물류 및 공급망 시장의 AI - 구성 요소에 의해, 기술, 응용 프로그램에 의해, 최종 사용 분석, 공유, 성장 예측, 2025 - 2034

물류 및 공급망 시장에서의 AI

물류 및 공급망 시장 규모의 글로벌 AI는 2024년 20.1억 달러에 달하며 2025년과 2034년 사이에 25.9%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 이 성장은 실시간 공급망 가시성, 경로 최적화, 수요 예측 및 창고 자동화에 대한 수요 증가로 구동됩니다.

또한, 회사는 점점 AI를 구현하여 의사결정을 개선하고 운영 비용을 최소화하고 복잡한 물류 네트워크를 수행합니다. 예측 분석, 로봇 공정 자동화 및 자체 구동 차량과 같은 AI-enabled 도구의 채택은 기존의 공급망을 스마트하고 적합한 생태계로 혁신하고 있습니다.

에 1월 2024, IBM 출시 LogiGen AI, 물류 및 운송 부문에 적합한 유전자 AI 솔루션. 이 도구는 AI 기반 루트 최적화, 수요 예측 및 anomaly 탐지와 같은 고급 기능을 통합합니다. 실시간 데이터 및 기계 학습을 활용하여 LogiGen AI는 물류 제공업체가 운영 효율성을 향상시키고, 배달 시간을 단축하고, 소비자 만족도를 향상시키고, 더 스마트한 공급망 관리 지원.

글로벌 공급망의 증가 된 복잡성은 실시간 가시성 및 예측 분석에 대한 수요로 이끌었습니다. AI는 센서, GPS 추적기 및 ERP 시스템에서 대량 데이터 검색을 분석하여 수요를 예측하고, anomalies를 확인하고 혼란을 방지합니다. 이것은 최적의 재고 취급, 낮은 운영 지출 및 향상된 고객 만족을 생성합니다. 공급망을 보다 역동적이고 위험이 높은 공급망을 통해 AI 기반 예측 도구는 시장 조건에 변화하고 물류와 관련된 투쟁에 관해서 신속하게 행동할 수 있는 필수 통찰력을 제공합니다.

예를 들어, 11월 2024일, NVIDIA는 SAP와 파트너십을 맺고 SAP의 공급망 솔루션으로 유전자 분석 및 고급 예측 분석을 통합했습니다. 이 협업은 AI-powered 시뮬레이션 및 까다로운 예측 도구를 사용하여 물류 운영에 실시간 가시성을 가능하게 합니다. 통합은 기업이 더 정확하고 데이터 중심의 결정을 내릴 수 있도록, 지연 및 최적화 라우팅 및 재고

e-commerce의 폭발적인 성장과 omnichannel 소매의 출현은 속도, 정확도 및 융통성을 위한 필요를 소개하는 근수 가동의 얼굴을 개조했습니다. AI 기술은 이 변환을 통해 주문 처리 및 자동화 배달 일정을 단순화하고 인벤토리의 효과적인 관리를위한 고객 행동을 예측합니다. 소비자는 더 빠른 배송뿐만 아니라 유연한 성취 옵션을 요구하고 AI는 다양한 채널을 통해 균형에서 공급 및 수요를 유지하기 위해 물류 공급 업체를 지원합니다. 이것은 국가 전역의 원활한 운영을 가능하게 하고, 마지막 마일 납품 문제점에 삭감하고, 고객 경험을 개량합니다.

예를 들어, 3 월 2025에서 Amazon은 AI 기반 공급망 계획 기술을 채택하여 디지털 전환을 전개했습니다. 회사 통합 기계 학습 모델은 수요 예측, 재고 할당 및 보충 프로세스를 향상시킵니다. 이 전략적인 변화는 Stockouts를 감소시키고, 배달 시간을 개량하고, 그것의 세계적인 근수 네트워크의 맞은편에 자원 사용을 낙관하기 위하여 예상되고, 경쟁적인 전자 상거래 조경에 있는 아마존의 가동 효율성을 강화하.

