Für weitere Einblicke fordern Sie ein kostenloses Muster an.

Marktdynamik 

Treiber: Zunehmende Verbreitung von Echtzeit-Edge-basierter visueller Analytik in komplexen Fertigungsprozessen elektronischer Bauteile

Die Nachfrage nach bildgestützter Robotik in der Elektronikfertigung steigt, da Montagelinien immer kompakter und spezialisierter werden und eine sofortige Datenverarbeitung zur Erkennung mikroskopischer Fehler erfordern. Im Jahr 2024 implementierte ein Forschungsteam des Fraunhofer IPA erfolgreich vier integrierte Bildsensoren mit Edge-basierter Analytik für die Wafer-Level-Inspektion und unterstrich damit das Bestreben nach hochpräziser Detektion. Die Robotiksparte von Panasonic kooperierte mit drei Mikrochip-Herstellern im südkoreanischen Markt für maschinelles Sehen und bildgestützte Robotik, um synchronisierte Kameramodule für die Leiterplattenanalyse einzusetzen und die Bedeutung der Echtzeitüberwachung hervorzuheben. Toshiba veröffentlichte Ergebnisse aus zwei Pilotversuchen, die zeigen, wie die Bildverarbeitung direkt auf dem Gerät Bauteilfehler in der Montage mehrlagiger Schaltungen reduziert. Eine Laborstudie in Taiwan validierte zudem fünf neue Sensorprototypen, die Inspektionsdaten in Echtzeit und ohne Cloud-Abhängigkeit übertragen und damit den Trend zur lokalen Datenverarbeitung verdeutlichen. In einer separaten Entwicklung testete ein Robotik-Konsortium in Singapur 6 GPU-beschleunigte Bildverarbeitungssysteme zur Ausrichtung von Mikrolinsen und unterstrich damit die Notwendigkeit einer sofortigen Korrektur in hochdichten elektronischen Geräten.

Dieser Trend wird durch die inhärente Dringlichkeit in der Elektronikfertigung verstärkt: Fehlerhafte Mikroprozessoren oder nicht übereinstimmende Schichten können ganze Chargen unbrauchbar machen, wodurch eine sorgfältige Echtzeitanalyse unerlässlich wird. Um diese Herausforderungen im Markt für maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik zu bewältigen, nutzt die Edge-basierte visuelle Analytik lokale Rechenleistung anstelle von entfernten Servern. In Japan hat DENSO einen neuen Roboterarm vorgestellt, der integrierte KI-Chips mit Präzisionskamerasystemen kombiniert, um komplexe Laserlötprozesse zu bewältigen – ein Quantensprung gegenüber der herkömmlichen Offline-Inspektion. Darüber hinaus haben Universitäten in Europa zwei gemeinsame Forschungsprogramme initiiert, die sich auf sensornahe Datenverarbeitung für energieeffiziente Bildverarbeitung konzentrieren und damit das Engagement des Ökosystems für nachhaltige Innovation unterstreichen. Durch die Ermöglichung von Entscheidungen vor Ort helfen Edge-basierte Echtzeitsysteme Herstellern, den Durchsatz zu optimieren, Schäden durch mikroskopische Ausrichtungsfehler zu minimieren und den Weg für die fortschreitende Miniaturisierung elektronischer Bauteile weltweit zu ebnen.

Trend: Beschleunigte Entwicklung neuronaler Netzwerk-basierter Bilderkennungsmodule für präzisionsorientierte, fortschrittliche kollaborative Robotikanwendungen

Branchenübergreifend wird der Trend zu intuitiven kollaborativen Robotern durch neuronale Netzwerk-basierte Bildverarbeitungsmodule unterstrichen, die Präzision, Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit verbessern. 2024 initiierte NVIDIA zwei groß angelegte Kooperationen mit Robotikunternehmen zur Integration GPU-basierter Bilderkennung in Cobot-Systeme und verdeutlichte damit den verstärkten Fokus auf die Optimierung durch maschinelles Lernen. ABB schloss drei strategische Pilotprojekte mit Deep-Learning-Bildverarbeitungssoftware für Pick-and-Place-Prozesse ab, die es Robotern ermöglichen, sicherheitskritische Montageaufgaben agiler zu bewältigen. In Dänemark berichtete ein spezialisiertes akademisches Konsortium über vier validierte Algorithmen zur Verbesserung der Hand-Auge-Koordination kollaborativer Roboterarme und wies damit auf anhaltende Fortschritte in der Sensorfusion hin. Hanson Robotics stellte zudem eine Demonstrationsplattform vor, die neuronale Netze für die Hochgeschwindigkeits-Mustererkennung in realen Logistikszenarien nutzt und so das breite Spektrum an Lösungen der nächsten Generation aufzeigt.

