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시장보고서
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2106310
제조업용 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 시장 예측(-2034년) : 프로세스 유형, 도입 형태, 구성 요소, 서비스 유형, 기술, 용도, 최종사용자 및 지역별 세계 분석Robotic Process Automation for Manufacturing Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Process Type, Deployment Mode, Component, Service Type, Technology, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 제조업용 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 시장은 2026년에 49억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 17.5%로 성장하며, 2034년까지 179억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
제조업용 로봇 프로세스 자동화(RPA)란 생산, 품질관리 및 관리 업무의 워크플로우에서 규칙에 기반한 반복적인 작업을 수행하기 위해, 기업이 사용하는 애플리케이션에 대한 인간의 조작을 모방하도록 구성된 소프트웨어 기반의 디지털 로봇(봇)을 의미합니다. 이러한 봇은 화면 데이터를 수집하고, 구조화 및 비구조화 정보를 처리하며, 사전 정의된 응답을 트리거하고, 기업 자원 계획(ERP), 제조 실행 시스템(MES), 공급망 시스템과 연동합니다. 이를 통해 레거시 인프라를 변경할 필요 없이 수동 키 입력 및 마우스 조작을 재현하는 동시에, 현장 업무 및 백오피스 업무 전반에 걸쳐 규칙에 기반한 지속적인 작업 실행을 가능하게 합니다.
인건비 압박
인건비 급등과 숙련된 현장 작업자의 만성적인 부족으로 인해 제조업체들은 수주 입력, 청구서 대조, 재고 갱신과 같은 반복적인 백오피스 업무 및 생산 지원 업무의 자동화를 서둘러야 하는 상황에 처해 있습니다. 제조업체들은 과거에는 전담 관리 인력이 필요했던 대량이며 규칙 기반의 프로세스를 처리하기 위해 소프트웨어 봇 도입을 점점 더 확대하고 있습니다. 이를 통해 직원들은 부가가치가 더 높은 엔지니어링 업무에 집중할 수 있게 되어, 처리량 향상, 오류율 감소, 그리고 교대 근무와 관계없이 공장 수준의 업무 효율성이 강화되고 있습니다.
레거시 시스템 통합
많은 제조 시설에서는 현대적인 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 갖추지 못한 노후화된 전사적 자원 관리(ERP) 플랫폼이나 독자적인 현장 제어 시스템을 계속 운영하고 있으며, 표준화된 디지털 워크플로우를 위해 설계된 자동화 봇의 도입을 복잡하게 만들고 있습니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 파편화된 레거시 인프라와 통합하려면 대규모 맞춤화와 테스트가 필요하며, 이로 인해 도입 기간과 비용이 증가합니다. 또한 구형 컨트롤러와 새로운 소프트웨어 계층 간의 호환성 문제로 인해 도입이 지연되거나 제조 네트워크 전체에서의 확장성이 제한될 수 있습니다.
AI를 활용한 인지 자동화
RPA와 인공지능(AI), 기계학습의 융합을 통해 단순한 규칙 기반 프로세스를 넘어, 품질 결함 분류나 수요 예측 등 점점 더 복잡해지는 판단이 필요한 제조 작업을 자동화할 기회가 확대되고 있습니다. 제조업체들은 컴퓨터 비전 및 자연 언어 처리를 기존 봇과 결합하여 적응형 의사결정을 가능하게 하는 지능형 자동화 플랫폼을 모색하고 있는 반면, 소프트웨어 벤더들은 적용 가능한 사용 사례와 수익 창출 가능성을 확대하는 인지 기능에 막대한 투자를 하고 있습니다.
인력 대체에 대한 우려
관리 업무 및 생산 지원 업무의 자동화가 진행됨에 따라 제조업 노조와 근로자들 사이에서는 고용 상실 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이는 근로자 측의 저항을 불러일으키며, 기업 전체의 자동화 도입을 지연시키는 요인이 될 수 있습니다. 자동화에 따른 인력 감축을 둘러싼 대중의 부정적인 시각은 특정 관할 구역에서 규제 당국의 면밀한 조사나 새로운 노동 보호 정책 도입을 촉발할 가능성이 있습니다. 한편, 제조업체는 자동화 노력이 직원 유지보다 비용 절감을 우선시하는 것으로 비칠 경우 평판 위험에 직면하게 되며, 도입 프로그램에서 이해관계자와의 소통이 복잡해질 우려가 있습니다.
