ИИ на рынке логистики и цепочек поставок — по компонентам, по технологиям, по применению, по анализу конечного использования, доле, прогнозу роста, 2025–2034 гг.

ИИ в размере рынка логистики и цепочки поставок

Глобальный ИИ в области логистики и рынка цепочек поставок был оценен в 20,1 млрд долларов США в 2024 году и, по прогнозам, вырастет на 25,9% в период между 2025 и 2034 годами. Этот рост обусловлен увеличением спроса на видимость цепочки поставок в режиме реального времени, оптимизацию маршрутов, прогнозирование спроса и автоматизацию складов.

Кроме того, компании все чаще внедряют ИИ в свои операции, чтобы улучшить принятие решений, минимизировать эксплуатационные расходы и осуществлять сложные логистические сети. Принятие инструментов с поддержкой ИИ, таких как предиктивная аналитика, автоматизация роботизированных процессов и автономные транспортные средства, революционизирует традиционные цепочки поставок в интеллектуальные адаптивные экосистемы.

В январе 2024 года IBM запустила LogiGen AI, генеративное решение ИИ, предназначенное для логистических и транспортных секторов. Инструмент интегрирует расширенные функции, такие как оптимизация маршрута на основе ИИ, прогнозирование спроса и обнаружение аномалий. Используя данные в реальном времени и машинное обучение, LogiGen AI позволяет поставщикам логистических услуг повысить операционную эффективность, сократить время доставки и повысить удовлетворенность клиентов, поддерживая более разумное и гибкое управление цепочками поставок.

Повышенная сложность глобальных цепочек поставок привела к спросу на видимость в реальном времени и прогнозную аналитику. ИИ позволяет компаниям анализировать массивные данные, полученные с датчиков, GPS-трекеров и ERP-систем, чтобы прогнозировать спрос, выявлять аномалии и предотвращать сбои. Это обеспечивает оптимальную обработку запасов, низкие эксплуатационные расходы и повышенную удовлетворенность клиентов. Поскольку цепочки поставок становятся все более динамичными и опасными, прогностические инструменты, основанные на искусственном интеллекте, дают важную информацию, которая позволяет предприятиям действовать быстро, когда дело доходит до изменения рыночных условий и связанной с ними борьбы с логистикой.

Например, в ноябре 2024 года NVIDIA в партнерстве с SAP интегрировала генеративный ИИ и расширенную прогнозную аналитику в решения SAP для цепочки поставок. Это сотрудничество направлено на обеспечение видимости логистических операций в режиме реального времени с использованием симуляций на основе ИИ и инструментов прогнозирования спроса. Интеграция позволяет предприятиям принимать более точные решения на основе данных, тем самым минимизируя задержки и оптимизируя маршрутизацию и инвентаризацию.

Экспоненциальный рост электронной коммерции и появление омниканальной розничной торговли изменили лицо логистической деятельности, введя необходимость в скорости, точности и гибкости. Технологии искусственного интеллекта позволяют осуществлять эту трансформацию, поскольку она упрощает обработку заказов и автоматизирует графики доставки и прогнозирует поведение клиентов для эффективного управления запасами. В то время как потребители требуют более быстрых поставок, а также гибких вариантов выполнения, ИИ поддерживает поставщиков логистики, чтобы поддерживать баланс спроса и предложения по различным каналам. Это обеспечивает бесперебойную работу по всей стране, сокращает проблемы доставки последней мили и улучшает качество обслуживания клиентов.

Например, в марте 2025 года Amazon продвинула свою цифровую трансформацию, внедрив технологии планирования цепочки поставок на основе искусственного интеллекта. Компания интегрировала модели машинного обучения для улучшения прогнозирования спроса, распределения запасов и процессов пополнения. Ожидается, что этот стратегический сдвиг приведет к сокращению запасов, улучшению сроков доставки и оптимизации использования ресурсов в глобальной логистической сети, что повысит операционную эффективность Amazon в конкурентной среде электронной коммерции.

