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자율형 자재관리 시장 예측(-2034년) : 자재관리 유형, 내비게이션 기술, 구성부품, 운영 형태, 최종사용자 및 지역별 세계 분석Autonomous Material Handling Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Material Handling Type, Navigation Technology, Component, Operation, End User, and Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 자율형 자재관리 시장은 2026년에 65억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 13.7%로 성장하며, 2034년까지 182억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.
자율형 자재 취급에는 자율 이동 로봇, 무인운반차(AGV), 자율형 지게차, 로봇 암, 그리고 LiDAR 기반 내비게이션, 비전 기반 내비게이션, 자기 내비게이션, 반사판 기반 내비게이션,SLAM 기반 내비게이션 기술을 탑재한 자율형 컨베이어가 포함됩니다. 이러한 시스템은 제조, 소매·E-Commerce, 식품 및 음료, 제약, 물류·창고 등의 환경에서 피킹, 운반, 분류, 적재 및 하역, 그리고 보관·출고 작업을 수행합니다. 하드웨어, 소프트웨어, 센서, 제어 시스템, 통신 시스템이 결합됨으로써 고정된 인프라가 필요 없는 유연하고 확장성이 뛰어난 자동화가 실현됩니다. 심화되는 인력 부족과 유연한 자동화에 대한 수요 증가가 전 세계 자율형 자재 취급 시장을 촉진하고 있습니다.
시장 역학
심화되는 인력 부족과 인건비 급등
창고 업무 및 제조 업무 전반에 걸친 만성적인 인력 부족으로 인해 인적 노동력에 의존하지 않고도 처리 능력을 유지할 수 있는 자율형 자재 취급 시스템의 도입이 확대되고 있습니다. 선진국 경제권 전반에서 인건비가 상승하고 있으며, 수작업에 비해 자동화의 비용 경쟁력이 점점 더 높아지고 있습니다. E-Commerce 거래량 증가에 따라 성수기에 노동력을 비례적으로 늘리지 않고도 신속하게 확장할 수 있는 유연한 취급 시스템이 요구되고 있습니다. 중량물의 수작업 취급을 제한하는 안전 규제로 인해 산업 현장에서의 도입이 가속화되고 있습니다. 반복적인 자재 취급 업무에서 직원들의 이직률이 높은 점도 자동화의 경제적 타당성을 더욱 강화하고 있습니다.
막대한 설비 투자와 통합의 복잡성
자율주행 자재 취급 차량 군에는 막대한 설비 투자가 필요하며, 특히 자본 예산에 제약이 있는 중규모 사업체에게는 큰 장벽이 되고 있습니다. 기존 창고 관리 시스템, 컨베이어, 시설 인프라와의 통합 복잡성은 도입 기간을 연장하고 프로젝트의 위험을 높입니다. 자율주행 차량 플랫폼 간의 표준화가 미흡하므로 여러 공급업체를 통한 도입시 상호 운용성 문제가 발생합니다. 바닥 정비, 충전 인프라, 교통 관리 등의 시설 개조 요건 또한 프로젝트의 총 비용을 증가시킵니다. 소규모 사업의 경우 투자 회수 기간이 불투명하므로 도입이 제한되고 있습니다.
SLAM 내비게이션 및 차량 군집 조정의 발전
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 내비게이션 기술의 발전으로 자율주행 차량은 고정 인프라를 개조하지 않고도 동적인 환경에서 운행할 수 있게 되었습니다. 첨단 차량 군 관리 소프트웨어의 개발로 대규모 시설 내에서 다양한 차량 군을 효율적으로 조정할 수 있게 되었습니다. 로보틱스-어즈-어-서비스(RaaS) 모델의 보급이 확대됨에 따라 초기 투자 부담이 경감되고, 대상 시장이 확대되고 있습니다. 창고 실행 시스템(WES)과의 통합을 통해 입고부터 출하에 이르는 포괄적인 자동화 솔루션이 실현됩니다. 배터리 기술의 발전과 기회 충전 도입으로 가동 시간이 연장되고 있습니다.
