스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 하이퍼 자동화 시장은 2024년 19억 달러 규모이며 예측 기간 동안 21.8%의 연평균 성장률로 성장하여 2030년에는 62억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 하이퍼 오토메이션은 인공 지능(AI), 머신러닝(ML), 로봇 프로세스 자동화(RPA), 지능형 비즈니스 관리 소프트웨어와 같은 첨단 기술을 포괄적으로 통합하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 것입니다. 데이터 관리부터 고객 서비스에 이르기까지 다양한 기능에 걸쳐 효율성을 높이고, 사람의 개입을 줄이며, 워크플로를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 하이퍼 오토메이션은 상호 연결된 기술을 활용하여 전례 없는 수준의 자동화 및 운영 민첩성을 달성함으로써 디지털 경제에서 조직의 생산성 향상과 혁신을 촉진합니다.
2022년 국제로봇연맹(IFR)이 발표한 보고서에 따르면 전 세계 산업용 로봇의 운영 재고는 약 300만 대에 달하며 2015~2020년 동안 13%의 성장률을 기록했습니다.
시장 역학:
동인:
제조 부문의 자동화 트렌드 증가
자동화 트렌드의 증가로 인해 제조 부문에서 로봇 시장이 급성장하고 있습니다. 업계에서는 프로세스를 간소화하고 생산성을 높이며 인적 오류를 줄이기 위해 AI, 머신러닝, 로보틱스와 같은 첨단 기술을 도입하고 있습니다. 하이퍼 오토메이션은 다양한 자동화 시스템을 원활하게 통합하여 효율적이고 유연한 제조 운영을 가능하게 합니다. 이러한 추세는 운영 효율성을 개선하고 변화하는 시장 수요에 빠르게 적응할 수 있는 능력에 대한 필요성에 의해 주도되고 있습니다.
제약:
보안 문제
보안 문제는 기업의 발전에 있어 중대한 도전 과제입니다. 수많은 자동화 시스템의 통합은 사이버 공격, 데이터 유출, 무단 액세스에 대한 취약성을 증가시킵니다. 중요한 정보를 보호하고 시스템 무결성을 유지하려면 강력한 사이버 보안 조치를 취하는 것이 중요합니다. 또한 다양한 기술과 플랫폼에 걸친 보안 관리의 복잡성으로 인해 잠재적인 위협의 위험도 높아집니다.
기회:
디지털화 보급률 증가
시장에서 디지털화의 보급률이 높아지면서 첨단 기술이 통합되어 산업이 변화하고 있습니다. 이러한 혁신은 복잡한 프로세스의 원활한 자동화를 가능하게 하여 효율성을 개선하고 사람의 개입을 줄입니다. 기업들은 디지털 도구를 활용하여 생산성을 높이고 운영을 최적화하며 실시간 인사이트를 얻고 있습니다. 디지털화로의 전환은 민첩성, 확장성, 비용 효율성에 대한 필요성에 의해 주도되고 있으며, 초자동화는 다양한 분야에서 디지털 전환의 핵심 원동력으로 자리 잡고 있습니다.
위협:
숙련된 인력 부족
숙련된 인력 부족은 시장 성장에 영향을 미치는 주요 우려 사항입니다. 조직에서 첨단 기술을 채택하는 사례가 늘어나면서 이러한 시스템을 개발, 구현, 관리할 수 있는 숙련된 전문가에 대한 수요가 공급을 앞지르고 있습니다. 이러한 기술 격차는 초자동화 솔루션의 효과적인 배포와 최적화를 방해하여 잠재적인 지연과 비효율로 이어집니다. 기업은 교육 및 개발 프로그램에 투자하여 이러한 격차를 해소하고 그 이점을 충분히 활용해야 합니다.
코로나19 영향:
코로나19 팬데믹으로 인해 기업들이 혼란 속에서 운영 효율성과 복원력을 향상시키려는 노력으로 초자동화 도입이 크게 가속화되었습니다. 원격 근무, 사회적 거리두기, 공급망 문제로 인해 생산성과 연속성을 유지하기 위한 자동화 솔루션의 필요성이 부각되었습니다. 그 결과, 업계에서는 프로세스를 간소화하고 사람의 개입을 줄이며 비즈니스 연속성을 보장하기 위해 AI, 머신러닝, 로봇 프로세스 자동화를 빠르게 통합했습니다.
마케팅 및 영업 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
마케팅 및 영업 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 전략으로는 사례 연구를 통한 ROI 입증, 타겟 광고를 위한 디지털 채널 활용, 확장성 및 기존 시스템과의 통합 강조 등이 있습니다. 영업 활동은 맞춤형 상담을 우선시하고, 맞춤화 기능을 강조하며, 체험 기간 또는 데모를 제공합니다. 강력한 파트너십을 구축하고 업계 이벤트에 참석하는 것도 의사 결정권자에게 다가가고 다양한 부문에서 채택을 유도하는 데 중요한 역할을 합니다.
