얼음 윤이 나는 것은 닭과 물고기에 방어적인 층을 적용하는 과정이고 저온 저장 도중 탈수 및 산화에서 그들을 보존하기 위하여. 또한, 자동화된 얼음 윤이 나는 기계는 또한 다른 사람의 사이에서 급속 냉동 야채, 고기 공을 보존하기 위하여 이용됩니다. 자동화된 얼음 윤이 나는 기계는 빙빙하고 살포하는 얼음 윤이 나는을 위한 주로 2개의 과정을 사용합니다. 살포 방법에서는, 물고기 또는 고기는 기계에 두고 찬 물은 제품에 살포됩니다. 찬물의 지속적인 살포는 제품에 얼음의 얇은 층을 창조하고 그 후에 이 제품은 저장됩니다. 냉동 제품의 수요가 예측 기간 동안 글로벌 자동화 된 아이스 빙 기계의 시장 성장을 구동 할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, American Frozen Food Institute (AFFI) 및 Food Marketing Institute (FMI)가 발표 한 연구 보고서에 따르면 2018에서 미국 총 소매 식품 판매는 US $ 57 억에 달했습니다.
자동화된얼음글레이징머신 마켓의 성장을 위한 몰기 요인
Rising 해산물 소비는 예측 기간에 아이스크림 기계 시장의 성장을 구동 할 것으로 예상되는 주요 요인입니다. 2018 년 식품 및 농업기구 (Food and Agriculture Organization)에 의해 출판 된 보고서에 따르면, 개발 국가의 생선 소비량은 2021 년 65 백만 톤에서 96 백만 톤으로 증가 할 것으로 예측됩니다. 증가된 소비는 심장병과 치매의 위험을 감소시키는 물고기의 일정한 소비에서 건강상의 이점 때문에 입니다. 중국과 같은 해머링 국가는 세계 해물 무역을 꼭대기에두고 있으며, 선진국의 해산물 수출의 흐름이 증가하고 있습니다. 가치에서, 개발 국가로 어업 수출의 67%는 지금 2018년에 음식과 농업 조직에 의해 간행된 보고에 따라 국가를 개발하기 위하여 지시됩니다.
자동화된얼음글레이징머신 마켓의 지역 분석
지구의 기초에, 세계적인 자동화한 제빙기 시장은 북아메리카, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카로 분할됩니다.
아시아 태평양 지역은 Hebei NRK Mesh Conveyor Co. Ltd., Zhengzhou LONGER Machinery Co., Ltd. 및 Shaoxing Shangyu Chenhao Trading Co.와 같은 지역에서 주요 플레이어의 높은 존재를 빚어내는 것으로 추정됩니다.
또한 북미는 세계 자동화 된 아이스 빙 기계 시장에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 이것은 미국에 물고기의 소비를 성장하기 위해 owing입니다. 예를 들어, 2018 년 식품 및 농업기구에 의해 출판 된 보고서에 따르면, 미국은 약 US $ 20,547을 수입 Mn 물고기와 물고기 제품. 상기 요인을 고려하면 북미의 자동화 된 아이스 빙 기계 시장은 예측 된 기간 동안 성장할 것으로 예상됩니다.
자동화된얼음글레이징머신 마켓에 있는 열쇠 선수
아이스 빙 기계 시장에서 운영하는 중요한 선수는 포함합니다 주 메뉴 음식 기계장치 Co. 주식 회사, 허베이 성 NRK 메시 컨베이어 Co. 주식 회사, 정저우 Bogen 기계장치 장비 Co., 주식 회사, KM 물고기 기계장치 A/S, Skaginn 3X의 Shaoxing Shangyu Chenhao 무역 Co., 주식 회사, 톈진 Hitree 기계 장비 Co., 주식 회사, 상해 Heyday 산업 발달 Co., 주식 회사, 허난 Gelgoog 기계장치 CO 주식 회사, Uni-Food 기술 A/S 및 Zhengzhou LONGER Co., 주식 회사.
자동화된얼음글레이징머신 마켓의 세그먼트
자동화된 얼음 윤이 나는 기계 시장은 유형, 신청 및 지구의 기초에 분류됩니다.
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저자 정보
Ramprasad Bhute는 시장 조사 및 비즈니스 컨설팅 분야에서 6년 이상의 경험을 가진 선임 연구 컨설턴트입니다. 그는 건설 엔지니어링 및 산업 자동화 및 기계 분야를 전문으로 하며, 이 전문가는 프로세스를 최적화하고 운영 효율성을 향상시키는 데 적합한 강력한 기술 세트를 개발했습니다. 주목할 만한 업적으로는 상당한 비용 절감과 생산성 향상으로 이어진 중요한 프로젝트를 주도한 것이 있습니다. 예를 들어, 그는 대형 건설 회사의 기계 프로세스를 자동화하는 데 중요한 역할을 했으며, 그 결과 운영 효율성이 25% 증가했습니다. 복잡한 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 제공하는 그의 능력은 그를 해당 분야에서 신뢰할 수 있는 고문으로 만들었습니다.
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