물류 분야의 생성 AI 시장 규모 - 유형별, 구성 요소별, 배포 모드별, 애플리케이션별, 최종 사용별, 성장 예측, 2025년~2034년

물류 시장 규모의 생성형 AI

물류 시장의 글로벌 생성형 AI는 2024년 13억 달러로 평가되었으며 2025년에서 2034년 사이에 33.7%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

생성형 인공 지능은 공급망 작업을 재편하여 장기적인 전망 모델과 즉각적인 의사 결정 지원을 모두 제공하고 있습니다. 이 시스템은 끝없는 모의 선적 여정을 실행함으로써 기업이 재고를 예측하고, 운임 청구서를 조정하고, 갑작스러운 중단에 대비할 수 있도록 합니다. AI 기반 수요 추정치는 리소스 계획을 더욱 강화하고, 실시간 라우팅 도구는 배송 시간을 단축합니다. 기업은 더 적은 비용과 더 날카로운 서비스를 선택하며, 이를 통해 플랫폼은 핵심 성장 동력으로 빠르게 나타납니다.

예를 들어, 2024년 10월에 Wellspring은 건물 입구, 주차 공간 및 우편실을 찾아 배송 정확도를 높이는 생성형 AI 매핑 애플리케이션입니다. 현재까지 14,000개 이상의 아파트 커뮤니티에서 280만 개 이상의 주소를 매핑하고 약 400만 개의 주차 공간을 표시했습니다.

생성형 A.I.는 물류 회사가 각 고객 행동과 명시된 선호도를 연구하여 고도로 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다. 이 시스템은 사용자 지정 알림을 생성하고, 편리한 배송 창을 제안하고, 고객이 의견을 제시할 때 실시간으로 서비스 선택 사항을 업데이트할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 관심은 만족도를 높일 뿐만 아니라 충성도를 강화하고 프리미엄 가격 책정의 문을 엽니다. 차별화 포인트가 중요한 혼잡한 시장에서 운송업체는 AI에 의존하여 독특한 여정을 구축함으로써 물류 시장 확장에서 지속적인 생성형 AI를 촉진합니다.

연료비가 상승하고 배기가스 조사가 강화됨에 따라 가장 간결하고 깨끗한 경로에서 트럭을 운행하는 것이 필수가 되었습니다. 생성형 AI는 계획을 제안하기 전에 현재 교통량을 측정하고, 날씨를 예측하고, 과거 여행 데이터를 예측하여 차량을 지원합니다. 이 소프트웨어는 수십 개의 라우팅 시나리오를 테스트하여 연료를 가장 적게 사용하고, 지연이 가장 적으며, 기업의 탄소 목표에 부합하는 경로를 표시할 수 있습니다. 그 결과 소비가 줄어들고 차량 수명이 길어지며 운전자 만족도가 높아집니다. 수익이 증가하고 규제 당국의 엄지손가락이 걸려 있는 상황에서 AI 기반 라우팅은 분명한 성장 엔진입니다.

예를 들어, 2024년 3월, 인공 지능으로 구동되는 국제 물류 플랫폼인 DocShipper는 생성형 AI 기반 개인화를 통해 배송 신뢰성과 비용 통제가 눈에 띄게 향상되었다고 말합니다. 이 소프트웨어는 고객의 습관을 관찰하여 가장 적합한 창문과 운송 모드를 예측합니다. 이 플랫폼을 통해 매일 2,000개 이상의 경로를 처리하여 표준 접근 방식에 비해 운송 시간을 22% 단축하고 화물 비용을 15% 절감했습니다. 이러한 맞춤형 서비스는 고객 만족도를 높이고, 장기적인 충성도를 육성하며, 더 높은 가격을 제시할 수 있는 회사의 능력을 뒷받침합니다.

물류 시장 동향의 생성형 AI

• 생성형 AI는 물류 회사가 과거 판매 수치와 큰 그림의 경제 신호부터 계절 패턴과 실시간 쇼핑 활동에 이르기까지 모든 것을 샅샅이 뒤져 고객이 필요로 하는 것을 예측하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이전 도구처럼 단순히 추세를 평균화하는 대신 가능한 많은 내일을 구축하고 비교할 수 있으므로 기업은 갑작스러운 하락 또는 급증에 대응하는 방법을 알 수 있습니다. 이러한 속도 덕분에 운영 유연성이 향상되고 잉여 재고나 주문 누락으로 낭비되는 비용을 줄일 수 있습니다.
  
• Maersk 및 IBM과 같은 업계 리더는 이미 이러한 모델을 활용하여 균형 잡힌 선반을 유지하고 실제 수요에 맞는 선적 용량을 확보하고 있습니다. 공급망이 점점 더 얽히고설켜 전 세계적으로 성장함에 따라 기업은 이러한 예리한 예측을 통해 변화에 앞서 나갈 수 있게 되었으며, 수요 예측은 생성형 AI의 가장 강력한 응용 프로그램 중 하나가 되었습니다.
  
• 생성형 AI는 물류 회사가 과거 판매 수치와 큰 그림의 경제 신호부터 계절 패턴과 실시간 쇼핑 활동에 이르기까지 모든 것을 샅샅이 뒤져 고객이 필요로 하는 것을 예측하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이전 도구처럼 단순히 추세를 평균화하는 대신 가능한 많은 내일을 구축하고 비교할 수 있으므로 기업은 갑작스러운 하락 또는 급증에 대응하는 방법을 알 수 있습니다. 이러한 속도 덕분에 운영 유연성이 향상되고 잉여 재고나 주문 누락으로 낭비되는 비용을 줄일 수 있습니다.
  
• Maersk 및 IBM과 같은 업계 리더는 이미 이러한 모델을 활용하여 균형 잡힌 선반을 유지하고 실제 수요에 맞는 선적 용량을 확보하고 있습니다. 공급망이 점점 더 얽히고설켜 전 세계적으로 성장함에 따라 기업은 이러한 예리한 예측을 통해 변화에 앞서 나갈 수 있게 되었으며, 수요 예측은 생성형 AI의 가장 강력한 응용 프로그램 중 하나가 되었습니다.
  
