Ana sayfa › Ülkelere göre robot yoğunluğu ve dijital benimseme
Ülkelere göre robot yoğunluğu ve dijital benimseme (2026)
Her ülkede imalat ne kadar otomatikleşmiş durumda ve dijital katman bunu ne hızla takip ediyor? IFR robot yoğunluğu, yapay zekâ veya diğer dijital teknolojileri kullanan imalatçıların payı ve bu rakamların dayandığı imalat tabanı.
Robot yoğunluğu, yapay zekâ benimseme ve imalat tabanı
Robot yoğunluğu: IFR World Robotics 2025 (2024 kurulumları, revize edilmiş metodoloji; 2024 öncesi yayınlarla karşılaştırılamaz). Yapay zekâ benimseme: en az bir yapay zekâ teknolojisi kullanan imalat işletmelerinin payı (AB ülkeleri için Eurostat 2024; diğer ülkeler için etiketlenmiş ulusal anketler). İmalat payı ve istihdam: Eurostat, Dünya Bankası ve ulusal istatistik kurumları.
| Ülke | Robot / 10.000 çalışan | Yapay zekâ kullanan imalatçılar | İmalat payı | İstihdam |
|---|---|---|---|---|
| Güney Kore T2 | 1.220 | – | 26,6 % GSYİH | – |
| Singapur T2 | 818 | – | 18,5 % GSYİH | – |
| Almanya T1 | 449 | 24,4 % | 19,4 % brüt katma değer | 7.262 bin kişi |
| Japonya T2 | 446 | – | 18,8 % GSYİH | 10.330 bin kişi |
| İsveç T2 | 377 | 32,9 % | 13,4 % brüt katma değer | 565,4 bin kişi |
| Danimarka T2 | 329 | 38,5 % | 20,2 % brüt katma değer | 321 bin kişi |
| ABD T1 | 307 | – | 9,7 % GSYİH | 12.652 bin kişi |
| İsviçre T1 | 294 | – | 19,6 % brüt katma değer | 651,2 bin kişi |
| Hollanda T1 | 293 | 28,6 % | 11,7 % brüt katma değer | 757 bin kişi |
| Avusturya T1 | 272 | 32,5 % | 17,1 % brüt katma değer | 673,9 bin kişi |
| Kanada T2 | 241 | – | 9,3 % GSYİH | 1.800 bin kişi |
| İtalya T1 | 237 | 14,7 % | 16,8 % brüt katma değer | 3.923 bin kişi |
| Belçika T1 | 232 | 39,8 % | 12,3 % brüt katma değer | 485,2 bin kişi |
| Çekya T1 | 216 | 16,7 % | 20,8 % brüt katma değer | 1.326 bin kişi |
| Slovakya T1 | 210 | 15,8 % | 18,1 % brüt katma değer | 496,5 bin kişi |
| Fransa T1 | 195 | 7,4 % | 11,4 % brüt katma değer | 2.800 bin kişi |
| İspanya T1 | 183 | 17,1 % | 11,7 % brüt katma değer | 2.279 bin kişi |
| Finlandiya T2 | 183 | – | 16,2 % brüt katma değer | 342,9 bin kişi |
| Macaristan T1 | 172 | 7,8 % | 17,7 % brüt katma değer | 856,2 bin kişi |
| Çin T1 | 166 | – | 24,8 % GSYİH | 104.815 bin kişi |
| Polonya T1 | 81 | 7,7 % | 16,3 % brüt katma değer | 3.362 bin kişi |
| Meksika T1 | 62 | – | 20,1 % GSYİH | 4.812 bin kişi |
| Romanya T1 | – | 3,2 % | 13,1 % brüt katma değer | 1.400 bin kişi |
| Birleşik Krallık T1 | – | – | 8,0 % GSYİH | 2.460 bin kişi |
| Cezayir T2 | – | – | 9,4 % GSYİH | – |
| Arjantin T2 | – | – | 15,2 % GSYİH | – |
| Brezilya T2 | – | – | 12,1 % GSYİH | 8.440 bin kişi |
| Şili T2 | – | – | 9,4 % GSYİH | – |
| Kolombiya T2 | – | – | 10,2 % GSYİH | 730,8 bin kişi |
| Hindistan T2 | – | – | 13,1 % GSYİH | 20.997 bin kişi |
| Endonezya T2 | – | – | 19,0 % GSYİH | – |
| İrlanda T2 | – | 17,5 % | 30,7 % brüt katma değer | 291,6 bin kişi |
| Malezya T2 | – | – | 22,5 % GSYİH | – |
| Fas T2 | – | – | 15,3 % GSYİH | – |
| Norveç T2 | – | 14,7 % | 6,3 % brüt katma değer | 230 bin kişi |
| Peru T2 | – | – | 12,2 % GSYİH | – |
| Filipinler T2 | – | – | 15,7 % GSYİH | – |
| Portekiz T2 | – | 9,9 % | 13,0 % brüt katma değer | 736,1 bin kişi |
| Suudi Arabistan T2 | – | – | 16,1 % GSYİH | – |
| Güney Afrika T2 | – | – | 12,8 % GSYİH | 1.263 bin kişi |
| Tayland T2 | – | – | 24,2 % GSYİH | – |
| Tunus T2 | – | – | 14,8 % GSYİH | 527,1 bin kişi |
| Türkiye T2 | – | – | 17,6 % brüt katma değer | 5.999 bin kişi |
| Birleşik Arap Emirlikleri T2 | – | – | 9,4 % GSYİH | – |
| Vietnam T2 | – | – | 24,3 % GSYİH | – |
İki sütunu birlikte okumak
Düşük dijital benimsemeyle birlikte yüksek robot yoğunluğu en sık görülen tablodur: hatlar otomatikleşmiştir ama hâlâ kâğıt kayıtlar ve elle hesaplanan OEE ile çalışır. Her iki sütunun da yüksek olduğu ülkeler (Kore, Almanya, İskandinav ülkeleri) verimlilik kıyaslamasını belirler; ucuz işgücü ve düşük yoğunluğa sahip ülkelerde saatlik duruş maliyeti düşük kalır ama daha fazla saat kaybedilir. Her rakamın arkasındaki sektör dağılımı için ülke kıyaslama sayfalarına bakabilirsiniz.
