オートメーション用コンピュータビジョン市場：コンポーネント別、技術別、用途別、エンドユーザー産業別 - 2025～2032年の世界予測

オートメーション用コンピュータビジョン市場は、2032年までにCAGR 16.86%で66億米ドルの成長が予測されています。

オートメーション用コンピュータビジョンの役割と、戦略的導入による業務ワークフローの再構築と競争優位性についてのエグゼクティブイントロダクション

自動化プログラムへのコンピュータビジョンの統合は、実験的な段階から、産業および商業部門全体で主流となる戦略的計画へと移行しています。センシングハードウェア、エッジコンピューティング、アルゴリズム効率の進歩により、導入の障壁が下がり、精密検査から自律的ナビゲーションまで、様々なタスクにビジョン機能を組み込むことができるようになりました。早期導入企業は概念実証プロジェクトを持続的な運用ワークフローに移行しており、このテクノロジーは単なるアドオンとしてではなく、より高いスループット、より低いバリアビリティのプロセスを実現する基盤として、ますます認識されるようになっています。

組織がオペレーションの回復力と俊敏性を優先するようになるにつれ、コンピュータ・ビジョンは、人間の専門知識を置き換えるのではなく、それを補完するために適用されるようになっています。実際には、自動化された目視検査と、エッジケースに対する人間の判定を組み合わせたハイブリッド・ワークフローや、より柔軟なセルレイアウトと迅速な段取り替えを可能にするビジョン支援ロボティクスを意味します。これらのハイブリッドモデルは、人間のオペレーターの認知的負担を軽減し、品質の一貫性を向上させ、既存の生産システムを全面的に再設計することなく、スループットの測定可能な向上を実現します。

さらに、クラウド、エッジ、分散オーケストレーションといった導入パラダイムの成熟により、実行可能な使用事例の幅が広がっています。エッジアナリティクスは、レイテンシーの影響を受けやすい環境でのリアルタイムの意思決定を可能にし、クラウドベースのモデルは、連携学習とモデルの集中管理をサポートします。その結果、意思決定者は、センサーと光学系、計算エンジンと推論エンジン、データパイプライン、ライフサイクル管理ポリシーといった、エンドツーエンドのエコシステムに注目するようになっています。このようなエコシステムの視点は、予測可能な性能、規制遵守、そして技術ライフサイクルにわたる持続可能な総所有コストを達成するために不可欠です。

製造、ロジスティクス、医療、そしてそれ以外の分野でも自動化を加速させるコンピュータビジョン技術と導入モデルにおける変革的シフト

オートメーション用コンピュータビジョンの状況は、ハードウェア、アルゴリズム設計、および導入アーキテクチャの同時進行的な進歩によって、変革的なシフトが進行しています。高ダイナミックレンジ画像、飛行時間型深度キャプチャ、精巧な熱放射測定などのセンサ革新により、オートメーションシステムで利用可能な視覚データのパレットが拡大しています。同時に、効率性とロバスト性のために最適化されたモデルアーキテクチャは、制約された電力予算でエッジでの推論を可能にし、以前は実用的でなかった状況で視覚を利用したオートメーションが実現可能になっています。

展開モデルは、モノリシックなオンプレミス・ソリューションから、エッジ・ノードとクラウド・サービスに責任を分散するハイブリッド・アーキテクチャへと進化しています。このシフトは、モデルの更新、異常検知、およびサイト横断的な学習に対する集中的な監視を維持しながら、低レイテンシーでのローカルな意思決定を可能にします。その結果、組織はモデルのドリフトやデータの出所に関するガバナンスを維持しながら、分散した施設間で一貫したビジョン能力を拡張することができます。

センサーメーカー、半導体企業、ソフトウェアプラットフォームプロバイダー間のパートナーシップにより、統合的な製品提供が加速しています。このような協力関係は、光学、計算、分析を組み合わせた検証済みのスタックをすぐに提供することで、導入企業の統合摩擦を軽減します。一方、オープンソースコミュニティと標準化されたデータフォーマットは、アルゴリズム開発者の参入障壁を低くし、イノベーションのプールを拡大すると同時に、強固な検証と再現性を重視する傾向を強めています。