• 예를 들어, 2025년 2월 월마트는 거의 모든 제품 라인에 대한 수요 예측을 강화하는 생성형 AI 도구를 출시했습니다. 이 모델은 과거 판매량, 대규모 추세 데이터, 날씨 로그, 심지어 소셜 미디어 게시물까지 검토하여 단순한 평균을 사용하는 대신 여러 전망을 구성하고 테스트합니다. 그 결과, 진열대에 더 정확하게 재고가 확보되고 초과 상품과 빈 진열대가 모두 크게 줄어듭니다. 고객 만족도가 높아지고, 재고에 묶여 있는 자본이 줄어들고, 운영 비용이 절감됨에 따라 데이터 중심의 예측이 빠른 민첩성과 실제 수익을 창출할 수 있음을 보여줍니다.
  
• 생성형 AI는 물류 회사가 실시간 교통 상황, 최신 날씨, 연료비 및 무료 운전자를 끌어들여 즉석에서 배송 경로를 조정할 수 있는 기능을 제공합니다. 보이지 않는 곳에서 이러한 모델은 수많은 경로 테스트를 실행하고 가장 적은 비용을 지출하고 가장 적은 시간을 잃는 모델을 선택합니다. UPS와 Amazon과 같은 기업들은 이미 이러한 스마트 발송 시스템에 의존하여 배송 창을 단축하고, 연료 연소를 줄이고, 그 과정에서 배출량을 줄이고 있습니다.
  
• 보너스로, 동일한 기술을 통해 더 넓은 친환경 목표를 달성하는 동시에 일상 업무에서 효율성을 최대한 높일 수 있습니다. 도로 폐쇄 또는 갑작스러운 폭풍우가 언제든지 발생할 수 있는 비즈니스에서는 즉시 경로를 변경할 수 있는 능력이 중요해졌습니다. 따라서 실시간 AI 라우팅은 더 강력한 차량과 더 깨끗한 지구를 위한 핵심 동인으로 두각을 나타내고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2025년 6월 Amazon은 최근 인공 지능 기반 매핑 및 라우팅 도구를 추가하여 배송 네트워크를 업그레이드하기 위한 대대적인 계획을 발표했습니다. Lab126 팀이 사내에서 만든 이 플랫폼은 건물 입구, 장애물 및 사용 가능한 주차 공간을 기록한 다음 해당 데이터를 실시간 교통, 날씨 및 연료 가격과 병합하여 운전자가 이동하는 동안 경로를 변경할 수 있도록 세분화된 지리 공간 지도를 구축합니다. 이 실시간 방법은 배송 속도를 높이고, 연료 사용을 줄이며, 밀집되거나 복잡한 배송 지역에서 지능형 발송 및 즉석 경로 변경을 지원함으로써 배출량을 줄이려는 회사의 광범위한 목표에 부합합니다.
  

물류 시장 분석의 생성형 AI

물류 시장의 생성형 AI는 구성 요소를 기반으로 소프트웨어와 서비스로 분류됩니다. 2024년 소프트웨어 시장은 약 66%의 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 32% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 2024년의 물류 기업은 생성형 AI 기반 예측 소프트웨어에 크게 의존했습니다. 이러한 플랫폼을 통해 팀은 수요 변동, 재고 부족 또는 운송 지연에 대한 what-if 시나리오를 한 번에 테스트할 수 있었습니다. 실제 이벤트에 앞서 워크플로우를 미세 조정할 수 있게 되어 비용과 효율성 모두에서 실질적인 이점을 얻을 수 있었습니다. 이 솔루션은 더 빠른 통찰력과 더 큰 유연성으로 이전 모델을 앞지르며 빠르게 중요한 것으로 입증되었으며 인기가 치솟았습니다. 사용자 친화적인 플러그 앤 플레이 설정과 레거시 시스템과의 간단한 연결은 다시 한 번 느린 맞춤형 컨설팅 프로젝트를 능가했습니다.
  
• 클라우드 네이티브 생성형 AI 앱은 타의 추종을 불허하는 확장성과 사용자 정의로도 두각을 나타냈습니다. 원격으로 실행되었기 때문에 기업은 동일한 도구를 수많은 창고에 배포하면서도 차량 감독, 배송 일정 수립 또는 경로 개선과 같은 특정 역할에 맞게 조정할 수 있었습니다. 운영자는 이러한 민첩한 플랫폼이 기존 WMS, ERP 및 TMS 환경에 쉽게 통합되는 방식을 높이 평가했습니다. 맞춤형 API와 모듈식 빌딩 블록을 통해 공급자는 필요에 따라 소프트웨어를 재구성하여 외부 공급업체와의 종속을 피하고 효율적이고 미래 지향적인 접근 방식을 확보할 수 있습니다.
  
• 생성형 AI 애플리케이션은 동일한 작업을 외부 전문가에게 넘기는 것보다 몇 달, 몇 년에 걸쳐 유지 관리하는 것이 더 저렴하다는 것이 입증되었습니다. 탄탄한 출시 후 코드는 새로운 컨설턴트 시간을 필요로 하지 않고 계속 관찰하고, 학습하고, 조정했습니다. 또한 사용자 당 지불 구독 또는 플랫 라이선스를 통해 관리자는 출장, 보고서 또는 예측할 수 없는 청구와 관련된 청구서를 줄이면서 비용을 예산에 연필로 작성할 수 있습니다.
  
• 시스템은 잠을 않고 밤낮으로 쿼리를 처리하기 때문에 기업은 기계가 일상적인 잡일을 떠맡은 후 분석가나 스케줄러에 덜 의존했습니다. 자금이 빠듯해지고 수익을 내기 위해 모든 달러가 필요해지면서 경영진은 안정적인 생산량과 추가 작업이 나타날 때마다 거의 제로에 가까운 비용을 위해 이러한 자급자족 플랫폼을 선택했습니다.
  
• 2024년에는 생성형 AI가 개편을 강요하지 않고 배송, 창고 및 라스트 마일 네트워크에 침투했기 때문에 승리 우위가 있었습니다. 온도 센서, GPS 비콘 및 텔레매틱스 대시보드에 연결하여 도착하자마자 경로, 상태 및 화물 상태에 대한 새로운 판독값을 삼켰습니다.
  