ИИ в тенденциях рынка логистики и цепочки поставок

• Поставщики логистических услуг все чаще используют прогнозную аналитику на основе ИИ для оптимизации точности прогнозирования спроса. Эти инструменты изучают исторические данные о продажах, сезонность и текущие рыночные факторы времени, чтобы улучшить управление запасами и избежать избыточных запасов. Такая тенденция позволяет фирмам синхронизировать время производства и распределения со спросом рынка, повышая их эффективность и удовлетворенность клиентов. Растущий доступ к облачным вычислениям и платформам больших данных также увеличивает темпы внедрения прогнозной аналитики в цепочках поставок.
• Например, в январе 2024 года Международная корпорация бизнес-машин сотрудничала с SAP SE для совместной разработки новых решений на базе ИИ, предназначенных для потребительских товаров и розничной торговли. Благодаря этому партнерству IBM интегрировала свою платформу искусственного интеллекта и данных корпоративного уровня с расширенными помощниками искусственного интеллекта в цепочки поставок и бизнес-технологии SAP. Сотрудничество направлено на повышение операционной эффективности, улучшение опыта клиентов и оптимизацию процессов принятия решений в розничной торговле и бизнесе потребительских товаров.
• Автономные транспортные средства и беспилотные летательные аппараты подбираются для облегчения доставки на последнюю милю. Такие технологии сокращают время доставки, снижают стоимость рабочей силы и улучшают оптимизацию маршрута. Amazon, FedEx и JD.com являются яркими примерами компаний, которые тратят деньги на испытания беспилотных и автономных транспортных средств. Эта тенденция стимулирует устойчивую логистику, поскольку она снижает выбросы углерода и повышает скорость в городских и отдаленных районах. Технологические разработки и усовершенствования датчиков делают автономную логистику более осуществимой и масштабируемой.
• Например, в феврале 2023 года DHL внедрила алгоритмы ИИ для оптимизации маршрутов доставки и сокращения выбросов углерода в рамках своей инициативы GoGreen. Это согласуется с тенденцией устойчивости через ИИ и лучшее планирование маршрутов.
• Интеграция ИИ с устройствами IoT обеспечивает отслеживание и видимость в реальном времени по всей цепочке поставок. Алгоритмы ИИ обрабатывают данные от датчиков, RFID и GPS для обнаружения сбоев, прогнозирования задержек и предложения альтернативных действий. Это повышает устойчивость цепочки поставок, особенно во время глобальных кризисов или непредсказуемых скачков спроса. Эта тенденция отражает растущие ожидания клиентов в отношении прозрачности и поддерживается увеличением инвестиций в интеллектуальную логистическую инфраструктуру во всем мире.

Тарифы администрации Трампа

• Тарифы на китайские товары побудили многие компании перенаправить цепочки поставок через альтернативные страны. Это создало потребность в логистических системах с искусственным интеллектом, способных быстро пересматривать маршруты, управлять таможней и прогнозировать задержки. В результате спрос на решения ИИ повышает гибкость и планирование сценариев в сложных глобальных торговых средах.
• Тарифы увеличили эксплуатационные расходы для импортеров и экспортеров США. Чтобы компенсировать эти расходы, компании обратились к автоматизации на основе ИИ в складировании, управлении запасами и прогнозировании спроса. Эти технологии помогают снизить затраты на рабочую силу, свести к минимуму хранение запасов и улучшить распределение ресурсов, что делает ИИ критически важным инструментом для снижения затрат.
• Из-за тарифного давления многие компании начали перемещать производство ближе к конечным рынкам. Это потребовало перепроектирования цепочек поставок с помощью новых моделей данных и логистики, использования ИИ для оптимизации маршрутов в режиме реального времени, анализа рисков поставщиков и автоматизации складов. Роль ИИ значительно возросла, поскольку компаниям нужны более быстрые стратегии локализации, основанные на данных.
• Изменения тарифов увеличили сложность регулирования, вынудив компании внедрять системы соблюдения торговых требований на основе ИИ. Эти инструменты помогают предприятиям оставаться в курсе развивающейся торговой политики, автоматизировать таможенную документацию и обеспечить согласование нормативных актов. Эта тенденция привела к росту применения ИИ в правовых и комплаенс областях управления цепочками поставок.

ИИ в логистике и анализе рынка цепочек поставок

Исходя из компонента, рынок делится на аппаратное обеспечение, программное обеспечение и услуги. В 2024 году сегмент программного обеспечения доминировал на рынке, составляя около 56% доли и, как ожидается, вырастет на CAGR более 26% в течение прогнозируемого периода.

