Tržní zpráva 2025: Optimalizace pohybu v průmyslové robotice – Trendy, předpovědi a strategické poznatky na příštích 5 let. Objevte, jak AI a pokročilé algoritmy transformují průmyslovou automatizaci.

• Výkonný souhrn a přehled trhu
• Klíčové technologické trendy v optimalizaci pohybu
• Konkurenční prostředí a vedoucí hráči
• Předpovědi růstu trhu (2025–2030): CAGR a prognózy příjmů
• Regionální analýza: Příležitosti a tržní podíl podle geografických oblastí
• Budoucí výhled: Vznikající aplikace a inovace
• Výzvy, rizika a strategické příležitosti
• Zdroje a reference

Výkonný souhrn a přehled trhu

Optimalizace pohybu v průmyslové robotice odkazuje na soubor technologií a algoritmů zaměřených na zlepšení efektivity, přesnosti a přizpůsobivosti robotických pohybů v prostředích výroby a logistiky. K roku 2025 globální trh pro optimalizaci pohybu v průmyslové robotice zažívá silný růst, podporovaný stále rostoucím přijetím automatizace v sektorech jako jsou automobilový průmysl, elektronika, farmacie a e-commerce. Integrace pokročilého plánování pohybu, zpětné vazby v reálném čase a umělé inteligence (AI) umožňuje robotům vykonávat složité úkoly s větší rychlostí a přesností, čímž se snižují cyklické časy a provozní náklady.

Podle Mezinárodní federace robotiky přesáhl celosvětový počet provozních průmyslových robotů v roce 2023 3,5 milionu jednotek, přičemž se očekává roční míra růstu 10 % do roku 2025. Tento růst je úzce spjat s poptávkou po řešeních pro optimalizaci pohybu, neboť výrobci se snaží maximalizovat návratnost investic (ROI) zlepšením průchodnosti a minimalizací prostojů. Klíčoví hráči jako ABB, FANUC, KUKA a Yaskawa Electric Corporation investují výrazné prostředky do softwarových platforem, které využívají strojové učení a technologie digitálních dvojčat k simulaci, analýze a zdokonalování robotických pohybových tras před nasazením.

Trh také svědčí o posunu směrem ke kolaborativním robotům (kobots) a flexibilním automatizačním systémům, které vyžadují sofistikovanou optimalizaci pohybu pro bezpečnou interakci s lidskými pracovníky a přizpůsobení se proměnlivým úkolům. Podle společnosti Gartner se očekává, že přijetí optimalizace pohybu poháněné AI sníží čas programování až o 40 % a zvýší celkovou efektivitu zařízení (OEE) o 15–20 % ve vedoucích výrobních zařízeních do roku 2025.

Regionálně zůstává Asijsko-pacifická oblast největším a nejrychleji rostoucím trhem, který je podporován významnými investicemi v Číně, Japonsku a Koreji. Evropa a Severní Amerika také zažívají expanze, zejména v odvětvích s vysokou hodnotou, kde jsou přesnost a přizpůsobení klíčové. Konkurenční prostředí je charakterizováno strategickými partnerstvími mezi výrobci robotů a softwarovými firmami, stejně jako zvýšenými výdaji na výzkum a vývoj na řešení problematiky, jako je real-time adaptace, energetická účinnost a prediktivní údržba.

Shrnuto, optimalizace pohybu v průmyslové robotice je klíčovým faktorem umožňujícím výrobu další generace a přináší značné výhody v produktivitě, flexibilitě a úsporách nákladů. Tržní výhled pro rok 2025 je velmi pozitivní, podpořen technologickými pokroky a neúnavným úsilím o inteligentnější a autonomnější průmyslové operace.

Klíčové technologické trendy v optimalizaci pohybu

Optimalizace pohybu v průmyslové robotice prochází rychlou transformací v roce 2025, s pokrokem v umělé inteligenci (AI), okrajovém výpočetním systému, integraci senzorů a technologiích digitálních dvojčat. Tyto trendy umožňují robotům dosahovat vyšších úrovní přesnosti, efektivity a přizpůsobivosti ve složitých výrobních prostředích.