• 이와는 대조적으로, 인간 팀은 일반적으로 동일한 스트림을 소화하는 데 몇 분 이상이 걸렸으며, 그 지연 기간 동안 배송이 망가지거나, 약속을 놓치거나, 잘못된 도크로 덜컹거릴 수 있었습니다. 이 소프트웨어는 실시간 피드를 기록하고, 경로를 재조정하고, 실내 온도 조절 장치를 조정하고, 창고의 작업을 다시 시퀀싱하여 대기 시간을 민첩성으로 전환했습니다
  
• 예를 들어, 2025년 3월 NRF 컨퍼런스에서 블루 욘더(Blue Yonder)와 맨해튼 어소시에이츠(Manhattan Associates)는 공급망 제품군에 내장된 새로운 생성형 AI 도구를 공개하여 소프트웨어 회사가 이제 AI를 일상적인 물류 작업에 직접 결합하는 방법을 보여주었습니다. 업그레이드를 통해 사용자는 동일한 인터페이스 내에서 위험 시뮬레이션을 실행하고, 실시간으로 중단에 대응하고, 재고 수준을 미세 조정할 수 있습니다.
  
• 이러한 신속한 출시와 긴밀한 모델 통합은 예측 플랫폼이 이미 서비스 우선 솔루션을 능가하는 이유와 간편한 설정과 확장 가능한 성능을 앞서고 있는 이유를 설명합니다.
  

배포 모드를 기반으로 물류 시장의 생성형 AI는 클라우드와 온프레미스로 세분화됩니다. 2024년에는 클라우드 부문이 시장 점유율의 67%로 시장을 지배했으며 이 부문은 2025년부터 2034년까지 32% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 물류 업체들은 무엇보다 속도를 우선시하고 클라우드 기반 생성형 AI에 도달했습니다. 이러한 온라인 플랫폼은 지역에 따라 확장되거나 축소될 수 있기 때문에 창고, 트럭 및 하차 지점이 많은 비즈니스에 적합합니다. 고정된 현장 서버와 달리 클라우드 시스템은 스파이크가 발생하는 순간 전력, 스토리지 및 컴퓨팅을 조정합니다. 이 빠르고 광란적인 민첩성은 연말연시 바쁜 시기나 갑작스러운 공급 충격, 즉 확고한 응답이 얼마나 빨리 이루어지느냐에 따라 이익이 결정될 때 중요합니다. 산업이 대륙을 가로질러 확장됨에 따라 단일하고 탄력적인 제어 센터에 대한 필요성이 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다.
  
• 클라우드 제너레이티브 AI 앱은 IOT 센서, GPS 추적기, 날씨 서비스 및 텔레매틱스 대시보드의 라이브 피드에 쉽게 연결됩니다. 이 보이지 않는 배관을 통해 소프트웨어는 경로, 통로 이동 및 재고 수준을 24시간 내내 조정할 수 있습니다. 들어오는 데이터는 모델을 자동으로 새로 고쳐 관리자에게 수동 업그레이드의 고된 작업 없이 새로운 통찰력을 제공합니다.
  
• 반면, 온프레미스 박스는 실시간으로 피드를 가져오는 데 어려움을 겪기 때문에 계획 수립 담당자는 조치를 취하는 대신 대응해야 합니다. 거대하고 혼합된 흐름을 삼키고 휘젓는 구름의 능력은 궁극적으로 이 회사들에게 속도, 명확성 및 민첩성 측면에서 승리를 가져다 주었습니다.
  
• 또한 서비스 제공업체는 보안 패치, 백업 및 정기 업그레이드를 처리하므로 물류 회사는 훨씬 가벼운 IT 하우스키핑을 수행할 수 있습니다. 업계 예산은 항상 빠듯하기 때문에 안정적인 비용과 낮은 초기 지출이 결합되어 클라우드 서비스를 거부할 수 없게 만듭니다. 그 결과, 신생 기업과 중견 통신사는 비용이 많이 드는 사내 데이터 홀이 필요한 강력한 AI 도구를 활용할 수 있습니다.
  
• 또한 클라우드 플랫폼은 원격 작업, 모바일 액세스 및 개방형 팀 프로세스에 활력을 불어넣으며, 이는 분산된 물류 네트워크가 요구하는 바를 정확히 충족합니다. 트럭 추적, 적재량 예측, 선반 재고 관리 등 서로 다른 위치에 있는 직원이 같은 순간에 함께 작업할 수 있습니다. 이러한 정도의 즉각적이고 공유된 행동은 2024년 공급 충격과 하이브리드 시간표에서 중요한 것으로 입증되었습니다. 연결된 대시보드, API 및 AI 워크스페이스는 계획 수립 담당자, 운전자 및 기타 모든 기여자를 조율 상태로 유지하여 신속한 응답과 원활한 커뮤니케이션을 가능하게 합니다.
  
• 예를 들어, 2024년 6월 Amazon 웹 서비스는 공급망 작업에 맞춤화된 AI 애플리케이션 제품군과 함께 Amazon Q를 출시하여 하이퍼스케일 클라우드 플랫폼이 이제 물류 데이터 흐름에 어떻게 깔끔하게 연결되는지 강조했습니다. 이러한 도구를 통해 물류 회사는 수요 예측을 실행하고, 지속적으로 배치로 학습하고, 클라우드에서 직접 일상적인 의사 결정을 내릴 수 있으므로 온프레미스 시스템을 훨씬 능가하는 속도와 확장성을 제공할 수 있습니다.
  

물류 시장의 생성형 AI는 유형에 따라 변이형 오토인코더, 생성적 적대 신경망, 순환 신경망, 장기 단기 기억 네트워크 등으로 분류됩니다. 2024년에는 생성적 적대 네트워크 부문이 성장할 것으로 예상됩니다.

• 일반적으로 GAN으로 알려진 생성적 적대 네트워크는 이제 느린 배송, 붐비는 창고 또는 변화하는 배송 패턴을 반영하는 실제와 같은 가상의 물류 데이터를 제조하기 위해 일상적으로 서비스에 투입되고 있습니다. 이 기술을 통해 기업은 운영 오류로 인해 실제 돈을 잃을 위험 없이 AI 시스템을 가르칠 수 있습니다. 컨테이너 항구의 기습 공격이나 온라인 주문의 갑작스런 급증과 같은 믿을 수 있는 위기를 모델에 제공함으로써 기업은 AI의 회복력을 구축합니다. 이러한 단계적 시나리오는 관리자가 재고 흐름을 조정하고, 압박감이 있는 상황에서 의사 결정 규칙을 테스트하고, 특히 긴 해상 다리와 밀집된 라스트 마일 지구에서 취약한 네트워크가 어떻게 대응할지 예측하는 데 도움이 됩니다.
  