기존의 자동화 및 수작업 운영과의 경쟁
기존의 컨베이어식 자동화나 수작업 운영과의 경쟁으로 인해 유연성 요구 사항이 자율 시스템의 비용에 비해 비효율적인 용도의 경우 도입이 제한될 가능성이 있습니다. 경제적 압박으로 인해 사업자는 자동화 투자를 미루고 설비의 수명을 연장할 가능성이 있습니다. 기술의 복잡성은 사업자의 신뢰를 저해하고 도입 속도를 늦출 우려가 있습니다. 직원의 일자리가 사라질 것이라는 우려로 인해 조직 내에서 자동화 프로그램에 대한 저항이 발생할 가능성이 있습니다. 기술의 급속한 진화는 조기 도입자에게 기술 노후화의 위험을 초래합니다.
신종 코로나바이러스(COVID-19)의 영향:
COVID-19 팬데믹으로 인해 노동력 중단이나 사회적 거리두기가 요구되는 상황에서도 가동을 유지하려는 시설이 늘어나면서, 자율형 자재 취급 시스템의 도입이 급격히 가속화되었습니다. 봉쇄 기간 중 E-Commerce 거래량의 급증은 수작업 처리 능력의 한계를 드러내며, 자동화에 대한 긴급 투자를 촉진했습니다. 팬데믹 이후에도 사업자들이 자율 시스템의 내결함성 이점을 인식함에 따라 도입 추세는 지속되고 있습니다. 팬데믹 이후 노동 시장의 긴축은 자동화의 경제적 타당성을 더욱 공고히 했습니다. 업무 연속성에 대한 관심이 높아지면서 기술 도입이 계속해서 촉진되고 있습니다.
예측 기간 중 자율 이동 로봇(AMR) 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
자율 이동 로봇(AMR) 부문은 예측 기간 중 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 자율 이송 기술 중 AMR이 가장 높은 유연성과 최소한의 인프라 요건을 제공하기 때문입니다. E-Commerce 주문 처리, 제조, 의료 분야에서의 도입 확대가 시장 규모의 대폭적인 성장을 주도하고 있습니다. 내비게이션 기술의 발전으로 인해 동적인 환경에서도 인간 작업자와 병행하여 신뢰성 높은 운영이 가능해졌습니다. 단위 비용의 감소로 인해 대상 시장이 소규모 사업으로 확대되고 있습니다. AMR은 인력 대체와 처리 능력 향상을 통해 신속한 투자 회수를 실현합니다.
SLAM 기반 내비게이션 부문은 예측 기간 중 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 중 SLAM 기반 내비게이션 부문은 신속한 도입과 재구성을 가능하게 하는 인프라가 필요 없는 내비게이션에 대한 수요 증가에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. SLAM 기술을 통해 자율주행 차량은 반사판, 자기 테이프 및 기타 고정 인프라 없이도 주변 환경 지도를 실시간으로 구축하고 업데이트할 수 있게 됩니다. 배치가 변화하는 동적인 환경에서의 도입 확대가 이 부문의 성장을 지원하고 있습니다. 센서 융합 및 연산 능력의 발전으로 SLAM의 신뢰성이 향상되고 비용이 절감되고 있습니다. 인프라가 필요 없는 도입을 통해 프로젝트의 총비용과 도입 기간이 대폭 단축됩니다.