Dieser Trend prägt die moderne Fertigung im Bereich der Bildverarbeitung und bildgestützten Robotik, indem er die Interaktion von Cobots mit komplexen Produktionslinien, Menschen und unstrukturierten Umgebungen verbessert. FANUC präsentierte in Japan zwei Erweiterungen seiner CRX-Serie mit integrierten neuronalen Netzwerkmodulen zur automatischen Anpassung in Montageprozessen mit gemischten Produkten. Parallel dazu stellte ein Robotik-Startup in Boston drei Prototypen für kamerabasierte Pfadfindung vor, die den Aufstieg der Autonomie in beengten Arbeitsbereichen verdeutlichen. Ein weiteres Beispiel für diese Entwicklung ist Motomans Demonstration eines einzelnen kollaborativen Roboterarms mit integriertem Convolutional Neural Network zur Fehlererkennung – ein erster Schritt hin zu einer nahezu menschlichen Mustererkennung unter extremen Bedingungen. Intels Open-Source-Toolkit für neuronale Netze wurde in zwei Testläufen in einem spanischen Automobilwerk eingesetzt und beschleunigte die Objektklassifizierung für schnelllaufende Montagelinien. Diese Erfolge demonstrieren die starke Anziehungskraft des maschinellen Lernens in der bildgesteuerten Robotik und verwandeln ehemals starre, vorprogrammierte Roboterarme schrittweise in agile, kontextsensitive Partner, die sich bei präzisionskritischen Aufgaben in verschiedenen Industriezweigen auszeichnen.

Herausforderung: Gewährleistung der nahtlosen Integration multispektraler Bildverarbeitungssysteme in unkoordinierte, bestehende industrielle Automatisierungsarchitekturen weltweit

Die Implementierung multispektraler Bildverarbeitungstechnologie in älteren, isolierten Fertigungsanlagen stellt nach wie vor eine große Herausforderung dar, da diese Architekturen nie für Hochgeschwindigkeits-Bildverarbeitung oder komplexe Sensorfusion ausgelegt waren. Im Jahr 2024 untersuchte eine von Schneider Electric geleitete globale Arbeitsgruppe zwei Pilotwerke, die versuchten, Bildverarbeitungssysteme auf veralteten speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) zu modernisieren. Dabei wurden eklatante Diskrepanzen im Datendurchsatz aufgedeckt. Rockwell Automation steuerte drei technische Richtlinien zur Behebung der Protokollfragmentierung bei und unterstrich damit die betrieblichen Komplexitäten der Integration moderner KI-Bildverarbeitung in jahrzehntealte Netzwerke. Auf dem indischen Markt für Bildverarbeitung und bildgesteuerte Robotik testete ein spezialisierter Systemintegrator vier überarbeitete Roboterarme für die Navigation im dualen Infrarot- und sichtbaren Spektralbereich. Dabei traten während der Produktion Stabilitätsprobleme aufgrund von Einschränkungen veralteter Software auf. Eine deutsche wissenschaftliche Arbeit identifizierte einen kritischen Fehler bei der Verbindung der Ausführungsebenen in der Fertigung und führte ihn auf eine unzureichende Synchronisierung zwischen Robotersteuerungen und Spektralbildgebungsmodulen zurück. Darüber hinaus validierte Siemens zwei Teillösungen, die auf kundenspezifischer Middleware basieren, um ältere Feldbusverbindungen mit fortschrittlichen Bildverarbeitungssystemen zu verbinden.