• 업계는 GAN에 의존하여 한 번에 수십 개의 노선 시험을 진행하며, 각 노선은 비, 교통 체증, 연료 가격 상승 또는 막바지 배송 시간의 새로운 조합에 흠뻑 젖어 있습니다. 이러한 적대적인 장면에서 AI를 훈련시키면 계획자는 디젤을 가장 적게 소모하고 가장 적은 시간을 소비하는 차선을 찾을 수 있습니다. 출력 프로그램은 주요 출발 경로를 표시할 뿐만 아니라 조건이 변화함에 따라 지연과 배출량을 모두 줄이는 실시간 경로 변경 팁을 제공합니다.
  
• 이제 기업들은 GAN(Generative Adversarial Network)에 의존하여 움푹 들어간 곳, 포장 오류 또는 일상적인 창고 작업을 지나치는 기타 이상한 점을 포착합니다. 각 라이벌 체제가 생산하고 비판하는 이미지의 끝없는 앞뒤를 훈련받았습니다. 이 모델은 이전의 if-then 비전 규칙보다 패턴을 더 잘 학습합니다. 결과적으로, 그들은 인간 경비원의 부담을 덜어주고 사인 오프 시계를 앞으로 움직입니다.
  
• 찢어진 팔레트 또는 잘못 배치된 상자와 같은 문제는 거의 실시간으로 태그가 지정되며, 진단은 숙련된 눈의 진단과 일치합니다. 이러한 속도와 선명도는 변화하는 재고 믹스를 처리하는 바쁜 센터에서는 손실이 적거나, 배송이 잘못되거나, 판매할 수 없는 상품이 적어 고객 만족도가 높아지고 수축률이 낮아지기 때문에 중요합니다.
  
• GAN 엔진은 교통을 원활하게 하고, 접근을 용이하게 하며, 로봇과 인간의 허드레이드의 균형을 맞추는 평면도를 스케치합니다. 평방 피트, 피킹 속도, 에너지 사용 또는 안전 격차에 대한 제한을 제공함으로써 관리자는 순식간에 수십 개의 실행 가능한 레이아웃을 받을 수 있습니다. 이러한 디지털 목업을 통해 계획 수립 담당자는 비용이 많이 드는 물리적 변경을 하기 전에 대담한 개념을 시험해 볼 수 있습니다.
  
• 예를 들어, 2025년 1월, 스마트 물류에 대한 최근 대학 시험에서 한 팀은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network), 트랜스포머(Transformers) 및 그래프 신경망(graph neural network)을 실시간 배송 데이터에 결합한 하이브리드 모델을 적용했습니다. 이 제품군은 이동 거리를 15% 줄이고, 경로 지정 시간을 20% 단축하고, 에너지 소비를 10% 줄여 GAN이 자율 주행 차량의 내비게이션을 의미 있게 향상시킨다는 것을 확인했습니다.
  

애플리케이션을 기반으로 물류 시장의 생성형 AI는 경로 최적화, 수요 예측, 창고 및 재고 관리, 공급망 자동화, 예측 유지 관리, 위험 관리, 맞춤형 물류 솔루션 등으로 분류됩니다. 2024년에는 경로 최적화 부문이 성장할 것으로 예상됩니다.

• 2024년에 강화되는 새로운 탄소 규정으로, 동일한 운영자는 대담한 배출량 목표를 달성하기 위해 동일한 생성 도구에 의존했습니다. 이 소프트웨어는 이제 연료 연소, 공회전 시간(분) 및 병목 현상이 발생하는 교통 체증을 측정한 다음, 배기관 연기를 줄이면서 트럭의 빠른 이동을 유지하는 친환경 준수 경로를 생성합니다. 따라서 배출량 인식 라우팅은 넷제로 서약의 핵심이자 ESG 계약으로 가는 티켓이 되었습니다. 또한 이 모델은 차량을 전기 밴으로 전환하거나 잃어버린 창고 허브를 다시 여는 등 큰 변화에 대한 빠른 시뮬레이션을 실행하여 관리자에게 매일 위험이 낮고 지속 가능한 선택을 제공할 수 있습니다.
  
• 현대의 물류 운영자는 이제 실시간 경로 계획을 차량의 중심에 두고, 새로운 교통 체증, 치솟는 연료비, 갑작스러운 폭우, 심지어 트럭 분실에도 즉석에서 조정되는 생성형 AI 모델에 의존하고 있습니다. 이 엔진은 매분 수천 개의 대체 경로를 살펴보고 시간, 비용 및 디젤을 동시에 절약할 수 있는 경로를 선택합니다.
  
• 모델은 각 전달에서 계속 학습하기 때문에 지연과 손상이 꾸준히 줄어들어 일반 GPS의 고정 방향을 훨씬 앞섭니다. 아마존(Amazon), 페덱스(FedEx), UPS와 같은 거대 기업들은 스마트 경로를 사용하여 약속 기간을 단축하고 배송 누락을 억제함으로써 온더플라이 AI를 현대 차량 관리의 주류로 만들면서 트렌드를 촉발했습니다.
  
• 자율주행 및 부분 자율주행 배송 차량이 거리를 누비면서 모든 경로를 미세 조정해야 한다는 압력이 치솟았습니다. 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션은 이제 각 차량의 배터리 수명, 센서 판독값 및 게시된 속도 제한을 존중하는 계획을 수립합니다. 이 시스템은 또한 인간 운전자와 자율 주행 섹션 간의 원활한 핸드오프를 연출하여 조정과 차량 수율을 모두 높입니다. 번화한 거리와 넓게 뻗어 있는 캠퍼스에서 동일한 기본 모델이 드론과 배송 로봇을 지시하여 군중과 비에 젖은 보도를 피하고 라스트 마일 작업에서 그 가치를 입증하는 마이크로 경로를 만듭니다.
  
• 끊임없는 교통 체증과 도시 명령의 전형적인 짧은 거리로 인해 지역 밀착형 계획은 필수가 되었습니다. 생성형 AI는 이제 실시간 조정을 수행하여 갑작스러운 도로 공사를 피하거나 새로 게시된 주차 금지 구역을 우회합니다. 2024년까지 당일 서비스와 10분 음식 런은 이러한 스마트 플래너에 의존하여 가능한 한 많은 정류장을 좁은 공간에 포장했습니다. 이러한 수준의 분 제어 덕분에 배송 회사는 주문을 더 빨리 처리하고, 현지 규칙을 준수하고, 고객을 더 만족시킬 수 있었습니다.
  

