التعلم الآلي في حجم سوق الخدمات اللوجستية - حسب المكونات (البرامج، الخدمات)، التقنية (خاضعة للإشراف، غير خاضعة للإشراف)، حجم المنظمة (المؤسسات الكبيرة، الشركات الصغيرة والمتوسطة)، نموذج النشر (القائم على السحابة، محليًا)، التطبيق، المستخدم النهائي والتنبؤات، 2024 - 2032

تعليم الآلات في السوق اللوجستية

وقد قُدرت قيمة التعلم من الآلات في حجم سوق اللوجستيات بمبلغ 2.8 بليون دولار من دولارات الولايات المتحدة في عام 2023، ومن المقدر أن يسجل الرقم القياسي لأسعار الاستهلاك بما يزيد على 23 في المائة بين عامي 2024 و2032. ويشكل تنفيذ خوارزميات التعلم الآلاتي في البيانات المتعلقة بالآلات والمركبات أحد العوامل الرئيسية في قيادة السوق من خلال التمكين من الصيانة التنبؤية، مما يقلل من التعطل والتكاليف التشغيلية من خلال التنبؤ الدقيق باحتياجات الصيانة. وتساعد خوارزميات التعلم الماكنة على تحقيق أقصى قدر ممكن من الجوانب المختلفة لعمليات سلسلة الإمداد، بما في ذلك التنبؤ بالطلب، وإدارة المخزون، وتخطيط الطرق.

The technology enhances predicting accuracy for demand prediction, which helps in better resource allocation and reducing waste. فعلى سبيل المثال، في آذار/مارس 2024، استحدثت الرابطة أدوات جديدة لسوقيات حركة تحرير الكونغو لمساعدة الأعمال التجارية في التحليلات التنبؤية، وتحسين الطرق، والتنبؤ بالطلب. وهو يقدم نظرة شاملة لسلسلة الإمدادات من أجل تحسين رؤية قوائم الجرد وتقديم توصيات معززة بالتعلم الآلي للمساعدة في التخفيف من مخاطر المخزون والوقت الأولي.

وييسر التعلم في مجال الآلات التشغيل الآلي لمهام التخزين مثل الفرز، والاختيار، والتعبئة من خلال النظم الآلية ونظم التشغيل الآلي المتقدمة. وهو يساعد على كشف الأنشطة الاحتيالية في العمليات اللوجستية من خلال الكشف عن الشذوذ والاعتراف بالنمط. وتسمح هذه التكنولوجيا بتحسين خدمة العملاء من خلال التحديثات الآلية للتتبع، والثرثرات لدعم العملاء، والتوصيات الشخصية. فعلى سبيل المثال، أعلنت الرابطة في كانون الأول/ديسمبر 2023 إطلاق سلسلة إمدادات الأسلحة النووية، وهي تطبيق سحابي جديد يهدف إلى تحسين رؤية سلسلة الإمدادات وتقديم أفكار عملية للتخفيف من المخاطر وتخفيض التكاليف وتعزيز خبرات العملاء.

وتواجه حركة تحرير الكونغو في سوق اللوجستيات تحديات عديدة تشمل شواغل تتعلق بكمية البيانات وتكاملها، فضلا عن التكامل مع النظم القديمة. وتحتاج نماذجه إلى كميات كبيرة من البيانات العالية الجودة لكي تكون فعالة. وفي السوقيات، تكون البيانات في بعض الأحيان غير كاملة أو غير متسقة أو غير دقيقة، مما يؤدي إلى ضعف الأداء النموذجي. ولا يزال العديد من شركات اللوجستيات يعتمد على النظم القديمة التي لا تتوافق مع التكنولوجيات الحديثة للتعلم الآلي. ومن ثم، فإن إدماج حلول القانون النموذجي في هذه النظم يمكن أن يكون معقدا ومكلفة. ونتيجة لذلك، يمكن أن ينطوي تنفيذ حلول التعلم الآلات على استثمارات كبيرة في مجالات التكنولوجيا والهياكل الأساسية والموظفين المهرة، مما يعوق نمو الأسواق.

تعليم الآلات في اتجاهات السوق اللوجستية

والتشغيل الآلي في السوقيات يتجه إلى النمو بشكل كبير، ويقوده تكنولوجيات مثل نظم التخزين والاسترجاع الآليين، والمركبات المستقلة، العمليات الآلية. وتهدف هذه التكنولوجيات إلى خفض التكاليف وتعزيز الكفاءة. وتستخدم شركات السوقيات خوارزميات أكثر تطورا من أي وقت مضى لتحليل كميات كبيرة من البيانات، بما في ذلك اتجاهات المبيعات التاريخية، والأنماط الجوية، ومشاعر وسائط الإعلام الاجتماعية.