시장 점유율이 가장 높은 지역:
예측 기간 중 북미 지역은 높은 인건비, 첨단인 물류 인프라, 그리고 자율형 자재 취급(AMH) 공급업체의 강력한 입지 덕분에 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 미국에는 E-Commerce, 제조, 의료 각 분야에서 도입 실적이 있는 주요 AMR 및 AGV 제조업체들이 거점을 두고 있습니다. E-Commerce의 높은 보급률과 노동 시장의 긴축이 해당 지역의 시장내 주도적 지위를 강화하고 있습니다. 창고 및 물류 업무에 대한 대규모 자동화 투자가 도입을 지원하고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
예측 기간 중 아시아태평양은 주요 경제권내 E-Commerce의 급속한 확대, 제조업의 성장, 그리고 인건비 상승에 힘입어 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 한국은 자율주행 운송을 핵심으로 하는 창고 자동화에 막대한 투자를 하고 있습니다. 물류 인프라 구축이 진행되고, 로봇 기술에 대한 정부의 지원도 더해져 시장 성장이 가속화되고 있습니다. 동남아시아 전역에서의 제조 능력 확대가 새로운 수요를 대폭 창출하고 있습니다.
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- 지역별 세분화
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- 제품 포트폴리오, 사업 전개 지역, 전략적 제휴를 기반으로 한 주요 기업의 벤치마킹
목차
제1장 개요
제2장 조사 프레임워크
제3장 시장 역학과 동향 분석
제4장 경쟁 환경과 전략적 평가
제5장 세계의 자율형 자재관리 시장 : 자재관리 유형별
제6장 세계의 자율형 자재관리 시장 : 내비게이션 기술별
제7장 세계의 자율형 자재관리 시장 : 컴포넌트별
제8장 세계의 자율형 자재관리 시장 : 조작별
제9장 세계의 자율형 자재관리 시장 : 최종사용자별
제10장 세계의 자율형 자재관리 시장 : 지역별
제11장 전략적 시장 정보
제12장 업계 동향과 전략적 구상
제13장 기업 개요
KSA 26.10.15According to Stratistics MRC, the Global Autonomous Material Handling Market is accounted for $6.5 billion in 2026 and is expected to reach $18.2 billion by 2034 growing at a CAGR of 13.7% during the forecast period. Autonomous material handling encompasses autonomous mobile robots, automated guided vehicles, autonomous forklifts, robotic arms, and autonomous conveyors equipped with LiDAR-based navigation, vision-based navigation, magnetic navigation, reflector-based navigation, and SLAM-based navigation technologies. These systems perform picking, transporting, sorting, loading and unloading, and storage and retrieval operations across manufacturing, retail and e-commerce, food and beverage, pharmaceutical, and logistics and warehousing environments. Hardware, software, sensors, control systems, and communication systems combine to deliver flexible, scalable automation without fixed infrastructure. Growing labor shortages and demand for flexible automation are driving the global autonomous material handling market.
Market Dynamics
Driver:
Growing labor shortages and rising wage costs
Persistent labor shortages across warehousing and manufacturing operations are driving adoption of autonomous material handling systems that maintain throughput without dependency on human labor availability. Rising wage costs across developed economies are making automation increasingly cost-competitive relative to manual operations. Growing e-commerce volumes require flexible handling systems capable of scaling rapidly during peak periods without proportional labor increases. Safety regulations limiting manual handling of heavy loads accelerate adoption in industrial environments. Worker retention challenges in repetitive material handling roles further reinforce the economic case for automation.
Restraint:
High capital investment and integration complexity
High capital investment requirements for autonomous material handling fleets present significant barriers, particularly for mid-sized operations with constrained capital budgets. Integration complexity with existing warehouse management systems, conveyors, and facility infrastructure extends deployment timelines and increases project risk. Limited standardization across autonomous vehicle platforms creates interoperability challenges for multi-vendor deployments. Facility modification requirements including floor preparation, charging infrastructure, and traffic management add to total project costs. Uncertain payback periods in low-volume operations limit adoption.