Jedním z nejvýznamnějších trendů je integrace algoritmů plánování pohybu poháněných AI. Tyto algoritmy využívají strojové učení k analýze obrovských datových souborů z operací robotů, což umožňuje real-time úpravy trajektorií a rychlostí. To má za následek hladší, energeticky úspornější pohyby a snížené cyklické časy. Firmy jako Siemens a FANUC jsou na čele, integrují AI do svých robotických řadičů pro optimalizaci plánování tras a vyhýbání se kolizím.

Okrajové výpočty jsou další klíčovou součástí, která umožňuje procesům optimalizace pohybu probíhat přímo v tovární hale. Zpracováním dat ze senzorů lokálně dokážou roboti reagovat na dynamické změny ve svém prostředí s minimální latencí. To je obzvlášť cenné pro kolaborativní roboty (kobots) pracující vedle lidí, kde jsou bezpečnost a přizpůsobivost nejdůležitější. ABB a KUKA zavedly okrajově umožněné řadiče, které podporují real-time úpravy pohybu a prediktivní údržbu.

Fúze senzorů také pokročila v optimalizaci pohybu. Moderní průmyslové roboty jsou vybaveny sadou senzorů — včetně silových/kroutících momentů, vidění a blízkosti — které poskytují komplexní zpětnou vazbu o jejich okolí. Fúzováním dat z několika zdrojů jsou roboti schopni optimalizovat své pohyby pro úkoly, jako jsou montáž, svařování a manipulace s materiálem, dokonce i v neuspořádaných prostředích. Yaskawa a Universal Robots využívají fúzi senzorů k vylepšení obratnosti a spolehlivosti svých robotických paží.

Technologie digitálních dvojčat získává na popularitě jako nástroj pro optimalizaci pohybu. Vytvářením virtuálních replik robotických systémů mohou výrobci simulovat a zdokonalovat pohybové strategie před nasazením, čímž se snižují doby uvádění do provozu a minimalizují chyby. Podle firmy Gartner se digitální dvojčata stále častěji používají k optimalizaci výkonu robotů po celou dobu životnosti, od návrhu po provoz a údržbu.

Tyto technologické trendy kolektivně umožňují průmyslovým robotům fungovat s bezprecedentní obratností a inteligencí, podporující posun směrem k chytré, flexibilní výrobě v roce 2025 a dále.

Konkurenční prostředí a vedoucí hráči

Konkurenční prostředí pro optimalizaci pohybu v průmyslové robotice se vyznačuje kombinací zavedených gigantů automatizace, inovativních softwarových firem a nově vznikajících startupů, které se všechny snaží dodat pokročilá řešení zvyšující efektivitu, přesnost a přizpůsobivost robotů. K roku 2025 trh zažívá zintenzivnění konkurence podporované rostoucím přijetím principů Průmyslu 4.0, zvýšenou poptávkou po flexibilní výrobě a integrací umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) do systémů řízení pohybu.

Mezi přední hráče v této oblasti patří globální výrobci robotů, jako jsou ABB Ltd., Siemens AG, FANUC Corporation a KUKA AG. Tyto společnosti využívají své rozsáhlé portfolia v průmyslové automatizaci k nabídce integrovaných řešení pro optimalizaci pohybu, často kombinující proprietární hardware s pokročilými softwarovými platformami. Například ABB’s RobotStudio a Siemens’ TIA Portal poskytují simulaci, plánování tras a real-time optimalizační schopnosti, které umožňují výrobcům snižovat cyklické časy a spotřebu energie, zatímco zvyšují přesnost.

Firmy zaměřené na software také významně pronikají na trh. Rockwell Automation a Omron Corporation vyvinuly software pro řízení pohybu, který se bezproblémově integruje s různými robotickými pažemi a nabízí funkce jako prediktivní údržba, adaptivní plánování tras a dynamické vyhýbání se kolizím. Tato řešení jsou stále častěji podporována cloudem, což umožňuje vzdálené sledování a kontinuální optimalizaci na základě analýzy real-time dat.

Startupy a specializovaní hráči posouvají hranici s optimalizací pohybu poháněnou AI. Firmy jako Realtime Robotics a Energid Technologies se specializují na plánování pohybu v reálném čase a koordinaci multi-robotů, čímž řeší složité scénáře jako kolaborativní robotiku (kobots) a výrobu s vysokou variabilitou a nízkým objemem. Jejich algoritmy umožňují robotům přizpůsobit se měnícím se podmínkám na výrobní hale, snižovat prostoje a zvyšovat produkci.