最後に、規制や倫理的な配慮が、技術的な選択をますます形作るようになっています。プライバシー、説明可能性、分野別基準への準拠に対する懸念が、透明性の高いモデル設計、監査可能なデータパイプライン、厳格なテストプロトコルを求める動きを促しています。こうしたシフトは、活用領域の範囲を拡大するだけでなく、信頼性が高くスケーラブルな展開を実現するために必要なガバナンスとエンジニアリングの規律を高めています。

2025年に実施される米国の関税政策の累積的影響と、コンピュータ・ビジョンにおけるサプライ・チェーンの弾力性と調達選択への戦略的影響

主要経済国発の政策決定と貿易措置は、コンピュータビジョンのバリューチェーン全体のサプライチェーンと調達戦略に重大な影響を与える可能性があります。2025年の関税調整は、画像処理部品、プロセッサー、特殊なセンサーを調達する組織にさらなる複雑さをもたらしました。国境を越えたサプライチェーンに依存している企業は、自動化プログラムの継続性を維持するために、ベンダーとの関係、リードタイムバッファ、在庫戦略を見直さなければならなくなりました。

コンピュータ・ビジョンのスタックは、光学、センサー、半導体、システム・インテグレーションなど、本質的にマルチソースであるため、ニア・ショアリングやマルチソース戦略を評価することが調達チームに求められています。このようなアプローチは、サプライヤーの多様性、代替ベンダーの適格性、露出を軽減するための製造委託の利用拡大を強調しています。その結果、調達の枠組みは、最小限の再検証で部品の代替が可能なモジュール設計に重点を置きながら、貿易の途絶に対するシナリオ・プランニングを含むことが多くなりました。

これと並行して、関税は、重要部品の管理を求める組織にとって、垂直統合に関する会話を加速させました。エンドユーザーの中には、価格変動と長いリードタイムをヘッジするために、自社供給への投資を検討したり、戦略的パートナーとの長期契約を確保したりしているところもあります。このような動きは、弾力性を向上させることができる一方で、資本配分と業務上の焦点にトレードオフをもたらし、コア・コンピタンスとサプライヤーの役割の規律ある評価を必要とします。

イノベーションの観点からは、関税環境が、ソフトウエア定義の差別化への注力を高めるきっかけとなりました。ハードウェアの価格圧力で予算が制約される場合、ソフトウェアとシステムエンジニアリング（キャリブレーション・ルーチンの改善、モデルの圧縮、適応アルゴリズムなど）は、ハードウェアの支出に比例することなく性能向上を実現する手段となります。つまり、2025年の関税動向は、サプライチェーンの弾力性、アーキテクチャのモジュール性、ソフトウェアの革新性のバランスを取りながら、コンピュータビジョンのイニシアチブを維持し、規模を拡大することを企業に迫っています。

バリューチェーンと調達の優先順位を再定義するコンポーネント、テクノロジー、用途、業界のエンドユーザーを明らかにするセグメント主導の視点

ニュアンスに富んだセグメンテーションの視点は、技術の選択と購入の優先順位が交差する場所を明らかにし、調達と展開戦略を設計するための実用的なレンズを提供します。利害関係者は、コンポーネントに基づいて、ハードウェア、サービス、ソフトウェアの3つの主要な領域を評価します。ハードウェアは、カメラシステム、レンズ、プロセッサー、チップセット、センサーに及び、それぞれが解像度、遅延、環境堅牢性に関して明確な技術的トレードオフを伴います。サービスは、設置や統合、メンテナンスやサポートなど、ライフサイクルのアップタイムに不可欠なハードウェアの選択と重なります。ソフトウェアは、クラウドベースのソフトウェア、エッジ解析ソフトウェア、マシンビジョンソフトウェアを提供し、これらのレイヤーはモデルの展開、バージョン管理、推論オーケストレーションを管理します。

テクノロジー軸で分析すると、センシングモダリティとアルゴリズムアプローチによって導入が異なります。ステレオビジョン、構造化光、飛行時間画像などの3次元画像技術は、ガイダンスや計測のための空間認識のニーズに対応します。画像認識手法（顔認識、物体認識、パターン認識など）は、高度な分類や判断タスクを推進します。背景差分、フレーム差分、オプティカルフローなどの動き検出アプローチは、追跡や異常検出のための時間分析を可能にします。赤外線画像やラジオメトリーなどの赤外線画像モダリティは、状態監視や安全性を重視した用途に貴重な非可視スペクトル情報を提供します。

