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材料ハンドリングロボット市場

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材料の取り扱いロボットの市場規模、シェア、成長、および業界分析、タイプ(明確な材料ハンドリングロボット、スカラ材料処理ロボット、並列材料ハンドリングロボット)、用途(自動車、化学物質とプラスチック、電子機器、金属と機械、食品、飲み物、製薬、その他)および地域の洞察、および地域の洞察、および2033

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最終更新日: May 19 , 2025
基準年: 2024
履歴データ: 2020-2023
ページ数: 120
SKU ID: 23632506
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  • 概要
  • 目次
  • 推進要因と機会
  • セグメンテーション
  • 地域分析
  • 主要プレイヤー
  • 方法論
  • よくある質問
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ロボット市場規模の材料処理

世界の材料ハンドリングロボットの市場規模は、2024年に14,671.56百万米ドルと評価され、2025年に17,739.398百万米ドルに達すると予測されており、2033年までに81,028.24百万米ドルに拡大しています。 AI駆動型のロボットソリューションの運用効率、および進歩。

米国の材料ハンドリングロボット市場は、倉庫、フルフィルメントセンター、生産ラインでのロボット工学の採用が増加しているため、急速な拡大を目撃しています。 eコマースの成長、労働不足、および業界4.0のテクノロジーへの投資は、市場の需要をさらに促進しており、米国は世界の成長に重要な貢献者となっています。

材料ハンドリングロボット市場は、産業の自動化の増加により拡大しています。製造工場と倉庫は、効率を向上させるためにロボットシステムを統合しています。材料の取り扱いロボットは、エラーの減少に80%削減し、運用速度を60%改善し、人件費を50%削減することに貢献します。

倉庫では、過去5年間でロボット工学の採用が70%急増しましたが、共同ロボット(コボット)は85%増加しました。 AI統合ロボットの需要は90%増加し、生産とロジスティクスを最適化しています。産業自動化が65%上昇しているため、企業はスケーラビリティ、生産性、安全性を向上させるためにロボット工学を活用しています。

材料ハンドリングロボット市場

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ロボットの市場動向の材料処理

材料ハンドリングロボット市場は、効率を向上させるためにロボットソリューションを展開しているため、迅速な自動化の成長を遂げています。 AI搭載のロボットの採用は75%増加し、倉庫の自動化が改善されました。ロボット工学を使用したeコマース倉庫とロジスティクスおよび並べ替え操作は85%増加し、エラー率が80%減少し、効率が65%増加しました。

共同ロボット(コボット)は増加傾向であり、人間と一緒に働く能力が安全に働く能力により、養子縁組が90%増加しています。自動車製造では、ロボット自動化が60%増加し、生産プロセスを合理化し、コストを55%削減しました。ロジスティクス業界は、ロボットソリューションを使用して、運営の72%を自動化しました。

持続可能性とエネルギー効率の高いロボットへのシフトは明らかであり、グリーンオートメーションソリューションは70%増加しています。 IoTおよびAI駆動型のロボットの統合は85%上昇し、予測的なメンテナンスと運用効率を最適化しています。食品および飲料物のロジスティクスにおけるロボット工学の採用は78%急増しており、順番に90%の精度を確保しています。

自律的なモバイルロボット(AMR)は人気を集めており、倉庫管理では使用率が88%増加しています。医薬品包装のロボット採用は82%増加し、98%の精度でより速い配信を確保しています。

材料ハンドリングロボット市場のダイナミクス

材料ハンドリングロボット市場は、技術の進歩、自動化の増加、労働力不足によって推進されています。ロボット工学の統合は産業自動化で75%急増し、効率を85%改善し、手動エラーを90%削減しました。ただし、高い実装コストや統合の複雑さなどの課題は、中小企業の40%での採用を制限しています。

ドライバ

"産業自動化の採用の増加"

