포장 분야 AI 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 기술별(기계 학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 예측 분석 등), 애플리케이션별(포장 디자인 및 맞춤화, 품질 관리 및 검사, 데이터 라벨링, 스마트 창고, AI 기반 재활용 시스템 등), 최종 사용 산업별(식품 및 음료, 의료, 개인 관리 및 화장품, 가전제품, 전자상거래 및 소매 등) 및 지역 예측, 2026년부터 2034년까지

전 세계 포장 AI 시장 규모는 2025년 28억 4천만 달러로 평가되었습니다. 2026년 32억 4천만 달러에서 2034년 90억 3천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 13.85%를 나타낼 것으로 예상됩니다. 북미는 2025년 39.13%의 시장 점유율로 포장 AI 시장을 장악했다.

AI 기술의 발전, 친환경 소재에 대한 수요 증가, 포장 분야의 자동화 및 스마트 시스템 채택 확대로 인해 포장 분야의 AI 수요가 증가하고 있습니다. 업계가 운영을 간소화하고 지속 가능성 목표를 달성하려고 함에 따라 시장은 점점 더 중요해지고 있습니다.

이 시장은 식품 및 음료, 의약품, 소비재, 전자상거래 등 산업 전반에 걸쳐 전통적인 포장 프로세스를 변화시키면서 빠르게 성장하는 부문입니다. 머신러닝, 컴퓨터 비전, 예측 분석 등 AI 기반 기술을포장시스템은 운영 효율성을 개선하고, 폐기물을 줄이고, 지속 가능성을 강화하고, 혁신적인 포장 솔루션을 만들고 있습니다. 다음은 시장의 주요 측면, 성장, 추세, 과제 및 통찰력에 대한 포괄적인 분석입니다.

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시장 역학

시장 동인

생분해성 재료의 개발은 업계를 폐기물 감소와 생태발자국 감소로 이끌고 있습니다.

포장산업은 지속가능성을 우선시하므로,인공지능(AI)는 더 적은 재료를 사용하고 재활용성을 높이며 환경에 미치는 영향을 최소화하는 포장 솔루션을 만드는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다. AI 기반 디자인 도구는 광범위한 데이터 세트를 처리하여 포장 모양, 크기 및 재료를 개선하여 제품 무결성을 보호하면서 재료 사용을 최소한으로 유지하도록 보장합니다. 이 방법론은 폐기물을 줄일 뿐만 아니라 재활용성을 향상시키고 순환 경제 원칙에 부합합니다.

기계 학습 알고리즘은 다양한 조건에서 다양한 재료의 성능을 모델링할 수 있으므로 제조업체는 자원 사용을 줄이면서 내구성 요구 사항을 충족하는 환경 친화적인 옵션을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 접착제와 연동되는 포장 디자인을 제안함으로써 재활용 과정을 단순화하고 환경 피해를 더욱 완화할 수 있습니다.

또한 AI 기반 수명 주기 평가 도구는 포장의 생성부터 폐기까지 포장이 환경에 미치는 영향을 분석하여 개선이 필요한 영역을 정확히 찾아내고 지속 가능한 의사 결정을 촉진합니다. 포장에 AI 솔루션을 통합하면 생분해성 및 퇴비화 가능 소재의 발전이 촉진되어 환경 친화적인 제품에 대한 소비자 선호도와 규제 요구 사항을 충족하는 혁신적인 솔루션 개발이 가속화됩니다. 결론적으로, AI는 지능형 재료 선택을 촉진하고, 디자인을 최적화하고, 수명 주기를 관리하고, 포장 산업의 AI를 폐기물 감소와 생태발자국 감소 방향으로 추진함으로써 지속 가능한 포장을 크게 재편하고 있습니다.