用途別では、投資によって運用にどのような影響をもたらすかを明らかにします。誘導とナビゲーションの要件は自律航法と経路計画機能に対応し、在庫管理とロジスティクスの自動化は識別、計数、ルーティングに重点を置いています。品質検査のワークストリームでは、公差要件を満たすために、特殊な欠陥検出、測定、校正、表面検査技術が必要となります。ロボティクス・ビジョンは知覚と作動を統合し、安全性と監視の使用事例は、資産と人員の安全を守るための群衆監視、侵入者検知、違反検知に重点を置いています。

最後に、エンドユーザー産業は機能要件と規制上の制約を形成します。航空宇宙と防衛は厳格な認定とトレーサビリティを要求し、自動車セクターはADAS（先進運転支援システム）と自律走行車を重視し、消費財サプライヤーはスピードとコスト効率を優先します。エレクトロニクスと半導体は精密なチップ検査と部品配置の検証を必要とし、医療はプライバシーと検証のニーズが高まる医療用画像処理と患者モニタリングを中心に展開します。製造業では、堅牢で反復可能な展開が求められ、小売業やeコマースでは、顧客体験を向上させるために、チェックアウトの自動化や棚の監視が優先されます。このセグメンテーションフレームワークを活用することで、企業は能力への投資に優先順位をつけ、特定の業務背景におけるパフォーマンスとコンプライアンスのニーズに合わせて調達を行うことができます。

南北アメリカ、欧州、中東・アフリカ、アジア太平洋における採用率、投資の流れ、エコシステム開発を形成する地域ダイナミクスと戦略拠点

地域ごとのダイナミクスが引き続きコンピュータビジョンの導入ペースとパターンを形成しており、明確なイノベーション拠点と規制環境が戦略的優先順位に影響を及ぼしています。アメリカ大陸では、商業および産業への導入は、成熟したサービスエコシステム、強力なシステム統合能力、パイロットプロジェクトをマルチサイト展開に拡大することに重点を置いていることが特徴です。広範なパートナー・ネットワークが利用できるため、複雑な統合や長期的なサービス契約が容易になり、性能検証や運用指標に重点が置かれています。

欧州、中東・アフリカでは、プライバシーや安全性を重視する規制から、対象とする産業の近代化プログラムまで、多様な促進要因が見られます。多くの欧州市場では、コンプライアンスと説明可能性が調達決定の中心であり、インテリジェント・インフラに対する公共部門の投資は、監視、交通管理、安全用途の機会を生み出しています。中東とアフリカでは、ロジスティクスと製造ハブへの戦略的投資が、労働力とサプライチェーンの目標が一致する自動化技術の選択的採用を推進しています。

アジア太平洋は、強力な製造エコシステム、集中した半導体サプライチェーン、小売、家電、自動車分野での積極的な導入により、依然として急速な導入の温床となっています。同地域は、垂直統合されたサプライヤーと高密度のイノベーション・クラスターの恩恵を受けており、これによって斬新なセンシング・ソリューションとコンピュート・ソリューションの開発期間が短縮されています。しかし、アジア太平洋には異質な規制・標準化環境も存在するため、ローカライゼーション、データ処理、相互運用性などに対する独自のアプローチが必要となります。

これらの地域全体で、国境を越えたパートナーシップ、標準の調和、人材の確保が、組織がパイロットから生産にいかに迅速かつ効率的に移行できるかを決定する、繰り返しのテーマとなっています。多国籍企業にとって最適なアプローチは、ガバナンスのためのグローバル標準と、サプライチェーンの現実、規制上の義務、労働力のスキルを考慮した地域ごとの実行戦略を融合させることです。

次世代コンピュータビジョンソリューションを形成するサプライヤー戦略、パートナーシップモデル、IPポジショニング、製品ロードマップに焦点を当てた競合企業レベルの考察

コンピュータビジョンのエコシステムにおける企業レベルのダイナミクスは、プラットフォームインテグレータ、専門ハードウェアベンダー、半導体リーダー、ソフトウェアイノベータが混在していることを示しています。プラットフォームインテグレーターとシステムハウスは、エンドユーザーにとって統合の摩擦を減らす検証済みのスタックを提供することに集中し、相互運用性、ライフサイクルサポート、および業種別ソリューションに重点を置いています。このような企業は、総所有コスト（TCO）の懸念を軽減し、長期的なアップタイムコミットメントをサポートするために、認定統合プログラムや延長保守契約に投資することが多いです。

