食品サービス包装市場 規模およびシェア分析 - 成長トレンドおよび予測 (2024 - 2031)

食品包装市場は、材料タイプ(プラスチック、紙、金属、その他)、包装タイプ(フレキシブルパッケージング、リジッドパッケージング、板紙包装)、アプリケーション(食品、飲料)、エンドユーザー(レストラン、ケータリングサービス、機関食品サービス、小売&食料品店)、地理(北米、ラテンアメリカ、アジアパシフィッ....

食品サービス包装市場 トレンド

市場ドライバー - 環境問題の拡大による持続可能な包装ソリューションの調達需要

環境の持続可能性は、近年グローバルに大きな関心事になっています。 プラスチック包装材料の低減、再利用、リサイクルに関する意識が高まっています。 これは、環境に優しい材料から作られた持続可能な包装ソリューションを開発するために、食品包装メーカーを投資するように促しました。

多くの迅速なサービスレストランや食品ブランドは、再生可能または堆肥化材料から作られた包装を使用するための驚くべき目標です。 一部のブランドでは、再利用可能なコンテナのテストを開始し、使用後に消費者がそれらを返すことを奨励しています。 バガッセ、竹、コーンスターチなどの植物由来の原料から作られた堆肥食品包装は、より多くの受諾を得ています。

特定の単一使用のプラスチック項目を禁止する政府の規則は企業のための緊急事態を加速しま代わりのフード サービス包装のタイプに転換します。 包装メーカーは、リサイクルコンテンツプラスチック、紙、バイオプラスチックを活用した革新的な設計を設計するために研究開発の努力を重ねています。 ブランドの所有者から小売業者へのバリューチェーン全体で密接なコラボレーションは、フードサービスパッケージ市場における移行を最適化する鍵となります。

市場ドライバー - 食品包装技術の高度化、食品・飲料業界への参入

食品および飲料業界は、消費者の需要の変化、使い捨て収入の増加、およびオンザ・ゴーのライフスタイルによって主導され、世界中で安定した成長を経験しています。 アクティブでインテリジェントな食品サービスのパッケージング技術の開発により、水分、ガス、病原体などの食品品質パラメータのリアルタイム監視が実現しました。

このようなスマートパッケージは、センサー、RFIDタグ、インタラクティブディスプレイと統合され、迅速なサービスブランドの間で人気が高まっています。 機能的なインクと結合されるデジタル印刷はパッケージのカスタマイズされたグラフィック、可変的な情報およびトレーサビリティ コード、食糧サービスの包装の市場の新しい傾向を運転することを可能にします。

フレキシブルポーチ、スキンパッケージ、ファニーパックなどの新しいフォーマットは、主要なブランドが支持する部分制御の準備ができているスナックや食事の可用性を高めています。 果物、サラダ、サンドイッチ、ジュースなどの健康的な料理セグメントの人気は、無菌カートン、ボトル、スタンドアップポーチの需要を駆動しています。 3D印刷およびロボティックスアプリケーションは、食品包装製品の形状、サイズ、および成形手順をますます再定義しています。

Food Service Packaging Market Key Factors

市場課題 - 持続可能な材料と製造プロセスと関連したコスト

食品包装市場が直面する主要な課題の1つは、より持続可能な材料および製造プロセスを採用することに関わる高いコストです。 再生および再生可能な基質への移行には、R&Dの重要な投資が必要です。

専門機械、別の生産のワークフローの必要性のような付加的な考察は、別々の不用な処理も単位の製造業の費用を高めます。 新しいサステナブルパッケージを商品化の初期段階でスケールの経済の欠如は、これらのコストの欠点を補います。 顧客への増分的なコストを渡すと、価格に敏感な顧客を失うリスクも、フードサービスパッケージ市場で競合他社に低価格点で従来のパッケージを提供します。

全体的に、現在のコストの差分は、業界プレーヤーのための主要な採用障壁をポーズし、フードサービスパッケージのための円経済への移行を遅くします。 これらの経済課題に対処することは、食品サービスパッケージング市場で重要なものであり、大規模な開発と真に持続可能な代替の展開を加速します。

市場機会 - より効率的なラベリングとソート技術のためのパッケージングにおけるAIの統合

人工知能(AI)と機械学習技術の統合により、食品サービスをスマートかつ効率的にパッケージングする機会を提示します。 AIベースのラベリングソリューションは、生産プロセスを自動化し、エラーを減らし、手動ラベリングと比較して重要なコスト削減を実現します。

また、リサイクル施設での食品包装の選別やセグレーションも改善しています。 コンピュータの視野のアルゴリズムを使用して光学特性の認識そして欠陥の検出モデルは速くそして正確に最低の人間の介入の高速でプラスチック、ペーパー、金属のような再生利用できる材料の異なったタイプを分類できます。

この精度と自動化のレベルは、回復率を高め、後で再処理するためのソートされたストリームの品質を向上させます。 全体的に、AIは包装および回復システムをよりスマートに作り、より多くのデータ主導および有効な食糧サービス包装の市場の食糧サービス バリュー チェーンを渡る持続可能性の努力を進めるのを助けます。