製造工場の自動化は72%増加し、精度、速度、安全性が向上しています。材料の取り扱いロボットは、職場の負傷を80%減らし、自動車、医薬品、物流などの産業に不可欠です。 AIを搭載したロボットの採用は85%急増し、運用効率が65%増加しました。倉庫のロボット工学により、在庫管理が78%改善されました。自動化されたフォークリフトの使用は80%増加し、材料輸送時間が60%短縮されました。 AI主導のロボットを採用している企業は、生産量が85%増加し、人件費が55%削減されたことを報告しています。

拘束

"高い初期投資とメンテナンスコスト"

材料処理ロボット市場は、資本コストが高いため、障壁に直面しています。中小企業(中小企業)は投資をためらい、60%が財政的制約を挙げています。ロボットメンテナンスコストは運用費用の40%に寄与し、長期的な手頃な価格を挑戦します。統合の複雑さは、企業の50%での採用の遅れ、および企業の45%が既存のインフラストラクチャとの互換性の問題を報告しています。 AI駆動型のロボットは、効率を70%改善したにもかかわらず、65%の企業が不足している技術的な専門知識を必要としています。トレーニングとメンテナンスコストは、潜在的な採用者の55%を阻止し、自動化の採用の増加にもかかわらず市場の浸透を制限します。

機会

"Smart RoboticsとAIの統合の成長"

AI搭載のロボット市場が拡大しており、メーカーの90%が自動化のためにAI統合ロボットに投資しています。スマートロボットを使用した倉庫の自動化は85%増加し、在庫追跡の精度が88%向上しました。予測メンテナンスロボットの増加は82%増加し、機器の故障が75%減少しました。自律的なモバイルロボット(AMR)では、採用が89%増加し、物流効率が72%増加しました。 AIを搭載したロジスティクスロボットに投資する企業は、注文の履行が80%速く、エラー率を85%引き下げました。ロボット業界は、AIオートメーションに優先順位を付けている企業の90%で、大きな成長のために設定されています。

チャレンジ

"熟練した労働力と複雑な統合の欠如"

ロボット工学の採用の85%の成長にもかかわらず、産業の70%は、材料処理ロボットを運営および維持するために熟練した労働力が不足していることに苦労しています。企業の75%は従業員のトレーニングの困難を報告していますが、65%が統合の課題に苦労しています。中小企業の40%は、技術的な複雑さのために自動化を避け、倉庫の50%がロボットソリューションのスケーリングにおいて課題に直面しています。 AIを搭載したロボットは、生産性を80%向上させますが、ハイテクの専門知識が必要であり、採用が制限されます。企業の55%は、労働力の適応が遅いため、投資収益率(ROI)の遅延を報告しており、自動化の実装率に影響を与えています。

セグメンテーション分析

マテリアルハンドリングロボット市場は、タイプとアプリケーションによってセグメント化されており、それぞれが業界全体でロボット工学の採用に影響を与えます。明確なロボットは市場シェアの45%を保持し、その後30%のスカラロボットと25%の並列ロボットが続きます。自動車部門は50%の採用でアプリケーションをリードし、電子製造は40%に続きます。食品、飲料、製薬産業は、過去5年間でロボット工学の使用量が65%増加しています。ロボットを使用した倉庫の自動化は80%上昇し、手動労働依存が60%減少しました。これらのセグメントは、世界中のロボットマテリアルハンドリングソリューションの未来を形作っています。