特に高性能カメラシステム、レンズ、センサーのサプライヤーなどです。彼らの技術革新の中心は、ダイナミックレンジの拡大、分光感度の向上、産業環境向けの物理的堅牢性の強化です。半導体ベンダーは、引き続き演算密度とエネルギー効率を推し進め、エッジでのより高度な推論を可能にします。これらの企業は、シリコンとソフトウェアツールチェーン間の緊密な結合を追求し、モデルの展開を簡素化し、市場投入までの時間を短縮し、組込みビジョン用途の消費電力と性能のトレードオフを最適化しています。

ソフトウェア面では、モジュール化されたマシンビジョンライブラリやエッジ解析プラットフォームを提供する企業が、柔軟な展開モデルとモデル管理機能を提供することで人気を集めています。オープンフレームワークと標準化されたAPIはデバイス間の移植性をサポートし、商用プロバイダーは事前に検証されたアルゴリズムライブラリ、ライフサイクル管理ダッシュボード、規制上の懸念に対応する説明可能性ツールセットによって差別化を図っています。

光学メーカー、半導体メーカー、ソフトウェアプラットフォームプロバイダー間の戦略的提携は、統合の複雑さを軽減するバンドルソリューションを可能にします。さらに、サービス主導型の企業は、モデルガバナンス、継続的な検証、サブスクリプションベースのメンテナンスなど、持続的なシステム性能とインセンティブを一致させるようなサービスの提供を拡大しています。バイヤーにとって、ベンダーのロードマップ、統合のプレイブック、サポートのコミットメントを評価することは、生の技術力を評価するのと同じくらい重要になっています。

技術、調達、組織能力を調整し、信頼性が高く費用対効果の高いビジョン対応オートメーションを拡張するための、エグゼクティブのための実行可能なロードマップ

オートメーション用コンピュータビジョンの可能性を最大限に実現しようとするリーダーは、技術導入と組織の能力およびリスク許容度を整合させる統合戦略を追求する必要があります。まず、センシング、コンピュート、アナリティクスの各レイヤーを切り離すモジュラーアーキテクチャの選択を優先します。このモジュール化により、サプライヤの代替が容易になり、アップグレードが加速され、運用状況の変化に応じてエッジとクラウド間でワークロードをシフトできるハイブリッド展開パターンがサポートされます。

第二に、ライフサイクル管理と卓越した運用への投資です。モデルの検証、モニタリング、ドリフト緩和のための堅牢なプロセスは、本番で一貫したパフォーマンスを維持するために不可欠です。進化するコンプライアンスへの期待に応え、エンジニアリング、オペレーション、コンプライアンスチーム間の部門横断的な信頼関係を促進するために、データの出所とモデルの説明可能性に関する明確なガバナンスを確立します。

第三に、弾力性とコストのバランスを考慮した調達戦略を策定します。重要なコンポーネントのマルチソーシング、関税とロジスティクスのエクスポージャーを軽減するための地域サプライヤーの選定、統合と保守のサービスレベルを定義したサポートの取り決めなどを検討します。これと並行して、統合に要する時間と長期的な技術的負債を軽減するために、コ・エンジニアリング・サポートを提供するサプライヤーとの戦略的パートナーシップを育成します。

第四に、人間と機械のハイブリッドワークフローをサポートするために、人材と組織構造を再編成します。研究開発リソースをモデルへの説明可能性とロバスト性の組み込みに集中させる一方で、ビジョンのアウトプットの解釈と人間による介入を管理するオペレーションチームのスキルを向上させます。最後に、大規模な展開に着手する前に、経済的仮説と運用上の仮説を検証し、これらのパイロットを通じて再現可能な展開パターンと統合テンプレートを成文化することで、投資回収を加速させます。