핵심 프로세스 자동화로 생산 속도 향상, 비용 절감, 품질 향상

인공지능은 검사, 분류, 라벨링, 취급 등 필수 프로세스를 자동화하여 포장 산업을 빠르게 혁신하고 있습니다. 이러한 변화로 인해 생산 주기가 가속화되고 운영 비용이 절감됩니다. AI로 강화된 비전 시스템과 산업용 이미지 처리 기술은 포장재의 실시간 검사를 촉진하여 일반적으로 수동 개입이 필요하고 인적 오류가 발생하기 쉬운 결함, 잘못된 라벨링 또는 불일치를 효과적으로 식별합니다. 이러한 자동화는 우수한 품질의 제품만 생산되도록 보장하여 폐기물을 줄이고 결함이 있는 제품이 소비자에게 도달할 가능성을 줄입니다.

또한 자동화된 분류 시스템은 AI 알고리즘을 활용하여 크기, 모양, 재료에 따라 품목을 분류하고 지시하여 포장 작업의 속도와 정확성을 크게 향상시킵니다. 또한 AI 기반 검증을 통해 라벨링 프로세스가 최적화되어 규제 준수 및 브랜드 무결성 유지에 필수적인 정확하고 균일한 라벨링을 보장합니다. 반복적인 수동 작업을 AI 기반 기계 및 로봇 공학으로 대체함으로써 기업은 더 많은 처리량, 향상된 일관성 및 인건비 절감을 달성할 수 있습니다.

또한 AI를 통해 가능해진 예측 유지보수는 장비 고장을 예측하고 적시에 수리를 마련하여 가동 중지 시간을 최소화합니다. 요약하면, AI 기반 포장 자동화는 생산성과 품질 보증을 향상시킬 뿐만 아니라 상당한 비용 절감을 제공하여 포장 시장 성장에서 글로벌 AI의 핵심 요소로 자리매김합니다.

시장 제약

개인 정보 보호 및 보안 위험으로 인해 규제 및 규정 준수 문제가 발생하고 있습니다.

AI 기반 패키징 솔루션은 데이터 개인 정보 보호 및 보안과 관련된 문제로 인해 상당한 제한에 직면합니다. 이러한 시스템은 종종 민감한 정보가 포함된 광범위한 데이터 세트의 수집, 저장 및 분석에 크게 의존합니다. AI 강화 패키징과 관련된 광범위한 데이터 수집으로 인해 기업은 무단 액세스, 데이터 유출, 사이버 공격과 같은 위협에 노출되어 잠재적으로 개인 또는 독점 데이터가 손상될 수 있습니다. 예를 들어, 포장 자동화 또는 고객 개인화에 사용되는 AI 시스템이 손상되면 민감한 고객 또는 운영 정보가 공개되어 신원 도용, 사기 또는 평판 손상이 발생할 수 있습니다. 또한 GDPR 및 CCPA와 같이 복잡하고 진화하는 개인 정보 보호 규정을 준수하는 것은 또 다른 중요한 과제를 제기합니다. 기업은 모든 데이터 수집 및 처리 관행이 이러한 엄격한 법적 요구 사항을 준수하는지 확인해야 합니다. 디지털 패키징 솔루션의 국경 간 특성과 AI 기술의 급속한 발전으로 인해 이러한 규정 준수가 어려울 수 있습니다. 이를 준수하지 않을 경우 막대한 벌금, 법적 영향, 고객 신뢰 하락 등의 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 이는 글로벌 포장 AI 시장 확장을 방해합니다.

시장 기회

스마트하고 지속 가능한 포장에 대한 수요 증가로 AI 혁신 주도

지능적이고 상호 연결된 패키징에 대한 수요 증가와 지속 가능성에 대한 강한 관심이 결합되어 패키징 산업에서 AI 기반 발전을 위한 상당한 기회를 창출하고 있습니다. AI 기술은 기존 역할을 뛰어넘는 스마트 패키징 시스템 생성을 촉진합니다. 이러한 시스템에는 실시간 신선도 추적, 제품 검증, 내장 센서 및 디지털 플랫폼을 통한 대화형 소비자 참여 등의 기능이 통합되어 있습니다. 이러한 혁신적인 패키징 솔루션은 공급망 투명성을 향상하고, 제품 안전을 강화하며, 브랜드에 소비자 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 동시에 연결된 경험에 대한 증가하는 소비자 욕구를 충족시킵니다.

