실험실 자동화 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석(자동 액체 취급 시스템, 마이크로플레이트 판독기, 자동 Elisa 시스템, 자동 핵산 정제 시스템, 상용 자동 작업 셀, 로봇 시스템, 자동 저장 및 검색 시스템(ASRS), 소프트웨어, 기타 장비)별 애플리케이션별(약물 발견, 임상 진단, 미생물학 솔루션, 기타 애플리케이션) 및 2026년부터 2035년까지 지역 예측

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실험실 자동화 시장 개요

전 세계 실험실 자동화 시장은 2026년에 약 121억 2천만 달러로 평가됩니다. 시장은 2035년까지 264억 달러에 도달하여 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 8.47%로 확장될 것으로 예상됩니다. 북미가 약 40%의 점유율로 선두를 달리고 있으며, 유럽이 약 30%, 아시아 태평양이 약 25%로 그 뒤를 따릅니다. 성장은 높은 처리량 테스트와 효율성 요구에 의해 주도됩니다.

실험실 자동화 시장은 효율성을 통해 현대 실험실이 운영되는 방식을 변화시키고, 사람에 의한 오류를 줄이고, 데이터 수집의 견고성을 향상시키고 있습니다. 실험실 자동화 시장은 엄청난 양의 시장 분야(예: 약물 발견, 임상 진단, 미생물학)에 참여하고 소프트웨어, 로봇 공학 및 특수 장비를 사용하여 반복을 자동화합니다. 더 높은 처리량, 정확성 및 재현성에 대한 요구가 증가함에 따라 자동화된 액체 처리 시스템, ELISA 자동화가 사용되었으며, 전체 회사는 실험실 연구 및 일상 진단을 위해 모듈식 또는 확장 가능한 시스템에 지속적으로 투자하고 있습니다. 의료 시스템에 대한 압력이 증가함에 따라 품질 관리 및 처리 시간을 지원하기 위한 실험실 자동화가 절실히 필요해졌습니다. 변화하는 실험실 자동화 시장은 디지털 및 스마트 실험실로의 실험실 진화에 대한 훨씬 더 큰 글로벌 인식의 일부입니다.

코로나19 영향

실험실 자동화 시장은 코로나19 팬데믹 기간 동안 실험실 자동화 수용 증가로 인해 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 반영된 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 의료 및 제약 부문에서 실험실 자동화의 수용이 가속화되었습니다. 테스트 증가에 대한 수요가 그 어느 때보다 높아짐에 따라 실험실에서는 가용 인력이 거의 없다는 점을 고려하여 증가하는 수요와 자동화로의 변화를 극복할 방법을 찾아야 했습니다. 자동화된 시스템을 실행하는 능력은 실험실 기능을 유지하는 데 매우 중요해졌습니다. 실험실 자동화는 특히 진단(COVID-19 테스트 수요가 높은) 실험실에서 샘플을 더 빠르게 처리하고, 사람의 테스트 개입을 줄이며, 테스트 정확도를 높이는 기능을 제공했습니다. 코로나19의 결과로 수백 개의 공공 및 민간 실험실에서 자동화된 ELISA 시스템, 핵산 정제 시스템, 액체 취급 시스템 및 기타 유형의 실험실 자동화 시스템에 대한 비용을 지불하고 전 세계적으로 볼 수 없는 속도로 실험실에 구현했습니다. 일부 실험실에서는 작업을 100배로 확장했습니다. 이전의 최대 용량과 작업 능력은 사람이 아닌 자동화에 달려 있었습니다. 팬데믹 운영은 우리 업계에서 수동 연구실 운영이 얼마나 취약한지 드러냈고 변화 주도자, 투자자 및 기타 이해관계자가 디지털 혁신 전략을 추구하도록 유도했습니다. 잠금 기간 동안 분석 소프트웨어의 원격 액세스 기능과 데이터 분석의 경우 동일한 기능을 통해 성공적인 사용자 비율이 매우 높았으며, 이는 작업을 완료하지 않는 것보다 낫기 때문에 자동화된 실험실에 대한 일부 계획 결정에도 확실히 포함되었습니다. 결국 자동화는 더 이상 부가가치가 아니며, 실험실 작업을 수행하고 실험실 직원을 고품질 작업에 참여시켜 혼란스러운 시기에 인력 가치를 높이는 것이 필수입니다.