データ収集、専門家の関与、検証プロトコル、および市場情報の編集に使用される分析フレームワークの概要を示す堅牢な調査手法

基本的な調査手法は、専門家による一次調査、技術的検証、構造化された統合を組み合わせ、実用的なインテリジェンスを生み出すものです。一次インプットには、システムインテグレーター、ハードウェアサプライヤー、半導体設計者、製造、ロジスティクス、医療、リテール用途のエンドユーザーとのインタビューが含まれます。これらの会話は、導入の障壁、統合の課題、生産環境で重要な運用指標に焦点を当てました。

専門家へのインタビューに加え、代表的なエッジ・コンピューティング・プラットフォームにおける推論性能のベンチマーク、異なるセンシング・モダリティに対する感度分析、一般的な故障モードを特定するための統合ケーススタディのレビューなど、技術的な検証手法を採用しました。可能な限り、検証は再現可能なテスト条件とベンダー間の比較を優先し、ベンダー固有の最適化ではなく、アーキテクチャのトレードオフを明らかにしました。

統合は、定性的な洞察、技術的な評価、および文書化された導入経験に基づく三角測量に依拠し、実用的な推奨事項を導き出しました。この調査手法では、仮定の透明性、不確実性の明示、特定のアーキテクチャを選択することが望ましいコンテクストの特定を重視しました。品質管理には、各分野の専門家によるピアレビューと反復的な修正サイクルを含み、結論が理想化されたラボの条件ではなく、運用の現実を反映していることを確認しました。

最後に、この調査では、技術的な実現可能性だけでは企業導入の成功は保証されないことを認識し、ガバナンス、規制上の制約、サプライチェーンのリスク要因を分析の不可欠な要素として取り込みました。この統合的手法は、コンピュータビジョンを大規模に展開する組織の戦略的計画と戦術的実行の両方に役立つことを意図しています。

最後に、コンピュータビジョン別競争優位性を維持するために必要な戦略的必須事項、顕在化するリスク、組織能力を強調します

結論として、コンピュータビジョンは有望な技術から、幅広い産業において自動化を実現する重要な技術へと移行しつつあります。改良されたセンサー、より効率的なアルゴリズム、柔軟な導入モデルの融合により、利用事例が拡大し、運用への導入障壁が低くなっています。しかし、この移行は、ガバナンス、ライフサイクル管理、サプライチェーンの回復力など、持続可能な価値を実現するために組織が取り組むべき新たな要求をもたらします。

戦略上、最も成功する導入企業は、ビジョンを、ポイントソリューションの調達決定ではなく、統合されたエコシステムの課題として扱う企業です。ハードウェアの選択、ソフトウェアアーキテクチャ、および保守体制を整合させることによって、組織は、統合リスクを低減し、結果の予測可能性を向上させることができます。さらに、サプライヤーの多様化、モジュール設計、共同エンジニアリング・パートナーシップを組み込んだ調達戦略は、政策の転換や部品供給の制約に直面した際にも、より強靭であることが証明されるであろう。

運用面では、モデルの妥当性確認、説明のしやすさ、および人間によるワークフローに注意を払うことで、ビジョンシステムが生産現場で一貫した監査可能な結果を出せるかどうかが決まります。したがって、トレーニング、部門横断的ガバナンス、運用監視といった組織能力への投資は、ハードウェアやソフトウェアへの投資と同様に重要です。将来的には、ローカライズされたエッジ処理と集中化された学習とオーケストレーションの実用的なバランスにより、スケーラブルで安全かつ適応性のあるビジョン展開が可能になります。

これらの結論をまとめると、コンピュータビジョンの導入を成功させるには、技術、組織、サプライチェーンを統合し、永続的な運用上の優位性を実現する首尾一貫した戦略が必要であることがわかります。

よくあるご質問

• オートメーション用コンピュータビジョン市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2024年に18億9,000万米ドル、2025年には22億2,000万米ドル、2032年までには66億米ドルに達すると予測されています。CAGRは16.86%です。
• オートメーション用コンピュータビジョンの役割は何ですか？
  • 自動化プログラムへのコンピュータビジョンの統合は、産業および商業部門全体で主流となる戦略的計画へと移行しています。
• コンピュータビジョンはどのように人間の専門知識を補完しますか？
  • コンピュータビジョンは、人間の専門知識を置き換えるのではなく、それを補完するために適用されます。
• コンピュータビジョン技術の進展はどのような変革をもたらしていますか？
  • ハードウェア、アルゴリズム設計、および導入アーキテクチャの進歩により、オートメーションシステムで利用可能な視覚データのパレットが拡大しています。
• 2025年の米国の関税政策はどのような影響を与えますか？
  • 2025年の関税調整は、画像処理部品、プロセッサー、特殊なセンサーを調達する組織にさらなる複雑さをもたらします。
• コンピュータビジョン市場における主要企業はどこですか？
  • Cognex Corporation、Keyence Corporation、Teledyne Technologies Incorporated、National Instruments Corporation、Basler Aktiengesellschaft、Omron Corporation、Datalogic S.p.A.、MVTec Software GmbH、IDS Imaging Development Systems GmbH、SICK AGなどです。