タイプごとに 

  • 明確な材料処理ロボット: 明確なロボットは、柔軟性と高精度によって駆動される、材料ハンドリングロボット市場全体の45%を占めています。自動車および金属産業は最大の採用者であり、生産ラインの80%が現在、これらのロボットを溶接とアセンブリに使用しています。関節ロボットの効率性率は75%向上し、運用上のダウンタイムが60%減少しました。複雑な選別タスクを実行する能力により、物流と倉庫の採用は55%増加しました。ピックアンドプレイス事業の精度は70%改善されており、それらを使用している企業は、製造プロセス全体の欠陥の50%の削減を報告しています。
  • スカラ素材の取り扱いロボット: Scara Robotsは、主に高速アセンブリと包装で使用されている市場の30%を保持しています。エレクトロニクス製造の精度は85%増加しており、マイクロコンポーネントの取り扱いの精度が95%を確保しています。医薬品および医療機器の生産では、スカラロボットは自動化された組立ラインの80%に貢献し、生産速度を60%改善します。食品包装の採用は50%増加し、衛生コンプライアンスが90%増加しました。エレクトロニクス業界では、99%の配置精度で小さな部品を処理する能力により、スカーラの使用量が78%増加し、欠陥が70%減少しました。
  • 並列材料ハンドリングロボット: 並列ロボットは市場の25%を占め、高速で軽量の取り扱い機能により需要が高まっています。食品および飲料業界は、72%の使用率で採用をリードしており、並べ替えと包装が98%の精度を確保しています。 eコマース業界は、フルフィルメントセンターの68%に並列ロボットを統合しており、注文の精度を95%強化しています。医療機器セクターは、並列ロボットの採用が65%増加し、アセンブリエラーが80%減少しました。 Consumer Electronics Manufacturingでのそれらの使用は55%増加しており、繊細な取り扱いプロセスの90%の効率を確保しています。

アプリケーションによって

  • 自動車産業: 材料ハンドリングロボットは、自動車の生産ラインの80%で使用されており、手動の人件費を60%削減します。ロボットベースの溶接システムは、組み立てライン操作の85%を占め、精度を70%改善します。自動塗装ロボットは90%の欠陥のないコーティングに寄与し、材料輸送の自動化は75%改善されました。
  • 化学物質、ゴム、プラスチック産業: 化学産業はロボットの採用を65%増加させ、ハザード曝露を85%削減しました。ゴム製造により、材料の取り扱いの55%が自動化されており、安全コンプライアンスが78%向上しました。プラスチック製の成形工場には、プロセスの70%にロボットが統合されており、92%の精度が確保されています。
  • 電気およびエレクトロニクス業界: エレクトロニクス製造のロボット工学は80%急増し、成分の欠陥が95%減少しました。自動回路基板アセンブリは、生産ラインの88%を占め、アセンブリ時間を70%削減します。品質検査ロボットの検出率は85%改善されており、廃棄物が60%減少しています。
  • 金属および機械産業: 材料ハンドリングロボットは、金属製造植物の75%で使用されており、効率が65%増加しています。自動化された溶接システムは、精密溶接の82%を処理し、生産速度を60%改善します。機械部門は、部品の処理の68%を自動化しており、手動エラーを72%削減しています。
  • 食べ物、飲み物、および医薬品: 食品加工プラントはロボットオートメーションを70%増加させ、99%の衛生コンプライアンスを確保しています。 Pharmaceuticalセクターは、ロボットを包装操作の80%に統合しており、薬物の安全性を95%改善しています。自動飲料の瓶詰めにより、生産率が85%改善され、廃棄物が60%減少しました。
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ロボット地域の見通しを材料処理します

北米

北米は世界市場シェアの36%を保有しており、ロボットオートメーションの採用は過去5年間で75%増加しています。米国はリードしており、85%の倉庫が自動化を使用して効率を向上させています。北米の自動ロジスティクスは80%増加し、運用コストが55%削減されました。自動車製造では、組立ラインの90%がロボットを使用しており、生産効率が65%増加しています。 eコマースセクターは、ロボット工学を88%のフルフィルメントセンターに統合し、98%の注文精度を確保しています。