• Сегмент программного обеспечения занимает самую высокую долю рынка ИИ на рынке логистики из-за его важной роли в обеспечении интеллектуального принятия решений, автоматизации и анализа данных в реальном времени по всей цепочке поставок. Программные приложения на базе ИИ, такие как оптимизация маршрутов, прогнозирование спроса, автоматизация складов и инструменты управления запасами, широко используются поставщиками логистических услуг для оптимизации операций, снижения затрат и повышения эффективности обслуживания. Эти решения повышают точность планирования, уменьшают человеческие ошибки и быстро адаптируются к колебаниям рынка.
• Кроме того, растущий акцент на прогнозной аналитике и видимости в реальном времени в цепочках поставок значительно повышает спрос на программные решения ИИ. Эти инструменты позволяют принимать активные решения, анализируя большие наборы данных для прогнозирования сбоев, оптимизации маршрутов автопарка и управления рисками поставщиков. Способность программного обеспечения, управляемого ИИ, предоставлять действенную информацию и поддерживать автономные логистические операции делает его необходимым для повышения устойчивости и отзывчивости в современных экосистемах цепочки поставок.
• Более того, растущий переход к цифровой трансформации, внедрению облачных технологий и интеграции ИИ с существующими корпоративными системами, такими как ERP и TMS, еще больше подпитывает спрос на программное обеспечение. Масштабируемость и гибкость программного обеспечения ИИ позволяют предприятиям настраивать и расширять возможности без значительных инвестиций в оборудование, что делает его наиболее доступным и эффективным сегментом в логистических операциях во всем мире.
• Например, в марте 2024 года Oracle запустила новые возможности логистики на базе ИИ в рамках пакета Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM). Инструменты используют машинное обучение для улучшения прогнозирования, автоматизации рабочих процессов на складе и повышения видимости поставок.

Основываясь на технологии, ИИ на рынке логистики и цепочки поставок сегментируется в машинное обучение, обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, контекстно-ориентированные вычисления и автоматизацию процессов робототехники (RPA). В 2024 году сегмент машинного обучения доминирует на рынке с 47% доли рынка, и ожидается, что сегмент вырастет на CAGR более чем на 24% с 2025 по 2034 год.

• Машинное обучение (ML) занимает самую большую долю в ИИ на рынке логистики и цепочки поставок благодаря своей надежной способности обрабатывать обширные наборы данных и выявлять практические идеи в режиме реального времени. Логистические операции генерируют огромные объемы структурированных и неструктурированных данных от устройств IoT, систем GPS, платформ управления заказами и взаимодействия с клиентами. Алгоритмы ML анализируют эти данные для выявления моделей спроса, оптимизации уровней запасов и сокращения операционных узких мест, что в конечном итоге повышает эффективность и рентабельность. Эти модели постоянно учатся и совершенствуются, предлагая прогнозные идеи и возможности автоматизации, которые превосходят традиционные системы.
• Кроме того, машинное обучение играет жизненно важную роль в оптимизации маршрутов и принятии решений в режиме реального времени. Логистические фирмы все больше полагаются на алгоритмы ML для динамического перенаправления поставок на основе трафика, погоды или колебаний спроса. Кроме того, ML поддерживает предиктивное техническое обслуживание, прогнозируя отказы оборудования, тем самым сводя к минимуму простои и повышая надежность парка. Эти случаи непосредственно способствуют повышению уровня обслуживания и сокращению сроков доставки, которые имеют решающее значение в современных быстроразвивающихся сетях цепочки поставок.
• Доминирование ML также поддерживается сильными инвестициями и внедрением в ключевых логистических центрах, таких как США, Германия и Китай. Организации отдают приоритет интеграции ML в системы управления складом, платформы прогнозирования спроса и чат-боты обслуживания клиентов, чтобы получить конкурентные преимущества. Поскольку электронная коммерция продолжает расти, потребность в операциях цепочки поставок в режиме реального времени, основанных на данных, делает ML важной технологией. Его масштабируемость и способность управлять сложными логистическими сетями укрепляют его лидерство на рынке логистики ИИ.
• Например, в ноябре 2023 года FedEx представила передовые инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы революционизировать свою глобальную логистическую сеть, компания представила системы на основе ИИ для оптимизации маршрутов, отслеживания пакетов и прогнозирования спроса. Эти инновации направлены на повышение операционной эффективности, улучшение принятия решений в режиме реального времени и повышение качества обслуживания клиентов в цепочке поставок FedEx.