目次

第1章 序論

第2章 分析手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場概要

第5章 市場洞察

• エッジコンピューティングとコンピュータービジョンの統合により、生産ラインでのリアルタイム欠陥検出を実現
• eコマース倉庫におけるロボットビンピッキングのためのディープラーニング搭載ビジョンシステムの導入
• 精密農業自動化のためのマルチスペクトルイメージングとAI駆動型分析の導入
• 製造施設における自律移動ロボットのための3DステレオビジョンとSLAMアルゴリズムの活用
• 重工業におけるコンピュータビジョンベースの安全監視とコンプライアンス追跡の実装
• 物流における自動文書処理のためのAI強化光学文字認識の応用
• ネットワークエッジにおけるプライバシー保護ビジョンモデルを改善するための連合学習アプローチの開発

第6章 米国の関税の累積的な影響（2025年）

第7章 人工知能（AI）の累積的影響（2025年）

第8章 オートメーション用コンピュータビジョン市場：コンポーネント別

• ハードウェア
  • カメラシステム
  • レンズ
  • プロセッサ・チップセット
  • センサー
• サービス
  • インストール・統合
  • 整備・サポート
• ソフトウェア
  • クラウドベースソフトウェア
  • エッジ分析ソフトウェア
  • マシンビジョンソフトウェア

第9章 オートメーション用コンピュータビジョン市場：技術別

• 3Dイメージング
  • ステレオビジョン
  • 構造化光
  • 飛行時間イメージング
• 画像認識
  • 顔認識
  • 物体認識
  • パターン認識
• モーション検出
  • 背景減算
  • フレーム差分
  • オプティカルフロー
• 熱画像
  • 赤外線イメージング
  • 放射測定

第10章 オートメーション用コンピュータビジョン市場：用途別

• 誘導・ナビゲーション
  • 自律航法
  • パスプランニング
• 在庫管理
• 物流自動化
• 品質検査
  • 欠陥検出
  • 測定・較正
  • 表面検査
• ロボットビジョン
• 安全・監視
  • 群衆監視
  • 侵入者検知
  • 違反検出

第11章 オートメーション用コンピュータビジョン市場：エンドユーザー産業別

• 航空宇宙および防衛
• 自動車
  • ADAS（先進運転支援システム）
  • 自動運転車
• 消費財
• エレクトロニクスと半導体
  • チップ検査
  • 部品配置の検証
• 医療
  • 医療画像
  • 患者モニタリング
• 製造業
• 小売業・eコマース
  • チェックアウトの自動化
  • 棚監視

第12章 オートメーション用コンピュータビジョン市場：地域別

• 南北アメリカ
  • 北米
  • ラテンアメリカ
• 欧州・中東・アフリカ
  • 欧州
  • 中東
  • アフリカ
• アジア太平洋

第13章 オートメーション用コンピュータビジョン市場：グループ別

• ASEAN
• GCC
• EU
• BRICS
• G7
• NATO

第14章 オートメーション用コンピュータビジョン市場：国別

• 米国
• カナダ
• メキシコ
• ブラジル
• 英国
• ドイツ
• フランス
• ロシア
• イタリア
• スペイン
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 韓国

第15章 競合情勢

• 市場シェア分析 (2024年)
• FPNVポジショニングマトリックス (2024年)
• 競合分析
  • Cognex Corporation
  • Keyence Corporation
  • Teledyne Technologies Incorporated
  • National Instruments Corporation
  • Basler Aktiengesellschaft
  • Omron Corporation
  • Datalogic S.p.A.
  • MVTec Software GmbH
  • IDS Imaging Development Systems GmbH
  • SICK AG