ヨーロッパ

ヨーロッパは市場の28%を占め、ドイツ、フランス、イタリアがロボット工学の採用を主導しています。ドイツの製造工場は、生産ラインの78%でロボットを使用し、効率を60%増加させます。ヨーロッパの自動車製造は、溶接操作の85%でロボットを採用しており、欠陥を72%減らしています。スマートファクトリーのイニシアチブにより、産業用ロボットの設置が70%増加しました。ヨーロッパの倉庫自動化は65%増加し、注文処理速度が50%改善されました。

アジア太平洋

アジア太平洋地域は市場の32%を保有しており、中国、日本、韓国がロボット採用をリードしています。中国は世界の産業用ロボット貨物の50%を占めており、自動化率は85%増加しています。日本のロボット業界は、大規模な製造の80%を自動化しており、95%の生産精度を確保しています。韓国は半導体製造業をリードしており、生産ラインに90%の自動化があります。物流業界は倉庫の72%を自動化しており、効率を70%改善しています。

中東とアフリカ

中東とアフリカは世界市場の4%を占めており、ロボット工学の採用は物流および石油およびガス産業で60%増加しています。 UAEの産業用ロボットの使用は70%増加し、自動化の効率が65%向上しました。サウジアラビアのスマートな製造イニシアチブにより、ロボット工学の展開が68%増加しました。この地域の倉庫自動化は50%増加し、手動の労働依存を40%削減しました。エネルギーおよび鉱業セクターは、運用の55%にロボット工学を統合しており、運用上の安全性が60%改善されています。

ロボット市場企業がプロファイリングする主要な材料処理のリスト

  • ユニバーサルロボット
  • エプソンロボット
  • Yaskawa
  • クカ
  • Omron Adept Technologies
  • 三菱エレクトリック
  • 川崎ロボット
  • ナチ
  • スタウブリ
  • abb
  • OTCダイヘン
  • コマウ
  • ヒュンダイロボット
  • Denso Robotics
  • ファナック
  • 東芝

市場シェアが最も高い上位2社

  • ファナック - 総市場シェアの18%を保持しており、ロボット統合は産業自動化で85%増加しています。 FANUCロボットは、製造およびロジスティクスにおける90%の精密自動化に貢献しています。
  • Yaskawa - 市場の16%を占めており、自動車生産ラインの75%がYaskawa Robotic Solutionsを利用しています。同社はロボット効率率を80%改善し、手動労働依存を65%削減しました。

投資分析と機会

材料ハンドリングロボット市場は、業界全体の自動化の増加に牽引された多大な投資を経験しています。 2024年、材料扱いロボットの北米市場では、秩序のあるユニットが31%増加し、飲料セクターがロボット採用の65%の増加に貢献しました。企業が事業を最適化し、効率を改善し、コストを削減しようとしているため、AIを搭載したロボットへの投資は昨年40%増加しました。

eコマースフルフィルメントのロボット工学は、特に倉庫の自動化部門で50%増加しました。これは、在庫管理を改善するために自動化されたシステムを75%採用したことがわかりました。AI駆動型ロボットへの投資は、運用のダウンタイムを30%削減しようとしているため、特に強力でした。

ロジスティクスでは、予測メンテナンス能力を備えたロボットが牽引力を獲得し、55%増加しているため、自動化された施設でのダウンタイムが70%少なくなります。持続可能性の向上に焦点を当てているため、グリーンオートメーションイニシアチブは業界全体で60%拡大しています。業界が成長するにつれて、AIの統合はロボットアプリケーションで90%増加し、セクターで有望な投資機会を提供しています。

新製品開発

2024年、Roboticsメーカーは、さまざまな産業の進化する需要を満たすために革新的な製品を導入することに焦点を当てています。共同ロボット(コボット)の開発は85%急増しており、これらのロボットは現在、倉庫自動化の市場シェアの40%を占めています。これらのロボットは、人間の労働者と一緒に動作するように設計されており、昨年だけでパッケージング、ソート、およびライトアセンブリタスクのアプリケーションが75%増加しています。