팬데믹은 당초 인력 부족과 공장 가동 중단을 통해 제조 업무에 혼란을 초래했으며, 사업 연속성을 유지하기 위한 원격 대응형 자동화에 대한 관심이 급격히 높아졌습니다. 팬데믹 기간 중 제조업체들은 사회적 거리두기 의무화에 따라 공급망 가시화 및 비접촉식 사무 처리를 실현하기 위해 봇 도입을 가속화했습니다. 팬데믹 이후, 자동화는 회복탄력성 전략에 통합되었으며, 제조업체들은 향후 발생할 수 있는 인력 부족에 대비하기 위해 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 지속적으로 확대하고 있습니다.
예측 기간 중 생산 공정 자동화 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
생산 공정 자동화 부문은 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 제조사들이 처리량 및 비용 효율성에 직접적인 영향을 미치는 스케줄링, 작업 지시서 라우팅, 기계 데이터 기록과 같은 핵심 생산 라인 워크플로우의 자동화를 우선시하고 있기 때문입니다. 전체 생산 조정 업무에 걸친 봇의 광범위한 도입은 측정 가능한 투자 대비 효과를 반영하며, 제조 실행 시스템(MES)과의 통합을 통해 실시간 가시화가 가능해짐에 따라 제조 시설 전반에서 이 부문의 우월한 입지가 더욱 강화되고 있습니다.
클라우드 기반 부문은 예측 기간 중 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 클라우드 기반 부문은 초기 인프라 투자를 절감하고 자동화 구상의 가치 실현까지 걸리는 시간을 단축하는 구독형 도입 모델을 제조업체들이 선호하는 것을 배경으로 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 클라우드 기반 플랫폼은 지역적으로 분산된 공장 전체에서 봇을 중앙 집중식으로 관리할 수 있게 해줍니다. 다중 거점에서 사업을 운영하는 제조업체에게 원격 모니터링과 신속한 확장성이 필수적이기 때문에 온프레미스 시스템에서 클라우드 기반 시스템으로의 전환이 촉진될 것이며, 그 결과 업계 전반에 걸쳐 도입이 가속화될 전망입니다.
예측 기간 중 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 미국이 기업 소프트웨어의 조기 도입과 디지털 전환에 대한 막대한 설비 투자를 바탕으로 성숙한 제조 자동화 생태계를 갖추고 있기 때문입니다. UiPath Inc. 및 Automation Anywhere Inc.를 비롯한 주요 벤더들은 해당 지역에서 강력한 입지를 유지하고 있으며, 제조업의 국내 복귀 및 기술 도입에 대한 우호적인 정책 지원이 더해져 북미는 각 부문에서 계속해서 지배적인 지위를 공고히 하고 있습니다.
예측 기간 중 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 중국, 인도, 동남아시아의 제조업 급속한 확장에 더해, 디지털 전환을 촉진하는 정부 주도의 스마트 제조 및 인더스트리 4.0 구상이 맞물린 결과입니다. 인건비 상승과 경쟁 압력으로 인해 이 지역의 제조업체들은 자동화 도입을 가속화하고 있으며, 합리적인 가격의 클라우드 인프라와 현지 공급업체의 이용 가능성이 높아지고 있는 점도 기업 전반에 걸친 자동화 확산을 지원하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Robotic Process Automation for Manufacturing Market is accounted for $4.9 billion in 2026 and is expected to reach $17.9 billion by 2034 growing at a CAGR of 17.5% during the forecast period. Robotic process automation for manufacturing refers to software-based digital robots, or bots, configured to mimic human interactions with enterprise applications in order to execute rule-based, repetitive tasks across production, quality, and administrative workflows. These bots capture screen data, manipulate structured and unstructured information, trigger predefined responses, and interface with enterprise resource planning, manufacturing execution, and supply chain systems, thereby replicating manual keystrokes and mouse actions without requiring changes to legacy infrastructure, while enabling continuous, rule-driven task execution across shop-floor and back-office operations.
Labor Cost Pressures
Rising labor costs and persistent shortages of skilled shop-floor workers are pushing manufacturers to automate repetitive back-office and production-support tasks such as order entry, invoice reconciliation, and inventory updates. Manufacturers increasingly deploy software bots to handle high-volume, rule-based processes that previously required dedicated administrative staff, while freeing employees to focus on higher-value engineering activities, thereby improving throughput, reducing error rates, and strengthening plant-level operational efficiency across shifts.