ويسمح ذلك بتنبؤات أكثر دقة للطلب في المستقبل، مما يقلل من خطر التخلّص من المخزون أو الإفراط في التخزين. ويمكِّن ذلك أيضاً من وضع استراتيجيات دينامية للتسعير تستند إلى تقلبات الطلب في الوقت الحقيقي، مما يتيح للشركات اللوجستية أن تكيف الأسعار بسرعة استجابة لظروف السوق، مما يزيد من الإيرادات ويعزز القدرة التنافسية إلى أقصى حد.

وفي حين أن عمليات تسليم الطائرات بدون طيار لا تزال قيد التطوير، فإن حركة النقل المتعدد الوسائط تستخدم في التخطيط المتقدم للطرق وتفادي العقبات أمام المركبات المستقلة مثل الشاحنات والتسليم شاحنة. ويؤدي ذلك إلى انخفاض استهلاك الوقود وانخفاض أثر الكربون، مما يسهم في عمليات لوجستية أكثر استدامة.

ويتيح القانون النموذجي للشركات اللوجستية تعزيز استراتيجيات التغليف والحد من النفايات عبر سلسلة الإمداد، وتعزيز الاستدامة البيئية وكفاءة التكاليف. وتصبح الاستدامة محور تركيز أساسي لأن الشركات تستثمر باستمرار في الشاحنات الكهربائية، والتغليف المستدام، والطرق المثلى لخفض انبعاثات الكربون. وعلاوة على ذلك، تعمل منظمة العفو الدولية على تعزيز الأمن والامتثال في مجال اللوجستيات عن طريق رصد الشحنات وكشف حالات الشذوذ في الوقت الحقيقي. وتساعد هذه القدرة الشركات اللوجستية على الاستجابة بسرعة للتهديدات الأمنية المحتملة وقضايا الامتثال.

تعليم الآلات في تحليل السوق اللوجستية

وعلى أساس العنصر، تنقسم السوق إلى برامجيات وخدمات. وقُدر الجزء المتعلق بالبرمجيات بأكثر من 1.5 بليون دولار في عام 2023. والحلول المتعلقة بالبرمجيات قابلة للمواءمة إلى حد كبير، مما يتيح للشركات اللوجستية أن تصمم تطبيقات القانون النموذجي بحيث تلبي احتياجات محددة مثل كشف الاحتيال، وإبراز سلسلة الإمداد، وتعزيز خدمات العملاء. وتدمج برمجيات القانون النموذجي بشكل سلس مع النظم اللوجستية القائمة، وتعزز القدرات الوظيفية مثل تحسين الطرق، والتنبؤ بالطلب، وإدارة المخزون.

وأدى ارتفاع الحلول القائمة على الغيوم إلى ثورة صناعة اللوجستيات من خلال توفير هياكل أساسية قابلة للاتساع وفعالة من حيث التكلفة. وتسمح هذه البرامج لشركات اللوجستيات بنشر وإدارة نماذج لجرائم النقل البحري دون استثمارات كبيرة في الهياكل الأساسية. For instance, in January 2024, Manhattan Associates launched a new version of their Warehouse Management System (WMS), which includes advanced AI features for optimizing warehouse operations and improving logistical efficiency. The new system leverages AI and machine learning for better inventory management, order fulfillment, and operational efficiency.

واستنادا إلى التطبيق، يصنف التعلم الآلي في سوق اللوجستيات في إدارة المخزون، وتخطيط سلسلة الإمداد، وإدارة النقل، وإدارة المستودعات، إدارة الأسطول.. إدارة المخاطر و الأمن و الآخرين وتجهز خوارزميات التعلم في مجال الآلات مجموعات بيانات واسعة النطاق، بما في ذلك المبيعات التاريخية، والاتجاهات السوقية، والتباينات الموسمية، لتحسين دقة التنبؤ بالطلب. وهو يقلل من التكاليف المرتبطة بالإفراط في التخزين والمخزونات، مما يزيد من رضا العملاء. ويساعد القانون النموذجي في التشغيل الآلي لعمليات المستودعات والوصول بها إلى الحد الأمثل، من تخصيص التخزين إلى التعبئة والتغليف. ومن خلال تحليل البيانات في الوقت الحقيقي، تمكّن خوارزميات القانون النموذجي الأعمال التجارية من التكيّف بسرعة مع التغيرات في حالات انقطاع الطلب وسلاسل التوريد.