물류 및 공급망 시장 동향의 AI

• 물류 제공업체는 AI-powered 예측 분석을 통해 수요 예측 정확도를 최적화합니다. 이러한 도구 연구 역사 판매 자료, 계절 및 현재 시간 시장 요소 재고 관리 개선 및 재고 또는 재고를 방지. 이러한 추세는 회사의 효율성과 고객 만족을 강화하고 시장의 수요와 생산 및 유통 시간을 동기화 할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 플랫폼에 대한 증가 된 액세스는 공급망의 예측 분석의 채택 속도를 증가시킵니다.
• 예를 들어, 1 월 2024에서 국제 비즈니스 기계 공사는 SAP SE와 협력하여 소비자 용품 및 소매 부문에 맞는 새로운 AI 전원 솔루션을 공동 개발했습니다. 이 파트너십을 통해 IBM은 SAP의 공급망 및 비즈니스 기술 솔루션으로 고급 AI 보조 기능을 갖춘 엔터프라이즈급 AI 및 데이터 플랫폼을 통합했습니다. 협업은 운영 효율을 높이고 고객 경험을 향상시키고 소매 및 소비자 제품 사업 전반에 걸쳐 간소화된 의사결정 프로세스를 향상시킵니다.
• AI 구동 자율적 인 배달 차량과 무인 항공기는 최신 배송을 용이하게하기 위해 픽업됩니다. 이러한 기술 단축 배달 시간, 노동 비용을 줄이고, 루트 최적화를 향상시킵니다. Amazon, FedEx 및 JD.com은 드론 및 자율 차량 평가에 대한 자산을 지출하는 기업의 눈에 띄는 예입니다. 이 트렌드는 탄소 배출을 줄이고 도시 및 원격 영역의 속도를 향상시킵니다. 센서의 기술 개발 및 개선은 자율적인 물류를 더 실현하고 확장 할 수 있습니다.
• 예를 들어, 2 월 2023에서 DHL은 배송 경로를 최적화하고 탄소 배출량을 줄이기 위해 AI 알고리즘을 구현했습니다. GoGreen 이니셔티브의 일부. AI 및 더 나은 경로 계획을 통해 지속 가능성의 추세와 일치합니다.
• IoT 기기와의 통합을 통해 실시간 추적 및 가시성을 제공합니다. 센서, RFID 및 GPS의 AI 알고리즘 프로세스 데이터는 파괴, 예측 지연 및 대안 작업을 제안합니다. 이 공급 체인 탄력을 향상, 특히 글로벌 위기 또는 예측할 수없는 수요가 큰 동안. 트렌드는 투명성에 대한 고객 기대를 반영하고 전 세계 스마트 물류 인프라의 투자 증가에 의해 지원됩니다.

트럼프 행정 관세

• 중국 상품에 부과된 관세는 대안 국가를 통해 공급 사슬을 재도구하기 위하여 많은 회사를 초래했습니다. AI-powered 물류 시스템에 대한 필요는 신속하게 경로, 세관 관리 및 예측 지연을 채택 할 수 있습니다. AI 솔루션에 대한 수요는 복잡한 글로벌 무역 환경에서 일관성과 시나리오 계획을 향상시킵니다.
• Tariffs는 미국 수입 및 수출에 대한 운영 비용을 제기했습니다. 이러한 비용을 상쇄하기 위해 기업은 warehousing, 재고 관리 및 수요 예측에 AI 기반 자동화로 전환했습니다. 이 기술은 노동 비용을 절감하고 재고 보유를 최소화하고 자원 할당을 개선하며 AI의 중요한 도구로 비용을 절감합니다.
• 관세 압력 때문에, 많은 회사는 끝 시장 (nearshore)에 가까운 제조를 이동하기 시작했습니다. 새로운 데이터 및 물류 모델과 함께 공급 체인을 재 설계, 실시간 경로 최적화, 공급 업체 위험 분석 및 창고 자동화에 대한 AI의 사용을 구동. AI의 역할은 더 빠르고 데이터 중심의 로컬라이제이션 전략을 필요로 하는 기업으로 크게 증가했습니다.
• Tariff 변경은 규제 복잡성을 증가, AI 기반 거래 준수 시스템을 채택하기 위해 경쟁 회사. 이 도구는 기업이 진화 무역 정책, 자동화 세관 문서로 업데이트하고 규제 정렬을 보장합니다. 이 트렌드는 공급망 관리의 법률 및 준수 영역에서 AI 응용 프로그램의 성장을 파괴합니다.