최신 트렌드

시장 성장을 촉진하기 위해 실험실 자동화에 인공지능(AI)을 통합

실험실 워크플로에 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)을 통합하는 것은 실험실 자동화 시장에 영향을 미치는 주요 추세 중 하나입니다. AI는 기기 성능을 최적화하고 예측 유지 관리, 보다 지능적인 일정 관리, 보다 고급 데이터 분석을 가능하게 합니다. 이러한 기술을 적용하면 처리량이 매우 높은 유전체학 또는 진단 데이터 세트 내에서 복잡한 결정과 패턴을 자동화할 수 있습니다. 연구 용도 측면에서, 신약 발견을 위한 AI 기반 실험실 자동화는 화합물 스크리닝을 간소화하고 재현성을 향상시킵니다. 또한 클라우드를 통한 AI 도구를 사용하면 거의 모든 곳에서 실시간 원격 보기, 공유 및 진단 기능을 사용할 수 있습니다. 이러한 추세는 현대 실험실의 생산성 및 효율성에 대한 새로운 표준으로서 실험실 자동화 시스템을 보다 적응력 있고 지능적이며 사용자 친화적으로 만들어 더 높은 수준의 자동화를 나타냅니다.

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실험실 자동화 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 자동 액체 처리 시스템, 마이크로플레이트 판독기, 자동 Elisa 시스템, 자동 핵산 정제 시스템, 기성 자동 작업 셀, 로봇 시스템, 자동 저장 및 검색 시스템(ASRS), 소프트웨어, 기타 장비로 분류될 수 있습니다.

• 자동화된 액체 처리 시스템: 자동화된 액체 처리 시스템은 현대 실험실의 실험실 작업 흐름에서 점점 더 중요한 부분이 되고 있습니다. 이제 자동화된 액체 처리 시스템은 피펫팅, 시약 분배 또는 샘플 준비와 같은 표준 작업 흐름을 위한 처리 용량을 자동화하고 제공할 수 있습니다. 처리 용량을 제공하는 동시에 추가적인 위험과 기존의 수동 오류 원인 없이 다양한 워크플로를 허용했습니다. 이로 인해 처리 용량이 중요한 임상 실험실과 연구 실험실 모두에서 자동화된 액체 취급 시스템의 채택에 대한 수요가 증가했습니다. 자동화된 액체 처리 시스템은 PCR 준비 및 NGS와 같이 정밀도와 일관성이 중요한 실험실 작업을 수행하는 실험실 응용 분야에서 매우 중요합니다. 자동화된 액체 처리 시스템의 가치는 지난 몇 년 동안 증가하여 광범위한 프로토콜과 실험 도구 유형을 지원함으로써 사용자에게 더 많은 가치와 유연성을 제공합니다. 또한, 실험실에서는 자동화 시스템이 사람의 개입을 줄이고 실험실 작업흐름에 더 높은 정확성과 재현성을 제공한다는 사실을 알게 되었습니다. 수작업에서 자동화된 액체 처리 시스템으로의 통합 채택과 전환이 느리지만 확실하게 모든 과학 분야로 계속해서 개선되고 있습니다.

• 마이크로플레이트 리더: 마이크로플레이트 리더는 마이크로웰 플레이트를 활용하면서 생물학적, 화학적 또는 물리적 반응을 감지하고 정량화할 수 있는 유용한 기기입니다. 마이크로플레이트 리더는 ELISA(효소 결합 면역흡착 분석) 단백질 정량 분석 ​​및 세포 생존능 분석을 비롯한 여러 응용 분야에 사용할 수 있습니다. 마이크로웰 플레이트 시스템은 시료 확장의 조합을 제공할 수 있으므로 처리량과 효율성을 높이고 변동성을 줄이기 위해 더 적은 수의 웰이 필요합니다. 연구실에서는 다중 판독 모드(흡광도, 형광 및 발광)와 연결성 및 데이터 분석이 추가된 최신 설계를 통해 감도와 효율성을 개선하여 완전한 디지털 연구실 생태계를 만들 수 있는 기회를 가졌습니다. 마이크로플레이트 리더는 진단, 약물 발견, 분자생물학 분야의 실험실에서 신뢰할 수 있는 도구로서 자동화 측면에 유연성을 제공합니다.