의료 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
의료 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 관리 작업 자동화, 환자 데이터 관리 강화, 진단 프로세스 개선 등이 그 요인입니다. 하이퍼 자동화를 통해 의료 서비스 제공자는 더 높은 효율성, 진단의 정확성, 개인화된 환자 치료를 달성할 수 있습니다. 또한 자동화는 규제 표준 준수를 지원하고, 운영 비용을 절감하며, 의사 결정을 가속화하여 궁극적으로 전반적인 의료 서비스 제공과 환자 치료 결과를 개선합니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 기업들은 운영을 간소화하고 생산성을 높이며 비용을 절감하기 위해 AI, 머신러닝, 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 활용하고 있습니다. 시장 성장은 비즈니스 프로세스의 운영 효율성, 확장성 및 민첩성에 대한 수요에 의해 주도되고 있습니다. 지능형 자동화 기술의 혁신은 워크플로우를 재편하고 리소스 활용을 최적화하며 아태지역 기업 전반에서 더 빠른 의사결정을 가능하게 하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 수요를 주도하는 주요 부문으로는 제조, 은행 및 금융, 의료, 소매업 등이 있습니다. 디지털 인프라 개발과 스마트 시티 프로젝트를 촉진하는 정부 이니셔티브는 시장 확대를 더욱 촉진합니다. 기업이 민첩성과 확장성을 계속 우선시함에 따라 이 지역의 하이퍼 자동화 시장은 지속적으로 성장할 것이며, 기술 제공업체와 이해관계자 모두에게 상당한 기회를 제공할 것입니다.
주요 개발 사항:
2024년 6월, 위프로는 지멘스와 전략적 협력을 통해 지멘스의 PAVE360 소프트웨어와 디지털 트윈 기술을 위프로의 자동차 엔지니어링 및 디지털 혁신 역량과 통합하여 자동차 소프트웨어 개발을 혁신한다고 발표했습니다.
2024년 1월, 타타 컨설팅 서비스는 영국의 선도적인 보험, 자산 및 은퇴 서비스 제공업체인 아비바와 파트너십을 15년 연장하여 아비바의 영국 생명 사업을 혁신하고 TCS BaNCSTM 기반 플랫폼을 활용하여 고객 경험을 강화한다고 발표했습니다.
지원 대상 구성 요소
– 하드웨어
– 소프트웨어
– 서비스
대상 기능
– 마케팅 및 영업
– 정보 기술(IT)
– 재무 및 회계
– 운영 및 공급망
– 인적 자원(HR)
지원되는 배포 모드
– 클라우드 기반
– 온프레미스
지원 기술
– 로보틱 프로세스 자동화(RPA)
– 컨텍스트 인식 컴퓨팅
– 머신 러닝(ML)
– 컴퓨터 비전
– 생체 인식
– 자연어 생성(NLG)
– 챗봇
– 기타 기술
최종 사용자 대상:
– 제조
– 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
– 자동차
– IT 및 통신
– 운송 및 물류
– 헬스케어
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 최종 사용자 분석
3.8 신흥 시장
3.9 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체품의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 구성 요소 별 글로벌 하이퍼 자동화 시장
5.1 소개
5.2 하드웨어
5.3 소프트웨어
5.4 서비스
6 기능별 글로벌 하이퍼 자동화 시장
6.1 소개
6.2 마케팅 및 영업
6.3 정보 기술(IT)
6.4 재무 및 회계
6.5 운영 및 공급망
6.6 인적 자원(HR)
7 글로벌 하이퍼 자동화 시장, 배포 모드별 현황
7.1 소개
7.2 클라우드 기반
7.3 온 프레미스
8 기술별 글로벌 하이퍼 자동화 시장
8.1 소개
8.2 로보틱 프로세스 자동화(RPA)
8.3 상황 인식 컴퓨팅
8.4 머신 러닝(ML)
8.5 컴퓨터 비전
8.6 생체 인식
8.7 자연어 생성(NLG)
8.8 챗봇
8.9 기타 기술
9 최종 사용자 별 글로벌 하이퍼 자동화 시장
9.1 소개
9.2 제조
9.3 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI)
9.4 자동차
9.5 IT 및 통신
9.6 운송 및 물류
9.7 헬스케어
9.8 기타 최종 사용자
10 글로벌 하이퍼 자동화 시장, 지역별 현황
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.2 캐나다
10.2.3 멕시코
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.2 영국
10.3.3 이탈리아
10.3.4 프랑스
10.3.5 스페인
10.3.6 기타 유럽
10.4 아시아 태평양
10.4.1 일본
10.4.2 중국
10.4.3 인도
10.4.4 호주
10.4.5 뉴질랜드
10.4.6 대한민국
10.4.7 기타 아시아 태평양 지역
10.5 남미
10.5.1 아르헨티나
10.5.2 브라질
10.5.3 칠레
10.5.4 남미의 나머지 지역
10.6 중동 및 아프리카
10.6.1 사우디 아라비아
10.6.2 아랍에미리트
10.6.3 카타르
10.6.4 남아프리카 공화국
10.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
11 주요 개발 사항
11.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
11.2 인수 및 합병
11.3 신제품 출시
11.4 확장
11.5 기타 주요 전략
12 회사 프로파일링