Die Herausforderung verschärft sich in Umgebungen, in denen Hersteller schrittweise Modernisierungen vollständigen Überholungen vorziehen, um Kosten zu senken und Ausfallzeiten zu minimieren. Ein kanadisches Automatisierungsberatungsunternehmen implementierte beispielsweise zwei gestaffelte Migrationspläne, indem es die Integration in kurze Zyklen unterteilte, um Störungen zu begrenzen, aber den Gesamtzeitraum zu verlängern. Gleichzeitig startete Bosch Rexroth, einer der Hauptakteure im Markt für maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik, ein Pilotprojekt, das partielle Multispektralanalysen in begrenzten Abschnitten einer Montagelinie ermöglicht und damit einen taktischen Modernisierungsansatz demonstriert. Dennoch bleibt das Risiko von Softwarekonflikten, Fehlern bei der Sensorkalibrierung und Verzögerungen bei Echtzeitdaten bestehen und beeinträchtigt den Gesamtdurchsatz. Die Überwindung dieser Probleme erfordert branchenübergreifende Zusammenarbeit, klar definierte Kommunikationsstandards und spezialisierte Schulungen für die Ingenieurteams. Solange diese Elemente nicht aufeinander abgestimmt sind, werden Multispektral-Bildverarbeitungssysteme trotz ihres immensen Potenzials für präzise Anomalieerkennung und fortschrittliche Qualitätskontrolle bei der Integration in bestehende industrielle Automatisierungsarchitekturen weltweit auf systematische Hürden stoßen.

Segmentanalyse 

Nach Komponente 

Hardwarekomponenten mit einem Marktanteil von 65,2 % spielen weiterhin eine zentrale Rolle im Markt für maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik. Industriekameras, Sensoren und Verarbeitungsmodule bilden die Grundlage für fortschrittliche visuelle Inspektion. Führende Anbieter wie Cognex, Keyence, Teledyne DALSA und Basler entwickeln robuste Bildgebungsmodule, die sich auch unter rauen Fabrikbedingungen bewähren. Hochleistungs-CCD- und CMOS-Sensoren überzeugen durch ihre Zuverlässigkeit und Bildschärfe. Industrielle Linsensysteme mit optimierter Optik ermöglichen die präzise Fehlererkennung in anspruchsvollen Fertigungslinien. Spezielle Beleuchtungssysteme sind unerlässlich, um selbst kleinste Unvollkommenheiten in der Elektronikproduktion sichtbar zu machen. Einige Embedded-Vision-Boards integrieren mittlerweile KI-Beschleuniger für Echtzeitanalysen und ermöglichen so sofortige Qualitätskontrollen. Globale Halbleiterunternehmen entwickeln kontinuierlich neue Chipsätze für maschinelles Sehen, die Energieeffizienz und Auflösung verbessern. Proprietäre Sensorfusionsverfahren werden ebenfalls eingesetzt, um verschiedene Bildgebungsmodi zu unterstützen.

Bildgesteuerte Roboter nutzen zunehmend Strukturlicht und Laufzeitsensoren, um Objekte in komplexen Aufgaben präzise zu erkennen. Kompakte Kameramodule mit integrierten FPGAs beschleunigen die Bildverarbeitung und überwinden die bei softwarebasierten Lösungen häufig auftretenden Latenzprobleme. Industrielieferanten bestätigen, dass robuste Hardware den langfristigen Wartungsaufwand reduziert und somit die Rentabilität für Systemintegratoren steigert. Fortschrittliche Linsensysteme verbessern die Kantenerkennung in komplexen Elektronikanwendungen. Da die Industrie nahezu fehlerfreie Systeme fordert, minimieren zuverlässige Hardwarearchitekturen Fehler in der Automobil-, Luft- und Raumfahrt- sowie Konsumgüterindustrie. Viele Systemintegratoren bevorzugen flexible Hardware-Layouts, die sich leicht für neue Aufgaben rekonfigurieren lassen. Diese Anpassungsfähigkeit trägt zur Marktführerschaft der Hardware bei. Zusammengenommen zeigen diese Hardware-Fortschritte, warum der Hardwarebereich weiterhin die Bildverarbeitung und die bildgesteuerte Robotik dominiert.

