스트래티스틱스 MRC에 따르면 글로벌 스마트 농업 시장은 2024년 262억 달러 규모이며, 예측 기간 동안 15.7%의 연평균 성장률로 성장하여 2030년에는 628억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 정밀 농업이라고도 하는 스마트 농업은 IoT, AI, 드론, 빅 데이터와 같은 첨단 기술을 사용하여 농업 관행을 최적화하는 것을 말합니다. 이러한 접근 방식은 농작물 수확량을 높이고, 자원 소비를 줄이며, 전반적인 농장 관리를 개선하는 것을 목표로 합니다. 스마트 농업은 실시간 데이터와 자동화를 활용하여 농부들이 정보에 입각한 결정을 내리고, 작물의 건강을 모니터링하며, 물과 비료와 같은 자원을 효율적으로 관리함으로써 궁극적으로 지속 가능하고 생산적인 농업을 실현할 수 있게 해줍니다.
지속 가능한 농업을 위한 정보와 지원을 제공하는 이탈리아에 본부를 둔 유엔 기구인 식량농업기구가 발표한 보고서에 따르면, 2021년에 53개 국가 또는 지역에서 약 1억 9,300만 명이 위기 또는 더 나쁜 수준의 심각한 식량 불안에 직면했으며, 이는 4,000만 명 이상 증가한 수치(IPC/CH 3~5단계)라고 합니다.
시장 역학:
동인:
식품에 대한 수요 증가
급격한 인구 증가와 도시화로 인해 식품에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 생산성을 높이고, 낭비를 줄이며, 자원 사용을 최적화하기 위해 IoT, AI, 데이터 분석과 같은 첨단 기술이 농업 관행에 통합되고 있습니다. 이러한 혁신은 기후 변화, 제한된 경작지, 물 부족과 같은 문제를 해결하면서 증가하는 식량 수요를 지속 가능하게 충족하는 데 매우 중요합니다. 따라서 스마트 농업 솔루션에 대한 투자가 가속화되어 시장 성장을 주도하고 있습니다.
제약:
인프라 및 연결성 부족
스마트 농업 시장은 인프라와 연결성 부족으로 인해 상당한 어려움에 직면해 있습니다. 많은 농촌 지역에는 실시간 데이터 수집과 원격 모니터링에 필수적인 안정적인 인터넷 접속이 부족합니다. 센서, 드론, 자동화 시스템과 같은 인프라가 부족하면 첨단 기술을 도입하는 데 장애가 됩니다. 이러한 디지털 격차는 농부들의 정밀 농업 기술 활용 능력을 제한하여 효율성과 생산성을 떨어뜨립니다. 이러한 문제를 해결하려면 농촌 광대역과 최신 농업 인프라에 대한 상당한 투자가 필요합니다.
기회:
수익성 및 지속가능성 향상
정밀 농업 기술과 IoT 통합을 통해 자원 사용을 최적화하고 낭비를 줄임으로써 시장의 수익성과 지속가능성을 높일 수 있습니다. 고급 데이터 분석과 AI는 농부들에게 실행 가능한 인사이트를 제공하여 작물 수확량을 늘리고 운영 비용을 절감합니다. 토양 건강 모니터링 및 효율적인 물 관리와 같은 지속 가능한 관행은 생산성을 더욱 높이는 동시에 환경에 미치는 영향을 최소화합니다.
위협:
농부의 제한된 지식과 기술
시장에서 농부들의 제한된 지식과 기술은 상당한 어려움을 야기합니다. 많은 농부들이 첨단 기술 및 데이터 기반 농업 관행에 익숙하지 않아 이를 최적으로 채택하고 활용하지 못합니다. 이러한 지식 격차는 정밀 농업, IoT 기기, 데이터 분석의 효과적인 구현을 방해하여 생산성과 지속 가능성을 떨어뜨리는 결과를 초래합니다. 교육, 훈련, 접근 가능한 리소스를 통해 이러한 격차를 해소하는 것은 스마트 농업의 이점을 극대화하고 농업 부문의 혁신을 촉진하는 데 매우 중요합니다.
코로나19 영향:
코로나19 팬데믹은 스마트 농업 시장에 큰 영향을 미쳤으며, 노동력 부족과 공급망 중단으로 인해 첨단 기술 도입이 가속화되었습니다. 농부들은 생산성을 유지하고 식량 안보를 보장하기 위해 자동화, IoT, AI 기반 솔루션에 점점 더 많은 관심을 기울였습니다. 이러한 변화는 농업 프로세스 관리에 있어 디지털 도구의 중요성을 부각시켰고, 스마트 농업 기술에 대한 투자를 촉진했습니다. 초기의 어려움에도 불구하고 이 위기는 궁극적으로 이 부문의 회복력과 혁신 주도 성장의 잠재력을 강조했습니다.
사료 공급 관리 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
급식 관리 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 혁신은 정확한 사료 공급 일정과 영양소 관리를 제공하여 효율성을 높이고 낭비를 줄이며 수확량을 향상시킵니다. 주요 업체들은 자동화된 사료 공급 시스템, 실시간 모니터링을 위한 센서, 데이터 기반 의사 결정을 위한 소프트웨어를 제공합니다. 지속 가능성과 생산성이 가장 중요해짐에 따라 이 시장은 전 세계적으로 스마트 농업 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 크게 성장할 것으로 보입니다.