AI統合ロボットの導入は65%増加しました。これらのロボットは動的環境へのリアルタイムの適応を可能にし、電子機器や食品加工などの業界でますます価値が高まっています。視覚誘導ロボットの採用は、自動車や電子機器などの業界で60%拡大しており、精度と速度が最重要です。さらに、スマートグリッパーでは採用が50%増加しているため、ロボットは99%の精度で幅広い材料を処理できます。

モバイルロボット(AMR)の開発は、特に物流において70%上昇しており、倉庫の生産性が80%向上しています。これらの開発により、業界全体のロボットの採用率が大幅に引き上げられ、メーカーは自動化の需要の高まりを革新し、満たすために競争しています。

2023年と2024年のメーカーによる最近の開発

2023年、グローバル市場では、ロボットのインストールが5%増加しました。 FanucやYaskawaなどの主要メーカーは新製品を発売し、Fanucは自動化の提供を15%増加させ、特にロボットが現在アセンブリタスクの85%を実行している自動車セクターで増加しています。製造業者は、共同ロボットの強化に焦点を当て、注文ピッキングやソートなどのタスクの採用が60%増加しました。

2024年、Amazonの自動化の取り組みにより、特にロボットを使用すると処理時間が55%短縮された順に、施設全体でロボットの展開が40%増加しました。さらに、ABB RoboticsはAI機能を25%拡張し、運用上のダウンタイムを30%削減する予測メンテナンス機能を統合しました。食品加工業界では、パッケージングと並べ替えの自動化によって駆動されるロボットアプリケーションで70%増加しました。

倉庫ロボット工学では、自律モバイルロボット(AMR)の展開が50%増加し、運用効率が45%増加しました。 KukaやMitsubishi Electricなどの企業は、高度な自動化ソリューションの提供に大きな進歩を遂げ、Mitsubishiはロジスティクスのロボット販売が20%増加しました。

ロボット市場の材料処理の報告を報告します

マテリアルハンドリングロボット市場レポートは、市場動向、機会、主要な成長ドライバーの詳細な分析を提供します。 2024年、自動車やeコマースなどの業界でのロボットの採用は45%急増し、飲食部門は自動化の増加を60%見ました。このレポートは、AIを搭載したロボット工学への移行などの傾向をカバーしています。これは70%拡大しました。また、倉庫運営の市場の50%を占める共同ロボットの需要の高まりをカバーしています。

主要な地域市場も分析され、北米は市場シェアを35%で支配しています。アジア太平洋地域は大幅な成長を示しており、特に中国と日本では、ロボットの採用が55%増加しています。このレポートは、地域の投資と市場機会を強調しており、アジア太平洋地域は、製造と物流における自動化のニーズの増加により、今後10年間で75%の成長を経験すると予測されています。

さらに、レポートは、ロボットシステムが現在アセンブリタスクの80%を占める自動車のような産業の継続的な成長と、自動化が注文精度を70%向上させたeコマースを占めるようになりました。この詳細なレポートは、技術革新と市場動向に関する貴重な洞察を提供し、利害関係者が急速に成長している材料ハンドリングロボット市場における戦略的機会と投資の可能性を特定するのに役立ちます。

マテリアルハンドリングロボット市場レポートの詳細な範囲とセグメンテーション
報告報告 詳細を報告します

カバーされているアプリケーションによって

自動車、化学、ゴム、プラスチック、電気と電子機器、金属と機械、食品、飲料、医薬品など

カバーされているタイプごとに

関節材料ハンドリングロボット、スカラ材料ハンドリングロボット、並列材料ハンドリングロボット

カバーされているページの数

120

カバーされている予測期間

2025-2033

カバーされた成長率

予測期間中の20.91%のCAGR

カバーされている値投影

2033年までに81028.24百万米ドル

利用可能な履歴データ

2020年から2023年

カバーされている地域

北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南アメリカ、中東、アフリカ

カバーされた国

米国、カナダ、ドイツ、英国、フランス、日本、中国、インド、南アフリカ、ブラジル

よくある質問

  • 2033年までに触れると予想される材料処理ロボット市場はどのような価値がありますか?