Nach Plattform 

PC-basierte Plattformen mit einem Marktanteil von über 54,6 % sind nach wie vor die dominierende Wahl im Markt für maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik. Sie kombinieren hohe Rechenleistung mit flexiblen Softwaretools für vielfältige industrielle Aufgaben. Führende Lösungen wie MVTec HALCON, Cognex VisionPro und NI LabVIEW nutzen Standard-PC-Architekturen, um hochgradig anpassbare Inspektionsroutinen für verschiedene Branchen bereitzustellen. Moderne Systeme verwenden Mehrkernprozessoren mit fortschrittlichen Befehlssätzen, die Mustererkennung und Merkmalsextraktion beschleunigen. GPU-beschleunigte Frameworks ermöglichen die Echtzeitanalyse hochauflösender Bilder und damit direkte Feedbackschleifen in der Produktion. Viele Systemintegratoren heben die einfache Integration von Standardkomponenten hervor, von industriellen Ethernet-Karten bis hin zu spezialisierten Framegrabbern, was eine schnelle Implementierung und Skalierbarkeit fördert. Kontinuierliche Verbesserungen der Betriebssysteme vereinfachen die Implementierung industrieller Protokolle und gewährleisten deterministisches Verhalten.

PC-basierte Systeme unterstützen zudem diverse Deep-Learning-Bibliotheken, die eine fortschrittliche Fehlererkennung und Entscheidungsfindung ermöglichen. Anwender können Algorithmen und Architekturen durch Software-Updates schnell anpassen – ein entscheidender Vorteil bei häufigen Produktänderungen. Entwickler im Bereich maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik verweisen auf die weite Verbreitung von Software Development Kits (SDKs) mit Skriptfunktionen, die schnelles Prototyping und iterative Verbesserungen ermöglichen. Neuere Motherboards mit robusten BIOS-Sicherheitsfunktionen tragen den Cybersicherheitsbedenken in vernetzten Industrieumgebungen Rechnung. Industrielle Endanwender schätzen die Kosteneffizienz PC-basierter Plattformen aufgrund ihrer Kompatibilität mit gängiger Hardware und der breiten Treiberunterstützung. Die offene Umgebung von PC-Plattformen unterstützt ein großes Ökosystem an Plug-ins und integrierten Bildverarbeitungsbibliotheken und fördert so kontinuierliche Innovationen. Diese Offenheit und Anpassungsfähigkeit bilden die Grundlage für die anhaltende Dominanz PC-basierter Lösungen für maschinelles Sehen und Robotik.

Nach Branchen 

Die Automobilindustrie ist mit einem Marktanteil von über 30,5 % führend im Bereich maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik. Treiber dieser Entwicklung sind die hohen Anforderungen an Qualität und Präzision entlang der gesamten Montagelinie. Führende Hersteller wie Volkswagen, Toyota und General Motors setzen automatisierte Prüfstationen ein, um Schweißspalten, Oberflächenfehler und Ausrichtungsfehler in jeder Produktionsphase zu erkennen. Bildverarbeitungsfähige Roboter übernehmen Aufgaben wie die Montage von Windschutzscheiben und die Karosserieanpassung und gewährleisten so gleichbleibende Genauigkeit bei gleichzeitiger Reduzierung menschlicher Fehler. Der Trend zu Elektro- und autonomen Fahrzeugen hat den Bedarf an fortschrittlichen Sensortechnologien erhöht, die die Montage von Batteriekomponenten optimieren und die Kalibrierung von Fahrerassistenzsystemen unterstützen. Tier-1-Zulieferer nutzen bildverarbeitungsbasierte Roboterarme für repetitive Aufgaben wie die Bauteilplatzierung, um einen gleichbleibenden Durchsatz mit minimalen Abweichungen zu gewährleisten. Die Technologie hilft zudem bei der Rückverfolgung von Teilen in der Lieferkette und verbessert so Rückrufaktionen und die Ursachenanalyse.

Viele Automobilwerke integrieren 3D-Scansysteme zur Bauteilvalidierung, obwohl 2D-Anwendungen für Aufgaben wie die Etikettenprüfung weiterhin weit verbreitet sind. Robuste kamerabasierte Systeme im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung und bildgestützten Robotik ermöglichen Inline-Messungen zur Validierung der Bremsbelagdicke und Felgengeometrie in Echtzeit. Neue Protokolle für automatisiertes Fahren nutzen Fahrzeugkameras, um Deep-Learning-Algorithmen anhand realer Straßenverhältnisse zu optimieren. Bildgestützte Montage reduziert die Nacharbeitsquote – einen wichtigen Leistungsindikator in der Serienproduktion – deutlich. Roboterlackieranlagen integrieren hochentwickelte Bildverarbeitungsmodule, um gleichmäßige Lackierungen zu gewährleisten und so sowohl die Ästhetik als auch den Korrosionsschutz zu verbessern. Einige Automobilhersteller setzen Wärmebildkameras ein, um Temperaturabweichungen in elektrischen Bauteilen zu erkennen. Die automatisierte Schadenserkennung nach Testfahrten beschleunigt die Produktfreigabe. Angesichts der zunehmenden Fahrzeugkomplexität unterstreicht die integrierte maschinelle Bildverarbeitung die Vorreiterrolle der Automobilindustrie bei deren Einführung.