2024년 미국 지역은 북미 시장 점유율 85%로 물류 시장에서 북미 생성형 AI를 지배했으며 3억 5,520만 달러의 매출을 올렸습니다.

• 미국은 Google, Microsoft, IBM, Amazon 및 Open AI와 같은 대표적인 AI 플레이어의 본거지로, 미국의 공급망 시장을 빠르게 움직이는 테스트 베드로 바꾸어 놓았습니다. 물류 회사에 입주한 이 회사들은 클라우드 공간, 엄청난 처리 능력, 특수 머신 러닝 키트를 통해 거의 지연 없이 새로운 알고리즘을 초안, 출시 및 조정할 수 있습니다. 엔터프라이즈급 장비에 대한 즉각적인 액세스는 미국 운영자의 채택을 가속화하고 다른 지역의 경쟁업체보다 앞서 나가는 데 도움이 됩니다.
  
• 정부와 업계 간의 자금 지원 파트너십은 이러한 선두 주자를 공고히 합니다. 예를 들어, 국립과학재단(National Science Foundation)의 인공지능(AI) 연구 기관이 운영하는 프로젝트는 국립 연구소, 대학, 상업 파트너를 모아 물류 부문을 겨냥한 생성형 인공지능 도구를 추진한다. 그 결과 트럭 운전사, 화물 취급자 및 유통 허브가 직면하는 일상적인 문제에 대해 여전히 이야기하는 최첨단 소프트웨어가 탄생했습니다.
  
• 새로운 미국 스타트업의 물결로 인해 기업은 아이디어를 빠르게 테스트하고, 좁은 사용 사례를 발견하고, 고객에게 더 빨리 도달하여 물류 AI 분야에서 미국의 실질적인 우위를 공고히 하고 있습니다. 미국 벤처 캐피털은 경로 지정, 파견 및 자동화를 위한 생성 시스템을 설계하는 Augment 및 Optimal Dynamics와 같은 광범위한 물류 AI 회사를 탄생시켰습니다.
  
• 네트워크로 연결된 창고, 차량, IoT 센서, TMS 또는 ERP 패키지 등 미국 물류의 골격은 이미 대부분 자동화되어 있습니다. 이렇게 정착된 아키텍처를 통해 텔레메트리, 라우팅, 인벤토리 및 실시간 위치 데이터의 거대한 흐름이 자유롭게 이동하고 마찰 없이 분석될 수 있습니다. 따라서 기업은 견고한 데이터 세트에 생성 모델을 구축하여 디지털화되지 않은 시장이 따라올 수 없는 방식으로 즉각적인 경로 조정, 수요 예측 및 이상 징후 경고에 사용할 수 있습니다.
  
• 예를 들어, 2025년 6월, UPS는 휴머노이드 자동화를 일상 워크플로에 도입하기 위해 미국 로봇 회사인 Figure AI와 대화를 시작했습니다. Figure의 헬릭스 로봇은 컨베이어를 따라 이동하면서 사람의 지시 없이 작은 패키지를 잡고 분류하도록 제작되었으며, 창고 작업은 끝없이 반복됩니다.
  
• 6억 7,500만 달러의 시리즈 B 자금과 Open AI 및 Azure와의 긴밀한 유대 관계를 바탕으로 하는 이 스타트업은 고급 생성형 AI를 완고한 물류 하드웨어와 병합합니다. 이러한 움직임은 차세대 AI를 현장에 더 빨리 출시할 수 있도록 국내 기술 벤처와 파트너십을 맺기를 열망하는 미국 해운 회사들 사이의 광범위한 추세를 보여줍니다.
  

독일 물류 시장의 생성형 AI는 2025년부터 2034년까지 상당히 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 독일은 BMW와 폭스바겐과 같은 자동차 제조업체와 BASF와 같은 거대 화학 기업 및 Siemens와 같은 엔지니어링 리더를 연결하는 세계에서 가장 정교한 공장 물류 네트워크 중 하나입니다. 이제 이 부문은 새로운 디지털 업그레이드를 출시하고 있으며, 생성형 AI를 활용하여 재고 예측을 날카롭게 하고, 실시간으로 선적을 모니터링하고, 창고 작업을 간소화하고 있습니다. 자체 튜닝, 스마트 도구의 필요성이 커짐에 따라 기업은 정확성을 높이고 낭비를 줄이기 위해 AI를 공급망 플랫폼에 더 깊이 엮습니다.
  
• 독일의 기술 및 물류 업체들은 물류 분야에서 생성형 AI를 주도하고 있다. 예를 들어, DHL 그룹은 체인의 모든 링크를 명확히 하는 AI 기반 가시성 대시보드에 비용을 쏟아붓고 있으며, SAP는 Joule AI Copilot을 계획 제품군에 통합하여 자동화와 이해도를 모두 향상시켰습니다. 따라서 이러한 선구자들은 도구를 사내에서 적용하고 AI 솔루션을 외부로 마케팅하여 더 넓은 산업 전반에 걸쳐 채택을 가속화하는 추진력을 창출합니다.
  
• 독일은 공급망에서 AI 프로젝트를 추진하기 위해 호라이즌 유럽(Horizon Europe)과 디지털 유럽(Digital Europe)의 EU 자금에 크게 의존하고 있다. 이러한 노력과 함께 국가 AI 실행 계획은 더 스마트하고 친환경적인 운송 및 물류를 요구합니다. 추가 세금 감면, 공공-민간 파트너십 및 대상 연구 보조금을 통해 국가의 물류 부문은 유럽에서 가장 목소리가 크고 자원이 풍부한 생성형 AI 후원자 중 하나로 부상했습니다.
  
• 예를 들어, 2025년 6월 도이치 텔레콤(Deutsche Telekom)과 엔비디아(NVIDIA)는 최근 2026년 이전에 독일에 유럽 최초의 산업용 AI 클라우드를 구축하기 위한 공동 프로젝트를 발표했습니다. 약 10,000개의 NVIDIA GPU가 구축되어 독일 데이터센터에 안전하게 보관되는 이 플랫폼은 제조 및 물류를 위한 실시간 생성형 AI 워크로드를 실행하며, 독일이 완전한 디지털 AI 지원 공급망으로 전환하고 있음을 강조합니다.
  