• Strategická partnerství a akvizice jsou běžné, neboť zavedené firmy usilují o integraci špičkového softwaru ze startupů do svých platforem.
• Open-source iniciativy, jako je MoveIt motion planning framework, získávají na popularitě, podporují spolupráci a urychlují inovace v celém odvětví.

Celkově je konkurenční prostředí v roce 2025 definováno rychlým technologickým pokrokem, přičemž vedoucí hráči investují výrazné prostředky do výzkumu a vývoje, aby si udrželi náskok v optimalizaci pohybu pro průmyslovou robotiku.

Předpovědi růstu trhu (2025–2030): CAGR a prognózy příjmů

Trh pro optimalizaci pohybu v průmyslové robotice je připraven na robustní růst mezi lety 2025 a 2030, poháněný zrychleným přijetím automatizace v sektorech výroby, logistiky a skladování. Podle projekcí MarketsandMarkets se očekává, že globální trh průmyslových robotů dosáhne složené roční míry růstu (CAGR) přibližně 11 % v tomto období, přičemž technologie optimalizace pohybu budou představovat významný motor této expanze.

Příjmy generované konkrétně z řešení pro optimalizaci pohybu — včetně pokročilého softwaru pro plánování pohybu, real-time řízení trajektorií a optimalizaci tras poháněné AI — se očekává, že porostou mírně vyšším CAGR, odhadovaným na 12–14 % od roku 2025 do 2030. To překonává širší trh průmyslových robotů a odráží rostoucí poptávku po vyšší efektivitě, zkrácení cyklických časů a úsporách energie v automatizovaných operacích. Do roku 2030 se očekává, že segment optimalizace pohybu přispěje více než 3,5 miliardy dolarů na ročních příjmech, což je nárůst z odhadovaných 1,6 miliardy dolarů v roce 2025, jak informuje Mezinárodní datová korporace (IDC).

Klíčové faktory růstu zahrnují:

• Rostoucí náklady na práci a nedostatek kvalifikované pracovní síly, což nutí výrobce investovat do inteligentnějších a efektivnějších robotických systémů.
• Technologické pokroky v AI, strojovém učení a fúzi senzorů, které umožňují přesnější a adaptivní řízení pohybu.
• Expanze aplikací robotiky do nových vertikál, jako je zpracování potravin, montáž elektroniky a farmacie, kde je optimalizace pohybu zásadní pro kvalitu a průchodnost.
• Zvyšující se integrace digitálních dvojčat a simulačních nástrojů, které umožňují virtuální testování a optimalizaci robotického pohybu před nasazením.

Regionálně se očekává, že Asijsko-pacifická oblast si udrží svůj vůdčí postavení, přičemž bude tvořit více než 50 % globálních příjmů do roku 2030, což je podporováno pokračujícími investicemi do chytré výroby v Číně, Japonsku a Koreji. Evropa a Severní Amerika také zaznamenají silný růst, zejména v automobilovém a elektronickém sektoru, podle údajů Mezinárodní federace robotiky (IFR).

Shrnuto, segment optimalizace pohybu v rámci průmyslové robotiky je připraven na dynamickou expanzi od 2025 do 2030, s dvouciferným CAGR a miliardovým potenciálem příjmů, podpořený technologickými inovacemi a neúprosným usilováním o dokonalost provozu v automatizovaných průmyslech.

Regionální analýza: Příležitosti a tržní podíl podle geografických oblastí

Globální trh pro optimalizaci pohybu v průmyslové robotice zažívá významné regionální odlišnosti, přičemž distribuce příležitostí a tržního podílu je formována intenzitou výroby, technologickým přijetím a vládními iniciativami. V roce 2025 Asijsko-pacifická oblast i nadále dominovala a tvořila největší tržní podíl, přičemž se primárně opírá o Čínu, Japonsko a Koreu. Agresivní investice Číny do chytré výroby a její iniciativa „Made in China 2025“ urychlily nasazení pokročilé robotiky, s důrazem na optimalizaci pohybu pro zlepšení produktivity a snížení provozních nákladů. Podle Mezinárodní federace robotiky Čína sama nainstalovala přes 268 000 průmyslových robotů v roce 2023 a tento počet se má stabilně zvyšovat, přičemž se řešení optimalizace pohybu stále více integrují do nových a retrofitted systémů.