Nach Typ 

Zweidimensionale (2D) Bildverarbeitung behauptet sich mit einem Umsatzanteil von über 51,6 % fest im Markt für Bildverarbeitung und bildgesteuerte Robotik, da sie ein breites Spektrum an einfachen Inspektions- und Steuerungsaufgaben abdeckt. Kameras für 2D-Bildgebung benötigen eine weniger komplexe Kalibrierung als 3D-Systeme und eignen sich daher ideal für Umgebungen mit hohem Durchsatz, wie beispielsweise die Elektronikmontage. Viele Automobilwerke setzen 2D-Kameras für Oberflächeninspektionen, Etikettenprüfungen und grundlegende Dimensionskontrollen ein. Lebensmittel- und Getränkehersteller bevorzugen 2D-Bildverarbeitung zur Füllstandsmessung und Überprüfung der Verpackungsintegrität, während sie in der Pharmaindustrie für die Tablettenzählung und die Überwachung von Blisterverpackungen eingesetzt wird. Systemintegratoren bestätigen die ausgereifte Zuverlässigkeit von 2D-Lösungen, die im Vergleich zum 3D-Scannen weniger anfällig für Lichtschwankungen sind. Wartungsteams schätzen die einfacheren Hardwarekonfigurationen, die schnelle Anpassungen während der Produktionsschicht ermöglichen.

Obwohl 1D-Systeme einst den Barcode-Leser dominierten, bietet die 2D-Bildgebung im Bereich der Bildverarbeitung und bildgestützten Robotik weit mehr als nur einfaches Scannen von Codes. Eine wachsende Auswahl an kostengünstigen Kameras, Objektiven und Beleuchtungssets ermöglicht den flexiblen Einsatz in verschiedenen Fertigungslinien. Hersteller von Medizinprodukten nutzen 2D-Systeme, um Bauteilmarkierungen zu prüfen und selbst kleinste kosmetische Unregelmäßigkeiten zu erkennen – ein entscheidender Faktor für die Einhaltung regulatorischer Vorgaben. Die neueste Generation von 2D-Sensoren bietet höhere Auflösung und Bildwiederholraten und verbessert so die Fehlererkennung. Experten heben häufig die kurzen Integrationszeiten von 2D-Lösungen hervor, die Installationsausfallzeiten minimieren. Verpackungslinien nutzen 2D-Bildverarbeitung, um korrektes Versiegeln und Etikettieren zu überprüfen und kostspielige Fehler zu vermeiden. Diese Anpassungsfähigkeit trägt maßgeblich zur breiten Akzeptanz in Branchen bei, die schnelle, präzise und kosteneffiziente Inspektionslösungen benötigen.