Legacy System Integration
Many manufacturing facilities continue to operate aging enterprise resource planning platforms and proprietary shop-floor control systems that lack modern application programming interfaces, which complicates deployment of automation bots designed for standardized digital workflows. Integrating robotic process automation with fragmented legacy infrastructure requires extensive customization and testing, increasing implementation timelines and costs, while compatibility issues between older controllers and newer software layers can delay adoption and constrain scalability across manufacturing networks.
AI-Enabled Cognitive Automation
The convergence of robotic process automation with artificial intelligence and machine learning is opening opportunities to automate increasingly complex, judgment-based manufacturing tasks beyond simple rule-based processes, including quality defect classification and demand forecasting. Manufacturers are exploring intelligent automation platforms that combine computer vision and natural language processing with traditional bots, enabling adaptive decision-making, while software vendors invest heavily in cognitive capabilities that expand addressable use cases and revenue potential.
Workforce Displacement Concerns
Growing automation of administrative and production-support roles raises concerns among manufacturing labor unions and employees regarding potential job displacement, which can generate workforce resistance and slow enterprise-wide automation rollouts. Negative public perception surrounding automation-driven layoffs may prompt regulatory scrutiny or new labor protection policies in certain jurisdictions, while manufacturers face reputational risks if automation initiatives are perceived as prioritizing cost reduction over employee retention, complicating stakeholder communication during deployment programs.
The pandemic initially disrupted manufacturing operations through workforce shortages and plant shutdowns, prompting urgent interest in remote-capable automation to maintain continuity. Mid-pandemic, manufacturers accelerated bot deployment for supply chain visibility and contactless administrative processing amid social distancing mandates. Post-pandemic, automation became embedded in resilience strategies, with manufacturers permanently expanding robotic process automation to buffer against future labor disruptions.
The production process automation segment is expected to be the largest during the forecast period
The production process automation segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to manufacturers prioritizing automation of core production-line workflows including scheduling, work-order routing, and machine-data logging, which directly influence throughput and cost efficiency. Widespread deployment of bots across production coordination tasks reflects their measurable return on investment, while integration with manufacturing execution systems enables real-time visibility, reinforcing this segment's dominant position across manufacturing facilities.
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 manufacturers favoring subscription-based deployment models that reduce upfront infrastructure investment and accelerate time-to-value for automation initiatives. Cloud-based platforms enable centralized bot management across geographically dispersed plants, as remote monitoring and rapid scaling become critical for multi-site manufacturers, which in turn encourages migration away from on-premise systems, thereby fueling accelerated adoption momentum across the industry.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, due to the United States possessing a mature manufacturing automation ecosystem supported by early enterprise software adoption and substantial capital investment in digital transformation initiatives. Leading vendors including UiPath Inc. and Automation Anywhere Inc. maintain strong regional presence, while favorable policy support for reshoring manufacturing and technology adoption continues to reinforce North America's dominant position across segments.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, due to rapid manufacturing expansion across China, India, and Southeast Asia combined with government-backed smart manufacturing and Industry 4.0 initiatives promoting digital transformation. Rising labor costs and competitive pressure are prompting regional manufacturers to adopt automation at an accelerated pace, while growing availability of affordable cloud infrastructure and local vendors supports broader accessibility of automation across enterprises.
Key players in the market
Some of the key players in Robotic Process Automation for Manufacturing Market include UiPath Inc., Automation Anywhere Inc., Microsoft Corporation, Blue Prism Group plc, IBM Corporation, SAP SE, Oracle Corporation, Pegasystems Inc., NICE Ltd., Appian Corporation, SS&C Technologies Holdings, Inc., ABB Ltd., Siemens AG, Rockwell Automation, Inc., Schneider Electric SE, Emerson Electric Co. and Hitachi, Ltd.
In June 2026, UiPath Inc. unveiled an enhanced agentic automation suite tailored for discrete manufacturing, integrating computer vision-based quality inspection with existing production scheduling bots for faster plant-wide deployment across facilities.
In May 2026, Siemens AG partnered with a leading cloud hyperscaler to embed automation bots directly within its manufacturing execution software, enabling seamless data exchange between shop-floor equipment and enterprise systems.
In April 2026, IBM Corporation expanded its automation platform with generative artificial intelligence capabilities, allowing manufacturers to build custom bots for exception handling and supply chain documentation without extensive coding expertise.