물류 및 공급망 시장 분석의 AI

구성 요소에 따라 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 나뉩니다. 2024년, 소프트웨어 부문은 약 56%의 점유율을 차지하며 예측 기간 동안 26% 이상의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다.

• 소프트웨어 세그먼트는 공급망 전반에 걸쳐 지능형 의사결정, 자동화 및 실시간 데이터 분석을 가능하게 하는 중요한 역할로 인해 물류 시장에서 AI에서 가장 높은 시장 점유율을 보유합니다. AI-powered software application such as route 최적화, 수요 예측, 창고 자동화, 재고 관리 도구는 물류 제공 업체가 간소화 운영, 비용을 절감하고 서비스 효율성을 향상시킵니다. 이 솔루션은 계획에서 정확도를 향상시키고 인간의 오류를 줄이고 시장 변동에 신속하게 적응시킵니다.
• 또한 예측 분석 및 실시간 가시성에 중점을 두어 AI 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 크게 향상됩니다. 이 도구는 큰 데이터 세트를 분석하여 적극적인 의사결정을 가능하게하여 파괴를 예측하고, 함대 경로를 최적화하고 공급자의 위험을 관리합니다. AI 기반 소프트웨어의 능력은 행동 가능한 통찰력을 제공하고 자치적 물류 운영을 지원함으로써 현대 공급망 생태계의 탄력과 반응성을 강화할 수 있습니다.
• 또한, 디지털 변혁, 클라우드 채택 및 ERP 및 TMS와 같은 기존 기업 시스템과 AI의 통합을 통해 이동이 증가하는 것은 소프트웨어에 대한 연료 수요를 추가합니다. AI 소프트웨어의 확장성 및 융통성은 중요한 하드웨어 투자 없이 기업을 주문을 받아서 만들고 확장할 수 있어, 세계적인 근수 가동을 통하여 접근 가능하고 충격적인 세그먼트를 만들기.
• 예를 들어, 3 월 2024에서 Oracle은 Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) 제품군의 일부로서 새로운 AI-powered Logistics 기능을 출시했습니다. 도구는 예측, 자동화 창고 워크플로우를 개선하고 공급 가시성을 향상시킵니다.

기술에 따라 물류 및 공급망 시장의 AI는 기계 학습, 자연 언어 처리 (NLP), 컴퓨터 비전, 컨텍스트 인식 컴퓨팅 및 로봇 프로세스 자동화 (RPA)로 구분됩니다. 2024년에, 기계 학습 세그먼트는 시장 점유율의 47%를 가진 시장을 지배하고, 세그먼트는 2025년에서 2034년까지 24%의 CAGR에 성장할 것으로 예상됩니다.