Um mehr über diese Studie zu erfahren: Fordern Sie ein kostenloses Muster an

Regionalanalyse 

Nordamerika ist seit Langem der führende Markt für maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik mit einem Marktanteil von über 35 %. Die Dominanz der Region basiert hauptsächlich auf einer hochentwickelten Fertigungsbasis und dem frühen Fokus auf Automatisierung. Die USA zeichnen sich durch starke Investitionen in der Automobil-, Elektronik- und Luftfahrtindustrie aus, wo höchste Präzision und hoher Durchsatz unerlässlich sind. Führende Robotikhersteller wie FANUC America, Yaskawa Motoman und ABB US konzentrieren sich stark auf integrierte Bildverarbeitungslösungen, die auf vielfältige industrielle Anforderungen zugeschnitten sind. Technologiezentren in Bundesstaaten wie Kalifornien und Massachusetts fördern Innovationen durch spezialisierte Forschungszentren und dynamische Startup-Ökosysteme, die an Kameramodulen und Bildverarbeitungsalgorithmen der nächsten Generation arbeiten. Das US-Verteidigungsministerium und die NASA finanzieren ebenfalls hochmoderne Bildgebungssysteme, die häufig auch in kommerziellen Anwendungen zum Einsatz kommen. Mehrere Risikokapitalgesellschaften unterstützen aktiv Unternehmen im Bereich maschinelles Sehen und ermöglichen so eine schnelle Produktentwicklung. Die enge Zusammenarbeit zwischen Universitäten und Industrie führt zu spezialisierten Studiengängen, die Ingenieure mit fundierten Kompetenzen in Bildverarbeitung und Robotik ausstatten. Der etablierte Rechtsrahmen für geistiges Eigentum in der Region ermutigt Unternehmen, intensiv in Forschung und Entwicklung zu investieren, ohne dabei großen Verletzungsrisiken ausgesetzt zu sein.

Insbesondere die USA generieren einen Großteil des Umsatzes im nordamerikanischen Markt für maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik. Dies ist einem starken Netzwerk von Systemintegratoren zu verdanken, die Lösungen schnell an verschiedene Branchen anpassen. Halbleiterlabore in Bundesstaaten wie Texas und Oregon setzen hochauflösendes maschinelles Sehen für die Waferinspektion ein und beflügeln so das Marktwachstum. Auch Gesundheitseinrichtungen und Pharmaunternehmen nutzen bildgesteuerte Robotik für die chirurgische Assistenz und die Arzneimittelprüfung und demonstrieren damit das Potenzial der Technologie über die Fertigung hinaus. Einige große Hersteller von Haushaltsgeräten im Mittleren Westen setzen auf automatisierte Montagelinien mit fortschrittlicher, bildgesteuerter Qualitätskontrolle. Kanada trägt durch ein wachsendes Cluster von KI-Unternehmen bei, die spezialisierte Software für Industriekameras entwickeln, während mexikanische Automobilwerke bildbasierte Robotik integrieren, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Die Zusammenarbeit dieser Länder sichert den Technologietransfer und die Stabilität der Lieferketten im Markt für maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik. Regionale Verbände wie das Advanced Robotics for Manufacturing (ARM) Institute fördern zudem gezielte Initiativen zum Wissensaustausch. Dank einer starken Kombination aus Forschungsressourcen, Fördermöglichkeiten und einem breiten Industriespektrum behauptet Nordamerika seine Führungsposition im Bereich maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik.

Führende Akteure auf dem Markt für maschinelles Sehen und bildgesteuerte Robotik

• Cognex Corporation
• Basler AG
• ISRA Vision AG
• Teledyne Digital Imaging Inc.
• STEMMER IMAGING AG
• Eastman Kodak Company
• OMRON Corporation
• Allied Vision Technologies GmbH
• Keyence Corporation
• National Instruments Corporation
• Sechseck AB
• Qualcomm Technologies
• Weitere prominente Spieler

Marktsegmentierungsübersicht:

Nach Komponente

• Hardware
• Software
• Dienstleistungen

Nach Plattform

• PC-basiert
• Kamerabasiert
• Visiongesteuerte Roboter

Nach Typ 

• 1D
• 2D
• 3D

Durch Bewerbung 

• Positionierung/Führung/Standort
• Identifikation
• Inspektion und Überprüfung
• Messung/Erfassung
• Löten und Schweißen
• Materialhandhabung
• Montage und Demontage
• Lackieren und Dosieren
• Andere

Nach Branchen 

• Automobil
• Elektrotechnik und Elektronik
• Luft- und Raumfahrt & Verteidigung
• Speisen und Getränke
• Gesundheitswesen & Pharmazeutika
• Metallbearbeitung
• Lagerhaltung & Logistik
• Einzelhandel & E-Commerce
• Andere

Nach Region 

• Nordamerika
  • Die USA
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Großbritannien
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Polen
  • Russland
  • Restliches Europa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien und Neuseeland
  • Südkorea
  • ASEAN
  • Restliches Asien-Pazifik
• Südamerika
  • Argentinien
  • Brasilien
  • Restliches Südamerika
• Naher Osten und Afrika
  • VAE
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika
  • Rest von MEA