Japonsko a Korea také představují silné příležitosti, přičemž využívají své vyspělé sektory elektroniky a automobilového průmyslu. Japonské firmy, jako FANUC Corporation a Yaskawa Electric Corporation, jsou na čele vývoje proprietárních algoritmů řízení pohybu, které se adoptují jak na domácím trhu, tak jsou vyváženy do celého světa.

Evropa představuje druhý největší trh, přičemž Německo, Itálie a Francie vedou v přijetí technologií optimalizace pohybu. Důraz regionu na Průmysl 4.0 a digitální transformaci, podpořený financováním EU a iniciativami, podnítil poptávku po pokročilé robotice. Německý automobilový a strojírenský sektor, zejména investuje do plánování pohybu poháněného AI a real-time optimalizace, aby si udržel konkurenceschopnost. Podle Statista zůstává hustota průmyslových robotů v Evropě mezi nejvyššími na světě, což vytváří úrodnou půdu pro dodavatele optimalizace pohybu.

Severní Amerika, vedená Spojenými státy, zažívá rychlý růst v přijetí optimalizace pohybu, zejména v automobilovém, elektronickém sektoru a logistiky. Tlak na reshoring výroby a potřeba flexibilních automatizačních řešení pohánějí investice do robotického softwaru a řízení pohybu. Firmy jako Rockwell Automation a ABB Ltd rozšiřují své portfolia o moduly optimalizace pohybu poháněné AI, kde cílí jak na velké podniky, tak na malé a střední podniky.

Nově vznikající trhy v Latinské Americe a na Blízkém východě postupně zvyšují své míry přijetí, zejména v automobilové montáži a zpracování potravin. Tyto regiony však stále představují relativně malý podíl na globálním trhu, omezený nižšími úrovněmi automatizační zralosti a investicemi. Nicméně, jak se globální dodavatelské řetězce diversifikují, tyto geografické oblasti by měly v střednědobém horizontu představit nové příležitosti pro dodavatele optimalizace pohybu.

Budoucí výhled: Vznikající aplikace a inovace

S ohledem na rok 2025 se optimalizace pohybu v průmyslové robotice chystá na významnou transformaci, poháněnou pokroky v umělé inteligenci (AI), strojovém učení a integraci senzorů. Tyto inovace umožňují robotům dosahovat vyšších úrovní přesnosti, přizpůsobivosti a efektivity, což je zásadní pro uspokojení vyvíjejících se požadavků moderní výroby a logistiky.

Jednou z nejperspektivnějších vznikajících aplikací je integrace algoritmů plánování pohybu poháněných AI. Tyto algoritmy umožňují robotům dynamicky upravovat jejich dráhy v reálném čase, optimalizovat pro rychlost, spotřebu energie a vyhýbání se kolizím. To je obzvlášť relevantní v kolaborativní robotice (kobots), kde roboti pracují s lidmi a musí se přizpůsobit nepředvídatelným změnám ve svém prostředí. Podle ABB může optimalizace pohybu poháněná AI snížit cyklické časy až o 20 % a spotřebu energie o 15 %, což má přímý dopad na provozní náklady a produktivitu.

Další inovací nabízející se stále více je využití digitálních dvojčat — virtuálních replik fyzických robotických systémů. Tím, že simulují a optimalizují pohyby robotů ve virtuálním prostředí před nasazením, mohou výrobci identifikovat neefektivnosti a potenciální problémy, aniž by narušovali výrobu. Siemens uvádí, že technologie digitálních dvojčat může zkrátit doby uvádění do provozu o až 50 %, což urychluje čas uvedení nových produktů a procesů na trh.

Fúze senzorů také hraje klíčovou roli v optimalizaci pohybu. Kombinováním dat z několika senzorů (jako jsou senzory vidění, síly a blízkosti) mohou roboti dosáhnout komplexnějšího porozumění svému okolí. To umožňuje přesnější a adaptivní řízení pohybu, zejména při složitých nebo proměnlivých úlohách, jako je vybírání z kontejnerů nebo montáž. FANUC zdůrazňuje, že optimalizace pohybu řízená senzory je zásadní pro rozšíření robotiky do odvětví s vysokou variabilitou, jako je elektronika a zpracování potravin.