    世界の材料処理ロボット市場は、2033年までに8億28.24百万米ドルに達すると予想されます。

  • 2033年までに展示されると予想されるマテリアルハンドリングロボット市場はどのCAGRですか?

    材料ハンドリングロボット市場は、2033年までに20.91%のCAGRを示すと予想されます。

  • マテリアルハンドリングロボット市場のトッププレーヤーは誰ですか?

    ユニバーサルロボット、エプソンロボット、Yaska、Kuka、Omron Adept Technologies、Mitsubishi Electric、Kawasaki Robotics、Nachi、Staubli、Abb、OTC Daihen、Comau、Hyundai Robotics、Denso Robotics、Fanuc、Toshibaa

  • 2024年のマテリアルハンドリングロボット市場の価値は何でしたか?

    2024年、ロボットの市場価値は1億4671.56百万米ドルでした。

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  • United States+1
  • Afghanistan (‫افغانستان‬‎)+93
  • Albania (Shqipëri)+355
  • Algeria (‫الجزائر‬‎)+213
  • American Samoa+1684
  • Andorra+376
  • Angola+244
  • Anguilla+1264
  • Antigua and Barbuda+1268
  • Argentina+54
  • Armenia (Հայաստան)+374
  • Aruba+297
  • Australia+61
  • Austria (Österreich)+43
  • Azerbaijan (Azərbaycan)+994
  • Bahamas+1242
  • Bahrain (‫البحرين‬‎)+973
  • Bangladesh (বাংলাদেশ)+880
  • Barbados+1246
  • Belarus (Беларусь)+375
  • Belgium (België)+32
  • Belize+501
  • Benin (Bénin)+229
  • Bermuda+1441
  • Bhutan (འབྲུག)+975
  • Bolivia+591
  • Bosnia and Herzegovina (Босна и Херцеговина)+387
  • Botswana+267
  • Brazil (Brasil)+55
  • British Indian Ocean Territory+246
  • British Virgin Islands+1284
  • Brunei+673
  • Bulgaria (България)+359
  • Burkina Faso+226
  • Burundi (Uburundi)+257
  • Cambodia (កម្ពុជា)+855
  • Cameroon (Cameroun)+237
  • Canada+1
  • Cape Verde (Kabu Verdi)+238
  • Caribbean Netherlands+599
  • Cayman Islands+1345
  • Central African Republic (République centrafricaine)+236
  • Chad (Tchad)+235
  • Chile+56
  • China (中国)+86
  • Christmas Island+61
  • Cocos (Keeling) Islands+61
  • Colombia+57
  • Comoros (‫جزر القمر‬‎)+269
  • Congo (DRC) (Jamhuri ya Kidemokrasia ya Kongo)+243
  • Congo (Republic) (Congo-Brazzaville)+242
  • Cook Islands+682
  • Costa Rica+506
  • Côte d’Ivoire+225
  • Croatia (Hrvatska)+385
  • Cuba+53
  • Curaçao+599
  • Cyprus (Κύπρος)+357
  • Czech Republic (Česká republika)+420
  • Denmark (Danmark)+45
  • Djibouti+253
  • Dominica+1767
  • Dominican Republic (República Dominicana)+1
  • Ecuador+593
  • Egypt (‫مصر‬‎)+20
  • El Salvador+503
  • Equatorial Guinea (Guinea Ecuatorial)+240
  • Eritrea+291
  • Estonia (Eesti)+372
  • Ethiopia+251
  • Falkland Islands (Islas Malvinas)+500
  • Faroe Islands (Føroyar)+298
  • Fiji+679
  • Finland (Suomi)+358
  • France+33
  • French Guiana (Guyane française)+594
  • French Polynesia (Polynésie française)+689
  • Gabon+241
  • Gambia+220
  • Georgia (საქართველო)+995
  • Germany (Deutschland)+49
  • Ghana (Gaana)+233
  • Gibraltar+350
  • Greece (Ελλάδα)+30
  • Greenland (Kalaallit Nunaat)+299
  • Grenada+1473