• 기계 학습 (ML)는 물류 및 공급망 시장에서 AI에서 가장 큰 점유율을 보유하여 강력한 기능으로 인해 실시간 광범위한 데이터셋과 uncover actionable insights를 처리합니다. 물류 운영은 IoT 장치, GPS 시스템, 주문 관리 플랫폼 및 고객 상호 작용에서 구조화 및 구조화 된 데이터의 엄청난 볼륨을 생성합니다. ML 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 수요 패턴을 파악하고 재고 레벨을 최적화하고, 운영 병목을 줄이고, 궁극적으로 효율성과 비용 효율을 높일 수 있습니다. 이 모델은 지속적으로 학습 및 개선, 기존 시스템을 능가하는 예측 통찰력 및 자동화 기회를 제공합니다.
• 또한, 기계 학습은 경로 최적화 및 실시간 의사 결정에 중요한 역할을합니다. 물류 회사는 점점 더 많은 ML 알고리즘에 대한 트래픽, 날씨, 또는 수요 변동에 따라 역동적으로 재편 배송. 또한 ML은 장비 고장을 예측하여 예측 유지 보수를 지원합니다. 따라서 가동 중단 및 차량 신뢰성 강화. 이 경우 직접 개량된 서비스 수준 및 감소된 배달 시간에 공헌합니다, 오늘의 빠른 포장한 공급 사슬 네트워크에서 결정됩니다.
• ML의 지배는 또한 미국, 독일 및 중국과 같은 중요한 근수 허브의 맞은편에 강한 투자 및 채택에 의해 역행됩니다. ML 통합을 창고 관리 시스템, 수요 예측 플랫폼 및 고객 서비스 chatbot에 우선 순위. 전자 상거래가 계속 성장함에 따라 실시간 데이터 중심 공급망 작업이 ML에 필수적인 기술이 필요합니다. 복잡한 물류 네트워크를 처리하는 확장성 및 능력은 AI 물류 시장에서의 리더십을 강화합니다.
• 예를 들어, 11 월 2023에서 FedEx는 글로벌 물류 네트워크 혁명을 위해 고급 AI 및 기계 학습 도구를 압연했습니다. 회사는 루트 최적화, 패키지 추적 및 수요 예측을위한 AI 전원 시스템을 도입했습니다. 이 혁신은 운영 효율성을 향상시키고 실시간 의사결정을 향상시키고 FedEx의 공급망 전반에 걸쳐 개선된 고객 경험을 제공합니다.

애플리케이션을 기반으로, 물류 및 공급망 시장의 AI는 함대 관리, 공급망 계획, 재고 및 창고 관리,화물 중개 및 위험 관리, 수요 예측, 고객 서비스 (chatbots, 가상 조수), 주문 성취 및 마지막 마일 배달 및 기타. 2024년에, 시장 점유율의 19%를 가진 시장을 지배할 것으로 예상되는 함대 관리 종류.

• 함대 관리 세그먼트는 물류 시장에서 가장 높은 시장 점유율을 보유하여 적시, 효율, 비용 효율적인 운송 운영을 보장합니다. AI-powered 함대 관리로, 근수 공급자는 차량 성과를 감시하고, 연료 소비를 낙관하고, 순간 telematics 자료를 사용하여 정비 필요를 예측할 수 있습니다. 이것은 가동불능시간을 감소시키고, 차량 이용을 강화하고, 중요한 비용 저축에 공헌하고, 근수 기업을 통하여 AI 채택을 위한 중요한 신청 지역을 만들기.
• 또한 AI 구동 함대 관리는 트래픽 조건, 배달 일정 및 기상 데이터를 분석하여 경로 최적화를 향상시킵니다. 이 회사는 서비스 수준을 개선하고 지속 가능성 목표를 달성하는 것을 목표로 기업으로 결정되는 연료 사용을 최소화합니다. AI는 또한 동적 스케줄링 및 자동화 된 파견을 가능하게합니다. 물류 운영자는 수요 또는 중단으로 실시간 변화에 효율적으로 대응할 수 있습니다.
• 또한, AI는 함대 관리 체계에 통합 운전사 안전 및 수락을 개량합니다. 예측 분석은 위험 운전 행동을 식별 할 수 있으며, 능동적 인 교육 및 개입을 가능하게합니다. AI는 또한 차량 검사 및 문서 프로세스를 자동화하여 규제 준수를 촉진합니다. 이러한 결합된 혜택은 AI-powered 함대 관리가 불가할 수 있도록 물류 AI 시장에서의 지배력을 운전합니다.
• 10월 2023일, 볼보 트럭은 볼보 커넥트를 시작으로 물류 운영을 단순화하는 통합 디지털 함대 관리 포털을 시작했습니다. 플랫폼은 차량 데이터, 경로 최적화 도구 및 유지 보수 일정을 단일 인터페이스로 통합하고, 작업 가시성 및 차량 운전자의 효율성을 향상시킵니다. 이 이니셔티브는 볼보의 디지털 변혁과 스마트하고 데이터 중심의 물류 솔루션을 반영합니다.