Opportunity:
Advances in SLAM navigation and fleet orchestration
Advances in simultaneous localization and mapping navigation technologies are enabling autonomous vehicles to operate in dynamic environments without fixed infrastructure modifications. Development of sophisticated fleet orchestration software enables efficient coordination of mixed fleets across large facilities. Growing availability of robotics-as-a-service models reduces upfront capital requirements and expands addressable markets. Integration with warehouse execution systems creates comprehensive automation solutions spanning receiving through shipping. Advances in battery technology and opportunity charging extend operational availability.
Threat:
Competition from traditional automation and manual operations
Competition from traditional conveyor-based automation and manual operations may limit adoption in applications where flexibility requirements do not justify autonomous system costs. Economic pressures may cause operators to delay automation investments and extend equipment lifecycles. Technology complexity may erode operator confidence and slow implementation velocity. Workforce displacement concerns may generate organizational resistance to automation programs. Rapid technology evolution creates obsolescence risk for early adopters.
Covid-19 Impact:
The COVID-19 pandemic dramatically accelerated adoption of autonomous material handling as facilities sought to maintain operations despite workforce disruptions and social distancing requirements. E-commerce volume surges during lockdown periods exposed capacity limitations of manual operations and drove urgent automation investment. The post-pandemic period has witnessed sustained adoption as operators recognize the resilience benefits of autonomous systems. Labor market tightness following the pandemic reinforced the economic case for automation. Growing focus on operational continuity continues driving technology adoption.
The autonomous mobile robots segment is expected to be the largest during the forecast period
The autonomous mobile robots segment is expected to account for the largest market share during the forecast period as AMRs offer the greatest flexibility and lowest infrastructure requirements among autonomous handling technologies. Growing adoption across e-commerce fulfillment, manufacturing, and healthcare applications drives substantial market volume. Advances in navigation technology enable reliable operation in dynamic environments alongside human workers. Declining unit costs are expanding addressable markets to smaller operations. AMRs deliver rapid return on investment through labor substitution and throughput improvement.
The SLAM-based navigation segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the SLAM-based navigation segment is predicted to witness the highest growth rate driven by increasing demand for infrastructure-free navigation enabling rapid deployment and reconfiguration. SLAM technology enables autonomous vehicles to build and update maps of their environment in real time without requiring reflectors, magnetic tape, or other fixed infrastructure. Growing adoption in dynamic environments with changing layouts supports segment growth. Advances in sensor fusion and computing power are improving SLAM reliability and reducing costs. Infrastructure-free deployment substantially reduces total project cost and implementation time.
Region with largest share:
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share owing to high labor costs, advanced logistics infrastructure, and strong presence of autonomous material handling providers. The United States hosts major AMR and AGV manufacturers with established deployments across e-commerce, manufacturing, and healthcare sectors. High e-commerce penetration and labor market tightness reinforce regional market leadership. Significant automation investment across warehousing and distribution operations drives adoption.
Region with highest CAGR:
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR driven by rapid e-commerce expansion, manufacturing growth, and increasing labor costs across major economies. China, Japan, and South Korea are investing heavily in warehouse automation with autonomous handling as a core component. Growing logistics infrastructure development and government support for robotics accelerate market growth. Expanding manufacturing capacity across Southeast Asia creates substantial new demand.
Key players in the market
Some of the key players in the Autonomous Material Handling Market include Daifuku Co., Ltd., Dematic GmbH, KION Group AG, Jungheinrich AG, Toyota Industries Corporation, Honeywell International Inc., ABB Ltd., Siemens AG, Ocado Group plc, Geekplus Technology Co., Ltd., Locus Robotics Corporation, Seegrid Corporation, OTTO Motors, Balyo, and Exotec.
Key Developments:
In July 2026, Locus Robotics Corporation introduced a next-generation AMR fleet featuring advanced SLAM navigation and AI-powered traffic optimization, enabling 40% higher throughput in high-density fulfillment operations.
In March 2026, Daifuku Co., Ltd. launched an integrated autonomous material handling platform combining AMRs, robotic arms, and automated storage for end-to-end warehouse automation in cold chain applications.