지속 가능성 측면에서 AI는 자원 소비와 환경 영향을 줄이기 위해 광범위한 데이터 세트를 분석하여 포장 디자인과 재료 선택을 개선하고 있습니다. AI 기반 도구는 포장 성능을 모델링하고 시각화하여 순환 경제 원칙을 준수하는 재활용 가능하고 경량이며 생분해성 포장을 개발할 수 있습니다. 이는 기업이 변화하는 환경 규제를 충족하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 환경에 관심이 있는 소비자의 관심을 끌 수도 있습니다. 또한 품질 관리, 결함 식별, 물류 분야에서 AI로 강화된 자동화는 낭비를 최소화하고 생산 효율성을 높이며 운영 비용을 절감하고 있습니다. 전자 상거래가 성장하고 소비자 선호도가 진화함에 따라 포장을 맞춤화하고 공급망 요구 사항을 예측하는 AI의 기능은 이를 포장 부문의 혁신과 확장의 핵심 동인으로 자리매김하고 있습니다.

시장의 과제

AI 기반 패키징의 광범위한 데이터 수집으로 개인 정보 보호 및 보안 위험이 높아져 규제 및 신뢰 문제가 발생합니다.

패키징 AI 부문이 직면한 주요 과제는 AI 기반 솔루션에 필요한 광범위한 데이터 수집에 비추어 강력한 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 유지해야 한다는 것입니다. 이러한 시스템은 민감한 개인 및 독점 데이터를 자주 처리하므로 사이버 공격 및 데이터 침해의 표적이 됩니다. 데이터 흐름의 복잡한 특성, 국제 데이터 전송, AI 의사결정 프로세스의 불투명성으로 인해 GDPR 및 CCPA와 같이 변화하는 개인정보 보호법의 준수가 더욱 악화됩니다. 이러한 위험을 완화하지 않으면 규제 벌금, 평판 손상, 고객 신뢰 저하로 이어질 수 있으며, 이는 포장 산업에서 AI의 광범위한 채택을 방해할 수 있습니다.

포장 시장 동향의 AI

포장에 기계 학습 및 AI 기반 로봇 공학을 채택하여 운영 최적화 및 효율성 향상

사용머신러닝(ML)공급망 요구 사항을 예측하고 생산 일정을 최적화하는 알고리즘은 시장의 주요 추세 중 하나입니다. 예측 분석은 수요 변동을 예측하는 데에도 사용되어 포장 회사가 낭비를 최소화하고 재고 관리를 최적화할 수 있도록 해줍니다. ML 기반 시스템은 장비 고장을 예측하여 유지 관리 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 기반 스마트 패키징 솔루션이 인기를 얻고 있습니다. 이러한 기술을 사용하면 포장이 환경 요인(예: 온도, 습도)에 동적으로 반응하여 소비자에게 실시간 제품 정보를 제공하고 참여도를 높일 수 있습니다.

AI로 구동되는 로봇 공학은 포장 라인에 혁명을 일으키고 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템을 갖춘 자동화된 로봇은 집기, 포장, 분류 등의 작업을 고정밀도로 처리하여 속도와 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

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코로나19의 영향

코로나19 팬데믹은 처음에는 일시적인 제조 중단과 공급망 문제로 인해 AI 패키징 시장에 심각한 혼란을 가져왔습니다. 그럼에도 불구하고 기업들이 탄력성을 강화하고 효율성을 높이며 비접촉 운영을 구현하는 것을 목표로 함에 따라 위기로 인해 자동화, AI, 디지털 기술의 통합이 가속화되었습니다.