2024년 북미 지역은 북미 지역의 물류 및 공급 체인 시장에서 AI를 지배했으며 북미의 약 85% 시장 점유율을 차지했으며 매출 약 6.2 억 달러를 투자했습니다.

• 미국은 고급 디지털 인프라와 신흥 기술의 강력한 채택으로 인해 수익 공유 측면에서 시장을 선도합니다. 미국 물류 회사는 인공 지능의 초기 채택자이며 노선 최적화, 창고 자동화, 수요 예측 및 예측 유지 보수를 위해 활용합니다. 글로벌 기술 거대 및 AI 솔루션 제공 업체의 강력한 존재는 물류 및 공급망 프로세스에 지능형 기술의 통합을 가속화하고 시장 성장을 주도합니다.
• 또한 AI R&D의 중요한 공공 및 민간 투자는 물류의 AI 솔루션의 확장성을 강화했습니다. 미국 정부는 National AI Initiative Act과 DOT의 스마트 이동성 프로그램과 같은 이니셔티브를 통해 지원은 인프라 및화물 관리를위한 AI의 채택을 촉매화했습니다. 이 노력은 기술 회사, 물류 제공 업체 및 공공 기관 간의 혁신과 협력을 촉진하고 시장의 국가 리더십을 강화하는 것입니다.
• 또한, 전자 상거래의 상승과 미국 내 당일 배송 기대는 AI-powered 도구를 통해 효율성을 향상시키기 위해 물류 회사를 강제했습니다. FedEx, UPS 및 Amazon과 같은 주요 플레이어는 자율 차량, 스마트 창고 및 지능형 추적 시스템을 위해 AI를 사용합니다. 이 구현은 물류 시장에서 글로벌 AI의 선두 지역으로서 미국을 통합하는 고객 경험과 운영 효율성을 향상시킵니다.
• 예를 들어, 5 월 2024에서, 미국 교통부는 운송에서 AI 기반 혁신을 가속화하기 위해 SMART Grant에서 $ 50 백만 이상을 발표했다. AI, 기계 학습 및 연결 기술을 사용하여 이러한 자금 지원 프로젝트는 물류, 교통 흐름 및 인프라 효율성을 향상시킵니다. Smarter, data-driven operations 및 Planning을 통해 시장에서 직접 연료의 성장.

독일의 물류 및 공급망 시장의 AI는 2025에서 2034로 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 독일은 고급 제조 및 공급망 운영에 견고한 산업 인프라와 깊은 뿌리의 전문성으로 인해 물류 시장에서 AI의 지배적 인 위치를 보유하고 있습니다. 물류 및 홈의 글로벌 리더로서, 독일의 생태계는 AI 기술을 통합하기위한 강력한 기반을 제공합니다. 유럽의 국가 전략적인 위치와 운송 및 창고 허브의 밀도 네트워크는화물 이동, 노선 계획 및 재고 추적을 최적화하는 AI 전원 솔루션의 초기 채택을 주도했습니다.
• 또한, 독일의 산업 4.0 및 디지털 변환 이니셔티브는 물류의 성장에 크게 기여했습니다. “Digital Now” 및 AI 투자와 같은 프로그램은 연방 정부 및 기후 행동을위한 연방 정부의 AI 및 투자가 AI 기반 분석, 로봇 및 기계 학습 도구를 채택하기 위해 SME 및 물류 회사를 가능하게합니다. 이 노력은 독일의 잘 설립 된 연구 기관과 academia, Startups 및 대형 기업 간의 협력에 의해 지원됩니다.
• 또한, 독일의 강력한 수출 경제, 특히 자동차 및 기계 분야의, 매우 효율적이고 지능적인 공급망 네트워크 요구. 글로벌 경쟁력을 유지하기 위해, 회사는 점점 예측 유지 보수, 수요 예측, 실시간 선적 가시성을 위해 AI를 배포하고 있습니다. AI의 통합은 운영 비용을 절감하고, 배달 정확도를 향상시키고, 지역 AI 물류 시장에서 독일의 리더십을 시멘트하는 물류 시스템의 탄력을 보장합니다.
• 예를 들어, 11월 2024일, Microsoft는 독일의 산업 전문가와 AI 간의 협업을 강조하여 자동차, 에너지 및 제조와 같은 분야를 혁신합니다. 이 파트너십은 고급 AI 기술을 사용하여 생산성과 혁신을 향상시킵니다. 독일 엔지니어링 AI를 통합함으로써, 이니셔티브는 물류 및 공급망의 AI 수요를 연료로 설정하여 AI 기반 산업 솔루션의 핵심 플레이어로서 독일을 위치.

중국의 물류 및 공급망 시장의 AI는 2025에서 2034로 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 중국은 시장의 실질적인 성장을 목격하기 위해 고안된 전자 상거래 부문과 급속한 디지털 변환에 빚지고 있습니다. 이 국가는 Alibaba와 JD.com과 같은 거대를 호스팅하고 있으며, 이는 AI 중심 물류 기술에 크게 투자하여 일일 배송량을 관리합니다. 이 회사는 지능형 warehousing, 노선 최적화 및 자율적 인 납품을 위해 AI를 사용합니다. 물류 환경에서 AI의 광범위한 채택을 구동합니다. 더 빠른, 더 효율적인 배달 서비스에 대한 붐 수요는 고급 AI 기능의 통합을 더 연료.
• 정부 지원은이 시장에서 중국의 지배적 인 역할을합니다. “New Generation Artificial Intelligence Development Plan”와 같은 이니셔티브를 통해 중국 정부는 물류 및 스마트 공급망의 응용 프로그램을 포함하여 수십억 달러의 AI 개발을 진행했습니다. 지역 정부는 스마트 물류 공원과 자율 차량 재판을 백업하고, 교통 및화물 취급에 AI 배포를 가속화하는 인프라 및 규제 지원을 제공합니다.
• 또한, 중국의 제조 prowesss 및 강력한 글로벌 무역 발자국은 매우 효율적인 물류 시스템을 necessitate. AI는 간소화된 공급망 가시성, 예측 분석 및 크로스 국경 운송 운영에 활용됩니다. 5G, IoT 및 AI의 전략적 투자로, 중국은 AI 중심 물류 및 공급망 혁신을 위한 지배적 지역 시장으로서의 물류 네트워크의 반응성과 탄력성을 지속적으로 강화하기 위해 계속되고 있습니다.
• 예를 들어, 2 월 2025에서 중국 교통부는 운송 및 고위 물류의 AI 통합 표준의 개발을 강조했다. 이 이니셔티브는 지능형 운송 시스템을 강화하고 이미 2024 년 국가의 무인 항공기에 의해 배달 된 약 2.7 백만 개의 소포를 보았다.

물류 및 공급망 시장 점유율 AI

• 물류 및 공급망 시장에서 AI의 최고 7 회사는 Google, Oracle, Microsoft, Amazon Web Series, IBM, SAP SE 및 Blue Yonder 2024의 시장의 약 80 %입니다.
• Google Cloud는 체인 가시성, 예측 수요 및 최적화 창고를 공급하는 AI를 적용합니다. Supply Chain Twin and Demand Forecasting AI of Google 지원 사업 계획 및 중단을 찾는. Google의 기계 학습 능력 증가 효율, 물류 및 제조 네트워크에 대한 경로 및 지원 예측 유지 보수를 최적화.
• Oracle은 SCM Cloud에서 AI를 사용하여 계획, 조달 및 물류를 자동화합니다. AI-powered insights는 재고 수준의 최적화, 수요 예측 및 공급망 위협을 식별하는 데 도움을줍니다. Oracle의 물류 클라우드는 경로 최적화,화물 계획 및 실시간 배송 추적, 공급망 탄력 및 효율성을 향상시키는 기계 학습을 고용합니다.
• 마이크로 소프트 Azure는 실시간 공급망 가시성, 예측 분석 및 수요 예측을 위한 AI 솔루션을 제공합니다. Azure AI는 Dynamics 365를 사용하여 조달, 물류 및 창고를 간소화합니다. Microsoft의 AI 기능은 지능형 자동화, 디지털 복제 및 물류 성능 측정을 사용하여 공급망 유연성을 제공합니다.
• SAP는 Digital Supply Chain 포트폴리오에서 AI를 사용하여 예측 분석, 수요 감지 및 지능형 재고 관리를 지원합니다. SAP Integrated Business Planning (IBP)는 예상 예측 및 시나리오 계획에 대한 기계 학습을 적용합니다. SAP Logistics의 AI 기능은 운송, 창고 및 공급망 위험 관리를 향상시킵니다.
• AWS는 Amazon Forecast, Lookout for Metrics 및 SageMaker와 같은 AI 서비스를 제공하여 물류 효율성을 향상시킵니다. 비즈니스는 AWS를 사용하여 루트를 최적화하고 수요를 예측하고 예측 가능한 유지 보수를 향상시킵니다. Amazon 자체는 로봇, 경로 계획 및 재고 관리에 대한 AI를 사용합니다.
• IBM Sterling Supply Chain Suite, 인공 지능 기능, 인지적인 워크플로우, 실시간 통찰력 및 예측 분석 제공. IBM Watson은 anomaly detection, 공급자 위험 프로파일링 및 예측 수요를 촉진합니다. 블록 체인 기술을 통합함으로써 IBM은 물류 네트워크를 통해 투명성과 추적성을 극대화하여 기업이 붕괴에 반응하고 최종 프로세스를 최적화 할 수 있도록합니다.
• Blue Yonder는 AI-enabled 공급망 및 물류 솔루션에 전념합니다. Luminate 플랫폼은 수요 예측, 자율적 계획 및 동적 성취를 위한 기계 학습을 활용합니다. Blue Yonder의 end-to-end, 공급 체인의 실시간 제어 타워는 파괴 및 물류 효율성을 극대화하기 위해 능동적 인 응답을 제공합니다.

물류 및 공급망 시장에서의 AI

물류 및 공급망 업계에서 AI에서 작동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• 구글 +
• 주요 특징
• 마이크로 소프트
• Amazon 웹 서비스
• IBM의
• SAP 세트
• 파란 Yonder
• 4Kites의
• 사이트맵
• Manhattan 준회원

물류 및 공급망의 AI에 대한 현재 시장 전략은 실시간 데이터 분석 및 자동화를 통해 운영 효율성을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 회사는 기계 학습, 예측 분석 및 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술의 통합을 우선화하여 결정 및 운영 효율성을 향상시킵니다. 이 도구는 수요를 예측하고 재고를 관리하고, 노선을 최적화하고, 배달 시간을 단축합니다. Data를 사용하여 자동화를 구동하고 인간의 오류를 줄일 수있는 전략 센터, 물류 운영의 정확성, 신뢰성 및 비용 효율을 증가

대부분의 물류 기업은 클라우드 기반 AI 플랫폼으로 이동하여 확장 가능, 유연하고 실시간 배포가 가능합니다. 이 플랫폼은 중앙화 된 데이터 관리, IoT 장치와 원활한 통합 및 API 기반 적응성을 가능하게 합니다. 소프트웨어-as-a-service (SaaS) 모델을 활용함으로써, 회사는 신속한 AI 모델 교육 지원, 지속적인 업데이트 및 시스템 전체 가시성을 지원하면서 대형 업 프론트 인프라 비용을 피할 수 있습니다.