Основываясь на применении, ИИ на рынке логистики и цепочки поставок сегментируется на управление флотом, планирование цепочки поставок, управление запасами и складами, брокерскую деятельность и управление рисками, прогнозирование спроса, обслуживание клиентов (чат-боты, виртуальные помощники), выполнение заказов и доставку последней мили и другие. В 2024 году на рынке ожидается доминирование категории управления автопарком с 19% доли рынка.

• Сегмент управления автопарком занимает самую высокую долю рынка ИИ на рынке логистики из-за его решающей роли в обеспечении своевременных, эффективных и экономически эффективных транспортных операций. Благодаря управлению автопарком на основе ИИ поставщики логистических услуг могут отслеживать производительность транспортных средств, оптимизировать потребление топлива и прогнозировать потребности в техническом обслуживании с использованием телематических данных в режиме реального времени. Это сокращает время простоя, увеличивает использование транспортных средств и способствует значительной экономии затрат, что делает его ключевой областью применения для внедрения ИИ в логистической отрасли.
• Кроме того, управление автопарком на основе ИИ улучшает оптимизацию маршрута, анализируя условия движения, графики доставки и погодные данные, чтобы рекомендовать наиболее эффективные маршруты. Это минимизирует задержки доставки и сокращает использование топлива, что имеет решающее значение, поскольку компании стремятся повысить уровень обслуживания и достичь целей устойчивого развития. ИИ также обеспечивает динамическое планирование и автоматическую отправку, что помогает логистическим операторам эффективно реагировать на изменения спроса или сбои в режиме реального времени.
• Кроме того, интеграция ИИ в системы управления автопарком повышает безопасность и соответствие водителя. Прогнозная аналитика может определить рискованное поведение водителя, что позволяет проводить упреждающее обучение и вмешательство. ИИ также облегчает соблюдение нормативных требований, автоматизируя проверки транспортных средств и процессы документации. Эти комбинированные преимущества делают управление флотом на основе ИИ незаменимым, тем самым стимулируя его доминирование на рынке логистического ИИ.
• В октябре 2023 года Volvo Trucks запустила интегрированный цифровой портал управления автопарком Volvo Connect, направленный на упрощение логистических операций. Платформа объединяет данные о транспортных средствах, инструменты оптимизации маршрутов и графики технического обслуживания в единый интерфейс, повышая операционную видимость и эффективность для операторов автопарка. Эта инициатива отражает стремление Volvo к цифровой трансформации и более интеллектуальным логистическим решениям для коммерческих автопарков.

В 2024 году регион США в Северной Америке доминировал на рынке логистики и цепочек поставок с долей рынка около 85% в Северной Америке и получил около 6,2 млрд долларов США дохода.

• США лидируют на рынке по доле выручки благодаря развитой цифровой инфраструктуре и активному внедрению новых технологий. Американские логистические компании первыми внедряют искусственный интеллект, используя его для оптимизации маршрутов, автоматизации складов, прогнозирования спроса и прогнозного обслуживания. Устойчивое присутствие в стране глобальных технологических гигантов и поставщиков решений для ИИ ускоряет интеграцию интеллектуальных технологий в процессы логистики и цепочки поставок, тем самым стимулируя рост рынка.
• Кроме того, значительные государственные и частные инвестиции в исследования и разработки ИИ повысили масштабируемость решений ИИ в логистике. Поддержка правительства США через такие инициативы, как Национальный закон об инициативах в области ИИ и программы «умной мобильности» DOT, стимулировала внедрение ИИ для управления инфраструктурой и грузоперевозками. Эти усилия способствуют инновациям и сотрудничеству между технологическими фирмами, поставщиками логистических услуг и государственными учреждениями, тем самым укрепляя лидерство страны на рынке.
• Кроме того, рост электронной коммерции и ожидания доставки в тот же день в США вынудили логистические компании повысить эффективность с помощью инструментов на основе искусственного интеллекта. Крупные игроки, такие как FedEx, UPS и Amazon, используют ИИ для автономных транспортных средств, интеллектуальных складов и интеллектуальных систем отслеживания. Эти внедрения улучшают качество обслуживания клиентов и операционную эффективность, укрепляя США как ведущий регион на мировом рынке ИИ в области логистики.
• Например, в мае 2024 года Министерство транспорта США объявило о выделении более 50 миллионов долларов в виде грантов SMART для ускорения инноваций в области транспорта, основанных на искусственном интеллекте. Эти фонды поддерживают проекты с использованием ИИ, машинного обучения и связанных технологий для улучшения логистики, потока трафика и эффективности инфраструктуры. Это напрямую стимулирует рост на рынке, обеспечивая более интеллектуальные операции и планирование, основанные на данных.