중국 물류 시장의 아시아 태평양 생성형 AI는 2025년부터 2034년까지 중요하고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 중국 중앙 정부는 새로운 인프라 프로그램과 메이드 인 차이나 2025 로드맵의 중심에 인공 지능을 두고 있습니다. 이러한 프레임워크 하에서 관계자들은 생성형 AI를 창고 자동화, 동적 경로 지정, 라스트 마일 배송에 접목하여 물류 업그레이드를 지원합니다. 풍부한 R&D 자본, 친기술 규제, 국영 기업의 적극적인 역할로 인해 이러한 도구는 일상 업무에 적용되고 있습니다. 이러한 결단력 있는 정책 자세는 AI를 물류 시스템 깊숙이 끌어들여 부문 성장과 국가 경쟁력을 모두 높이고 있습니다.
  
• 알리바바(Alibaba), JD.com, 핀둬둬(Pinduoduo)와 같은 거대 기업과 연계하여 빠르게 성장하는 중국의 전자상거래 시장은 매일 수십억 개의 패키지를 처리할 수 있는 스마트 물류 백본이 필요합니다. 생성형 AI를 통해 소매업체는 구매 패턴을 예측하고, 즉석에서 경로를 조정하고, 최소한의 인간 입력으로 창고를 운영할 수 있습니다. 온라인 쇼핑이 대도시와 농촌 지역 모두에 확산됨에 따라 물류 회사는 규모, 속도 및 비용 관리에 대한 증가하는 요구를 충족하기 위해 이러한 모델로 전환하고 있습니다.
  
• 중국은 세계 최대 규모의 5G 그리드 중 하나를 구축하여 배송 트럭, 드론, AI 대시보드, 보관실이 실시간으로 통신할 수 있도록 했습니다. 이 번개처럼 빠른 링크는 제너레이티브 AI에 경로를 매핑하고, 문제를 발견하고, 즉석에서 조정하는 데 필요한 데이터를 제공합니다. 5G가 머신 러닝과 만나면 모든 물류 정류장 내륙 창고, 항구 터미널 또는 국경 허브가 가능한 스마트 노드가 됩니다.
  
• 중국 물류 기업들은 자율주행 트럭, 공중 드론, 스마트 로봇을 출시하고 있으며, 모두 생성형 AI가 조종하고 있습니다. 카이냐오(Cainiao, 알리바바의 배송 부서), 메이투안(Meituan), 네올릭스(Neolix)와 같은 회사들은 현재 창고에서 AI가 만든 레이아웃과 경로 계획을 테스트하고 있습니다. 그 결과 피킹이 간소화되고, 포장 속도가 빨라지며, 비접촉식 JIT(Just-In-Time) 배송이 가능합니다. 도시가 더 친환경적이고 조용한 물류를 요구함에 따라 AI 기반 자동화는 인건비와 탄소 발자국을 모두 줄입니다.
  
• 예를 들어, 2025년 2월 중국 교통부는 배송 드론을 중심으로 AI 유도 저고도 운송에 대한 규칙을 신속하게 처리하기 위한 전국적인 계획을 발표했습니다. 이 이니셔티브는 2024년에 기록된 270만 대의 드론 배송에 이어 나온 것으로, 스마트 창고 및 라스트 마일 물류에 생성형 AI를 적용하려는 베이징의 계획을 강조합니다. 또한 지능형 물류를 목표로 하는 국가의 더 큰 New Infrastructure 및 Made in China 2025 프로그램과도 깔끔하게 일치합니다.
  

브라질 물류 시장의 LATAM 생성형 AI는 2025년부터 2034년까지 중요하고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 브라질의 광활한 영토와 열대 우림, 사바나 및 붐비는 도시가 혼합된 지형으로 인해 움직이는 상품은 일상적인 테스트로 바뀌었습니다. 생성형 AI는 이제 위성 이미지를 스캔하고, 도로 품질을 측정하고, 이전 여행을 검토하여 비행 중 저렴하고 빠른 경로를 차트로 표시합니다.
  
• 정부는 물류 및 공급망의 디지털 중추를 강화하기 위한 전국적인 노력을 시작했습니다. 브라질 디지털-e-커넥타도(Brasil Digital-e-Conectado) 프로그램을 통해 인공 지능, 더 넓은 5G 커버리지, 스마트 운송 기기에 새로운 자금이 쏟아져 들어와 생성형 AI가 통관, 화물 추적 및 전반적인 계획을 재고할 수 있는 공간을 제공한다. 당국은 이러한 도구가 폐기물을 줄이고, 배송 속도를 높이고, 현재 브라질의 길고 고르지 않은 도로로 인해 발생하는 무거운 운송 비용을 완화할 것이라고 믿습니다.
  
• 생성형 AI는 베스트셀러를 예측하고, 실시간으로 운전자의 경로를 변경하고, 놓친 드롭을 줄임으로써 덤불을 정리합니다. Mercado Libre 및 Magalu와 같은 회사는 이미 이러한 통찰력을 활용하여 더 빠르게 움직이고 신속하고 신뢰할 수 있는 서비스를 원하는 쇼핑객을 만족시키고 있습니다. 온라인 쇼핑은 전국적으로 급증하여 한때 상점이 없었던 작은 마을에까지 도달했습니다. 이러한 호황으로 인해 운송업체는 얽힌 노선, 불안정한 재고 및 익일 배송을 요구하는 고객과 씨름하고 있습니다.
  
• IBM, SAP, AWS와 같은 선도적인 기술 대기업은 브라질이 제시하는 물류 퍼즐에 매료되어 브라질의 AI 및 클라우드 시장에 대한 투자를 크게 늘리고 있습니다. 현지 운송업체와의 협업을 통해 정확한 경로 안내, 예방적 유지 보수 경고 및 AI 기반 픽업 일정을 제공합니다. 외국 기업들은 브라질을 라틴 아메리카 시장 확대를 위한 시험대로 보고 있으며, 합작 투자는 지역 규모를 추구함에 따라 빠르게 확대될 것으로 예상됩니다.
  
• 예를 들어, 2025년 3월 브라질의 국영 우편 사업자인 Correios는 물류 네트워크를 업그레이드하기 위해 인공 지능 및 블록체인 제안으로 입찰을 시작했습니다. 이는 경로 설계를 개선하고, 메일 분류를 자동화하고, 배달 시간 예측을 실행하기 위해 이루어집니다. 이 이니셔티브는 AI 기반 공급망을 향한 큰 걸음을 내딛었습니다.
  

사우디아라비아 물류 시장의 MEA 생성형 AI는 2025년부터 2034년까지 상당하고 유망한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

• 사우디아라비아의 비전 2030은 수익을 다각화하고 사우디아라비아를 최고의 글로벌 물류 중심지로 탈바꿈시킨다는 명확한 계획을 제시합니다. 이를 위해 정부는 AI, 스마트 시티 개념, 네옴 메가시티와 킹 살만 파크와 같은 주력 프로젝트에 돈을 쏟아붓고 있습니다. 이러한 벤처 기업 내에서 AI 물류 네트워크가 등장하여 실시간 라우팅, 무인 배송, 예측 공급망 모니터링, 운송 및 보관의 모든 연결에 생성형 AI를 삽입하기 위한 템플릿을 가능하게 합니다.
  
• 웹 주문의 붐으로 인해 물류 회사는 이제 수요 예측, 경로 계획 및 가축 수를 위해 생성형 AI에 의존해야 합니다. 따라서 대규모로 속도 목표를 달성하면 이러한 기업은 매일 민첩성을 향상시키고 비용이 많이 드는 라스트 마일 병목 현상을 완화하는 AI 도구로 나아가게 됩니다. 쇼핑 습관의 변화, 인터넷 접근성의 확대, 빠르게 성장하는 도시로 인해 사우디아라비아의 전자 상거래는 과도하게 성장했습니다.
  
• 최신 추적 플랫폼은 패키지의 모든 이동을 기록하고, 자동화된 파이프를 통해 대부분의 통관을 진행하고, 배송 기간을 시간 단위로 줄입니다. 지리적으로 유럽, 아시아, 아프리카 사이에 끼어 있는 사우디아라비아는 새로운 화물 통로를 개설하고 킹 압둘아지즈 항구와 제다 이슬람 항구를 포함한 주요 항구를 업그레이드하기 위해 움직이고 있습니다.
  
• IBM, Google Cloud 및 Huawei와의 제휴를 통해 더 스마트한 창고, 차량 제어 및 국경 통관 도구의 출시를 서두르고 있습니다. 이러한 민간 자금 조달의 물결은 기업이 AI의 새로운 물결을 단순히 실험하는 것이 아니라 기대하는 생태계를 함께 연결하고 있습니다.
  
• 예를 들어, 2025년 6월 DHL Group은 사우디아라비아를 포함한 중동 전역의 물류 네트워크를 강화하기 위해 5억 달러 이상을 배정했습니다. 이 자금은 허브를 현대화하고, 차량을 갱신하고, 첨단 기술을 채택하여 익스프레스, 전자 상거래 및 공급망 부문을 강화할 것입니다. 핵심 요소는 DHL eCommerce가 현지 택배 AJEX를 인수하여 라스트 마일 배송 공간을 강화하는 것입니다. 이를 통해 회사는 생성형 인공 지능을 경로 계획, 창고 자동화 및 실시간 시장 감독에 접목할 계획입니다.
  

물류 시장 점유율의 생성형 AI

물류 산업에서 생성형 AI의 상위 7개 기업은 Microsoft, Google, Amazon Web Services, IBM, NVIDIA, DHL Group 및 Maersk로 2024년 시장의 약 58%를 차지합니다.

• Amazon Web Services는 인공 지능, 기계 학습 엔진, 개방형 데이터 랩과 함께 기존 클라우드 스택을 갖추고 있습니다. 이러한 유연한 컴퓨팅 및 스토리지 계층을 통해 물류 회사는 창고, 라스트 마일 배송 및 장기 계획 전반에 걸쳐 생성형 AI를 배포하는 동시에 일상적인 집안일을 간소화할 수 있습니다.
  
• DHL Group은 전 세계적으로 소포, 특송 화물, 항공 화물 및 전체 공급망 계약을 판매하고 있습니다. 디지털 대시보드는 이제 경로 계획, 선적 추적, 서비스 챗봇 및 네트워크 설계에 생성형 AI를 포함하며, 모두 배출량 감소를 목표로 합니다.
  
• Google Cloud는 강력한 인프라와 AI 서비스 및 Gemini와 같은 생성 모델을 결합합니다. 물류팀은 이를 사용하여 예측을 구체화하고, 실시간으로 위치 데이터를 분석하고, 광범위한 Google 클라우드 API를 통해 운송 운영을 통합합니다.
  
• IBM은 엔터프라이즈급 AI를 온프레미스 장비에서 퍼블릭 서비스에 이르는 하이브리드 클라우드와 병합합니다. Watsons 및 산업 스마트 대시보드를 통해 물류 고객은 생성 모델을 활용하여 단일 콘솔에서 선택을 자동화하고, 수요를 예측하고, 위험을 식별하고, 플릿 및 자산을 실행할 수 있습니다.
  
• 덴마크의 거대 해운 기업인 A.P. Moller-Maersk는 세계 최고의 통합 물류 회사 중 하나로, 해상, 항공 및 도로를 통해 대륙 간에 상품을 운송합니다. 이 회사는 예측 분석과 디지털 트윈을 융합하여 상자를 추적하고, 선박을 조종하고, 정박지에서 정박지로 화물을 이동합니다. 그런 다음 제너레이티브 AI는 계획을 가속화하고 산더미 같은 관리 양식을 줄입니다.
  
• Microsoft는 Azure Open AI 및 Copilot을 통해 AI를 제공하여 스마트 에이전트, 로봇 창고 및 공급망 컨트롤 타워를 래핑합니다. 이러한 도구는 Dynamics 365 및 제조를 위한 Microsoft 클라우드와 긴밀하게 연결되기 때문에 물류 직원은 이미 알고 있는 인터페이스 내에서 작업할 수 있습니다.

• NVIDIA는 고급 GPU와 개발자를 위한 광범위한 도구 상자를 사용하여 자체 생성형 AI 및 자율 주행 자동차 작업을 주도합니다. 화물에서는 엣지 컴퓨터, 모바일 로봇, 디지털 트윈 및 맞춤형 언어 모델을 함께 사용하여 실시간 가시성과 빠른 what-if 테스트를 제공합니다.
  