ويعد هذا الهشاشة أمراً حاسماً في الحفاظ على مستويات الجرد المثلى وضمان تسليم البضائع في الوقت المناسب. وتتنبأ نماذجه باختلالات سلاسل الإمداد المحتملة من خلال تحديد أنماط البيانات التاريخية، مما يتيح إدارة المخاطر على نحو استباقي. وهذا أمر حيوي للحفاظ على مستويات جرد متسقة وتجنب النقص غير المتوقع أو التجاوزات؟ ففي شباط/فبراير 2024، على سبيل المثال، كشفت شركة زيبرا للتكنولوجيا عن مجموعة من الحلول الجديدة للبرمجيات القائمة على التنفيذ المصممة لتعزيز إدارة المستودعات وتحقيق الاستخدام الأمثل للسوقيات. وتهدف هذه الحلول إلى تحسين الكفاءة التشغيلية والدقة والوضوح في الوقت الحقيقي داخل المستودع.

وتهيمن أمريكا الشمالية على تعلم الآلات العالمية في السوق اللوجستية، حيث بلغت حصة كبيرة في السوق أكثر من 30 في المائة في عام 2023. ويعزز المشهد التكنولوجي المتقدم في المنطقة الابتكار في تطبيقات التعلم الآلي والاستخبارات الفنية في مجال اللوجستيات. وشهدت أمريكا الشمالية استثمارات كبيرة في تكنولوجيات التعليم الآلى وتكنولوجيات التعلم الآلات، مما دفع النمو في السوق.

وعلاوة على ذلك، فإن المنطقة موطن للعديد من شركات التكنولوجيا الرئيسية التي تقود وضع وتنفيذ حلول للتعلم الآلي في مجال اللوجستيات. وبالإضافة إلى ذلك، توجد في بلدان مثل الولايات المتحدة وكندا هياكل أساسية سوقية راسخة، بما في ذلك شبكات النقل المتقدمة، ومراكز التوزيع، والنظم الإيكولوجية التكنولوجية التي تدعم إدماج حلول التعلم الآلات في جميع أنحاء جغرافياتها. فعلى سبيل المثال، في كانون الثاني/يناير 2024، استحدثت الإدارة المتكاملة للقذائف التسيارية منصة جديدة لإدارة سلسلة الإمدادات تستند إلى مبادرة AI تهدف إلى تحسين كفاءة العمليات وإدارة المخاطر وعمليات صنع القرار في مجال اللوجستيات.

وتغذي أوروبا نظاماً إيكولوجياً قوياً يدعم وضع ونشر حلول للتعلم الآلي في مجال اللوجستيات. The region invests heavily in RD for AI and machine learning. وعلاوة على ذلك، تعاني اقتصادات المنطقة من طلب قوي على حلول لوجستية متقدمة بسبب سلاسل الإمداد المتنوعة والمعقدة. كما أن طلب المنطقة القوي على حلول لوجستية متقدمة يؤكد موقفها كعامل رئيسي للتطور التكنولوجي في صناعة السوقيات العالمية.

منطقة آسيا والمحيط الهادئ هي محطة الطاقة التحويلية في العالم، مما يولد طلبا هائلا لإيجاد حلول لوجستية فعالة لإدارة سلاسل الإمداد المعقدة. وتقوم حركة تحرير الكونغو بتبسيط العمليات، مما يؤدي إلى سرعة دورات الإنتاج وتحسين أوقات التسليم. وتشهد منطقة أمريكا اللاتينية ومنطقة البحر الكاريبي زيادة غير مسبوقة في التجارة الإلكترونية، تغذيها طبقة متوسطة متنامية وزيادة تغلغل الإنترنت. The region boasts a large pool of technical talent and a vibrant startup ecosystem, fostering innovation in the field of AI and logistical.

تعليم الآلات في السوق اللوجستية

ويحمل كل من IBM و Amazon Web Services و Microsoft Corporation حصة سوقية كبيرة تزيد على 15 في المائة في قطاع السوقيات. وتركز الجهات الفاعلة الرئيسية على الاستفادة من التكنولوجيات المتقدمة والشراكات الاستراتيجية لتعزيز عروضها في مجال الخدمات. وهي تستثمر بشكل كبير في الحلول الرقمية لتحسين رؤية سلسلة الإمداد، وتحليلات البيانات، والتشغيل الآلي. ومن خلال إدماج هذه التكنولوجيات، فإنها تهدف إلى توفير خدمات أكثر كفاءة وموثوقية، بما يكفل إدارة سلسلة الإمدادات من نهايتها. وبالإضافة إلى ذلك، تعمل هذه الشركات أيضا على توسيع نطاقها العالمي من خلال عمليات الشراء والشراكات، مما يمكّنها من تقديم حلول لوجستية شاملة عبر مناطق وصناعات متعددة.