Robot Yoğunluğu ve Dijital Benimseme 2026 çalışma kitabı
Excel çalışma kitabı: 45 ülke için IFR robot yoğunluğu, yapay zekâ benimseme, imalat payı ve istihdam; her rakam kaynaklı, IFR metodoloji notuyla birlikte.
- 45 ülke, metodoloji değişikliği açıklanmış 2024 IFR serisi
- Anket tanımlarıyla birlikte yapay zekâ ve dijital benimseme payları
- İmalat payı ve istihdam tabanı
- Güncelleme: Ekim 2026
Hazırsınız ✓
İndirme otomatik olarak başlamalıdır. Başlamazsa buraya tıklayın.
Sık sorulan sorular
2024 robot yoğunluğu rakamları neden önceki yıllardan düşük?
IFR, World Robotics 2025 ile metodolojisini revize etti: 2024 yoğunlukları (dünya 132, Çin 166, Amerika Birleşik Devletleri 307), 2023 yayınıyla (dünya 162, Çin 470, Amerika Birleşik Devletleri 295) karşılaştırılamaz. Yalnızca 2024 serisini yayımlıyoruz.
"Yapay zekâ kullanımı" neyi kapsar?
AB ülkeleri için Eurostat BİT anketi: en az bir yapay zekâ teknolojisi (metin madenciliği, konuşma tanıma, görüntü tanıma, makine öğrenimi, süreç otomasyonu veya otonom hareket) kullanan 10 ve üzeri çalışanlı işletmeler. Diğer ülkeler, kaynak sütununda belirtilen ulusal anket tanımını kullanır.
Daha yüksek robot yoğunluğu daha yüksek OEE anlamına mı gelir?
Tek başına hayır. Otomasyon bazı kayıpları (hız, manuel kalite) ortadan kaldırır ve başkalarını (ürün değişimi, küçük duruşlar, bakım) beraberinde getirir. Ülke sayfalarındaki sektörel OEE aralıkları daha iyi bir referanstır.
Ülke kıyaslama sayfaları (oee-benchmark.org) →
Kaynaklar ve yöntem
Veriler Ekim 2026'da kontrol edilmiştir · Üretim izleme ve OEE yazılımı satan TEEPTRAK SAS tarafından yayımlanmaktadır.
- https://ifr.org/ifr-press-releases/news/robot-density-surges-in-europe-asia-and-americas
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/isoc_eb_ain2/default/table
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/isoc_eb_ain2?geo=FR&time=2024&unit=PC_ENT&indic_is=E_AI_TANY&nace_r2=C
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/isoc_eb_ain2?geo=IE&time=2024&unit=PC_ENT&indic_is=E_AI_TANY&nace_r2=C
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/isoc_eb_ain2?geo=NO&time=2024&unit=PC_ENT&indic_is=E_AI_TANY&nace_r2=C
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/nama_10_a10/default/table
- https://api.worldbank.org/v2/country/CHN;JPN;KOR/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=50
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=FR&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://api.worldbank.org/v2/country/MEX;BRA;COL;PER;CHL;ARG/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=100
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=CH&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://api.worldbank.org/v2/country/GBR;CAN/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2020:2025&per_page=50
- https://fred.stlouisfed.org/data/VAPGDPMA
- https://api.worldbank.org/v2/country/ARE;SAU;ZAF;MAR;TUN;DZA/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=100
- https://api.worldbank.org/v2/country/IND;VNM;IDN;THA;MYS;SGP;PHL/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2022:2024&per_page=100
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=IE&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=NO&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://www.singstat.gov.sg/files/1bbcd493-c935-4be2-96c8-7d9e3be630fa.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=TR&nace_r2=C&unit=PC_TOT&na_item=B1G&sinceTimePeriod=2021&format=JSON
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/nama_10_a10_e/default/table
- https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202412/t20241226_1957897.html
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=FR&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2025/eaim/EAIM2024_RR.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=CH&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.ons.gov.uk/employmentandlabourmarket/peopleinwork/employmentandemployeetypes/timeseries/jwr7/lms
- https://www.bls.gov/iag/tgs/iag31-33.htm
- https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/pia-empresa/quadros/brasil/2024
- https://www.investcanada.ca/industries/advanced-manufacturing
- https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/industria/encuesta-anual-manufacturera-enam
- https://www.mospi.gov.in/uploads/latestReleases/latest_release_1790768522303_b1ee6ba9-c9d3-481a-b30e-45a24c7f3729_PIB_Note_ASI_2024-25_English.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=IE&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/nen/ft/pdf/gaiyou.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=NO&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.statssa.gov.za/publications/P0277/P0277March2026.pdf
- https://www.tunisieindustrie.nat.tn/fr/tissu.asp
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/lfsa_egan2?geo=TR&nace_r2=C&sex=T&age=Y15-64&unit=THS_PER&sinceTimePeriod=2021&format=JSON