  • Guadeloupe+590
  • Guam+1671
  • Guatemala+502
  • Guernsey+44
  • Guinea (Guinée)+224
  • Guinea-Bissau (Guiné Bissau)+245
  • Guyana+592
  • Haiti+509
  • Honduras+504
  • Hong Kong (香港)+852
  • Hungary (Magyarország)+36
  • Iceland (Ísland)+354
  • India (भारत)+91
  • Indonesia+62
  • Iran (‫ایران‬‎)+98
  • Iraq (‫العراق‬‎)+964
  • Ireland+353
  • Isle of Man+44
  • Israel (‫ישראל‬‎)+972
  • Italy (Italia)+39
  • Jamaica+1
  • Japan (日本)+81
  • Jersey+44
  • Jordan (‫الأردن‬‎)+962
  • Kazakhstan (Казахстан)+7
  • Kenya+254
  • Kiribati+686
  • Kosovo+383
  • Kuwait (‫الكويت‬‎)+965
  • Kyrgyzstan (Кыргызстан)+996
  • Laos (ລາວ)+856
  • Latvia (Latvija)+371
  • Lebanon (‫لبنان‬‎)+961
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  • Libya (‫ليبيا‬‎)+218
  • Liechtenstein+423
  • Lithuania (Lietuva)+370
  • Luxembourg+352
  • Macau (澳門)+853
  • Macedonia (FYROM) (Македонија)+389
  • Madagascar (Madagasikara)+261
  • Malawi+265
  • Malaysia+60
  • Maldives+960
  • Mali+223
  • Malta+356
  • Marshall Islands+692
  • Martinique+596
  • Mauritania (‫موريتانيا‬‎)+222
  • Mauritius (Moris)+230
  • Mayotte+262
  • Mexico (México)+52
  • Micronesia+691
  • Moldova (Republica Moldova)+373
  • Monaco+377
  • Mongolia (Монгол)+976
  • Montenegro (Crna Gora)+382
  • Montserrat+1664
  • Morocco (‫المغرب‬‎)+212
  • Mozambique (Moçambique)+258
  • Myanmar (Burma) (မြန်မာ)+95
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  • Nepal (नेपाल)+977
  • Netherlands (Nederland)+31
  • New Caledonia (Nouvelle-Calédonie)+687
  • New Zealand+64
  • Nicaragua+505
  • Niger (Nijar)+227
  • Nigeria+234
  • Niue+683
  • Norfolk Island+672
  • North Korea (조선 민주주의 인민 공화국)+850
  • Northern Mariana Islands+1670
  • Norway (Norge)+47
  • Oman (‫عُمان‬‎)+968
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  • Palestine (‫فلسطين‬‎)+970
  • Panama (Panamá)+507
  • Papua New Guinea+675
  • Paraguay+595
  • Peru (Perú)+51
  • Philippines+63
  • Poland (Polska)+48
  • Portugal+351
  • Puerto Rico+1
  • Qatar (‫قطر‬‎)+974
  • Réunion (La Réunion)+262
  • Romania (România)+40
  • Russia (Россия)+7
  • Rwanda+250
  • Saint Barthélemy+590
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  • Saint Kitts and Nevis+1869
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  • Saint Martin (Saint-Martin (partie française))+590
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  • Samoa+685
  • San Marino+378
  • São Tomé and Príncipe (São Tomé e Príncipe)+239
  • Saudi Arabia (‫المملكة العربية السعودية‬‎)+966
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  • Slovakia (Slovensko)+421
  • Slovenia (Slovenija)+386
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