وعلاوة على ذلك، تقوم هذه الجهات الرئيسية بتحديد أولويات الاستدامة والقدرة على التكيف في عملياتها. وهي تعتمد ممارسات لوجستية خضراء، مثل تحسين طرق النقل للحد من انبعاثات الكربون وتنفيذ حلول للتخزين تتسم بالكفاءة في استخدام الطاقة. The focus on sustainability helps them meet regulatory requirements and also appeals to environmentally conscious clientss. ومن حيث القدرة على الصمود، فإنها تعمل على وضع استراتيجيات أكثر مرونة ومرنة لسلسلة الإمدادات من أجل التخفيف من المخاطر ومعالجة حالات التعطل، وضمان استمرارية عملائها وموثوقيتهم. ويساعدهم هذا النهج على الحفاظ على ميزة تنافسية في المشهد اللوجستي المتطور.

تعليم الآلات في شركات السوق اللوجستية

والجهات الفاعلة الرئيسية العاملة في مجال التعلم الآلاتي في صناعة اللوجستيات هي:

• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Blue Yonder Group, Inc.
• C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• شركة كوبا للبرمجيات
• DHL سلسلة الإمدادات
• FedEx Corporation
• Google LLC
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Locus Robotics Corporation
• Manhattan Associates, Inc.
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE

تعليم الآلات في أخبار الصناعة اللوجستية

• وفي أيار/مايو 2024، أعلنت أوراكل وكوهين + نغيل عن شراكة استراتيجية تهدف إلى تسخير تكنولوجيات المعلومات والاتصالات من أجل الابتكار وتحقيق الاستفادة المثلى من عمليات سلسلة الإمدادات وإدارة اللوجستيات. ويركز هذا التعاون على إدماج قدرات أوراكل المتقدمة في مجال التنفيذ مع خبرة كوهين + ناجل اللوجستية الواسعة النطاق لتعزيز الكفاءة التشغيلية وتقديم حلول ذات قيمة مضافة إلى عملائها.
• In January 2024, Blue Yonder, recently introduced a suite of advanced AI-powered software tools designed to enhance predictive analytics and demand forecasting capabilities for businesses across various industries.

يتضمن تقرير بحوث السوق اللوجستية عن مشروع القانون النموذجي تغطية متعمقة للصناعة مع تقديرات " متوقعة من حيث الإيرادات (بالدولار) من 2021 إلى 2032، فيما يتعلق بالجزأين التاليين:

السوق حسب العنصر

• البرمجيات
• الخدمات
  • Managed
  • الفئة الفنية

السوق، بواسطة التقنية

• التعليم الإشرافي
• التعليم غير المشرف

السوق حسب المنظمة

• المؤسسات الكبيرة
• المشاريع الصغيرة والمتوسطة الحجم

السوق، حسب نموذج النشر

• السحاب
• على سطح الأرض

السوق، حسب الطلب

• إدارة المخزون
• تخطيط سلسلة الإمداد
• إدارة النقل
• إدارة المخازن
• إدارة الأسطول
• إدارة المخاطر والأمن
• جهات أخرى

Market, By End User

• البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
• التصنيع
• الرعاية الصحية
• السيارات
• الغذاء
• السلع الاستهلاكية
• جهات أخرى

وترد المعلومات المذكورة أعلاه في المناطق والبلدان التالية:

• أمريكا الشمالية
  • الولايات المتحدة
  • كندا
• أوروبا
  • UK
  • ألمانيا
  • فرنسا
  • إيطاليا
  • إسبانيا
  • روسيا
  • بلدان الشمال
  • بقية أوروبا
• آسيا والمحيط الهادئ
  • الصين
  • الهند
  • اليابان
  • أستراليا
  • جنوب كوريا
  • جنوب شرق آسيا
  • بقية آسيا والمحيط الهادئ
• أمريكا اللاتينية
  • البرازيل
  • المكسيك
  • الأرجنتين
  • بقية أمريكا اللاتينية
• MEA
  • UAE
  • جنوب أفريقيا
  • السعودية
  • بقية الاتفاقات البيئية