In October 2025, Geekplus Technology Co., Ltd. expanded its autonomous mobile robot portfolio with new high-payload models designed for heavy manufacturing and automotive applications, supporting loads up to 1,500 kilograms.
In May 2025, Seegrid Corporation announced significant enhancements to its autonomous forklift technology featuring improved pallet recognition and autonomous trailer loading capabilities.
In August 2024, Honeywell International Inc. launched an autonomous material handling solution integrating robotic arms with mobile robots for mixed-case picking applications in distribution centers.
Material Handling Types Covered:
- Autonomous Mobile Robots
- Automated Guided Vehicles
- Autonomous Forklifts
- Robotic Arms
- Autonomous Conveyors
- Other Material Handling Types
Navigation Technologies Covered:
- LiDAR-Based Navigation
- Vision-Based Navigation
- Magnetic Navigation
- Reflector-Based Navigation
- SLAM-Based Navigation
- Other Navigation Technologies
Components Covered:
- Hardware
- Software
- Sensors
- Control Systems
- Communication Systems
- Other Components
Operations Covered:
- Picking
- Transporting
- Sorting
- Loading & Unloading
- Storage & Retrieval
- Other Operations
End Users Covered:
- Manufacturing
- Retail & E-Commerce
- Food & Beverage
- Pharmaceuticals
- Logistics & Warehousing
- Other End Users
Regions Covered:
- North America
- United States
- Canada
- Mexico
- Europe
- United Kingdom
- Germany
- France
- Italy
- Spain
- Netherlands
- Belgium
- Sweden
- Switzerland
- Poland
- Rest of Europe
- Asia Pacific
- China
- Japan
- India
- South Korea
- Australia
- Indonesia
- Thailand
- Malaysia
- Singapore
- Vietnam
- Rest of Asia Pacific
- South America
- Brazil
- Argentina
- Colombia
- Chile
- Peru
- Rest of South America
- Rest of the World (RoW)
- Middle East
- Saudi Arabia
- United Arab Emirates
- Qatar
- Israel
- Rest of Middle East
- Africa
- South Africa
- Egypt
- Morocco
- Rest of Africa
What our report offers:
- Market share assessments for the regional and country-level segments
- Strategic recommendations for the new entrants
- Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
- Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
- Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
- Competitive landscaping mapping the key common trends
- Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
- Supply chain trends mapping the latest technological advancements
Free Customization Offerings:
All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:
- Company Profiling
- Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
- SWOT Analysis of key players (up to 3)
- Regional Segmentation
- Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
- Competitive Benchmarking
- Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances
Table of Contents
1 Executive Summary
- 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
- 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
- 1.3 Competitive Landscape Overview
- 1.4 Strategic Insights and Recommendations
2 Research Framework
- 2.1 Study Objectives and Scope
- 2.2 Stakeholder Analysis
- 2.3 Research Assumptions and Limitations
- 2.4 Research Methodology
- 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
- 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
- 2.4.3 Data Validation and Triangulation
- 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach
3 Market Dynamics and Trend Analysis
- 3.1 Market Definition and Structure
- 3.2 Key Market Drivers
- 3.3 Market Restraints and Challenges