• 자동화된 ELISA 시스템: 자동화된 ELISA 시스템은 다양한 워크플로우(시약 추가, 개발, 검출)로 구성된 면역분석 워크플로우 프로세스를 자동화하고 처리량을 늘리는 기능을 제공합니다. 자동화된 ELISA 시스템을 사용할 때 중요한 측면은 재현성, 일관성 및 오염 변화 감소입니다. 자동화된 ELISA 시스템은 감염성 질환에 대한 스크리닝 계획을 따르는 대규모 진단 실험실에서 특히 중요합니다. 전염병을 포함한 공중 보건 비상 상황을 고려할 때 자동화된 ELISA 플랫폼은 수요가 갑자기 증가하여 높은 처리량의 항체/항원 테스트가 가능해졌습니다. 자동화된 ELISA 시스템은 단일 형식으로 활용하거나 항체 또는 항원과 함께 활용하여 다중 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. 자동화된 ELISA 시스템과 함께 사용할 수 있는 다양한 마이크로플레이트 형식은 플랫폼의 독특한 특징입니다. 따라서 자동화된 ELISA 시스템의 유연성과 자동화는 인간과 관련된 문제를 줄이고 보다 강력한 재현성을 제공할 수 있습니다. 진단 테스트가 지속적으로 확장됨에 따라 우리는 테스트 요구 사항을 충족하기 위해 자동화된 ELISA 시스템에 계속 의존할 것입니다.

• 자동 핵산 정제 시스템: 이 시스템은 분자 진단 및 연구에 중점을 둔 샘플에서 DNA 및 RNA를 자동으로 추출하는 기능을 제공합니다. 자동화된 시스템은 검체의 수동 처리를 최소화함으로써 특히 전염병 진단의 맥락에서 속도, 재현성 및 생물학적 안전성의 효율성을 창출합니다. 적시에 많은 샘플을 처리함으로써 이러한 시스템은 일반적으로 대량을 처리하는 진단 실험실에서 최상의 솔루션을 제공하거나 신속한 대응 상황에서 최상의 솔루션을 제공합니다. 이는 일반적으로 PCR, NGS 또는 유전자 검사와 관련된 작업 흐름의 맥락에서 생각됩니다. 궁극적으로 폐쇄 시스템 접근 방식은 오염으로 이어지는 기여 위험인 위험을 해결하기 위해 실험실에서 채택됩니다. 자동화 및 폐쇄 시스템 설계에 대한 강조는 유전체학 및 맞춤형 의학의 통합으로 변화하고 있으며, 이는 핵산 정제 자동화가 분자 실험실 구축을 위한 샘플 처리의 기본 옵션으로 빠르게 차별화되고 있다는 주장을 생성하면서 샘플 처리 자동화에 대한 수요를 주도하고 있습니다.

• 기성품 자동화 작업 셀: 기성품인 자동화된 작업 셀은 실험실 기기 조합을 하나의 시스템으로 통합하여 간편한 워크플로를 제공하는 사전 구성된 솔루션을 제공합니다. 이는 일반적으로 번거로운 맞춤형 통합 없이 빠른 처리 시간이 필요한 실험실에 큰 이점을 제공합니다. 그들은 종종 샘플 준비, 혼합, 배양 및 분석과 같은 작업을 수행합니다. 실험실의 변화하는 요구 사항에 따라 실험실에서 기기를 추가, 수정 또는 업그레이드할 수 있도록 외관상 모듈식으로 설계되었습니다. 더 많은 실험실에서 작업 흐름을 표준화하고 수동 실험실 노동력을 제거하는 데 중점을 두면서 이와 같은 턴키 솔루션의 인기와 유용성이 높아지고 있습니다. 이 제품은 사용 편의성, 확장성 및 간단한 설정 시간을 제공하는 동시에 실험실 자동화 부담을 짊어집니다.