Ожидается, что ИИ на рынке логистики и цепочек поставок в Германии будет испытывать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• Германия занимает доминирующее положение на рынке ИИ в логистике благодаря своей надежной промышленной инфраструктуре и глубокому опыту в передовых производственных и цепочках поставок. Будучи мировым лидером в области логистики и домом для ведущих поставщиков логистических услуг, экосистема Германии предлагает прочную основу для интеграции технологий искусственного интеллекта. Стратегическое расположение страны в Европе и ее плотная сеть транспортных и складских центров способствовали раннему принятию решений на основе искусственного интеллекта для оптимизации движения грузов, планирования маршрутов и отслеживания запасов.
• Кроме того, внимание Германии к Индустрии 4.0 и инициативам цифровой трансформации в значительной степени способствовало росту ИИ в логистике. Такие программы, как «Цифровое сейчас» и инвестиции в ИИ от Федерального министерства экономики и климатических действий, позволяют МСП и логистическим фирмам внедрять инструменты аналитики, робототехники и машинного обучения на основе ИИ. Эти усилия поддерживаются хорошо зарекомендовавшими себя исследовательскими институтами Германии и сотрудничеством между научными кругами, стартапами и крупными предприятиями.
• Кроме того, сильная экспортная экономика Германии, особенно в автомобильном и машиностроительном секторах, требует высокоэффективных и интеллектуальных цепочек поставок. Для поддержания глобальной конкурентоспособности компании все чаще используют ИИ для прогнозного обслуживания, прогнозирования спроса и видимости поставок в режиме реального времени. Интеграция ИИ помогает снизить эксплуатационные расходы, повысить точность доставки и обеспечить устойчивость логистических систем, укрепляя лидерство Германии на региональном рынке логистики ИИ.
• Например, в ноябре 2024 года Microsoft подчеркнула сотрудничество между промышленным мастерством Германии и ИИ для революции в таких секторах, как автомобилестроение, энергетика и производство. Это партнерство направлено на повышение производительности и инноваций с использованием передовых технологий ИИ. Интегрируя ИИ с немецкой инженерией, инициатива призвана стимулировать спрос на ИИ в логистике и цепочках поставок, позиционируя Германию как ключевого игрока в промышленных решениях, основанных на ИИ.

Ожидается, что ИИ на рынке логистики и цепочек поставок в Китае будет испытывать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• Ожидается, что в Китае будет наблюдаться значительный рост рынка благодаря обширному сектору электронной коммерции и быстрой цифровой трансформации. В стране находятся такие гиганты, как Alibaba и JD.com, которые активно инвестируют в логистические технологии на основе искусственного интеллекта для управления огромными объемами ежедневных поставок. Эти фирмы используют ИИ для интеллектуального складирования, оптимизации маршрутов и автономной доставки, что способствует широкому распространению ИИ в логистическом ландшафте. Растущий спрос на более быстрые и эффективные услуги доставки способствует интеграции передовых возможностей ИИ.
• Государственная поддержка играет ключевую роль в продвижении доминирования Китая на этом рынке. Благодаря таким инициативам, как «План развития искусственного интеллекта нового поколения», китайское правительство выделило миллиарды на разработку ИИ, включая приложения в логистике и интеллектуальных цепочках поставок. Местные органы власти также поддерживают интеллектуальные логистические парки и автономные испытания транспортных средств, предоставляя инфраструктуру и нормативную поддержку, которая ускоряет внедрение ИИ в транспортировку и обработку грузов.
• Кроме того, производственное мастерство Китая и сильное влияние на мировую торговлю требуют высокоэффективной логистической системы. ИИ используется для оптимизации видимости цепочки поставок, прогнозной аналитики и трансграничных операций доставки. Благодаря стратегическим инвестициям в 5G, IoT и ИИ Китай продолжает повышать отзывчивость и устойчивость своих логистических сетей, укрепляя свой статус доминирующего регионального рынка инноваций в области логистики и цепочки поставок, основанных на ИИ.
• Например, в феврале 2025 года Министерство транспорта Китая подчеркнуло разработку стандартов интеграции ИИ в транспортировку и низковысотную логистику, такие как поставки беспилотников. Инициатива направлена на улучшение интеллектуальных транспортных систем и уже видела около 2,7 миллиона посылок, доставленных беспилотниками по всей стране в 2024 году.