전자상거래가 급증하고 위생에 대한 인식이 높아짐에 따라 지능형 AI 기반 포장 솔루션과 실시간 공급망 모니터링에 대한 수요가 높아졌습니다. 팬데믹 이후 시장은 강력한 회복세를 보였습니다. 정부와 기업은 생산 프로세스를 최적화하고, 수동 오류를 최소화하며, 비용 효율성을 향상시키기 위해 AI 통합의 중요성을 강조하여 AI를 포장 부문 혁신의 중추적인 힘으로 자리매김했습니다.

세분화 분석

기술별

광범위한 업계 채택과 기술 발전으로 머신 러닝의 시장 지배력 강화

기술을 기반으로 시장은 기계 학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 예측 분석 등으로 ​​분류됩니다.

기계 학습 부문은 산업 전반에 걸쳐 광범위한 응용 프로그램과 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하는 능력으로 인해 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 주요 추진 요인으로는 자동화, 실시간 데이터 분석, 지능형 의사결정 시스템에 대한 수요 증가가 있습니다. 머신 러닝을 통해 예측 정확성 향상, 개인화된 고객 경험, 운영 간소화가 가능합니다. 의료, 금융, 소매, 제조 등의 부문과의 통합은 성장을 더욱 가속화합니다. 또한 컴퓨팅 성능의 발전, 대규모 데이터 세트의 가용성, AI 연구 개발에 대한 투자 증가로 인해 전 세계적으로 기계 학습 기술의 채택이 촉진되고 있습니다. 머신러닝 부문은 2026년에 46.49%의 점유율로 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.

컴퓨터 비전 부문은 시장에서 두 번째로 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 컴퓨터 비전은 품질 관리, 보안, 자율주행차, 얼굴 인식 등 분야에서 자동화에 대한 요구가 높아지면서 빠르게 확장되고 있습니다. 이미지와 비디오에서 중요한 통찰력을 이끌어내는 능력은 소매, 의료, 제조와 같은 산업을 변화시키고 있습니다.

애플리케이션 별

포장 디자인 및 맞춤화에 대한 수요 증가로 AI 기반 포장의 지배력 강화

응용 분야에 따라 시장은 포장 디자인 및 맞춤화, 품질 관리 및 검사, 데이터 라벨링, 스마트 창고 보관, AI 기반 재활용 시스템 등으로 분류됩니다.

매력적이고 개인화된 포장에 대한 소비자 선호도가 높아짐에 따라 포장 디자인 및 맞춤화 부문이 시장을 지배하고 있습니다. AI 기반 도구를 사용하면 브랜드는 소비자 행동, 선호도, 현지 동향에 따라 디자인을 개선하여 브랜드 상호 작용과 시장 적응성을 향상할 수 있습니다. 설계 절차를 자동화하면 출시 기간이 단축되고 신속한 프로토타이핑 및 수정이 가능해집니다. 포장 디자인 및 맞춤화 부문은 2026년에 36.89%의 시장 점유율을 차지할 것입니다.

품질 관리 및 검사는 제조 및 포장 절차의 정확성, 균일성 및 안전성에 대한 필수적인 요구에 따라 두 번째로 큰 부문을 나타냅니다. 또한 컴퓨터 비전과 머신 러닝의 결합은 결함 식별의 지속적인 향상을 촉진하여 다양한 산업 응용 분야에서 비용 효율성과 제품 품질 향상으로 이어집니다.

최종 사용 산업별

엄격한 안전 표준과 소비자 동향으로 인해 식품 및 음료 포장에 AI 채택 촉진

최종 사용 산업을 기반으로 시장은 식품 및 음료, 건강 관리, 개인 관리 및화장품, 가전제품, 전자상거래 및 소매업 등이 있습니다.

이 보고서가 비즈니스 최적화에 어떻게 도움이 되는지 알아보려면, 애널리스트와 상담

엄격한 안전 규정, 유통 기한 연장에 대한 수요 증가, 지속 가능한 맞춤형 포장에 대한 소비자 관심 증가로 인해 식품 및 음료 산업이 선두를 달리고 있습니다. AI는 포장 디자인, 추적성 및 품질 보증을 개선하여 제품 매력과 규정 준수를 향상시킵니다. 자동화 및 지능형 라벨링의 증가로 인해 이 부문의 활용이 더욱 촉진됩니다. 2026년에는 식음료 부문이 시장의 34.46%를 차지할 것으로 예상된다.

헬스케어는 정확성, 안전성, 제약 및 의료용 포장 규정 준수에 대한 필수적인 요구에 힘입어 두 번째로 선두적인 부문으로 자리매김했습니다. AI는 정확한 라벨링을 가능하게 하고, 변조를 감지하며, 공급망 내에서 추적성을 보장합니다. 맞춤형 의료, 위조 방지 솔루션, 지능형 패키징 혁신에 대한 수요가 증가하면서 이 분야의 AI 구현이 가속화되고 있습니다.

포장 시장의 AI 지역 전망

시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카의 5개 주요 지역에 걸쳐 연구되었습니다.

북아메리카

이 시장의 지역 분석에 대한 추가 정보를 얻으려면, 무료 샘플 다운로드

북미는 AI, 제조 및 혁신 분야에서 탁월하여 시장 성장을 주도합니다.

북미 시장은 2025년에 11억 1천만 달러를 창출해 전 세계 시장 규모의 39.13%를 차지했으며, 2026년에는 12억 6천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 북미 지역은 AI의 조기 채택, 강력한 제조 인프라, 상당한 R&D 투자로 인해 패키징 분야 글로벌 AI 시장 점유율에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 식품 및 의약품 안전에 대한 규제의 강조로 인해 AI 기반 품질 보증의 필요성이 높아졌습니다. 또한, 저명한 AI 및 패키징 기술 기업의 참여로 특히 의료 및 소매 분야 전반에 걸쳐 지속적인 혁신과 협력이 촉진됩니다. 2026년까지 미국 시장 가치는 10억 1천만 달러로 평가됩니다.

• 미국의료협회(American Medical Association)에 따르면, 2023년 미국의 의료비는 7.5% 증가해 4조9000억 달러에 이르렀고, 이는 1인당 14,570달러에 달합니다. 이는 2022년 증가율 4.6%를 크게 웃도는 수치로, 코로나19 사태로 인한 2020년 증가율 10.4%를 제외하면 2003년(8.5%) 이후 가장 높은 증가율이다.

유럽

유럽 ​​시장은 지속 가능성, 혁신 및 기술 협력을 강조하여 수요를 확대합니다.

유럽은 2025년 6억 3천만 달러의 가치로 세계 시장에 22.32%를 기여했으며 2026년에는 6억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 유럽의 포장 시장 AI는 엄격한 지속 가능성 규제, 친환경 포장에 대한 강한 소비자 욕구, 광범위한 구현에 의해 영향을 받습니다. 인더스트리 4.0. 정부와 EU는 AI 및 자동화와 관련된 이니셔티브에 적극적으로 자금을 조달하고 있습니다. 식품, 화장품, 의약품 포장 분야의 혁신은 탄탄한 산업 인프라와 국제 기술 협력을 통해 뒷받침됩니다. 영국 시장은 2026년까지 9억 9천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 독일 시장은 2026년까지 1억 8천만 달러로 평가됩니다.

• 2022년 11월, 유럽 바이오플라스틱(EUBP)은 오늘 유럽연합 집행위원회가 채택한 포장 및 바이오플라스틱에 대한 새로운 규칙 제안을 환영합니다. "우리는 진정한 환경적 이점을 제공할 수 있는 잠재력을 인정하는 혁신적인 바이오플라스틱 소재에 대한 위원회의 최초의 포괄적인 정책 프레임워크에 감사드립니다. 특히 EUBP는 야심 찬 폐기물 및 기후 목표를 달성하기 위해 제안된 포장 규칙에서 퇴비화 플라스틱 포장의 중요한 역할에 대한 위원회의 지지를 높이 평가합니다"라고 EUBP의 전무이사인 Hasso von Pogrell은 말합니다. "그러나 우리는 바이오 기반 공급원료 사용에 대한 더 강력한 지원을 기대했을 것입니다."