또한, 조직은 IoT 및 클라우드 플랫폼으로 AI를 통합하여 공급 체인의 예측 유지 보수, 실시간 추적 및 원활한 통신을 가능하게 합니다. 이 통합 전략은 데이터 중심의 의사결정을 보장하고, 적응, 확장 가능한 물류 시스템을 구축하는 데 도움이 진화 소비자 및 규제 요구 사항.

물류 및 공급망 산업 뉴스

• 5 월 2025, 루멘 기술 및 IBM은 기업을위한 확장성, 보안 및 네트워크 인식 AI 솔루션을 제공하는 전략적 협력을 발표했습니다. IBM의 AI 및 데이터 플랫폼을 통합함으로써 루멘의 높은 용량 가장자리 인프라와 함께, 파트너십은 업계 전반에 걸쳐 AI 채택을 가속화하는 것을 목표로, 빠른 의사 결정, 실시간 통찰력을 가능하게하고, 중요한 응용 프로그램에 대한 대기 시간을 감소.
• 4월 2024일, SAP SE는 생산력, 정확성 및 효율성 향상을 목표로 공급 체인 솔루션에 고급 AI 동력 향상을 압연했습니다. 실시간 데이터 분석, 이 업데이트는 기업이 의사결정, 간소화된 제품 개발을 최적화하고, 운영 성능을 향상시킵니다.
• 에 4월 2024, Vitesco 기술 GmbH는 자동차 공급망을 강화하기 위해 DHL Group과 협력했습니다. DHL은, 리드 물류 파트너로서 행동하며 화물을 통합하고 멀티modal을 레버리지하고, 더 탄력적이고 비용 효율적인 공급 네트워크를 만들 수있는 경제 효율적인 운송 옵션입니다.
• 1월 2024일, Lenovo는 AI-powered Supply Chain Intelligence (SCI) 플랫폼을 출시하여 모든 물류 시스템에서 단일 생태계로 실시간 데이터를 통합했습니다. 이 플랫폼은 지능형 모니터링 도구를 사용하여 비활성적으로 식별하고 붕괴를 해결하며 더 스마트한 공급망 작업을 가능하게합니다.

물류 및 공급망 시장 조사 보고서의 AI는 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다. 수익 (USD Mn) 및 2021에서 2034까지의 추정 및 예측 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

시장, Component에 의하여

• 제품정보
  • 센서
  • 로봇(예, 자동화된 가이드 차량, 드론)
• 소프트웨어
  • Predictive 분석
  • 운송 관리 시스템
  • 회사소개
  • 창고 관리
• 제품정보
  • 관리 서비스
  • 전문 서비스
    • 배포 및 통합
    • 회사연혁
    • 지원 & 정비

시장 기술

• 기계 학습
• 자연적인 언어 처리 (NLP)
• 컴퓨터 비전
• Context-aware 컴퓨팅
• 로봇 공정 자동화 (RPA)

시장, 신청에 의하여

• Fleet 관리
• 공급망 계획
• Inventory & 창고 관리
• 화물 중개 및 위험 관리
• 옵션 예측
• 고객 서비스 (chatbots, 가상 조수)
• 주문 완료 및 마지막 마일 배달

시장, 끝 사용에 의하여

• 소매 및 전자 상거래
• 회사연혁
• 자동차
• 음식 & 음료
• 의료 & 제약
• 운송 및 물류
• 에너지 및 유틸리티
• 이름 *

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• 북아메리카
  • 미국
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