ИИ в доле рынка логистики и цепочки поставок

• Топ-7 компаний ИИ на рынке логистики и цепочек поставок - это Google, Oracle, Microsoft, Amazon Web Series, IBM, SAP SE и Blue Yonder - около 80% рынка в 2024 году.
• Google Cloud применяет ИИ для видимости цепочки поставок, прогнозирования спроса и оптимизации складов. Связь цепочки поставок и прогнозирование спроса ИИ Google помогают компаниям планировать и находить сбои. Возможности машинного обучения Google повышают эффективность, оптимизируют маршруты и поддерживают прогностическое обслуживание для логистических и производственных сетей.
• Oracle использует ИИ в своем облаке SCM для автоматизации планирования, закупок и логистики. Искусственный интеллект помогает оптимизировать уровни запасов, прогнозировать спрос и выявлять угрозы цепочки поставок. Облако логистики Oracle использует машинное обучение для оптимизации маршрутов, планирования грузов и отслеживания поставок в режиме реального времени, повышая устойчивость и эффективность цепочки поставок.
• Microsoft Azure предлагает решения ИИ для видимости цепочки поставок в режиме реального времени, прогнозной аналитики и прогнозирования спроса. Azure AI работает с Dynamics 365 для оптимизации закупок, логистики и складирования. Функции искусственного интеллекта в Microsoft обеспечивают гибкость цепочки поставок, используя интеллектуальную автоматизацию, цифровые реплики и аномалию обнаружения показателей эффективности логистики.
• SAP использует ИИ в своем портфеле цифровых цепочек поставок для поддержки прогнозной аналитики, восприятия спроса и интеллектуального управления запасами. SAP Integrated Business Planning (IBP) применяет машинное обучение для прогнозирования спроса и планирования сценариев. Функции ИИ в SAP Logistics улучшают управление рисками при транспортировке, складировании и цепочке поставок.
• AWS предоставляет услуги ИИ, такие как Amazon Forecast, Lookout for Metrics и SageMaker, для повышения эффективности логистики. Компании используют AWS для оптимизации маршрутов, прогнозирования спроса и повышения прогнозного обслуживания. Amazon использует ИИ для робототехники, планирования маршрутов и управления запасами в своей огромной сети поставок.
• IBM Sterling Supply Chain Suite с возможностями искусственного интеллекта обеспечивает когнитивные рабочие процессы, понимание в реальном времени и прогнозную аналитику. IBM Watson облегчает обнаружение аномалий, профилирование рисков поставщиков и прогнозирование спроса. Интегрируя технологию блокчейн, IBM максимизирует прозрачность и прослеживаемость в логистических сетях, чтобы компании могли активно реагировать на сбои и оптимизировать сквозные процессы.
• Blue Yonder посвящен цепочке поставок и логистическим решениям с поддержкой ИИ. Платформа Luminate использует машинное обучение для прогнозирования спроса, автономного планирования и динамического выполнения. Сквозная диспетчерская вышка Blue Yonder в режиме реального времени обеспечивает упреждающий ответ на сбои и максимизацию эффективности логистики.

ИИ в компаниях рынка логистики и цепочки поставок

Основными игроками, работающими в области ИИ в логистике и цепочке поставок, являются:

• Google
• Oracle
• Microsoft
• Amazon Web Services
• IBM
• SAP SE
• Blue Yonder
• FourKite
• C3.ai
• Manhattan Associates

Текущая рыночная стратегия ИИ в логистике и цепочке поставок направлена на повышение операционной эффективности за счет анализа данных в реальном времени и автоматизации. Компании отдают приоритет интеграции технологий ИИ, таких как машинное обучение, прогнозная аналитика и компьютерное зрение, для повышения эффективности принятия решений и операционной эффективности. Эти инструменты используются для прогнозирования спроса, управления запасами, оптимизации маршрутов и сокращения сроков доставки. Стратегия сосредоточена на использовании данных для автоматизации и снижения человеческих ошибок, тем самым повышая точность, надежность и экономическую эффективность логистических операций.