아시아 태평양

아시아 태평양 성장은 제조, 전자상거래 및 포장에 의해 주도됩니다.

아시아 태평양 지역은 2025년에 8억 2천만 달러로 세계 시장 점유율의 28.97%를 차지했으며, 2026년에는 9억 5천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역은 제조 부문의 확장, 전자 상거래의 급증, 저렴하고 확장 가능한 포장 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 중국, 일본, 인도와 같은 국가의 정부 프로그램은 AI 통합을 촉진합니다. 인구 증가와 도시 성장으로 인해 식품, 의료, 가전제품 산업에서 효과적인 포장이 필요해졌습니다. 일본 시장은 2026년 1억 9천만 달러, 중국 시장은 2026년 3억 3천만 달러, 인도 시장은 2026년 2억 1천만 달러를 달성할 것으로 예상됩니다.

• 아시아태평양경제협력체(ASC)에 따르면 아시아태평양 지역 중 동남아시아 지역은 2022년 전자상거래가 20.6%로 가장 빠르게 성장한 곳이며 라틴아메리카는 20.4%로 그 뒤를 이었습니다.

라틴 아메리카

라틴 아메리카의 성장은 다양한 산업, 투자 및 혁신에서 비롯됩니다.

라틴 아메리카는 2025년 세계 시장에 약 1억 9천만 달러를 기여해 6.53%의 점유율을 차지했으며, 2026년에는 2억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 라틴 아메리카의 성장은 산업 자동화의 발전, 외국인 투자 급증, 포장 식품 및 헬스케어 품목에 대한 수요 증가에 의해 주도됩니다. 계속 발전함에 따라 이 지역에서는 공급망 최적화 및 품질 관리 보장을 위한 AI에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 브라질과 멕시코는 포장 혁신의 중요한 중심지가 되고 있습니다.

• UNEP에 따르면 2020년 라틴 아메리카 및 카리브해 지역(LAC) 국가에서 370만 톤의 플라스틱 오염이 바다로 유입되었습니다. 현재 LAC 지역 33개 국가 중 27개 국가가 일회용 플라스틱 사용을 줄이거나 금지하거나 제거하는 국가 또는 지역 법률을 통과시켰습니다.

중동 및 아프리카

AI 발전으로 중동 및 아프리카 시장 성장

2025년 중동 및 아프리카는 세계 시장의 3.05%를 점유하여 9억 달러 규모의 가치를 기록했으며, 2026년에는 9억 9천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 중동 및 아프리카에서는 식품 및 음료 산업 확대, 의료 수요 증가, 산업 발전 추세에 따라 포장 AI의 성장이 촉진됩니다. 걸프만 국가들은 운영 효율성을 개선하기 위해 AI와 같은 스마트 기술에 돈을 투자하고 있습니다. 패키징 분야의 AI 장점에 대한 지식이 늘어남에 따라 채택이 증가하고 있습니다.

• 국제신선식품협회(International Fresh Produce Association)에 따르면 WTO 예측은 2022년 중동과 아프리카의 무역 성장의 회복력도 강조합니다. 이들 지역은 2023년 수출이 소폭 감소할 것으로 예상되지만 수입은 여전히 ​​강세를 유지할 것이며 각 지역은 5.7% 성장할 것으로 예상됩니다. 다른 지역에서는 2023년 수출과 수입 모두에서 완만하게 성장할 것으로 예상됩니다.