물류 시장 기업의 생성형 AI

물류 산업에서 생성형 AI에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• 아마존 웹 서비스
• DHL 그룹
• 구글
• 아이비엠
• 머스크
• 마이크로소프트
• 엔비디아
• 오라클
• 팔란티어 테크놀로지스
• 수액

생성형 AI는 첫 번째 픽업부터 최종 반납까지 물류 여정의 모든 단계를 이끌며, 그 과정에서 한때 경직된 네트워크를 민첩하고 자체 튜닝하는 성좌로 구부리고 있습니다. 실시간 라우팅 조정을 푸시하고, 기계가 언제 멈출지 예측하고, 친절한 직원처럼 들리는 답변을 작성함으로써 이 영리한 시스템은 옵션을 조정하고 모든 응답을 빠르게 합니다.

공급망이 더 깊어지면서 쇼핑객들이 더 많은 것을 요구함에 따라, 생성형 AI에 의존하는 기업들은 이미 그 길을 걷고 있다. 이 기술은 단순히 레거시 모델을 다듬는 것이 아닙니다. 물류를 근본적으로 재구상하며, 이를 통해 상품이 전 세계를 횡단할 수 있는 더 빠르고 스마트하며 어려운 통로를 열 수 있습니다.

시장 모멘텀은 뛰어난 알고리즘 그 이상에 달려 있습니다. 그것은 세계 최대 경제국에서 의도적인 예산과 지원 규칙을 켭니다. 기업들은 합병하고, 팀을 구성하고, 소규모 파일럿 프로젝트를 시도하고 있으며, 이 모든 것은 내일을 헤지하기 위한 것입니다. 사우디아라비아의 비전 2030과 브라질의 호황을 누리고 있는 온라인 소매업부터 미주의 스마트 창고 네트워크에 이르기까지, 이러한 롤아웃은 속도를 내고 있습니다. 항만, 도로 및 클라우드 자산이 성장하고 저렴한 AI 스택이 연결됨에 따라 중견 통신사도 새로운 효율성과 서비스 아이디어를 찾고 있으며, 이는 장기적인 부문 성장에 좋은 징조입니다.

생성형 AI는 실험 단계를 빠르게 넘어 성공한 기업을 다른 기업과 구별하는 필수 요소가 되었습니다. 인공 지능 채택을 지연시키는 그룹은 더 빠른 워크플로를 위태롭게 하고, 배출량을 증가시키며, 고객을 불행하게 만듭니다. 반면, 얼리 어답터는 비용 절감, 서비스 중단 감소, 수요 예측이 눈에 띄게 예리해지는 이점을 누릴 수 있습니다. 정부 규제가 강화되고 제공 기간이 단축됨에 따라 AI만이 앞서 나가는 데 필요한 심층적인 통찰력과 빠른 민첩성을 제공합니다.

물류 산업 뉴스의 생성형 AI

• 2025년 3월, 삼성SDS는 첼로 스퀘어 컨퍼런스에서 물류 운영을 혁신하기 위한 새로운 인공 지능 기능을 공개했습니다. 업그레이드 중에는 예상 출발 및 도착 시간을 예측하고, 하역 문제가 확대되기 전에 발견하고, 실시간으로 화물을 모니터링하는 더 스마트한 예측 도구가 포함되었습니다. 회사는 또한 사용자가 ChatGPT를 연상시키는 인터페이스를 통해 호출할 수 있는 생성형 AI 시장 분석 보고서를 제시했습니다. 이러한 혁신은 물류 팀이 항구 적체 또는 공급망 지연과 같은 중단을 보다 빠르고 안정적으로 발견하고 대응하는 데 도움이 됩니다.
  
• 2025년 3월, 로이즈 레지스터(Lloyds Register)는 마이크로소프트(Microsoft)의 애저(Azure) 오픈 AI 서비스와 협력하여 해양 작업을 위한 원자력 기술 허가 프로세스를 간소화하는 생성형 AI 도구를 도입했습니다. 이 서비스는 일반적인 화물 물류를 벗어나지만, AI 기반 규제 도우미는 규정 준수 및 서류 작업을 강제하여 규제가 심하고 복잡한 공급망에서 이 기술의 영향력이 확대되고 있음을 강조합니다.
  
• 2025년 1월, SAP의 CEO는 다보스에서 두 개의 자기 지시 AI 에이전트를 출시할 것이라고 밝혔습니다: 하나는 재고 모니터링 및 배송 예약을 통한 스티어의 공급망 오케스트레이션이고, 다른 하나는 영업 활동을 미세 조정하는 것입니다. 각 에이전트는 데이터 세트를 독립적으로 스캔하고, 상황에 맞는 물류 작업을 배치하고, 연결된 의사 결정을 수행하며, 이는 기업 물류를 완전 자동화에 더 가깝게 만드는 이정표입니다.
  
• 2024년 11월, Microsoft와 Siemens는 제조 및 물류 작업을 원활하게 하도록 설계된 생성형 AI 유틸리티인 산업용 Copilot을 만들기 위해 협력했습니다. 티센크루프(ThyssenKrupp) 자동화 엔지니어링은 배터리 조립 라인에 이 도구를 설치하여 품질을 점검하고, 센서를 자동으로 구성하고, 가동 중단 시간을 단축하며, 이러한 AI 부조종사가 복잡한 물류 네트워크를 어떻게 강화하는지 보여줍니다.
  

물류 시장 조사 보고서의 생성형 AI에는 다음 부문에 대한 2021년부터 2034년까지 수익(미화 백만 달러) 측면에서 추정 및 예측과 함께 업계에 대한 심층적인 적용 범위가 포함되어 있습니다.

유형별 시장(Market)

• 변형 오토인코더
• 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks)
• 순환 신경망
• 장단기 기억
• 트랜스 포 머

시장, 구성 요소별

• 소프트웨어
• 서비스

시장, 배포 모드별

• 구름
• 온-프레미스

응용 프로그램별 시장

• 경로 최적화
• 수요 예측
• 창고 및 재고 관리
• 공급망 자동화
• 예측 유지 보수
• 리스크 관리
• 맞춤형 물류 솔루션
• 다른

시장, 최종 용도별

• 제3자 물류 제공업체
• 화물 운송업체
• 전자 상거래 회사
• 제조 업체

위의 정보는 다음 지역 및 국가에 대해 제공됩니다.

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 독일
  • 영국
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 러시아
  • 북유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 대한민국
  • 뉴질랜드
  • 동남아시아
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
• 증권 시세 표시기
  • 아랍 에미리트 연방
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카 공화국