• 로봇 시스템: 로봇 시스템은 복잡하고 반복적이며 분석적인 작업을 자동화하여 실험실을 변화시키고 있습니다. 로봇 시스템은 플레이트 운반부터 분석 분류 또는 준비까지 확장되도록 프로그래밍하고 구성할 수 있습니다. 로봇 시스템은 실험실 자동화 시스템에 통합될 때 일관성과 속도를 제공하고 수동 또는 인력의 필요성을 줄여줍니다. 로봇 시스템을 실험실 워크플로에 통합해야 하는 곳은 처리량이 많은 스크리닝, 유전체학 및 독성학에서 흔히 사용되는 로봇 팔입니다. 로봇 팔은 맞춤화가 가능하며 사람의 감독이 거의 또는 전혀 없이 하루 동안 원하는 만큼 작동할 수 있습니다. 연구 및 진단 규모가 확대됨에 따라 모든 유형의 실험실 환경에서 효율성을 제어하고 품질 보증을 유지하려면 로봇 시스템이 필요합니다.

• ASRS(자동 보관 및 검색 시스템): ASRS는 생물학적 표본, 생물학적 재료, 시약, 소모품 등의 보관을 자동화하여 시료 관리를 지원합니다. ASRS 시스템은 적절한 재고 관리를 지원할 뿐만 아니라 사람의 접촉 지점을 줄여 온도에 민감한 재료의 무결성을 유지할 수 있도록 지원합니다. ASRS 시스템은 한동안 바이오뱅크, 임상 실험실, 제약 또는 R&D 환경에서 표준 관행이었습니다. 일반적으로 API 또는 기타 방법을 통한 통합을 위한 일부 기능이 있으므로 LIMS(실험실 정보 관리 시스템)와 인터페이스할 때 샘플 추적 및 추적성을 위해 작동합니다. 또한 저장 공간을 줄이고 사용자가 빠르게 샘플에 액세스할 수 있도록 도와줍니다. ASRS 시스템은 대규모 샘플 바이오뱅크, 저장소 및 맞춤형 의학의 등장으로 더 큰 관련성을 보였습니다. 샘플 물류의 운영 비용 효율성과 정확성으로 인해 실험실과 실험실 인프라를 계획하는 방식이 바뀌고 있습니다.

• 소프트웨어: 소프트웨어는 하드웨어 시스템 연결, 작업 흐름 조정 및 데이터 분석을 통해 실험실 자동화에 크게 기여합니다. 소프트웨어 시스템은 기기 예약, 기기에서 데이터 가져오기 및 보고까지 실험실 작업의 여러 단계를 관리하므로 실험실에서 연결된 작업을 보장합니다. 또한 규정 준수 입증에 중요한 감사 추적, 데이터 보안을 통해 추적성을 유지하여 규제 활동을 관리합니다. 소프트웨어 도구를 통한 데이터 분석 및 AI의 발전은 연구자들이 실험을 이해하고 최적화하는 데도 도움이 됩니다. 실험실이 점점 디지털화됨에 따라 소프트웨어는 연구원을 실험실 데이터에 연결하여 디지털 트윈을 사용하여 실험에 대한 원격 액세스 및 모니터링을 가능하게 합니다. 실험실에서 활동이 확장되거나 여러 사이트에 걸쳐 운영되는 경우 소프트웨어는 운영의 서로 다른 부분을 중앙 집중식으로 관리할 수 있는 기회를 제공합니다. 요약하자면, 소프트웨어는 실험실 자동화에서 중요한 역할을 하며 주로 자동화 도구, 배열 및 상호 작용의 두뇌 역할을 합니다. 이는 영향력과 성장하는 부문에 기여합니다.

• 기타 장비: 이 영역에서는 실험실 작업 흐름의 자동화 프로세스를 보완하는 원심 분리기, 인큐베이터, 히터, 바코드 판독기 및 액체 디스펜서를 포함한 다양한 지원 장비를 검토합니다. 종종 간과되는 지원 장비는 중단 없이 작업 흐름 처리의 각 단계를 수행하는 것을 목표로 하는 완전한 자동화 작업 흐름의 다른 부분만큼 중요합니다. 미래를 내다보면 지원 장비는 자동화 워크플로에 프로그래밍된 통합을 통해 점점 더 완전 자동화되고 있습니다. 따라서 장치 및 데이터 정의 관점 모두에서 피드백 루프를 제공하여 실험실에서 점점 더 지능적이고 효율적인 지원 장비를 보여줍니다. 분명히 실험실이 표본 검색부터 표본 채취까지 모든 점진적인 터치 포인트를 완전히 자동화하기 위해 이동함에 따라 지원 장비에 대한 추가 수요가 계속 증가하고 결국 보다 성숙한 제품 시장에 대한 수요를 주도할 것으로 예상됩니다.