경쟁 환경

주요 산업 플레이어

신제품 출시로 상당한 성장 기회를 목격하는 주요 시장 참가자

글로벌 시장은 매우 세분화되고 경쟁이 치열하며 소수의 플레이어가 혁신적인 포장 솔루션을 제공하여 지배하고 있습니다. 이들 주요 업체들은 기존의 다양한 제품을 혁신하여 지역 전반에 걸쳐 고객 기반을 확장하는 데 지속적으로 집중하고 있습니다.

업계의 주요 업체로는 Tetra Pak Group, Stora Enso, Greif Inc., Ardagh Group, Sealed Air Corporation 등이 있습니다. 수많은 다른 회사들이 시장 동향에 초점을 맞추고 고급 패키징 솔루션을 제공하고 있습니다.

프로파일링된 포장 회사의 주요 AI 목록

• Tetra Pak 그룹(스위스)
• 스토라 엔소(핀란드)
• 그리프 주식회사(우리를.)
• 아르다 그룹(룩셈부르크)
• 실드에어 주식회사(우리를.)
• 베리글로벌(우리를.)
• 오지홀딩스(일본)
• 에이버리데니슨(Avery Dennison Corp.)(미국)
• Gerresheimer AG (독일)
• 조지아 퍼시픽(미국)
• 소노코(미국)
• Amcor Plc (스위스)

주요 산업 발전

• 2025년 3월, Unilever는 더 빠른 콘텐츠 제작을 위해 AI로 제품 촬영을 재창조합니다. AI, 물리학, 데이터 및 재료 과학을 결합한 새로운 기술은 마케팅 팀이 고품질 제품 이미지를 더 빠르고 비용 효과적으로 생성하는 데 도움이 됩니다. 디지털 트윈 기술이 콘텐츠에 대한 접근 방식을 어떻게 발전시키고 있는지 알아보세요.
• 2025년 3월Ranpak은 지속 가능한 포장의 한계를 뛰어넘는 세 가지 혁신적인 신제품을 소개하고, 독점 교육 세션을 주최하며, MHI 혁신상 후보에 오른 솔루션을 공유할 예정입니다.
• 2024년 10월, Specright는 챗봇 및 지능형 문서 처리를 포함하여 사양 데이터 관리 플랫폼 내의 새로운 AI 기능을 발표했습니다. 이는 공급망 전문가가 중요한 제품 및 포장 데이터를 디지털화하고 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다.
• 2024년 3월, 미시간에 본사를 두고 로봇 애플리케이션을 위한 3D 체적 비전 안내 시스템 공급업체인 Liberty Robotics는 로봇 팔레타이징 및 디팔레타이징 제품군인 VPick 및 VPack의 공식 출시를 발표했습니다. 이전에 Liberty Reach로 알려졌던 Liberty Robotics에 따르면 로봇은 AI 비전 시스템을 사용하여 창고 효율성과 신뢰성을 향상합니다.
• 2023년 8월, 기술 스타트업 Sourceful은 패키징 부문에서 회사가 최초로 무료로 사용할 수 있는 생성 AI 도구라고 주장하는 제품을 출시했습니다. 스스로를 "더 스마트한 포장용 소싱 플랫폼"이라고 설명하는 이 회사는 새로운 생성 AI 도구인 Spring이 단어 기반 프롬프트와 브랜드 색상 및 디자인 스타일에 대한 몇 가지 간단한 질문을 사용하여 몇 분 만에 포장 디자인 아이디어를 생성할 것이라고 밝혔습니다.

보고서 범위

시장 조사 보고서는 상세한 시장 분석을 제공합니다. 글로벌 시장 개요는 또한 주요 핵심 플레이어, 경쟁 환경, 제품 유형, 시장 부문, Porter의 5가지 힘 분석 및 제품의 주요 부문과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 게다가, 이 보고서는 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 발전을 강조합니다. 위에서 언급한 요소 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 여러 요소가 포함되어 있습니다.

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보고서 범위 및 세분화