양식 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
양식 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 양식업은 지속 가능한 어류 및 해산물 양식을 위한 첨단 기술을 활용하는 스마트 농업의 필수 요소입니다. IoT 장치, 자동화된 사료 공급 시스템, 수질 센서와 같은 혁신은 효율성과 생산성을 향상시킵니다. 스마트 양식은 자원에 대한 정밀한 모니터링과 관리를 통해 환경에 미치는 영향을 최소화하여 수생 생물에게 최적의 조건을 보장합니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 기술 발전과 정밀 양식 기술의 채택 증가에 힘입어 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. IoT 센서, 드론, AI 기반 분석과 같은 혁신은 농업 관행을 혁신하고 생산성을 향상시키며 자원 활용을 최적화하고 있습니다. 또한, 지속 가능한 농업 관행을 장려하는 정부의 우호적인 이니셔티브는 시장 확대를 더욱 촉진하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 사물인터넷(IoT), 정밀 농업, 드론, AI 기반 분석과 같은 기술 발전을 수용하여 농업 관행을 최적화하고 작물 수확량을 개선하며 운영 비용을 절감하고 있습니다. 인구가 급격히 증가함에 따라 증가하는 식량 수요를 충족하기 위해 농업 생산성에 대한 압박이 커지고 있습니다. 스마트 농업 기술은 농부들이 자원을 효율적으로 활용하면서 수확량을 극대화할 수 있도록 도와줍니다.
주요 개발:
2023년 7월, 디어 앤 컴퍼니는 스마트 어플리(Smart Apply, Inc.)를 인수한다고 발표했습니다. 이 회사는 스마트 어플라이의 정밀 살포 기술을 활용하여 재배자들이 투입 비용, 노동력, 규제 요건, 환경 목표와 관련된 문제를 해결할 수 있도록 지원할 계획이었습니다.
2023년 4월, AGCO Corporation은 AGCO의 공장 맞춤 및 애프터마켓 가이드 제품 확장을 위해 Hexagon과 전략적 협업을 발표했습니다. 새로운 가이던스 시스템은 Valtra 및 Massey Ferguson 트랙터에 퓨즈 가이드로 상용화될 계획이었습니다.
적용 대상 유형
– 정밀 농업
– 가축 모니터링
– 정밀 양식업
– 정밀 임업
– 스마트 온실
– 기타 유형
지원 대상 제품
– 소프트웨어
– 서비스
– 하드웨어
지원 대상 애플리케이션
– 재고 관리
– 농장 노동 관리
– 사료 공급 관리
– 우유 수확 관리
– 번식 관리
– 유전학 및 보육
– 수확량 모니터링 및 수확
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 원예
– 농업 협동조합
– 농업 기업
– 연구 기관
– 양식업
– 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 애플리케이션 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 유형별 글로벌 스마트 농업 시장
5.1 소개
5.2 정밀 농업
5.3 가축 모니터링
5.4 정밀 양식
5.5 정밀 임업
5.6 스마트 온실
5.7 기타 유형
6 글로벌 스마트 농업 시장, 제공 별
6.1 소개
6.2 소프트웨어
6.2.1 AI 및 데이터 분석
6.2.2 농장 관리 소프트웨어
6.3 서비스
6.3.1 시스템 통합 및 컨설팅 서비스
6.3.2 관리형 서비스
6.3.3 지원 전문 서비스
6.3.4 유지보수 및 지원 서비스
6.4 하드웨어
6.4.1 디스플레이
6.4.2 토양 센서
6.4.3 관개 컨트롤러
6.4.4 드론
7 애플리케이션 별 글로벌 스마트 농업 시장
7.1 소개
7.2 재고 관리
7.3 농장 노동 관리
7.4 사료 공급 관리
7.5 우유 수확 관리
7.6 번식 관리
7.7 유전학 및 종묘장
7.8 수확량 모니터링 및 수확
7.9 기타 애플리케이션
8 최종 사용자 별 글로벌 스마트 농업 시장
8.1 소개
8.2 원예
8.3 농업 협동 조합
8.4 농업 기업
8.5 연구 기관
8.6 양식업
8.7 기타 최종 사용자
9 지역별 글로벌 스마트 농업 시장
9.1 소개
9.2 북미
9.2.1 미국
9.2.2 캐나다
9.2.3 멕시코
9.3 유럽
9.3.1 독일
9.3.2 영국
9.3.3 이탈리아
9.3.4 프랑스
9.3.5 스페인
9.3.6 기타 유럽
9.4 아시아 태평양
9.4.1 일본
9.4.2 중국
9.4.3 인도
9.4.4 호주
9.4.5 뉴질랜드
9.4.6 대한민국
9.4.7 기타 아시아 태평양 지역
9.5 남미
9.5.1 아르헨티나
9.5.2 브라질
9.5.3 칠레
9.5.4 남미의 나머지 지역
9.6 중동 및 아프리카
9.6.1 사우디 아라비아
9.6.2 아랍에미리트
9.6.3 카타르
9.6.4 남아프리카 공화국
9.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
10 주요 개발 사항
10.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
10.2 인수 및 합병
10.3 신제품 출시
10.4 확장
10.5 기타 주요 전략
11 회사 프로파일링