애플리케이션별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 약물 발견, 임상 진단, 미생물학 솔루션, 기타 응용 분야로 분류될 수 있습니다.

• 약물 발견: 실험실 자동화는 처리량이 많은 스크리닝, 리드 최적화, 화합물 관리 등 여러 분야에서 약물 발견에 필수적입니다. 자동화된 시스템은 과학자들이 대규모 화학 라이브러리를 처리하는 동안 일관성을 유지할 수 있음을 의미합니다. 연구자들은 활성 화합물을 더욱 빠르게 식별할 수 있습니다. 로봇 공학 및 액체 취급 도구는 특히 반복적인 분석 프로세스 중에 오류를 최소화하고 처리 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 소프트웨어 플랫폼은 데이터 관리와 예측 분석도 통합할 수 있습니다. 약물 파이프라인이 더욱 복잡해지고 맞춤형 의약품이 확장됨에 따라 자동화된 실험실 솔루션은 복잡한 워크플로우에 맞게 확장 가능합니다. 오늘날 실험실에서 볼 수 있는 자동화 수준은 제약 회사가 R&D 프로세스를 관리하는 방법(예: 더 빠른 속도, 데이터 기반)을 변화시키고 있습니다.

• 임상 진단: 자동화된 임상 진단은 반복되는 테스트 프로세스에서 효율성, 신뢰성 및 정확성을 향상시키는 것입니다. 자동화된 시료 처리의 전체 시료 경로, ELISA 또는 핵산 테스트용 시스템 등 자동화 진단은 실험실에서 인간 인터페이스가 거의 없이 수천 개의 시료를 분석할 수 있는 수단입니다. 절차 자동화를 통해 환자 안전과 규정 준수에 중요한 프로토콜 표준화가 가능해졌습니다. 건강 비상 상황에서 나타난 것처럼 자동 진단 플랫폼은 병목 현상을 제한하고 처리 시간을 개선하는 데도 도움이 됩니다. 소프트웨어 도구 통합은 환자 데이터의 저장 및 관리를 지원하고 샘플 추적을 용이하게 하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 시기적절한 진단 및 치료에 대한 기대가 높아짐에 따라 실험실은 전 세계적으로 대량, 고품질, 확장 가능하고 일관된 진단 서비스를 제공하기 위해 매일 대량 배포할 수 있는 진단 시스템을 선택하거나 이에 의존하게 될 것입니다.

• 미생물학 솔루션: 미생물학적 방법의 자동화는 일반적으로 노동 집약적인 집락의 배양, 염색 및 계산과 같은 미생물학 측면에 주로 중점을 둡니다. 다양한 자동화 플랫폼은 식별된 미생물 및 감수성 테스트와 관련하여 더 큰 일관성을 지원하여 수동 작업을 줄여 가변성을 향상시킵니다. 자동화 시스템에는 도금, 인큐베이션 및 디지털 이미징이 포함된 통합 솔루션도 통합되어 있습니다. 따라서 결과를 얻는 데 걸리는 시간이 획기적으로 단축됩니다. 자동화된 시스템은 더 나은 샘플 처리를 통해 작업 흐름을 지원하며 사실상 다른 모든 작업 분야에서 특히 정확성, 속도 및 일관성에 중점을 두는 임상 미생물학 및 식품 안전 실험실에서 매우 환영받을 것입니다. 소프트웨어 기반 이미저는 확실한 식별 및 AI 기반 해석을 위한 분석 알고리즘을 지원하는 이미지를 제공할 수 있습니다. 따라서 전통적인 식별 방법은 현대적인 디지털 도구로 발전할 수 있습니다. 증가된 항균제 내성과 신속한 미생물 검출에 대한 요구로 인해 미생물학자들이 고군분투하고 있는 상황에서 미생물학 실험실에서 목적을 달성하기 위해 자동화를 점점 더 많이 볼 수 있습니다.

• 기타 응용 분야: 약물 발견 및 진단 외에도 실험실 자동화는 환경 테스트, 농업, 법의학 및 학술 연구에 사용되고 있습니다. 이러한 모든 영역에서 실험실 자동화는 복잡한 실험 관리, 데이터 무결성을 개선하고 반복 작업을 줄입니다. 예를 들어 법의학 연구실에서는 관리 연속성을 갖춘 DNA 추출 자동화 시스템이 오류율을 줄이고 있습니다. 농업에서는 토양 테스트, 유전자 분석 등과 같은 작업에 실험실 자동화가 도입되었습니다. 실험실 자동화의 힘은 다양한 프로토콜을 표준화하고 작업량을 증폭시키는 능력에 있습니다. 실험실 자동화는 다양한 분야에 대한 다양성과 가치를 제공합니다. 더 많은 산업이 데이터 기반 증거 기반 과학으로 전환함에 따라 자동화는 모든 유형의 실험실에서 속도, 신뢰성 및 재현성을 향상시키고 있습니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.                         

추진 요인

시장 활성화를 위한 고처리량 테스트에 대한 수요 증가

연구실 자동화 시장 성장의 주요 촉매제는 연구 및 임상 시나리오 모두에서 높은 처리량 테스트에 대한 새로운 요구였습니다. 실험실은 동일한 정확성과 예상 시간을 유지하면서 계속 증가하는 샘플량을 처리해야 한다는 지속적인 압력 하에서 운영됩니다. 자동화 시스템은 수동 방법보다 더 빠르고 향상된 정밀도로 반복 작업을 실행함으로써 이러한 부담에 대한 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 제약 연구에서 이는 더 빠른 화합물 스크리닝과 더 빠른 약물 개발 주기로 이어집니다. 진단에서 처리량이 높은 플랫폼은 실험실이 질병 탐지를 신속하게 식별하고 관리하는 데 도움을 줍니다. 정확한 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 자동화는 확장, 일관성 유지 및 운영 효율성을 지원할 수 있으므로 업계 전반에 걸쳐 바람직한 옵션이 됩니다.

로봇공학과 AI 기술 발전으로 시장 확대

로봇 공학, 인공 지능(AI) 및 기계 학습의 발전으로 실험실 자동화 시스템에 많은 흥미로운 기회가 창출되었습니다. 최신 로봇 시스템은 다양한 실험실 환경에서 구현하기가 그 어느 때보다 뛰어나고, 작으며, 더 쉽습니다. 시장에 출시된 AI 알고리즘을 통해 이제 실시간 데이터 분석, 예측 유지 관리 및 현명한 의사 결정 지원 기능이 제공됩니다. 이 기능은 모두 실험실 프로토콜 및 작업 흐름을 긍정적으로 재조정하여 일상적인 실험실 작업을 수행할 때 존재하는 인적 오류 가능성을 줄입니다. AI, 머신러닝, 로봇을 둘러싼 발전은 다양한 샘플로 작업하고 다양한 연구 방법론을 주도할 때 개인화와 유연성을 고려할 수 있는 가능성도 열어주었습니다. 연구 실험실은 디지털 변혁 전략과 발전을 계속해 나가면서 모두 기술을 사용하여 지능적이고 연결되어 있으며 자율적인 실험실 환경을 조성하게 될 것입니다. 시장 모멘텀은 시장 혁신의 빠른 속도에 의해 주도됩니다.

억제 요인

잠재적으로 시장 성장을 방해할 수 있는 높은 초기 투자 및 통합 복잡성

실험실 자동화의 주요 제한 사항은 자동화 시스템의 구매, 설치 및 지속적인 유지 관리 비용입니다. 많은 연구실, 특히 임상 및 학문적 측면에서 이러한 비용을 정당화할 수 없는 경우가 많으며 장기적으로 절감 효과가 실현될 것이라는 확신도 없습니다. 또한 자동화가 작동할 기존 실험실 공간과 원하는 소프트웨어를 통합하는 데 상당한 복잡성과 리소스가 필요하며 직원 교육 및 사용자 정의 요구 사항에 대한 지속적인 비용이 발생하는 경우가 종종 있어 구현이 큰 작업이 됩니다. 이러한 제한은 특히 예산이 제한되어 있거나 덜 발전된 의료 시스템이 있는 지역에서 실험실이 자동화를 채택하려는 노력을 방해할 수 있으며, 이는 덜 발전된 시장에서 실험실 자동화 시장의 잠재적 성장 잠재력을 제한합니다.

시장에서 제품의 기회 창출을 위한 맞춤형 의학 및 유전체학 연구의 확대

기회

맞춤형 의학 및 유전체학 연구의 급속한 성장으로 인해 (LAB-AUTOMATION) 시장에는 흥미로운 기회가 있습니다. 실험실은 엄청난 양의 유전자 데이터와 더욱 복잡한 워크플로에 직면해 있으므로 자동화의 필요성은 재현성과 처리량에 영향을 미칩니다. 자동화된 시스템은 DNA/RNA 추출, 서열 분석 준비, 데이터 관리를 포함하는 워크플로우와 개인화된 치료 계획을 위한 워크플로우의 후반 단계를 촉진할 수 있습니다. 또한, 임상 의사 결정을 위한 바이오마커와 유전자 프로파일링의 구현이 증가함에 따라 실험실에서는 확장 가능하고 처리량이 높은 시스템이 필요할 것입니다. 전반적으로 이러한 추세는 전 세계 임상, 학술, 바이오제약 실험실 전반에 걸쳐 자동화 수준의 지속적인 성장을 가져올 수 있습니다.

데이터 통합 ​​및 상호 운용성 문제는 소비자에게 잠재적인 문제가 될 수 있습니다.

도전

실험실 자동화의 일반적인 문제는 데이터를 결합하고 시스템과 장비 전반에 걸쳐 상호 운용성을 활성화하기 위한 표준화된 프로토콜이 부족하다는 것입니다. 대부분의 실험실은 여러 공급업체의 장비와 장비를 사용하므로 조화로운 프로세스와 기능을 확립하기가 어렵습니다. 이를 어렵게 만드는 문제에는 비표준 데이터 형식, 호환되지 않거나 부적합한 소프트웨어, 기기를 서로 연결할 수 없어 시간 손실과 실수 가능성이 있다는 점 등이 포함됩니다. 이것이 바로 "스마트" 실험실이 진정으로 스마트하지 않고 디지털 혁신과 통합 문제로 계속해서 어려움을 겪는 이유입니다. 통합과 연속성을 달성하려면 업계의 참여, 미들웨어 개발, 개방형 아키텍처 및 호환성 표준 개발이 필요합니다.

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실험실 자동화 시장 지역별 통찰력

• 북아메리카 

북미, 특히 미국 실험실 자동화 시장 점유율은 강력한 의료 인프라, 고급 연구 생태계 및 고급 기술의 조기 채택자를 보유하고 있습니다. 최고의 제약 회사, 생명 공학 회사 및 임상 실험실이 있는 이 지역은 실험실 생산성 및 규정 준수와 관련된 자동화를 적극적으로 촉진하고 투자합니다.  또한 연구 개발에 대한 연방 지원은 의료 기관의 연구 및 교육에서 자동화된 프로세스의 성장을 장려하고 지원합니다. 또한 이 지역은 접근성과 서비스를 추가하는 지역의 주요 자동화 공급업체 수를 통해 추가 자동화를 지원할 수 있습니다. 정밀 의학 및 대량 테스트에 대한 수요로 인해 시장에서 이 지역의 지배적 위치가 확고해졌습니다.

• 유럽

유럽은 풍부한 규제 프레임워크, 중요한 학술 연구, 꾸준한 제약 산업 덕분에 실험실 자동화 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 자동화 노력의 주요 국가로는 독일, 영국, 프랑스가 있으며, 이들 국가 모두 엄격한 데이터 보증 및 품질 표준을 따릅니다. 유럽의 실험실에서는 약물 발견 프로세스 및 임상 진단을 비롯한 여러 분야에서 간단한 로봇 공학 및 인공 지능(AI)을 사용하여 많은 프로세스를 자동화하고 있습니다. 유럽연합, 공동 연구는 유럽 시장의 중요성을 보여주는 또 다른 요소입니다. 많은 국가에서는 예산에 제한이 있지만, 디지털 혁신의 과제와 노동 생산성 극대화에 대한 압박은 아마도 유럽 실험실에서 자동화 시스템에 대한 지속적인 수요를 위한 기회일 것입니다.

• 아시아

아시아는 새로운 의료 인프라와 오래된 의료 인프라를 빠르게 개발하고 연구 자금을 늘리며 진단 실험실 수를 늘리면서 실험실 자동화 시장에서 빠르게 핵심 플레이어로 자리잡고 있습니다. 중국, 일본, 한국, 인도와 같은 국가에서는 모두 공중 보건 및 연구 수요에 대한 증가하는 요구를 충족하기 위해 실험실 상황을 업데이트하는 데 투자하고 있습니다. 국제 및 국내 기업 모두 지역 수요를 충족할 수 있도록 제조 및 R&D 회사를 설립하고 있으며, 비용 효율적인 자동화는 상당한 자본 투자 없이 실험실의 효율성을 향상시켜야 하는 개발도상국에서 특히 관심을 끌 것입니다. 이러한 지속적인 수요로 인해 이러한 성장 모멘텀은 아시아가 전체 글로벌 시장의 미래 핵심 원동력이 될 것입니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

실험실 자동화 시장의 주요 기업은 기술, 확장성 및 최종 사용자에 대한 적응성을 중심으로 하는 시장에서 경쟁력을 강화하기 위해 자체 자동화 산업을 개발하고 있습니다. Danaher, Thermo Fisher, Roche와 같은 회사는 시스템 모니터링 및 제어를 위한 클라우드 기반 플랫폼을 포함하는 AI 및/또는 ML 기반 애플리케이션과 모듈형 솔루션의 통합을 포함하는 시스템에 대한 광범위한 투자를 통해 자동화 솔루션을 개선하고 개발했습니다. Hamilton Company 및 Tecan Group과 같은 다른 회사에서는 작업 흐름과 제품 수율을 개선하기 위해 로봇 공학 기능을 향상시키는 데 주력하고 있습니다. 다른 회사들은 유전체학 및 진단의 요구 사항을 기반으로 맞춤형 솔루션을 개발하기 위해 연구 및 교육 기관과 전략적 파트너십 및 투자를 개발하고 있습니다. 전반적으로 이러한 조치는 실험실 자동화 시장의 경쟁적 성격과 기술(자동화), 규모 및 최종 사용자의 적응성을 통해 운영 비용을 최소화하는 데 중점을 두고 있음을 보여줍니다.

최고의 실험실 자동화 회사 목록

• Danaher (U.S.)
• Abbott (U.S.)
• Brooks Automation (U.S.)
• PerkinElmer (U.S.)
•  Labware (U.S.)
• Qiagen (Germany)
•  LabVantage Solutions (U.S.)
• Hamilton Company (U.S.)
• Agilent Technologies (U.S.)
• Roche (Switzerland)
• Biotek Instruments (U.S.)
• LabLynx (U.S.)
• Siemens Healthineers (Germany)
• Eppendorf (Germany)
• BioMerieux (France)
• Aurora Biomed (Canada)
• Becton Dickinson (U.S.)
• Tecan Group (Switzerland)
• Inpeco (Switzerland)
• Thermo Fisher (U.S.)

주요 산업 발전

2022년 4월: Siemens는 기존 과학 연구 및 실험실 자동화 포트폴리오를 구축하기 위해 Dotmatics 인수를 발표했습니다. Dotmatics는 일반적으로 데이터 집계, 분석, 워크플로우 관리와 같은 서비스로 구성되는 클라우드 기반 R&D 정보학 플랫폼 사용 분야의 선두주자로 부상했습니다. 이번 인수를 통해 Siemens는 실험실 정보학 제품을 계속해서 구축하고 실험실 하드웨어와 지능형 데이터 기반 소프트웨어를 결합하여 실험실 생태계 구성원에게 통합 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다. 이는 또한 통합 플랫폼을 향한 시장의 전반적인 관심을 보여주며 AI, 자동화, 디지털 혁신과 같은 트렌드와 일치합니다. 전반적으로, 이번 거래를 통해 Siemens는 포괄적이고 엔드투엔드 실험실 자동화 생태계에서 더욱 연결된 플레이어가 되었습니다.

보고서 범위       

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다. 연구 보고서는 철저한 분석을 제공하기 위해 질적 및 양적 연구 방법을 모두 활용하여 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무적, 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한 이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적인 공급 및 수요 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제공합니다. 주요 경쟁사의 시장 점유율을 포함하여 경쟁 환경이 세심하게 자세하게 설명되어 있습니다. 이 보고서에는 예상 기간에 맞춰진 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로 이는 공식적이고 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 시장 역학에 대한 가치 있고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.