- 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
- 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
- 3.6 Technology and Innovation Landscape
- 3.7 Emerging and High-Growth Markets
- 3.8 Regulatory and Policy Environment
- 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook
4 Competitive and Strategic Assessment
- 4.1 Porter's Five Forces Analysis
- 4.1.1 Supplier Bargaining Power
- 4.1.2 Buyer Bargaining Power
- 4.1.3 Threat of Substitutes
- 4.1.4 Threat of New Entrants
- 4.1.5 Competitive Rivalry
- 4.2 Market Share Analysis of Key Players
- 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison
5 Global Autonomous Material Handling Market, By Material Handling Type
- 5.1 Autonomous Mobile Robots
- 5.2 Automated Guided Vehicles
- 5.3 Autonomous Forklifts
- 5.4 Robotic Arms
- 5.5 Autonomous Conveyors
- 5.6 Other Material Handling Types
6 Global Autonomous Material Handling Market, By Navigation Technology
- 6.1 LiDAR-Based Navigation
- 6.2 Vision-Based Navigation
- 6.3 Magnetic Navigation
- 6.4 Reflector-Based Navigation
- 6.5 SLAM-Based Navigation
- 6.6 Other Navigation Technologies
7 Global Autonomous Material Handling Market, By Component
- 7.1 Hardware
- 7.2 Software
- 7.3 Sensors
- 7.4 Control Systems
- 7.5 Communication Systems
- 7.6 Other Components
8 Global Autonomous Material Handling Market, By Operation
- 8.1 Picking
- 8.2 Transporting
- 8.3 Sorting
- 8.4 Loading & Unloading
- 8.5 Storage & Retrieval
- 8.6 Other Operations
9 Global Autonomous Material Handling Market, By End User
- 9.1 Manufacturing
- 9.2 Retail & E-Commerce
- 9.3 Food & Beverage
- 9.4 Pharmaceuticals
- 9.5 Logistics & Warehousing
- 9.6 Other End Users
10 Global Autonomous Material Handling Market, By Geography
- 10.1 North America
- 10.1.1 United States
- 10.1.2 Canada
- 10.1.3 Mexico
- 10.2 Europe
- 10.2.1 United Kingdom
- 10.2.2 Germany
- 10.2.3 France
- 10.2.4 Italy
- 10.2.5 Spain
- 10.2.6 Netherlands
- 10.2.7 Belgium
- 10.2.8 Sweden
- 10.2.9 Switzerland
- 10.2.10 Poland
- 10.2.11 Rest of Europe
- 10.3 Asia Pacific
- 10.3.1 China
- 10.3.2 Japan
- 10.3.3 India
- 10.3.4 South Korea
- 10.3.5 Australia
- 10.3.6 Indonesia
- 10.3.7 Thailand
- 10.3.8 Malaysia
- 10.3.9 Singapore
- 10.3.10 Vietnam
- 10.3.11 Rest of Asia Pacific
- 10.4 South America
- 10.4.1 Brazil
- 10.4.2 Argentina
- 10.4.3 Colombia
- 10.4.4 Chile
- 10.4.5 Peru
- 10.4.6 Rest of South America
- 10.5 Rest of the World (RoW)
- 10.5.1 Middle East
- 10.5.1.1 Saudi Arabia
- 10.5.1.2 United Arab Emirates
- 10.5.1.3 Qatar
- 10.5.1.4 Israel
- 10.5.1.5 Rest of Middle East
- 10.5.2 Africa
- 10.5.2.1 South Africa
- 10.5.2.2 Egypt
- 10.5.2.3 Morocco
- 10.5.2.4 Rest of Africa
- 10.5.1 Middle East
11 Strategic Market Intelligence
- 11.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
- 11.2 White-Space and Opportunity Mapping
- 11.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
- 11.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment
12 Industry Developments and Strategic Initiatives
- 12.1 Mergers and Acquisitions
- 12.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
- 12.3 New Product Launches and Certifications
- 12.4 Capacity Expansion and Investments
- 12.5 Other Strategic Initiatives
13 Company Profiles
- 13.1 Daifuku Co., Ltd.
- 13.2 Dematic GmbH
- 13.3 KION Group AG
- 13.4 Jungheinrich AG
- 13.5 Toyota Industries Corporation
- 13.6 Honeywell International Inc.
- 13.7 ABB Ltd.
- 13.8 Siemens AG
- 13.9 Ocado Group plc
- 13.10 Geekplus Technology Co., Ltd.
- 13.11 Locus Robotics Corporation
- 13.12 Seegrid Corporation
- 13.13 OTTO Motors
- 13.14 Balyo
- 13.15 Exotec