• Optimalizace pohybu poháněná AI pomůže dále vylepšit pohyb tím, že anticipuje opotřebení, což umožní proaktivní úpravy trajektorií a rychlostí robotů.
• Okrajové výpočty se očekávají, že sníží latenci v řízení pohybu, což umožní rychlejší a reagující robotické akce v továrně.
• Open-source frameworky pro plánování pohybu podporují větší interoperabilitu a přizpůsobení, jak poznamenává Universal Robots.

Shrnuto, budoucnost optimalizace pohybu v průmyslové robotice bude formována inteligentními algoritmy, pokročilými simulačními nástroji a vylepšenou integrací senzorů. Tyto inovace mají potenciál uvolnit nové úrovně efektivity, flexibility a bezpečnosti, čímž umístí robotiku jako základní kámen výroby další generace.

Výzvy, rizika a strategické příležitosti

Optimalizace pohybu v průmyslové robotice je kritickým faktorem produktivity, ale představuje také komplexní krajinu výzev, rizik a strategických příležitostí, jak sektor postupuje do roku 2025. Hlavní výzvou je vyvážit potřebu rychlosti a přesnosti se zabezpečením a energetickou účinností. Jak jsou roboti stále častěji nasazováni vedle lidských pracovníků, zajištění bezpečných, bezkolizních pohybových tras, aniž by se obětovala průchodnost, je nadále přetrvávajícím problémem. Pokročilé algoritmy, jako je modelově prediktivní řízení a reinforcement learning, jsou adoptovány, ale jejich integrace může být komplikována zastaralými systémy a nedostatkem standardizovaných protokolů mezi různými výrobci robotů (Mezinárodní federace robotiky).

Rizika kybernetické bezpečnosti se také zvyšují. Jak se optimalizace pohybu stále více spoléhá na cloudové analýzy a real-time výměnu dat, rozšiřuje se plocha pro potenciální kybernetické hrozby. Průmysloví operátoři musí investovat do robustních bezpečnostních rámců na ochranu duševního vlastnictví a prevenci provozních přerušení (Kaspersky). Kromě toho zvyšování složitosti optimalizace multi-robot systémů — kde musí desítky nebo stovky robotů bezchybně koordinovat — zvyšuje riziko kaskádních selhání, pokud dojde k poruše nebo zkompromitování jednotlivého uzlu.

Z strategického hlediska vytváří tlak na udržitelnost nové příležitosti. Optimalizace pohybu může zásadně snížit spotřebu energie a opotřebování robotických komponent, což je v souladu s globálními cíli ESG a nabízí úspory nákladů během životního cyklu robotů (ABB). Firmy, které úspěšně implementují adaptivní plánování pohybu, se mohou odlišit nabídkou flexibilnějších a odolnějších automatizačních řešení, zejména v odvětvích s požadavkem na vysokou variabilitu a nízký objem výroby.

Další příležitost spočívá v integraci plánování pohybu řízeného AI s digitálními dvojčaty a simulačními platformami. To umožňuje výrobcům testovat a zdokonalovat pohybové strategie virtuálně před nasazením, čímž se snižují prostojové doby a urychlují inovační cykly (Siemens). Nicméně využít těchto příležitostí je třeba vychovávat pracovní sílu a podporovat užší spolupráci mezi dodavateli robotiky, softwarovými vývojáři a koncovými uživateli.

• Klíčové výzvy: bezpečnost, integrace zastaralého systému, kybernetická bezpečnost a složitost systému.
• Rizika: provozní přerušení, úniky dat a kaskádová selhání v prostředí více robotů.
• Příležitosti: úspory energie, udržitelnost, flexibilní automatizace a integrace digitálních dvojčat.

Zdroje a reference

• Mezinárodní federace robotiky
• ABB
• KUKA
• Yaskawa Electric Corporation
• Siemens
• ABB
• Universal Robots
• Rockwell Automation
• Realtime Robotics
• Energid Technologies
• MoveIt
• MarketsandMarkets
• Mezinárodní datová korporace (IDC)
• Mezinárodní federace robotiky (IFR)
• FANUC Corporation
• Yaskawa Electric Corporation
• Statista
• Siemens
• FANUC
• Kaspersky