Большинство логистических предприятий переходят на облачные платформы ИИ, которые позволяют масштабировать, гибко развертывать в режиме реального времени глобальные цепочки поставок. Эти платформы обеспечивают централизованное управление данными, бесшовную интеграцию с устройствами IoT и адаптивность на основе API. Используя модели «программное обеспечение как услуга» (SaaS), фирмы могут избежать больших первоначальных затрат на инфраструктуру, сохраняя гибкость, поддерживая быстрое обучение модели ИИ и обеспечивая непрерывные обновления и видимость всей системы.

Кроме того, организации все чаще интегрируют ИИ с IoT и облачными платформами, чтобы обеспечить прогнозное обслуживание, отслеживание в реальном времени и бесперебойную связь по всей цепочке поставок. Эти интегрированные стратегии обеспечивают принятие решений на основе данных и помогают создавать адаптивные, масштабируемые логистические системы, соответствующие меняющимся потребительским и нормативным требованиям.

AI в новостях отрасли логистики и цепочки поставок

• В мае 2025 года Lumen Technologies и IBM объявили о стратегическом сотрудничестве для предоставления масштабируемых, безопасных и сетевых решений ИИ для предприятий. Интегрируя ИИ и платформу данных IBM с высокопроизводительной передней инфраструктурой Lumen, партнерство направлено на ускорение внедрения ИИ в различных отраслях, что позволяет быстрее принимать решения, получать информацию в режиме реального времени и сокращать задержку для критически важных приложений.
• В апреле 2024 года SAP SE внедрила усовершенствования, основанные на искусственном интеллекте, в свои решения для цепочки поставок, чтобы значительно повысить производительность, точность и эффективность производства. Анализируя данные в режиме реального времени, эти обновления позволяют компаниям оптимизировать процесс принятия решений, оптимизировать разработку продуктов и повысить операционную эффективность.
• В апреле 2024 года Vitesco Technologies GmbH сотрудничает с DHL Group для укрепления цепочек поставок автомобилей. DHL, выступая в качестве ведущего логистического партнера, консолидирует грузы и использует мультимодальные, экологически эффективные транспортные варианты для создания более устойчивых и экономически эффективных сетей поставок.
• В январе 2024 года Lenovo запустила свою платформу Supply Chain Intelligence (SCI) на базе ИИ, интегрируя данные в реальном времени во все логистические системы в единую экосистему. Платформа использует интеллектуальные инструменты мониторинга для проактивного выявления и устранения сбоев, обеспечивая более интеллектуальные и гибкие операции цепочки поставок.

Отчет об исследованиях рынка в области логистики и цепочек поставок включает углубленный охват отрасли с оценками и прогнозами по выручке (USD Mn) и с 2021 по 2034 год; для следующих сегментов:

Рынок, по компонентам

• Аппаратное оборудование
  • Сенсоры
  • Роботы (например, автоматизированные управляемые транспортные средства, дроны)
• Программное обеспечение
  • Прогнозная аналитика
  • Системы управления транспортом
  • Управление запасами
  • Управление складом
• Услуги
  • Управляемые услуги
  • Профессиональные услуги
    • Развертывание и интеграция
    • консультирование
    • Поддержка и техническое обслуживание

Рынок по технологии

• Машинное обучение
• Обработка естественного языка (NLP)
• Компьютерное зрение
• Контекстно-знающие вычисления
• Автоматизация робототехнических процессов (RPA)

Рынок, по применению

• Управление флотом
• Планирование цепочки поставок
• Управление запасами и складами
• Грузовые брокерские услуги и управление рисками
• Прогнозирование спроса
• Обслуживание клиентов (чат-боты, виртуальные помощники)
• Выполнение заказа и доставка последней мили

Рынок, к концу использования

• Розничная и электронная коммерция
• Производство
• автомобильный
• Еда и напитки
• Здравоохранение и фармацевтика
• Транспорт и логистика
• Энергетика и коммунальные услуги
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Германия
  • Великобритания
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавы
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Индия
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Юго-Восточная Азия
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
• МЭА
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка