 로봇 프로그래밍 솔루션에 대한 막대한 수요를 견인하고 있습니다. 일본에서는 노동력의 고령화와 인력 부족으로 인해 중소기업의 협업형 자동화가 가속화되고 있습니다. 한국에서는 첨단인 로보틱스 생태계가 국산 소프트웨어 개발을 지원하고 있습니다. 스마트 팩토리 구상에 대한 정부의 보조금으로 인해 지역 전체의 도입 장벽이 낮아지고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Collaborative Robot Software Market is accounted for $3.1 billion in 2026 and is expected to reach $6.1 billion by 2034 growing at a CAGR of 11.9% during the forecast period. Collaborative robot software comprises specialized programming, simulation, fleet management, and artificial intelligence platforms designed to enable safe, intuitive, and productive interaction between robotic systems and human workers in shared workspaces. This software encompasses drag-and-drop programming interfaces that eliminate the need for traditional coding expertise, simulation environments for offline task planning and collision detection, and AI modules that enable adaptive behavior and learning from human demonstration. Collaborative robot software integrates with safety systems, vision sensors, and end-effector controllers to ensure compliant operation within defined collaborative zones. The technology serves manufacturing, logistics, healthcare, and research applications requiring flexible automation.
Ease of programming
The elimination of complex coding requirements through intuitive graphical programming interfaces is dramatically expanding the addressable market for collaborative robot deployments beyond traditional automation engineering teams. Modern collaborative robot software enables shop floor technicians to program pick-and-place, assembly, and inspection tasks using tablet-based visual workflows. This democratization of robot programming reduces deployment timelines from weeks to days and eliminates dependency on scarce robotics specialists. End users in small and medium enterprises particularly benefit from reduced technical barriers. The commercial implication is a shift from specialized integrator-dependent deployments to self-sufficient in-house automation teams.
Safety certification gaps
The evolving landscape of collaborative robot safety standards creates uncertainty for software vendors and end users regarding compliance requirements across different jurisdictions and application contexts. ISO/TS 15066 provides general guidance but lacks specificity for emerging software-controlled safety features such as adaptive speed limiting and dynamic workspace monitoring. Certification processes for safety-critical software components remain lengthy and expensive. End users in regulated industries including medical device manufacturing and food processing face additional validation requirements. These certification gaps slow market entry for innovative software features and increase liability concerns.
AI-powered adaptation
The integration of machine learning and computer vision algorithms into collaborative robot software is creating transformative opportunities for robots that learn from human demonstration and adapt to variable task conditions without explicit reprogramming. Imitation learning enables cobots to acquire complex manipulation skills by observing expert human operators. Reinforcement learning optimizes motion trajectories for efficiency and safety in dynamic environments. End users benefit from reduced setup times and improved performance as robots accumulate operational experience. The commercial momentum favors software vendors offering adaptive intelligence as a competitive differentiator beyond basic motion control.
Vendor lock-in concerns
Proprietary software ecosystems and incompatible programming interfaces across collaborative robot manufacturers create significant vendor lock-in risks that deter enterprise buyers from committing to single-vendor platforms. End users deploying heterogeneous robot fleets from Universal Robots, ABB, FANUC, and KUKA face integration complexity and duplicated software licensing costs. The absence of universal interoperability standards limits flexibility to switch vendors or mix platforms. These concerns prompt some buyers to delay collaborative robot investments pending improved standardization. Open-source alternatives remain immature for production industrial applications.
The COVID-19 pandemic initially disrupted collaborative robot software development schedules and customer training programs due to remote work constraints. Mid-pandemic, social distancing requirements and labor availability challenges accelerated interest in collaborative automation as a means to maintain production with reduced staffing. Remote commissioning and virtual training capabilities became essential features for software platforms. Post-pandemic, the emphasis on operational flexibility and workforce resilience supports sustained investment in collaborative robot software that enables rapid task reconfiguration.
The robot programming software segment is expected to be the largest during the forecast period
The robot programming software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to its fundamental necessity as the primary interface enabling users to define, modify, and optimize collaborative robot tasks across all deployment scenarios. Programming software encompasses visual workflow editors, code generation tools, simulation environments, and debugging utilities that constitute the core user experience for cobot operators. Every collaborative robot deployment requires programming software regardless of application complexity or industry vertical. End users prioritize intuitive interfaces that minimize training requirements and accelerate time-to-production. The commercial dominance reflects the essential nature of programming tools in the collaborative robot value chain.
The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the cloud-based segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by the advantages of centralized software management, remote access, and scalable computational resources for collaborative robot fleet operations. Cloud platforms enable real-time monitoring, over-the-air updates, and performance analytics across distributed robot deployments without on-premises infrastructure. Software-as-a-service pricing models lower upfront costs for small and medium enterprises. The ability to aggregate operational data from multiple facilities supports benchmarking and continuous improvement initiatives. Vendor ecosystems increasingly prioritize cloud-native architectures that facilitate ecosystem integration and partner application development.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the concentration of collaborative robot manufacturers, advanced manufacturing sectors, and early adoption of flexible automation technologies. The United States leads with extensive deployments across automotive, electronics, and logistics applications supported by Industry 4.0 initiatives. Canada benefits from strong academic robotics research programs and government innovation funding. Mexico's growing manufacturing base creates demand for cost-effective collaborative automation. Venture capital availability for robotics software startups sustains regional innovation leadership.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to rapid manufacturing expansion, government automation promotion programs, and aggressive adoption of collaborative robots across Chinese, Japanese, and South Korean industrial sectors. China's massive electronics and automotive manufacturing industries drive volume demand for intuitive robot programming solutions. Japan's aging workforce and labor shortage accelerate collaborative automation in small and medium enterprises. South Korea's advanced robotics ecosystem supports indigenous software development. Government subsidies for smart factory initiatives reduce adoption barriers across the region.
Key players in the market
Some of the key players in Collaborative Robot Software include Universal Robots A/S, ABB Ltd., FANUC Corporation, KUKA AG, Yaskawa Electric Corporation, Omron Corporation, Siemens AG, Rockwell Automation, Inc., Schneider Electric SE, Doosan Robotics Inc., Techman Robot Inc., Comau S.p.A., Epson Robots, Denso Corporation, NVIDIA Corporation, Bosch Rexroth AG and Realtime Robotics, Inc.
In June 2026, Universal Robots A/S released a major software update introducing AI-assisted programming wizards that automatically generate optimized robot paths from simple task descriptions, reducing deployment time by sixty percent for new applications.
In May 2026, ABB Ltd. launched a cloud-based collaborative robot fleet management platform enabling centralized monitoring and software updates across heterogeneous robot installations in multi-site manufacturing networks.
In April 2026, FANUC Corporation introduced an advanced simulation software module with physics-accurate digital twin capabilities for offline collaborative robot task validation and cycle time optimization before physical deployment.